• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권2호
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• pp.113-121
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• 2023

High-precision lasers and anti-aircraft radars are the main equipment to protect the Korean Peninsula, and require preemptive maintenance before signs of failure. Of the key components in the drive sector, bearings do not have a fault alarm function. Therefore, the technology for diagnosing defects in bearings before the performance degradation of equipment occurs is becoming more important. In this paper, for the experimental analysis, we measured the acceleration of the four sets of the same lot using acceleration sensors. Through periodic measurements, the factors that changed until the bearing stopped rotating were analyzed. To determine the replacement time, the main factors and threshold values of the bearing signal were analyzed. The error of the theoretical and experimental analysis results of the defect frequency was within 2.8 %, and the validity of the theoretical analysis results could be confirmed. Based on the results, it is possible to remotely transmit trouble alerts to users through the system check function.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1205-1216
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• 2015

인간의 화석연료 사용, 도시화, 경작 등으로 인해 온실가스의 농도는 계속 증가하여 기후변화가 나타나고 있는 추세이다. 이로 인해 20세기는 재난의 발생이 돌발적이고 대형화되고 있으며, 피해 규모 역시 점차 증가하는 실정이다. 따라서 과거와 다른 양상의 신종 재난에 대해 국토를 보존하고 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해서는 재난탐지위성(탑재체) 개발이 시급히 요구된다. 본 논문에서는 불규칙한 미래재난에 대해 광역적이고, 한국지형에 최적화된 재난 관측과 재난발생 시 신속한 선제 대응을 위한 기술개발 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 재난 탐지 특화 탑재체 설계를 위해 10개의 재난 유형별 위성영상 활용 사례를 바탕으로 테크트리를 작성하고 국외의 유사 활용위성센서인 Landsat-8, Worldview-3, ALOS-2를 참고하여 재난탐지에 최적화된 위성 센서 기술요구조건을 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.292-301
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• 2016

구제역 발생에 따른 피해는 매우 크기 때문에 구제역의 피해를 최소화하기 위해서는 선제적인 구제역 진단 및 대응이 필수적이다. 주요 구제역 증상은 소의 체온 상승, 식욕 부진, 유량 감소, 입 발굽 유방에 물집 형성 등이며, 이중 확인하기 가장 쉽고 빠른 방법은 체온을 검사하는 방법이다. 본 논문에서는 선제적 구제역 대응을 위해 소 발굽 검출 알고리즘을 개발 구현하고, 축사에 고해상도 카메라 모듈과 열화상 카메라, 온습도 모듈 설치하여 발굽 검색 테스트를 시행하였다. 본 연구에서 개발한 알고리즘과 시스템을 통해 구제역 의심 가축의 조기 상황 대처를 할 수 있으며, 가축의 최적 성정 환경을 조성할 수 있다. 특히, 본 연구에서는 기존의 휴대용이 아닌 열화상 카메라를 활용한 구제역 대응 시스템은 축사에 고정으로 부착하여 별도 인력을 필요로 하지 않고 이미지 알고리즘을 통하여 가축의 발굽 온도를 자동 측정하는 기능과 스마트 폰을 활용한 자동 경고 기능을 가지고 있다. 이러한 시스템은 실시간을 구제역 가능성 예측을 가능케 하며, 별도의 인력이 없이 가축 질병에 대한 초동 방역 대응을 할 수 있다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.11-20
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• 2022

국내의 앵커볼트 일반 비파괴 검사법은 육안검사와 타음검사를 적용하고 있으나, 육안검사는 기초에 포함된 부분이나 너트 및 베이스 플레이트가 설치된 부분에서 앵커볼트의 부식이나 피로균열 등을 확인하는 것이 어렵다. 타음검사는 주변 환경과 개인차에 의한 영향을 받기 때문에 객관적인 조사가 어려운 것이 현실이므로 이러한 결함을 정량적으로 추정할 수 있는 비파괴 검사 기술개발이 필요하다. 국내 도로시설물 앵커볼트의 점검은 육안조사를 수행하고 있으며, 교량받침, 낙교방지시설 등의 앵커볼트 중요도가 높으므로 기존 점검방법과 함께 비파괴검사 기술을 개발하여 앵커볼트의 예방정비를 통해 교량 수명연장에 기여할 필요가 있다. 본 기술 개발을 통해 현재 수행하고 있지 않은 앵커볼트의 비파괴검사를 수행함으로 도로시설물 앵커볼트의 선제적/능동적 유지관리가 가능한 기술로 연구개발 및 실용화가 시급하다. 본 논문에서는 비파괴 검사 기법 중 초음파탐상법(Ultrasonic test)을 적용하여 부식, 균열 등 앵커볼트의 결함 검출 가능성 및 실뢰도를 실험적으로 검증하였다. 기술 개발이 완성되면 검사 신뢰성 향상 원천기술 확보로 앵커볼트에 대한 선제적/능동적 유지관리의 실현이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.17-24
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• 2020

본 연구는 제방 균열의 탐지를 위해 드론 기반의 초분광 영상을 활용하여 균열의 분광정보 및 반사율을 분석하는 것이 목적이다. 초분광 센서는 드론에 탑재된 Nano-Hyperspec을 사용하였으며 안동댐 하류 제방 균열을 대상으로 조도별 초분광 영상을 촬영하였다. 조도와 최대강도에 대한 분석 결과 상관관계를 보였으며 비균열 영역과 균열 영역의 결정계수는 각각 0.9864, 0.9851로 계산되었다. 각 영역별 같은 포인트의 반사율은 조도에 상관없이 유사한 값과 패턴을 보였으며 반사율 계산 시 기준이 되는 백색판이 조도에 따라 변하기 때문인 것으로 판단된다. 균열 영역에서 반사율은 비균열 영역에 비해 가시광선에서는 5.65%, 근적외선에서는 4.58% 낮게 나타났다. 향후 드론 촬영을 위한 짐벌 방향과 카메라 각도 등이 보정되면 좀더 정확한 균열 탐지가 가능하며 특히 초분광 영상은 일반 RGB 영상으로 확인이 어려운 균열 심도, 점토광물 종류 등에 대한 탐지가 가능하기 때문에 제방 안정성 평가를 위한 선제적 대응방법이 될 것으로 판단된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.61-72
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• 2020

