• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2018

본 연구는 한국의 도시재생과 스마트 물 관리의 정책 분석을 위하여 도시재생과 스마트 물 관리의 등장 배경, 주요 현안 및 연계성을 모색하고 도시재생방안으로서 스마트 물 관리체계의 가능성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 1950년대의 도시재건(Urban Reconstruction)과 1970~80년대의 도시재개발(Urban Renewal, Urban Redevelopment) 등의 정비 사업은 물리적 환경정비에 초점을 맞추었다. 그러나 1990년대 환경문제가 세계적 이슈로 등장하면서 교외지역 난개발 문제에 대한 대응책이 필요하게 되었고 도시의 물리 환경적, 산업 경제적, 사회 문화적 측면을 부흥시키는 도시재생 접근법이 출현하였다. 한국 정부는 2017년부터 시작한 '도시재생 뉴딜사업'의 일환으로 스마트 기술을 적용한 도시재생사업을 통해 스마트도시 선도국가 도약과 세계적 흐름에 부합하는 도시성장을 기대하고 있다. 1980년대 초 등장한 스마트 기술은 2000년대 들어와 스마트 도시, 스마트 인프라, 스마트 그리드 등의 분야로 확대, 진보하였다. 물 분야의 스마트 기술은 2009년 스마트워터그리드 이니셔티브(Smart Water Grid Initiative)의 발족과 함께 IBM, CISCO, Intel 등의 IT 기반 물 관리 워킹그룹 형성, Suez, Veolia, Siemens 등 수처리 기업의 스마트워터그리드 분야 진출 모색과 함께 발전하기 시작하였다. 이후 2012년 유엔 스마트 물 관리 포커스 그룹(ITU-T SG 5)의 스마트 물 관리 표준화 연구가 착수되었고 한국은 국토교통부 건설교통기술 연구 개발사업 중 하나로 스마트 물 관리 장기 연구 사업을 시작하였다. 스마트 물 관리는 수자원 및 상하수도 관리의 효율성 제고를 위하여 스마트 미터, 센서, 디지털지도제작 등 ICT를 이용한 차세대 물 관리시스템이라고 정의할 수 있다. 구체적인 대상 분야를 고려한다면 하천수, 우수, 지하수, 하폐수처리수, 해수담수 등 다양한 수자원의 관리, 물의 생산과 수송, 사용한 물의 처리 및 재이용 등 물 관리 전 분야를 포함한다. 그러나 스마트 물 관리의 용어와 개념을 처음으로 도입한 미국 등 선진국과 관련기업들은 스마트 물 관리를 '스마트 워터 미터, 센서, 첨단 모델링, 수문 지도제작, 스마트 관개농업, 자동화 로봇 등 다양한 기술을 통합적으로 운영하는 지능적인 수자원 관리를 위한 정보네트워크'로 정의한다. 일찍이 도시재생으로의 패러다임 전환을 실시한 영국 및 일본과 달리 한국의 도시재생은 개념, 구성요소, 범위, 사업방식 등의 여러 가지 측면에서 아직 형성단계에 있다. 또한 한국의 스마트 물 관리 논의는 개념정립 측면에서 심층적 논의가 거의 부재하였다. 기존의 논의들은 수자원 혹은 상하수도서비스 분야에서의 연구결과와 기술개발성과를 기계적으로 적용하고 확대하는 측면만을 부각시켰다. 그러나 이와 같은 스마트 물 관리에 대한 논의는 정보통신기술과 물 관리 서비스를 단편적으로 연결하고 적용범위를 제한할 수도 있다는 점에서 한계성이 있다. 본 연구는 국내외 문헌검토를 바탕으로 한국의 도시재생과 스마트 물 관리의 정책을 분석하고 지금까지 별개로 간주된 두 개념의 장점을 융합하여 향후 지속가능한 도시개발 사업으로서의 가능성을 검토하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.889-898
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• 2021

현재 대한민국의 인구절벽 현상으로 인한 한국군의 군 병력부족으로 대한민국의 심각한 국방 공백이 발생될 수 있는 상황이다. 따라서 인구감소로 인한 대한민국의 국방 공백을 해결하기 위해 한국군은 보병을 제외한 기계화 부대에 재편된 인원을 축소시키고 자율주행화하여 국방 공백을 상쇄해 유사시 북한군이 한국군에게 행할 수 있는 군사적 도발 및 선제공격에 대비하는 정책을 펼칠 가능성이 있다. 본 논문에서는 우리 군이 기계화 부대에 재편된 자주포와 같은 무기체계들에 있어 자동화와 자율주행화로 인원을 감축시킬 때 K-9자주포의 자율주행 및 진지 배치에 관한 운용 가능성을 확인하고 K-9자주포의 자율주행화와 이에 따른 운용방법과 그 필요성 및 타당성을 간단한 자율주행이 가능한 K-9자주포 모형 로봇으로 위의 내용을 모사하여 설명하였다. 그리고 자율주행이 가능한 실제 K-9자주포를 실전에 배치하였을 때 나타날 수 있는 문제점을 예측하여 서술하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권2호
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• pp.175-185
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• 2023

