프리캐스트 콘크리트는 현장작업을 최소화하고 공사품질을 보장할 수 있으며 공사기간을 단축시킬 수 있는 장점을 갖고 있다. 특히 계단실의 경우 재래식 거푸집을 사용할 경우 골조공사의 품질저하와 다수의 인력투입에 따른 생산성의 저하 및 시공의 어려움 등의 문제점이 있다. 본 연구에서는 PC 계단 접합부 상세를 개발하고, 제안한 접합부의 일체성확보와 사용성 및 안전성을 검증하기 위해 구조성능실험을 수행하였으며, 단순 핀접합 실험체에 비해 구속도의 증가, 내력, 강성 및 연성의 증가를 확인할 수 있었다.
B2B Marketplace상에서의 거래에서 나타나는 주요한 특징은 다품종 및 대량의 물품 거래가 n:n거래 관계에 놓여있다는 점과 거래자가 원활한 거래 및 기업 내 관리를 위해 각자의 전자 카탈로그를 이용한 거래를 원한다는 정이다. 하지만 개별적인 전자 카탈로그 사용과 미흡한 표준안은 전자 카탈로그 상호 연계의 걸림돌이 되어 시장 형성의 걸림돌이 되고 있다. B2B Marketplace는 표준 분류체계를 중심으로 거래 대상 상품을 재분류하여 구매 당사자간의 거래 대상 물품에 대한 상호 애핑을 지원하는 방법 등으로 이를 충족시키려 하고 있다. 하지만 요청되는 다량의 물품에 대해 매번 분류를 수행해야 하는 고비용의 작업이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 기계학습 기법을 이용한 전자 카탈로그 상품 자동분류기를 모델링하고 이를 구현하는 것에 초점을 두었다. 상품의 속성별로 분류에 끼치는 영향력이 다론 것이라는데 착안하여 전자 카탈로그를 상품 단위로 재 모델링 하였으며 속성별 정보가 풍부하지 못한 정물 극복하기 위하여 속성값을 어휘 단위로 구분한 데이터를 추가 하는 확장 모델을 정의하였다. 또한 해당 모델을 학습시키기 위한 알고리즘으로는 속성별로 다른 가중치를 부여 할 수 있도록 확장된 Naive Bayesian Classifier를 고안하였다. 그리고 이론 B2B Market Place상의 실 데이터에 적용하여 고안된 모델의 유효성을 검증하였다.
본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. AW(AutoWiping) 기능이란 차량 앞창(Windshield)에 빗방울이 맺히게 되면 광신호의 산란으로 인해 수광부에 들어오는 감소되는 광신호의 정도에 따라 차량 와이퍼의 속도를 결정해 주는 기능이다. 빗방울이 많이 맺힐수록 광신호는 감소되며 와이퍼는 더 빠른 속도로 작동을 하게 된다. 여기서 강우센서가 강우량이 많으면 감소된 광신호 데이터를 표출하는 현상을 이용하여 강우정보를 생산한다. 강우센서는 총 8개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 10분이면 약 120만 개의 데이터가 생산되게 된다. 이 대량의 데이터에서 정확한 강우량을 산출하기 위해 강우센서의 초기값과 와이퍼 이동시 발생하는 순간 이상치를 제거해야 한다. 하지만 일일이 수백만 개 이상의 데이터에서 모든 이상치를 제거하는 작업은 불가능하다. 따라서 이상치를 포함한 회귀 분석 방법을 연구하였고, 인공강우 발생기를 이용하여 광신호를 강우량으로 환산하는 2가지 회귀식이 유도되었다. 이들은 각각 이상치를 모두 포함시켜 독립변수(광신호)에 따라 종속변수(강우량)의 값이 변화하는 관계를 나타내는 선형회귀분석(model 1), 임계치를 정하여 일정 이상치가 제거된 신호만 통과시키는 대역통과 필터링 분석(model 2)으로 유도된 회귀식을 실강우에 회귀식을 적용하여 정확도를 분석하였다.
IT산업과 통신기술의 발달과 더불어 오늘날 전자상거래 분야는 해를 거듭하며 실로 방대한 규모로 발전해왔다. 전자상거래 기술의 발달은 전혀 새로운 작업환경 및 보다 더 확장된 상거래 환경을 제공하며 현대인의 가치관, Lifestyle의 변화를 불러와, 결과적으로 현대의 젊은 세대 층에 새로운 사회적 Trend를 형성하기에 이르렀다. 본 논문 에서는 전자상거래 마케팅 분야에서 주목받는 소비집단인 신세대 직장인들의 소비 Trend와 사회전반적으로 형성된 개인주의적 성향이 가치관 변형에 끼치는 영향에 대해 조명하고, 사회구성원으로서 결여된 유대의식과 이질적 삶으로 인해 변형된 삶의 가치관 회복을 위한 Therapy Marketing을 제안, 분석한다.
효율적인 보안관제센터 운영을 위해서는 보안관제 대시보드의 표준화가 반드시 필요하다. 보안관제 대시보드는 24시간 365일 내내 함께 생활해야 하는 보안관제근무자들에게 많이 활용되도록 구성해야 한다. 또한 보안관제센터의 업무활동을 종합적으로 표출할 수 있어야 한다. 추가적으로 보안관제센터의 업무활동들을 쉽게 설명할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 논문에서 사례기관에 실제 적용한 봉쇄·탐지·대응 기반의 보안관제 대시보드 디자인을 설명하고자 한다. 이를 통해 불필요한 귀빈 맞춤형 대시보드 구성작업에 대한 노력과 시간을 줄이고 보안관제센터의 효율적인 운영에 이바지하고자 한다.
