• 월간 기계설비
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• s.37
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• pp.34-50
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• 1993

우리 정부와 건설업계에서는 시장개방에 따른 국내 건설시장에 미칠 여파를 체계적으로 예측해 보는 등 그 대비책을 다각도로 모색하면서 한편으로는 해외진출 전략수립에 고심하고 있다. 국토개발연구원, 홍성웅 부원장은 $\ulcorner$우리나라 건설업의 국제 경쟁력은 외국 건설업에 비해 건설업체의 기술$\cdot$재무$\cdot$시공관리 능력과 자국 정부의 제도적$\cdot$정책적 지원 등 여러 측면에서 볼 때 아직도 취약하다$\lrcorner$면서 $\ulcorner$우루과이라운드 협상을 계기로 국내 시장에 안주하기 쉬운 안일한 자세에서 탈피하여 적극적인 진출전략의 모색을 통한 해외건설업 재도약의 발판을 구축함으로써 우리의 해외건설업에 새로운 지평을 열어 주어야 할 시점$\lrcorner$이라고 국토개발연구원에서 발행된 건설경제에서 밝혔다. 또 $\ulcorner$국제화$\lrcorner$에 따른 경쟁력 강화의 논의가 주요 현안으로 부각되는 현시점에서 기술우위의 경쟁력 강화와 해외건설제도의 재정비를 통한 우리나라 해외건설의 재도약을 위해서는 정부와 업계의 협조적 공동노력이 그 어느 때 보다 절실하다$\lrcorner$고 강조했다. 이와관련 본지에서는 건설경제에 게재되었던 국토개발연구원 박준천 소장의 $\ulcorner$해외건설 현황과 진로$\lrcorner$를 발췌 게재하기로 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.130-130
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• 2017

각 수계의 다기능보는 흐름 통제 단면으로서의 중요한 기능인 정밀한 유량 산정이 가능한 수리구조물이므로 다기능보를 각 유역의 표준유량을 산정할 수 있는 국가 유량기준점으로 활용할 수 있는 방안을 강구하는 것이 바람직하다. 현재 보의 방류량 산정 방법은 보의 설계 당시 수리모형실험과 1차원 수치모의 등의 방법에 의해 산정된 결과를 활용한 것으로 보의 상류 수위만을 고려하여 보의 방류량을 산정하는 방법으로 배수위 영향을 반영할 수 없을 뿐만 아니라 유량 측정시설로서의 보의 수리적 장점을 활용하지 못하는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 현행 방류량 산정 방법과 기존 연구의 한계점을 검토하여 보 상하류 수위와 보의 수리적 유량측정 기능을 상호 보완적으로 활용하여 방류량 추정량을 개선시킬 수 있는 수정 경사-면적법을 새롭게 제안하였으며, 금강의 백제보, 영산강의 승촌보, 죽산보를 대상으로 적용하고, 연구 결과의 적정성을 검토하였다. 적용 결과, 기존 방법은 하류 수위에 관계없이 보 상류의 수위가 상승하게 되면 증가하고, 반대로 하강하게 되면 방류량이 감소하는 등 상류 수위의 패턴을 그대로 따라가는 것을 알 수 있었으며, 수정 경사-면적법을 활용하여 추정한 결과, 상시적으로 변하는 상하류 수위차에 따라 방류량이 변동하여 보다 물리적인 현상을 더 잘 반영하는 것으로 판단된다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.2
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• pp.269-279
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to develop a deep learning-based personal protective equipment detection model for disaster prevention at construction sites, and to apply it to actual construction sites and to analyze the results. Method: In the method of conducting this study, the dataset on the real environment was constructed and the developed personal protective equipment(PPE) detection model was applied. The PPE detection model mainly consists of worker detection and PPE classification model.The worker detection model uses a deep learning-based algorithm to build a dataset obtained from the actual field to learn and detect workers, and the PPE classification model applies the PPE detection algorithm learned from the worker detection area extracted from the work detection model. For verification of the proposed model, experimental results were derived from data obtained from three construction sites. Results: The application of the PPE recognition model to construction site brings up the problems related to mis-recognition and non-recognition. Conclusions: The analysis outcomes were produced to apply the object recognition technology to a construction site, and the need for follow-up research was suggested through representative cases of worker recognition and non-recognition, and mis-recognition of personal protective equipment.

• 월간 기계설비
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• s.70
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• pp.46-52
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• 1996

• 월간 기계설비
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• s.66
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• pp.69-75
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• 1996

• 월간 기계설비
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• s.67
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• pp.67-75
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• 1996

• 월간 기계설비
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• s.68
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• pp.46-55
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• 1996

• 월간 기계설비
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• s.71
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• pp.41-49
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• 1996

• 월간 기계설비
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• s.73
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• pp.60-65
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• 1996

• 월간 기계설비
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• s.75
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• pp.75-84
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• 1996