효율적인 도로정보의 구축은 GIS에서 가장 중요한 주제이다. 본 논문에서는 도로정보를 자동으로 생성, 구축하기 위하여 모바일 매핑 기술과 영상인식 기술을 결합한 방법을 제안하였다. 모바일 매핑 시스템은 CCD 카메라, GPS, INS를 장착한 차량의 형태를 가지며, 취득한 영상에 나타난 공간객체의 좌표를 사진측량기법을 이용하여 계산한다. 모바일 매핑 시스템에 의한 공간객체 좌표추출과 데이터 구축은 자동화되지 않아 시간이 많이 드는 단점이 있다. 도로의 자동 인식은 영상인식 분야에서도 자동주행차량에 대한 연구의 형태로 진행되어 왔다. 그러나 영상인식에 기반한 방법들은 도로 차선에 적용할 경우 차선의 끊김 차량에 의한 가려짐 좋지 않은 날씨와 조명 등 실제의 도로나 도로변의 다양한 예외상황 때문에 원하는 결과를 얻기 힘든 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 모바일 매핑 시스템으로부터 획득된 GPS/INS 데이터 및 영상인식 기술을 모두 이용한 자동 도로데이터 생성방법을 제안하였다. 영상에 나타난 도로 차선의 3차원좌표로부터 영상에서 객체가 나타날 위치를 추정하기 위한 방법을 고안하였으며, 이러한 방법은 도로 차선을 찾기 위한 복잡한 영상처리 과정을 대폭 줄일 수 있다. 예외상황 때문에 도로차선을 추출하지 못한 경우에는 스플라인 인터폴레이션에 의하여 값을 얻는다. 인터폴레이션은 교차로나 급격한 변화 지점에 따라 구분된 도로 구간 단위로 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 객체좌표 추정방법과 인터폴레이션 기법에 대한 실험 및 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 CCTV를 통해 실시간 범죄에 대응할 수 있도록 CCTV 카메라 간 협업이 가능한 기술과 이를 활용한 실시간 범죄대응 서비스에 대해 연구하였다. 본 연구에서 개발하고자 하는 CCTV 협업 기술은 한 곳의 CCTV에서 추출된 이동 객체(용의자)가 범위를 벗어나 다른 CCTV로 이동했을 때 객체의 유사도 정보를 관제자에게 전달하여 선택된 객체를 추적하는 프로그램 모델이다. 일련의 유사도 정보 획득 과정은 객체 감지(object detection), 사전 분류(pre-classification), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification)의 4단계의 프로세스로 진행된다. 이는 주로 사후처리용으로 사용되던 CCTV 모니터링을 긴박한 실시간 범죄에 대응하도록 개선시켜 범죄발생 초기대응 체계를 강화 할 수 있다. 또한 관제요원의 모니터링에만 의존하는 CCTV 관제시스템을 부분 자동화하여 지자체 관제센터 운영효율성을 증대시킬 수 있다. 해당 기술 및 서비스는 안양시 테스트베드에 구축하여 시범운영할 예정으로, 서비스가 안정화가 되면 전국 지자체에 확산하여 상용화가 될 것으로 예상된다. 향후 CCTV 협업 뿐 아니라 실시간 개인 정밀위치결정, 스마트폰 연계 등 통합 방범서비스 연구가 진행되어 시민들이 보다 안전한 생활을 영위할 수 있기를 기대한다.