상수도관의 노후화 등으로 발생하는 누수는 안정적인 급수운영을 저해하고 경제적 손실을 발생시킬 뿐만 아니라 지반 침하 등 2차 피해가 발생할 수 있다. 상수도관 누수는 배관 내·외부 부식으로 발생하는 핀홀(Pin Hole)로 인한 관통누수, 강관 용접 시 발생하는 시공불량, 볼트 및 고무패킹 등 부자재의 노후화, 굴착 등 작업에서 발생하는 물리적 충격 등 여러 원인으로 발생할 수 있다. 상수도관에서 누수가 발생할 경우, 관 내부수가 관 밖으로 유출되어 발생하는 파열음, 유출수와 지반과의 마찰로 인한 진동 및 소음 등이 발생할 수 있다. 청음식, 상관식 누수탐사와 같은 기존 누수탐사 방식은 전문가의 경험에 대한 의존도가 매우 높으며, 기존 장비의 특성상 비금속관 및 대구경관 등 특정 환경에서는 적용이 어려우며, 효율적인 탐사가 쉽지 않은 실정이다. 이에 대한 해결책으로 본 논문에서는 상수도 누수가 의심되는 구간을 대상으로 실시간 누수음 데이터 수집 및 인공지능(Artificial Intelligence) 분석을 실시하여 기존 조사방법보다 효율적이고 신뢰성 있는 누수탐사를 수행한 사례를 분석하고자 한다.
The purpose of this study was to investigate and compare the impact of engine load on the emission characteristics of excavator engines, with the aim of improving the method for calculating the emission inventory of construction machinery. The engine load in excavators is directly correlated with the operational workload, and variations in the load factor (LF) can significantly influence the emission inventory. Thus, on-board diagnostic (OBD) data from an excavator at a construction site were systematically collected to measure engine output and emissions. The results revealed discernible differences in emissions based on engine load, even when the average excavator engine performance remained constant. This highlights the significant influence of the type and characteristics of the work being carried out on emission characteristics. Making realistic adjustments to the LF used in emission calculation formulas emerges as a crucial strategy for environmental improvement. Moreover, the analysis of the effects of engine load on emissions from excavators provides valuable insights for enhancing environmental protection measures.
항공 산업의 발전으로 개인의 해외여행의 부담이 낮아져 각국의 왕래가 많아지고 있으며 사람들이 느끼는 국가 간 거리감이 크게 축소되고 있다. 또한, 화물의 운송이 활발해지며 이와 함께 화물 항공 물류량이 크게 늘어가고 있다. 항공물류 절차 중 화물적재는 사람들이 작업하고 적재 실수로 인한 사고들이 발생하는 것을 알고 이를 개선하고자 본 연구를 선정하게 되었다. 본 연구를 통해 구현할 '항공기 자동 중량평형 알림 시스템'은 평형 상태일 때 항공기 화물실 각 위치의 무게를 측정하고 적정 평형 값을 계산해 스크린에 출력하고 적정 평형 한계를 초과할 경우 경고음과 스크린을 통해 적정 평형이 아님을 알리는 방식으로 작동된다. 이러한 방식을 통해 조종사와 운항관리사, Load Master들이 잘못된 적재로 인한 화물의 위치를 수정하여 화물적재 과정의 안전핀 역할을 할 수 있다. 따라서 우리는 과제 개발에 따른 기대효과 로 항공사에서 여객기, 대형 수송기 등에 시스템을 추가하여 평형으로 인한 사고를 미연에 방지할 수 있다.
본 논문에서는, 선박의 접/이안 과정을 모니터링 할 수 있는 인공지능 기반의 시스템에서 항만 작업 준비 및 선석 스케줄링 효율성 향상을 위해 계선줄 인식을 통한 접/이안 시간을 인식 하고자 한다. 기설계된 인공지능 모델의 개선을 통해 입력 이미지에서 계선줄을 추출할 수 있고, 계선줄이 선석에 도달 또는 떨어지는 시점을 인식하여 정확한 선박의 접/이안 시간을 제공할 수 있다. 개발 모델은 실환경 데이터를 이용하여 계선줄 인식이 가능함을 결과를 통해 확인하였다.
발파작업시 발생하는 진동 소음은 주변에 존재하는 보안물건에 손상을 입힐 수 있다. 또한, 사람 및 가축에게 정신적으로 피해를 줄 수 있다. 그래서 피해가 예상되는 보안물건의 특성을 고려하여 허용 진동 소음 기준을 설정하여 관리하고 있다. 특히, 어패류는 수중에서 생활하기 때문에 지표면에서 사육되는 동물보다 더욱 진동에 대하여 민감하게 작용하는 것으로 알려져 있다. 본 논문의 현장에서는 발파지점으로부터 약 840m정도 떨어진 지점에 대규모 장어 양식장(이하 양만장)이 존재하고 있다. 그래서, 현장 발파작업시 진동 소음으로 인한 피해가 우려된다. 본 논문에서는 발파 작업을 수행하기 전 설계단계에서 실규모 시험발파를 수행하여 양만장의 발파진동 소음을 측정하였다. 그 결과 발파소음은 설정한 허용기준 이내로 나타났다. 그러나 발파진동이 허용기준을 초과하였다. 따라서, 발파진동에 대해서는 기존의 경험적 방법을 통해 영향검토를 수행하였다. 그리고 새로운 3차원 수치해석방법을 통해검증하였다. 이 검토과정을 간략히 서술하였다. 그리고 양만장과 같이 발파진동 소음에 민감한 보안물건 주변 발파설계시의 발파진동 영향검토 방법을 제안하였다. 또한 발파진동 소음제어 설계방법을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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