첨단 IoT(사물인터넷) 기술이 에너지 업계의 안전을 위해 다양하게 쓰이고 있다. 안전대책의 중심에는 드론이 인간을 대신해 다양한 역할을 한다. 드론은 사람이 일일이 점검하기 어려운 대규모 시설과 공간 제약으로 손길이 닿기 어려운 곳에 다가가는 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 가스 위험 시설물의 효율적 대응 관리를 위해 드론 영상을 활용하여 위험 시설물의 이동정확도 및 완성도를 실험하였으며 이동 인식 정확도 100%, 데이터 분석 평균 정확도 95.8699%로, 평균 완성도 100%임을 확인하였다 실험 결과를 토대로, ICT 기술과 접목된 미래 지향적인 시설물 위험성 분석시스템을 구현 제시하였으며. 향후 조건을 다각화한 추가 실험이 필요하다.
최근 군사용에서 산업용으로 확대되고 있는 4차 산업 기술 중 하나인 드론은 경찰청의 수색 임무에서 적극적으로 활용되고 실종자를 발견함으로써 광범위한 지역에 관한 관심과 대규모의 수색 인력의 투입을 감소시키고 있다. 그러나 경찰의 드론 운용의 법률적 검토가 지속적으로 필요하고 관련 운영에 대한 시스템의 고도화와 수색기법과 연계된 촬영 이미지 분석의 중요성도 동시에 증가하고 있다. 본 연구에서는 정밀 수색 및 모니터링 개념에서 기록, 보존, 모니터링이 원활하기 위해서는 영상 데이터 기반의 수색이 아닌 사진 기반으로 공간정보를 구축하여 정밀 수색이 수행되면 효율성이 높고 골든타임 확보가 가능하다. 따라서 피사체의 크기에 따라 불필요한 공간정보 완성률을 조절하여 결과 데이터 용량을 감소시키는 공간정보 구축 기법을 제안하고자 한다. 이를 통해 대규모 지역에 대한 드론 수색 임무의 활용 범위를 고도화하고 경찰 수색의 드론 운용 매뉴얼 구축을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
'SMART 치안'이란 범죄통계 등 치안 관련 데이터베이스를 '전략적 관리', '분석과 연구', '과학기술'을 반영하여 수집 분석하고 활용함으로써 한정된 경찰력을 선택과 집중에 따라 운영하는 치안 활동을 의미한다. 최근 여성 1인 가구 증가에 따른 대검찰청의 '범죄분석'을 기준으로 성범죄 건수는 두 배 이상 증가하였다. 이러한 흐름 속에서 지역별 특성에 적합한 '여성안심특별시 3.0'의 성범죄 예방 프로그램을 구축하기 시작했다. 그러나 여성들에게 홍보 및 이용 실적이 저조하고, 실질적 효과성이 나타나기 위한 정책으로는 부족하였다. 앞으로 미래 경찰이 수행해야 할 시스템으로 ICT에 접목하여 자율주행차 또는 드론으로 경호를 하며, 안전하게 귀가를 담당 할 수 있는 범죄예방 시스템을 제안하였다. 이 시스템에 적용하기 위한 좁은 골목, 전깃줄 등 주변 환경이 자율주행자동차 및 드론을 운영하기에 어려운 점이 많으나, 인공지능 기술을 적용시 충분히 극복하여 운영할 수 있으리라 생각된다.
COVID-19로 인해 사람들은 외출과 모임 자제로 온라인 쇼핑, 온라인 여행, 화상회의 등 새로운 라이프 스타일을 구축하고 있다. 이러한 급격한 사회의 변화는 새로운 문제들을 야기시킴과 동시에 기존의 문제들을 심화시키고 있다. 특히 온라인 소비가 크게 증가함에 따라 생활물류산업에서는 교통체증, 대기오염, 배송기사의 과중한 업무 등이 심화되고 있으며 대면배송이 새로운 문제점으로 나타나고 있다. 4차 산업혁명의 등장으로 드론에 인공지능, 자율주행 등을 활용한 무인 배달이 기존 생활물류산업의 대체산업으로 떠오르고 있으나 드론의 비행에 따른 물류시설의 공간과 추가적인 물류부지 확보가 해결되어야 하는 새로운 문제점으로 나타난다. 따라서, 기존의 문제들과 새롭게 생겨난 문제들을 해소할 수 있는 드론을 위한 물류시설의 공간으로 기존 운수 사업인 지하철을 활용하여 물류 이동과 보관, 배송 등과 같은 부가적인 서비스를 연계하고자 한다.
