• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권5호
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• pp.305-311
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• 2019

본 연구에서는 국내에 새롭게 도입하고자 하는 인터모달 자동화물운송 시스템을 구현하기 위한 터미널 플랫폼 시설의 온도하중에 따른 적정 신축이음 간격을 살펴보았다. 터미널 플랫폼의 적정 신축이음 간격 검토는 미국 F.C.C.(federal construction council)에서 제안한 식을 이용하여 지역별 온도변화에 따른 최대 신축이음 간격을 설정하고, 구조해석 프로그램을 통해서 산출된 최대 변위값과 건축구조 수평변위 제한값을 비교하였다. 적정 신축이음 간격은 온도변화로 인한 구조물 최대 변위량이 수평변위 제한값 이하가 되는 슬래브 길이로 선정하였으며, F.C.C 제안식을 통하여 산정한 지역별 최대 신축이음 간격을 적용하여 구조물 최대 발생 변위를 살펴본 결과, 건축구조 수평변위 제한값 이내에서 발생될 수 있는 최대변위 값을 확인할 수 있었다.

• 미래기술융합논문지
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• 제1권2호
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• pp.01-09
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• 2022

최근 기업과 공공기관에서 안전 이슈는 더는 미룰 수 있는 상황이 아니며, 대형 안전사고가 발생했을 때 직접적인 금전적 손실뿐 아니라 해당 기업 및 공공기관에 대한 사회적 신뢰가 함께 떨어지는 간접적인 손실도 매우 커진다. 특히 사망 사고의 경우는 더욱 피해가 심각하다. 이에 따라 기업 및 공공기관은 산업 안전 교육과 예방에 대한 투자를 확대함에 따라, 고위험 상황이 존재하는 산업현장에서 사용자 행동반경에 영향을 받지 않고 안전관리 서비스가 가능한 개방형 AI 학습모델 생성 기술, 에지단말간 AI협업 기술, 클라우드-에지단말 연동 기술, 멀티모달 위험상황 판단기술, AI 모델 학습 지원 기술을 이용한 시스템 개발이 이루어지고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전과 확산으로 안전 이슈에도 해당 기술을 적용하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고위험 현장 안전관리를 위해 AI 모델 학습 지원이 가능한 개방형 클라우드 플랫폼 설계 방안을 제시하였다.