환경영향평가 협의는 개발사업에 대한 주변의 입지 및 토지이용 현황, 사업유형 등을 고려한 현황조사와 영향예측 및 평가를 바탕으로 다양한 이해관계자가 참여하고 결과를 공유하는 최종적 의사결정 단계라고 볼 수 있다. 그러나, 사업계획에 대한 잦은 변경협의와 환경영향평가 협의 이후 이어지는 변경협의 등으로 인해 다양한 이해관계자들이 공유하고 장시간에 걸쳐 인적·물적 자원을 투입한 환경영향평가 과정 및 결과가 훼손되는 등 문제를 초래하고 있다. 변경협의 및 재협의는 기존에 협의가 완료된 개발사업에 대해 토지이용의 변화나 공사 지연, 주변환경의 변화 등 다양한 원인으로 인해 발생하는 계획의 중요한 변경이 이루어질 때 요구되는 프로세스이다. 이러한 변경협의 및 재협의는 주변 여건 변화에 따른 탄력적 대응과 지역주민과의 갈등 조정 측면에서 중요한 과정으로 평가되고 있다. 본 연구는 변경협의 및 재협의에 대한 요건과 국내 운영현황에 대한 고찰, 그리고 해외사례 분석을 통해 국내 변경협의 및 재협의에 대한 개선방안을 제안하고자 한다. 따라서 국내 법규분석을 바탕으로 변경협의 및 재협의 제도의 도입과 변천, 발전 과정을 고찰하였으며 미국과 유럽연합(EU), 스코틀랜드, 일본을 중심으로 변경협의 및 재협의 관련 제도와 지침 등의 운영 현황을 파악하여 우리나라와의 차이점 및 시사점을 도출하였다. 본 연구는 이같은 연구결과를 바탕으로 변경협의 및 재협의 제도의 개선을 위한 개선사항을 제시하였으며 이는 환경영향평가가 다양한 자연 및 사회환경적, 경제적 변화로 요구되는 변경협의 및 재협의를 효과적으로 운영하는데 기여할 수 있기를 기대한다.
최근 상용화된 5G 이동통신의 주요한 특징은 High Data Rate와 Connection Density 그리고 Low Latency로 대표할 수 있는데, 이중 기존 4G와 가장 차별되는 특징은 Low Latency로 다양한 새로운 서비스 제공의 기반이 될 것이다. 이러한 특징을 활용한 서비스로는 AR, 자율주행 등이 검토되고 있으며 관련표준에서도 5G Network Latency 논의를 진행하고 있다. 그러나 서비스 관점의 E2E Latency 논의는 많이 부족한 것이 사실이다. 5G에서 Low Latency를 달성을 위한 최종목표는 RTD 기준 Air Interface 1ms 달성으로 이는 '20년 초 Rel-16을 통한 URLLC(Ultra-reliable Low Latency Communications)를 통해 가능하며, 추가적으로 MEC(Moble Edge Computing)를 통한 Network latency 감소도 연구 중이다. 전체 5G E2E Latency는 5G Network 관련 외에도 다양한 요인이 존재하는데, 주요 요인으로는 5G Network과 서비스 제공을 위한 IDC Server 사이의 경로에 놓인 선로/장비 Latency, 단말 App과 Server 내 서비스 처리를 위한 Processing Latency 등이 존재한다. 한편, 서비스 초기 Setup을 위한 Latency와 서비스가 지속 중인 경우의 Latency를 구분하여 세부 서비스 요구사항에 대하여 연구하는것도 필요한데, 이를 위해 본 논문에서는 서비스 초기 Setup과 관련하여 다음과 같은 세가지 요인에 대하여 검토를 진행하였다. 첫째로 (1) Data호 Setup시에 발생 가능한 Latency, 둘째 전력 효율화를 위한 (2) CRDX On/Off에 따른 영향, 마지막으로 (3) H/O가 발생되는 경우에 Latency에 대하여 Latency에 미치는 영향을 실험과 분석을 제시했다. 이를 통해 우리는 Low Latency가 필요한 서비스의 초기 Setup시에 Latency와 관련된 서비스 요구사항 및 기획에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 전문대학생의 학업스트레스가 중도탈락의도에 영향을 미치는지를 살펴보고, 학업스트레스와 중도탈락의도의 관계에서 학업지연행동의 매개효과를 검증하는데 목적이 있다. 