해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.
현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.
최근 급속히 보편화되고 확대되는 드론의 비행 데이터가 엔터테인먼트 기술 분석 자료로 활용이 가능한지의 검증이 매우 필요하다. 특히, 자율화, 지능화의 방법으로 발전하는 엔터테인먼트 드론의 비행과 운용과정을 데이터 분석과 기계학습을 통해서 분석 및 활용할 수 있는지를 확인해야 한다. 본 논문에서는 엔터테인먼트용 드론의 평가에 FC의 데이터를 이용하여 머신러닝 기법으로 활용할 수 있는지를 확인하였다. 그 결과 매빅2나 아나피와 같은 DJI나 Parrot의 FC 데이터는 엔터테인먼트를 위한 머신러닝 분석이 불가능하였다. 이는 데이터가 0.1초 이상의 간격으로 수집됨으로써 GCS와의 다른 데이터들과의 상관성을 찾기 불가능하기 때문이다. 이에 반하여 ARM 프로세서를 채용하여 Nuttx 운영체제로 작동하는 픽스호크의 경우에는 머신러닝 기법의 적용이 가능함을 알 수 있었다. 앞으로 고정익과 회전익 비행 정보들을 구분하여 엔터테인먼트의 특성 분석이 가능한 기술들을 발전시켜야 한다. 이를 위해서는 모델을 개발하고 체계적인 데이터 수집과 연구가 진행되어야 할 것이다.
국내 해안 쓰레기 모니터링은 노동 집약적 방식과 한정적인 조사 범위로 세밀한 분포 확인이 어렵다. 따라서 해안 쓰레기 자료수집의 효율성 증대를 위해 원격탐사 기법을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 국내 원격탐사 기반 해안 쓰레기 모니터링 방안에 대한 기준이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 국내 연구 결과를 기초로 메타분석 방법을 적용하여 원격탐사체 중 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 연구 19건에 대해 모니터링 방법과 결과에 대해 분석하였다. 모니터링 방법을 대상으로 데이터 수집 방법, 수집 데이터 정보, 모니터링 대상지 정보에 대해 분석하였으며, 모니터링 결과를 대상으로 모니터링 실태, 탐지대상 및 활용모델에 대해 분석하였다. 또한, 메타분석 결과를 바탕으로 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 수행 시 고려 항목과 권장 항목, 수행 기준에 대한 모니터링 기준 항목을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 드론을 이용한 해안 쓰레기 모니터링 운용 기준 마련에 필요한 조건 및 기준을 정의하였으며, 추후 외국 사례 분석 및 현장 적용 결과를 추가하여 국가 차원의 원격탐사체를 이용한 해안 쓰레기 모니터링 지침 마련이 가능할 것으로 보인다.
국내는 방제·방역, 탐사·측량, 수색·구조, 영상촬영, 시설관리 등 드론활용 시장 중심으로 성장 추세이나 드론의 핵심기술·부품에 대한 외산 의존도는 높은 실정이다. 미국, 중국 등 드론 선진국들은 드론의 무기화를 확대하고 있으며, 이에 따라 향후에는 드론산업 관련 수·출입 규제 강화, 독과점 등 국가 간 무역 전쟁이 더욱 강화될 우려가 있다. 따라서 차세대 드론의 핵심 기술과 부품·부속장비 등에 대한 연구개발 및 국산화를 위한 정책적 연구와 인프라 투자가 선행 되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 소형 드론기업 육성을 위한 인프라 투자 우선순위를 선정하고, 인프라 투자 전략을 제시하였다.
국방 통합 데이터센터(DIDC : Defense Integrated Data Center)의 설립으로 인력, 운영 비용 감소 및 효율적인 자원 관리가 가능해졌다. 그러나 4차 산업혁명과 더불어 미래의 전장에 추가될 드론, 로봇, IoT 등의 장비에서 나오는 수많은 전장의 데이터를 효과적으로 수집하고 관리하는 것이 현 체계를 통해서는 어려움이 있는 것이 사실이다. 따라서 이러한 점을 극복하기 위해 이동 통신 기술인 5G의 핵심 기술로 부상하고있는 네트워크 기술인 NFV와 SDN을 이용한 DIDC의 네트워크 체계에 대한 설계를 제안하고자 한다. 장비의 데이터 시트를 분석을 통해 장비마다 동일하게 존재하는 중복 기능을 하나의 VNF로 통합하여 트래픽을 처리한다면 에너지 효율성 증대 및 더욱더 효과적인 네트워크 관리가 가능할 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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