2003년과 2005년 각각 하수슬러지 및 음식물쓰레기 직매립이 금지되는 시기에 지렁이를 이용한 유기성폐기물처리기술은 환경 친화적 처리방법으로 유기성폐기물 처리비용적 측면에서도 매우 저렴한 처리방법으로 이용되고 있는 기술이다. 그러나 지렁이 이용기술은 도입초기의 이용기술이 현재에도 적용되고 있으며, 체계적인 연구 및 정책적인 지원의 부족 등으로 지렁이 퇴비화 산업의 발전에 많은 영향을 미치고 있다. 따라서 향후 지렁이 이용기술의 보급과 아울러 지렁이 퇴비화 산업의 발전을 위하여 기술적인 문제점인 과대한 사육부지이용 및 처리공정의 자동화 연구가 필요할 것으로 판단된다. 또한 지렁이 이용기술의 체계적인 연구와 국가적 차원의 정책적인 지원방안이 필요하다.
기존의 도저 생산성 연산 모델은 각각 서로 다른 입력변수, 공식, 생산산성 보정 요인 및 실험 데이터를 사용한다. 본 논문은 PLS모델과 Caterpillar 모델로 부터 취득한 생산성 결과를 구체적으로 서술함으로써 산업표준으로 인정 될 수 있는 방법론을 제시한다. 본 방법론은 현장으로부터 수집한 입력 변수, 성능차트, 그리고 각 수식들을 확인하고 이들을 단일 계산도구로써 구현한다. 본 연구는 그래픽 추정에 대한 의존도를 제거함으로써 PLS모델이 Caterpillar 모델에서 사용되고 있는 수계산 프로세스를 대체 할 수 있음을 검증하였다. Caterfillar 모델을 PLS 모델로 대체하고 각 과정들을 함수로 대체하는 것은 현장정보를 실시간으로 수집하고 적시에 도저의 생산성을 평가할 수 있도록 기여한다. 본 연구를 통해 연구원과 실무자들은 현장의 생산성 보정요인들을 효과적으로 처리하고 이로부터 생산성을 제어할 수 있도록 한다. 본 방법론은 프로젝트 적용 사례를 통해 실용성과 유효성을 검증하였다.
지반의 전단파 속도 주상도를 도출하는데 있어 다운홀 기법은 하나의 시추공을 이용하고 간단한 지표면 가진원을 사용하므로 매우 경제적이다. 따라서 학교와 현업에서 지반조사 및 연구 목적으로 널리 사용되고 있다. 그러나 올바르지 못한 장비의 구성과 해석과정으로 인하여 결과의 신뢰성에 문제가 있어왔다. 본 연구에서는 다운홀 기법의 상호검증시험(Round Robin Test)을 통해 참여 기관에 대해서 각각의 실험 장비와 결과 해석 과정에 대해 비교함으로써 문제점에 대해 분석하였으며 이를 바탕으로 최적의 수행 시스템을 구성하였다. 효율적인 가진원을 제작하고 적절한 감지기를 도입 혹은 제작하였으며 노트북 기반의 신호 획득 시스템을 구축하였다. 신호 획득 및 관리 프로그램, 결과도출 프로그램을 통해 현장에서 효율적으로 실험을 진행하고 신뢰성 있는 최종 결과를 신속하게 도출할 수 있도록 하였다. 구성된 수행 시스템을 이용하여 현장 적용 실험을 수행하였으며 그 효율성을 확인할 수 있었다.
최근 대규모 비즈니스 시스템을 효율적으로 운영하고 자동화하기 위해 기법으로 BPM과 SOA의 융합이 제안되고 있으며 운영데이터로부터 매일 의미 있는 정보를 생성할 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 BPM-SOA 융합을 통해 비즈니스 프로세스 자동화 방법론을 제시하고 실제 프로젝트 관리 비즈니스 프로세스를 구현하여 검증한다. BPM-SOA 융합은 약 결합된 시스템 구조를 통해 향상된 확장성과 생산성을 제공하며 잦은 변경과 프로세스 재사용에도 장점이 있다. 그 다음, 기존 시스템에 새로운 비즈니스 프로세스가 추가될 때 시스템의 확장성을 분석한다. 마지막으로 의사결정을 지원하기 위한 SAP 비즈니스 인텔리젼스를 이용하여 BPM에서 생성된 데이터를 분석한다. 비즈니스 인텔리젼스는 의사결정에 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 비즈니스 프로세스 최적화 기회를 제공한다.