본 실험은 오일팜나무에서 somatic embryo mass(SEM)를 유도한 후 이로부터 식물체 분화를 통한 클론묘 대량증식 시스템을 확립하고, 기내 배양에 의하여 야기된 체세포변이의 확인 방법을 확립하기 위하여 수행되었다. 오일팜 조직배양묘의 정단 부분을 $NaH_2PO_4{\cdot}2H_2O$와 카제인이 첨가된 1/2MS 수정 배지에 배양하여 체세포배성 캘러스를 유도하였다. 유도된 체세포배성 캘러스는 몇 번의 계대배양을 통하여 SEM으로 발달하였다. SEM 조직은 단단하며, 강하게 붙어있어서 개개의 체세포배를 따로 분리하는 것이 매우 어려웠다. SEM 조직을 $NH_4NO_3$, 카제인, L-ascorbic acid가 첨가된 MS 수정 배지에 배양하였을 때 신초가 성공적으로 분화하였다. 기내 오일팜나무를 야외로 순화하여 완전한 오일팜나무 클론묘를 획득할 수 있었다. 기내 배양묘 중 건강하고 생장이 양호한 신초를 무작위로 95 개체를 선발하여 RAPD 분석을 실시하였다. 총 19개의 random primer를 사용하여 95 개체에 대한 RAPD를 수행한 결과, 대부분의 primer에서는 동일한 밴드 형태를 보여 어떠한 변이도 감지할 수 없었다. 그러나, MspI으로 절단된 genomic DNA를 BNR36 primer로 PCR을 수행하였을 때, 개체 간 차이를 보이는 밴드 형태를 나타내어 체세포변이를 감지할 수 있었다. 95 개체 중 #22, #28, #35, #77 의 4 개체에서 약 1kb 부근의 밴드 하나가 없었으며, 그 중 #28, #35, #77의 밴드 강도는 정상 밴드보다 월등히 강한 것을 확인하였다. NCBI 분석 결과, 이 변이 밴드는 오일팜나무의 엽록체 게놈과 관련이 있는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과로부터 오일팜나무의 클론묘 대량증식 시스템을 확립할 수 있었고, RAPD 분석을 통하여 기내 상태에 있는 조직배양묘의 체세포 변이 여부를 판별할 수 있는 방법 확립할 수 있었다.
본 연구에서는 가스보일러 가동 중 배기통이 이탈하는 상황이 발생했을 때, 시스템적으로 인지하고 자동으로 보일러 가동을 중지하여 일산화탄소를 포함한 유해 배기가스가 실내로 유입되는 상황을 근원적으로 차단하는 방안을 제시하였다: (1) 연소에 필요한 공기량을 제어하기 위해 설치된 풍압센서(APS : Air Pressure Sensor)의 출력전압을 측정하여 배기통의 정상상태와 이탈상태를 감시하는 기능을 추가한다. (2) 배기통이 이탈하면 APS의 출력전압이 상시 운전범위에서 일시적으로 상승하게 된다. 보일러 제어부인 PCB가 이 상태를 배기통 이탈로 간주하여 보일러 가동을 멈추면서 배기통 이탈 상태를 실내온도 조절기에 표시하도록 한다. 또한 국토교통부령으로 정한 「건축물의 설비기준 등에 관한 규칙」에서 명시한 공동주택 및 다중이용시설의 환기시설 기준에 따라, 실내공기 교환횟수에 맞는 풍량을 적용하여 실내공기를 환기하는 실험을 실시하였다. 이 실험 결과 실제 일산화탄소가 실내에 누출된 최악의 상태에서, 중독사고 예방이 가능하다는 것을 확인하였다. 다만, 동 규칙에서 정의한 시간당 실내공기 교환횟수를 기존 0.7회에서 0.5회로 2013년부터 완화하여 운영하고 있는데, 실험결과 8시간 가중평균 노출기준인 TWA 30 ppm을 초과하는 농도가 측정되어 기준을 강화할 필요성이 있다. 본 연구 결과에 기초하여 가스보일러 배기압력의 기계적 인지를 통해 배기통 이탈을 감지하는 기술과 일산화탄소 경보기와 연동된 실내공기 환기시스템 기술을 도입한다면 일산화탄소 중독사고가 크게 감소될 것으로 판단된다. 제조 및 검사단계의 문제점을 보완하고, 올바른 설치 및 수리, 사용자의 배기통 이탈에 대한 관심이 더해졌을 때, 일산화탄소 중독으로 인한 인명사고를 예방하는데 효과적인 대책이 될 것으로 사료된다.
정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.
