In this study, we present a sewer pipe inspection technique through a combination of active sonar technology and deep learning algorithms. It is difficult to inspect pipes containing water using conventional CCTV inspection methods, and there are various limitations, so a new approach is needed. In this paper, we introduce a inspection method using active sonar, and apply an auto encoder deep learning model to process sonar data to distinguish between normal and abnormal pipelines. This model underwent training on sonar data from a controlled environment under the assumption of normal pipeline conditions and utilized anomaly detection techniques to identify deviations from established standards. This approach presents a new perspective in pipeline inspection, promising to reduce the time and resources required for sewer system management and to enhance the reliability of pipeline inspections.

Recently there was an incident that military radars, coastal CCTVs and other surveillance equipment captured a small rubber boat smuggling a group of illegal immigrants into South Korea, but guards on duty failed to notice it until after they reached the shore and fled. After that, the detection of such vessels before it reach to the Korean shore has emerged as an important issue to be solved. In the fields of marine navigation, Automatic Identification System (AIS) is widely equipped in vessels, and the vessels incessantly transmits its position information. In this paper, we propose a method of automatically identifying abnormally behaving vessels with AIS using convolutional autoencoder (CAE). Vessel anomaly detection can be referred to as the process of detecting its trajectory that significantly deviated from the majority of the trajectories. In this method, the normal vessel trajectory is gridded as an image, and CAE are trained with images from historical normal vessel trajectories to reconstruct the input image. Features of normal trajectories are captured into weights in CAE. As a result, images of the trajectories of abnormal behaving vessels are poorly reconstructed and end up with large reconstruction errors. We show how correctly the model detects simulated abnormal trajectories shifted a few pixel from normal trajectories. Since the proposed model identifies abnormally behaving ships using actual AIS data, it is expected to contribute to the strengthening of security level when it is applied to various maritime surveillance systems.

In this paper, we proposed an auto-encoder model of observation-wise linear transformation to reduce the dimensionality of data. While nonlinear models can reduce the dimensionality more effectively than linear models, such as the principal component analysis, the non-linear methods can hardly provide a simple linear relationship between the original and the dimensionally reduced data. The proposed model overcomes this difficulty while maintaining the effectiveness of the dimensionality reduction. We assessed the proposed model and compared with PCA and a typical auto-encoder model in terms of the loss function and the degree of reconstruction of the original data. By applying the proposed method to a public data of MNIST and Fashion-MNIST, we showed the effectiveness in the dimensionality reduction and relationship between the original data to the reduced data.

2020년 1월 1일부터 국제해사기구(IMO)는 전 세계 모든 해역을 지나가는 선박을 대상으로 선박연료유의 황 함유량 상한선을 3.5 %에서 0.5 %로 낮춰 선박으로 인해 발생하는 대기오염을 줄이기 위한 강력한 규제를 실시한다. 황 함유량이 낮은 연료유를 사용하여 대기오염 물질을 줄이는 것도 중요하지만 선박을 경제적으로 운영하여 불필요한 에너지 낭비를 줄이는 것 또한 대기오염 물질을 줄이는 데 큰 도움이 된다. 따라서 선박은 잡음의 영향을 받더라도 항로를 정확하게 유지하여야 한다. 항로를 정확하게 추종하기 위해 오토파일럿 시스템이 사용되지만 오토파일럿 시스템의 성능이 아무리 우수하다 하더라도 잡음의 영향을 받게 된다면 성능에 한계를 가진다. 실제 환경에서는 자이로스코프에서 측정잡음이 더해진 회두각이 오토파일럿 시스템의 입력으로 들어가 오토파일럿 시스템의 성능을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 상태추정에 쓰이는 Kalman Filter를 적용하여 잡음의 영향을 줄여주는 기법이 있지만 이 또한 역시 잡음의 영향을 완전히 제거시키는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 잡음제거 성능을 더욱 더 개선시키기 위해 전진방향 구간에서는 인공지능 기술 중 하나인 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron; MLP)를 적용하고, 회전구간에서는 Kalman Filter를 적용하여 Kalman Filter만을 사용한 경우보다 우수한 잡음제거 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 Kalman Filter만을 사용한 경우보다 조타기의 오동작을 방지하여 선박의 전진방향 운동이 개선됨을 확인할 수 있다.

