• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.109-117
• /
• 2014

냉동창고는 일반 창고와 달리 냉각설비를 갖춘 단열된 건물의 창고로서, $0^{\circ}C$이하의 다양한 유형의 냉장/냉동고에 물품들을 입고, 적재, 출고하는 일련의 업무가 운영된다. 최근 냉동창고에 RFID 기술이 도입됨으로써 창고 내 물품관리를 네트워크화, 지능화할 수 있게 되었다. 그러나 RFID 시스템으로 인한 물리적 인식 실패뿐만 아니라 논리적 인식 실패로 인한 물류정보 불일치가 발생하게 되면 RFID 냉동창고 관리시스템의 신뢰도가 떨어지고 업무의 효율이 감소하게 된다. 본 논문에서는 RFID 냉동창고 관리 시 발생하는 다양한 종류의 오류들을 즉각적으로 탐지할 수 있는 슈퍼바이저 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이는 RFID 냉동창고 관리업무상 발생할 수 있는 오류들의 제약조건들을 미리 설정하고 오류의 알림을 받을 수 있는 마스터 슈퍼바이저와 냉동창고 내 업무를 처리하는 작업자가 오류에 대한 알림을 받고 그 자리에서 오류를 직접 확인하고 처리할 수 있는 모바일 슈퍼바이저로 구성된다. 본 논문에서는 슈퍼바이저 시스템이 RFID 냉동창고 관리시스템 상의 오류들을 탐지/분석하는 시간을 줄임으로써 신뢰성을 높이기 위한 평균복구시간을 줄일 수 있음을 보인다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제45권7호
• /
• pp.643-656
• /
• 2012

최근 기후변화에 따른 집중호우의 증가 및 무분별한 유역개발에 의한 산사태 발생빈도 및 재해복구비용이 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 2011년 7월에 발생한 서울시 우면산 지역을 대상으로 뿌리 점착력을 고려한 GIS기반의 무한사면안정모형을 이용하여 사면안정해석을 수행하였다. 무한사면안정모형의 중요 매개변수인 습윤지수의 공간분포화를 위해 비 집수면적 개념을 도입하였으며, 세가지 기법(일방향 흐름기법, 다방향 흐름기법, 무한방향 흐름기법)를 이용하여 비 집수면적을 산정하고, 각 기법에 따른 대상유역내의 격자별 사면안전율의 변화양상을 분석하였다. 또한, 기존의 무한사면안정모형을 이용한 사면안정 해석에 일반적으로 적용되고 있는 공간집중형 습윤지수 결과와의 비교를 통하여 우면산 지역의 사면안정 해석의 차이점을 비교 분석하였다. 무한사면안정모형을 이용하여 산정된 사면안전율 분석결과, 거주지 주변의 절개지 부근과 산지정상부근의 급경사지에서 불안정 지역이 집중적으로 분포하고 있음을 확인하였으며, IFD와 집중형 습윤지수에 의한 불안정지역은 유사하게 나타난 반면, SFD와 MFD에 의한 불안정지역은 앞선 두 가지기법에 비해 작게 산정되었다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제15권4호
• /
• pp.459-468
• /
• 2019

연구목적: 본 연구는 지반함몰 예방을 위하여 도로하부의 공동탐사를 실시한 후 확인된 공동 중 포장층의 재포장 공사 등에 의한 공동 위치 및 이력 정보를 알 수 없게 되어 누구라도 정보를 정확하게 파악할 수 있도록 할 수 있는 RFID 시스템의 현장 적용성을 평가하였다. 연구방법: RFID 시스템을 이용하여 맨홀, 전력관, 가스관, 통신관 등 지하매설물 및 태그 종류에 따른 아스팔트 하부의 깊이별 인식거리와 인식율 등 임시복구시 고무마개 하단부에 전자태그칩을 부착하여 현장 적용성을 평가하였다. 연구결과: 전자태그의 위치에 대한 심도별 인식거리 및 인식율은 심도 15cm까지는 큰 영향이 없으나 심도 20cm인 경우 다소 약한 편이다. 그리고 매설물이나 강우 시 침수 등에 대한 영향은 적은 편이며 도로의 기상상황 특히 바람의 영향이 있어 측정 시 이를 감안하여야 할 것이다. 결론: 포장도로관리스템의 현장 적용을 위한 RFID 태그에 공동위치를 포함하여 공동에 관한 확인 일자, 공동의 규모, 발생원인, 주변 지하 매설물 등의 여러 가지 제반 정보를 저장하여 전산화 및 모바일 활용도 가능한 시스템으로 공동관리 효과를 극대화 할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권6_2호
• /
• pp.1083-1093
• /
• 2019

