최근 ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) 등 첨단장비를 활용한 유량 및 하상측정, 각종 하천기본계획 수립 시 확보되는 횡단측정 자료, 식생 및 서식처 등 하천환경과 생태자료, 드론 등을 활용한 영상자료 등 방대한 하천 정보가 확보되고 있으며, 다기능보 등 다양한 하천구조물 및 친수구역이 증가하는 등 이전과 비교하여 괄목할만한 수준으로 정보의 양이 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 하천정보를 체계적으로 저장, 관리, 공유하기 위하여 표준화 된 데이터 모델의 수립이 필요하다. 하천 정보의 경우 하천 시설물, 하천 단면측량 자료, 하천 시계열 측정 자료 등이 특정 하천을 중심으로 관리되는 반면, 기존 데이터 모델 연구에서는 특정 주제도에 기반하여 하천 정보가 레이어 형식으로 제공되어 상호 연계되지 않아 하천 정보의 효율적 관리측면에서 적합하지 않았다. 또한 신규 정보를 추가 시 기존 데이터 모델의 과다한 수정이 필요하고, 기존의 데이터 모델의 경우 표준화되지 않아 활용성이 매우 낮고, 유역중심으로 구성되어 특정 조건에 해당되는 하천 정보 검색이 어려운 단점이 존재하였다. 본 연구에서는 기존의 주제도 및 레이어 형식으로 구성되어 있던 데이터 모델 형식에서 벗어나 하천흐름선을 기준으로 데이터모델을 구축하는 방안을 제시하였으며, 하천흐름선과 하천 시설물, 단면 측량 자료, 계측 자료를 순차적으로 수용하고, 최근 신규로 생성되고 있는 다차원 하천 정보의 추가 시 기존 데이터 모델의 형식을 수정하지 않고 유연하게 대응할 수 있는 관계형 데이터 모델을 구상하였다. 또한, 하천과 유역의 논리적 저장방안 고려하여 한 개의 하천을 다수의 세그먼트로 구분하여 코드(Reach Code)를 부여하는 방안을 제시하였으며, 구상한 데이터모델을 통하여 국가하천과 지방하천 등 유역의 다양성을 포함하는 한강권역의 섬강유역을 시범하천으로 구축하였다.

최근의 인공 신경망(Neural Network) 기법은 전통적인 분류 문제와 군집화 문제 해결에서 벗어나 이미지 생성 같은 컨텐츠 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 차세대 컨텐츠 생성 기법으로 인공신경망을 이용한 이미지 생성기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 두 개의 이미지를 입력받아서 하나의 이미지에서는 색상을, 다른 이미지에서는 모양을 가져와 새로운 이미지로 조합해낸다. 이 모델은 컨볼루션 인공신경망(Convolutional Neural Network)으로 제작되 었으며 각각 이미지에서 색상과 모양을 추출해내는 두 개의 인코더와 각 인코더의 값을 모두 넘겨 받아 하나의 조합이 되는 이미지를 생성해내는 하나의 디코더로 구성이 되어있다. 본 연구의 성과는 저비용으로 게임 개발 프로세스 상 다양한 2차원 이미지 생성 및 보정 작업에 활용될 수 있다.

In this paper, we propose a jellyfish distribution recognition and monitoring system using a UAV (unmanned aerial vehicle). The UAV was designed to satisfy the requirements for flight in ocean environment. The target jellyfish, Aurelia aurita, is recognized through convolutional neural network and its distribution is calculated. The modified deep neural network architecture has been developed to have reliable recognition accuracy and fast operation speed. Recognition speed is about 400 times faster than GoogLeNet by using a lightweight network architecture. We also introduce the method for selecting candidates to be used as inputs to the proposed network. The recognition accuracy of the jellyfish is improved by removing the probability value of the meaningless class among the probability vectors of the evaluated input image and re-evaluating it by normalization. The jellyfish distribution is calculated based on the unit jellyfish image recognized. The distribution level is defined by using the novelty concept of the distribution map buffer.

Based on IoT (Internet of Things) where its concept contains providing convenience to human life by connecting every objects around us, numerous projects have been done in civil engineering field. This paper has conducted the basic study on adopting IoT sensing technology and network system into harbor.

Ministry of Oceans and Fisheries has developed the port facility management system(POMS) that can be run systematically manage safety inspection and maintenance results about the mooring facilities, counter facilities and pier pavement in a national 60 port. This paper contains a description of the POMS.

