• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 기독교교육논총
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• 제71권
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• pp.277-303
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• 2022

2020년부터 시작된 코로나19 팬더믹은 한국교회에 많은 변화를 이끌어냈다. 예배시간의 변화와 형태뿐만 아니라 목회의 정의 및 방향과 철학까지 재정립할 수밖에 없는 상황을 만들었다. 코로나19 팬더믹 초기의 한국교회는 이것을 위기로 인식하였으나 점차 이것들을 기회로 여기며 긍정적 결과를 내기 위해 노력하였다. 교육부서 역시 많은 변화를 겪었으며 특별히 여름 사역에 있어서 형태와 장소 및 방법은 다른 어떤 교회 행사나 예배보다 극적인 변화를 겪은 것으로 보이나 이것에 대한 정확한 데이터는 수집되지 않았다. 이에 따라 오륜교회가 다음 세대 사역을 위해 설립한 사단법인 꿈이있는미래 (대표: 김은호 목사)는 코로나19 팬더믹이 시작되던 2020년부터 매년 꿈이있는미래 회원으로 등록된 한국교회 교육부를 대상으로 여름 사역에 대해 설문을 하여 그 결과를 분석하고 한국교회 여름 사역에 대한 정보를 제공하였다. 2021년에 이어 2022년에도 비슷한 설문 조사가 진행되었으며 260여 개의 교회가 응답하였고 그 결과는 다음과 같다. 2022년 한국교회 교육부 여름 사역은 코로나19 팬더믹 이전의 형태로 상당수 회귀 되었다. 상당수 온라인으로 진행되던 2021년과는 달리 81% 이상이 오프라인으로 여름 캠프를 진행했다고 응답하였으며 외부 캠프를 진행하거나 참석하는 것 역시 31%에 달하였다. 역할의 중요도에서 역시 온라인이 주를 이루던 때는 부모와 교사의 역할을 동등하게 보거나 부모를 강조하지만 오프라인 행사가 진행된 이번 여름 조사에서는 90%의 응답자가 담당 사역자나 부서 교사의 역할이 중요하다고 응답하였다. 여름 행사로는 여름성경학교와 수련회가 주를 이루었지만, 전체 응답자의 25%가 국내외 선교와 전도를 했다고 응답할 정도로 다른 사역의 비중 역시 높아졌다. 2021년에 비해 유아부와 유치부, 초등부와 중고등부까지 모든 부서에서 여름 캠프 참여도가 높아졌으며 특별히 유아부와 중고등부에서의 참여도가 크게 높아졌다. 여름 캠프를 준비하면서 가장 주안점을 두는 것은 콘텐츠와 주제라고 응답한 사람이 가장 많았으며 아이들의 접근성을 주요하게 보는 것은 2021년에 비하여 크게 감소하였다. 여름 캠프를 진행하지 못한 응답자들을 대상으로 그 이유에 관한 기술을 종합한 결과 약 40%가 봉사 인원 부족으로 여름 캠프를 진행하지 못했다고 응답하였다. 이는 코로나19를 원인으로 지목한 30%를 웃도는 수치로 한국교회와 교단 차원에서 해결해야 하는 시급한 문제로 볼 수 있다. 이 외에도 본 논문은 각 질문에 대한 세부변화에 대하여서도 언급함으로 2020년부터 2022년에 이르는 여름 캠프의 변화에 대해서 언급하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.53-60
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• 2020

