매년 날씨가 추워지는 동절기에는 전기 사용량이 급증하는 특징을 보인다. 많은 전기를 사용하면서 인구 밀도가 높은 시장, 목욕탕, 아파트 등의 건물들의 전기 시설의 누전으로 인해 화재 발생이 늘어나고 있다. 이러한 누전화재의 원인은 대부분 전선의 노후화로 인해 사용량이 증가되어 과도하게 걸리는 부하를 견디지 못하고 전선피복이 녹아내려 주변의 발화물질로 인하여 발생하게 된다. 본 논문에서는 과부하센서, VoC센서, 과열센서로 구성된 복합 센서를 통해 전선에 발생하는 부하 및 과열을 측정하며, 이 때 발생된 유독가스를 검출하고 게이트웨이를 활용하여 서버에 로깅하는 시스템을 구현한다. 이를 바탕으로 빅데이터 분석을 진행하여 실시간으로 전기화재를 예측, 경보 및 차단이 가능한 플랫폼과 모의 화재발생 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.193-198
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2023
The rapid aging of the veterans has reached a level that cannot handle the demand for veterans care through the existing veterans care infrastructure. Therefore, it is urgent to improve the quality of the overall service of veterans due to the deterioration of the quality of nursing services for veterans with various underlying diseases compared to general patients and the long-term waiting for admission to the veterans care center. In this situation, about 640,000 people are admitted to veterans care institutions, but only about 5% of them can enter the veterans care center smoothly. As of June 2020, the number of people waiting to enter the veterans care center exceeds 1,000, including 520 at Suwon Veterans Nursing Home, 1 at Gwangju Veterans Nursing Home, 47 at Gimhae Veterans Nursing Home, 39 at Daegu Veterans Nursing Home, 86 at Namyangju Veterans Nursing Home.. Therefore, in order to predict those who want to enter the Veterans Nursing Home and wait for admission, and to find an important basis for resolving the long-term atmosphere, the ratio of future care providers is predicted in 2022-2050 and 2022-2024 to establish a cooperative system. As a result, 6,988 people in 2022, 6,797 people in 2023, and 6,606 people in 2024 can be admitted when 'preferred linkage', and 12,057 people in 2022 when 'expanded linkage'. It was found that 11,837 people in 2023 and 11,618 people in 2024 could be admitted. This was derived by estimating the percentage of people who wish to enter the Veterans Nursing Home when linking private nursing homes, and eventually "additional acceptance" of 22.5% in 2022, 20.9% in 2023, 19.4% in 2024, and 38.8% in 2023, 36.3% in 2023, and 34.1% in 2024 are most efficiently available.
도시철도 운용기관은 관제센터를 중심으로 하는 1:N 기반 일제방송 시스템을 통해 철도 이용에 관한 다양한 정보를 고객에게 제공하고 있다. 하지만 이러한 일제방송 시스템은 설비 노후화 및 모바일 서비스에 익숙해진 도시철도 이용고객의 Needs를 충족 시키는데 많은 한계를 갖는다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하는, 도시철도 이용고객의 위치정보를 활용한 모바일 기반 일제방송 서비스 및 이와 관련된 도시철도 이용(예정)고객, 운용기관, 외부 서비스 제공자 등 다양한 이해관계자의 요구사항을 분석하고 이에 관한 서비스 모델과 물리적 구조를 제시하였다. 이를 통해 재난상황 발생 시 신속하고 효율적인 상황 전파를 통한 도시철도 안전운행 확보 및 재난대응성 향상을 도모한다.
Background: Falls are a common and serious problem in the elderly population. Muscle strength and balance are important factors in the prevention of falls. The Y-balance test (YBT) is used to assess dynamic postural control and shows excellent test-retest reliability. However, no studies have examined the relationship between lower-limb strength and YBT scores in elderly women. Objects: This study aimed to examine the relationship between lower-limb strength and YBT scores in elderly women. Methods: Thirty community-dwelling elderly women participated in the study. Lower-limb strength including hip flexor, hip extensor, hip abductor (HAB), hip adductor (HAD), knee flexor, knee extensor, ankle dorsiflexor, and ankle plantar flexor (PF) muscles was examined using a smart KEMA strength sensor (KOREATECH Inc.), and the YBT was used to assess dynamic balance. Relationship between lower-limb strength and YBT was demonstrated using a Pearson's correlation coefficient. Results: HAB strength (r = 0.388, p < 0.05), HAD strength (r = 0.362, p < 0.05), and ankle PF strength (r = 0.391, p < 0.05) positively correlated with the YBT-anterior direction distance. Ankle PF strength was positively correlated with the YBT-posteromedial direction distance (r = 0.396, p < 0.05) and composite score (r = 0.376, p < 0.05). Conclusion: The results of this study suggest that HAB, HAD, and ankle PF strengths should be considered for dynamic postural control in elderly women.
