스마트건설을 위한 업무의 디지털화는 상호 간의 디지털데이터를 원활하게 교류할 수 있어야 효과가 있으나, 디지털데이터의 표준화 및 활용방안이 부족하다. 본 연구는 도로 건설현장의 정보를 효과적으로 디지털로 변환할 수 있는 디지털 건설정보구조를 제안한다. 연구대상은 도로건설업무에서 중요도가 높은 작업계획, 일정관리, 안전관리, 품질관리이다. 건설정보구조의 핵심은 건설정보를 객체와 작업으로 분리하고, 이 두 정보의 결합으로 단위업무를 정의함으로써 건설정보의 표현 및 수정의 유연성을 확보하는 것이다. 객체와 작업은 각자의 계층구조를 가지며, 이 계층구조는 실제 내용에 맞추어 가변형으로 정의하였다. 이는 효율성과 상세성을 동시에 만족하는 구조다. 이 구조를 고속도로 건설공사에 시범적용 하였고, 범용 포맷을 이용해 구조를 디지털로 구현하였다. 본 연구는 현실에 가깝게 도로 건설공사 과정을 디지털화할 수 있으며, 도로건설 전주기의 디지털트윈의 토대가 되어 토목산업의 디지털전환을 가속화 할 것이다.
Purpose. Because traditional statistics approach had limitations in learning future forecasting and major factors causing occupational injuries in each industry, this paper develops a model forecasting and evaluating occupational injury rate by using a system dynamics model through the analysis of the industry injury statistics and the project for industry injury prevention. Method. The model of this paper consists of 12 total models such as a model of employees, of industrial disaster victims, of injury rate, etc.; In the analysis of firm size, it is classified and developed according to 12 groups on the basis of the number of employees, and in the analysis of industrial classification, it is done according to 10 total business fields such as manufacturing business, construction one, etc. Results. This paper suggests the methodology which forecasts industry injury rate by business field and size on the basis of developed model, and evaluates an industry injury prevention project from various angles. Conclusions. This paper deduced problem through the analysis of an industry injury by business fields and a comparative analysis of foreign cases, and analyzed to affect industry injury prevention by industry. And it also analyzed actual condition of industry injury, and did a difference in the level of safety consciousness according to the general characteristics of workers and occupational safety and health education related characteristics. In result, this paper suggests that analyzing occupational injury related factors, a safety budgetary allocation, and industry injury related factors can reduce illness costs such as employees' injury and medical care, and also assist cost for a disability.
TBM은 사전에 예측하지 못한 지반조건의 변화에 대한 대응력이 재래식 공법과 비교할 때 상대적으로 낮기 때문에, 설계단계에서 TBM의 사전 성능예측과 공사기간 산정을 위한 굴진율 예측이 매우 중요하다. 기존 연구에서 구축된 211개의 TBM 데이터베이스에 신규 데이터를 추가하여 TBM의 핵심 제작 사양인 최대 추력, 커터헤드 최대 토크 및 회전속도, 커터헤드 구동력 사이의 상관관계를 지반조건에 따라 분석하였다. 기존 연구들에서와 같이 TBM의 최대추력, 최대토크, 구동력과 같은 기본 제작사양을 추정하는 데 있어 TBM 외경은 매우 중요한 정보임을 확인할 수 있었다. 국외의 TBM 데이터베이스로부터 도출된 회귀식과 본 연구로부터 얻어진 회귀식을 비교한 결과, 최대추력의 경우는 유사한 경향을 보였으나, 대단면 TBM에서 본 연구의 회귀식에서 추정된 최대토크가 국외의 회귀식보다 더 높게 추정하는 경향이 나타났다.
자율주행차량의 상용화를 앞당기기 위해서는 현재 자율주행자동차의 주행안전성을 저하시키는 원인을 정확히 파악하고 이를 개선하는 노력이 필요하다. 본 연구는 우리나라에서 자율 주행을 연구하는 전문가를 대상으로 중요도-만족도(IPA)와 포커스그룹 인터뷰(FGI)를 수행하여 자율주행차량의 주행안전성에 문제가 발생하는 원인과 국내의 자율주행 기술 수준 등을 파악하였다. 설문 결과 현재 자율주행 핸디캡 중에 공사 구간, 폭우/폭설 상황, 미세먼지 상황, 포트홀 존재 상황이 중요도보다 현재 기술 수준에 대한 만족도가 낮아 우선적인 연구개발이 요구되는 것으로 나타났다. 이 중 공사 구간과 포트홀은 도로/도로 시설물의 불량과 센서 자체의 성능이, 날씨와 연결된 상황은 센서의 성능과 알고리즘 부재 등이 가장 큰 원인으로 분석되었다. 안전한 자율주행의 조속한 실현을 위해서는 자율주행차량의 주행안전성을 저해하는 원인에 대한 명확한 파악과 해결이 지속해서 수행되어야 할 것이다.
