유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.
최근에 ICT 기반의 융합 서비스 분야로 인구 밀집지역인 메가 시티에서의 교통, 전력, 상/하수도, u-헬스, 안전/보안등의 문제들을 근본적으로 해결하기 위하여 ICT기반 개방형 플랫폼을 이용한 서비스 인프라 구축 및 개선을 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 이러한 ICT 기반의 융합 인프라 구축 서비스들은 M2M(Machine to Machine)과 D2D(Device to Device)를 기본 연결 수단으로 사용하고 있으며, 이들을 기반으로 서비스 정보 전달 및 제어 정보를 실시간으로 처리하기 위한 IP 기반의 플랫폼이 지원되어야만 융합 서비스가 지속적으로 제공 가능할 것이다. 이들 융합서비스 중에서 전력과 관련하여 한국의 스마트그리드 사업은 기후 변화 대응을 위하여CO2 배출을 줄이고, 에너지 효율을 향상하여 새로운 비즈니스 모델을 만들어 일자리와 신산업을 창출하기 위한 국가 프로젝트로 진행되었다. 그러나, 현재의 전력관련 국내 상황을 살펴보면 여름철과 겨울철에 반복적인 전력 수급 불안으로 인해 피크 전력에 대한 예비력이 부족하여 국가적인 재난인 블랙 아웃의 위기를 걱정하고 있는 실정이다. 본고에서는 한국의 스마트그리드 제주실증단지 사업과 관련하여 현황 및 개선 사항들을 알아보고, 향후 거점지구와 국가 단위의 서비스 확장을 위하여ICT 기반의 개방형 인프라 플랫폼 기술의 중요성을 강조하고자 한다. 이러한 M2M과 D2D를 기반으로 하는 융합 서비스의 성공적인 수행은ICT 기반의 개방형 플랫폼의 우선적인 개발이 필요하며, 플랫폼 기반의 디바이스 보급과 네트워크의 구축이 진행되어야 지속 가능한 융합 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 국내 스마트도시의 이슈와 인식변화를 분석해보는 것이다. 이를 위해 먼저 빅데이터 분석플랫폼을 기반으로 스마트도시 관련 빅데이터 분석을 시행하여 연도별 주요키워드, 워드클라우드, 연도별 스마트도시 키워드 발생빈도 등을 도출하였다. 둘째, 연도별 주요키워드를 메타키워드기반으로 분류하여 그 추이와 흐름을 분석하였다. 셋째, 스마트도시에 대한 감성인식 흐름, 주요 감성키워드를 도출하였다. 분석결과, 과거의 U-City가 대부분 신도시 위주의 인프라 조성 중심이었다면 최근의 스마트도시는 시민이 주도하는 지속가능한 도시건설에 집중하고 있는 것으로 나타났다. 또한 과거에는 인프라, 서비스, 기술 분야가 강조되었다면, 최근에는 관리운영, 방법론 등이 강조되고 있으며 스마트도시에 대한 긍정적 인식도 점차 확산되고 있는 것으로 분석되었다. 이 연구는 국토전역에 스마트도시 서비스가 구축되고 있는 현재 시점에서 국내 스마트도시의 과거와 현재, 미래를 내다볼 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
미국 항공우주국(NASA)은 저고도의 공중을 새롭게 구축하고자 도시의 단거리 항공 운송 생태계를 새로운 개념의 도심항공모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)을 제시하여 현재 UAM이라는 용어가 전 세계적으로 통용되고 있다. 이러한 패러다임은 우리나라 정부에서도 2025년까지 도심항공교통 서비스 상용화를 목표로 추진하고 있는 실정이며 더 나아가 급변하는 미래 작전환경 및 전장 공간의 확장으로 공중기동·수송능력 확보 필요성이 대두되고 있어 우리나라 군 조직에서도 필요성이 제기되는 부분이다. 즉, 본 연구는 미 공군의 'Agility Prime' 프로그램을 소개하여 군사적 필요성과 군사적 운용방안에 대해 제시하고자 출발한 연구이며 연구의 체계는 도심항공 모빌리티 배경 및 개념, 한국형 도심항공 모빌리티 발전 추세, 미 공군의 'Agility Prime' 프로그램 분석 순으로 구성하였으며 본 연구에 이어서 후속연구로 진행되길 기대한다.
감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.
