• 대한토목학회논문집
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• 제29권5A호
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• pp.565-575
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• 2009

최근, 테러 및 전쟁과 관련된 폭발사고가 빈번히 발생하고 있으며, 특히 도심지에서는 이러한 폭발사고로 인해 인명피해 뿐 아니라 주요 시설물에도 큰 손상이 가해져 제2차, 3차의 피해가 발생하게 된다. 폭발사고에 대하여 인명 및 시설물을 안전하게 보호하기 위해서는 기본적으로 구조물에 가해지는 폭발하중 효과에 대한 이해가 필요하다. 폭발하중은 매우 빠른 시간 내에 콘크리트 구조물에 큰 압력으로 작용하는 하중이므로 변형률 속도와 구조물의 국부적인 손상을 고려하여 동적응답을 평가해야 한다. 일반적으로, 콘크리트는 다른 건설재료에 비해 상대적으로 높은 폭발저항성을 가진 재료이지만, 일반강도 콘크리트는 충격 및 폭발하중에 대하여 충분한 저항성능을 가지지 않는다. 그러므로 방호설계에서는 고에너지 흡수력과 높은 파괴저항성을 지니는 새로운 재료의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 최근 활발하게 연구 중인 초고강도 콘크리트(UHSC)와 Reactive Powder Concrete(RPC)에 대한 방폭성능을 평가하고자 한다. UHSC와 RPC는 강도 및 성능향상, 부재의 치수 및 중량 감소, 내진저항성 향상과 같은 장점들로 인해 초고층건물 및 초장대교량에서 사용되어지고 있다. 또한 UHSC와 RPC는 9.11테러와 같은 테러 및 충격하중에 의한 사회주요시설물의 방호설계에 적용할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 폭발하중에 대한 UHSC 및 RPC 구조물의 거동을 파악하기 위하여 $1.0m{\times}1.0m{\times}150mm$의 슬래브 구조물 시편을 제작하여 폭발실험을 수행하였으며, 폭발파의 특성 뿐만 아니라 최대 및 잔류 변위와 철근과 콘크리트 표면에서 변형률을 측정하여 구조물의 거동을 분석하였다. 또한 손상 및 파괴모드를 각 시편별로 측정하였다. 본 실험을 통해 UHSC 및 RPC가 일반강도콘크리트에 비해 폭발저항성이 높은 것으로 분석되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.19-31
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• 2024

항만은 국민의 생활과 국가의 경제에 큰 영향을 미치는 사회기반시설로, 최근 인프라의 노후화율이 증가하고 다양한 자연재해가 빈번하게 발생하고 있어 안전 관리를 위한 항만의 변위 모니터링이 필수적이다. 이 연구에서는 포항 영일만항과 주변 지역에 대해 Sentinel-1 위성의 상향(2017년 2월-2023년 7월) 및 하향(2017년 2월-2021년 12월) 궤도 관측에서 획득된 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 자료에 고정산란체 레이더 간섭기법(Permanent Scatterer Interferometric SAR)을 적용하여 시계열 변위를 산출하였고, 2017년 11월에 발생한 포항 지진에 의한 변위를 분석하였다. 영일만항의 남부(최남단 제외)와 중앙부는 관측 초기에 약 10개월 동안 건설 활동에 기인하는 큰 변위를 보였으며, 포항 지진의 동시성 변위로 서쪽방향으로 최대 1.6 cm의 수평 움직임 및 0.5 cm의 침하가 발생하였다. 반면 매립이 가장 늦게 완료된 항만 최남단과 가장 오래된 항만 북부에서는 포항 지진에 의한 변위가 거의 관측되지 않았다. 이는 항만 매립토의 고결화가 약할수록 지진에 더욱 취약하며, 매립이 진행 중이어서 흙의 고결화가 매우 약한 경우는 오히려 지진에 크게 영향을 받지 않음을 지시한다. 영일만항 전역에서는 온도 변화에 따른 매립토의 체적 변화에 기인한 1 cm 내외 수준의 여름철 침하 및 겨울철 융기 현상이 매년 반복적으로 관측되었다. 영일만항에 인접한 제1, 제2일반산업단지의 지반은 관측 기간 동안 침하하였고, 침하 속도는 제1일반산업단지에서 더 빨랐다. 제1일반산업단지는 포항 지진 동시성 변위로 서쪽 방향으로 3 mm의 수평 움직임과 6 mm의 침하가 관측되었으나, 제2일반산업단지는 포항 지진에 영향을 거의 받지 않은 것으로 분석되었다. 이 연구의 결과를 통해 영일만항의 시계열 변위 특성을 파악할 수 있었고, 해안에 매립을 통해 건설된 항만의 안정성에 지진이 미치는 영향을 이해할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.915-929
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• 2023

