국내의 유지관리 전략이 안정성 중심에서 성능중심으로 변화하고 있고, 그 기준에 맞추어 관련 제도와 법이 정비되고 있다. 성능평가에 기반한 자산관리를 도입하기 위해서는 구조물의 특성에 맞추어 성능을 평가할 수 있는 성능척도, 서비스수준 설정 등 관련 평가방법이 구체화하여야 하나 국내에서는 이러한 것들이 아직 구체화하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기존의 유지관리 절차와 연계해서 성능평가, 생애주기 비용분석, 성능척도, 서비스수준 등 자산관리를 하기 위한 전산화 모델을 제시한다. 자산관리 모델을 수립하기 위해 유지관리 및 안전진단 등에 필요한 매뉴얼, 업무절차, 전문가의 인터뷰 등을 실시하고 자료를 분석하였다. 본 시스템은 3개 모듈로 구성하여 기존의 유지관리, 안전관리, 자산관리를 별개로 운영할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 향후 자산관리를 도입하기 위한 공공기관의 참고자료로 활용될 수 있도록 구성하였다.
오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.
날로 악화되고 있는 주차문제의 개선을 위하여 지자체에서는 관련법에 의거하여 주차장 수급실태조사를 주기적으로 실시하고 있다. 하지만 기존 평가 방법에서는 조사방법의 한계로 인해 주차공급 및 규제에 의해 수요가 억제된 상태 하에서 발생하는 주차수요를 조사하고 있어, 주차 수급문제 진단의 핵심이 될 수 있는 대상지역 내 주차 이용수요의 발생 총량을 정확하게 파악할 수 없는 실정이다. 또한 현황연도만을 대상으로 분석을 실시하고 있어, 장래 주차 문제에 대한 예상과 분석에는 한계를 보이고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 기존 평가 방법과 차별성을 갖는 개선된 주차장 수급실태 평가 방법을 제시하고, 기존 평가 방법을 적용한 분석 결과와의 상호 비교를 통하여 개선된 평가 방법이 주차문제 개선을 위한 장기적 관점의 주차정책 수립에 유용할 수 있음을 보여준다.
코로나 이전 국내 면세산업은 2000년 이후 관광 수요의 증가와 함께 꾸준한 성장세를 보였다. 급증한 수요에 대응하기 위해 면세점들은 매출액 위주의 경쟁전략을 유지해왔으며, 이에 따라 효율적인 운영보다는 규모 측면의 성장을 위한 방안 수립에만 집중해왔다. 기존 연구에서는 면세상품 관련 마케팅이나 제도적 지원방안 수립에 관한 연구가 주를 이루었으며 실제 운영단계인 물류 관리 측면에서의 연구는 부족했다. 이에 본 연구에서는 면세점 운영의 효율성 향상을 위한 적정재고 수립 방식을 제시하기 위해 출국자 예측모형과 장래 상품 판매량을 선형회귀방정식을 활용하였다. 이와 더불어, 실증연구를 통해 본 정책을 도입할 때 기대효과를 비용적 측면과 현장 운영 측면에서 분석하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 면세점에서 발생하는 과다재고문제를 진단하고 공급주기를 개선함으로써 비용 절감 및 생산성 향상이 가능할 것으로 예상된다.
센서 데이터를 활용하여 설비의 이상 진단이 가능해졌다. 하지만 설비 이상에 대한 원인 분석은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 센서 기반 시계열 데이터 분류 모델을 위한 해석가능한 합성곱 신경망 프레임워크를 제안한다. 연구에서 사용된 센서 기반 시계열 데이터는 실제 차량에 부착된 센서를 통해 수집되었고, 반도체의 웨이퍼 데이터는 공정 과정에서 수집되었다. 추가로 실제 기계 설비에서 수집된 주기 신호 데이터를 이용 하였으며, 충분한 학습을 위해 Data augmentation 방법론인 Scaling과 Jittering을 적용하였다. 또한, 본 연구에서는 3가지 합성곱 신경망 기반 모델들을 제안하고 각각의 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 ResNet에 Jittering을 적용한 결과 정확도 95%, F1 점수 95%로 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 기존 연구 대비 3%의 성능 향상을 보였다. 더 나아가 결과의 해석을 위한 XAI 방법론으로 Class Activation Map과 Layer Visualization을 제안하였으며, 센서 데이터 분류에 중요 영향을 끼치는 시계열 구간을 시각적으로 확인하였다.
주기적인 건축물 안전진단은 구조적 안전성 및 잠재적 위험을 조기에 파악할 수 있다. 하지만 기존의 수집 방식은 비정형화된 형태의 주관적 데이터가 주로 사용되며, 노동집약적이고 시간 소모적이기 때문에 신뢰성이 떨어진다. 이에 본 연구는 3D 레이저 스캐너를 이용하여 건축물 노후 상태 정보를 수집하고 Building Information Modeling(BIM)으로 통합하여 시각화하는 방안을 제안하며, 순서는 다음과 같다: (1) 3D 레이저 스캐너와 파이썬 스크립트를 통한 데이터 수집, (2) Scan-to-BIM 프로세스, (3) 다이나모를 이용한 상태 데이터 시각화 및 정보 통합. 이를 통해 데이터 저장과 보고서 및 도면 작성 과정의 생략에 따른 시간 단축 효과를 확인하였다. 또한 시각화된 3D 모델은 건축물 유지관리자가 효율적인 결정을 할 수 있도록 한다. 이를 통해 유지관리 업무 효율성이 향상될 것으로 예상된다.
