본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.
우리나라 건설 산업은 건설 인력의 부족 및 노령화, 타 산업분야에 비해 낮은 생산성, 높은 산업재해율 등이 있다. 국토교통부에서는 4차 산업혁명을 대비하고, 건설산업의 생산성 향상을 위해 건설자동화, 혁신성장동력을 정하고 이에 대한 투자를 확대하고 있다. 도로건설 분야에서 새로운 기술들이 활용되기 위해서는 기술에 대한 정확도 검증과 공종별 적용성에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 관련 작업규정을 기준으로 모바일맵핑시스템의 정확도를 검증하고, 도로 시공현장에 대한 데이터 취득 및 분석을 통해 도로 시공측량에 대한 모바일맵핑시스템의 적용성을 제시하고자 하였다. 정밀도로지도 제작 작업규정에 따라 연구에 활용한 장비의 정확도를 검증하였으며, 수평 및 수직 방향에 대한 최대 오차가 10cm 이내로 연구에 활용한 모바일맵핑시스템의 도로 시공측량 적용 가능성을 제시하였다. 또한 시공측량을 위한 데이터 취득 시간에 대한 기존 방법과의 비교와 시공측량 성과물 제작과 heatmap 및 토공량 산정을 통해 모바일맵핑시스템을 이용한 도로 시공측량 활용의 가능성을 제시하였다. 향후, 모바일맵핑시스템의 도로 시공측량 활용은 건설공사의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
본 연구는 학습방법으로서의 하부루타가 아닌 하브루타의 배경적 의미와 학습문화 속에 함축된 평생 학습의 본질적 의미를 탐색하고자 하였다. 하브루타와 관련된 선행연구는 주로 학습자들의 학습 흥미도를 높이고 창의성 및 이해도, 문제해결능력을 위한 교수방법으로 연구되는 경향이 있다. 그러나 하브루타는 비단 하나의 학습방법이 아닌 유대인의 지속성장에 동력이 되는 학습문화라 할 수 있다. 가정의 요람에서부터 시작된 문화 속에서 평생의 삶을 위해 학습하는 방법과 사고의 과정을 체화함으로 언제 어디서 누구나 학습할 수 있는 그들만의 학습문화를 이루었다. 이에 본 연구는 국내외 관련 자료와 선행 연구를 통해 함축된 의미를 탐색하고, 평생학습의 의미와 실천 원리를 구체적으로 제시하고 있는 유네스코의 보고서를 중심으로 평생학습의 의미를 분석하였다. 연구결과, 하브루타는 유대인의 역사적 배경 속에 구축된 학습문화로, 평생학습에 있어 학문적 의미가 매우 크다고 할 수 있다. 탈무드를 가지고 타자와 함께 해석하고, 분석하고, 논리를 세우고, 질문하고, 토론하고, 논쟁하며 평생의 삶에 기초역량이 되는 학습하는 방법과 사고의 과정을 체화하고, 타인과의 관계 속에서 통합적 인격을 형성하며, 부단히 자신의 본질을 만들어가는 전 생애 평생학습과정이다. 더 나아가 이러한 유대인의 학습문화는 교육의 목적 실현을 위한 평생학습의 네 가지 원리가 문화 속에서 유기적으로 작용하여 자기창조의 동력이 되는 평생학습문화로 볼 수 있다. 이에 본 연구는 평생학습이 각기 분절되어 진행되는 현재의 방향성에서 학습의 원리가 유기적으로 작용할 수 있는 평생학습문화로 구축해 나가야 함을 제언하고자 한다.
