본 연구는 U-City 공간의 고도화된 설계 및 계획 활동 지원을 위해 필수정보인 지능화시설에 관한 충분한 정보를 계획가나 설계자에게 제공할 수 있는 레퍼런스 모델 구축을 목적으로 한다. 레퍼런스 모델의 핵심은 유비쿼터스 서비스 계획내용을 수행할 수 있는 지능화시설에 대한 정보의 포괄성 (Comprehensiveness)과 끊임없이 변화하는 관련정보의 최신성이라 할 수 있다. 이에 방대한 지능화 시설의 정보를 다루고 있는 조달청 물품정보시스템의 데이터베이스를 활용하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 조달청 물품정보 활용을 위한 현황 및 문제점을 분석하여 적용사례로서 CCTV의 적정 배치를 위한 시뮬레이션을 실시하여 개선방안을 진단하였다. 현재로서 U-City계획 패러다임은 IT 기술중심에서 스마트 공간중심으로 변화함에 따라 U-서비스를 제공하는 지능화시설의 설치 및 배치 등에 관한 기준이나 정보의 부족과 같은 한계가 발생하고 있다. 하지만, 관련법제도 및 지침의 부재로 인해 지능화시설의 적정 배치 선정과 같은 계획활동은 효율적인 서비스 제공 측면에서 볼 때 미흡한 실정이다. 또한, U-City 계획 및 설계자에게 제공 가능한 IT기술 및 지능화 시설에 대한 정보의 부족으로 서비스 수준과 예산 등을 고려한 최적 계획 수립에는 많은 어려움이 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 조달청 물품정보를 연계하여 활용하는 방안을 제시하였다. 조달청은 약 26만 건의 산업관련 DB를 기 구축하였으며, 지속적으로 갱신되어지고 있어 끊임없이 변화하는 U-City 산업의 핵심인 지능화시설과 관련 기술에 대한 정보수집처로서 매우 유익한 정보라 할 수 있다. 하지만, 현재 제공하고 있는 정보가 활용측면에서 내용적으로 다소 부족하고 정보 공개 측면의 제한성으로 인해 활용상에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 조달청 물품정보의 연계 및 활용을 위한 개선 방안을 제시함으로써 향후 U-City계획의 고도화 및 조달청 물품정보의 다부처 공동 활용을 위한 기초적 틀을 제공하였다는 것에 그 의의가 있다.
Most of the reservoirs managed by the city and county are small and it is difficult to respond to climate change because the drainage area is small and the inflow increases rapidly when a heavy rain occurs. In this study, the current status of reservoirs managed by city and county in Gyeonggi-do was reviewed and flood vulnerability due to climate change was analyzed. In order to analyze the impact of climate change, CMIP6-based future climate scenario provided by IPCC was used, and future rainfall data was established through downscaling of climate scenario (SSP8-8.5). The flood vulnerability of reservoirs due to climate change was evaluated using the concept provided by the IPCC. The future annual precipitation at six weather stations appeared a gradual increase and the fluctuation range of the annual precipitation was also found to increase. As a result of calculating the flood vulnerability index, it was analyzed that the flood vulnerability was the largest in the 2055s period and the lowest in the 2025s period. In the past period (2000s), the number of D and E grade reservoirs was 58, but it was found to increase to 107 in the 2055s period. In 2085s, there were 17 E grade reservoirs, which was more than in the past. Therefore, it is necessary to take measures against the increasing risk of flooding in the future.
To improve the ecological function of urban areas, the guideline for applying the Biotope Area Ratio to the Environmental Impact Assessment (EIA) was developed in 2005 and modified in the July, 2017. This study investigates whether the guideline has been actually practiced in the real world by searching reports including 648 cases of the Strategic Environmental Impact Assessment (SEIA) and 471 cases of the EIA. The results show that the 38% of SEIA and the 43% of EIA include sections about Biotope Area Ratio, and the 15% of SEIA and the 25 % of EIA are satisfied the threshold of the Biotope Area Ratio suggested by the guideline. The statistical analysis results show that this low level of practice was not improved through the modification of the guideline in 2017. This is because the guideline is forcibleness, its explanation is unclear, and stockholders' understanding of it lacks. In addition, lack of tracking management on SEIA and EIA also contributes to the low level of practice of the guideline. To promote the practice, the efforts to legislate and publicize the guideline are required.
IoT 기술의 급격한 발전으로 스마트홈이나 스마트 시티와 같은 다양한 편리한 서비스들이 실현되었다. 그러나 무인 환경에서의 IoT 기기는 도청 및 데이터 위조, 무단 액세스로 인한 정보 누출 등 다양한 보안 위협에 노출되어 있다. 안전한 IoT 환경을 구축하려면 IoT 기기에 적절한 암호화 기술을 사용해야 한다. 그러나 IoT 기기의 제한된 자원으로 인해 기존 IT 환경에 적용된 암호화 기술을 그대로 적용하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 성능에 따라 IoT 디바이스의 분류를 조사하고 IoT 디바이스의 보안 요구 사항을 분석한다. 또한 AllJoyn, oneM2M, IoTivity와 같은 IoT 개방형 표준 플랫폼의 현재 암호화 기술의 사용 현황을 조사하고 분석한다. 암호화 기술 사용 현황에 대한 연구를 기반으로 각 플랫폼이 보안 요구사항을 만족하는지 확인한다. 각 IoT 개방형 플랫폼은 기밀성, 무결성, 인증 및 인증과 같은 보안 서비스를 지원하기위한 암호화 기술을 제공한다. 하지만 혈압 모니터링 센서와 같은 자원이 제한된 IoT 장치는 기존의 암호화 기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 무인 환경에서 전력 제한 및 자원 제약을 받는 IoT 장치에 대한 암호화 기술을 연구 할 필요가 있다.
도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
우리나라 국가기본도는 공간정보산업의 급속한 발전에 따라 그 활용성이 커지고 있으며, 과거 종이지도 시대의 단순 활용 차원을 넘어서 IT (Information Technology) 기술 혁명을 통한 스마티 시티와 디지털 트윈 시대의 핵심공간정보로서의 역할이 요구되고 있다. 이에 따라 연속화, 다축척, 객체화, 맞춤형 생산, 실시간 갱신의 개념들이 등장하였으며 인터넷을 통해 서비스하는 유통과정의 혁신도 이루어지고 있다. 이러한 국가기본도의 위상에 걸맞는 개념의 정립과 법률상에서의 정의가 뒷받침되어야 함에도 불구하고, 아직까지 1980년 측량법으로 도입된 종이지도 형태의 개념과 정의가 존속되고 있는 실정이다. 이러한 용어의 정의는 현재의 기술발달 및 사회적인 요구에 부응할 수 없고 대다수 국민의 인식은 물론 국가기본도를 관리하고 있는 정부조직의 실무적인 능력도 반영하지 못하고 있다. 따라서 현재의 상황에 맞는 기본도의 개념을 정립하고 이를 법률상에서 정의할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 기본도의 발전과정 및 시대적 변화 상황과 미국, 영국, 일본의 사례를 종합적으로 분석한 후 국가기본도의 개념을 정립하고 정의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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