• 한국안전학회지
• /
• 제37권1호
• /
• pp.64-69
• /
• 2022

The study measured a subway construction worker's Macpa stress by Heart Rate Variability measuring instrument and conducted a survey of Korean job stress from subway construction workers. Also, the study analyzed the relationship between Macpa stress index and Korean job stress result and suggested managing stress method for each item. According to National Statistical Office data, the first line subway in Seoul was started to open in 1974. The extended total length is 996 kilometers until 2019. Many aged workers are currently working at subway construction sites due to the avoidance of young workers since the past until now. It means that the elderly has a substantial portion among subway construction workers. The productivity has been adversely affected by health problems due to the aging of workers, job stress due to heavy work, and personal health problems. So, the regulation and policies on job stress health management are being strengthened. The data were measured Macpa stress by machine measuring heart rate variability and conducted Korean job stress survey(shortened) from Sa-sang to Ha-dan line Busan subway construction workers for analyzing the relationship. Independent variable were age, job duration, job position, employment type, working type in this study. Macpa's dependent variable was stress index and Korean job stress survey(shortened)'s dependent variables were job requirements, job autonomy, relationship conflict, job instability, organizational structure, inappropriate compensation, working place culture, and total score. SPSS 12.0 K Statistics Program was used for statistical analysis. Kruskal-wallis test, a nonparametric statistical analysis, was used because the data are difficult to be assumed as normal distribution. As a result, the paper indicated the significant correlation between Macpa stress index and Korean job stress(short version). The elderly workers presented higher Macpa index and higher job stress due to aging and heavy-duty work. The majority workers were daily workers who had unstable working condition and uncertainty about the future. The study suggested a manual that could reduce job stress for subway construction workers and future study deriving management tool through analyzing job stress factor is necessary.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권11호
• /
• pp.35-43
• /
• 2021

최근 다언어모델(Cross-lingual language model)을 활용하여 한 번도 보지 못한 특정 언어의 하위 태스크를 수행하는 제로샷 교차언어 전이(Zero-shot cross-lingual transfer)에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)을 학습하기 위한 데이터 구축적 측면에서의 한계점을 지적하고, 데이터를 구축하기 어려운 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 제로샷 교차언어 전이를 수행한다. QE에서 제로샷을 다룬 연구는 드물며, 본 논문에서는 교차언어모델을 활용하여 영어-독일어 QE 데이터에 대해 미세조정을 실시한 후 다른 언어쌍으로의 제로샷 전이를 진행했고 이 과정에서 다양한 다언어모델을 활용하여 비교 연구를 수행했다. 또한 다양한 자원 크기로 구성된 언어쌍에 대해 제로샷 실험을 진행하고 실험 결과에 대해 언어별 언어학적 특성 관점으로의 분석을 수행하였다. 실험결과 multilingual BART와 multillingual BERT에서 가장 높은 성능을 보였으며, 특정 언어쌍에 대해 QE 학습을 전혀 진행하지 않은 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 유도하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권11호
• /
• pp.345-353
• /
• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권8호
• /
• pp.339-346
• /
• 2022

최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.93-108
• /
• 2023

제조 분야에서 적정한 생산량을 분석하기 위해서는 제조 라인 내 레이아웃 설계, 설비 성능, 투입 작업자 수 등 변경 요인 간의 관계를 포함한 공학적 분석이 필요하다. 본 논문은 식품 제조에서 생산량 증대를 위해 기존 시나리오를 분석하여 문제점을 도출하고, 변경 요인들을 제어하여 생산량이 단계적으로 확장되는 시나리오를 고려한 시뮬레이션 방법을 제안한다. 대상 시스템은 식품 가공공장으로 생산 프로세스는 입고, 가공, 소분, 포장, 검수, 적재, 보관 공정으로 구성된다. 먼저, 대상 시스템 분석을 통해 공정 프로세스별 설비와 작업자를 실제 레이아웃 배치에 따라 모델을 설계한다. 이후 대상 시스템에서 도출한 실데이터를 기반으로 작업자의 작업시간과 설비 처리 시간 등을 모델에 반영하여 시뮬레이션 실증을 수행한다. 제안 모델의 목표는 시나리오를 확장해 가며 단계별 시나리오 간 비교 분석을 통해 생산량 증대를 위한 최적의 요인 값을 분석 및 제시하는 것이다. 이를 위해 생산량 증대에 가장 중요한 소분, 포장공정의 설비 및 작업자 모델을 확장하여 총 세 단계의 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 시뮬레이션 실험 결과 고숙련 작업자와 열성형 포장기 설비의 배치에 따라 생산성이 달라짐을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 시뮬레이션 방법이 실제 현업에서 목표 생산량에 적합한 요인 조합을 제시하여 최적의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.869-875
• /
• 2009

