• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.159-171
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• 2012

본 연구에서는 하천관리지리정보시스템(RIMGIS) 내 하천유지관리부분의 활용성 향상 및 하천유지관리업무의 선진화를 위하여 항공레이저측량(LiDAR)과 고해상 영상자료를 기반으로 한 동적으로 변화하는 하상자료 관리 및 하상변동 분석 등의 하천유지관리기술을 개발하였다. LiDAR 및 고해상도 영상 형식으로 제작된 하천의 정밀지형도를 이용하여 동적으로 변화하는 하천의 하상자료 및 제방자료를 정보화하여 RIMGIS DB를 구축하고, RIMGIS와 연계된 하천유지관리체계 구축 및 하상변동 영향을 최소화하는 모니터링 기술을 연구하였다. 또한, 하천 지형정보 및 유지관리정보 등을 가지고 있는 RIMGIS의 기능과 자료구조를 보완하여 하천의 실시간 유지관리가 가능하도록 개선하며, 하상정보와 하천단면정보를 제공하여 하천통수단면 확보 등 구조적 기법을 이용한 하천기능 유지가 가능하도록 RIMGIS 보완 기술을 개발하였다. 이는 기존의 2차원 선(線)기반으로 제공되는 한정된 하천정보 및 정확성이 결여된 자료제공의 문제를 보완하여 지속적인 RIMGIS 기능개선과 유지관리 작업이 가능하도록 지원하고, RIMGIS 내 하천유지관리부분의 활용성을 극대화할 수 있는 기반기술로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제28권4호
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• pp.293-303
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• 2018

모니터링은 여러 방법과 장치를 이용하여 공학적 정보를 정확하게 수집하여 분석하는 행위를 말한다. 모니터링의 목적은 설계확인, 시공관리, 품질관리, 안전관리, 구조물 성능 확인 등이 있으며, 지반구조물진단평가는 구조물의 성능 확인에 해당하는 것으로 구조물이 사용 개시 후 환경 변화나 경년에 의해 누적된 피로 손상도를 고려하여 구조물의 건전도 판단을 목적으로 한다. 근래 국내에서 많이 알려진 음향미소진동은 구조물의 교란이 없는 상태에서 미세 수준의 손상을 감지하여 안전관리 및 구조물의 성능 확인에 활용될 수 있다. 본 보고는 음향미소진동 모니터링 기법을 이용하여 유류지하저장시설을 진단평가하는 절차에 대한 가이드라인을 소개한다. 가이드라인에는 모니터링 시스템 선정, 센서 배열과 설치 및 시스템 운영, 해석 등을 다루고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.11-21
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• 2016

최근 건축물과 교량 등 사회기반시설물들의 노후화로 인해 변위센서, 가속도센서 등 첨단 기술을 이용한 구조물 안전관리 기법이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 일반적으로 구조물의 안전관리를 위한 구조 건전성 모니터링 기술은 IT와 계측센서 기반으로 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 많은 비용이 소요된다. 본 논문에서는 기존 계측센서 기반의 구조 건전성 모니터링 시스템에 비해 보다 경제적이고 효과적인 방법으로 구조물의 변위와 고유진동수를 추정하여 손상도를 평가하는 영상 기반의 구조물 동특성 분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 디지털 카메라와 같은 영상장치를 이용하여 구조물의 영상을 촬영하고, 영상처리를 위해 주로 사용되고 있는 정규상호상관기법인 NCC연산을 통해 변위와 고유 진동수를 분석하고, 구조물의 손상전후의 주파수응답비를 비교분석하여 손상도를 판별하여 문제가 발생 시 관리자에게 경보하는 기능을 지원한다. 본 시스템은 기존의 구조물에 부착하거나 고정해서 사용하는 계측 센서에 비해 설치 및 이동이 간편하고, 시스템이 단순하여 경제적이며 활용성이 높은 장점이 있다.