Currently, a vast amount of hydrologic data is accumulated in real-time through automatic water level measuring instruments in agricultural reservoirs. At the same time, false and missing data points are also increasing. The applicability and reliability of quality control of hydrological data must be secured for efficient agricultural water management through calculation of water supply and disaster management. Considering the characteristics of irregularities in hydrological data caused by irrigation water usage and rainfall pattern, the Korea Rural Community Corporation is currently applying the Hampel filter as a water level data quality management method. This method uses window size as a key parameter, and if window size is large, distortion of data may occur and if window size is small, many outliers are not removed which reduces the reliability of the corrected data. Thus, selection of the optimal window size for individual reservoir is required. To ensure reliability, we compared and analyzed the RMSE (Root Mean Square Error) and NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of the corrected data and the daily water level of the RIMS (Rural Infrastructure Management System) data, and the automatic outlier detection standards used by the Ministry of Environment. To select the optimal window size, we used the classification performance evaluation index of the error matrix and the rainfall data of the irrigation period, showing the optimal values at 3 h. The efficient reservoir automatic calibration technique can reduce manpower and time required for manual calibration, and is expected to improve the reliability of water level data and the value of water resources.
전 세계적으로 에너지 위기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지의 53% 이상 사용하며, 온실 가스 배출량 또한 대한민국 전체의 45% 이상을 차지하고 있는 산업 단지 관련 에너지 효율화 연구에 높은 관심을 가지고 있다. 그 연구 중 하나로 가상 에너지 네트워크 플랜트라는 산업 단지 내 동일 유틸리를 사용하는 공장 들 간의 공유 설비와 에너지 생산 공장과 수요 공장 간의 거래로 에너지를 절감하는 연구를 제시한다. 이러한 에너지 절감 연구에서는 분석, 예측 등 데이터의 활용처가 다양하기 때문에 데이터의 수집이 굉장히 중요하다. 하지만, 시계열 데이터를 안정적으로 수집하는데는 기존의 시스템들은 여러 부족함이 있었다. 본 연구에서는 그를 개선하기위해 지능형 IIoT 플랫폼을 제안한다. 지능형 IIoT 플랫폼은 비정상 데이터를 식별하고 적시에 처리하기 위한 전처리 시스템을 포함하며, 이상과 결측 데이터를 분류하고 안정적인 시계열 데이터를 유지하기 위한 보간 기법을 제시한다. 또한 데이터베이스 최적화를 통해 시계열 데이터 수집을 효율화한다. 본 논문은 안정적 데이터 수집과 신속한 문제대응을 통해 산업 환경에서의 데이터 활용성을 높이는데 기여하며, 다양한 챗봇 알림 시스템을 도입하여 데이터 수집부담을 줄이고 모니터링 부하를 최적화하는데 기여한다.
최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.
많은 악성프로그램은 역공학을 막기 위해 다양한 상용 패커를 사용해 압축 혹은 암호화를 했기 때문에 악성코드 분석가는 압축해제 혹은 복 호화를 먼저 수행해야 한다. OEP(Original Entry Point)는 암호화되거나 압축되어 있는 실행파일을 다시 원본 바이너리 상태로 되돌린 후 실행된 첫 번째 명령어의 주소이다. 여러 언패커는 OEP가 나타나기 전까지 패킹된 파일을 실행하며 주소를 기록한다. 그리고 기록된 주소들 중에 OEP를 찾는다. 그러나 일부 언패커에서 제공하는 OEP 후보들은 비교적 큰 OEP 후보 집합을 제공하거나 후보들 중에 OEP가 없는 경우가 있다. 이에 악성코드 분석가들은 더 적은 OEP 후보 집합을 제공하는 도구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 PinDemonium이라 불리는 언패커에 두 가지 OEP 탐지방법을 추가하여 더 적은 OEP 후보 집합을 제공하는 도구를 만들었다. 첫 번째 방법은 패킹된 프로그램이 완전히 원본 바이너리상태로 되돌아 간 후에는 원프로그램 함수 호출과 동일하다는 것을 활용한 OEP 탐지방법이다. C/C++ 언어로 작성된 프로그램은 바이너리 코드로 언어를 변환하는 컴파일 과정을 거친다. 컴파일 과정을 거친 프로그램에는 특정 시스템 함수들이 추가된다. 이 시스템 함수들은 컴파일러 별로 다르다. 컴파일러 별로 사용되는 시스템 함수를 조사한 후, 패킹된 프로그램에서 호출되는 시스템 함수와 패턴매칭하여 언패킹 작업이 끝났는지 탐지하는 방법이다. 두 번째 방법은 패킹된 프로그램이 완전히 원본 바이너리 상태로 돌아간 후 시스템함수에서 사용되는 매개 변수가 원프로그램과 동일하다는 것을 활용한 OEP 탐지방법이다. 시스템함수에서 사용되는 매개변수의 값을 이용해 OEP를 찾는 방법이다. 본 연구는 16종의 상용 패커로 압축된 샘플 프로그램을 대상으로 OEP 탐지 실험을 했다. 본 연구에선 안티 디버깅 기법으로 프로그램을 실행하지 못하는 경우인 2종을 제외하고 PinDemonium 대비 평균 40% 이상 OEP후보를 줄일 수 있었다.
