• Title/Summary/Keyword: Electronic Engineering

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경찰의 화생방테러 현장대응역량 강화를 위한 개선방안 연구 (A Study on Improvement Measures to Strengthen the Police's Ability to Respond to CBRN Terrorism at the Scene)

  • 이덕재;송창근
    • 융합정보논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.116-125
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    • 2022
  • 최근의 테러의 양상은 수단, 대상, 지역 등에 있어 다양한 특징이 있다. 특히 2001년 발생한 미국 911 테러로 인해 각국의 테러에 대한 패러다임이 바뀌었으며, 한국도 이에 동참하여 2016년부터 테러방지법을 제정·시행하고 있다. 이를 기반으로 화생방테러가 일반테러에 포함되어 경찰청에서 컨트롤타워 역할을 수행하며 환경부 등 관련 유관기관에서 지원하는 체계가 구축·운용 중이다. 하지만 경찰 내 화생방테러에 대비한 조직체계, 인력구성, 운용 중인 장비·물자 등에서 제한사항이 확인하였다. 이를 바탕으로 화생방테러 역량을 강화할 수 있는 개선방안으로 경찰청 내 화생방테러 전담조직 및 연구조직의 신설, 화생방테러 특성에 맞는 전자식 장비의 확충등을 제안하였다. 화생방테러 대응의 한계를 극복하기 위해 제시된 개선방향을 통해 경찰의 현장대응역량이 강화될 수 있을 것으로 기대된다.

재난 현장 물리적 보안을 위한 딥러닝 기반 요구조자 탐지 알고리즘 (Deep Learning Based Rescue Requesters Detection Algorithm for Physical Security in Disaster Sites)

  • 김다현;박만복;안준호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.57-64
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    • 2022
  • 화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.

Cloud 및 IoT 시스템의 보안을 위한 소프트웨어 정의 경계기반의 접근제어시스템 개발 (Development of Software-Defined Perimeter-based Access Control System for Security of Cloud and IoT System)

  • 박승규
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.15-26
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    • 2021
  • 최근 클라우드, 모바일, IoT의 도입이 활성화되면서 방화벽이나 NAC(Network Access Control) 등의 고정 경계(Fixed Perimeter) 기반의 기존 보안 솔루션들의 한계를 보완할 수 있는 기술 개발의 필요성이 커지고 있다. 이에 대응하여 새로운 기반 기술로써 최근 등장한 것이 SDP(Software Defined Perimeter) 이다. 이 기술은 기존 보안 기술들과 달리 보호 대상 자원(서버, IoT 게이트웨이 등)의 위치에 상관없이 보안 경계를 유연하게 설정(Gateway S/W를 설치)하여, 날로 다양화·고도화되고 있는 네트워크 기반 해킹 공격을 대부분 무력화할 수 있으며 특히, Cloud 및 IoT 분야에 적합한 보안 기술로 부각 되고 있다. 본 연구에서는 SDP와 해시 트리 기반의 대규모 데이터 고속 서명 기술을 결합하여 새로운 접근제어시스템을 제안하였다. 대규모 데이터 고속 서명 기술에 의한 프로세스 인증기능을 통해 엔드포인트에 침입한 미지의 멀웨어들의 위협을 사전에 차단하고, 주요 데이터의 백업, 복구과정에서 유저 레벨의 공격이 불가능한 커널 레벨의 보안 기술을 구현하였고 그 결과 SDP의 취약 부분인 엔드포인트 보안을 강화하였다. 제안된 시스템을 시제품으로 개발하고 공인시험기관의 테스트(TTA V&V Test)로 성능시험을 완료하였다. SDP 기반 접근제어 솔루션은 스마트 자동차 보안 등에서도 활용될 수 있는 향후 잠재력이 매우 높은 기술이다.

차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템 설계 (A Design of the Vehicle Crisis Detection System(VCDS) based on vehicle internal and external data and deep learning)

  • 손수락;정이나
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.128-133
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    • 2021
  • 현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.

철근 콘크리트 구조 전자파 차폐 벽체에 대한 성능측정 시스템 연구 (A Study on the Performance Measurement System for the Reinforced Concrete Structure Electromagnetic Shielding Wall)

  • 김보현;조경용;박인욱;오재현;이상훈
    • 한국건설순환자원학회논문집
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    • 제9권4호
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    • pp.492-498
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    • 2021
  • 본 논문에서는 철근 콘크리트 구조 벽체에 대한 전자파 차폐성능 측정시스템을 이용한 전자파 투과율을 분석하였다. 최근 철근 콘크리트 벽체 조건에 대한 전자파 차폐 기술이 연구되고 있으며, 단위 셀 크기의 시험시편에 대한 차폐 성능 시험이 진행되고 있다. 그러나, 단위셀 크기의 시험은 차폐성능 측정범위가 부족하고, 실제 콘크리트 벽체 조건을 반영하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이에 대하여 실제 벽체와 유사한 크기와 구조의 2.2m × 2.2m 크기의 대형 벽체 시험시편을 측정할 수 있는 차폐성능 측정 시스템을 구성하였다. 측정 시스템 검증을 위하여 일반 철근 콘크리트 시험시편을 선정하여 실제 차폐성능 측정과 수치해석을 진행하였다. 평가 주파수 범위인 75MHz~2GHz에서 시험결과와 수치해석 결과가 서로 유사한 경향성을 보임이 확인되어 본 차폐성능 측정 시스템이 유효함을 검증하였다.

