• 월간 기계설비
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• no.6 s.191
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• pp.53-58
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• 2006

1969년 락희개발(주)로 건설업을 시작한 GS건설은 지난 2005년 명칭을 새롭게 바꾼 후 건축, 토목, 플랜트 환경 등에 다양한 사업을 벌이고 있다. GS건설은 지난해 수주 8조2400억원, 매출 5조6300억원을 달성해 수주, 매출업계 1위에 올랐으며 특히 수주잔액이 총 25조 6000천억원으로 향후 4~6년치 매출을 확보해 건설업계의 정상을 질주하고 있다. 이러한 추진력은 올해도 이어져 수주 8조8000억원, 매출 6조원의 신장된 목표를 설정하여 건설업계 1위를 수성하기 위해 최선을 다하고 있다. 또한 GS건설은 탄탄한 재무구조와 높은 브랜드 이미지, 우수한 기술력을 바탕으로 각 분야에서 지속적인 성장을 거듭, 건설업계에 서 새로운 Leading Company로 자리매김할 계획이다. GS건설은 지난해 6월 자재 입출고 현황 등을 매일 전산으로 체크해 공기, 비용, 안전율, 불량률을 획기적으로 줄일 수 있는 종합 건설관리시스템(TPMS)을 도입하여 기술수준과 관리 능력을 향상시킴으로써 차별화된 경영과 함께 시스템 경영으로 Cost Innovation을 꾀하고 있다. 이와 함께 GS건설은 TPMS를 내년 말까지 전 사업장에 정착시킴으로써 시공의 성역화 및 과학화를 주도할 계획이다.

• 월간 기계설비
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• s.258
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• pp.52-57
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• 2012

건설산업공생발전위원회가 지난해 10월 출범했다. 국토해양부장관을 필두로 주요 발주기관장과 종합 전문 설비협회 단체장, 민간전문가 등이 대거 참여한 위원회가 건설산업의 당면과제를 논의하기 시작한 것이다. 그동안 상생협력 및 동반성장을 지원하기 위한 제도 개선이 지속적으로 이뤄져 왔지만 이번 공생발전위원회는 건설산업 공통의 과제와 미래 발전방안을 민 관이 함께 모색한다는 점에서 향후 적지 않은 성과가 기대된다. 공생발전위는 크게 ${\bigtriangleup}$건설문화 개선 및 이미지 제고 ${\bigtriangleup}$건설산업 참여주체 간 공생발전 정착 ${\bigtriangleup}$건설산업의 경쟁력 제고 등 3가지 대주제를 제시해 놓고 있다. 이 위원회에 정해돈 대한설비건설협회 회장이 설비건설업계 대표로 참석하여 기계설비업계의 당면문제를 건의하고 있다. 이에 따라 지난해 12월 23일 열린 제3차 회의에서는 그동안 대한설비건설협회가 지속적으로 건의한 저가하도급 심사제도 개선, 하도급 계약 시 부당특약 근절방안, 산재은폐 제도개선 등의 논의가 본격화 되었다. 이처럼 설비건설업계는 공생위원회가 저가하도급 유도 및 불공정 하도급 관행 등을 개선해 줄 것으로 기대하고 있다. 즉, 하도급업계가 피부로 느낄 수 있는 진정한 공생발전이 이루어지기를 기대하고 있는 것이다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.25 no.12
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• pp.119-130
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• 2009

To measure the soil deformation, two common techniques of the digital image analysis-Particle Image Velocimetry (PIV) and Digital Image Correlation (DIC)-have been used. To generally apply these techniques to the soils, the accuracy of these techniques should be evaluated under various conditions. In this study, the influence factors including the image resolution, the degree of displacement and deformation, the size of pixel subsets, and analysis techniques were analyzed. The deformation of an idealized particle assembly using the discrete element method was measured by the digital image analyses, and then the results were compared with the actual deformations. To conduct the optimal digital image analysis, various factors are systematically analyzed in terms of the degree of the displacement and the deformation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.114-114
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• autumn
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• pp.104-112
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• 2003

우리나라의 건설산업은 70년대에서부터 지금까지 압축된 경제성장 과정을 거치면서 인구의 도시 집중화 현상에 따른 엄청난 물량의 아파트 건설로 숨가쁘게 물량 공급에만 급급해 왔지 상대적으로 건설시공의 효율성과 합리적인 건설관리에는 소홀하여 왔다. 이는 곧 반복되는 부실시공과 대형 건설재해를 유발시켜 건설업에 대한 대중적인 이미지 실추는 물론 품질과 안전관리가 국가적인 위신문제로까지 대두되게 되었다. 이러한 시접에서 건설산업의 문제점을 풀어나가기 위한 개선책으로 등장하게 된 것이 CM이라고 생각한다. CM을 통하여 설계와 시공을 통합관리하고 현장 시공과정에 내포되어 있는 부실 요인을 찾아내어 제거하고 시정조치하고 이를 유사 Project에 Feed-back시킴으로써 점진적인 향상(Progressive Improvement)을 이루어내며 제약된 자원을 효율적으로 이용하여 원가를 절감함으로써 건설산업의 경쟁력을 강화시켜 나가는 것이 곧 CM 활용의 효과라 할 수 있을 것이다. 본 논문은 15년간 현장소장(Project Manager)의 경험을 바탕으로 CM기법을 건설현장에 적용 사례한 결과를 정리한 것이다.