The purpose of the present study is to figure out what the issues faced by architecture were at the time immediately before the transition to modern era centering of the works of Otto Wagner who acted in Vienna, Austria at the Fin de siècle. Therefore, the following points were examined in the present study; first, how were new spaces necessary to accommodate modern lives organized and how were the plans changed; second, how did the external expressions of architecture pursued by Otto Wagner appeared between arts and technologies, between historicism and modernity, and between decorations and functions. Through the study, it could be seen that Wagner began from historicism and traditionalism and tried to compromise them with modernity. Many modern characteristics appeared a priori in Wagner’s works from the construction of ‘Linke Wien Zeile housing block’ in 1898, his works completely broke from the typical historicism styles to open the period of inventive ‘Secession styles.’ At that time, Wagner concentrated on so called ‘flat decorations.’ Thereafter, his residential architecture completed to modern styles with ‘Neustiftgasse housing block’ as the peak. The characteristics of modern housing as above became a cornerstone of the modern functionalism later.

본 연구는 치악산국립공원 구룡 오토캠핑장 이용객을 대상으로 설문조사를 실시하여(N =165), 누가 그리고 왜 오토캠핑을 휴양활동으로 선택하였는지 분석하였다. 설문조사 결과 오토캠핑장 주이용객은 교육 수준(전문대졸 이상 88%)과 소득 수준(가구 총소득 3,000만 원 이상 87%)이 높은 30~40대(85%)의 직장인(60%)이었다. 또한 오토캠핑 이용객은 가족 단위 이용객(82%)이 대부분이었고 오토캠핑장을 년 10회 이상 이용한다는 응답자 비율이 24%에 달해 오토캠핑이 주요 여가 활동인 경우도 많았다. 5년 이상 오토캠핑 경력이 있는 응답자는 18%에 불과해 오토캠핑은 최근 수요가 증가하고 있는 휴양 활동이라는 것을 알 수 있었다. 오토캠핑의 19개 장점에 대한 응답자들의 동의수준 데이터를 요인분석으로 분석한 결과, ‘자연접촉으로 기분전환(요인 1)’, ‘새로움과 성취감(요인 2)’, ‘편리성(요인 3)’, ‘즐거움(즐길거리)(요인 4)’의 4가지 오토캠핑 선택 요인을 추출하였다. 4가지 오토캠핑 선택 요인이 오토캠핑장 이용 만족도(연간 오토캠핑장 방문 횟수)에 미치는 영향을 토빗(Tobit) 회귀분석으로 분석한 결과 ‘자연접촉으로 기본전 환’의 영향이 가장 크고, ‘편리함’, ‘즐거움’ 순으로 영향을 주었지만 ‘즐거움’은 오토캠핑장 이용 만족도에 통계적으로 유의미한 영향을 주지 않았다. 이는 오토캠핑장 설계·운영시 편의시설이나 놀이시설을 늘리기 보다는 주변의 자연을 훼손하지 않고 유지하도록 할 필요가 있음을 시사해 주는 결과이다.