이 연구는 현상의 흐름과 연구의 경향이 맥락적으로 일치한다는 가정을 바탕에 두고 있다. 이에 텍스트 마이닝을 활용하여 한국창작무용 연구의 주제 분석을 통해 춤의 경향을 탐색하는 것에 목적이 있다. 이에 논문 검색 웹사이트에 구축되어 있는 616편의 논문제목에서 1,291개의 단어를 분석하였다. 데이터의 수집 및 정제, 분석은 모두 R 3.6.0 SW을 사용하였다. 연구결과 첫째, 2000년대 이전에는 시대를 나타내는 키워드가 높은 빈도를 나타내었으나 교육 및 신체훈련 측면에서의 한국창작무용 연구유형도 발견되었다. 둘째, 2000년대 이후에는 무용단의 공연활동과 관련된 키워드의 빈도가 높게 나타났으나 최승희가 여전히 한국창작무용 연구에서 중요한 위치에 있다는 것이 확인되었다. 셋째, 한국창작무용 연구의 전체 연구주제를 분석한 결과 '근대시대 최승희의 예술', '현대 전통의 수용 양상과 가치', '전통춤의 안무적 표현 및 활용', '국립무용단의 공연 활동', '시대별 춤 표현', '교육 프로그램의 적용'으로 총 6개의 토픽이 추출되었다. 이 중 '근대시대 최승희의 예술'에 관한 연구가 가장 높은 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 2000년을 기준으로 상승하고 있는 Hot 토픽은 '국립무용단의 공연 활동'과 '전통춤의 안무적 표현 및 활용'으로 나타났다. 그러나 최근 국립무용단의 공연 기조가 '전통을 기반으로 한 현대화'를 표방하고 있으므로 2000년대 이후 한국창작무용의 경향이 전통춤을 모티프로 한 안무적 표현과 그 활용에 공통적으로 집중되어 있음이 확인되었다. 다섯째, 2000년을 기준으로 하락하고 있는 Cold 토픽은 '시대별 춤 표현'에 관한 연구로 나타났다. 이것은 한국창작춤의 장르적 정착 이후 다양한 춤 스타일의 혼재에 따른 경향으로 연구에 대한 관심도 역시 저하된 것으로 판단되었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.69-80
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• 2021

본 연구는 매년 실시되는 지역안전도 평가제도중 문제점이나 개선을 요하는 사항들을 발굴하여 개선방안을 제시하고자 하였다. 연구의 구성 및 내용을 간략하게 소개하면, 서론인 도입부에서는 2020년도에 행정안전부에서 새롭게 적용한 지역안전도 평가 방법에 대하여 기술하였다. 지자체에서 최종 평가받은 지역안전도 등급에 따른 활용 방안도 소개하였다. 본론에서는 지역안전도 관련 선행 연구자들의 다양한 견해를 요약 기술하였다. 또한 지역안전도의 지표구성, 지수 산출 방법, 현행 지표를 적용함에 있어서 문제점을 도출하였다. 첫째, 재해위험요인 분야의 「사회적 취약성 지표」 "반지하 가구 수"는 "기초생활 수급자 가구 수"로 대체한다. 또한 "비닐하우스 면적"은 "비닐하우스에 거주하는 가구 수, 컨테이너 가구 수, 쪽방촌 가구 수" 등을 합한 자료로 대체하여 평가한다. 둘째, 상습 가뭄재해지역 관리 평가부문은 시군구의 상수도 보급률이 95% 이상인 지자체는 "결측" 처리한다. 수도권 및 도시화가 이루어진 자치단체에는 가뭄재난이 거의 발생하지 않기 때문이다. 셋째, 방재대책추진 대응분야의 「지역자율방재단 활성화」 평가지표 내용에 지역자율방재단과 더불어 안전보안관, 안전모니터봉사단, 재난안전 실버감시단 등의 활동도 평가에 추가한다. 다만 각 지자체 마다 지역자율 방재조직의 명칭이 상이할 수 있기 때문에 재난 예방을 위해 조직되어 활동하는 자율 방재조직이면, 그 활동 실적을 모두 합산하여 평가하는 것이 타당할 것이다. 넷째, 유엔재해위험경감사무국(UNDRR)에서 사용하고 있는 안전도시 평가도구인 스코어카드 평가 항목 중 자연재난과 연관이 깊은 "자연생태계가 제공하는 보호기능 강화를 위한 자연 완충재 보존"항목을 차용한다. 스코어카드 평가는 UNDRR에서 강조하는 "기후 위기와 재해에 강한 도시 만들기"라는 캠페인을 전개하면서 지자체의 재난 복원력(resilience)을 향상시키는 데 초점이 맞추어져 있는 평가 지표이다. 끝으로 "지역안전도"와 "지역안전지수"명칭이 유사하여 지역안전도의 용어를 "자연재난 안전도" 또는 "자연재해 안전도"라는 명칭으로 변경한다. 그래야만 일반인 누구나 지역안전도와 지역안전지수를 구분할 수 있기 때문이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.157-165
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• 2023