본 연구는 2027년 적용 가능한 레벨5의 자율주행차량을 기반으로 자율주행 DRT UX 디자인 특성을 제안하는데 목적이 있다. 연구범위로는 고령자와 차량 내외의 인터랙션을 중심으로 한 시스템으로 하였으며, 레벨5의 자율주행차량을 연구대상으로 하였다. 적용 대상으로는 2021년을 기준으로 60대부터 90대로 설정하였다. 본 연구는 고령자와의 직접적인 소통을 통한 실제적인 인사이트를 도출한 자율주행 DRT UX 디자인 특성 연구라는데 기존 연구와의 차별성이 있다. 연구 방법으로는 문헌연구를 통해 자율주행차량과 DRT를 이론적으로 고찰하였으며, 이를 바탕으로 자율주행차량과 DRT의 사례를 분석하였다. 사례연구로는 고령자 인터뷰, 자율주행차량 시승, 영상제작, 설문조사, 고령자 자율주행차량 VR 시승을 통한 일반화로 진행하였다. 포커스 그룹 인터뷰(FGI)를 통해 자율주행 DRT UX 디자인 특성 10가지를 도출하였으며, 도출된 특성은 예약, 승차, 입력, 주행, 응급, 하차 등으로 구분되었다. 본 연구를 통해 고령자의 이동성 향상에 이바지하고 자율주행 DRT의 실용화를 한층 앞당기는 계기가 되기를 바란다.
본 논문에서는 태양에너지 하베스팅을 위한 자가발전 아두이노 시스템을 설계하고 이의 동작을 설명한다. 이를 위해서 아두이노 시스템이 시시각각 변하는 태양에너지의 양을 센싱하고 이에 따라서 active mode와 sleep mode의 동작 시간의 비율을 스스로 조정해서 주어진 태양 빛의 세기에 대해서 최적으로 동작할 수 있는 동작 조건을 스스로 찾아가는 방법을 설명하고 이의 동작을 검증한다. 본 논문에서 개발한 active mode와 sleep mode의 동작 시간의 비율의 자가 조절을 통해서 태양 빛의 세기가 충분히 강할 경우에는 아두이노 시스템이 active mode로 지속적으로 구동되고, 태양광으로부터 전력을 충분히 공급받을 수 없는 경우 sleep mode를 사용하여 전력 소모를 최소화한다. 그 결과 active mode를 지속적으로 구동하는 것에 비해 sleep mode를 사용하는 경우 전력 소모를 최대 81.7% 줄여 에너지 소비를 최소화할 수 있다는 것을 알 수 있다. 또한 빛의 세기가 중간 수준일 때에는 active mode와 sleep mode의 비율을 빛의 세기에 맞게 적정하게 배분하여 동작하게 한다. 본 논문에서 제안한, 스스로 active mode와 sleep mode의 동작 시간 비율을 조절하는 방법은 특히 높은 전력 소비 효율 특성이 필요한 웨어러블 및 바이오-헬스용 자가발전 시스템을 에너지 효율적으로 동작시킬 때에 도움이 될 것으로 생각된다.
최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.
연구목적: 지게차에서 발생하는 산업재해를 감소시키기 위해서 재해 원인의 구체적 분석이 필요하다. 이 연구는 지게차에서 발생하는 사고유형별 재해사례를 분석하여 재해방지대책을 제시하고자 한다. 연구방법: 2021~2022년까지 지게차에서 발생한 중대 산업재해를 포함한 산업재해 분석을 위해 한국산업안전보건공단 재해 통계 자료를 활용하여 재해 분석을 하였다. 연구결과: 최근 2년간 사망 등 중대 재해자를 포함한 총재해자는 2,559명으로 2021년에 1,396명이었고, 2022년은 1,163명으로 파악하였다. 연간 재해자가 1,000명 이상 발생하는 중대한 산업재해 발생 장비의 규모별, 발생형태별 산업재해에 대해 재해 예방대책을 제시하였다. 결론: 지게차 재정지원사업 대상 근로자 수를 100인 미만으로 확대해야 할 필요가 있다. 「산업안전보건기준에 관한 규칙」 제86조 제7항 탑승 제한에 관한 단서 조항을 수정할 필요가 있다. 전·후방 카메라를 의무적으로 설치할 필요가 있다. 주행연동 안전띠를 의무적으로 설치할 필요가 있다. 라인 빔을 의무적으로 설치할 필요가 있다. 지게차 특별안전보건 교육 대상을 지게차 1대 이상 보유하고 있는 사업장으로 확대해야 하며 교육시간을 매년 16시간으로 재지정해야 할 필요가 있다.
