• 제목/요약/키워드: Underground Facility Operations

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한국 메가시티 지하시설 작전에 요구되는 능력 (Capabilities Required for Underground Facility Operations in Korean Megacities)

  • 심준학;조승진;김준우;최지웅;최원준;양순일;박상혁
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권2호
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    • pp.267-272
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    • 2024
  • 최근, 주요 선진 국가들은 인구문제 해결, 정치·경제, 그리고 국가 경쟁력 강화 등을 이유로 정책적으로 메가시티를 육성하고 있다. 그 변화의 추세는 더욱 가속화되고 있다. 한국도 서울·경기권에 이어 부산·울산·경남권, 대구·경북권, 광주·전남권, 대전·세종·충남·충북권 등지에 메가시티 정책이 추진되고 있다. 이런 도시화 현상으로 인해 군사전문가들은 미래의 전장 환경을 우주나 대도시(메가시티)로 예상한다. 이런 관점에서 한국도 미리 준비하지 않으면 메가시티가 직면한 위협에 효과적으로 대응하지 못할 것이다. 따라서 메가시티의 거대한 규모와 지하 작전환경의 특징에 최적화된 지하시설작전 능력이 요구되는 것이다. 이런 배경에서 메가시티 지하 작전환경의 특징과 미국, 이스라엘 등 군사 선진국의 지하시설작전 준비 사례를 분석하였다. 이를 기초로 한국 메가시티 내 지하 작전환경에 적합한 지하시설작전에 요구되는 능력을 아이디어 차원에서 군의 조직 및 전투계, 전투원 생존을 보장할 특수장비 및 물자 확보, 소부대 전투기술 개발과 훈련시스템 구축 측면에 우선순위를 두고 제시하였다.

Implementation of a Modified SQI for the Preprocessing of Magnetic Flux Leakage Signal

  • Oh, Bok-Jin;Choi, Doo-Hyun
    • Journal of Magnetics
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    • 제18권3호
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    • pp.357-360
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    • 2013
  • A modified SQI method using magnetic leakage flux (MFL) signal for underground gas pipelines' defect detection and characterization is presented in this paper. Raw signals gathered using MFL signals include many unexpected noises and high frequency signals, uneven background signals, signals caused by real defects, etc. The MFL signals of defect free pipelines primarily consist of two kinds of signals, uneven low frequency signals and uncertain high frequency noises. Leakage flux signals caused by defects are added to the case of pipelines having defects. Even though the SQI (Self Quotient Image) is a useful tool to gradually remove the varying backgrounds as well as to characterize the defects, it uses the division and floating point operations. A modified SQI having low computational complexity without time-consuming division operations is presented in this paper. By using defects carved in real pipelines in the pipeline simulation facility (PSF) and real MFL data, the performance of the proposed method is compared with that of the original SQI.

The French Underground Research Laboratory in Bure: An Essential Tool for the Development and Preparation of the French Deep Geological Disposal Facility Cigéo

  • Pascal Claude LEVERD
    • 방사성폐기물학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.489-502
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    • 2023
  • This article presents the crucial role played by the French underground research laboratory (URL) in initiating the deep geological repository project Cigéo. In January 2023, Andra finalized the license application for the initial construction of Cigéo. Depending on Government's decision, the construction of Cigéo may be authorized around 2027. Cigéo is the result of a National program, launched in 1991, aiming to safely manage high-level and intermediate level long-lived radioactive wastes. This National program is based on four principles: 1) excellent science and technical knowledge, 2) safety and security as primary goals for waste management, 3) high requirements for environment protection, 4) transparent and open-public exchanges preceding the democratic decisions and orientations by the Parliament. The research and development (R&D) activities carried out in the URL supported the design and the safety demonstration of the Cigéo project. Moreover, running the URL has provided an opportunity to gain practical experience with regard to the security of underground operations, assessment of environmental impacts, and involvement of the public in the preparation of decisions. The practices implemented have helped gradually build confidence in the Cigéo project.

지하시설물 안전점검을 위한 딥러닝 기반 콘크리트 균열 검출 (Crack detection in concrete using deep learning for underground facility safety inspection)

  • 전의익;이임평;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제25권6호
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    • pp.555-567
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    • 2023
  • 현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.

고정설비감시를 위한 무선센서네트워크 형태 분석 (Wireless sensor network analysis of suitable types for fixed facility surveillance)

  • 이후락;류길수;정경열
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제40권1호
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    • pp.50-54
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    • 2016
  • 무선센서네트워크는 구축과 운영측면에서 기존 네트워크방식보다 유리하나 각종 산업플랜트의 중요감시 대상설비는 대부분 건물내부 또는 지하에 위치하며 고정되어있어 일반적인 형태로는 적용이 어렵다. 이러한 특정 환경의 설비 감시를 위해서는 해당 조건에 적합한 무선센서네트워크 형태로 적용해야 한다. 따라서, 본 논문에서는 적합한 형태 확인을 위해 TinyOS시뮬레이터인 TOSSIM을 이용하여 고정설비감시 네트워크 환경과 유사한 조건에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 제시한다. 확인 대상은 LEACH, Flooding 및 Gossiping 프로토콜로 네트워크의 부하분산과 효율 면에서 계층구조인 LEACH가 좀 더 우수함을 나타낸다.