초음파 영상(ultrasound imaging)이란 주파수의 음파를 이용하여 서로 다른 조직의 경계에서 반사, 흡수, 굴절, 투과 등의 물리적인 작용을 일으킨다. 초음파 장비로부터 생성되는 데이터 특성상의 잡음이 많고, 실제로 관찰하고자 하는 조직의 경계가 모호해서 형태의 파악이 어렵기 때문에 개선이 필요하다. 영상 화질의 감소로 인하여 경계면이 뭉쳐 보이는 경우를 해결하기 위한 방법으로 윤곽선(edge) 강조 방법을 사용한다. 본 논문에서는 경계면을 강화시키는 방법으로 언샤프닝 마스크와 하이부스트를 이용하여 각 영상에서 고주파 부분인 경계면을 강화시켜 화질 향상을 확인하였으며 원 영상과 화질이 향상된 영상을 정량적으로 평가하기 위해 MSE, RMSE, PSNR, SNR 등으로 측정하여 각 영상에 사용한 마스크 필터링을 평가했다. 필립스의 epiq 5 g , affiniti 70 g와 알피니언의 E-cube 15 초음파 장비로부터 복부, 머리, 심장, 간, 신장, 유방, 태아 영상을 획득하였다. 알고리즘 구현에 사용된 프로그램은 MathWorks의 MATLAB R2022a으로 구현하였다. 언샤프닝과 하이부스트 마스크 배열 크기는 3×3으로 설정하였으며 윤곽선 강조 영상을 만들 때 사용하는 공간필터인 라플라시안(laplacian) 필터를 두 마스크 모두 동일하게 적용하였다. 화질 정량 평가는 ImageJ 프로그램을 사용하였다. 다양한 초음파 영상에서 마스크 필터를 적용한 결과 주관적인 화질은 원 영상에서 언샤프닝과 하이부스트 마스크를 적용하였을 경우 영상의 전반적인 윤각선이 뚜렷하게 보였으며 또한 하이부스트 마스크에서는 언샤프닝 마스크 영상보다 밝은 명암비를 보여주었다. 정량적인 영상의 품질 비교 시 원 영상보다 언샤프닝 마스크와 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 화질이 높게 평가되었다. 간문맥, 머리, 쓸개, 신장의 영상에서는 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 SNR, PSNR, RMSE, MAE이 높게 측정되었으며 심장, 유방, 태아 영상은 반대로 언샤프닝 마스크 적용 영상이 SNR, PSNR, RMSE, MAE 값이 높은 값으로 측정되었다. 영상에 따라 최적의 마스크를 사용하는 것이 영상 품질 향상에 도움이 될 것으로 사료되며 각 부위의 초음파 영상의 윤곽 정보를 제공하여 영상의 품질을 향상시켰다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권4호
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• pp.658-672
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• 2022

초등학교 과학에서 속력 관련 단원의 독특한 교수·학습 곤란은 주로 학생의 수학적 사고력 및 속력의 측정과 관련된 절차적 지식의 부족에 기인한 것으로, 교육과정 및 교과서는 이점을 고려하여 구성할 필요가 있다. 속력 단원의 교육과정 및 교과서 내용 구성과 관련된 시사점을 얻기 위하여 2007 개정 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지 3개 교육과정 및 이에 따른 교과서의 속력 관련 단원의 구성 체계와 내용을 살펴보고, 선행 연구에 비추어 적절성을 분석하였다. 분석 결과를 통해 현재의 내용 구성은 이동 거리와 시간 및 속력 사이의 입체적인 관계를 파악하기 보다는 암기에 의한 기계적 알고리즘을 통해 물체의 속력만을 계산할 위험이 있어 이중 수직선과 같은 시각화 모형 및 간단한 수를 활용하여 속력의 의미를 단계적으로 학습할 수 있도록 재구성할 필요가 있다는 점을 밝혔다. 또한 조사를 통해 얻은 자료를 이용하여 물체의 운동을 해석하는 활동보다는 실제 운동하는 물체의 이동 거리와 걸린 시간을 직접 측정하여 그래프로 나타내고 분석하도록 함으로써 과정 기능 등 탐구 수행 능력을 향상시키는 것의 필요성에 대해 논의하였다. 마지막으로 적용 차시에서 현재의 교육과정과 교과서에서는 일상생활과의 연계를 강조하고 있지만 단원의 주된 학습 내용인 운동학과는 다소 다르게 동역학과 관련된 내용을 다루고 있어 학습한 내용을 익히고 활용할 수 있도록 속력과 관련된 사례를 중심으로 내용을 새롭게 구성할 필요가 있다는 점을 밝혔다. 새 교육과정 및 교과서에서는 학습하기 어렵고 지도하기 까다로운 내용을 제외하기 보다는 과학의 가치를 깨닫고 과학 학습을 향유할 수 있도록 핵심 주제를 체계적으로 깊이 학습할 기회를 제공할 것을 제안한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.375-384
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• 2022

