• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.279-280
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• 2023

Due to the deterioration of infrastructure, the importance of maintenance is continuously increasing. Therefore, an integrated maintenance method for various facilities is required. In this study, a maintenance priority determination method for integrated maintenance of roads and pipe network facilities was developed. It is possible to analyze attribute information by using GIS data of roads and pipe networks, and shape information can be used. This information is derived as quantitative figures for determining maintenance priorities. In the future, it is expected that facility maintenance can be further advanced in connection with maintenance method and quantity information for each facility.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권12호
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• pp.79-89
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• 2022

매해 여름, 우리 나라에서는 집중호우로 인해 급경사지 옹벽이 붕괴되는 사고가 발생하고 있다. 2019년 급경사지 위험도 평가결과에 대한 데이터를 보면, 780여개소의 옹벽이 C등급 이하로 이에 대한 대책마련이 시급한 실정이다. 그러나, 이러한 옹벽에 대한 보수보강 예산이 한정적이므로 투자 우선순위에 대한 논의가 필요하다. 이 연구에서는 개정된 급경사지 옹벽의 위험도 평가기준에 대한 고찰과 함께 네트워크 레벨 및 프로젝트 레벨에서의 우선순위방법을 제안하고 이에 대해 6개 옹벽을 대상으로 적용성 검토를 수행하였다. 이때, 프로젝트 레벨에서의 우선순위 결정에는 실제 투입된 보수보강비용자료를 이용하여 우선순위 지수를 결정하였다.

• 토지주택연구
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• 제2권2호
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• pp.171-182
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• 2011

본 논문에서는 북한의 인구현황, 도로현황, 도로의 기능 및 역할을 살펴보았다. 또한, 남한과 중국의 도로망 및 Asian Highway와 연계할 수 있는 도로에 대해 남북축과 동서측 $5{\times}5$로 전망하였다. 추가적으로, 도로의 투자우선순위를 결정하기 위하여 평가항목 및 가중치를 산정하고 전문가그룹의 설문조사를 바탕으로 AHP 분석방법을 활용하였다. 분석결과 축별 우선순위는 남북축은 남북2축(개성~평양~안주~중국),남북5축, 남북1축, 남북3축, 남북4축 순으로 선정되었으며 동서축은 동서2축(남포~평양~원산), 동서1축, 동서3축, 동서4축, 동서5축 구간이 투자우선순위가 높은 것으로 분석되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.561-565
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• 2010

센서 네트워크의 수명을 향상 시키기 위해 모바일 싱크 기술을 이용하는 다양한 기법이 연구되고 있다. 모바일 싱크를 이용한 대표적인 연구로 트랙기반 모바일 싱크 운용 기법과 앵커 포인트기반 모바일 싱크 운용 기법이 있다. 이러한 기법들은 질의 발생 위치, 데이터 중요도 등과 같은 네트워크 환경을 고려하지 않은 고정적인 경로 기반으로 하여 QoS(Quality of Service)를 감소시키고, 경로 인근에 전송 핫스팟을 야기시켜 네트워크 수명을 감소시킨다. 본 논문에서는 기존 기법들의 문제점을 해결하는 모바일 싱크 운용 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 데이터의 중요도를 고려하여 모바일 싱크의 탐색 우선순위를 결정하여 QoS를 높이고, 모바일 특성을 최대한 활용하여 라우팅 핫스팟을 최소화 시킨다. 성능평가 결과 기존 기법에 비해 평균 질의 응답시간을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1252-1260
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• 2017