OECD 국가를 대상으로 건설업의 노동생산성을 분석한 결과, 한국 건설업의 2019년 취업자당 노동생산성은 PPP 적용시 주요 선진국보다 낮은 수준이다. PPP 적용시 상대국을 100 기준으로 했을 때, 미국의 76.9, 일본의 88.4, OECD 평균의 85.1로 미흡한 수준이다. 특히 OECD 국가의 2019년도 건설업 취업자당 노동생산성을 분석한 결과, 한국은 25위 수준으로 OECD 35개 국가에서 차지하는 순위는 낮은 수준이다. OECD 국가의 건설시장규모와 건설업 노동생산성을 비교·분석한 결과, 건설시장규모가 큰 국가가 건설업 노동생산성이 높다고는 볼 수 없다. 따라서 본 연구는 건설업의 노동생산성을 향상 시키기 위해서 첫째, 스마트 건설기술을 건설현장에 접목하여 적극 활용하는 방안, 둘째, 건설현장 작업보다는 OSC 기술로 공장작업을 통한 현장 설치작업의 활성화 방안을 제안하였다. 마지막으로 모듈러 공법, 기술개발을 확대할 필요가 있다고 제안하였다. 향후에는 첨단 로봇과 공장자동화를 통한 탈현장 생산방식 및 모듈 개발을 확대하면, 건설산업도 제조업과 같은 생산방식의 개편으로 노동생산성이 높아질 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.980-991
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• 2023

항만 내 선박과 부두의 사고를 예방하기 위하여 통항 및 접안 안전성 평가를 통하여 안전한 부두가 건설되어 관리하고 있으나, 선박의 접안 및 계류 과정에서 선박이 부두에 충돌하거나 로프로 인한 인명사고의 발생 등 예측할 수 없는 사고들이 종종 발생한다. 자동계류장치는 선박의 신속하고 안전한 계류를 위한 자동화된 시스템으로 로봇 매니퓰레이터와 흡착 패드로 구성된 탈/부착 메커니즘을 가지고 있다. 본 논문은 자동계류장치의 흡착 패드의 위치 및 속도제어에 필요한 선체와의 변위 및 속도 측정 시스템을 다룬다. 자동계류장치에 적합한 측정 시스템을 설계하기 위하여, 본 논문은 우선 센서의 성능 및 실외 환경적 특성 분석을 수행한다. 다음으로 이러한 분석 결과를 토대로 실외 부두환경에서 설치되는 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정시스템의 구성 및 설계 방법에 대해 기술한다. 또한 센서의 측정상태 감지 및 속도 추정을 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 다양한 속도 구간에서의 변위 및 속도 측정 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권4호
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• pp.179-189
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• 2022

산업의 혁명적 변화에 직면한 지금 사회 대변혁의 시기에 노동과 소득의 관계도 재개념화가 필요하다. 노동의 부재에 의한 절대적인 노동량의 감소는 자동화, 스마트화, AI, 로봇노동 등으로 야기되며 이는 우리가 원하든 원하지 않든 수용해야 한다. 그러나 사회총생산량과 국가나 사회의 자본은 늘어나지만 개인의 소득은 줄어들 가능성이 크다. 이러한 변혁기에 국가나 정치는 개인의 소득감소에 따른 문제들에 관해 준비해야 한다. 지금까지 사회복지나 사회보장에 대해서 복지나 부조의 관점에서 다양한 수준의 논의가 있었다. 실험수준의 시도나 연구는 많은 국가나 지방정부의 차원에서 이루어졌고 긍정적 그리고 부정적 효과를 발견했다. 광범위하게 국가차원에서 지속적으로 실시되는 기본소득제도는 아직 없고 미래지향적 관점에서 다양한 논의가 이루어지는 수준이다. 이에 필자는 지금까지의 시각을 기초로 새로운 관점에서 바라보자는 제안을 해본다. 노동시간, 노동의 질, 소득, 삶의 질, 여유시간 가치, 워라밸 등의 관점에서 기본소득의 중요성과 필요성을 살펴보는 것이 포지티브 접근의 일환이라는 점을 탐색해 보았다. 산업의 패러다임 변화에 따는 절대적인 노동시간의 부족, 기계노동의 대체, 양극화 등을 적극적으로 수용하고 긍정적 시각에서 도래하는 문제를 바라보자는 것이다. 어차피 받아들일 것이면 이러한 문제를 근시안으로 보지 말고 선제적으로 준비하고 장기적이고 전체적인 관점에서 원시안적 계획을 수립하자는 것이다. 스마트 폰이 지난 10여년 사이에 세상의 변화를 가져와 잃어버린 것도 있지만 새로 발견한 것이 오히려 많지 않을까요? 기술의 변화를 통해 삶의 질을 고양시키는 절호의 기회라고 생각해야하지 않을까요?