광산은 자원확보를 위한 중요한 기반시설이지만 운영과정에서 근로자의 안전문제가 발생할 수 있고, 지반침하와 같은 재해가 발생할 수 있다. 최근 광산 규모의 대형화와 기계화로 인해 채광공정이 과거에 비해 매우 복잡해져 체계적이고, 안전한 광산 운영을 위해 광산에 대한 정확한 공간정보 구축이 필요한 실정이다. 기존의 광산공간정보는 주로 토털스테이션을 이용해 구축되어 왔지만 이 방법은 목표물을 일일이 시준하고 측정해야 하기 때문에 많은 작업시간이 필요한 단점이 있다. 본 연구에서는 토털스테이션과 3D 레이저 스캐너로 광산에 대한 데이터를 취득하고, 형상 정합 방법을 이용하여 광산공간정보를 구축하고자 하였다. 토털스테이션의 기준점 측량성과를 적용한 일부 영역의 고정식 스캐너 데이터를 이용하여 이동식 스캐너로 취득된 넓은 지역에 대한 정확한 성과를 효과적으로 구축할 수 있었으며, 구축된 광산공간정보의 정확도 평가를 통해 평균 0.083m의 편차를 보임으로써 연구결과의 적용성을 제시하였다. 연구를 통해 구축된 포인트클라우드 형태의 성과물은 갱내 형상의 가시화, 거리, 면적, 경사도 등 정량적인 분석과 단면 형상에 대한 도면 생성의 자동화 등이 가능하여 광산관리의 효율성 향상에 기여할 것이다.
그린 IT는 IT 기반의 친환경 기술을 포괄하는 개념으로서 넓은 범위에서는 유해물질 대체, 에너지 효율화, 대체에너지 등 친환경적 기술을 의미한다. 현재 IT 산업의 흐름은 서버발열 및 데이터센터 에너지 절감 방안 등에 초점을 맞추어 그린 IT를 정의하고 있다. 본 연구는 문헌조사를 통해 그린 IT의 개념을 정의하고, 그린 IT가 나타난 배경과 필요성을 통해 현재 IT시장에 새롭게 등장한 그린 IT의 이슈 및 각 나라별 전략 및 국내의 전략을 비교분석하였다. 이를 구체적으로 살펴보면, 최근 IT 및 데이터센터 시장 전반 향후 변화 및 흐름을 볼 때 그런 IT는 그런 데이터센터 도입에 초점을 맞추어 사업의 방향과 전략을 수립하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 국내외 기업의 그린 데이터센터 도입을 통한 그린 IT 구축 사례를 통해서 그린 IT 도입기준과 필요조건, 환경평가 및 설계 그리고 구체적인 추진전략과 향후 과제를 제시하였다.
항공사진 촬영량이 증가함에 따라 품질검사 자동화의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기법으로 항공사진 내 구름을 분류 또는 탐지하는 실험을 수행하였고, 또한 위성영상을 학습자료에 포함시켜 분류 및 탐지를 수행하였다. 실험에 사용한 알고리즘으로는 GoogLeNet, VGG16, Faster R-CNN과 YOLOv3을 적용하여 결과를 비교하였다. 또한 구름이 포함된 오류영상 확보의 현실적 제한을 고려하여 항공영상만 존재하는 학습 데이터세트에서 위성영상을 활용한 추가학습이 분류 및 탐지정확도에 영향을 미치는지도 분석하였다. 실험결과, 항공사진의 구름 분류와 탐지에서 각각 GoogLeNet과 YOLOv3 알고리즘이 상대적으로 우월한 정확도를 나타냈고, GoogLeNet은 구름에 대한 생산자정확도 83.8% 그리고 YOLOv3는 구름에 대한 생산자정확도 84.0%를 보여주었다. 또한, 위성영상 학습자료 추가가 항공사진 자료의 부족 시 대안으로 적용가능 함을 보여주었다.
