• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.263-266
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• 2017

육상에 비해 위험도가 높은 해상에서의 항해를 지원하기 위해 수많은 해상안전기술 및 체계가 개발되고 있다. e-Navigation은 해상안전을 위한 대표적인 체계로, 현존하는 대부분의 해상안전기술을 집약시켜 선박 안전 지원을 극대화할 수 있도록 개발되고 있다. 이 e-Navigation 체계는 국제해사기구(IMO)에서 2019년까지 도입을 목표로 개발을 진행하고 있으며, 한국은 해상안전지원기술의 중요성을 이미 인식하여 e-Navigation을 적극도입하고 있다. 한국형 e-Navigation은 최적안전항로 제공, 위험도 분석, 기상 정보 제공등 해상안전을 위한 다양한 기능을 제공하도록 설계가 진행되고 있으며 각 기능을 제공하는 서비스 모듈은 하나의 데이터베이스로 구성하기 힘든 각기 다른 종류의 데이터를 사용한다. 이에 본 논문에서는 한국형 e-Navigation 운영 시스템에서 필요로 하는 데이터를 분석하고 이를 효과적으로 지원할 수 있는 데이터 서비스 시스템 구조와 종류를 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.69-70
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• 2017

산업이 발전함에 따라 지상 건물 및 대형 선박들의 규모가 날이 갈수록 대형화되고 구조가 복잡해지고 있다. 이러한 복잡한 공간에서 사고 상황 발생 시 큰 인명피해가 일어날 가능성이 있어 피난대피 시스템이 요구된다. 하지만 현재 인구가 붐비는 곳의 대피유도 시스템이라곤 안내 방송, 비상유도등 뿐이다. 이와 같은 시스템은 대피자의 객관적인 판단을 흐리게 만들어 2차적인 피해를 야기할 수 있으며, 또한 전체적인 상황을 전달할 수 없어 대피자의 편협한 판단을 유도한다. 이에 따라 다양한 대피유도 시스템이 제안되고 있으나, 현재까지의 연구는 특정 위험인자를 기반으로 대피 경로를 탐색하거나 피난상황 발생 시 병목 현상이 미치는 영향에 대해 모델링하는 것이며, 이는 실제 시스템 적용에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 화재, 병목현상 등 다양한 위험인자를 고려하여 최적화된 대피경로를 탐색하는 알고리즘을 제안하며, 실제 상황에서도 적용 가능하도록 대피유도 시스템을 설계한다. 제안된 시스템의 성능은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2009년도 공동학술대회
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• pp.194-195
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• 2009

기후온난화 현상이 전 세계적으로 이슈화 되고 있으며 이에 관한 협정 및 비준이 행하여지고 있다. 우리 나라의 경우 포스트 교토의정서가 발효되는 2013년부터 의무감축 대상국에 포함될 것으로 확실시 되고 있다. 이에 따라 산업 전반에 걸친 기후변화협약 종합대책을 마련해야 하고 산업별로 대응방안 및 전략을 수립하여야 한다. 특히 항만, 해운 및 항공에 대한 부분에 $CO_2$ 저감이 이슈화되고 있으며 각국들은 대응정책을 수립하였다. 하지만 우리나라에서는 이런 부분에 대한 대응정책이 수립되지 않고 있다. 또한 국내에서의 화물 운송에 따른 $CO_2$ 배출 통계도 구축되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 항만에서 목적지까지 이동하는 화물의 이송경로 및 이송 장비에 따른 $CO_2$ 배출량을 추정하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.44-49
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• 2020

최근 조선해양의 주요 이슈 중 하나는 선박의 대기 및 해양 오염 배출량 감소 문제이다. 이에 대하여 국제해사기구(IMO)에서는 선박으로 부터의 오염방지를 위한 국제협약(MARPOL)을 체결하고, 부속서 6을 통해 선박의 배기가스에 포함된 대기와 해양의 오염을 제한하고 규제하고 있다. 이를 위해 조선사의 신규 선박 건조에 대해서는 에너지 효율 설계 지수(EEDI)를 적용하고, 운항중인 선박에 대해서는 에너지 효율 운항 지표(EEOI)를 적용을 권고함으로써 환경오염물질의 배출을 최소화하도록 하고 있다. 이에 본 연구는 운항중인 선박의 실제 항해 데이터를 기반으로 선박의 운항 효율 등급(EG)을 산출하고, 해양환경 데이터 분석을 통해 에너지 효율적인 최적항로 탐색 정보를 제안하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.32-39
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• 2006