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.180-185
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• 2003

도로를 통과하는 차량 통행량의 증가는 장기적으로 교량에 구조적인 손상을 유발시키기 때문에 교량의 유지관리 측면에서 심각한 문제로 대두되고 있으며 준공 단계부터 구조물의 유지관리에 대하여 관심을 기울이지 않으면 공용기간 중 만족할 만한 기능의 유지 및 확보는 불가능하다. 또한, 공황 중에 균열이나 변형 등과 같은 열화손상을 조기에 발견하여 기능상의 장애나 사고를 미연에 방지하기 위해서는 정기적인 점검을 통하여 유지관리를 실시해야 하나 이에 관한 관심도가 상대적으로 낮아 구조물 유지관리에 대한 새로운 인식의 전환과 이와 관련된 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 현재 굴절차 또는 점검차에 점검 인력이 직접 탑승하여 실시하는 육안조사를 대체하기 위하여 작은 카메라가 부착된 로봇(Machine Vision System)이 장착된 Linear Motion Control of System을 교량 하부에 설치하고 작업자는 교량 상부에서 외관조사를 수행함으로써 점검자에 따라 주관적으로 점검결과가 도출되는 문제를 근본적으로 해결하고 점검시 안전성을 대폭 개선하며 화상에 검측된 열화 손상 자료를 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 자료로 저장 및 제공함으로써 교량 유기관리시스템을 위한 데이터베이스를 구축하는데 기여할 수 있는 교량 하부 외관조사 자동화 시스템을 개발하는 데에 그 목적을 두고 있으며 본 시스템을 통하여 교량의 보수 보강 시기를 보다 객관적으로 산정할 수 있어서 현재 매년 기하급수적으로 늘어나는 교량의 보수 보강 비용을 상당히 절감할 수 있을 것으로 기대된다.저장기간을 계산하면, 아세설팜칼륨의 혼용 비율이 높아질수록 저장기간이 길어져서, $50\%$로 혼용하였을 때 가장 긴 저장기간이 산정되어 $20^{\circ}C$에서는 178일, $30^{\circ}C$에서는 88일이 예측되었다. 아스파탐과 아세설팜칼륨의 혼용비율을 5:5, 7:3, 9:1로 달리하여 구연산 완충액 상에 녹인 후, 20, 40, $60^{\circ}C$에서 저장하였다 크기 추정법을 이용하여 단맛을 측정한 결과 20일간의 저장 기간 동안 $20^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서는 단맛이 유지되는 것으로 나타났다.산도 $0.4\~0.8\%^{(10)}$에서도 식품 유해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나

• 생물환경조절학회지
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• 제29권4호
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• pp.399-405
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• 2020

최근 이상 기후 및 노동력 문제를 해결하기 위하여 재배 환경의 정밀 제어가 가능한 식물공장형육묘시스템을 이용한 균일한 묘소질의 접수 및 대목 생산과 접목 로봇의 작업성 향상을 연계시키는 규격묘 생산 자동화시스템 구축의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 식물공장형육묘시스템에서 저면관수 시 오이와 토마토 접수 및 대목의 관수 시기 및 관수량 등 관수 계획 수립을 위해 광량에 따른 증발산량과 묘소질을 조사하였다. 저면 관수 시 연속 중량 측정이 가능하도록 행잉형 로드셀을 설치하고 육안으로 초기 위조가 시작되는 시점을 확인하여 관수 개시 시점을 배지수분함량 50% 이상으로 설정하였다. 오이 접수 및 대목의 관수 시기는 파종 후 7일 및 6일이었고, 토마토 접수 및 대목의 관수 시기는 강광(300 μmol·m^-2·s^-1) 처리구 기준으로, 파종 후 5, 8, 11, 13일이었다. 오이와 토마토 모두 광량 증가에 따라서 증발산 속도가 증가하였으며, 토마토에서 광량에 따른 증발산 속도 차이가 크게 나타났다. 오이와 토마토 묘의 생육은 광량이 증가할수록 촉진되었는데, 광량 증가는 하배축장의 신장을 억제시키고 경경을 증가시켰다. 오이 및 토마토 묘개체군의 누적 증발산량은 광량이 증가할수록 증가하였고, 개체당 일(24h) 증발산량과 광량은 1차 선형 형태로 높은 정의 상관관계를 보였다. 묘개체군의 연속 중량 측정을 통한 오이와 토마토 접수 및 대목의 증발산량 추정은 식물공장형육묘시스템의 정밀 관수 제어를 위한 관수 시기 및 관수량 결정을 위한 지표로 사용할 수 있을 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제38권1호
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• pp.23-41
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• 2019

