국토교통부에서는 2019년과 2020년에 차세대 중형위성 1호 및 2호 기를 발사하여, 지구환경 모니터링 및 접근불능지역에 대한 수치지도 제작에 활용하고자 하고 있다. 차세대 중형 위성을 통해 수집된 위성영상정보는 지구환경 모니터링, 지형도 제작, 재난재해 예방을 위한 분석 등 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이와 같이 다양한 분야에 활용하기 위해서는 위성영상의 위치정확도 확보가 중요하며, 위성영상의 정밀기하수립을 위해 지표상의 정확한 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 사용하여 정밀 센서 모델을 수립하는 과정이 필요하다. 또한, 다양한 분야의 활용을 위해 정사영상 구축을 위한 단계별 자동화가 필요하며, 이를 위해 위성영상 GCP 칩의 DB (Data Base)가 체계적으로 구축되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 정밀기하수립을 위하여 GCP를 자동 추출하는 다양한 기법들을 분석하여 최적의 방법을 도출하고자 한다.
Wireless sensor networks are used to monitor and control areas in a variety of military and civilian areas such as battlefield surveillance, intrusion detection, disaster recovery, biological detection, and environmental monitoring. Since the sensor nodes are randomly placed in the area of interest, separation of the sensor network area may occur due to environmental obstacles or a sensor may not exist in some areas. Also, in the situation where the sensor node is placed in a non-relocatable place, some node may exhaust energy or physical hole of the sensor node may cause coverage hole. Coverage holes can affect the performance of the entire sensor network, such as reducing data reliability, changing network topologies, disconnecting data links, and degrading transmission load. It is possible to solve the problem that occurs in the coverage hole by finding a coverage hole in the sensor network and further arranging a new sensor node in the detected coverage hole. The existing coverage hole detection technique is based on the location of the sensor node, but it is inefficient to mount the GPS on the sensor node having limited resources, and performing other location information processing causes a lot of message transmission overhead. In this paper, we propose an Adjacent Matrix-based Hole Coverage Discovery(AMHCD) scheme based on connectivity of neighboring nodes. The method searches for whether the connectivity of the neighboring nodes constitutes a closed shape based on the adjacent matrix, and determines whether the node is an internal node or a boundary node. Therefore, the message overhead for the location information strokes does not occur and can be applied irrespective of the position information error.
전기, 가스, 교통 등 주요 기반시설을 감시 제어하는 SCADA 시스템은 보안관리 소홀로 제어권한이 공격자에게 절취당하거나 서비스를 하지 못할 경우 국가적으로 큰 손실과 혼란을 초래할 수 있다. 따라서 SCADA 시스템은 구축시 완벽한 보안대책을 함께 강구하고 사후 보안관리도 철저히 하여야 한다. SCADA 시스템은 일반 정보시스템과는 서비스 응답, 통신 프로토콜, 네트워크 구조 등에서 상이한 특성을 지니므로 SCADA 시스템의 특성에 맞는 보안구조 및 기술을 개발하고, 국가차원에서 보안관리를 위한 법적근거를 마련할 필요가 있다. 본 논문에서는 SCADA 시스템에 관한 보안취약요인을 분석하고 이를 토대로 사이버공격에 대한 SCADA 시스템의 안전성 확보방안을 모색해 보았다.
아프리카 돼지 열병의 세계적인 확산과 함께 가축전염병에 대한 관심이 증가하고 있다. 가축관련 운송차량은 가축전염병 확산의 주요 원인으로 제기되고 있으나 국내에서는 가축관련 운송차량의 이동성과 관련한 실증적인 방역절차와 기준이 마련되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 국가가축방역시스템의 축산시설 방문이력 데이터와 한국교통안전공단의 DTG(Digital Tachograph) 데이터를 활용하여 가축관련 운송차량이 이용한 도로이용정보를 추출하고, 각 차량의 링크별 점유시간을 집계하여 노출도 지표로 제시하였다. 총 274,519행의 가축관련 운송차량의 통행궤적이 추출되었으며 링크별, 존별 노출도를 정량적으로 도출하였다. 본 연구를 통해 가축관련 운송차량의 사전 모니터링 및 사후 방역방침 수립이 가능할 것으로 기대된다.
