광해방지 기술개발사업은 한국의 광산지역 특성에 최적화된 조사 및 설계, 충전효율화를 위한 설계 및 시공, 자동화 계측 및 모니터링을 위한 현장실증을 토대로 기술상용화 기반의 연구를 추진하여 왔다. 1, 2단계 광해방지 기술개발 로드맵('07~'16)에서는 지반침하 안정성 평가방법, 충전재 및 충전기술 개발, 계측장비 개발의 성과목표를 달성하였다. 향후에는 지반침하 위험지역에 대한 체계적인 관리를 위하여 4차 산업혁명 시대에 걸맞은 지반침하방지 신기술 발굴 및 도입을 통해 기술력을 향상시키고 이와 병행한 사업추진 기술인프라를 강화시켜 나가고자 한다.
최근 대규모 택지개발 현장에서 굴착공정 중 매립폐기물이 발견되는 사례가 빈번히 발생되고 있다. 발생된 매립폐기물을 환경적으로 처리하기 전에는 대상지역의 개발사업을 진행할 수 없으며, 매립폐기물에 대한 처리대책을 수립하여 환경적이고 경제적으로 처리하여야 한다. 본 연구에서는 매립폐기물의 처리에 있어 단가 산정의 기본적인 계수가 되는 매립폐기물의 겉보기밀도와 체적환산계수의 상관관계를 분석하고자 하였다. 이를 위하여 ◯◯지역의 사용종료 매립지 10지점에서 매립폐기물을 채취하여 물리적성상을 분석한 후, 성상별 및 혼합폐기물의 겉보기밀도를 측정하였다. 매립폐기물의 겉보기밀도와 체적 환산계수의 상관관계를 분석하기 위하여, 매립폐기물의 겉보기밀도로부터 유추한 체적환산계수와 실측한 체적환산계수, 경험식에 의한 체적환산계수를 비교하였다. 분석결과, 겉보기밀도로부터 유추한 체적환산계수, 경험식에 의한 체적환산계수, 그리고 실측한 체적환산계수는 일정한 상관관계를 나타내고 있어, 겉보기밀도와 체적환산계수에 관한 기초자료로서 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
BIM facilitates data transparency and consistency through three-dimensional parametric modeling and promotes the accurate managing and sharing of project information. In Korea, however, BIM-based detailed design of architectural interior finishes required during the Construction Documents phase increases the burden on architectural firms due to frequent design changes and manual workload. Therefore, the purpose of this study was to establish rule-based modules using parametric modeling that automates repetitive tasks that occur during the detailed design of interior finishing. Interviews with practitioners were conducted to analyze the major finishing elements. Of these floors, walls, and ceilings, which were the most rudimentary and common items, were selected as the subjects of the study. The modules developed in this study have two functions. One is to create new finish types, and the other is the automatic modeling of new types into rooms. For these functions, parameters that belonged to each finish and room element in a BIM model were analyzed and valid parameters directly used for parametric modeling were derived. Then, based on these parameters, rule-based modules for three elements, I.e., floors, walls, and ceilings were constructed with Revit Dynamo, and the effectiveness of the modules was verified with a pilot test. In conclusion, this study suggested a series of processes for automatic finishing to improve the efficiency of BIM-based architectural detailed design of finishes and to contribute in solving the chronic problems occuring during current design processes.
연구목적: 시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 연구방법: 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 결론: 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.
As the world wind energy market grows rapidly, the productions of wind power generation equipment have recently increased, but manufacturers are not able meet this requirement. Particularly offshore wind energy industry is one of the most popular renewable energy sectors. To generalize welding processes, the welding automation is considered for steel structure manufacturing in offshore wind energy to get high quality and productivity. Welding technology in construction of the wind towers is depended on progress productivity. In addition, the life of wind tower structures should be considered by taking account of the natural weathering and the load it endures. The root passes are typically deposited using Gas Tungsten Arc Welding(GTAW) with a specialized backing gas shield. Not only the validation consists of welders experienced in determining the welding productivity of the baseline welding procedure, but also the standard testing required by the ASME section IX and API1104 codes, toughness testing was performed on the completed field welds. This paper presents the welding characteristics of the root-pass welding of high tensile steel in manufacturing of offshore wind tower. Based on the result from welding experiments, optimal welding conditions were selected after analyzing correlation between welding parameters(peak current, background current and wire feed rate) and back-bead geometry such as back-bead width(mm) and back-bead height performing root-pass welding experiment under various conditions. Furthermore, a response surface approach has been applied to provide an algorithm to predict an optimal welding quality.
본 연구는 하수슬러지 지렁이 퇴비화 장치 개발을 목적으로 재래식 지렁이 이용기술의 문제점 개선 및 지렁이 생리 생태를 이용하여 제작된 소규모 지렁이 퇴비화 장치의 성능평가을 통한 현장 적용 가능한 장치 설계 및 운영지표 설정을 위한 실험 결과 실험장치 성능평가에서는 하수슬러지 급이시 입자크기와 먹이 공급 층의 높이가 각각 5mm 크기와 10cm 두께로 급이 할 때 처리율이 가장 높았으며, 지렁이 적정 밀도는 20~25kg${\cdot}$지렁이/50kg${\cdot}$하수슬러지로 나타났다. 또한 분변토 분리효율은 지렁이 사육상 높이를 80cm으로 운영했을 때 분리효율이 가장 높게 나타났으며, 일 2톤의 하수슬러지 처리가 가능한 $5{\times}3{\times}1m$ 크기의 지렁이 퇴비화 장치 설계가 가능하였다.