스마트팩토리는 정보통신기술을 통해 최소의 시간과 비용으로 고객맞춤형제품 생산을 지향한다는 점에서 기존의 공장자동화와는 차별된다. 그러나 선행연구들은 주로 수요자가 아닌 공급자 중심에서 기술 동향 및 적용방안을 중심으로 하는 공급과정의 효율화 측면에 초점을 두었다. 스마트팩토리가 성공적이기 위해서는 단순 생산성 향상을 넘어 수요자의 필요충족과 이에 따른 기업 경쟁력 강화로 연결되어야 한다. 본 연구에서는 시뮬레이션 기반의 설문조사를 통해 스마트팩토리에서 제조된 개인맞춤형제품의 구매의도에 대해 살펴보았고, 그 구매의도에 영향을 미치는 요인으로 소비자의 독특성욕구, 혁신성, 실물확인욕구, 프라이버시 염려를 도출하여 검증하였다. 검증결과, 응답자들은 개인맞춤형제품에 대해 구매할 의사가 있는 것으로 확인되었고, 개인맞춤형제품의 구매의도에 소비자 독특성욕구와 혁신성 그리고 실물확인욕구가 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 첫째, 소비자 독특성욕구는 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.172$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 방식으로 생산되는 개인 맞춤형 제품은 타인과 차별화 하고 싶은 욕구 및 자신의 선호성향이 반영된다. 따라서 독특성욕구가 높은 소비자는 스마트팩토리에서 제조된 개인 맞춤형 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 둘째, 소비자 혁신성은 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.224$)을 주는 것으로 나타났다. 연구에 제시된 개인 맞춤형 신발은 다기능 로봇과 3D프린팅 등 최신 정보통신기술이 적용되어 만들어지는 새로운 형태의 개인 맞춤형 제품이다. 따라서 혁신적인 새로운 경험을 추구하는 사람일 수록 이 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 셋째, 실물확인욕구는 개인 맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.285$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 환경에서는 소비자의 제작참여(prosuming participation)가 가능하다. 소비자가 제품 개발 과정에 참여하여 자신의 요구사항을 제품에 반영하면 실물확인욕구를 가상적으로 충족함으로써 구매의도가 높아지는 것이라 판단된다. 넷째, 프라이버시 염려는 개인맞춤형제품 구매의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이것은 자신에게 적합한 개인 맞춤형 제품의 효용을 크게 느끼는 소비자는 집 주소, 전화번호, 신체사이즈, 선호 성향 등의 개인 정보의 노출이라는 위험을 감내할 의지가 있는 것이라 해석된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.225-232
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• 2024

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 복합재 적층판의 파괴 모드를 결정하는 방법을 제안하였다. 수많은 엔지니어링 응용 분야에서 적층 복합재의 사용이 증가함에 따라 무결성과 성능을 보장하는 것이 중요해졌다. 그러나 재료의 이방성으로 인해 복잡하게 나타나는 파괴모드를 식별하는 것은 도메인 지식이 필요하고, 시간이 많이 드는 작업이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 적층 복합재의 파괴 모드 분석을 자동화하는 것을 목표로 하였다. 이 목표를 달성하기 위해 적층된 복합재에서 파손된 인장 시험편의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 얻어 다양한 파괴 모드를 확보하였다. 이러한 SEM 이미지는 섬유 파손, 섬유 풀아웃, 혼합 모드 파괴, 매트릭스 취성 파손 및 매트릭스 연성 파손과 같은 다양한 파손 모드를 기준으로 분류하였다. 다음으로 모든 클래스의 집합 데이터를 학습, 테스트, 검증 데이터 세트로 구분하였다. 두 가지 딥 러닝 기반 사전 훈련 모델인 DenseNet과 GoogleNet을 이용해 각 파괴 모드에 대한 차별적 특징을 학습하도록 훈련하였다. DenseNet 및 GoogleNet 모델은 각각 (94.01% 및 75.49%) 및 (84.55% 및 54.48%)의 훈련 및 테스트 정확도를 보여주었다. 그런 다음 훈련된 딥 러닝 모델은 검증 데이터 세트를 활용해 검증하였다. 더 깊은 아키텍처로 인해 DenseNet 모델이 고품질 특징을 추출하여 84.44% 검증 정확도(GoogleNet 모델보다 36.84% 더 높음)를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 DenseNet 모델이 높은 정밀도로 파괴 모드를 예측함으로써 적층 복합재의 파손 분석을 수행하는 데 효과적이라는 것을 알 수 있다.