Safety is a big issue in the construction sites. For safe and secure management, tracking locations of construction resources such as labors, materials, machineries, vehicles and so on is important. The materials, machineries and vehicles could be controlled by computer, whereas the movement of labors does not have fixed pattern. So, the location and movement of labors need to be monitored continuously for safety. In general, Global Positioning System(GPS) is an opt solution to obtain the location information in outside environments. But it cannot be used for indoor locations as it requires a clear Line-Of-Sight(LOS) to satellites Therefore, indoor location monitoring system could be a convenient alternative for environments such as tunnel and indoor building construction sites. This paper presents a case study to investigate feasibility of Wi-Fi based indoor location monitoring system in construction site. The system is developed by using fingerprint map of gathering Received Signal Strength Indication(RSSI) from each Access Point(AP). The signal information is gathered by Radio Frequency Identification (RFID) tags, which are attached on a helmet of labors to track their locations, and is sent to server computer. Experiments were conducted in a shield tunnel construction site at Guangzhou, China. This study consists of three phases as follows: First, we have a tracking test in entrance area of tunnel construction site. This experiment was performed to find the effective geometry of APs installation. The geometry of APs installation was changed for finding effective locations, and the experiment was performed using one and more tags. Second, APs were separated into two groups, and they were connected with LAN cable in tunnel construction site. The purpose of this experiment was to check the validity of group separating strategy. One group was installed around the entrance and the other one was installed inside the tunnel. Finally, we installed the system inner area of tunnel, boring machine area, and checked the performance with varying conditions (the presence of obstacles such as train, worker, and so on). Accuracy of this study was calculated from the data, which was collected at some known points. Experimental results showed that WiFi-based indoor location system has a level of accuracy of a few meters in tunnel construction site. From the results, it is inferred that the location tracking system can track the approximate location of labors in the construction site. It is able to alert the labors when they are closer to dangerous zones like poisonous region or cave-in..

• 현장농수산연구지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.125-132
• /
• 2015

국내에서 말 마취에 관한 보고서는 매우 드물다. 본 연구의 목적은 말임상에서 마취중 폐사율을 알아보기 위하여 2005년 1월부터 2010년 10월까지 부산경남경마공원 동물병원에서 Thoroughbred 경주마를 대상으로 조사하였다. 기간 중 전마취는 detomidine hydrochloride(0.01 mg/kg) 또는 xylazine(0.5 mg/kg)를 사용하였고, 근육이완제는 guaifenesin(50-100 mg/kg)을 사용하였으며, ketamine hydrochloride(2 mg/kg)으로 정맥전신마취를 유도하였고, 그 후 isoflurane(1.3-1.5%)으로 흡입마취를 유지하였다. 190 마리 중 각각 150 마리가 흡입마취를, 40 마리가 정맥마취를 받았다. 마취 목적은 근골격계 장애를 위한 수술이 가장 흔하였고 다음으로는 비뇨기계와 호흡기계 순이었다. 마취에 의한 폐사는 골편을 제거하기 위한 관절경수술을 받는 경우에서 한 건이 있었다. 마취시간은 150 분이었으며 사인은 마취기계 미숙에 의한 저산소증이었다. 결론적으로 Thoroughbred 경주마의 마취중 폐사율은 0.52%로 나타났다.

• 산업융합연구
• /
• 제20권12호
• /
• pp.79-85
• /
• 2022

최근 전자소자는 플렉서블 기판상에 제작된 스마트폰이 출시되었으며, 스트레처블 한 전자소자의 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실리콘 기반의 스트레처블한 소재를 만들어 이것을 기판으로 사용하여 산화물을 이용한 광센서 소자를 구현하여 평가하고자 한다. 이를 위해, 실리콘 기반의 용액성 고무를 이용하여 상온에서 잘 늘어나는 기판을 만들어 소재의 350% 연신율을 확인하였으며, 반사도, 투과도, 흡수도와 같은 광특성을 측정하였다. 다음으로 이러한 소재는 표면이 소수성을 나타내기 때문에 표면 세정 및 친수성으로 변화시키기 위하여 산소 기반의 플라즈마 표면 처리를 진행하였으며, 진공장비로 AZO(Aluminium Zinc Oxide) 기반의 산화막을 증착한 후 면봉을 이용하거나 메탈 마스트로 Ag 전극을 형성시켜 광센서를 완성하였다. 제작된 광전자소자는 빛을 조사했을 때와 하지 않았을 때의 전압에 따른 전류 변화를 분석하여 광에 의하여 생성된 캐리어들에 의한 광전류를 관찰하였으며, 벤딩 장비를 이용하여 폴딩에 따른 광센서소자 영향성을 추가 테스트하였다. 벤딩 테스트 전과 빛에 의해 생성되는 전류값 변화를 추가로 분석하였다. 향후 스트레처블 기판위에 늘어나는 반도체 물질 및 전극을 형성하여 폴딩(벤딩) 및 늘어나는 광소자를 집중적으로 연구할 계획이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.159-172
• /
• 2023

일반적으로 사회문제 해결 연구는 과학기술을 활용하여 다양한 사회적 현안들에 의미있는 해결 방안을 제시함으로써 중요한 사회적 가치를 창출하는 것을 연구 목표로 한다. 그러나 사회문제와 쟁점을 완화하기 위하여 많은 연구들이 국가적으로 수행되었음에도 불구하고 여전히 많은 사회문제가 남아 있는 상황이다. 사회문제 해결 연구의 전 과정을 원활하게 하고 그 효과를 극대화하기 위해서는 사회적으로 시급한 현안들에 대한 문제를 명확하게 파악하는 것이 중요하다. 사회문제 해결과 관련된 기존 R&D 보고서와 같은 자료에서 중요한 사안을 자동으로 식별할 수 있다면 사회문제 파악 단계가 크게 개선될 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 국가 연구보고서에서 사회문제와 해결방안을 자동으로 감지하기 위한 기계학습 모델을 구축하는 데에 필수적인 데이터셋을 제안하고자 한다. 우선 데이터를 구축하기 위해 사회문제와 쟁점을 다룬 연구보고서를 총 700건 수집하였다. 수집된 연구보고서에서 사회문제, 목적, 해결 방안 등 사회문제 해결과 관련된 내용이 담긴 문장을 추출 후 라벨링을 수행하였다. 또한 4개의 사전학습 언어모델을 기반으로 분류 모델을 구현하고 구축된 데이터셋을 통해 일련의 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과 KLUE-BERT 사전학습 언어모델을 미세조정한 모델이 정확도 75.853%, F1 스코어 63.503%로 가장 높은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.189-198
• /
• 2023

길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.