급경사지 계측에 활용을 위하여 GNSS와 TRS센서를 주축으로 하여 전원, 통신 등의 부대설비, 그리고 변위 추출 및 가시화 등의 데이터처리 소프트웨어를 개발하여 스마트폴 계측시스템을 구축하였다. 본 연구에서 개발한 스마트폴 계측센서의 개념은 GNSS안테나 바로 밑에 TRS센서 및 자이로(gyro) 센서 등, 그리고 하단에 함수비센서를 장착하여 실시간으로 지표변위는 물론, 지반의 병진, 활동, 침하 등의 세가지 요인을 추출해 내고 함수비를 추출하여 전송할 수 있도록 하였다. 스마트폴 계측시스템은 데이터 수신부, 데이터 수집 및 전송부, 데이터 처리부로 구분하여 각 부분별 기능을 발휘할 수 있도록 구축한 다음, 현장적용성 평가를 위해 인위적 변위를 도입한 시험계측을 실시하고 그 결과를 분석하였다.
오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.
연구목적: 본 논문에서는 스마트 폰의 IMU센서를 사용한 PDR 방식의 실내 위치 추적 기법을 제안하고자 하며, 보다 정확한 추정을 위해 스마트 폰의 자세 변화로 인한 오류를 최소화하여 이동방향, 걸음 수, 보폭의 세 가지 정보를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 연구방법: 제안된 기법의 유효성과 성능을 실험을 통해 확인하고자 하였으며, 동일한 조건에서 기존 성능기법과 비교해 본 논문에서 제안하는 기법을 입증 하고자 한다. 연구결과: 실험을 통해 측정된 측위 오차는 기존 기법의 평균 오차가 1.84m이고, 제안된 기법의 평균 오차는 0.76m로서 제안된 기법이 기존 기법보다 보행자의 실제 이동 방향과 위치를 더욱 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 제안하는 스마트 폰의 IMU센서를 사용한 PDR 방식의 실내 위치 추적 기법은 모든 국민이 보유한 스마트 폰을 활용하여 재난 시 신속한 대피를 위한 자신의 위치 인식 및 이동 방향 인식에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
산업안전에 대한 관심이 증가하는 가운데 최근 제조현장에서 다양한 방법으로 적용되고 있는 스마트공장 기술을 활용한 산업재해 방지 기술도 다양하게 연구되고 있다. 하지만 현실적인 문제로 인해 산업재해의 큰 비중을 차지하는 중소기업에서 이러한 스마트공장 기술의 적용을 통한 산업재해 방지에 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 산업재해 유형별 맞춤형 모니터링 및 경보 시스템을 개발하고 실제 현장에 적용하였으며, 이를 통해 중소기업에서 활용할 수 있는 적정 스마트공장 기술을 통한 산업재해 방지 기술을 실증하였다. 작업자 신체 접근, 누전 및 과전류, 고온에 의한 화재 및 화상, 유해물질 배출이라는 네 가지 주요 재해 유형에 대해 비전센서, 전류센서, 온도센서 및 가스센서를 활용하여 맞춤형 모니터링 시스템을 구축하였다. 더불어 모니터링 된 위험요소 빠르게 인지할 수 있도록 작업환경에 맞는 알림 방안을 적용하고, 실시간 데이터 전송 및 디스플레이를 활용하여 작업자와 관리자가 재해 위험을 효과적으로 인지할 수 있도록 하였다. 이러한 적정 스마트공장 기술의 적용 및 실증을 통한 효과를 확인하고 이러한 산업안전 기술의 확산에 대해 논의하고자 한다.