해양 플랜트의 설계 건조 운전 과정에 참여하는 다수의 이해관계자들은 일반적으로 서로 다른 플랜트 3D CAD 시스템을 사용한다. 그리고 플랜트 설계 및 건조 업체는 플랜트 주문주에게 설계 결과물로 계약서에 명시된 형식의 플랜트 3D CAD 모델을 납품해야 한다. 그러나 플랜트 3D CAD 시스템에서 제공되는 데이터 교환 기능의 제약으로 인해서 플랜트 설계 및 건조 업체는 많은 경우 계약서에 명시된 형식에 맞게 해양 플랜트 3D 모델을 수작업으로 다시 모델링을 하여 납품한다. 따라서 수작업으로 리모델링된 3D CAD 모델의 정확도를 검증하기 위해 원본 플랜트 3D CAD 모델과 재모델링된 플랜트 3D CAD 모델간의 비교를 해야 한다. 이를 위해 해양 3D CAD 모델의 유사도를 정략적으로 평가하는 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는 시스템의 구조 및 세부 기능을 설명한다. 그리고 비교 시스템을 이용한 실험 결과에 대해서 설명한다.
국내외적으로 수주량이 증가하고 있는 대형 구조물의 건설 시 보다 정밀한 시공 및 유지관리 기술이 요구 된다. 그 중 콘크리트의 강도는 대표적인 품질관리 변수 중 하나로, 정확한 강도 값의 측정 및 이력관리는 건설 프로세스에서의 공기단축을 통한 비용 절감 및 효율적인 시공관리를 위해 매우 중요한 요구 사항이다. 이에 이 논문에서는 유비쿼터스 시대에 적합한 건설시공기술로의 발전을 위해 최근 개발된 임베디드 자율 감지형 콘크리트 강도 모니터링 기술을 데이터베이스화하고 이를 QR(quick response)코드와 연동시키는 콘크리트 강도 라벨링 기술을 소개한다. 이를 통하여 콘크리트 구조물의 강도 이력 DB를 언제 어디서나 실시간으로 확인하고 이를 바탕으로 보다 정밀하고 경제적인 시공 및 유지관리할 수 있는 차세대 콘크리트 생애주기 품질관리 시스템으로의 실현 가능성에 대해 고찰해본다.
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.
Continuous Risk Profile(CRP)은 고속도로의 사고취약구간을 선정하는 방법론 중에서 정확성과 효율성이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 그러나 전통적인 CRP는 데이터베이스 구축을 위한 대규모 투자를 필요로 하는 안전성능함수를 이용한다. 본 연구는 안전성능함수 대신 동질 그룹들의 평균사고건수를 규모조정계수로 이용하는 CRP를 제안하는 것을 목적으로 한다. 고속도로 구간들을 동질 그룹으로 분류하기 위하여 각 구간의 AADT와 차로 수 자료를 기반으로 하는 계층적 군집분석이 수행된다. 제안된 모형은 캘리포니아의 I-880 자료를 이용하여 다른 여러 가지 사고취약구간 선정방법들과 비교된다. 분석 결과에 따르면, 제안된 모형은 false negative를 발생시키지 않으며 false positive rate를 감소시킨다. 본 연구에서 개발된 방법론은 추가적인 복잡한 데이터베이스 없이 고속도로 사고취약구간을 선정하는 데에 활용될 수 있으며, 또한 고속도로 안전관리시스템을 개선하는 데에 기여할 수 있다.
연구목적: 시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 연구방법: 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 결론: 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 팩토리 작업장에 설치된 여러 종류의 멀티터치 기술 기반 센서로부터 수집된 이벤트와 데이터를 제공함으로써 작업장의 상태 감시와 이벤트 관리를 용이하게 할 수 있는 플랫폼을 개발하였다. 영상인식 기술을 활용하여 팩토리 작업장 내 사람들의 얼굴을 인식하여 작업자별 맞춤형 콘텐츠를 제공하며, 얼굴인식을 통한 개별 작업자 인증으로 콘텐츠 보안을 강화하도록 하였다. 제스처 인식을 통한 콘텐츠 제어 기능을 구축하여 작업자가 간단하게 문서를 검색할 수 있도록 하였고, 모바일 장치에서도 얼굴인식 기능을 구현하여 작업자를 위한 콘텐츠 제공이 가능하게 하였다. 본 연구의 결과를 작업장 안전, 콘텐츠 보안, 작업자 편의 등을 향상시키는데 이용할 수 있으며 향후 스마트 팩토리 구축을 위한 기반기술로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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