• 월간 기계설비
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• no.2 s.199
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• pp.66-70
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• 2007

벽산건설(주)은 1958년‘한국스레트공업주식회사’로 출발하여 우리나라 경제성장 시기를 함께하며 발전해왔다. 1991년 벽산건설(주)로 상호를 변경, 현재까지 국내 건설부문의 일익을 담당하고 있다. 벽산건설(주)은 특히 아파트 건설부문에서 두각을 나타내고 있다. 2005년 벽산건설(주)의 아파트 브랜드인“블루밍”에 대해 SDP(Self Design Project)를 런칭해 그동안 일률적이던 아파트 내부 건축에 대해 변화를 줘 고객에게‘자신만의 아파트’라는 이미지를 심어준 것이다. 끊임없이 발전하려는 벽산건설(주)의 노력이 지금의 벽산건설(주)을 만들게 된 원동력이다. 벽산건설(주)은 2007년을“내실기반의 지속성장을 하는 해”로 설정하고 올해 경영방침을 △수익기반의 다변화 △고객 만족 경영 △Software 경쟁력 강화로 정했다. 이에 따른 구체적인 경영전략으로 △전략적 제휴확대로 양질의 수주 확보 △Before Service 전사적 확대 △인적자원 경쟁력 강화 △핵심기술의 확보 및 개발 등 더 나은 기술과 고객만족을 위해 오늘도 정진하고 있다.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 2000.11a
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• pp.76-77
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• 2000

모델하우스는 수요자와 기업이 교감할 수 있는 만남의 장소임과 동시에 아파트라는 상품의 정보를 수요자에게 제공하는 공간이며, 아파트에 대한 이미지를 직접적으로 전달할 수 있는 공간으로 건설산업에서 모델하우스를 짓는 것은 필수적이었다. (중략)

• 월간 기계설비
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• no.3 s.212
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• pp.50-55
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• 2008

롯데건설(주)은 1959년 창립해 도로, 교량, 항만 등의 대규모 토목공사와 첨단 인텔리전트 빌딩, 호텔, 쇼핑센 터 및 고급 아파트 등의 건축공사를 통해 국가산업 발전과 주거문화 향상에 기여하고 있다. 롯데건설(주)은 잠실 롯데월드를 비롯해 전국에 롯데호텔 · 백화점을 건설하며 테마파크, 관광, 유통시설 건설에 남다른 기술과 노하우를 축적하고 현재 서울, 부산에 100층 이상의 초고층 건물인 제2롯데월드 건설 추진등 수익 다각화를 위해 끝없이 노력하고 있다. 또한 중세 유럽성의 긍정적인 이미지를 아파트 브랜드에 적용, 주택시장의 고급화, 차별화를 선도해왔다. 이런 노력의 결과 롯데건설(주)은 2007년 매출 3조1,608억원, 수주 6억원을 달성했고 올해 매출 3조8,000억원, 수주 8조원을 목표로 정진하고 있다.

• Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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• v.9 no.3
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• pp.359-366
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• 2021

In this study, It was developed an monitoring cracks system based on image processing techniques in order to measure cracks, which are major damages in concrete, and to convert them into a database. The crack monitoring system consists of crack image captured equipment and a crack detection and analysis software. This system provides objective and quantitative data by replacing the conventional visual inspection. The crack detection algorithm w as verified through an indoor test using virtual cracks, and the amount of crack detection and crack width change was monitored by applying it to the self-healing repair mortar construction site. In the case of the crack width detected through image analysis, the maximum difference from the actual crack width was 0.0334mm. It was possible to detect microcracks of 0.1mm or less, and the effect of crack healing over time of the self-healing repair mortar was confirmed trough the field test.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.34 no.12
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• pp.145-154
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• 2018

The damage investigation and inspection methods performed in concrete facilities such as bridges, tunnels, retaining walls and so on, are usually visually examined by the inspector using the surveying tool in the field. These methods highly depend on the subjectivity of the inspector, which may reduce the objectivity and reliability of the record. Therefore, the new image processing techniques are necessary in order to automatically detect the cracks and objectively analyze the characteristics of cracks. In this study, deep learning and image processing technique were developed to detect cracks and analyze characteristics in images for concrete facilities. Two-stage image processing pipeline was proposed to obtain crack segmentation and its characteristics. The performance of the method was tested using various crack images with a label and the results showed over 90% of accuracy on crack classification and segmentation. Finally, the crack characteristics (length and thickness) of the crack image pictured from the field were analyzed, and the performance of the developed technique was verified by comparing the actual measured values and errors.