네트워크 RTK는 네트워크 내 다중 기준국의 반송파 측정치 보정정보를 활용하는 정밀 측위 기법으로 성능 개선을 목적으로 꾸준히 연구가 진행되어 왔다. 최근까지는 주로 측지 측량 분야에서 사용하였기 때문에 정확도 개선을 위한 연구 위주로 진행되었으며, 무결성 확보를 위한 연구는 아직 미비하다. 본 논문에서는 네트워크 RTK에서의 무결성 확보를 위한 기초연구로 네트워크 RTK 환경에 적합한 감시 시스템을 설계하였다. 이를 위하여 네트워크 RTK에서의 무결성 결함 조건을 도출하고, 각 결함 조건 별로 활용할 수 있는 이상 검출 및 식별 기법을 소 개하였으며, 이를 기반으로 네트워크 RTK를 서비스하는 중앙처리국에서 활용할 수 있는 감시 시스템을 설계하였다.

In this paper, And improve the performance of the current bridge inspection systems Intelligent sensor platform of the bridge, Bridges Management and Control, U- disaster warning, Intelligent prevention, etc. The intelligence to maximize the capabilities of the existing bridge inspection systems It proposes an efficient management plan through a ubiquitous sensor network. Since these services are very important to minimize situations where the bridge disaster casualties. Through RFID, RTLS and smartphones, IT technology and sensor fusion, etc. Build bridges to the entire inspection time and unattended automated disaster detection system minimizes the time to invest in bridge inspection and efficiency is to be maximized.

The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS , UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.

빈번한 재난이 발생하는 일본은 다양한 방법의 대응계획을 세우기 위한 노력을 하고 있다. 2011년 3월 11일 발생한 동일본 대지진 이후의 일본정부의 대응전략을 살펴보면 재해대책기본법에 따라 방재도로 선정기준을 개선하였다. 일본의 방재도로는 크게 두 가지로 ‘긴급교통로’와 ‘긴급수송로’로 분리하여 운영되고 있다. ‘긴급교통로’는 이재민의 피난 및 구출·구조 및 소화활동 등 재해 직 후의 단기적 목적으로 사용되는 긴급차량(군부대, 소방, 경찰) 및 이 활동을 지원하는 차량(복구작업차량)을 위한 교통 네트워크이다. 반면에 ‘긴급수송로’는 재해 발생 시 이재민의 피난 및 이재민의 생활안전을 위한 물자수송계획에 초점을 두고 있으며 비교적 장기적인 복구와 부흥에 초점을 두고 있다. 특히, ‘긴급수송로’는 지역내부는 공안위원회(해당지자체)가, 지역간은 중앙방재위원회(중앙정부)가 지정하며, 미시적, 거시적 관점에서 접근하게 된다. 이원화 운영되는 방재교통계획은 긴급상황 발생 직 후의 피난과 구조상황과 재해복구를 위한 기능을 분리한 것이며, 그 목적에 따라 정보수집의 우선순위와 복구우선순위를 갖게 된다. 세계적으로 재난의 거대화가 진행되고, 임의의 재난이 발생하고 있기 때문에 교통방재 실현을 위해서는 체계적 방재도로 선정이 시급하다. 특히, 재난 시 방재도로의 교통정보 수집을 위한 민,관,공사의 다차원적 협조가 필요하고, 정부와 연구기관의 노력으로 방재도로의 기능성을 높여 임의의 재난에 피해를 최소화 할 수 있어야 할 것이다.

This is aim to use and recycle the wasted heat from the dispose process of the incineration plant facility in Daegu. Furthermore, the saturated vapor is to be supplied for the Industrial Complex as energy resource. It is to receive the superheated steam that shows 250℃ temperature and 18kg/cm² steam pressure from the Boiler system of the incineration plant facility. This condition is not suitable for end-users’ specification of the manufacturing process. The Desuperheater is to be researched and developed for controlling high temperature and steam pressure. It is necessary to calculate condition of product vapor for establishing the steam network with water cooling and condensate system. The Heat Reclaiming Steam Arising System is to reduce the temperature to 220℃ and increase the pressure to 22kg/cm² at the final point of product supply line. It is expected Environmental and Economical effects with establishing optimum network for the use of waste heated vapor. Environmentally, it could reduce the Global Warming Potential, use fossil fuel and Green-house gases. Economically, it will bring down the production cost of end-users by using the wasted heated vapor.