MANET은 기존의 인프라(기지국, AP)를 이용하는 무선 네트워크와는 달리 인프라가 없이 이동 노드만으로 구성된 무선 네트워크다. MANET에서 데이터 서비스를 제공하기 위해서는 각 이동 노드에서 데이터를 원하는 목적지로 전달하기 위한 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 현재 라우팅을 위해 제시된 reactive 방식의 라우팅 프로토콜은 데이터를 전송하기 위한 경로발견 단계 시 네트워크 전체로 경로 탐색 패킷을 브로드캐스트하는 플러딩 방법을 사용하고 있다. 이로 인해 각 노드마다 경로발견과 이를 유지하기 위한 라우팅 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 각 노드에서 N-hop 거리의 이웃노드에 대한 정보를 사전에 생성하여 경로발견을 위한 패킷을 제한된 영역으로 플러딩을 수행하는 최적의 N 값을 제시한다. 기존의 reactive 방식의 라우팅 프로토콜을 사용하는 각각의 노드들은 기본적으로 노드 이동에 대해 무지한 상태이기 때문에 경로 변경에 대해서 능동적으로 대처하지 못했다. 그러나 본 논문의 N-hop 거리의 사전조사를 이용한 적응적인 플러딩 기법은 기존의 방법보다 네트워크 이동의 변화에 보다 탄력적으로 대처할 수 있는 라우팅 기법이다. 모의실험의 결과를 통해 본 논문의 기법이 reactive 방식의 라우팅 오버헤드를 감소시켜 기존의 플러딩 방법보다 향상된 라우팅 성능을 보여준다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.175-184
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• 2008

도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 관련주체인 이용자와 공급자의 입장을 모두 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 총통행시간, 형평성, 환경비용을 평가지표로 설정하고, 3가지 평가지표에 대한 관련주체의 요구사항이 만족되는 대안 중 소요예산을 최소화하는 최적 도로용량 증대 대안을 선정하는 문제를 모형화하였다. 일반적으로 도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 Network Design Problem(NDP)로 다루어지며, 이용자와 공급자의 다른 입장을 고려하기 위해 Bi-level 최적화문제로 모형화된다. 본 연구에서는 장래 교통수요의 불확실성을 반영하기 위해 확률모형(Stochastic model)을 적용하고, 평가지표별 신뢰도를 차별화하기 위해 Chance-constrained model(CCM)를 적용하였으며, 3가지 평가지표의 제약식을 만족하면서 소요예산을 최소화하는 목적함수를 만족하는 최적대안을 선정하기 위해 렉시코그라픽(Lexicographic) 최적화문제로 접근하였다. 예제 네트워크를 통하여 분석한 결과, 평가지표별 신뢰도 및 교통수요 변화율이 클수록 더욱 많은 소요예산이 요구되며, 평가지표별 신뢰도가 클수록 장래 교통수요의 변화에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있는 대안이 선정되었다. 제안된 모델은 다양한 관련주체의 입장을 모두 고려한 최적 도로용량 증대 대안과 소요예산을 선정함과 동시에, 도로용량 증대량의 변화에 따른 평가지표간 상쇄관계(Tradeoff)와 도로 네트워크 개선을 위한 예산 배분의 포트폴리오를 정책결정자에게 제공 가능하다.