최근 수중 자원개발, 재난 감시 및 국방에 관련하여 수중 통신에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 무선통신 시스템 설계에서 경로손실은 주어진 통신 링크에 대한 수신 전력 레벨을 계산하여 통신 신뢰성을 보장하는데 필요한 링크 예산을 도출하기 위한 중요한 정보이다. 수중음향채널은 각 해역에 따라 수온, 수심, 파고, 조류, 탁도 등에 의해 서로 다른 특성을 보이며, 각 해역별 수중음향채널의 경로손실은 서로 다른 특성을 갖는다. 따라서 수중음향 통신 시스템개발을 목적으로 하는 전 세계의 여러 연구기관에서는 다양한 해역에서 수중음향채널에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 국내는 아직까지 수중음향채널의 경로손실에 대한 연구결과가 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 남해 거제도 천해역의 실해역 측정을 통해 경로손실을 추정하였으며, 기존 연구에서 제안한 경로손실 수식에 남해의 환경정보를 적용하여 도출한 결과를 비교하여 그 차이를 확인하였다.
리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.
경주시 골굴사 신생대 응회암에서는 다양한 형태의 타포니가 다수 발달한다. 응회암은 풍화변질되어 있는데, 석영, 장석류, 운모, 버미큘라이트, 녹니석, 스멕타이트와 제올라이트 광물인 아날사이트 등으로 구성된다. 타포니는 초기 단계에서는 각력이 제거된 동공이나, 응회암 결정 입자의 풍화변질에 의해 형성된 미세 동공에서부터 시작하여 점차 확대된다. 타포니는 사면의 반대방향으로 약하게 경사지면서 발달한다. 타포니의 상관계수는 폭-높이 0.839, 폭-깊이 0.900, 높이-깊이 0.856인데 서로 밀접한 관련성이 있다. 타포니 벽체가 제거되면 반달형이나 신장된 타포니로 되는데, 작은 동공들이 횡적으로 병합되면서 확대된다. 커다란 타포니 동공들은 암반 사면에 비하여 내부가 비어있기 때문에 암반의 강도가 더 낮다. 따라서 타포니 사면의 강도, 동공의 비율, 체적, 합병 양상에 대한 지속적인 모니터링이 요구된다.
인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.
최근 드론은 환경보호와 자연재해감시 등 환경문제 해결에 많이 활용되고 있다. 본 연구는 도심의 대기환경을 유지하기 위하여 대기오염을 탐색하는데 드론을 활용하고자 할 때 드론의 탐색고도 문제에 초점을 둔다. 특히, 드론을 활용하여 도시의 대기오염을 탐색할 때 대기오염원 별 그리고 통신모듈 별 적정한 탐색고도를 파악하기 위한 다양한 실험을 진행한다. 실험을 통해 가장 일반적인 대기오염원인 CO(일산화탄소), NO2(이산화질소), O3(오존), P10, P2.5(미세먼지)를 위한 최대측정가능고도를 파악하고, 각 대기오염원 별 유효한 탐색고도를 도출한다. 실험 결과 법적 측정가능고도 등 세 가지 유형의 드론 탐색고도가 제시되었다. 통신모듈 측정가능고도는 통신모듈에 따라 60m에서 120m로 나타났으며, 유효 측정가능고도는 10m에서 100m로 분석되었다.
Smart water cities (SWC) are urban municipalities that utilizes modern innovations in managing and preserving the urban water cycle in the city; with the purpose of securing sustainability and improving the quality of life of the urban population. Understanding the different urban water characteristics and management strategies of cities situate a baseline in the development of evaluation scheme in determining whether the city is smart and sustainable. This research herein aims to develop measurements and evaluation for SWC Key Performance Indicators (KPIs), and set up a unified global standard and certification scheme. The assessment for SWC is performed in technical, as well as governance and prospective aspects. KPI measurements under Technical Pillar assess the cities' use of technologies in providing sufficient water supply, monitoring water quality, strengthening disaster resilience, minimizing hazard vulnerability, and maintaining and protecting the urban water ecosystem. Governance and Prospective Pillar on the other hand, evaluates the social, economic and administrative systems set in place to manage the water resources, delivering water services to different levels of society. The performance assessment is composed of a variety of procedures performed in a quantitative and qualitative manner, such as computations through established equations, interviews with authorities in charge, field survey inspections, etc. The developed SWC KPI measurements are used to evaluate the urban water management practices for Busan Eco Delta city, a Semulmeori waterfront area in Gangseo district, Busan. The evaluation and scoring process was presented and established, serving as the basis for the application of the smart water city certification all over the world. The established guideline will be used to analyze future cities, providing integrated and comprehensive information on the status of their urban water cycle, gathering new techniques and proposing solutions for smarter measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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