강인 음성 인식을 위한 가중화된 음원 분산 및 잡음 의존성을 활용한 보조함수 독립 벡터 분석 기반 음성 추출 (Speech extraction based on AuxIVA with weighted source variance and noise dependence for robust speech recognition)

  • 신의협;박형민
    • 한국음향학회지
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    • 제41권3호
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    • pp.326-334
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    • 2022
  • 이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.

A Study on the Design and Implementation of a Position Tracking System using Acceleration-Gyro Sensor Fusion

  • Jin-Gu, Kang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.49-54
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    • 2023
  • GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.

사물인터넷 기술을 이용한 가스상 물질 측정용 스마트센서 개발과 향후과제 (Development of an IoT Smart Sensor for Detecting Gaseous Materials)

  • 김욱;김영교;유연선;정기효;최원준;이완형;강성규;함승헌
    • 한국산업보건학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.78-88
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    • 2022
  • Objectives: To develop the smart sensor to protect worker's health from chemical exposure by adopting ICT (Information and Communications Technology) technologies. Methods: To develope real-time chemical exposure monitoring system, IoT (Internet of Things) sensor technology and regulations were reviewed. We developed and produced smart sensor. A smart sensor is a system consisting of a sensor unit, a communication unit, and a platform. To verify the performance of smart sensors, each sensor has been certified by the Korea Laboratory Accreditation Scheme (KOLAS). Results: Chemicals (TVOC; Total Volatile Organic Compounds, Cl2: Chlorine, HF: Hydrogen fluoride and HCN: Hydrogen cyanide) were selected according to a priority logic (KOSHA Alert, acute poisoning statistics, literature review). Notifications were set according to OEL (occupational exposure limit). Sensors were selected based on OEL and the capabilities of the sensors. Communication is designed to use LTE (Long Term Evolution) and Wi-Fi at the same time for convenience. Electronic platform were applied to build this monitoring system. Conclusions: Real-time monitoring system for OEL of hazardous chemicals in workplace was developed. Smart sensor can detect chemicals to complement monitoring of traditional workplace environmental monitoring such as short term and peak exposure. Further research is needed to expand the scope of application, improve reliability, and systematically application.

전과정평가기법을 활용한 폐전선 재자원화 공정의 환경성 평가 (Environmental Analysis of Waste Cable Recycling Process using a Life Cycle Assessment Method)

  • 장미선;서효수;박희원;황용우;강홍윤
    • 자원리싸이클링
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    • 제31권1호
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    • pp.37-45
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    • 2022
  • 전기·전자·통신 산업의 발전은 총 에너지 소비에서 전력이 차지하는 비중을 증가시켰다. 2021년 「신에너지 및 재생에너지개발·이용·보급촉진법」의 시행으로, 신재생에너지의 의무공급비율이 확대될 전망이며, 해당 산업에서 사용되는 케이블의 교체 및 폐기단계에서 발생하는 폐전선의 양도 증가할 그것으로 예상한다. 본 연구에서는 전과정평가(LCA)기법을 통해 폐전선 재자원화 공정이 환경에 미치는 영향을 정량화하는 것을 목적으로 하였다. 연구결과, 폐전선 내 함유된 접착제의 함량이 높을수록 미세먼지와 온실가스의 발생량이 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 10가지 환경영향범주에 가중치를 부여한 결과, 해양생태독성(MAETP)과 인간독성(HTP)에서 가장 환경 영향이 큰 것으로 확인되었다. 두 영향범주의 주된 원인은 폐전선에 포함되는 접착제(Glue)와 이를 세척하기 위해 사용되는 세척제의 성분인 헵탄(Heptane), 에탄올(Ethanol)로 파악되었다. 따라서 전선의 생산과정에서 접착제의 사용을 자제하고, 재자원화 공정에서 사용되는 폐전선 세척액의 사용량 감축 또는 대체물질의 사용을 통해 환경부하를 감축할 필요성이 있다고 판단된다.

첨가제를 이용한 SUS MASK 에칭에 관한 연구 (A Study on SUS MASK Etching Using Additives)

  • 이우식
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.243-248
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    • 2022
  • 본 논문은 SUS MASK을 FeCl3에 첨가제 (F300)를 첨가하여 에칭하는 것이 목적이다. 실험에 사용된 장비는 자체 제작된 자동 액 관리 시스템이다. 자동 액 관리 시스템은 비중(S.G)과 산화환원전위 (ORP)를 실시간으로 제어하고 FeCl3 및 첨가제를 정량 공급할 수 있는 장치이다. SUS MASK를 10장 단위로 200장까지 1분 동안 에칭하였다. 초기 SUS MASK가 10장 일 때 ORP 값이 628 mV로 시작하여 40장 투입할 때부터 611 mV로 측정되어 200장까지 610 mV에 가깝게 유지되는 것을 확인하였다. 또한 비중은 1.640 근처에서 유지되었다. 그리고 SUS MASK가 50장 이후부터 200장까지 0.4 mm에 근접하게 측정되었다. 실험은 ORP는 610 mV, 비중은 1.463, 에칭 압력은 3.0 kg/cm2, 첨가제 (F300) 비율은 1.2%로 하였고 한번 에칭할 때 10장씩 200장까지 하여 홀 크기를 측정하였다. 그 결과, 20장부터 직경이 0.4 mm에 근접하였다. SUS MASK 매수가 늘어나도 ORP 및 비중 조절이 잘 되었고 실험 목표치인 0.4 mm에 근접된 것을 확인하였다.