해운산업은 수요와 공급뿐만 아니라 여러 경제지표와 사회적 사건 등 복잡한 변수에 의하여 영향을 받으며 순환한다. 본 연구는 우리나라 13개 정기선사에 대하여 30여 년의 영업실적을 분석하여 1990년대 말의 외환위기, 2000년대 말의 글로벌 금융위기, 그리고 최근의 코로나 팬데믹 위기 상황에서 정기선 해운기업의 영업이익률에 어떤 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 정기선사의 특성을 고려하여 원양과 근해로 구분하고, 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 근거한 영업이익률과 시계열에 의한 해상물동량, 선박량 및 거시경제지표를 이용하여 다중회귀분석으로 그 요인을 분석하였다. 한편 사회적 사건으로 인하여 경제지표가 이상하게 탐지된 경기 침체기에 대하여는 별도로 분석하였다. 그 결과 중국컨테이너운임지수 (CCFI)는 원양 및 근해 정기선사 모두에게 정(+)의 영향을 주었다. 한국 컨테이너 선박량은 원양 정기선사에만 정의 영향을 주었고, 세계물동량과 유가는 근해정기선사 영업이익률에 부(-)의 영향을 미쳤다. 더불어 세계와 우리나라 GDP도 미미하게나마 근해선사 영업이익률에 영향을 주었다. 그 외 중국의 GDP, 환율, 이자율 등은 양 그룹의 영업이익률에 유의미한 영향을 주지 못하였다. 또한 경기침체기 중 2009년 글로벌 금융위기를 제외하고 1998년 외환위기 및 2020년 코로나 팬데믹 기간은 오히려 경제지표와 부의 상관관계를 보여주었다. 본 연구는 해운경기 예측의 복잡성과 어려움을 감안하여 금융비용을 고려하지 않은 영업이익률에 초점을 맞추었고, 3번의 경제·사회적 사건을 포함한 장기간의 실증 분석을 통하여 결론을 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.251-273
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• 2022

최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1216-1221
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• 2022

선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.634-643
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• 2023

연구목적:지하공동구 화재는 꾸준히 발생하고 있으며, 화재로 인한 재산 및 인명피해 중 특히 재산피해의 비중이 더 크다. 공동구에서 발생하는 케이블 화재는 수직으로 빠르게 확산되어 큰 위험을 초래할 수 있으며 본 논문은 실험을 통해 화재를 재현함으로서 과학적으로 화재의 성상을 분석하는데 그 목적이 있다. 연구방법:지하공동구 케이블 화재의 특성을 분석하기 위해 룸코너 실험을 통해 열방출율 및 온도변화를 측정하여 케이블 화재의 수직 및 수평 방향 전파에 대하여 정량적으로 비교·분석하였다. 연구결과:룸코너 실험(ISO 9705)을 통해 각 데이터 로거 Point 온도변화를 비교하여, 화재 진행 시 1단 케이블 중앙 Point 기준 수평방향과 수직방향으로의 착화온도 도달시간이 각각 589초, 536초로 수직방향 화재 전파가 53초 빠르다는 것을 확인할 수 있었다. 화재의 수직전파가 수평전파보다 상대적으로 빠르게 진행된다는 것을 증명하였고, 각 층 케이블 트레이별 화재 수평 전파 속도를 비교하여, 3단 케이블은 2단 케이블의 3.4배, 2단 케이블은 1단 케이블의 1.5배 빠른 속도로 진행되어 상방향에 위치한 케이블일수록 화재 확산 속도가 상대적으로 빠르며 화재 크기는 커진다는 것을 알 수 있었다. 결론:본 연구에서는 케이블 화재의 위험성을 파악하고 룸코너 실험의 결과를 바탕으로 케이블 화재 시 화재 수직전파의 위험성에 대해 분석하였다. 화재 확산을 막기 위한 연구와 화재 수직방향 전파를 예방하기 위한 소방 대응정책 등이 필요하며, 본 연구 논문의 시험 결과로 공동구 및 기타 화재 위험성 평가에 활용되기를 기대한다.