연구문제는 첫째, 전문대학생의 학업스트레스는 중도탈락의도에 영향을 미치는가 둘째, 전문대학생의 학업스트레스와 중도탈락의도 간의 관계에 학업지연행동이 매개효과가 있는가이다. 이를 위해 J대학교 218명을 대상으로 학업스트레스, 중도탈락의도, 학업지연행동 설문조사를 실시하였다. 학업스트레스, 중도탈락의도, 학업지연행동 관계를 알아보기 위해 상관분석을 실시하고, 학업지연행동의 매개효과를 분석하기 위해 위계적 다중회귀분석을 실시하였다. 매개효과의 검증은 Baron과 Kenny의 절차를 이용하여 검증하였고, 유의성 검증은 Sobel 검증을 실시하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학업스트레스와 중도탈락의도, 학업지연행동은 정적상관을 나타냈다. 둘째, 학업스트레스가 중도탈락의도에 영향력 있는 요인으로 15%의 설명력을 보였으며, 학업지연행동에 영향력 있는 요인으로 5%의 설명력을 보였다. 셋째, 학업스트레스가 중도탈락의도에 미치는 영향에서 학업지연행동의 부분매개효과가 있는 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 본 연구의 시사점과 전문대학생의 중도탈락의도를 낮추기 위한 다양한 전략들에 대해 논의하였다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
국방 분야는 아군 피해를 최소화하고 전투 효과를 향상하기 위해 무인 시스템을 운용한다. 해군의 무인수상정(USV, Swarm Unmanned Surface Vehicle)은 통신범위 내 군집 형성과 USV 간의 상황인식 정보공유를 통해 임무를 수행한다. 본 논문은 무인수상정의 내부 연동 및 외부 연동을 위한 인터페이스 연동어댑터 시스템(IAS, Interface Adapter System)을 제안한다. IAS는 USV의 자율운항 경로생성과 무장할당을 계획하는 임무계획 부체계(MPS, Mission Planning Subsystem)의 타 부체계 간 연동을 담당하며, 주요 기능은 MPS와 타 부체계 간 인터페이스 데이터를 실시간으로 교환하는 것이다. 이를 위해, MPS의 기능 요구사항과 연동 메시지를 식별 및 분석하였고, 실시간 분산처리 미들웨어를 활용하여 IAS를 구현하였다. 실험은 군집 USV 시뮬레이션 환경을 통한 다수의 통합시험을 수행하였으며, 지연시간과 연동 메시지 손실률을 측정하였다. 그 결과, 제안한 IAS는 MPS와 타 부체계 간 성공적인 가교역할을 수행할 것으로 기대한다.
상용 난독화 도구(프로텍터)들은 소프트웨어 역공학 과정에서 프로그램의 분석을 지연시키고 방해하는 난독화 기술 및 역공학 방해(안티리버싱) 기법을 적용시킴으로써 소프트웨어의 동작 과정을 분석하는데 어려움을 발생시키는데 목적이 있다. 특히, 가상화 탐지와 안티디버깅 기능 같은 경우 분석 도구가 발견되면 정상적인 실행 흐름을 벗어나 프로그램을 종료시킨다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구(프로텍터) 중 하나인 VMProtect 3.5.0을 통해 Debugger Detection, Virualization Tools Detection 옵션을 적용시킨 실행 파일의 안티리버싱 기법을 분석하고 Pin을 이용한 우회 방안을 제안한다. 또한, 적용된 안티리버싱 기법을 분석하는 과정에서 Amti-VM 기술과 Anti-DBI 기술에 의해 프로그램이 종료되는 문제가 발생하기 때문에 API 분석을 통해 특정 프로그램 종료 루틴을 알아내어 적용된 안티리버싱 기법의 위치를 예상하고 위치를 바탕으로 안티리버싱 기법 우회 방안 알고리즘 순서도를 작성하였다. 실험에 사용된 소프트웨어들의 버전의 차이로부터 발생하는 호환성 문제, 기법의 변화 등을 고려하여 최신 버전의 소프트웨어(VMProtect, Windows, Pin)에서 Pin 자동화 우회 코드를 작성하고 실험을 진행하여 성공적으로 우회됨을 확인하였다. 제안된 분석 방안을 개선하여 기법이 제시되지 않은 난독화 도구의 안티리버싱 기법을 분석하고 우회 방안을 찾아낼 수 있다.
