인천 영흥도 낚시어선 충돌사고와 같이 해양사고는 한 번 발생할 경우 많은 인명피해와 재산피해를 야기할 수 있다. 인천시는 이러한 해양사고를 예방하기 위해 해양사고 예방 안전관리 정책을 시행하고 있으며 특히, 차량용 무선통신기술(WAVE)기반 선박안전운행시범사업을 추진하여 충돌사고 예방을 위한 선박간 충돌경보 서비스를 주요 서비스로 제공할 예정이다. 하지만, 이러한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해서는 구체적인 서비스 형태, 구성, 체계 등 표준화 방안 개발이 필요하고 이는 사용자 요구분석을 기반으로 분석이 되어야 한다. 본 연구에서는 해당 서비스의 대상이 되는 선박운항자와 유관기관 관계자의 요구분석을 통해 WAVE 통신기반 충돌경보 서비스 표준화 방안을 개발하여 제시하였다. 이는 실증사업에서 도출된 데이터와 더불어 지속적인 개선과 표준화를 위한 노력을 통해 서비스의 질적 향상, 전문성 및 신뢰성 확보 등에 기여하고 결과적으로 해양사고 예방에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
본 연구는 디지털헬스케어서비스에서 사용자기대와 사용자효용의 매개요인을 사용하여 서비스 품질의 특성들이 지속사용의도에 미치는 효과를 분석하였다. 첫째, 독립요인을 서비스품질 차원으로 통합하였으며, 기존 연구들을 토대로 독립요인들을 도출하였다. 도출된 독립요인은 기술적특성, 사용자특성, 의료서비스특성 등의 3개의 관점으로 구분하였으며, 각각의 독립요인 특성이 지속사용의도에 어떻게 영향을 주는지를 연구하였다. 둘째는 사용자기대와 사용자효용이라는 2개의 매개요인들이 독립요인과 종속요인을 매개하는지를 분석하였다. 본 연구에서는 357개의 설문을 사용하였으며 의미 있는 분석결과는 사용자특성 요인이 사용자기대와 사용자 효용 그리고 지속사용의도에 연속적으로 영향을 미치는 독립요인이라는 것을 발견하였다. 분석 결과을 요약하면 다음과 같다. (1) 사용자특성 요인은 사용자기대와 사용자효용 매개요인에 영향을 주고, 이들 매개요인들은 지속사용의도 종속요인에 영향을 미친다. (2) 기능성, 호환성 그리고 편의성 하위요인들로 구성된 기술적특성 독립요인과 혁신성 하위요인을 갖는 사용자 특성 독립요인은 사용자기대 매개요인에 영향을 주고, 사용자기대 매개요인은 지속사용의도 종속 요인에 영향을 준다. (3) 신뢰성, 운영용이성, 안전성 그리고 정확도 하위요인들로 구성된 의료 서비스특성 독립요인은 사용자효용 매개요인에 영향을 주고, 사용자효용 매개요인은 다시 지속 사용의도 종속요인에 영향을 미친다.
본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
코로나19 확산과 함께 정부 정책인 사회적 거리두기에 따라 지하철 및 버스 통행량은 감소하는 반면 공유자전거 및 개인형 교통수단 통행량은 증가하는 추세이다. 이 같은 현상에 대한 객관적인 해석과 특성을 파악하고 지하철과 공유자전거 통행량의 상관관계를 통계적으로 입증하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 코로나19 확진자수와 지하철과 공유자전거 통행량의 대체비율간 상관관계를 살펴보았으며, 통계적 유의성은 크지 않은 것으로 분석되었다. 그러나 2020년 9월~12월의 서울시 코로나19 확진자수가 급격하게 증가하기 시작한 기간에는 서울시 코로나19 확진자수와 대체비율간 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 이는 코로나19 확진자수가 일정규모이상 증가하면 공유자전거가 지하철의 대체교통수단으로서 역할이 확대됨을 의미한다. 또한 코로나 19에 대응 가능한 교통수단 운영 및 정책 수립의 방향성 제시가 가능할 것으로 기대된다.