본 연구에서는 다매체 퓨가시티 모델을 기반으로 Volatile organic compounds (VOCs) 방지기술의 인체위해성·환경성·경제성 평가를 수행하여 석유화학 산업단지 내 VOCs 저감을 위한 최적가용기법(Best available technology, BAT)을 선정하였다. 다매체 퓨가시티 모델을 이용하여 U-city에 소재한 석유화학 산업단지에서 배출되는 VOCs 중 Benzene, Toluene, Ethylbenzene, Xylene (BTEX)의 다매체 거동 특성과 잔류농도 분포를 예측하였다. 매체 통합 인체위해성 평가 및 민감도 분석을 이용해 BTEX의 물질별 인체위해성을 예측하고 주요 영향 변수를 규명하였으며, 다매체 환경시스템 내 잔류농도 기준의 환경성 평가와 비용-편익 경제성 평가를 수행하여 우수환경관리기법군(BAT군)을 선정하였다. BTEX의 다매체 거동 분석 결과, 토양 매체에서 높은 잔류 분포 특성(60%, 61%, 64%, 63%)을 보였으며, Xylene은 모든 다매체 환경에서 가장 높은 잔류성을 보였다. BAT후보군 중에서 흡수법은 가장 높은 인체위해성을 보여 BAT 선정에서 제외하였으며, 민감도 분석 결과 대기 매체에서의 물질 반감기와 경로별 노출계수가 인체위해성과 높은 상관성이 있는 것으로 판단되었다. 환경성 평가와 비용-편익 경제성 평가를 고려하여, 재생 열산화법, 재생 촉매산화법, 바이오 필터법, UV 산화법, 활성탄 흡착법을 석유화학 산업단지 내 VOCs 저감을 위한 BAT군으로 선정하였으며, 본 연구에서 제시한 매체통합적 접근 방식의 BAT 선정 방법론은 사업장에서 오염물질 저감을 위한 최적의 배출시설 선정과 통합환경관리제도 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Sentinel-1 synthetic aperture radar 영상을 활용하여 딥러닝 모델인 Swin Transformer로 국내 농업용 저수지의 수표면적을 모니터링 하는 방법을 제시한다. Google Earth Engine 플랫폼을 이용하여 70만톤 급, 90만톤급, 150만톤급 저수지 7개소에 대한 2017년부터 2021년 데이터셋을 구축하였다. 저수지 4개소에 대한 영상 1,283장에 대해서 셔플링(suffling) 및 5-폴드(fold) 교차검증 기법을 적용하여 모델을 학습하였다. 시험평가 결과 모델의 윈도우 크기를 12로 설정한 Swin Transformer Large 모델은 각 폴드에서 평균적으로 99.54%의 정확도와 95.15%의 mean intersection over union (mIoU)을 기록하여 우수한 의미론적 분할 성능을 보여주었다. 최고 성능을 보여준 모델을 나머지 3개소 저수지 데이터셋에 적용하여 성능을 검증한 결과, 모든 저수지에서 정확도 99% 및 mIoU 94% 이상을 달성함을 확인했다. 이러한 결과는 Swint Transformer 모델이 국내의 농업용 저수지의 수표면적 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
Image J 프로그램은 digital image 분석 또는 생명 공학적 분석에 사용되고 있다. 다양한 동물실험 중에서도 마우스 두개골 결손모델(Mouse calvarial defected model)은 조직공학자들에게 대표적으로 사용되고 있는 뼈의 결손모델이다. 이러한 마우스 두개골 결손 모델은 뼈의 재생 또는 새로운 지지체(scaffold)의 재생효과 실험에 사용되고 있다. 마우스 두개골에 지름 4mm의 원형 결손을 만들어 각종 실험재료를 처리하여 파괴된 마우스 두개골 뼈의 재생에 관련하여 측정하는 실험이 주를 이룬다. 실험 후에 마우스를 희생하여 대부분 헤마톡실린과 에오신 염색을 통하여 분석을 하게 된다. 다른 한편으로는 마이크로 시티(u-CT)를 사용하여 정량적인 분석을 한다. 하지만 이는 시간이 오래 걸리고 고가의 비용이 드는 단점이 있다. 이번 실험은 마우스 두개골 결손 모델 시에 프리쉐어 프로그램인 Image J를 통하여 간단하게 마우스 두개골 결손 뼈의 재생량을 2D X-ray 상으로 농도를 측정하여 정량적인 분석을 실행하였다. 결론적으로 Image J를 사용한 농도 분석법은 빠르고 정확하게 뼈의 재생량을 상대적으로 비교함으로써 신생 뼈의 관한 재생 실험자에게 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
기후변화의 영향으로 집중호우가 증가하고 있으며, 이로 인한 침수피해가 매년 발생하고 있다. 본 연구는 저영향개발(LID) 시설의 우수 유출저감 효과를 분석하기 위하여, 용두빗물펌프장 유역을 대상으로, 미국 환경보호청(EPA)의 우수유출관리모형(SWMM)을 이용하여, 과거와 미래의 대표 강우사상에 대한 유출분석을 수행하였다. 그 결과 과거 강우사상과 비교하여 미래 대표 강우사상에 대한 침투량은 3.17 % 증가하였지만, 지표면 유출량 및 첨두유량은 각각 32.50 % 및 128.77 % 증가하였다. 이러한 지표면 유출량과 첨두유량의 증가를 감소시키기 위하여 투수성 포장, 옥상녹화 및 빗물정원을 선정하였다. 세 가지 LID 시설의 매개변수와 설치 면적 비율을 조정하여 LID 시설의 적용성을 평가하였다. 그 결과 첨두유량과 지표 유출량을 감소시키고 침투량과 저류량를 증가시키는 투수성 포장, 옥상 정원 그리고 빗물 정원의 적정 매개변수를 찾을 수 있었다. 또한 투수성 포장, 옥상녹화, 빗물정원의 적용 비율이 2:1:3일 때, 첨두유량 26.85 %, 침투량 12.10 %, 지표면 유출량 15.11 %, 저류량 509.47 %의 저감효과가 나타났다. 재현기간별 우수 유출저감 효과를 분석한 결과, 재현기간이 증가할수록 첨두유량과 지표면 유출량의 비중은 늘어나고 침투량과 저류량의 비중은 줄어드는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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