본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 새로운 네트워크 적응적 N-스크린 게임 시스템을 설계 및 구현하였다. 목표하는 시스템은 클라우드 서버에서 연산된 게임 화면을 가정에 설치된 게임서버를 통해 한대 이상의 게임 단말로 전송해야 한다. 하지만, 하나의 게임 영상을 가지고 서로 다른 해상도를 가진 N-스크린을 지원하는 것은 어렵고, 무선 네트워크에서의 게임 사용자 이동은 영상 화질을 저하시킨다. 따라서, 본 논문은 스케일러블 비디오 코딩 기술과 채널 코드 기술인 랩터 코드를 이용하여 네트워크 적응적 게임 영상 추출 및 전송 기술을 개발하였다. 실제 게임 영상을 이용한 시뮬레이션 결과는 제안하는 영상 기술의 효율성을 입증한다.

최근 장대 교량 및 복잡한 교량의 형상이 자주 건설됨에 따라, 교량의 안전도 및 건전성 평가에 많은 관심이 집중되고 있다. 장대교량의 경우 다양한 종류의 계측기 들이 설치되어, 측정된 센싱(Sensing)자료를 신호처리를 통해 케이블을 이용하여 장거리 전송하거나, Smart Health 모니터링 개념으로 교량 현장에서 게이트웨이(Gateway)를 통해 외부 무선통신망에 연결하여 정보를 전송하는 최신 무선통신 기술을 적용하고 있다. 하지만, 전 세계적으로 발생한 교량 관련 안전사고의 경우 위험 또는 사고인지에 따른 실시간 예방적, 지능적 조치가 미흡하여 대형사로를 유발한 것으로 보고되고 있다. 이런 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 첨단 무선통신인 RFID(Radio Frequency Identification)/USN (Ubiquitous Sensor Network)기술의 기본 개념인 "Communication Among things" 사물 간 통신 개념을 교량 계측모니터링에 적용하여, 교량에 탑재된 다양한 계측 센서 노드로부터 내구성/안전성에 관련된 위험신호를 추출하여 긴박한 안전사고 등이 인지된 경우 사고예방개념에서 사물 간 통신개념으로, 교량의 센서노드가 바로 교량 인근의 교통신호등에 RF 무선 전파를 송신하여 교량의 교통을 차단하며, 대형 사고를 예방할 수 있는 USN기반의 지능형 교량 시스템을 구축을 위한 센서노드모듈을 설계 하였으며, TinyOS 기반 미들웨어 설계와 센서 자유공간 송수신거리 테스트를 실시하여 센서의 성능을 검증 하였다.

이웃한 상수도시스템의 공급 가능지역이 중첩될 경우, 이들 시스템을 연계함으로써 경제성과 수질 조건을 만족시키는 조건별 용수공급체계를 구축하는 것이 필요하다. 용수수요 조건별 경제적 급수구역과 최적 펌프운영율을 산정하기 위하여 관망수리해석 모형(EPAnet)과 네트워크 최적화모형(KModSim)을 연계 하는 최적 네트워크모형을 개발하였다. 개발된 최적 네트워크 모형을 사등가압장, 구천댐 그리고 연초댐의 3개 상수원이 존재하는 거제지역 상수도시스템에 적용하

현재 와이파이가 지원되는 스마트폰 시장이 급격히 증가하면서 스마트 폰을 기반으로 하는 네트워크 콘텐츠 가 빠르게 보급되고 있다. 하지만, 아직까지 와이파이가 지원되지 않거나 블루투스 환경만을 제공하는 피처폰이나 기타 멀티미디어 기기 등에서는 네트워크 콘텐츠를 제공하기 힘든 환경이다. 본 논문에서는 블루투스, 와이파이 등의 기술보다도 저전력, 저가격, 사용의 용이성, 다채널, 브로드캐스팅을 지원하는 지그비 기술을 이용하였다. 근거리 네트워크 게임에 지그비 기술을 이용함으로써 다양한 형태의 네트워크 게임을 개발할 수 있을 것이다. 또한, 이를 이용한 다양한 무선 네트워크 컨텐츠의 개발을 기대할 수 있을 것이다.

