• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.479-488
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• 2019

비행시험 운용절차는 유도무기 비행시험 시스템 설계 및 구현을 위한 중요 산출물의 하나로서 비행시험 진행 단계별 임무계획, 수행방법, 안전대책 등을 포함한다. 유도무기체계 개발이 첨단화, 전략화 됨에 따라서 유도무기 비행시험은 점차 복잡화, 광역화 되고 있다. 이에 따라 시험안전을 확보하기 위해서는 비행시험 운용절차의 신뢰성 증대가 요구되었다. 특히, 새로운 개념의 비행시험 수행을 위해서 시험 전 불확실성을 예측하고 대비할 수 있도록 비행시험 운용절차 설계에서 M&S 기법의 적용을 통한 검증이 필요하게 되었다. 관련 연구로서 비행시험의 최적 프레임워크 개발 연구와 비행시험 프로세스 모델기반 개선 연구들이 발표되었지만, 상위 개념의 프로세스를 중심으로 한 결과로서 하위 수준의 비행시험 자원과 연동하는 비행시험 운용절차에 직접 적용하기에는 구체성이 부족하였다. 또한, 기존의 문서기반으로 구성된 비행시험 운용절차는 시험자원의 거동과 성능에 대한 분석능력의 한계로 시험자원의 중복과 누락, 직관적이지 않는 표현으로 운용자 간의 의사소통 저하, 그리고 다수의 비행시험에 적용하기 위한 확장성 부족 등의 문제가 발생하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 모델기반 시스템공학(MBSE) 기법의 적용을 통한 유도무기 비행시험 운용절차의 설계 방법을 제안하였다. 구체적으로 이전의 비행시험 정보를 기반으로 비행시험 진행 단계와 수행방안을 정의한 후, 요구사항으로부터 시험자원의 임무수행을 SysML 모델 기반으로 구성한 템플릿으로 제공하였다. 또한 시뮬레이션 분석을 통해서 정상상황과 비상상황에 대한 최적의 수행절차를 도출하였으며, 사례 적용을 통해서 검증하였다. 본 연구를 통해서 시험자원의 거동과 성능에 대한 분석능력의 증대로 신뢰성이 향상되었고, 다수의 비행시험에 적용할 수 있는 확장성으로 효율성이 증대되었으며, 향후 개발 예정인 유도 무기 비행시험에도 지속적으로 활용할 수 있다.

• 한국연안방재학회지
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• 제5권4호
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• pp.163-172
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• 2018

To propose the design technique and the execution manual of the LWFS(Lightweight Foamed Soil) method using dredged soil, the operation system for the test-bed integrated management, and to establish an amendment for the domestic quantity per unit and specifications, and a strategy for its internationalization. In order to utilize the dredged soil from the coastal area as a construction material, we constructed the embankment with LWFS on soft ground and monitored its behavior. As a result, it can be expected that the use of LWFS as an embankment material on the soft ground can improve the economic efficiency by reducing the depth and period of soil improvement as well as the uses of nearby dredged soil. To verify the utilization of the dredged soil as a material for light-weighted roadbed, soft ground and foundation ground, and surface processing, perform an experimental construction for practical structures and analyze the behavior. It is expected to be able to improve the soft ground with dredged soil and develop technique codes and manuals of the dredged soil reclamation by constructing a test-bed in the same size of the fields, and establish the criteria and manual of effective dredged soil reclamation for practical use. The application technology of the dredged soil reclamation during harbor constructions and dredged soil reclamation constructions can be reflected during the working design stage. By using the materials immediately that occur from the reclamation during harbor and background land developments, the development time will decrease and an increase of economic feasibility will happen. It is expected to be able to apply the improved soil at dredged soil reclamation, harbor and shore protection construction, dredged soil purification projects etc. Future-work for develop the design criteria and guideline for the technology of field application of dredged soil reclamation is that review the proposed test-bed sites, consult with the institutions relevant with the test-bed, establish the space planning of the test-bed, licensing from the institutions relevant with the test-bed, select a test-bed for the dredged soil disposal area.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.349-357
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• 2021