본 연구보고서는 한국의 온라인 게임 산업이 세계무대에서 비약적으로 발전함에 따라 현재 파생되고 있는 몇 가지 법적문제 중 오토프로그램에 의한 폐해 또는 저작권법적 문제를 검토 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 오토프로그램은 이용자의 직접적인 노력없이 캐릭터를 자동적으로 조종하거나 게임의 속도 또는 효과를 변경하여 아이템 취득 및 레벨향상 등을 용이하게 해주는 특수한‘게임 핵(Game Hack)’을 말한다. 연혁적 기준 및 기술 분류상 기준으로 순차로 살펴보면, 종전의 PC게임이나 카트리지 게임과 달리 새롭게 등장한 온라인게임에서는 과거와 같은 해킹원리가 적용되기 어려웠던 결과 등장한 것이 오토프로그램이다. 본 연구보고서 제Ⅱ장은 먼저 오토프로그램의 경제적 파급효과를 분석한다. 실정법규의 내용을 떠나 현재의 한국사회를 기준으로 과연 오토프로그램의 공급행위를 허용하는 것이 타당한지, 그렇지 않은지에 관하여 근본적인 검토로부터 시작한다. 그 결과 오토프로그램은 단지 게임수행을 편하게 해주는 자동도구에 그치지 않고 정밀하게 설계된 온라인게임의 기본 생태계와 환경을 망쳐 다른 이용자들에게 피해를 줄 수 있는 도구라는 점, 게임을 직접 실행하는 시간을 줄여 중독을 예방한다고 하나 실제로는 오히려 게임에 쉽게 몰입하게 하는 수단으로 전락할 우려가 있는 점, 게임서비스 제공자들의 일부 허물을 끄집어 그들이 오토프로그램을 의도적으로 방기하였다고 보기는 곤란한 사정이 있는 점, 기술적 제어수단으로 오토프로그램을 근절하는 데는 게임의 오락적 성격을 지나치게 희생할 우려가 있는 점 등을 설명하고, 아울러 한국의 온라인 게임 산업이 가진 비교우위를 고려할 때 법정책적으로 게임기반을 해할 우려가 있는 오토프로그램을 규제하는 것이 타당하다는 견해를 밝혔다. 다음으로 제Ⅱ장 2.에서는, 미국의 대표적인 온라인게임인 와우(WoW)에서 사용된 오토프로그램을 규제한 연방지방법원의 MDY Industries V. Blizzard Ent. 판결(2008. 7. 14.자 약식판결과 2009. 1. 28.자 본안판결)을 간략히 소개한 다음, 저작권적 검토에 앞서 그 이외의 법률적 쟁점을 제3자에 의한 계약침해, 형법상 업무방해죄, 그 이외 약칭 정보통신망촉진법 혹은 게임산업진흥법의 관련규정 위반여부 순서로 살펴보았다. 그 과정에서 MDY판결에서도‘불법적인 채권간섭’이론에 의해 우리의‘제3자에 의한 계약침해’와 유사한 책임을 추궁하여 그 이론의 유용성이 생각보다 크다는 점, 최근‘수혈프로그램’공급행위를 업무방해죄로 단죄한 대법원판례를 감안할 때 오토프로그램의 공급도 이에 해당할 것이라는 점 등을 논증하였다. 본격적으로 제Ⅲ장 이하에서는 오토프로그램의 저작권법적 각종 쟁점을 검토하였다. 그중 제Ⅲ장 1.에서는 이용자가 오토프로그램 사용 시 복제하는 게임저작물 부분은 일시적으로 램에 저장되는 데 그치는데 우리 저작권법은 미국의 MAI판결의 입장과 달리 아직 일시적 저장을 복제권에 저촉되는 행위로 정하고 있지 아니하여 향후 한미자유 무역협정의 타결내용 반영 등 이를 수정한 입법이 이루어지기 전에는 법적책임 추궁에 난점이 있음을 밝혔다. 제Ⅲ장 2.에서는 온라인게임이용자의 지위를 과연 저작물을 양수한 자로 보아 소진원칙을 적용할 것인지, 아니면 단순히 이용허락권을 취득한 자에 불과하다고 보아 그 허락을 벗어난 행위는 저작권 침해문제가 발생할 것인지에 관하여 미국의 기준을 중심으로 설명하였다. 