정보통신기술과 타 산업분야 기술과의 융복합은 전통적인 제조업을 비롯한 의료, 건설 분야뿐 만이 아니라 국방 분야에서도 그 수요가 점점 증대되고 있어 민 군의 공통적인 기술 수요와 요구사항들이 새롭게 대두되고 있다. 미래 전장환경은 점차 네트워크를 근간으로 하는 NCW(Network Centric Warfare)로 전환될 것으로 예측되고 있다. NCW 는 C4I-ISR-PGM 의 사이클로 이루어지는 적의 탐지부터 타격까지를 의미하는 것이다. 이를 위하여는 정보통신 기술이 근간이 되어야 하며, 실제 전장을 모사할 수 있는 사이버 전장환경이 수반되어야 더욱 더 효과적이다. 본 논문에서는 최근에 연구개발이 본격화하고 있는 스마트 국방 IT 기술 개발 현황 및 향후 전망에 대해 제시하고자 한다.
스마트건설기술 중 하나인 건설정보모델은 현행 건설시설사업에 필수 기술로 인식되고 있다. 특히 건설사업 발주 기관인 조달청 등에서 BIM 전면도입 계획을 발표하였기에 설계지원용역 업무에서도 BIM설계 정보를 활용한 업무추진이라는 변화가 요구되고 있다. LCC분석은 공사내역서상의 아이템, 물량, 비용 정보가 필수 정보이므로 BIM설계 정보 활용에 따른 업무 효율성과 시간단축이 기대되는 분야이다. 이에 본 연구에서는 개방형 KBIMS 라이브러리를 적극 활용하여 최적설계 대안 선정용 BIM-LCC분석 시스템을 구축하였다. 설계안의 적정성과 최적설계안을 선정하기 위하여 단일대안과 최적대안 LCC분석 기능을 구현하였으며, LCC분석과 기능분석을 실시하여 가치가 높은 대안을 선택할 수 있는 기능도 포함하였다. 그러나 BIM-LCC분석 시스템은 국토교통부에서 개방형 BIM을 위해 공개한 건축과 기계 라이브러리만을 적용했다는 한계점을 가지고 있으나 BIM기술을 적용했다는 점에서 실무 활용성과 업무 효율성을 기대할 수 있다. 향후 설계단계 BIM설계정보를 활용한 LCC분석 지원 툴로서 활용하기 위해 다양한 테스트베드를 선정하여 해당 시스템을 검증하고, 실무적용성 및 UI개선, 신규로 추가되는 라이브러리에 대한 LCC기준 DB화 방안에 대한 검토가 필요하겠다.
하반기 산업경기는 현재 활주로에 이륙 대기 중인 비행기의 모습으로 묘사할 수 있다. 대부분의 산업경기가 저점을 형성하거나 회복국면에 진입할 전망이며 특히, IT산업은 빠른 성장세를 보이면서 가장 앞선 회복세를 보일 것으로 기대된다. 2013년 하반기 주요 산업별 경기 국면으로는 IT제조업은 반도체와 스마트 기기 중심의 수출 호조로 가장 빠른 회복 속도를 보일 것으로 전망된다. 또한, 석유화학산업은 상반기의 회복 추세가 하반기에도 이어질 것으로 보이며, 해운업은 제한적이나마 경기 회복 조짐이 나타날 것으로 예상된다. 한편, 하반기 중 건설업과 조선업의 업황 모두 경기 저점을 지날 것이라는 기대감이 존재하는 가운데, 자동차산업과 기계산업은 제한적인 수요 확대에 힘입어 경기 저점 형성 후 미약하나마 회복 국면으로 진입할 가능성도 있다. 하지만, 철강산업은 국내외 철강 제품의 수요 회복 지연, 시장 공급과잉 문제가 지속되면서 침체 국면에 위치할 것으로 전망된다. 다음은 현대경제연구원에서 최근 발표한 '하반기 산업경기의 5대 특징과 산업전망'의 주요 내용을 요약 정리한 것이다.