• 전기학회논문지P
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• 제65권3호
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• pp.194-198
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• 2016

The electric power industry have recently been building out Smart Grids, a two-way electricity grid that connects power consumers and producers to a network that enables one to respond quickly to any eventuality. The construction of a two-way electricity grid means that the power control process becomes unified, from what used to be separate processes that originate individually from the consumption phase and the production and supply phases. The role of power control that takes place within each section of the power system may be independent. However, this does not mean the independent control sections are operated individually, but are configured to meet a single target and purpose. Each control section possesses enough degree of independency to respond to eventualities that may occur within different stages of the power system, but at the same time, possesses unified system elements for the stability of the entire power system. From this perspective, Smart Grids are widely regarded as the most rational power industry operation plan. A variety of different control and communication systems can be applied for an effective deployment of Smart Grids. Recently, we have seen systems such as PMS(Power Management System) and PAS(Process Automation System) applied in the deployment of Smart Grids, which are developed from the techniques utilized in the industry. The PMS is attracting particular attention for its power operations management ability. In this study, we propose plans for improvement in the rational development of power system controls through case studies of live PMS operations.

• 한국안전학회지
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• 제36권2호
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• pp.58-67
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• 2021

Incident investigation is regarded as a means to improve safety performance. For the prevention of industrial accidents, measures such as providing safety education, enhancing management interest and participation, establishing a safety management system, and conducting inspection of the work site are necessary. In particular, accident investigation activities, which are an important element of safety management, help to prevent similar accidents, thereby minimizing damage and enhancing work safety. They are critical for understanding business-related incidents and the vulnerabilities and opportunities associated with them. Therefore, it is clear that accident investigation activities are important for accident prevention. The primary focus of many incident investigation processes is on identifying the cause of an event. While considerable research has been conducted on potential accident investigation tools there has been little research on including the views and experiences of practitioners in the accident investigation process. In this study, a questionnaire survey was conducted among safety managers in the domestic manufacturing/construction industry to understand the practice of accident investigation. The investigation pertained to companies' accident investigation systems, the competence of investigators, and the identification and recommendations of the cause of accidents. From the analysis results of accident investigations, investigators' competence, the difficulty level of investigations, and the root causes of accidents were identified from the viewpoint of the participants of the accident investigations. In particular, the development of standardized and simple accident investigation methods and their dissemination to companies were found to be necessary for activating the root cause of accidents. Based on this, it can be used as basic data for the development of root cause analysis investigation techniques that are easily applicable to organizations.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.208-216
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• 2023

The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권2호
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• pp.53-58
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• 2016

With the growing use of big data and data mining, it serves to understand how such techniques can be used to understand various relationships in the healthcare field. This study uses hierarchical methods of data analysis to explore similarities in hospitalization across several New York state counties. The study utilized methods of measuring crowding distance of data for age-specific hospitalization period. Crowding distance is defined as the longest distance, or least similarity, between urban cities. It is expected that the city of Clinton have the greatest distance, while Albany the other cities are closer because they are connected by the shortest distance to each step. Similarities were stronger across hospital stays categorized by age. Hierarchical clustering can be applied to predict the similarity of data across the 10 cities of hospitalization with the measurement of crowding distance. In order to enhance the performance of hierarchical clustering, comparison can be made across congestion distance when crowding distance is applied first through the application of converting text to an attribute vector. Measurements of similarity between two objects are dependent on the measurement method used in clustering but is distinguished from the similarity of the distance; where the smaller the distance value the more similar two things are to one other. By applying this specific technique, it is found that the distance between crowding is reduced consistently in relationship to similarity between the data increases to enhance the performance of the experiments through the application of special techniques. Furthermore, through the similarity by city hospitalization period, when the construction of hospital wards in cities, by referring to results of experiments, or predict possible will land to the extent of the size of the hospital facilities hospital stay is expected to be useful in efficiently managing the patient in a similar area.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권2호
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• pp.273-284
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• 2024

