• 한국가스학회:학술대회논문집
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• 한국가스학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.103-107
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• 2001

• 한국가스학회:학술대회논문집
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• 한국가스학회 2005년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.216-221
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• 2005

• 한국가스학회:학술대회논문집
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• 한국가스학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.117-117
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• 2000

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2011년도 추계학술대회 논문집
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• pp.500-501
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• 2011

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2011년도 추계학술대회 논문집
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• pp.486-487
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• 2011

• 한국가스학회지
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• 제17권5호
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• pp.51-57
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• 2013

최근 들어 다양한 재료 및 제조기술의 개발로 가스관 품질이 향상되어 매설심도를 저심도화 할 수 있는 환경이 조성되고 있다. 또한 선진 외국과 비교하여 국내 매설깊이 기준이 약 50cm 정도 깊은 것으로 조사되어 시공비용, 차량지체비용 등을 고려하였을 때 비효율적인 매설깊이 규정인 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 매설깊이 변화(0.8m, 1.0m, 1.2m)에 따른 가스관의 응력 및 변형 거동을 분석하였다. 본 연구에서는 수치해석 및 현장시험을 통하여 매설심도 변화에 따른 가스관(API 5L)의 거동특성을 분석하였다. 분석결과, 매설심도의 감소가 가스관의 응력, 변형 특성에 큰 영향을 미치지 않을 것으로 판단되었다.

• 산업진흥연구
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• 제4권1호
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• pp.1-9
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• 2019

본 연구는 아파트, 빌딩 등의 건축물에 설치되는 소방용 배관의 내진장치에 관한 기술로서, 소방용 배관이 좌우 유동하도록 체결볼트로 베이스패널에 고정되고, 베이스패널이 상하 완충작용을 하도록 한쌍의 소버로 건축물의 천장에 설치됨으로써, 지진이나 진동 또는 유체의 흐름에 따른 진동 등을 완화시켜 소방용 배관의 손상 및 파손을 방지함에 따라 지진으로 인한 피해를 최소화 하는 소방용 배관의 내진장치에 관한 기술분야로, 지하층의 콘크리트 내에 매설된 인서트 플레이트 또는 천정에 등간격으로 형성된 천정행거볼트에 결합되어 배관을 천정으로부터 일정간격 유지하고 배관의 수평 상태를 항상 일정하게 유지하여 배관 내의 유체 흐름으로 인해 발생하는 배관의 이완 또는 처짐을 방지하고, 배관의 파손을 효과적으로 방지할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.129-136
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• 2017

과거 지리정보시스템 GIS(Geographic Information System)의 활용영역이 정부와 몇몇 공공분야에 국한돼 있었으나, 최근 모바일, CRM(Customer Relationship Management) 등 다른 영역과 결합하면서 시장이 다양해지고 있다. 21세기 GIS기술의 발전방향은 GIS응용시스템 개발 및 공간정보 서비스를 위한 제반 기술로서 웹 GIS, 3차원 GIS, 모바일 GIS, LBS 등을 들 수 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하고 있는 지하매설물 관련 표지못의 단순 위치파악 기능에서 탈피해서 새로운 개념의 표지못(지능형 저장 메모리장치를 내장한 표지못)을 개발해서, 현장에서 지하매설물관련 정보 (설치일자, 매설 깊이, 배관 두께, 배관 재질, 관리기관, 시공자, 연락처 등)를 입력하고 DB서버에 저장해서, 필요하면 적시. 적소에서 활용할 수 있게 한다. 본 연구를 통해 무분별한 굴착기 공사 등으로 야기되는 각종 사고를 미리 방지하고, 최소화 할 수 있으며, 싱크홀 관련 대책 수립을 위한 정보제공 등. 지하매설물관리를 체계적이며, 신뢰성 있는 정보 제공이 가능하도록, 현장에서 편리하게 정보를 입력할 방안을 제시함으로써, 지하 매설관로 사고를 절대적으로 감소시킬 수 있도록 하는 목적을 두고 연구 개발하였다.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.93-101
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• 2023

In this study, a deep learning algorithm was used to diagnose electric potential signals obtained through CIPS and DCVG, used indirect inspection methods to confirm the soundness of buried pipes. The deep learning algorithm consisted of CNN(Convolutional Neural Network) model for diagnosing the electric potential signal and Grad CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping) for showing the flaw prediction point. The CNN model for diagnosing electric potential signals classifies input data as normal/abnormal according to the presence or absence of flaw in the buried pipe, and for abnormal data, Grad CAM generates a heat map that visualizes the flaw prediction part of the buried pipe. The CIPS/DCVG signal and piping layout obtained from the 3D finite element model were used as input data for learning the CNN. The trained CNN classified the normal/abnormal data with 93% accuracy, and the Grad-CAM predicted flaws point with an average error of 2m. As a result, it confirmed that the electric potential signal of buried pipe can be diagnosed using a CNN-based deep learning algorithm.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.2045_2046
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• 2009

광역상수도관에 대하여 외면부식직접평가(ECDA)를 실시하였다. ECDA평가는 과거 방식이력 등에 대한 사전검사, CIPS-DCVG-비저항 측정의 3단계 간접검사를 통해서 배관의 부식가능성이 큰 지점을 검출하여 위험성 우선순위를 판정하고 최종적으로 굴착을 통한 직접 검사 우선순위를 선정하였다. 직접 검사후 사후단계로 수집한 모든 데이터를 종합적으로 분석하여 검사구간의 건전성을 종합 평가를 하였다. 이러한 검사기법을 도입함으로써 배관의 부식위험지역을 파악하고 적절한 조치를 취할 수 있는 체계적인 근거를 마련한 것으로 판단하였다.