아모레퍼시픽 신사옥의 조경은 준공 이후 다양한 수상 실적을 보유한다. 본 연구는 이 환경의 기획, 계획, 설계, 시공상의 매커니즘을 근거이론을 통해 규명하고자 한 시도이다. 연구 결과는 다음과 같이 정리된다. 기업의 모태였던 대상지를 대하는 클라이언트의 장소애착은 '건축과 조경이 통합적으로 기안'된 국제지명 현상설계를 추진케 한 원동력이었다. 이후 공모 당선안의 실제적 구현을 위한 상세설계 단계에서 역량 있는 로컬 설계사와 시공사를 선정하면서 제 분야가 참여하는 협의체를 운영함으로써 다양한 의견을 포용하면서 합리적 의사결정을 촉진하였다. 협의체 운영방식은 시뮬레이션과 실물 모형의 제작, 그리고 의견 공유 후 상세도를 작성하는 방식을 반복하였으며, 이때 조경 디자인감리가 주요한 역할을 담당하였다. 이러한 통합적 기획과 조경디자인 감리를 통한 '설계·시공의 정합성 확립'은 오늘날의 분업화된 실무 현실에서 장인정신의 배양과 조경 코디네이터와 양성을 위해 요청되는 조건이라 할 수 있는바, 관련 후속 연구의 축적과 제도의 보완을 기대한다.
코로나 19 팬데믹 및 기후 변화 등으로 전 세계적으로 필수적인 생필품과 자원의 품귀 이슈가 지속해서 발생하고 있다. 이러한 현상을 극복하고자 교역량의 수요가 갑자기 증가하였으며 이 결과 컨테이너선의 운임이 대폭 상승하였다. 컨테이너선의 크기 변화는 1960년대 1,500TEU(twenty-foot equivalent unit)를 시작으로 2021년에는 24,400TEU로 대형화가 진행되고 있다. 컨테이너 적재 능력의 향상은 라싱브릿지 구조의 대형화와 긴밀하게 연관되어 있고, 안전한 컨테이너 고박 및 항해 시 발생하는 다양한 외력 하중에 안전한 구조설계를 해야 한다. 현재 주요 선급에서는 라싱브릿지 구조 안전성을 평가할 수 있는 구조해석 기반의 지침서를 배포하고 있으나, 허용기준 및 평가 방법이 달라서 설계 시 엔지니어들에게 혼선을 주고 있다. 본 연구에서는 결과에 영향을 줄 가능성이 큰 주요 변수들(모델링 범위, 오프닝 고려 여부, 메쉬 크기) 변화에 따른 강도 변화 특성을 정리하였다. 이 결과를 바탕으로 저자들은 합리적인 구조해석 기반 평가에 대한 검토사항을 제안하였고, 추후 선급 기준 개정 시 참고가 될 수 있을 것으로 기대한다.
군(軍)이 가상현실 기술을 다양한 교육훈련체계에 도입을 검토하여 충분히 활용하기 위해서는 해당 기술 및 교육체계의 특성을 반영하는 사업화 특성에 대한 정확한 파악과 선별적인 적용이 중요할 것이다. 본 연구에서는 가상현실 기반의 교육훈련체계 사업화 시 고려해야 할 요인들에 대해서 AHP(Analitic Hierarchy Process)기법을 통해 평가기준을 선정하고 추진 과제들의 우선순위를 판단해보았다. 선행연구를 기초로 초기 AHP 모델을 구성하여 레벨 1의 평가 기준으로 현실성 등 6개 요소에 대한 상대적인 중요도를 분석하였다. 다음으로 레벨 2는 6개의 평가 기준에 11개 과제별 중요도의 확인을 위해 각각의 평가 기준을 대상으로 분석하여 과제별 우선순위를 선정하였다. 분석결과 레벨 1에서는 현실성 및 파급성이 다른 요소에 비해 높은 중요도를 나타내었다. 최종 상대적 중요도를 평가한 결과는 ① 비행훈련, ② 재난훈련, ③ 포탄 사격, ④ 차량 운전 순으로 우선순위가 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델의 레벨 1과 2에서 결정된 상대적 우선순위를 바탕으로 국방 가상현실 과제 연구 우선순위의 최종 의사결정에 필요한 사업별 중요도를 제시하였다. 본 연구를 통해 국방 분야의 교육훈련체계 사업화에 대한 우선순위 선정에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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