최근 급속히 보편화되고 확대되는 드론의 비행 데이터가 엔터테인먼트 기술 분석 자료로 활용이 가능한지의 검증이 매우 필요하다. 특히, 자율화, 지능화의 방법으로 발전하는 엔터테인먼트 드론의 비행과 운용과정을 데이터 분석과 기계학습을 통해서 분석 및 활용할 수 있는지를 확인해야 한다. 본 논문에서는 엔터테인먼트용 드론의 평가에 FC의 데이터를 이용하여 머신러닝 기법으로 활용할 수 있는지를 확인하였다. 그 결과 매빅2나 아나피와 같은 DJI나 Parrot의 FC 데이터는 엔터테인먼트를 위한 머신러닝 분석이 불가능하였다. 이는 데이터가 0.1초 이상의 간격으로 수집됨으로써 GCS와의 다른 데이터들과의 상관성을 찾기 불가능하기 때문이다. 이에 반하여 ARM 프로세서를 채용하여 Nuttx 운영체제로 작동하는 픽스호크의 경우에는 머신러닝 기법의 적용이 가능함을 알 수 있었다. 앞으로 고정익과 회전익 비행 정보들을 구분하여 엔터테인먼트의 특성 분석이 가능한 기술들을 발전시켜야 한다. 이를 위해서는 모델을 개발하고 체계적인 데이터 수집과 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.227-232
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• 2022

본 연구는 지속가능한 MICE행사 운영에 관한 탐색적 연구이며, FGI 방법으로 수행되었다. 연구대상은 MICE분야 업계, 학계 등 전문성을 가진 12명을 선정하였는데 본 연구의 경우 무엇보다 연구내용에 대한 전문성과 특수성이 연구의 신뢰도를 높이고 타당성을 확보하는 원천이기 때문이다. 연구기간은 2021년 6월~8월까지 3개월간 진행되었다. 연구의 결과, MICE산업에서 지속가능한 발전 전략을 마련하는 것은 매우 중요하며, 특히 주최자관점에서 행사 운영 시 실천해야할 가이드라인의 필요성이 도출되었다. 또한 이론적 근거를 바탕으로 실무에서 활용 가능한 항목 도출이 중요하며, 국제적으로 통용되는 지속가능한 발전목표(UNSDGs) 및 관광 및 MICE분야에서 개발되었던 지속가능한 MICE 연구를 활용한 연구 결과 도출이 요구되었다. 따라서 이와 같은 MICE분야 전문가들의 검증을 통해 MICE 개최 시 활용가능한 주최자관점에서의 이론적, 실무적 가이드라인이 개발되었다. 연구의 결과는 향후 지속가능한 MICE행사 개최에 있어 보다 효과적인 전략 수립을 위한 시사점을 제공할 것이다.

• 예술경영연구
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• 제53호
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• pp.207-247
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• 2020

<인생나눔교실>은 인문학적 소양을 갖춘 은퇴세대가 멘토가 되어 후속 세대인 멘티에게 삶의 지혜와 방향을 제시하고 소통의 장을 만들어가는 사업이다. 이와 같은 사업의 평가들은 사업이 진행되는 단기간을 기준으로 하여 정량적, 정성적 평가를 수행하는 것이 일반적이다. 그러나 단기간의 평가는 실제 의미있는 효과를 예측하고 판단하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 <인생나눔교실>에서는 2017년과 2018년 영상추적조사를 통해 본 사업의 핵심 참여자의 질적 변화 추이를 살펴보고자 했다. 이를 위해 연구주제에 적합한 조사방법으로 인터뷰 영상 촬영, 촬영 현장 관찰, 가치부호화를 통한 질적연구방법론을 채택하였다. 결과 분석을 위해서는 인터뷰 내용에서 키워드를 추출, 가치부호화 작업을 진행한다. 이후 인문정신가치를 매칭시켜 변화양상을 확인하고 그 의미를 도출하는 이론적 방법을 활용하였다. 실질적으로 본 연구에서 진행한 연구가 추적조사임에도 불구하고 2년이라는 다소 짧은 시간 동안 변화된 양상을 분석했다는 점이 여전히 한계로 남는다. 하지만 국내외 문화예술교육 사업 분야의 추적조사를 위한 모형을 거의 찾아볼 수 없는 현 시점에 추적조사를 위해서 연구자들이 진행해야하는 방법론을 체계화하고 구체적인 적용 사례를 함께 제시했다는 점에서 유의미성을 찾을 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.154-160
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• 2021

