• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.353-360
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• 2022

Due to the dense and complicated working environment, the construction industry is susceptible to many accidents. Worker's fall is a severe problem at the construction site, including falling into holes or openings because of the inadequate coverings as per the safety rules. During the construction or demolition of a building, openings and holes are formed in the floors and roofs. Many workers neglect to cover openings for ease of work while being aware of the risks of holes, openings, and gaps at heights. However, there are safety rules for worker safety; the holes and openings must be covered to prevent falls. The safety inspector typically examines it by visiting the construction site, which is time-consuming and requires safety manager efforts. Therefore, this study presented a worker-driven approach (the worker is involved in the reporting process) to facilitate safety managers by developing integrated computer vision and inertia sensors-based mobile applications to identify openings. The TensorFlow framework is used to design Convolutional Neural Network (CNN); the designed CNN is trained on a custom dataset for binary class openings and covered and deployed on an android smartphone. When an application captures an image, the device also extracts the accelerometer values to determine the inclination in parallel with the classification task of the device to predict the final output as floor (openings/ covered), wall (openings/covered), and roof (openings / covered). The proposed worker-driven approach will be extended with other case scenarios at the construction site.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.559-561
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• 2022

수돗물 생산·공급의 안정성을 확보하기 위하여 AI 기반 복합센서를 실증지인 정수장에 적용하기 전에 사전검증할 수 있는 시스템을 구축하였으며, 2019년 12월부터 2021년 12월까지 약 2년간의 고령정수장 생활용수의 약품투입량 관련된 데이터를 수집·분석하여 약품투입량 예측모델을 개발하고자 하였다. 이상치 제거와 파생변수 생성 등 데이터 전처리를 통해 각 Tag의 이상치를 제거하고 1분 주기 데이터를 60분 구간 평균 데이터로 주기를 설정하고 PLS 모형을 사용하여 모델을 학습시켰으며, 각 모델들의 예측 정도를 비교·검증하였다.

• 대한지리학회지
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• 제36권2호
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• pp.126-140
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• 2001

서울시 종로구에 위치한 창경궁, 창덕궁, 종묘와 그 주변 지역을 사례로 소규모의 도시 녹지(녹지율 100%)가 주변 시가지의 기온에 미치는 영향을 분석하였다. 연구에 이용된 자료는 2000년 9월부터 11월까지 실측한 최고.최저 기온값 및 차량이동관측에 의한 실시간 기온값, 서울시 자동기상관측소의 시간별 기온값, 서울시 토지 이용현황도 서울시 현존식 생도, 09시 지상일기도이다. 맑고 바람이 약한 날의 주간에는 토지이용상태가 기온의 공간적 분포에 영향을 미친다. 최고기온의 경우, 녹지로 구성된 고궁에서 기온이 가장 낮고 녹지에서 멀어져 시가지 쪽으로 갈수록 높아져 녹지와 시가지간의 기온차이는 최대 7.3$^{\circ}C$에 달한다. 또한 시가지 내에서도 토지이용상태가 주거지나 공급용지(병원이나 학교)인 곳보다 고밀도의 상업지역에서 기온이 더 높다 야간에는 냉기류의 흐름으로 토지이용상태뿐만 아니라 지형도 기온분포에 중요한 역할을 한다. 차량이동관측에 의한 녹지 주변 기온의 수평 단면도는 토지이용상태와 밀접한 관련성을 갖는데 녹지에서 멀어질수록 기온이 높아져 고궁 가장장리로부터 200m 떨어진 곳에서는 1$^{\circ}C$정도, 400m에서는 3~4$^{\circ}C$차이가 난다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.165-174
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• 2011

본 연구는 롤러코스터 구조물의 구조적인 결함을 검출하기 위해서 요구되는 최적의 센서를 구성하기 위한 연구이다. 특수한 목적과 구조적인 형태의 롤러코스터를 3차원 FE 모델링을 통해 구조적 거동특성을 분석하고, 최적계측/센서 이론을 통해 합리적인 센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 구성된 최적 센서 위치 및 개수를 바탕으로 손상 전 후에 따른 수치적인 모달 특성값을 추출해 손상평가에 활용될 기본 구조물에 대한 기초자료를 제공하였다. 본 연구의 대상구조물로 서울 어린이대공원에 위치한 롤러코스터 구조물을 선정하였고, 1/20 크기로 축소한 모형 구조물을 제작 활용하였다. 또한, 롤로코스트의 공간적인 구조의 특성으로 운동학(Kinetics)적 거둥에 따른 운동역학(Kinematics)적인 특성이 포함되도록 Spline 함수를 이용해 대상 모형 구조물을 정확히 3차원 FE 모델을 구성 후, 가이언 소거법에 근거한 모달 특성값을 추출하였고, 유효독립법(EIM) 및 최적운동에너지법(EOT) 이론을 바탕으로 최적계측/센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 손상 전 후에 따른 모달 특성값을 추출해 크게 강성도, 유연도, 모드상관도의 관계로부터 손상(결함)을 평가하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성된 최적 계측/센서 이론이 타당함을 확인하였고, 강성도 및 유연도 변화를 통해 만족할 수준으로 손상이 규명되었다. 이 결과 롤러코스터 구조물의 건전도 모니터링에 필요한 거동특성 분석 및 결함검출기술 개발에 관한 최적 센서의 구성을 제시 하였다.