디지털 통신 기술이 발전하면서, 기존의 전통적인 해상 통신 기술뿐만 아니라 디지털 초단파(VHF) 통신 시스템 및 LTE-M 등과 같은 새로운 해상 통신 기술의 등장으로, 해상에서는 통신 방법의 다양성이 증대되고 있다. 바다에서는 모든 통신 방법이 사용가능 할 수도 있지만, 위치에 따라서 일부 통신 방법만이 사용가능 할 수도 있다. 본 논문에서는 가용한 여러 해상 통신 대역 중에서 네트워크 환경 및 사용자의 요구 조건에 따라 최적의 통신대역을 결정하고 통신대역을 전환하여 단절 없는 통신서비스를 제공할 수 있는 멀티대역 네트워크 선택기 (MNS) 시스템을 제안한다. 제안하는 멀티대역 네트워크 선택기 시스템은 미들웨어 계층의 클라이언트와 서버 통신방식을 취하며, ITU-R M. 1842-1의 Annex1 및 Annex4 규격을 만족하는 2-종의 디지털 초단파 통신 시스템과 LTE 및 단파 통신 (HF) 시스템이 인터페이스 될 수 있도록 구성되고, 각 통신 대역에 우선순위를 부여하여 최적 통신 대역 결정 알고리즘을 설계한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권7호
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• pp.650-664
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• 2000

NOW(Network of Workstations)는 병렬 프로그램들을 수행하기 위한 플랫폼으로 많이 고려되어지고 있다. NOW에서 병렬 프로그램이 좋은 성능으로 실행되기 위해 해결되어야할 기본적인 문제들 중 하나가 작업의 스케쥴링 문제를 효율적으로 결정하는 것이다. 현재 NOW에 관한 대부분의 연구는 NOW를 구성하는 모든 워크스테이션이 같은 처리 능력을 가지고 있다고 가정하고 있다. 본 논문에서는 NOW를 구성하는 워크스테이션들이 다른 계산 능력을 가지고 있는 것을 고려한다. 이질적인 계산 능력을 가지고 있는 워크스테이션들로 구성된 NOW에 적용할 수 있는 10가지 공간 분할 스케쥴링 방법을 제시하 고, 시뮬레이터를 통하여 이 스케쥴링 정책들을 비교한다. 시뮬레이터는 합성된 순차/병렬 부하를 입력으로 받아 병렬 작업의 응답 사간과 기다림 시간을 성능 지표로 발생시킨다. 실험 결과 워크스테이션의 계산 능력에 비례하여 병렬 프로그램을 이질적으로 분할하는 경우가 균등 분할하는 경우보다 성능이 우수함을 알 수 있었다. 병렬 프로세스를 수행하는 워크스테이션에 소유자가 돌아온 경우 병렬 프로세스를 새 유휴 워크스테이션에 이주하는 것보다는 단지 우선 순위를 낮추는 것이 높은 성능을 보여 주었다. 우선 순위 낮춤을 사용하는 이질적 분할의 경우 적응 할당 정책이 넓은 범위의 병렬 프로그램 도착시간에서 좋은 성능을 보이나 부하 불균형이 높아지는 경우 수정된 적응 할당 정책이 높은 성능을 보여준다 .

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1167-1175
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• 2022

본 연구에서는 노후도를 보다 간단히 평가할 수 있는 운영지수 분석법을 개발하였고 이를 기존의 노후도 분석법과 비교 분석하였다. 청주시 상수관망에 적용하여 노후도를 비교 분석하였으며 사용성을 입증하였다. 기존의 간접평가법 분석결과, 율량동(구시가지), 내덕1동, 용암2동 상수관망의 노후도가 가장 높은 것으로 분석되었으며, 신뢰성해석을 통한 안전도 분석 결과 내덕1동 상수관망이 직경 200 mm, 300 mm 강관 모두 파괴확률 3.21%, 4.65%로 안전도가 가장 취약한 것으로 분석되었다. 운영지수 분석법의 경우, 내덕1동 상수관망이 직경 200 mm, 300 mm 강관 모두 위험도 0.2609, 0.2644로 가장 높은 것으로 분석되었으며, 개량 우선순위는 비슷한 것으로 나타났다. 따라서 향후 운영지수 분석법을 통해 상수도관을 보다 간단하게 노후도를 분석하여 상수관망의 운영관리에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.667-674
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• 2023

건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.

• Computers and Concrete
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• 제19권5호
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• pp.457-465
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• 2017

The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.