코로나 19가 장기화되면서 기존 학력 격차가 더욱 심화되고 있다. 본 연구의 목적은 담임교사에게 학업 성취도 분석을 통해 학년 및 학급 내 학력 격차 실태를 시각적으로 확인하고, 이를 활용하여 학력 격차를 개선하기 위한 수업 설계 및 방안 탐색에 도움을 주기 위함이다. 학생들의 학년 초 국어, 수학 진단평가 점수 데이터를 K-means 알고리즘을 활용하여 클러스터로 시각화하였으며, 그 결과 유의미한 군집이 형성된 것을 확인했다. 또한, 교사 인터뷰 결과를 통해서 학생의 학습 수준 및 학업 성취 확인, 개별 보충지도 및 수준별 학습과 같은 수업 설계 등 학력 격차 개선에 본 시스템이 유의미한 것으로 확인되었다. 이는 곧, 학업 성취도 데이터 분석 시스템이 학력 격차 개선에 도움이 된다는 것을 의미한다. 본 연구가 담임교사에게 학년 및 학급 내 학력 격차 개선 방안을 탐색하는 데에 실질적인 도움을 제공하며, 궁극적으로 학력 격차 개선에 기여하기를 기대한다.
본 논문에서는 IoT와 저 전력 장거리 통신(NB-IoT)기술을 적용한 차량관제용 단말기를 개발했다. 본 시스템은 주차중인 차량의 위치, 상태에 대한 정보를 수집하고, 저 전력 실시간으로 차량 소유자의 단말로 차량 상태를 전송하여 차량의 도난을 방지하고, 주행 중인 차량의 경우, 주행 속도, 급제동, 미끄러짐, 충격 등 차량의 1차 정보를 수집하여 서버로 전송하면 서버에서 관련 데이터를 분석하여 교통 정체, 도로 파손 안전사고 발생 등에 대한 2차 정보를 생성할 수 있으며, 주기적 알람 형태로 목적지의 예상 도착 시간을 전송하여 목적지에 차량의 정확한 도착 시간을 알 수 있다. 본 단말 장치는 차량용 IoT 게이트웨이로 차량 내부의 다양한 유무선 센서와 연결될 수 있다. 또한 자동차의 유지관리, 효율적인 운행과 차량들에게서 수집된 데이터를 민간 또는 공공부분에서 유용하게 활용할 수 있다.
디지털 트윈 기반 스마트 파이프 통합 관리 시스템은 자기진단 및 상태 감시 기능 센서 기능이 있는 수로 파이프를 지하에 매설하여, 이로부터 데이터를 전송받아 효율적인 운영 및 감시를 위한 통합 솔루션으로 스마트한 의사결정을 통하여 지하 상하 수도관을 혁신적으로 운영할 수 있는 시스템이다. 원격제어및 모니터링이 주요한 기능의 하나이기 때문에 어떻게 실시간으로 모니터링을 구성할 것인가 하는 사안은 중요한 이슈이다. 우리는 이를 위하여 특별한 실시간 기반의 에이전트 기능을 설계하였다. 본 논문에서는 이러한 이슈를 해결하기 위하여 센서 데이터들을 주고받는 전송 포인트를 기준으로 계층적 구조(Layered Architecture)를 제안하였다. 각각의 계층들에는 에이전트를 위치시키어 하위 계층을 바라보고 센서의 변화가 있는지를 실시간으로 주기적 감시를 진행하도록 하였다. 이에 대한 에이전트 시스템을 설계하고 개념모델 수준의 구현을 진행하여 우수성을 검증하였다.
시설물 상태평가는 시설물의 사용성을 평가하고, 진단 주기를 결정하는 중요한 과정이다. 현재 수행되고 있는 인력 기반 방법은 안전, 효율, 객관성에 대한 문제를 안고 있어 이를 개선하기 위해 영상을 이용한 딥러닝(deep learning) 기반의 연구가 수행되고 있다. 그러나 시설물 손상 데이터는 발견하기 어려워 다량의 시설물 손상 학습 데이터를 구축하기 어렵고, 이는 딥러닝 기반 상태평가에 한계로 작용한다. 본 연구에서는 영상 기반 시설물 상태평가의 학습 데이터 부족으로 인한 어려움을 개선하기 위해 파운데이션 모델(foundation model) 기반 2-step 시설물 손상 분석을 제시한다. 시설물 상태평가의 요소를 객체화와 정량화로 세분화하고, 정량화 단계에서 영상 분할(segmentation) 파운데이션 모델을 적용하였다. 본 연구의 방법은 기존 영상 분할 방법 대비 10% 포인트 이상 높은 mean intersection over union을 나타냈고, 특히 철근 노출의 경우에는 40% 포인트 이상의 성능 개선을 보였다. 본 연구의 방법이 학습 데이터 구축이 어려운 도메인에 성능 개선을 가져올 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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