• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제22권5호
• /
• pp.48-54
• /
• 2021

고용노동부의 2020년 산업재해 사고 사망 통계 발표에 따르면 최근 5년간 발생한 업무상 사고 사망 재해의 절반 이상이 건설업에서 발생하고 있다. 그중 건설기계와 관련된 충돌 및 협착 사고가 사망 재해의 큰 부분을 차지하고 있다는 것을 알 수 있다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 사고를 예방하기 위해 "건설안전특별법" 발의, 사고 예방을 위한 새로운 기술의 도입 장려 등 큰 노력을 기울이고 있지만, 여전히 건설 현장에서 수많은 안전사고가 발생하고 있다. 이에 본 연구는 초음파 스캐닝 기술을 통해 반경 내 대상의 종류와 위치를 인식하여 건설기계와 작업자 간의 충돌사고를 예방할 수 있는 기술을 개발했다. 본 연구는 파일럿 실험을 수행하였으며, 결과 분석을 통해 대상 인식과 위치 추정 모두에서 높은 정확도로 기술의 실현 가능성을 증명하였다. 개발한 기술은 건설 현장에서 발생하는 충돌사고를 예방하고, 자동화된 건설기계 충돌사고 예방 기술 개발에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제9권3호
• /
• pp.44-51
• /
• 2021

일반적으로 골든 타임은 인명 구조나 화재 진압 등의 사고 초기대응에 있어서 가장 중요한 시간을 의미한다. 골든 타임은 재난 상황별로 다르지만 화재나 구급에 있어서는 5분을 목표로 하고 있다. 하지만 실제 현장의 경우 구급차의 평균 출동 시간은 9분, 평균 이송 시간은 17.6분으로 골든 타임과 비교하여 상당히 큰 지연시간이 존재한다. 이러한 지연시간에는 다양한 원인이 존재하지만 가장 큰 원인은 교통체증이다. 해당 문제를 해결하기 위해 정부에서는 긴급 자동차 양보의무법 제정, 사고 발생률이 가장 높은 장소에 구급차 우선 배치 등을 골든 타임을 확보하고 있지만, 교통량이 빠른 속도로 증가하는 출퇴근 상황에서는 해결책이 되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 신호등에 사운드 센서를 설치하여 수집된 소리 데이터를 활용한 딥러닝 기반 긴급차량 우선 신호 시스템을 제안하고 긴급차량의 주파수 대역을 추출하고 거리에 따라 다르게 나타나는 진폭 신호를 분류하는 실험을 진행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.391-397
• /
• 2020

몰입감(Immersive), 상호작용(Interactive), 지능화(Intelligent)의 특징을 통해 높은 현실감을 제공하는 실감콘텐츠 제작 기술로서 가상현실(Virtual Reality), 증강현실(Augmented Reality), 혼합현실(Mixed Reality)이 있다. 이러한 실감콘텐츠는 재난훈련이나 우주여행 등과 같이 위험하고 고비용이거나 체험이 불가능한 상황을 구현하여 간접체험이 가능하여 안전성, 효율성 확보가 용이하다는 점에서 교육 분야의 혁신 기술로 등장하고 있다. 최근 우리나라 정부기관에서도 교육용 실감콘텐츠 제작을 위한 지원을 많이 하고 있어 에듀테크 산업체를 통해 다양한 교육용 실감콘텐츠가 개발되고 있다. 따라서 가상증강현실 교육 콘텐츠는 비교적 많이 개발되고 있으나 교육에 보다 효율적인 혼합현실 기반 교육콘텐츠는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 홀로렌즈를 활용한 혼합현실 교육콘텐츠 제작에 있어 기본적인 방법을 고찰하고 이를 기반으로 과학실험 콘텐츠 제작 방안을 제안한다. 홀로렌즈를 활용하면 일반 데스크 탑 PC가 필요 없고 실시간 정보 공유가 가능하여 교사가 학생을 실시간 관리 및 평가를 할 수 있으므로 교육에 매우 효과적이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제29권2D호
• /
• pp.175-181
• /
• 2009