최근 사회기반시설물에 대한 공공투자는 신규건설에 대한 지출이 감소하고 유지관리분야에 대한 지출이 점진적으로 늘어나는 추세로 변화되고 있다. 이에 따라 해외 도로시설물에 대한 유지관리분야에서도 선진 개념인 자산관리 방법론이 접목되고 있으며, 보다 근본적인 시스템 개선이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소규모 도로관리주체에서 사용할 수 있는 자산관리개념의 유지관리 프로그램을 개발하여 예산편성의 효율성을 높이고, 도로망 전체를 고려한 네트워크 방식의 합리적인 유지보수 방안을 제시하고자 한다. 또한, 향후 다수의 시설물을 통합적으로 관리할 수 있는 체계 및 방법론을 정립하였다.

효과적인 수질관리를 위해서는 수질정보의 기대수준에 맞는 신뢰성 있는 수질자료가 확보되어야 한다. 이런 점에서 볼 때 수질모니터링은 조사지점, 수질항목, 측정주기 등이 성패의 중요한 요인이 되며, 이중에서 특히 조사지점은 가장 중요한 사항으로 판단된다. 그러나 지금까지 수질조사를 위한 관측지점은 대부분 정성적 판단에 따라 정해지고 있었기 때문에 수질 대표성이 문제가 되기도 하였다. 본 논문에서는 이와같은 수질측정망 구축 시 문제점을 과학적인 통계기법을 적

선박이 부두에 이접안할 경우 쓰러스터나 특수 추진기가 없는 선박은 예선의 도움을 받아 이접안을 하게 된다. 이접안시 예선들은 도선사의 명령에 의하여 선박의 이접안을 도와주게 된다. 이때 본선과 예선의 위치가 2차원 지도에 표시되고 부두와의 상대적인 거리가 나타난다면 이접안에 매우 도움이 될 것으로 생각된다. 본 연구에서는 이러한 예선사용 지윈 시스템에 대해서 개념 설계를 수행하였다. 예선사용 지원 시스템은 본선, 예선 및 부두의 상황을 모니터링하는 예선사용 모니터링 기능과 해양환경을 고려하여 필요한 예선력을 계산하여 나타내주는 예선사용 자동화 기능을 갖고 있다. 이러한 예선사용 지원 시스템은 항만에 설치된 네트워크를 기반으로 설계되었으며, 추후 한국해양연구원의 선박운항 시뮬레이터를 이용하여 검증될 계획이다.

선박의 접안운동을 자동화하기 위하여 인공신경망(Artificial Neural Network, 이하 ANN)에 의한 제어를 수행하였다. ANN은 시스템의 비선형성이 표현 가능하므로 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운동에 적합하다. 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 다층 인식자(Multi-layer perceptron)를 사용하였고, 교사 데이터(Teaching data)와 역전파(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 신경망의 출력값과 목표 출력값 사이의 오차가 최소가 되도록 신경망 학습을 수행하였다. 접안 시 저속조종 수학모델을 사용하여 접안 시뮬레이션을 수행하였으며, ANN의 입력층 성분(unit)이 8개인 구조와 6개인 구조의 접안 제어를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 두 ANN에 의하여 접안 경로 선택에 차이가 나타났으나 접안 조건은 모두 만족하였다.

선박운항에 있어서, 안전 운항환경 조성과 비용 효율성, 고정확성과 보안을 목적으로 IMO에서는 E-Navigation의 개념이 대두되어, 다양한 전자항해통신기술 서비스를 효율적으로 활용하기 위한 전략적 비전을 제시하고 있다. 따라서 본 논문에서는 E-Navigation 서비스를 위한 기반연구로서, 육상 광대역 솔루션의 하나인 Mesh Network를 이용하여 해상 정보네트워크를 설계한다. 구체적인 연구방법으로 먼저 국제적인 항만 네트워크 연구 현황에 대해 분석하고, E-Navigation을 위한 해상 네트워크 요구사항을 분석한다. 그리고 Mesh Network 시스템을 기반으로 하는 해상 정보네트워크를 설계하여 그 유용성을 살펴본다.

In this paper, new application of adaptive neural network to design a ship's Rudder-Roll Damping(RRD) control system is presented Firstly, the ANNAI neural network controller is presented. Secondly, new RRD control system using this neural network approach is developed. It uses two neural network controllers for heading control and roll damping control separately. Finally, Computer simulation of this RRD control system is carried out to compare with a linear quadratic optimal RRD control system; discussions and conclusions are provided. The simulation results show the feasibility of using ANNAI controller for RRD. Also, the necessity of mathematical ship model in designing RRD control system is removed by using NN control technique.