본 연구에서는 한반도 이남의 지역적 기후 특성을 분석하고, 서식하고 있는 흰개미 (Reticulitermes speratus kyushuensis Morimoto)의 생태적 특성 및 선호도(온도, 습도, 수종)를 실험실에서 확인하였다. 한반도 이남, 특히 남부지역은 흰개미(R. speratus kyushuensis Morimoto)의 서식 및 활동에 최적인 기후지역으로 확인되었다. 부산이 Coptotermes formosanus Shiraki의 야외 분포 북방한계 ($4^{\circ}C$)에 근접되어 있고, 춘천이 Reticulitermes speratus Kolbe의 야외분포 북방한계 ($-4^{\circ}C$)가 한반도를 통과하는 지역으로 확인되었다. 흰개미는 $30^{\circ}C$ (90% RH이상)에서 최대 먹이 섭취율을 보였다. $10^{\circ}C$에서 $30^{\circ}C$(90% RH 이상)까지 약 95%이상의 생존율이 관찰되었지만, $32^{\circ}C$이상에서 사망률이 높아졌다. 또한 52% RH($30^{\circ}C$)와 70% RH($30^{\circ}C$)에서 높은 사망률(100%)이 관찰되었지만 84% RH에서 높은 생존율(97%)을 보였다. 침엽수인 소나무를 먹이로 선호하고 높은 생존율(87%)을 보였지 만 활엽수인 오동나무에서는 낮은 생존율(14%)이 확인되었다. 서울 종묘의 자연수림에서 흰개미의 침입율은 약 34.5%(55개 지점 중 19개 지점, 3년간) 이었다. 침입율은 매년 증가하였지만 발견율은 낮아지고 실종률은 높아지는 경향이 확인되었다. 흰개미 군체 일부는 발견된 목재를 계속 섭취하고, 다른 일부는 새로운 목재를 탐색하는 먹이 찾기 습성을 실험적으로 확인하였다. 종묘의 지표부근에서 흰개미를 관찰할 수 있는 기간은 2001년 4월부터 11월까지이고 최대 활동기는 7월 및 8월인 것으로 야외실험을 통하여 확인하였다. 그리고 동절기(2000년 11월~2001년 3월)에도 지중에서 활동하는 것이 확인되었다. 이상의 결과, 한국 목조문화재를 가해하는 흰개미의 생태적 특성 및 가해 정도에 관한 생물학적 기초 자료를 최초로 제시하였다. 특히 한반도 이남의 기후조건에 따른 흰개미의 활동시기 및 이에 따른 지역적 손상분포를 확인하고 이를 방제할 수 있는 목재 보존제의 성분 특성 및 효과가 확인됨에 따라 향후 생물학적 손상, 특히 흰개미로부터 한국 목조문화재를 예방적으로 보존 관리하기 위한 종합적 방안수립(Integrated Pest Management, IPM)이 가능할 것으로 기대된다. 또한 이러한 연구결과는 흰개미로 발생되는 경제적 손실을 줄일 수 있는 방제학적 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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