본 연구는 인삼재배 해가림 시설의 실태를 조사하여 시설의 구조 및 환경 공학적인 특성을 분석하고, 개선 방안을 도출하여 환경조절형 인삼재배시설의 개발을 위한 기초자료 제공을 목적으로 하였다 6개 인삼 주산지를 대상으로 현장실측 및 설문조사를 수행하였으며, 그 결과를 분석하여 뼈대구조의 재질에 따라 목재시설과 철재시설로 분류하고, 기둥과 서까래의 연결방식에 따라 전후주연결식과 후주연결식으로 분류하였으며, 도리와 보조도리의 세부구조에 따라 프레임식과 케이블 식으로 구조를 유형화하였다. 시설구조의 실측조사결과 기둥과 서까래는 대부분 표준 규격 이상의 단면을 사용하고 있었으나, 도리와 보조도리는 규격 미달이 많았고 이를 전혀 설치하지 않은 경우도 상당수 있어 이 부분에 대한 보강이 필요한 것으로 판단되었다. 시설의 폭과 높이, 기둥의 설치간격 등은 대체로 표준형과 비슷한 규격으로 설치하는 경향이었으나 편차가 크고, 구조적으로 취약한 부분도 상당수 있으므로 자재의 규격화와 시공 및 조립방법의 표준화가 필요하고, 폭설에 대한 대책과 보강설계가 가장 중요한 구조개선 사항으로 판단되었다. 환경관리 부분에서는 관수기준 설정 연구가 시급하고, 가장 힘들고 시간이 많이 소요되며 기계화 및 자동화가 요구되는 작업은 해가림 시설의 설치인 것으로 조사되었다. 따라서 설치비가 저렴하고 구조적으로 안전하며, 작업성이 양호한 동시에 환경조절 이용이한 인삼재배시설의 개발이 필요할 것으로 생각 되었다.
도로면 크랙실링 공법은 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수할 수 있으므로 도로면 유지보수 공법의 하나로 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 재래식 크랙실링 공법은 도로상에서 작업이 수행되므로 매우 위험하고, 노동 집약적이며, 노무자의 숙련도에 의해 작업 품질 및 생산성에 큰 영향을 받는 문제점이 있는 것으로 분석되었다. 따라서 국내외에서는 재래식 크랙실링 공법을 자동화하기 위해 다양한 형태의 자동화 장비를 개발해 오고 있으나 실용화 실적은 매우 제한적인 것으로 조사되었다. 이는 기존에 개발된 크랙실링 자동화 장비의 작업 대상 크랙이 한정적이며, 실작업 영역이 좁아 작업 생산성이 낮고, 말단장치의 성능이 현장 요구수준을 만족시키지 못했기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 재래식 크랙실링 공법 및 기존에 연구 개발된 도로면 크랙실링 자동화 장비 개발 현황 분석을 통해 국내 건설 환경에 적합한 도로면 크랙실링 자동화 장비 개발을 위한 고려사항을 도출하고, 도로면 크랙실링 자동화 장비 구성 요소 중 크랙실링 작업 공간 이동을 위한 핵심 하드웨어 기술인 본체 프레임(머니퓰레이터)과 공기 분사, 실런트 분사 및 압지 작업을 수행할 수 있는 말단장치에 대해 상세설계 및 하드웨어 제작을 수행하였다. 본 연구를 통해 제안된 도로면 크랙실링 자동화 장비 본체 프레임과 말단장치는 기존 시스템이 가지고 있는 문제점을 해결할 수 있고, 국내 도로 상황과 규정에 부합되도록 설계 및 제작되어 크랙실링 자동화 장비의 실용화 가능성과 범용성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라의 농업용 저수지는 국가 주요 기반시설 중 하나로 국민의 삶에 중요한 역할을 수행하고 있다. 하지만 노후화된 저수지가 인명과 재산에 대한 위험 요소로 작용하고 있는 실정이다. 현재 전국에 40년이 넘은 노후화가 진행된 크고 작은 댐과 저수지가 건설되어 있다. 전국에 건설된 댐, 저수지의 관리주체는 여러 기관으로 나눠져 있다. 따라서 비용과 시간적 문제로 모든 댐, 저수지의 관리가 어려운 실정이다. 그렇기 때문에 적은 관리 인력과 전문지식이 부족한 현장의 관리자도 다수의 저수지에 대하여 위험요인을 신속히 파악하고 시설물을 상태를 파악할 수 있는 소규모 저수지에 최적화된 안정성 평가 시스템이 구축되어야 한다. 본 연구에서는 위험인자로 침투, 누수, 침하, 활동, 균열, 침식으로 항목들을 선정하였으며 항목들의 위험도를 평가하기 위해 다기준 의사결정(Multi-Criteria Decision Making : MCDM) 방법 중 하나인 계층적 분석 과정(AHP) 기법을 활용하였다. 분석 결과 침투, 누수, 균열, 활동, 침하, 침식 순으로 나타났다. 산정된 가중치를 활용하여 사전에 간편한 방법으로 댐 저수지 붕괴 위험도를 평가하여 정밀진단 우선순위를 결정 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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