18년 물관리일원화 이후 인프라와 사람 중심으로부터 자연과 인간의 조화를 위한 환경·생태계의 자연성 회복으로의 물관리 패러다임 전환이 빠르게 이루어지고 있으며, 대규모 국책사업이후의 하천 관리에 있어서도 기존의 이수, 치수, 환경이라는 단순한 기능적 구분을 벗어나 보다 근본적이고 장기적인 대국민 서비스로의 전환을 도모하고 있다. 또한, ICBAM 등으로 정의되는 4차산업혁명 기반 기술의 접목이 거의 대부분의 분야에서 이루어지고 있는 것을 실질적으로 체감하는 시기가 도래하였다. 그러나, 하천 및 수자원 관리분야에서의 기술은 근대 엔지니어링의 기초가 되는 수로 건설 등으로부터 시발되어 사실상 가장 앞선 과학적 진보의 토대를 갖추었으나 최근의 기술적 트렌드를 잘 추종하지 못하는 것처럼 비추어 지는 것이 사실이다. 주된 이유로서 기후변화라는 광범위하고 장기적인 입력요소를 가진 하천관리 시스템의 특성상 불확실성의 추정 및 즉각적인 응답이 어려운 부분이 분명히 존재하지만, 실질적으로 여전히 해소되지 않는 부분은 하천의 기초자료 수집에 대한 효율성과 신뢰도가 낮은 것이라고 하겠다. 또한, 유역으로부터 댐-다기능보-하천으로 이어지는 의사결정을 위한 다양한 형태의 자료로부터 적절한 정보를 수집하는 체계(거버넌스의 문제이자 기술적/재정적 한계)가 확립되지 않은 점도 고려해야 할 것이다. 본 연구에서는 인공지능을 활용한 하천의 유량 예측 등을 위해 필요한 수자원 기초데이터의 근원적인 수집 및 관리상의 문제점에 대해서 검토하고자 하였으며, ARIMA, Kalman Filtering, MA 및 복합기법을 통한 자료처리 기법을 적용하여 상황에 맞게 오차 및 불확실성의 저감을 위한 방안을 찾고자 하였다. 또한, 이용자 중심의 하천 관리에 근접한다고 볼 수 있는 스마트워터시티 개념에서의 바람직한 하천관리 기법에 대해서 논의하고, 관련하여 근자에 개발한 하천의 물리적 해석 도구들에 대해서 적용 사례를 검토한다. 마지막으로, 지식기반의 하천관리 의사결정 플랫폼 개발을 위해서 기존의 기계학습을 통한 자동화된 의사결정에 부가하여 전문가와 시스템이 상호작용을 통해서 AI를 학습시켜 결정한 사항을 전문가의 의사결정에 참고하는 MCRDR기법의 적용의 적용 가능성과 도입 방향에 대해서 논의하였다.
빅데이터의 등장과 더불어 교통 상태 예측은 과거 이력 데이터 분석 방식에 힘을 싣고 발전되어 왔으나, 이 방법은 관측된 적 없는 돌발 상황에 충분히 대응하지 못한다는 약점이 있다. 본 연구에서는 기계학습과 시뮬레이션 기법의 융합을 통해 돌발 상황 발생 시 교통 상태 예측 정확도 감소를 보완할 수 있는 예측 기법을 제시한다. 데이터 기반 방식의 맹점은 과거에 관측된 적 없는 데이터 패턴이 인지되었을 때 드러난다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 과거 이력 데이터를 보강하는 방법으로 문제를 해결하고자 하였다. 제시한 방법은 기계학습 기반의 교통 예측을 수행하고, 예측 결과와 실시간으로 수집되는 교통 데이터를 지속적으로 비교하여 돌발 상황 발생 여부를 판단한다. 돌발 상황이 인지되었을 시, 시뮬레이션을 통해 생성한 데이터베이스를 활용하여 예측을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 도로 구간을 대상으로 검증되었으며, 검증 결과 돌발 상황에서의 교통 상태 예측 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 융합 교통 예측 방법은 향후 교통 예측 고도화에 이바지할 수 있을 것으로 전망된다.
전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 중가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CM(Condition Monitoring) 시스템은 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력 발전용 SCADA 시스템으로부터의 각종 정보를 이용하여 해당 장치의 고장검출에 효율적으로 사용될 수 있는 인공신경망을 기반으로 하는 정상 동작 모델의 체계적인 설계 과정에 대해 고찰하고자 한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치된 Vestas사의 850KW급 풍력발전시스템으로부터의 SCADA 데이터를 사용하였다.