최근 중국과 튀르키예에서 발생한 지진과 함께 세계 곳곳에서 지진으로 인한 피해가 발생하고 있으며, 그 피해의 정도 또한 매우 심각한 상황이다. 지진 활성단층에 위치한 우리나라도 더 이상 지진의 안전지대가 아니며, 지진에 대한 선제적 대응이 절대적으로 필요한 시점이다. 정부에서는 기존에 지어진 공공건축물에 대한 내진성능평가, 절차, 내진보강 방법 등을 마련하여 내진설계가 미흡한 시설물에 대한 내진보강을 추진하고 있다. 하지만 민간 소유의 아파트는 강제할 방법이 없고, 사전 연구와 가이드라인의 부족으로 국민 안전을 위한 선제적 조치가 매우 미흡한 실정이다. 국내 주거용 건축물의 약 48%가 30년 이상 된 노후 건축물이며, 그 중 공동주택은 80% 이상으로 그 심각성을 뒷받침하고 있다. 본 연구에서는 건축물의 내진설계 기준을 기반으로 지반 유형, 건물의 중요도, 노후도, 층수 등 공동주택의 내진보강을 위한 총 7개의 주요 영향 요인을 도출하고, 내진보강 우선순위를 보다 간결하고 효율적으로 결정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
지속적으로 악화되고 있는 공기, 토양 및 수질 등 주요 환경오염과 코로나 팬더믹에 의한 생활 패턴의 급진적인 변화로 인해 온라인 유통에 의한 친환경 식재료의 시장이 급성장하고 있다. 그리고 사회 구조 변화에 따른 인구 고령화 및 농업 관련 인구 감소하고 있는 가운데 아쿠아포닉스는 노후 경제 활동 자립, 환경 보호, 건강하고 안전한 먹거리 확보 등 문제들을 해결할 수 있는 시스템으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존 아쿠아포닉스 시스템에 여러 ICT 기술을 융합하여 최적 생육환경도출 및 정량생산예측을 위한 지능형 아쿠아포닉스 생산관리 모듈 중 지능형 식물 성장 측정 시스템을 설계하고자 한다. 특히 고성능의 처리 자원을 갖지 않는 생산 현장에 적합한 시스템 설계에 주안점을 두고, 생산 환경과 학습 데이터 및 판단 시스템을 위한 모듈 구성 방안을 제안하고자 한다.
This study focuses on developing a building object recognition technology for efficient use in the remodeling of buildings constructed without drawings. In the era of the 4th industrial revolution, smart technologies are being developed. This research contributes to the architectural field by introducing a deep learning-based method for automatic object classification and recognition, utilizing point cloud data. We use a TD3D network with voxels, optimizing its performance through adjustments in voxel size and number of blocks. This technology enables the classification of building objects such as walls, floors, and roofs from 3D scanning data, labeling them in polygonal forms to minimize boundary ambiguities. However, challenges in object boundary classifications were observed. The model facilitates the automatic classification of non-building objects, thereby reducing manual effort in data matching processes. It also distinguishes between elements to be demolished or retained during remodeling. The study minimized data set loss space by labeling using the extremities of the x, y, and z coordinates. The research aims to enhance the efficiency of building object classification and improve the quality of architectural plans by reducing manpower and time during remodeling. The study aligns with its goal of developing an efficient classification technology. Future work can extend to creating classified objects using parametric tools with polygon-labeled datasets, offering meaningful numerical analysis for remodeling processes. Continued research in this direction is anticipated to significantly advance the efficiency of building remodeling techniques.
본 논문은 하드웨어 전자 장비에 대해 방사선 고장을 고려한 신뢰성 분석 방법을 제시한다. 기존 신뢰성 분석은 주로 aging 고장률을 기반하고 있으나, 방사선에 의한 고장률을 고려하고 있지 않다. 물리 고장률은 고장 물리 분석을 사용하여 계산되며, 방사선 고장률은 Verilog Fault Injection 도구를 사용하여 준 경험적 방법으로 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 개발 초기 단계에서 신뢰성을 보장하고 회로의 취약성을 사전에 식별하여 개발 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 사례 연구로 ISCAS85 회로에 대해 신뢰성 분석을 수행하였으며, 기존 신뢰성 도구를 이용한 분석 방법과 비교하여 우리 접근법의 효과를 보여준다. 이러한 종합적인 분석은 항공 및 우주와 같은 고방사선 분야에서 FPGA의 신뢰성을 보장하는 데 중요하다.