본 연구는 국제유가와 국내외 해외건설 수주액간의 상관성을 분석하였다. 최근 20년간 국제유가 통계데이터와 국내 건설업체와 글로벌 해외건설기업의 해외건설 신규수주액 자료를 토대로 두 변수간의 상관계수(R)와 P-vaule 값을 산출하여 상관관계를 분석하였다. 국내 건설업체의 해외건설 수주액과 국제유가의 상관성을 분석한 결과, 국제유가는 해외건설 수주액과의 상관계수가 0.8 이상이기 때문에 상관성이 높다고 볼 수 있다. 또한 국제유가와 Top 250 글로벌 해외건설기업의 신규 수주액의 상관성을 분석한 결과, 상관계수가 0.76으로 매우 높은 것을 알 수 있다. 따라서 국제유가의 변동에 따른 해외건설 수주액 증감에 영향을 많이 미치고 있다는 것을 알 수 있었다. 특히 아시아 지역과 중동지역의 해외건설 수주액의 상관계수가 매우 높았고, 산업설비와 건축의 해외건설 수주액의 상관계수가 매우 높은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 플랜트의 발주물량이 증가한 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 국제 유가변동에 대응하고, 해외건설 시장에서 경쟁력을 유지하기 위하여 진출전략을 제안하였다. 주요 방안으로는 다양한 지역 및 공급처 확보방안, 환율 변동위험을 최소화하기 위해 헤지기법을 활용하는 리스크 관리방안, 현지화된 인프라와 현지 시장에 적응할 수 있는 방안을 제안하였다. 또한 현지 파트너십 구축과 현지 인력 확보방안과 건설 현장에서의 기술 혁신과 디지털화를 통해 생산성을 높이고 비용 절감 방안을 제안하였다. 이러한 연구결과 및 해외진출 전략은 유가 변동에 대응하여 해외 건설시장에서의 위험을 줄이고, 경쟁력을 강화하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.421-428
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• 2022

토공은 건설공사의 시작이며 기초가 되기 때문에 가장 중요한 공정이다. 특히 토공의 다짐측정은 건설공사의 품질과 생산성에 직결되는 중요한 요소이다. 기존 다짐측정은 주로 들밀도 시험, 평판재하시험과 같은 아날로그 방식을 이용하여 수행되었다. 하지만 최근 4차 산업혁명의 고도화에 따라 스마트건설기술이 대두되면서 다짐측정 또한 기존 아날로그 시험의 단점을 보완한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. DCPT는 기존 시험법과 비교하여 간편하고 속도가 빨라 최근 관심이 증대되고 있지만 데이터를 수기로 측정하는 아날로그 방식으로 이력관리와 데이터 검증 등 여러 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 개발한 IoT 기반 DCPT 시스템은 기존 DCPT에 디지털 와이어센서, 모바일 폰, 블루투스를 결합했다. 개발된 장비는 아날로그 DCPT 뿐만 아니라 다른 다짐시험법과 비교하여 빠른 시험시간, 1인 계측, 저비용, 모바일 기반 계측 이력 및 데이터 관리, 실시간 데이터 확인 등의 장점을 갖는 것이 특징이다. 추가로, 개발된 장비의 현장 적용성 검증을 위해 아날로그 DCPT와 함께 테스트베드를 구축하여 검증하였다. 테스트베드는 롤러장비를 통해 실제 토공현장과 유사한 조건으로 구축했다. DCPT 데이터는 322개 측점에서 총 3220개의 데이터를 획득했다. 분석결과로 IoT 기반 DCPT의 성능은 우수한 것으로 나타났으며 개발된 장비를 통해 구축된 테스트베드 또한 다짐이 수행됨에 따라 안정적인 결과를 보이는 것으로 나타났다.

• 농촌계획
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• 제30권1호
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• pp.57-66
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• 2024

This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.