• 한국습지학회지
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• 제22권4호
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• pp.312-320
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• 2020

도시 환경문제 및 개발사업 환경영향 저감을 위하여 자연적 물 순환 기능을 가진 다양한 LID가 적용되고 있다. 그러나 LID 시설의 과도한 침투와 증발산은 LID 내부 토양을 건조화시켜 식물과 미생물 활동성을 떨어뜨리고 환경저감 능력을 감소시킨다. 본 연구는 LID 시설의 관리 방안을 도출하기 위하여 복합적인 센서를 적용한 실시간 측정 시스템을 개발하고자 하였다. 측정 가능한 센서와 사물인터넷(IoT) 적용 실험은 아크릴 상자에 형상화한 인공습지에서 수행되었다. 적용되는 센서는 분산형으로 설치되는 LID를 고려하여 저비용으로 구축하고자 하였으며 비교적 저렴하면서 상용화되어있는 아두이노와 라즈베리 파이를 기반으로 하였다. 그리고 LID 시설의 현재 상태와 유지관리 및 이상기후 시 영향을 분석하기 위해 복합적인 센서 측정 개발에 목표를 두었다. 센서는 풍향·풍속, 강우량, 이산화탄소, 미세먼지, 온도·습도, 산성도, 위치 정보 등을 실시간으로 측정하도록 하였다. 또한 측정된 데이터의 수집, 전송 및 결과 확인을 위하여 데이터 수집 장치, 저장 서버 프로그램 및 PC와 모바일 활용 결과 확인 프로그램을 개발하였다. 각 센서를 통해 얻은 측정값들은 Wifi 모듈을 통해 관리 서버로 전달되고 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장된다. 본 연구에서 수행한 4개월간의 측정 결과를 분석한 결과 LID 시설에 ICT 기술 적용의 안정성과 적용 가능성을 확인하였다. 실시간으로 측정된 값은 LID 시설의 기능 평가 및 유지관리 방안 도출을 위한 빅데이터 활용이 가능한 것으로 나타났다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.989-993
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• 2007

It was intended in this study to seek for the measures to utilize the USN technique, which has high usability due to low price and low power consumption, in air quality monitoring. As a method, the sensors of temperature, humidity, particulate matters (PM10), and carbon dioxide ($CO_2$) were installed in the self-manufactured sensor nodes; the nodes were installed in the waiting rooms and platforms of a subway station and the measurements were collected at real time with use of a computer which micro gateway was built in. Collected data was to be processed by the statistics program installed in the computer; the collected data is to be used in managing the air quality of stations after transmission to the ventilation system of ventilation chambers.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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• pp.386-391
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• 1998

Parameter estimation method of induction motor for vector control is presented in this paper. It can be easily implemented and applied to inverters in the industrial field, because it needs no additional hardware such as voltage sensors and measuring equipment. The proposed algorithm in this paper is so straightforward and practical that it can be easily implemented on the built-in controllers with little overhead. The proposed estimation algorithm has good accuracy and repeatability for parameters due to the sensitivity of estimation errors. This enables its total consuming time to be made shorter. Experimental results and applications in the industrial fields verify the validity and usefulness of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1830-1835
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• 2003

A novel index representing burden distribution form in the blast furnace is developed and index estimation model is built with an empirical modeling method to monitor inner condition of the furnace without expensive sensors. To find the best combination of index and modeling method, two candidates for the index and four modeling methods have been examined. Results have shown that 3-D index have more resolution in describing the distribution form than 1-D index and ANN model produces smallest RMSE due to nonlinearity between the indices and charging mode. Although ANN has shown the best prediction accuracy in this study, PLS can be a good alternative due to its advantages in generalization capability, consistency, simplicity and training time. The second best result of PLS in the prediction results supports this fact.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 2002년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.39-43
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• 2002

As the concept of the smart structure, monitoring of acoustic emission (AE) can be applied to inspect the fracture of the entire structure in operating condition using built-in sensors. The objective of this study is to find the characteristics of matrix crack signals in composites due to the different specimen shapes. To detect matrix crack signals, we performed tensile tests by changing the thickness, width and length of the specimen. For the quantitative evaluation, time frequency analysis such as short-time Fourier transform (STFT) was used to characterize the matrix crack signals from PZT sensor. The experimental result shows the distinctive signal features in frequency domain due to the different specimen shapes.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.59-66
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• 2019

According to the KT telecommunication statistics, people stayed inside their houses on an average of 11.9 hours a day. As well as, according to NSC statistics in the united states, people regardless of age are injured for a variety of reasons in their houses. For purposes of this research, we have investigated an abnormal event detection algorithm to classify infrequently occurring behaviors as accidents, health emergencies, etc. in their daily lives. We propose a fusion method that combines three classification algorithms with vision pattern, audio pattern, and activity pattern to detect unusual user events. The vision pattern algorithm identifies people and objects based on video data collected through home CCTV. The audio and activity pattern algorithms classify user audio and activity behaviors using the data collected from built-in sensors on their smartphones in their houses. We evaluated the proposed individual pattern algorithm and fusion method based on multiple scenarios.