댐 저수지(dam reservoir wetland)나 농업용 저수지 습지(irrigation reservoir wetland) 같은 시설물은 준공되고 시간이 지남에 따라 침식(erosion), 유사이송(sediment transport), 그리고 유사가 침전(sediment deposition)되어 퇴적이 발생하게 된다. 장기간 유사가 퇴적되면 홍수 및 가뭄 조절 기능에 영향을 주기 때문에 퇴적 문제는 저수지 습지의 유지 관리를 위해 매우 중요하다. 그러나 퇴사에 관한 연구는 가용 자료의 부족으로 인해 주로 경험공식에 의해 추정되어 왔다. 본 연구의 목적은 실측자료 및 경험공식과 더불어 다중회귀모형을 개발하여 비퇴사량(sediment deposition rate)을 산정하고 비교하고자 하였다. 또한, 저수지 습지의 퇴사(reservoir wetland sedimentation) 및 노후화로 인해 2020년 긴 장마에 따른 홍수피해가 발생한 64개소의 저수지 습지에 적용하여 잠재적인 붕괴 원인을 파악하고자 하였다. 대상 저수지는 실측 정보가 있는 한국의 경상남도 밀양시(Miryang city, Gyeongsangnam province)에 위치한 가곡(GaGog) 저수지 등 10개소를 선정하였다. 저수지 유효저수용량 실측자료를 이용하여 비퇴사량을 산정하였고 기존에 개발된 총 4가지 경험공식과 물리적/기후적 특성 등을 고려한 다중회귀모형을 개발하여 비퇴사량을 산정하였다. 비퇴사량 산정 결과, 본 연구에서 개발한 다중회귀모형의 오차가 0.21(m3km2/yr)부터 2.13(m3km2/yr)으로 가장 낮았다. 따라서 다중회귀모형에 의해 추정한 비퇴사량을 토대로 저수지 습지의 유효저수용량에 대한 변화를 분석하였는데 유효저수용량이 0.21(%)부터 16.56(%)까지 감소한 것으로 파악되었다. 또한, 월류 피해가 발생한 저수지 습지의 비퇴사량은 파이핑 피해 등이 발생한 저수지의 비퇴사량 보다 상대적으로 높았다. 즉, 저수지 바닥에 비퇴사량이 축적되면 허용할 수 있는 유효저수용량이 부족해지고, 저수지의 홍수 및 가뭄 조절 능력이 감소되어 호우로 인한 저수지 붕괴 피해가 발생할 수 있다는 것이다.
본 논문은 전동 보행보조기의 편의성 향상을 위한 최적의 제어 이득을 찾고 제어 알고리즘을 설계하였다. 최근 노인의 인구가 의료 기술의 발달로 급속히 증가되고 있으며, 다양한 이동형 보행보조기구는 삶의 질을 개선하기 위해 개발되고 있다. 이러한 이동형 제품 중 수동형 보행보조기는 노인의 보행의 힘을 도와주는 전동모터를 가지고 있지 않아 노인들이 충분한 근력이 없기 때문에 경사로 및 문의 문턱 등 고르지 않는 지형에서 이동하는데 제안사항이 있다. 이러한 상황을 극복하기 위해 전동타입의 보행보조기를 개발하였다. 전동형 보행보조기는 수동형과 다르게 사용자가 조작을 해야 모터가 구동되는 구조이다. 이러한 구조는 사용자가 조작을 잘못 하였을 경우 상당한 불편함을 사용자에게 준다. 이러한 전동형 보행보조기를 수동형 보행보조기와 비교하여 조작의 편의성을 판단하고 기준을 만들어 사용자의 편의성에 대하여 제어 값을 변경하면서 사용자 편의성을 개선하였다. 본 논문에서는 보행의지를 인식하고 편의성의 성능을 측정할 수 있는 방법인 햅틱 센서를 소개하며 편의를 개선하는 제어 알고리즘을 제안한다. 또한 편의성의 평가는 COV(Center of Vehicle)와 사용자의 COP(Center of Position)과의 차이의 변화를 통해 상대적인 편의성을 평가하였다. 전동 타입 보행보조기와 새로운 측정방법을 도입하여 모든 과정을 실험을 통하여 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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