최근 국민 삶의질 향상, 여가 활동 다변화, 인구구조의 변화 등으로 관광수요 증가 및 관광활동이 다양화되고 있다. 특히 연안도시의 경우, 육상 관광 요소와 해양관광 요소가 공존하는 지역으로 다양한 요인이 관광수요에 영향을 미치고 있다. 본 연구 목적은 본 연구는 행위자 기반의 데이터를 활용하여 관광규모의 시계열 분석을 통해 예측 정확도를 향상시키고, 영향요인을 탐색하고자 한다. 연구 대상은 부산 지역 내 기초자치단체이며, 데이터는 월단위의 관광객수와 관광소비금액을 활용하였다. 연구방법으로 확정적(결정적) 모형인 단변량 시계열 분석과 영향요인을 파악하기 위해 SARIMAX 분석을 수행하였다. 영향요인은 관광소비성향을 설정하였으며, 업종별 소비금액과 SNS 언급량을 중심으로 설정하였다. 연구결과 COVID-19를 고려하지 않은 시계열 모형과 고려한 모형 간의 정확도(RMSE 기준) 차이가 지역별로 최소 1.8배에서 최대 32.7배 향상되었다. 또한 영향요인을 보면 관광소비업종과 SNS 트렌드가 관광객수와 관광소비금액에 유의한 영향을 미치고 있다. 따라서 미래 수요예측을 위해서는 외적 영향을 고려하고, 관광객의 소비성향과 관심도가 지역관광 측면에서 고려 대상이 된다. 본 연구는 연안도시인 부산 지역의 미래 관광수요 예측과 관광규모에 미치고 있는 영향요인을 파악하여 정부 관광정책 및 관광추세를 고려한 관광수요태세 마련을 위한 정책 의사결정에 기여하고자 한다.

• 무역학회지
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• 제48권3호
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• pp.217-242
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• 2023

본 연구는 장강 내수로 항만의 물류 수요에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 미래의 항만 물류 수요를 예측하는 것을 목적으로 한다. 장강 상류의 충칭항, 이빈항, 중류의 징저우항, 우후항, 하류의 난징항, 쑤저우항 등 총 6개 항만을 대상으로, 시스템 다이내믹스 기법을 활용한 물류 수요 예측을 수행하였다. 모든 항만의 물류 수요는 2026년까지 중단기 예측에서 증가세를 보였다. 충칭항의 물류 수요는 배후지 경제 규모의 영향을 주로 받았으며, 이빈항은 항만의 자동화 수준에 크게 의존하는 것으로 파악되었다. 상류 및 중류 항만의 경우, 배후지의 에너지 소비량 증가와 대기 오염 상황이 심각할수록 물류 수요가 증가하였다. 중류 항만의 물류 수요는 배후지 인프라의 영향을 주로 받았으며, 하류 항만은 도시 건설 면적의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 민감도 분석 결과, 대도시에 의존하는 항만의 물류 수요는 영향 요인들의 증감폭에 대해 상대적으로 안정적이었으나, 배후지 도시 규모가 작은 항만은 영향 요인들의 변동에 민감하게 반응하는 경향을 보였다. 따라서 충칭항을 장강 상류의 핵심 항만으로 정책적 지원을 강화하고, 주변 항만들이 충칭항의 보조 역할을 수행하도록 하는 전략을 마련해야 한다. 상류 항만은 충칭항의 보조 역할을 수행하는 동시에, 중하류 항만과의 연결성을 강화하고 입항 산업의 발전을 도모하는 방안도 고려해야 할 것이다. 장강 내수로 항만의 개발 전략은 한국의 항만 및 이해관계자들에게 직항로의 개설과 교통 네트워크의 확장을 시사한다. 배후지 네트워크를 확장하고 물류허브와 연계된 효율적인 교통 체계의 구축을 제시할 수 있다. 협력을 통해 두 지역 모두에서 물류 효율성이 향상될 수 있으며, 이는 각 항만의 국제적인 위치와 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것이다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제20권1호
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• pp.9-43
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• 2005