본 연구는 2019년 발생한 강원 고성·속초, 강릉·동해 대형산불 직후 산불의 영향으로 수목의 수관부가 완전 연소되거나, 직간접적인 열해 피해로 인해 고사되어 가는 과정을 다목적실용위성(KOMPSAT-2호, 3호) 영상자료를 활용하여 시간경과에 따른 산불 피해강도별 피해면적의 변화를 정확하게 산정하는데 목적이 있다. 피해강도별 피해면적 산출을 위해 산불 직후 위성영상자료와 15~18일 경과 후의 두 시기 영상자료를 이용하였다. 산불 직후와 일정기간 경과 후 촬영한 위성영상자료의 산불피해강도 분석결과는 '수관전소(Extreme)' 지역에서는 큰 변화가 없었으나 '수관열해(High)' 지역과 '지표화(Low)' 지역에서는 큰 면적차이를 보였다. 이러한 피해강도의 차이에 따른 피해면적의 변화는 산불 영향으로 인해 수관부가 서서히 갈색으로 변색되어 가는 과정에 의한 것으로 판단된다. 산불피해지역의 위성영상 분석결과와 현장사진, 드론 영상을 종합해 볼 때 산불 직후 3~4일 후부터 수관부의 갈변현상(Browning)이 나타나고 10~15일 경과 후엔 수관부의 갈변현상이 뚜렷해지는 것을 알 수 있었다. 본 연구결과를 통해 향후 대형산불지역의 신속한 피해면적 파악은 물론 수관열해로 인한 고사 기작을 파악함으로써 산불피해지 복구계획 수립을 위한 의사결정의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권9호
• /
• pp.351-358
• /
• 2016

국내철도 노선에 사용되는 NS형 선로전환기는 1960년대 말 일본에서 도입 되어 국산화 과정을 거처 개량되어 현재까지 설치 운용하고 있다. 선로전환기는 열차운행 상 가장 취약한 개소로 관리되고 있으며 사소한 결함에도 대형 열차사고가 발생될 수 있어 선로전환기 관리는 매우 중요하다. NS 선로전환기는 기계적인 구성품 개량은 꾸준히 이루어졌지만 표시 동력 제어회로 등 전기적인 접속부의 개선 없이 50년 전 도입 당시 기술을 그대로 사용하고 있어 최근 도입 운영되고 있는 자동 무인운전 시스템과 인터페이스에 문제가 있을 수 있다. 또한, 기존 NS 선로전환기 배선세트는 회로제어기와 제어계전기를 고정한 상태에서만 점검이 가능하여 고장발생 시 복구를 위한 점검시간이 과다하게 소요될 뿐만 아니라 철도신호 숙련자만 점검이 가능하여 원활한 열차소통에 어려움이 있는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 국내 NS 선로전환기의 표시 동력 제어회로 등 전기적인 접속부에 대한 개선 방안을 도출하고 최적화된 NS 선로전환기의 개선방안을 제시하고 서울2호선 자동운전(Distance to go) 구간에 시제품을 제작 하여 설치하였다. 이를 보다 확대 적용하면 안정적인 신호시스템 구성과 더불어 효율적인 유지보수가 이루어져 철도이용 승객 서비스 증대 및 유지보수비용 절감 등의 효과가 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.88-95
• /
• 2018

정비도는 시스템에 고장이 발생하였을 때 얼마나 쉽게 정상 상태로 복구할 수 있는가를 나타내는 것으로서, 좋은 정비도를 갖도록 개발된 시스템은 정비시간, 정비인력 및 소요자원 등의 절감을 통해 무기체계의 운용유지비용 관점에서 경쟁력을 갖게 된다. 시스템설계 후반기에서의 정비도 반영을 위한 설계변경은 비용 초과와 일정 지연을 초래할 수 있어서 설계 초기단계부터 정비도를 고려할 필요가 있다. 정비도는 평균수리시간, 평균실정비시간 등으로 정량화할 수 있으나, 이는 시제품 제작 이후 또는 이력데이터가 있는 경우에만 추정가능하고 시스템 구성품의 물리적 특성을 나타내지 못하는 제약이 있다. 이점을 해결하기 위해 기존 논문에서는 그래프 이론을 활용하였으나, 일련의 과정이 개별적으로 독립된 환경에서 수행되어 전체과정에 대한 관리의 효율성이 부족하다. 또한 3D 모델 데이터를 활용하여 설계단계에서 정비도 평가방법을 제시하였으나, 새로운 시스템 설계시 또는 설계초기에 적용할 때 제약이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법을 활용하여 무기체계의 정비도 지수를 산출하는 방법을 연구하였다. 특히, 시스템 설계 및 정비도 추정을 동시에 고려하기 위해서, 시스템공학 도구 상의 정비속성 및 속성간 관계 값을 SysML 구조 다이어그램에 반영하여 구성품의 정비도를 모델링하였다. 그리고 나서 SysML Parametric 다이어그램을 생성하고 MATLAB과 연계한 시뮬레이션을 통해 정량적인 정비도 지수를 산출하였다. 본 연구결과를 활용하면, 설계초기부터 시스템 모델과 정비도 모델의 통합으로 효율적 관리가 가능하고, 정비도 지수가 낮은 구성품을 조기에 식별하여 설계 후반기에서의 설계변경에 따른 비용 및 일정에 대한 위험을 감소시킬 수 있다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제49권1호
• /
• pp.85-101
• /
• 2019