본 논문에서는 스마트폰의 GPS기능과 안드로이드 시스템에 기본적으로 탑재되어 있는 Google map을 이용하여 내 주변 위치(학교)와 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 한다. 내주변 목적지 위치를 검색할 때 최단 경로 알고리즘을 이용하여 검색할 수 있도록 한다. 이러한 어플리케이션 개발을 통해서 공공 장소 및 목적지를 쉽고 빠르게 찾아갈 수 있도록 하는 용도로 활용하고자 한다. 학교 시설은 입학 시험, 각종 자격 시험, 재난시 대피소 등으로 활용되는 경우가 많다. 스마트 폰을 능숙하게 사용하는 젊은 층이 아니라도 누구나 어려운 조작 없이 학교의 위치를 쉽게 찾아갈 수 있도록 도와주는 어플리케이션을 개발한다.
This paper reported test of full-scale cables attached with four types of dampers: viscous damper, passive Magneto-Rheological (MR) damper, friction damper and High Damping Rubber (HDR) damper. The logarithmic decrements of the cable with attached dampers were calculated from free vibration time history. The efficiency ratios of the mean damping ratios of the tested four dampers to theoretical maximum damping ratio were derived, which was very important for practical damper design and parameter optimization. Non-ideal factors affecting damper performance were discussed based on the test results. The effects of concentrated mass and negative stiffness were discussed in detail and compared theoretically. Approximate formulations were derived and verified using numerical solutions. The critical values for non-dimensional concentrated mass coefficient and negative stiffness were identified. Efficiency ratios were approximately 0.6, 0.6, and 0.3 for the viscous damper, passive MR damper and HDR damper, respectively. The efficiency ratio for the friction damper was between 0-1.0. The effects of concentrated mass and negative stiffness on cable damping were positive as both could increase damping ratio; the concentrated mass was more effective than negative stiffness for higher vibration modes.
The Integration technique of combining the measurement method with the fine precision of the sensor collecting the satellite-based information to determine the displacement space is available to a variety of diagnostic information. The measurement method by a GNSS with the sensors is needed since there will always be occasional occurrence of natural disasters caused by various environmental factors and the surroundings. Such attempts carried out nationally by distributed torsional displacement of the terrain and facilities. The combination of the various positioning analysis of mm-class for the facility of main area observed is required constantly in real time information of the USN/IoT Smart sensors and should be able to utilize such information as a precisely fine positioning information for the precisely fine displacement of the semi-permanent main facilities. In this study, for the installation of the receiving system, the USN/IoT base line positioning are easily accessible for the target bridges. Transmitting hourly from the received data is also executed in real time using the wireless Wi-Fi/Bluetooth bridges and related facilities to automatically process a fine position displacement. The results obtained from this method can be analyzed by real-time monitoring for a large structure or facilities for disaster prevention.
Agriculture is most closely related to weather, and the government pursues stable food production by weather research. However, abnormal weather conditions have occurred frequently around the world in recent years, and stable food production has been threatened. Among them, heavy snow in winter tends to increase in frequency and size, which causes serious damage to greenhouses. Therefore, it is imperative to build a system reflecting various demands to reduce the damage to agricultural facilities caused by heavy snow. A business model can realize this as a way of commercialization, however, no suitable model has been presented to date. Therefore, this study aims to design a representative business model that can establish a safety system by distributing a greenhouse disaster prevention warning system for heavy snow to farms.
산림 벌목과 같은 통신이 안되는 고위험 작업장은 작업자의 상황을 실시간으로 모니터링하여 비상상태 발생시 작업자 위치에 따른 정보를 획득하는 장비 활용이 필요하다. 본 논문은 산림 벌목 작업자들이 안전한 작업환경을 유지하기 위한 스마트 안전모의 개발과 실증 실험을 분석한다. 개발된 스마트 안전모는 위치추정을 위해 UWB 신호를 기반으로 작업자의 위치를 파악하며, 작업자 간의 거리를 가깝게 하지 않게 유지하는 것이 필요하다. 이를 위해 통신 음영 지역에서도 통신할 수 있도록 UWB, Gyro, LoRa 방법을 사용한다. 산림작업 환경의 작업자 위험 및 위험 저감을 위한 개선된 건설 등 안전 작업환경 제공에 사용한다.
최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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