헬기의 능동진동제어시스템(AVCS)은 주로터로부터 발생되는 진동을 제어하며, 수동형 진동저감장치 대비 저중량으로 우수한 진동저감 성능을 발휘한다. 본 논문에서는 FxLMS 알고리즘을 기반으로 타코미터 및 가속도 센서 신호를 통해 연산된 제어명령을 하중발생기(CFG)로 전달하여 소형민수헬기의 진동을 제어하는 소프트웨어 개발 및 검증 내용을 제시하였다. DO-178C /DO-331 표준에 따라 모델 기반 설계 기법을 통해 진동제어 소프트웨어를 개발하였으며, PILS 및 HILS 환경에서 실시간 작동 성능을 평가하였다. 특히, PILS 환경에서는 LDRA 기반 검증 커버리지를 통해 소프트웨어의 신뢰성을 향상시켰다. AVCS를 소형민수헬기에 적용하기 위해 지상/비행시험을 통해 대상 헬기 동적응답특성 모델을 획득하였다. 이를 기반으로 시스템 최적화 분석 및 비행시험을 통해 최적 성능을 발휘하는 AVCS 형상을 결정하고, STC 인증을 획득하였다.
지능정보화 사회에서 가장 핵심으로 발전하고 있는 인공지능은 인간에게 편의성과 긍정적인 삶의 변화를 가져오고 있다. 하지만 인공지능 발전과 함께 인간의 인격권과 재산이 위협받고, 윤리적인 문제가 발생하는 사례도 증가하고 있기 때문에 그에 따른 대안이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능의 역기능에서 가장 쟁점화되고 있는 인공지능 윤리(Artificial Intelligence Ethics) 문제를 인공지능 윤리원칙과 구성요소 기반 하에 우선적으로 인간의 인격권과 재산을 보호할 수 있도록 인공지능 윤리 측정지표를 연구, 개발하는 데 목표를 두었다. 인공지능 윤리 측정지표를 연구, 개발하기 위해 다양한 관련 문헌과 전문가 심층 면접(FGI), 델파이 설문조사를 실시하여 43개 항목의 윤리 측정지표를 도출하였다. 설문조사와 통계분석에 의하여 윤리 측정지표에 대한 기술통계량 분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석으로 40개 항목의 인공지능 윤리 측정지표를 확정하여 제안하였다. 제안된 인공지능 윤리 측정지표는 인공지능 설계, 개발, 교육, 인증, 운영, 표준화 등에 활용될 수 있으며, 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 발전에 기여할 수 있을 것이다.
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.
기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.
전력 계통에서 발생하는 부하손실은 전기품질 수준을 평가하는 지표로 활용되지만, 국내외 전력 유틸리티들의 수익 창출을 방해하는 가장 큰 요인이 된다. 따라서 전력 계통에서 발생하는 부하손실에 대한 정확한 분석은 매우 중요하다. 그러나 빠르게 증가하는 분산전원 연계로 인해 배전계통의 변동성이 증가하여 정확한 손실량을 계산해내는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 논문에서는 분산전원 연계로 인해 배전선로에서 발생하는 부하손실의 더욱 정확한 산정을 위하여 스마트그리드 빅데이터 인프라를 구축하였다. 또한, 스마트그리드 빅데이터의 특성 중 하나인 '불확실성'을 제거하기 위한 데이터 전처리기법을 적용하여, 부하손실 분석의 정확도를 높였다. 본 논문에서 수행한 부하손실 분석 결과는 배전설비 투자계획 또는 안정적인 전력공급 신뢰성과 전력품질을 유지하기 위한 배전계통 운영계획에 기초자료로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 함정 전투체계의 데이터 파일의 데이터 불일치가 발생했을 때 데이터 복구를 할 수 있도록 레코드 블록 데이터 파일 시스템(RDBS)의 설계 및 활용방안을 제안한다. 함정 전투체계는 다중화를 지원하기 위해 다수의 정보처리장치 저장소에 동일한 파일을 관리하고 있다. 하지만 일부 장비의 유지보수로 인한 사용불가 상태에서 운용하거나 사용자의 운용미숙으로 정보처리장치 간의 데이터 파일의 불일치가 발생할 수 있다. 기존 함정 전투체계는 데이터파일의 변경이력을 관리하지 않으므로 데이터 불일치가 발생했을 때, 가장 최신날짜 기준으로 데이터 파일을 동기화를 진행하였다. 그러나 가장 최신 날짜의 데이터파일이 신뢰도가 가장 높다고 보기 어려우며, 한번 파일동기화가 진행된 이후에는 동기화 이전 데이터로 복구할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서 제안한 RDBS를 활용하여 레코드 블록 단위로 데이터를 저장 및 동기화 하였으며, 레코드 블록 관리로 인한 파일동기화에 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 Rsync알고리즘을 활용하였다. RDBS를 적용한 SW를 모의환경에서 성능시험을 하였으며, 정상 동작확인을 통해 함정 전투체계에 적용이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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