컴퓨터기술의 발달, 영상해석 기술의 고도화 및 경량 무인항공기(UAV)가 대중화되면서 'UAV와 각종 센서의 융합을 기반으로 한 응용시스템(UAS)'이 산업계 전반으로 확산되고 있다. 국가문화유산물의 기록, 유지 관리는 물론 파손 시 복구를 위해서는 효율적인 정밀 3차원 현상 모델링 재현과 주기적 육안점검 기술이 필요하다. 본 연구의 목적은 초대형 마애보살입상의 정밀 현상모델링 재현과 육안점검의 대안으로 UAS 영상을 기반으로 한 사진측량방법의 효용성을 검증하는 것이다. 이를 위해 고려시대(918-1392) 제작된 국내 최대 마애불이며 당초문양의 '보관(모자)'이 특징인 보물 제1324호, 시흥 소래산 마애보살입상을 대상으로 UAS 영상을 획득하고 검사점에 대한 UAS 영상해석과 토탈스테이션 측량시스템 간의 측위정확도를 비교하였다. 또한, 실세계좌표계 상의 3차원 현상모델링 및 선각 현상을 도화하여 문화재청의 정량적 규격 값과 비교하며 유지관리를 위한 육안점검 작업의 대체 가능성을 검토하였다. 특히, UAS 영상해석과 지상 레이저 스캐너에 의한 3차원 재현 모형간의 중첩해석을 통해 두 기법간의 활용성은 물론 2년 전 후의 상대적 변동 상태를 검토하였다. 연구결과, 대형 마애보살입상의 정밀 현상조사 및 육안점검의 대안으로 UAS 영상 해석법의 효용성을 확인할 수 있었으므로 향후, 대형 국가문화유산의 현상조사와 유지관리에 그 활용이 기대된다.

• 기록학연구
• /
• 제70호
• /
• pp.189-243
• /
• 2021

COVID-19 아카이브는 재난 아카이브의 일종으로서 재난에 관한 기록을 수집하기 위해서는 재난 발생과 복구 과정에서 실시간으로 생산되는 기록을 수집하는 과정이 필요하다. 이에 본 연구는 국내외 COVID-19 아카이브 현황을 파악하기 위해 재난 아카이브 관련 정의와 목적을 정리하고, COVID-19 아카이브 수집 정책 수립에 참고가 될 수 있는 해외 재난 아카이브 수집 정책을 살펴보았다. 또한 국내외에서 관련 아카이브를 구축·운영하는 기관을 대상으로 설문조사와 인터뷰를 진행하였다. 이를 통해 수집 정책과 수집 방법에 대한 개선의 필요성이 존재함을 인식하고 COVID-19 아카이브를 위한 기록 수집 방안을 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 수집 정책 수립을 위해 설문조사에서 확인된 보편적인 요소들을 추가적으로 제안할 수집 정책 요소로 선정하였다. 둘째, 참여자 집단의 다양화를 위해 수집 대상의 명확한 정의 도입과 유관 부서와의 협력을 통한 기록콘텐츠 제작 등 홍보 방식의 다각화, 기록기증에 제한이 되는 저작권 관련 사항의 개선을 제안하였다. 셋째, 참여형 기록 수집 방식의 도입과 이에 따른 참여양식의 효과적인 설계, 개인정보보호 관련 사항의 개선이 필요함을 제시하였다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.23-35
• /
• 2021

제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_3호
• /
• pp.1749-1760
• /
• 2022

현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.