그 과정에서 미국의 경우 MDY판결이 그러하였듯이 권리자가 계약상대방과의 사이에‘이용허락의 범위 제한(limitations on the scope of the license)’을 분명히 정하였던 경우는 그렇지 아니한 경우와 달리 소진원칙에서 자유로운데다가 그 상대방이 미국저작권법 제117조의‘소유자’지위에 기한 복제면책 등 혜택도 누리지 못하게 함을 말하면서, 특히 현재 계류 중인 연방제9항소법원의 MDY 항소심에서는 위 양자의 경우를 구분하는 기준에 관한 제1심법원의 입장을 번복할 여지도 많음을 지적하였다. 이에 대비하여 본 연구보고서는 장차 한국에서 법적분쟁이 발생할 경우에 미리 대응하여 온라인게임서비스제공자가 취할 약관의 구체적 내용을 일부 제안하였다. 제Ⅳ장에서는 오토프로그램에 의한 게임의 변경이 2차적저작물작성권 및 동일성유지권의 침해에 해당되는지 여부를 점검하였다. 우선 판례, 학설에 비추어 오토프로그램의 사용으로 인한 상황은 원저작물에 다소의 수정∙증감을 가한 데 불과하다고 보여져 2차적저작물작성권의 침해는 성립되지 않는 것으로 판단된다. 그러나, 게임 저작자의 의사에 반하여 게임의 생태계를 근본적으로 위협하는 오토프로그램의 사용이 동일성유지권의 침해에 해당될 수는 있다는 점을 지적한다. 제Ⅴ장에서는 우선 접근통제형 기술적보호조치가 인정되지 아니하는 한국과 보다 포괄적으로 기술적보호조치를 보호해주는 미국 입법례의 차이점을 명확히 하였다. 그 다음, 접근통제형 기술적보호 조치에 해당된다고 하여 보호되려면 그에 앞서‘유효한 통제’가 존재하여야 하는데 그 때문에 이용자가 자신의 컴퓨터에 이미 저장한 결과로 자유롭게 접근할 수 있는 부분(문언적 코드 부분, 비문언적 구성요소 중 개개요소)에 관하여는 유효한 통제가 성립할 수 없음에 반하여, 이용자가 게임서버와 접속함으로써만 접할 수 있는‘동적인 비문언적 구성요소(dynamic nonliteral elements)’에 관하여는 유효한 통제가 존재하므로 이에 관한 기술적보호조치 침해도 가능함을 설명하였다. 한편 한국 저작권법이 이용통제형 기술적보호조치를 보호하고 있더라도 이용자들이 침해하는 행태가 일시적 저장에 그치는 이상 유효한 보호의 대상이 존재하지 아니하여 앞서와 마찬가지로 기술적보호조치 침해도 성립되지 아니한다는 난점을 지적하였다. 그러나, 오토프로그램의 사용에 의한 게임의 일시적 변경이 동일성유지권의 침해로 된다고 해석된다면 그러한 한도에서 동일성유지권의 보호를 위한 기술적보호조치의 침해여부가 문제될 수 있음을 지적했다. 끝으로 제Ⅵ장에서는 이상에 거론되는 책임들이 모두 이용자들이 직접 침해하여 부담하는 책임들임에 비하여 오토프로그램 공급자는 이런 직접적 침해를 가능하게 한 수단을 제공한 자로서 책임론에 다소간의 차이가 있는데 이는 결국 종전에 인터넷관련 서비스제공자들의 책임론과 마찬가지로 민법상 방조책임에 의하게 될 것으로 전망하였다.

MMORPG (Massively Multiplayer Online Role Playing Game) 시장은 급격히 증가하고 있으며 더불어 많은 발전을 이루고 있다. 하지만 그와 동시에 많은 게임 피해사례들이 증가하고 그 사례 또한 매우 다양화되고 있다. 그 중에서도 '봇(Bots)'은 사용자의 조작 없이 자동으로 작동하면서 게임의 몰입도 뿐만 아니라 보안 측면에서도 맡은 영향을 주고 있다. 따라서 게임 제공 업체에서는 클라이언트 단에서 packet을 분석하여 봇를 분별하려 하지만 클라이언트 단에는 사용자의 조작이 용이하므로 그 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 게임 서버 내에서 얻을 수 있는 사용자의 행동 데이터를 분석함으로써 실제 사용자 및 봇의 행동 패턴을 모델링하고 이를 비교하여 봇 검출에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 보다 향상된 비교 모델을 완성 하였다.