차기 mBcN에서는 초고속·초연결을 지원할 수 있는 무선망과 연계할 수 있도록 구축되어야 한다. 본 논문에서는 5G 무선망과 mBcN의 연계하기 위한 연동망 구조와 연동에 필요한 연동보안게이트웨이의 구조를 제안한다. 제안하는 연동보안게이트웨이는 gNB와 UPF의 사이에 위치하며 LBO 기능, SFC 기능 및 다양한 보안 기능을 제공한다. 제안하는 연동망 구조 및 연동보안게이트웨이를 통해 다양한 이점을 확보할 수 있다. 첫 번째는 mBcN망과 연결이 필요한 사용자 단말은 5G망의 무선망을 활용하여 mBcN망과 연결할 수 있다. 두 번째는 mBcN으로 전달되는 트래픽은 5G 코어망을 경유하지 않고 mBcN으로 전송되어 5G 코어망에 망부하를 야기하지 않으면서 종단간 전송 지연을 감소시킬 수 있다. 마지막으로 군응용체계 패킷이 5G코어망으로 전파되지 않고 연동 보안게이트웨이와 연결된 기지국을 통해서만 mBcN과 연결할 수 있어 보안을 유지할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서는 5G 테스트배드 환경에서 실험을 통해 제안하는 연동 보안 게이트웨이의 LBO 기능, SFC 기능 및 보안모듈의 기능을 제공 가능함을 제시한다.
본 논문은 국방군수분야에서 가장 중요한 기능을 수행하는 핵심체계인 탄약물류를 4차산업혁명 기술을 활용하여 예측이 가능한 스마트탄약물류시스템을 구축하는 방안을 제시하였다. 국내외 물류정책 및 기술동향, 탄약물류 특성과 국토교통부의 스마트물류센터 인증기준을 고려해 분석한 결과, 군의 탄약물류수준은 매우 낮은 수준으로 시급한 개선이 필요하였다. 이를 개선하기 위해 탄약물류분야에 적용할 수 있는 유무선 기반 현장 자동화, 스마트 탄약고 구축, 육해공군 물류 혁신 등 각종 구축 사례를 분석한 후 도출된 시사점을 기반으로 탄약물류의 발전방향을 제시하였다. 구체적인 발전내용으로 전장 환경 변화에 부합하면서 총수명주기관점의 혁신과 효율성 달성이 가능한 데이터 기반 스마트 탄약물류관리체계를 구현하기 위해 현장업무 자동화 및 첨단화, 3D 기반 저장공간 관리 및 전시 불출 개선, 예측 중심의 탄약물류를 위한 Data 관리체계 등 4가지 목표를 제시했다. 제시된 내용을 기반으로 기대효과로는 작전지속능력 향상, 탄약신뢰성 보장, 많은 예산 절감, 지체와 대기, 이중 작업 등 비효율 대폭 개선, 안전사고 감소 등이 있을 것으로 판단된다.
최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.
국내외적으로 V2X 통신기술을 접목한 C-ITS 사업 및 자율주행 고도화 실증연구가 활발히 진행되고 있다. 실증 초기 1단계에서는 경고메시지, 차량주행정보, 교통정보 등의 방송서비스에서 점차 실시간성을 요구하는 군집주행, 원격주행, 인식정보공유 등의 고도화된 서비스로 발전하고 있다. 또한, 네트워크 서비스 고도화를 위해 전송속도와 지연시간 등을 개선하기 위한 기술개발이 여러모로 진행되고 있다. 본 논문에서는 3GPP 표준 기반 C-V2X 기술을 바탕으로 안정적인 드로이드 형태의 저속 로봇의 원격주행 서비스 제공을 위해 네트워크 지연시간 측면에서 요구사항을 분석하였다. 원격주행 성능평가를 위해 오퍼레이터를 포함한 시스템 모델링을 통한 시뮬레이션을 수행하였고, 해당 실험 조건에서 90% 이상의 성능 만족을 위해 30ms 이내의 코어 및 액세스 네트워크 지연시간이 요구된다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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