우리나라는 2005 년 11월에 한국항공우주연구원이 개발한 다목적실용위성 2호(아리랑 2호)를 발사하게 될 것이고 2006 년 6월에는 한국통신의 통신 방송위성 5호(무궁화 5호)가 발사될 예정이고 2007 년에는 한국항공우주연구원이 한반도의 남해안 외나로도에 건설하고 있는 "우주센타"가 준공되어 자력으로 개발한 우주발사체(KSLV-1 : 로켓)를 이용하여 국산 과학기술위성2호(100kg급의 소형)의 발사 등 우리나라에 본격적인 우주개발시대에 접어들게 된다. 따라서 우리나라의 우주개발중기계획에 따라 2010년까지 13기의 각종위성과 발사체를 개발하여 "우주센타"에서 시험발사와 발사를 자주 하게 될 것이다. 이와 같이 위성발사에 따라 예상할 수 없는 발사사고 발생될 가능성도 있게 된다. 상기위성들을 국내외에서 우주발사체(로켓)를 이용하여 발사하는 과정에서 있을지도 모르는 로켓 발사사고로 인해 지상에 있는 제3자의 인적 손해 또는 물적 손해를 입혔을 때에 선진국의 입법례와 같이 이를 신속히 해결하기 위하여 가해자와 피해자 양자 간의 공정한 책임규명, 책임한계 및 재판의 기준, 손해배상책임 등을 규정하고 우리나라의 우주개발중장기기본계획을 성공적으로 달성시키기 위하여 국내우주법의 제정이 필요로 하게 되었던 것이다. 우리나라는 우주개발을 체계적으로 진흥시키고 우주물체를 효율적으로 이용관리하기 위한 법적 제도적 틀을 마련하고, 우주개발국가로서 국제조약에 규정된 국가의무를 이행하기 위한 법적 근거를 마련하기 위하여 우주개발진흥법을 2005년 5월 31일 정부가 제정 공포하여 동법 부칙에 의거 6개월 후인 2005년 12월 1일부터 시행하게된다. 본 논문에서는 우주개발진흥법의 제정을 계기로 현재 세계도처에서 발생되고 있는 우주사고의 특성과 사례, 우주개발진흥법을 제정하는데 계기가 되었던 4개의 우주관계 국제조약과 세계 각국의 국내우주관계법의 입법례((1)미국,(2)러시아, (3)영국, (4)독일, (5)프랑스, (6)캐나다, (7)일본, (8)스웨덴 (9)오스트레일리아, (10)브라질, (11)노르웨이, (12)남아프리카, (13)아르헨티나, (14)칠레, (15)우크라이나)를 소개한 후 우리나라 우주개발의 실적과 현황 및 전망 및 우주개발진흥법의 입법배경과 경위 및 주된 내용, 2005년 8월 19일 과학기술부가 입법 예고한 우주개발진흥법 시해령 안과 시행규칙안의 주요내용, 앞으로의 과제로서 우리나라 우주관계기구의 개혁 등 순서로 설명하였다. 본 논문의 핵심이 되는 사항인 앞으로의 과제로서 우주관계기구의 개혁의 문제는 필자가 과학기술부의 우주관계 담당부서의 기구개혁과 한국항공우주연구원의 기구를 확대 개편하여 한국항공우주개발공사(가칭)의 설립을 제안하는 이유는 각종위성 및 발사체의 개발지연과 우주센터의 건립이 지연되지 않도록 하고 앞으로 우주개발중기계획에 따라 각종위성 및 발사체의 개발이 2010년까지 당초 정한 목표 년도에 완성시키어 우리나라의 우주산업을 세계10위권 내에 조기에 진입시키고자 하는데 그 목표가 있는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.195-211
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.