Park, Ho-Sung;Park, Byoung-Jun;Kim, Hyun-Ki;Oh, Sung-Kwun
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.423-434
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2004
In this paper, we introduce a new topology of Self-Organizing Polynomial Neural Networks (SOPNN) based on genetically optimized Multi-Layer Perceptron (MLP) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. Let us recall that the design of the 'conventional' SOPNN uses the extended Group Method of Data Handling (GMDH) technique to exploit polynomials as well as to consider a fixed number of input nodes at polynomial neurons (or nodes) located in each layer. However, this design process does not guarantee that the conventional SOPNN generated through learning results in optimal network architecture. The design procedure applied in the construction of each layer of the SOPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or PNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomials, and input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between the approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented using pH neutralization process data as well as sewage treatment process data. A comparative analysis indicates that the proposed SOPNN is the model having higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.reviously.
본 연구는 '중소기업에서 내부 환경요인을 통한 Smart Factory의 핵심요인이 경영성과에 미치는 영향'에 대한 실증연구이다. 연구 목적은 Smart Factory 구축이 경영성과에 영향을 미쳐서 회사가 지속 발전하는데 기여하는지 검증하고, 국가적으로 추진하고 있는 Smart Factory 구축 확대 정책에 대해 제언하고자 한다. 절차는 Smart Factory를 구축한 중소제조기업의 실무자를 중심으로 설문을 받아 SPSS와 SMART PLS로 통계 분석하였다. 연구결과는 첫째, 기업 내부의 환경요인은 Smart Factory 핵심요인에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, Smart Factory 핵심요인은 경영성과에 긍정적인 영향을 미쳤다. 위의 입증을 통해서 기업의 환경요인을 고려한 Smart Factory의 핵심요인은 경영성과에 영향을 주는 것으로 나타나, Smart Factory 구축 성과의 이론적인 토대를 마련했다고 할 수 있다. 향후는 Smart Factory 구축방법 연구를 하고자 한다.
The growth in the number of single-member households is a critical issue worldwide, especially among the elderly. For those living alone, who may be unaware of their health status or routines that could improve their health, a continuous healthcare monitoring system could provide valuable feedback. Assessing the performance adequacy of activities of daily living (ADL) can serve as a measure of an individual's health status; previous research has focused on determining a person's daily activities and extracting the most frequently performed behavioral patterns using camera recordings or wearable sensing techniques. However, existing methods used to extract common patterns of an occupant's activities in the home fail to address the spatio-temporal dimensions of human activities simultaneously. Though multiple sequence alignment (MSA) offers some advantages - such as inherent containment of the spatio-temporal data in sequence format, and rapid identification of hidden patterns - MSA has rarely been used to extract in-home ADL routines. This research proposes a method to extract a household occupant's ADL routines from a cumulative spatio-temporal data log of occupancy collected using a non-intrusive method (i.e., a tomographic motion detection system). The findings from an occupant's 28-day spatio-temporal activity log demonstrate the capacity of the proposed approach to identify routine patterns of an occupant's daily activities and to reveal the order, duration, and frequency of routine activities. Routine ADL patterns identified from the proposed approach are expected to provide a basis for detecting/evaluating abrupt or gradual changes of an occupant's ADL patterns that result from a physical or mental disorder, and can offer valuable information for home automation applications by enabling the prediction of ADL patterns.
Wang, Chien-Chih;Ho, Chun-Ling;Wang, Her-Yung;Tang, Chi
Computers and Concrete
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제24권2호
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pp.151-158
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2019
The sustainable development principle of replacing natural resources with renewable material is an important research topic. In this study, waste LCD (liquid crystal display) glass powder was used to replace cement (0%, 10%, 20% and 30%) through a volumetric method using three water-binder ratios (0.47, 0.59, and 0.71) to make cement mortar. The compressive strength was tested at the ages of 7, 28, 56 and 91 days. The test results show that the compressive strength increases with age but decreases as the water-binder ratio increases. The compressive strength slightly decreases with an increase in the replacement of LCD glass powder at a curing age of 7 days. However, at a curing age of 91 days, the compressive strength is slightly greater than that for the control group (glass powder is 0%). When the water-binder ratios are 0.47, 0.59 and 0.71, the compressive strength of the various replacements increases by 1.38-1.61 times, 1.56-1.80 times and 1.45-2.20 times, respectively, during the aging process from day 7 to day 91. Furthermore, a prediction model of the compressive strength of a cement mortar with waste LCD glass powder was deduced in this study. According to the comparison between the prediction analysis values and test results, the MAPE (mean absolute percentage error) values of the compressive strength are between 2.79% and 5.29%, and less than 10%. Thus, the analytical model established in this study has a good forecasting accuracy. Therefore, the proposed model can be used as a reliable tool for assessing the design strength of cement mortar from early age test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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