확한 토공량 설계를 위해서는 충분한 량의 지반조사 자료가 필요하나 비용적인 문제로 인하여 제한적인 지반조사가 수행되고 있다. 정확한 토공량 예측을 위해서 지반의 층상정보를 추정하는 것은 중요한 사항이며, 이러한 제한적인 지반조사 데이터로부터 정확한 토공량 예측을 위해서는 지구통계학적(geo-statistical) 분석방법으로 지반 층상정보를 예측할 수 있다. 또한, 기시추된 지반 층상정보를 활용하여 기계학습을 통하여 모델을 학습하여 미시추된 지반 층상정보를 예측할 수도 있는데, 본 논문에서는 인공신경망을 통하여 미시추된 지반 층상정보를 예측하고 기존의 정규 크리깅 기법과 성능을 비교한다. 이를 위하여, 84공의 지반 층상정보를 활용한다. 84공의 지반 층상정보의 데이터셋 중에서 75공을 학습 데이터셋으로 활용하였고, 나머지 9공을 검증 데이터셋으로 활용하였다. 검증 데이터셋의 실측된 지반 층상정보와 정규 크리깅 기법과 인공신경망으로 예측된 지반 층상정보를 비교 분석한다.
Currently drilling investigation and the SPT in parallel not only organization and peculation sincerity quality historian of test to be old the data was abundant with the site ground investigation test which is representative and the research of empirical formula in compliance with many scholar was accomplished and was come. The data which is like this wide is used with geotechnical engineering data of plan and space-time of the field which is various. SPT with tentative voluntary skillful degree record method of variety and technical expert of equipment, according to site conditional is consistent the quality of ground condition but cannot be made to show there is a tendency and specially the point whose is difficult actually accurately to follow the interval which decides in quality as a matter of tentative standard of drill and the test in parallel and a tentative method exists. From the research which sees consequently also the skill of variety and technical expert of equipment of SPT, strong point of the SPT automation logger will be able to complement the problem point of quality etc. of site condition under comparison analyzing should have been boiled about SPT of existing and tentative methods and N-value.
Construction of reinforced concrete structures required massive amounts of concrete and steel rebar. The current procedure to estimate the quantity of rebar requires tedious and time-consuming manual labor. Consequently, this circumstance made the engineers vulnerable to error and mistake, which led to the rebar waste. No system that is capable of automatically calculating rebar length has yet been developed Thus, this study proposes a preliminary investigation of automatic rebar length estimation of beam element by using BIM-based shape codes drawn in Revit. Beam is chosen due to its complexity in the rebar arrangement. In addition, the development of this study could assist engineers on the construction site and effectively contribute to the minimization of rebar waste in the future.
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.
대규모 공익사업 중에 필수불가결하게 발생하는 보상업무는 최근 공사가 늘어남에 따라 점차 규모가 늘어나고 있으나 절차가 복잡하고 수작업으로 관련 작업을 진행하고 있어 체계적인 보상업무가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이 때문에 다양한 민원 발생으로 인한 공기지연, 보상업무 관련 비리 존재, 과거 보상자료 이력 추적 불가 등 다양한 문제들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 전문가 심층 면담 및 설문 등을 통해 보상현황 단계별 문제점을 도출하였고 이를 근간으로 STEEP 분석 및 Issue Tree를 도출하여 보상업무를 첨단화 할 수 있는 ICT 기반 3대 핵심기술 및 10개의 기술니즈를 선정하였다. 선정된 3대 핵심기술은 빅데이터 기반 의사결정 및 예측기술, 최신 계측장비 기반의 첨단화기술, 개방형 클라우드 기반 보상플랫폼 기술이다. 도출된 기술을 보상업무를 진행하고 있는 기관에 도입하기 위해 기관별 정보화 현황 조사결과를 근간으로 사업시행자별 기술 확산 가능성을 제시하였다. 향후 본 논문에서 도출된 핵심기술을 근간으로 보상업무 첨단화가 가능한 프로토타입을 제작하여 기관별로 적용하고 이에 대한 효과분석을 진행하는 것이 필요하리라 판단된다.
Robot related injuries in industrial accidents statistics during 2008~2010 have accounted for a total of 109 cases equivalent to 30~40 cases for each of those years. The number of injured compared to the dissemination of industrial robots(51,302 units/2004) can be regarded as quite low. However, the fatal injuries sustained by 7 (6.4%) out of 109 cases paints the stark reality of robot-related accident fatalities. It is a sad probability that as the automation process expands its use of industrial robots which have increased significantly in demand, the incidence of workplace accidents will also increase. Therefore, the incidence of accidents throughout the period of 2008~2010 has been analysed to prevent the injuries due to the increased use of industrial robots. In the analysis, the injuries occurred during the industrial robot operation accounted for 45.9% of the entire accidents. Thus, we examined the present status of the industrial robot operation to analyze the root cause of accidents occurred in our studied time period. We looked at a total of 469 workplaces. 456 workplaces responded in the year 2009 and survey studies were implemented at 13 of the 29 workplaces where work injuries were sustained in the year 2010. Even where protective measures and interlock devices were in place, our studies indicated that workers could access the robot area to perform the tasks in 188 sites(40.1%). Also, the 143 sites(30.5%) had control measures and equipment located in the safety fence. In addition, the robots found at 164 sites(35.0%) could be restarted without additional restarting operation. These three causes accounted for most of the workplace injuries during the industrial robot operations. Futhermore, we confirmed the fact that the protective measures of the current safety regulations were not strictly enforced. Based upon our studies and the investigation of the present status of the industrial robot operation, higher standards in training and supervision of workers in the robot operation must quickly be met in order to prevent these industrial injuries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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