국토해양부는 1999년 국가 ITS 아키텍쳐를 개발하여 ITS 표준의 밑그림, 관계기관 ITS 계획 설계의 기본틀로 활용하여 왔다. 이후 새로운 ITS 서비스의 등장, 서비스를 구현하는 요소기술의 발전과 사업추진환경의 변화에 따라 국가 ITS 아키텍쳐에 대한 수정의 필요성이 대두되었다. 본 연구는 국가 ITS의 구현에 ITS 아키텍쳐가 어떻게 기여하였으며, 어떤 문제점을 가지고 있는지 평가하고, 새로운 사회적, 기술적 환경을 반영하여 국가 ITS 아키텍쳐의 정비방안을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 국가 ITS 아키텍쳐 개발의 접근방법을 결정하기 위하여 절차지향 접근방법과 객체지향 접근방법의 장단점과 적용사례를 검토하였으며, 적용성이 검증된 절차지향 접근방법을 선정하였다. 기존 한국형 국가 ITS 아키텍쳐 모형에 대한 평가, ITS 사업에서의 활용성을 검토하여 국가 ITS 아키텍쳐의 개념을 정의하였다. 그에 따라 새로운 국가 ITS 아키텍쳐는 ITS 서비스, 논리아키텍쳐, 물리아키텍쳐, 사업아키텍쳐로 구성되도록 하였다. 후속 연구에서는 국가 ITS 아키텍쳐를 완성하는 작업이 우선 이어져야 할 것이며, 나아가 개발된 국가 ITS 아키텍쳐를 교통체계지능화사업에 참여하는 관계자가 준수하도록 유도하기 위한 활용방안 및 ITS 관계자가 국가 ITS 아키텍쳐의 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 국가 ITS 아키텍쳐의 배포, 홍보, 교육체계가 구축되어야 할 것이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권3D호
• /
• pp.241-246
• /
• 2010

본 연구는 버스정보시스템(BIS)의 운영을 통해 수집되고 있는 데이터를 이용하여 도시내 가로의 통행시간을 추정하기 위한 연구이다. 기존의 버스시스템에 첨단정보통신 기술을 접목한 BIS는 많은 지방자치단체에서 구축하여 운영 중에 있다. 그러나 이러한 기술동향을 반영한 연구는 부족한 실정이다. 기존에 구축된 BIS의 운영을 통해 유용한 교통정보들이 수집되고 있으나 수집된 데이터의 활용은 활발히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 BIS의 운영을 통해 수집되고 있는 버스운행 데이터를 이용하여 도시내 가로의 링크통행시간 추정을 통해 도시의 교통관리에 활용하고 운전자에게 교통정보를 제공하기 위한 기초적인 연구를 수행하고자 하였다. 연구결과 버스의 링크통행시간이 두 개의 군집으로 나타났으며 따라서 링크통행시간을 두 개의 군집으로 나누어 추정모형을 구축하였다. 구축된 모형을 통계적으로 검정하기 위해 T-test를 실시한 결과 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.

• 무역학회지
• /
• 제47권3호
• /
• pp.57-73
• /
• 2022

The process and change of convergence in the economy and industry with the development of digital technology and combining with new technologies is called Digital Transformation. Specifically, it refers to innovating existing businesses and services by utilizing information and communication technologies such as big data analysis, Internet of Things, cloud computing, and artificial intelligence. Digital transformation is changing the shape of business and has a wide impact on businesses and consumers in all industries. Among them, the big data and analytics market is emerging as one of the most important growth drivers of digital transformation. Integrating intelligent data into an existing business is one of the key tasks of digital transformation, and it is important to collect and monitor data and learn from the collected data in order to efficiently operate a data-based business. In developed countries overseas, research on new business models using various data accumulated at the level of government and private companies is being actively conducted. However, although the trade and import/export data collected in the domestic public sector is being accumulated in various types and ranges, the establishment of an analysis and utilization model is still in its infancy. Currently, we are living in an era of massive amounts of big data. We intend to discuss the value of trade big data possessed from the past to the present, and suggest a strategy to activate trade big data for trade digital transformation and a new direction for future trade big data research.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.112-118
• /
• 2023