• IMMUNE NETWORK
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• 제3권2호
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• pp.110-117
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• 2003

Background: The usefulness of DNA vaccine at priming step of heterologous prime-boost vaccination led to DNA vaccine closer to practical reality. DNA vaccine priming followed by recombinant viral vector boosting via systemic route induces optimal systemic immunity but no mucosal immunity. Mucosal vaccination of the reversed protocol (recombinant viral vector priming-DNA vaccine boosting), however, can induce both maximal mucosal and systemic immunity. Here, we tried to address the reason why the mucosal protocol of prime-boost vaccination differs from that of systemic vaccination. Methods: To address the importance of primary immunity induced at priming step, mice were primed with different doses of DNA vaccine or coadministration of DNA vaccine plus mucosal adjuvant, and immunity including serum IgG and mucosal IgA was then determined following boosting with recombinant viral vector. Next, to assess influence of humoral pre-existing immunity on boosting $CD8^+$ T cell-mediated immunity, $CD8^+$ T cell-mediated immunity in B cell-deficient (${\mu}K/O$) mice immunized with prime-boost regimens was evaluated by CTL assay and $IFN-{\gamma}$-producing cells. Results: Immunity primed with recombinant viral vector was effectively boosted with DNA vaccine even 60 days later. In particular, animals primed by increasing doses of DNA vaccine or incorporating an adjuvant at priming step and boosted by recombinant viral vector elicited comparable responses to recombinant viral vector primed-DNA vaccine boosted group. Humoral pre-existing immunity was also unlikely to interfere the boosting effect of $CD8^+$ T cell-mediated immunity by recombinant viral vector. Conclusion: This report provides the important point that optimally primed responses should be considered in mucosal immunization of heterologous prime-boost regimens for inducing the effective boosting at both mucosal and systemic sites.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.430-448
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• 2001

차량 항법 시스템에서 가장 중요한 기능중의 하나는 현재 위치로부터 목적지까지의 가능한 경로들 최단경로를 계산하는 일이다. 차량 항법 시스템의 중요한 어려움 중 하나는 대용량 디지털 로드맵상에서 최단경로를 구할 때 많은 계산 시간이 소요된다는 점이다. 차량 항법 시스템은 실시간 시스템이므로, 제한 시간을 만족하여 최소 비용 경로를 계산하는 것은 매 우 중요하다. 본 논문에서는 대용량의 디지털 로드맵(Road Maps)에서 최단 경로 계산을 효 율적이고 빠르게 하기 위해서 디지털 로드맵을 효율적으로 계층 구조화하는 HiTi(Hierarchical MulTi) 그래프 모델을 개발하였다. 제안된 HiTi 그래프 모델에 기반을 둔 SPAH라는 새로운 최단 경로 알고리즘을 제안하고, SPAH가 계산한 최단경로의 최적성 (Optimality)을 증명하였다. SPAH의 성능분석을 통하여 SPAH가 기존의 다른 최단 경로 계 산 알고리즘들 보다 훨씬 빠르게 최단경로를 계산한다는 것을 보여주었다. HiTi 그래프 방 법은 여러 가지 측면에서 다른 유사한 방법들과 상세하게 성능실험을 통하여 장.단점이 비 교 분석되어 졌다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.101-114
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• 2023

유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.19-24
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• 2009

급변하는 시장상황에 따라서 생산 자동화 시스템의 원활한 구현을 위한 다양한 자동화 제어 기술들이 요구 되고 있다. 그 중에서 자동화 제어 기술의 핵심 중의 하나는 PLC기반제어 기술을 바탕으로 하는 융복합 제어기술이다. PLC를 이용한 다양한 자동화 제어 기술이 급속하게 발전하고 보급됨에 따라 자동화, 생산, 제조기술등의 분야에서 재직하고 있는 엔지니어들은 필수적인 제어 기술임에도 불구하고 산업체의 적용범위가 광범위하고 응용사례가 다양하기 때문에 최적의 경로를 선택하여 체계적인 학습을 진행하기는 쉽지 않은 것이 현실이다. 아울러 여러 가지 교육 훈련 프로그램 등이 진행되고 있지만 체계적이지 못한 교육과정과 연계성이 부족한 커리큘럼 구성으로 재직자들의 능력 향상과 기업 경쟁력 강화에 큰 도움이 되지 못하고 있는 상황이다. 이에 본 논문에서는 S사의 현장엔지니어를 대상으로 하는 교육 프로그램의 문제점들을 분석하여 기업 맞춤형 교육과정을 체계적 모델로 개발하여 그것을 적용한 결과와 효과를 제시한다.