In this study, a wire/wireless communication system transmitting the operation data of engine from the ER (Engine Room) to the engine controller of ECR(Engine Control Room) has been developed through the communication of ISM(Industrial Science Medical) Band for the test operation environment improvement of medium speed engine. This wire/wireless communication system is composed of the RTU (Remote Terminal Unit) gathering and transmitting engine data as well as the MCU (Master Control Unit) receiving engine status information from the RTU to be sent to the engine controller (PLC). Through this study, a trial product of RTU and MCU has been manufactured. A test bench that has made temperature, pressure and pick-up sensor into a module for the local test of prototype was produced a test bench. In addition, at the same time save the data to a Web server and the smart phone real-time monitoring system has been developed using Wi-Fi communications. The ultimate objective of this study is to develop a wireless smart phone monitoring system of engine for the operator of engine to be able to monitor and control engine status even from the outside of engine room and control room based on this study.
Low fertility rates and increased life expectancy further exacerbate the process of an aging society. This is also reflected in the gradual increase in the proportion of vulnerable groups in the social population. The demand for improved mobility among vulnerable groups such as the elderly or the disabled has greatly driven the growth of the electric-assisted mobility device market. However, such mobile devices generally require a certain operating capability, which limits the range of vulnerable groups who can use the device and increases the cost of learning. Therefore, autonomous driving technology needs to be introduced to make mobility easier for a wider range of vulnerable groups to meet their needs of work and leisure in different environments. This study uses mini PC Odyssey, Velodyne Lidar VLP-16, electronic device and Linux-based ROS program to realize the functions of working environment recognition, simultaneous localization, map generation and navigation of electric powered mobile devices for vulnerable groups. This autonomous driving mobility device is expected to be of great help to the vulnerable who lack the immediate response in dangerous situations.
시공 현장 일단위의 진도 관리는 프로젝트 전체의 일정 관리와 성공적인 건설 프로젝트 완료에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재의 현장 진도 관리는 작업 담당자에 의하여 수기로 작성되기 때문에 객관적 입장의 유지가 어렵고, 일과 후 추가업무로 작성되어 내용의 누락 등 오류가 발생하는 경우가 있다. 인적 오류로 인한 잘못된 기록 작성의 문제를 해결하기 위하여 기존 연구들은 객체 인식 기반 현황의 시각화 또는 자동 BIM 데이터 수정 기술을 개발하였다. 그러나 특정 장비의 사용 또는 고정된 위치에서 장비사용을 전제로 하는 방법적 한계로 인하여 건물 시공 현장 전체를 파악하는 데에는 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 작업자가 휴대하는 스마트기기를 활용하여 촬영한 사진의 객체 인식 기술과 WIFI 기반의 실내 사용자의 측위 기술을 활용하여 추출된 정보를 BIM 데이터의 속성으로 반영하고 즉각적인 현황 파악과 향후 지속적 데이터 활용이 가능한 방법을 제안한다. 실제 시공 현장 관리에 적용 가능한 방법과 기술의 성능을 확인하였고, 기존 개발된 기술 대비 실용도가 높아 건설 현장 관리의 신속화와 정보 작성과 처리의 정밀화에 이바지할 것으로 기대된다.
최근 드론의 역할은 농업∙건설∙물류등의 다양한 영역으로 확대되고 있으며 특히 농업인구가 고령화되는 현 상황에 따라 드론은 노동력 부족 문제를 해결할 효과적인 대안으로 떠오르고 있다. 이에 본 논문에서는 농업 현장에서의 부족한 노동력을 보완하고 높은 위치의 과일도 안전하게 수확할 수 있는 드론 탑재형 과일수확 시스템을 제안한다. 과일수확 시스템은 과일인식 알고리즘과 과일수확 메커니즘으로 구성되어 있다. 과일인식 알고리즘은 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘인 You Only Look Once를 사용하였고, 가상 시뮬레이션 환경을 구축하여 가능성을 검증하였다. 또한, 하나의 모터로 구동이 가능한 과일수확 메커니즘을 제안하였다. 모터의 회전운동을 기반으로 Scotch yoke을 구동시켜 선형운동으로 변환하여 gripper가 전개된 상태에서 과실에 접근 후 과실을 잡고 돌려 수확하는 메커니즘이다. 제안된 메커니즘에 대한 다물체동역학 해석을 수행하여 구동 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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