As technology advances, the need for enhanced preparedness against cyber-attacks becomes an increasingly critical problem. Therefore, it is imperative to consider various circumstances and to prepare for cyber-attack strategic technology. This paper proposes a method to solve network security problems by applying reinforcement learning to cyber-security. In general, traditional static cyber-security methods have difficulty effectively responding to modern dynamic attack patterns. To address this, we implement cyber-attack scenarios such as 'Tiny Alpha' and 'Small Alpha' and evaluate the performance of various reinforcement learning methods using Network Attack Simulator, which is a cyber-attack simulation environment based on the gymnasium (formerly Open AI gym) interface. In addition, we experimented with different RL algorithms such as value-based methods (Q-Learning, Deep-Q-Network, and Double Deep-Q-Network) and policy-based methods (Actor-Critic). As a result, we observed that value-based methods with discrete action spaces consistently outperformed policy-based methods with continuous action spaces, demonstrating a performance difference ranging from a minimum of 20.9% to a maximum of 53.2%. This result shows that the scheme not only suggests opportunities for enhancing cybersecurity strategies, but also indicates potential applications in cyber-security education and system validation across a large number of domains such as military, government, and corporate sectors.

• 지능정보연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.157-173
• /
• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.157-175
• /
• 2012

방대한 규모와 복잡한 프로세스로 구성된 공공조달의 혁신성과를 평가하기란 매우 어려운 문제이다. 기존의 프로세스 혁신 평가는 주로 설문 및 인터뷰, 그리고 운영데이터를 분석한 정성적, 또는 통계적인 정량적 방법들이었다. 이에 본 연구에서는 공공조달 프로세스를 복잡계로 보고 이에 대한 시뮬레이션 방법으로 멀티에이전트시스템(MAS)을 이용하여 공공조달 프로세스 혁신효과 평가모델을 개발하였다. 그리고, 개발된 MAS 기반의 공공조달 혁신평가 모델을 우리나라 조달청의 G2B(나라장터, KONEPS) 시스템에 적용하여 혁신효과를 평가하였다. MAS 시뮬레이션 도구는 Northwestern University에서 개발된 Netlogo Version 4.1.3을 사용하였고, 모델링에서는 에이전트 정의, 에이전트 행동특성 정의, 에이전트 관계 정의의 세단계로 진행하였다. 첫째, 에이전트 정의에서는 에이전트가 될 대상을 선정하고, 에이전트가 가진 속성과 변수들을 정의하였다. 둘째, 행동특성 정의에서는 각 에이전트의 행동계획 및 자원할당을 설정하였고, 셋째, 관계정의 단계에서는 상태변화에 따른 행동 규칙을 설정하였다. 또한 프로세스 혁신의 목적에 맞는 성과를 측정하기 위하여 혁신 효과평가항목을 선정하였고, 데이터는 조달청의 협조를 통해 DB 데이터와 설문데이터를 활용하였다. 이를 통해 프로세스 전체 및 프로세스별 절감시간과 업무량의 절감율을 측정하였다. 실험결과 전체 프로세스의 효율성이 증대되었으며 '평균 업무처리 건수'의 절감율이 92.7%, '평균 업무처리 시간'의 절감율이 95.4%로 나타났다. 즉 공공조달분야는 G2B 시스템 도입을 통해 프로세스 혁신을 추진한 결과 매우 높은 효율성이 제고된 것으로 분석되었다. 또한 본 연구를 통해 '계약'과 관련한 업무프로세스에서 추가적인 개선이 이루어질 경우 프로세스 혁신효과가 더욱 향상될 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 MAS를 이용하여 프로세스 개선효과에 대한 평가모델을 제시하고 분석했다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.95-118
• /
• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.