The fear of crime, discussed in the early 1960s in the United States, is a psychological response, such as anxiety or concern about crime, the potential victim of a crime. These anxiety factors lead to the burden of the individual in securing the psychological stability and indirect costs of the crime against the society. Fear of crime is not a good thing, and it is a part that needs to be adjusted so that it cannot be exaggerated and distorted by the policy together with the crime coping and resolution. This is because fear of crime has as much harm as damage caused by criminal act. Eric Pawson has argued that the popular impression of violent crime is not formed because of media reports, but by official statistics. Therefore, the police should watch and analyze news related to fear of crime to reduce the social cost of fear of crime and prepare a preemptive response policy before the people have 'fear of crime'. In this paper, we propose a deep - based news classification system that helps police cope with crimes related to crimes reported in the media efficiently and quickly and precisely. The goal is to establish a system that can quickly identify changes in security issues that are rapidly increasing by categorizing news related to crime among news articles. To construct the system, crime data was learned so that news could be classified according to the type of crime. Deep learning was applied by using Google tensor flow. In the future, it is necessary to continue research on the importance of keyword according to early detection of issues that are rapidly increasing by crime type and the power of the press, and it is also necessary to constantly supplement crime related corpus.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.101-121
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• 2020

기술 및 문화는 다양한 산업과 융합하여 컨텐츠 부가가치를 창출하고 있다. 또한, 국가에서는 새로운 기술과 문화 컨텐츠를 접목시키기 위한 기반 환경을 조성하고 있다. 그러나 저작권을 갖는 문화 컨텐츠에 대하여 음성적인 수요 및 공급에 의한 저작권 침해가 지속적으로 발생하고 있으며, 최근에는 침해 사이트 단속 모니터링을 회피하기 위해 해외에 서버를 두고 사이트를 생성 및 운영하는 사례가 증가하고 있다. 이를 방지하기 위해 여러 분야에서 다양한 저작권 보호 연구가 진행 중이지만, 현재의 탐지 및 방지 기술은 주로 사후대응을 이루고 있어서 실효성의 문제가 존재한다. 이에 따라, 본 논문에서는 저작권 침해 사이트의 생애주기 분석을 통해 불법 복제물 유통에 대한 선제적 대응 기반 마련을 위한 저작권 침해 사이트 생애주기 모델을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.510-512
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• 2019

최근 공공안전 분야에서 위험상황을 감지하거나 선제적인 예측을 통해 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 모바일 단말의 보급화로 인해 다양한 센서 데이터를 융합하여 분석할 경우 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 활용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 스마트폰, 웨어러블 기기 등에서 발생되는 센서 데이터를 결합하여 사용자의 이동 경로 패턴, 행동 패턴을 분석하고, 사용자의 현재 위치에서 제공하는 위치 기반 범죄 위험 데이터를 융합하여 공공안전을 보장할 수 있는 효과적인 모델링 기법이 필요하다. 본 논문은 사용자의 과거 이동 궤적의 패턴과 행동 패턴을 분석하고, 사용자 별 이동 궤적들이 동일 공간 내에 다른 사용자와의 유사도를 분석하여 안전한 경로를 추천하게 된다. 본 논문은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 결합하여 사용자의 안전을 보장하기 위한 위험 예측 방법을 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.113-124
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• 2022

데이터센터의 장애 예방을 위해 머신러닝과 빅데이터를 활용한 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 그러나 개별 장비 기반의 성능지표를 참조하거나, 인프라 운영환경을 고려하지 않은 접근방법으로 실제 활용되는 데에는 많은 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 개별 인프라 장비들의 성능지표를 통합 모니터링하며, 다양한 장비들의 성능지표를 구간화, 등급화 하여 단일수치화를 진행한다. 인프라 운영에 대한 경험치 기반으로 데이터 전처리를 수행하며, RRCF(Robust Random Cut Forest)분석과 Prophet 분석 모델을 앙상블하여 이상징후 검출에 신뢰도 있는 분석결과를 도출하였다. 데이터센터 내 운영담당자들의 접근을 용이하게 하기 위해 장애분석시스템을 구현하여 데이터센터 장애의 선제 대응과 적정한 튜닝시점을 제시할 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.19-33
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• 2018

FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도 빅데이터의 분석, 분석기법의 적용 등으로 다량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과학적이고 자동화된 부적합탐지시스템의 연구가 절실한 상황이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기계학습분야의 다양한 부적합 예측 모형을 적용하였으며 예측 모형의 정확도를 개선시키기 위한 방편으로 새로운 파생변수의 생성을 통한 데이터 전처리 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 기계학습분야의 일반적인 기저 분류기를 적용하여 예측 모형의 성능을 비교하였으며 여러 기저분류기 중 Gaussian Naïve Bayes예측 모형이 수입식품의 부적합을 탐지하여 예측하는 가장 좋은 성과를 보여주었다. 향후 Gaussian Naïve Bayes 예측 모형을 이용한 부적합 탐지 모형을 적용하여 수입식품의 정밀검사 비중을 낮추고 부적합률을 제고시킴으로써 수입안전관리 국가사무의 효율성과 수입통관의 신속성에 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 기대한다.