최근에는 도심속에서 공사가 진행되는 경우가 크게 늘고 있는데, 이로 인해 기존 구조물 인근에서 공사에 의한 인위적인 진동이 자주 발생하기도 하고, 산업단지의 경우는 주변 기계류 작동 등에 의해서도 진동이 야기되어 문제가 발생하기도 한다. 한편, 구조물을 구성하고 있는 일반 콘크리트의 경우, 진동에 대한 감쇠성능이 작아, 구조물에 발생하는 진동뿐만 아니라 지반진동과 같이 외부로부터 구조물로 전달되는 다양한 진동을 차단하는데 어려움이 따른다. 이러한 지반을 통해 구조물로 전달되는 진동을 차단하기 위해서, 최근 폴리머 콘크리트를 활용하여 댐핑 성능을 크게 증가시킨 고 감쇠 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 폴리머 콘크리트는 압축, 휨, 인장강도 등의 물리적 특성과 동적 특성이 매우 우수한 것으로 알려져 있어, 지반과 접한 구조물과 같이 큰 압력에 저항하면서 진동저감이 요구되는 구조물에의 폭넓은 활용이 기대되는 구조재료라 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 폴리머 콘크리트의 지반진동 저감성능을 검토하기 위하여, 일반 콘크리트, 폴리우레탄 패드, 발포고무 패드와의 성능을 비교하였으며, 동적 특성으로 주파수 응답함수와 진동가속도에 대한 검토를 진행하여, 폴리머 콘크리트와 각각의 재료가 지하구조물에 적용될 경우의 동적 특성을 비교 검증한 후, 실 구조물에의 적용 가능성에 대해 검토하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1019-1034
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• 2022

4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.45-52
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• 2023

고가의 발전기를 사용하는 발전 방법은 일부 도서의 경우 전력수요 증가로 인한 예비전력 부족과 고비용의 디젤 발전기 운영과 같은 문제점들을 안고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 폐열을 열원으로 이용하는 ORC시스템 적용을 통하여 발전 설비의 효율을 증가시킬 필요가 있다. 따라서 가격 경쟁력과 고신뢰성의 ORC 발전시스템의 현장 기술이 요구되며 발전기의 최적화 기술의 효과가 크기 때문에 본 연구에서는 2개의 발전기 설계를 수행하여 최적화된 30kW 출력을 갖는 고효율의 발전기를 얻었다. 2개의 설계된 모델들에 대한 모의 데이터 비교 결과 발전기의 12,000rpm 기준에서 SPM factor 46.2%의 경우 약 23.2kW의 출력과 92.1%의 효율을 보였고, SPM factor 44.46%의 경우 발전기의 출력은 27.9kw와 93.6%의 효율을 확인하였다. SPM factor 44.46%를 갖는 개선된 설계모델의 시제품 검증을 위하여 110kW 모터 동력계를 갖는 시제품 시험시스템을 설치하였으며 2,000rpm 기준 정격용량 25kW의 조건에서 92.08% 효율을 얻었으며, 시제품 발전기의 시험결과 발전기 설계의 유효성을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.195-203
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• 2023

연구목적: 본 연구에서는 철도관계기관의 종사자들을 대상으로 사업연속성 인식의 하위 요인에 대한 측정/분석을 통해 사업연속성 인식 도구의 타당성을 확인하고자 한다. 연구방법: 선행연구를 바탕으로 한 사업연속성 인식 측정도구에 대해 하위 요인을 7개로 구분한 총 29개 문항을 이용하여 철도관계기 관의 임직원 대상 온라인 설문 및 방문 설문을 실시하였다. 연구결과: 탐색적 요인분석의 결과를 보았을때, 사업연속성 인식 척도는 이론적 근거를 통해 가정한 요인 수는 7요인으로 추출되었고 전체 설명량은 82.616%였다. 요인별로 문항 확인 시 모든 문항이 기존에 측정하고자 한 요인으로 부하됨을 확인할 수 있었다. 결론: 본 연구를 통해 조직의 이해, 리더십, 기획, 운영, 지원, 실적평가, 개선을 하위 요인으로 하는 철도기관의 사업연속성 인식에 대한 측정도구가 탐색적 요인분석을 통해 타당도가 있음을 확인하였다. 향후 과제로는 재난 관련 기관에서 사업연속성계획의 실질적인 작동성 유지 및 고도화를 위해 본 도구를 변수로 사용한 사업연속성 내재화, 조직효과성, 학습지원환경 등과의 구조적인 관계 연구가 필요하다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.41-49
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• 2023

CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.