2018년부터 시행된 항공안전정책기본계획은 무결점 항공안전관리체계 구축과 미래 항공안전 인프라 구축을 목표로 4차 산업혁명 기술을 적용한 항공안전관리 기술 개발을 포함하고 있다. 인공지능과 빅데이터를 활용한 항공기 고장관리, 가상/증강현실 기술을 활용한 비행훈련체계 등 다양한 항공안전관리 체계를 구축하고자 한다. 현재 공군에서도 스마트한 공군력 건설이라는 목표 아래 신기술을 활용한 비행안전관리 체계 사업을 추진 중이다. 본 연구에서는 비행 전에 항공기의 최종 안전성을 점검하는 항공기 상태 점검체계를 4차 산업혁명기술을 적용하여 설계하고자 한다. 공군에서는 항공기 상태 점검으로 기골 결함 점검과 비행 전 항공기 종합점검을 실시한다. 본 연구에서는 최소한 점검 오류를 줄일 수 있는 무결점 점검을 위해서 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 그리고 드론을 활용한 기골 결함 점검체계와 비행 전 항공기 상태 점검체계 설계를 제안한다.
기존 대부분의 3D 콘크리트 프린팅 연구는 모르타르를 재료로 활용하고 있다. 다만, 굵은 골재를 포함한 콘크리트에 비해 모르타르를 사용할 경우에는 높은 바인더 함량과 잔골재량으로 인하여 경제성이 저하될 수 밖에 없다. 따라서, 3D 프린팅 기술의 건설산업 적용 확대를 위해서는 굵은 골재를 사용한 콘크리트 3D 프린팅에 대한 연구가 요구된다. 본 연구에서는 굵은 골재가 포함된 3D 프린팅 용 콘크리트의 배합설계 프로세스를 제안하고자 하였다. 다양한 문헌연구 및 배합실험을 참고하여 3D 프린팅에 적합한 배합을 도출하였으며, 출력실험을 통하여 압출성을 검증하였다. 콘크리트 배합의 증점제(Viscosity modifying agent, VMA) 함량을 출력실험의 변수로 설정하였으며, 출력된 필라멘트의 치수 적합성, 골재분포도, 표면 품질을 평가하여 압출성능을 검증하였다. 실험결과, VMA의 함량이 높은 배합이 더 우수한 치수 적합성과 표면 품질을 보였으며, VMA 함량이 다름에도 불구하고 모든 배합에서 골재분포가 균등하게 나타났다. 실험결과를 바탕으로 굵은 골재가 포함된 콘크리트의 압출성을 향상 시킬 수 있는 배합설계 프로세스를 도출하였다.
국내 고도성장기 이후 본격 건설되기 시작한 사회 기반 시설물은 노후화가 빠르게 진행되고 있다. 특히 사고 발생 시 대량 인명 피해로 직결될 수 있는 교량, 터널 등의 대형 구조물에 대한 안전성 평가가 필요하다. 하지만 기존의 유선 센서 기반의 Structural Health Monitoring(SHM)을 개선한 무선 스마트 센서 네트워크는 짧은 신호 도달거리로 인해 경제적이고 효율적인 시스템 구축이 힘들다. 따라서 LoRa LPWAN 시스템은 사물인터넷의 확산과 더불어 저전력 장거리 통신이 각광을 받고 있으며, 이를 구조 건전성 모니터링에 응용함으로써 경제적이면서도 효율적인 모니터링 시스템 구축이 가능하다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN 기반의 무선 계측센서 기술동향을 조사하였으며, LoRa LPWAN 기반의 무선 계측센서 설치 및 유지관리 방안을 제안한다.
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.
The death rate in the construction industry, which is more than twice that of other industries, increases the need to solve chronic safety problems. In a situation in which the safety management measures that have been maintained thus far are unable to reduce construction accidents, the introduction of smart construction safety technology (SCST) that reflects the 4th industrial technology is required for the safety management of workers. Large corporations or public institutions have introduced SCST and are operating pilot sites, but SCST is still in its infancy and there have yet to exist field data regarding necessity and effectiveness. In this study, the concept of SCST, which has still to be established, is defined, and the actual condition of SCST was analyzed through a survey. Through the analysis of the necessity of SCST introduction, convenience, and effectiveness before and after its application, problems such as problems from the field point of view as well as other factors hindering the introduction of such technology are derived in detail. In addition, an effective combination of technologies for safety management at the current level is determined and an activation plan is presented.
최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 딥러닝을 기술을 적용한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 도로를 주행하는 불법 차량 및 범죄 차량 단속을 위해서는 차량 종류를 정확히 판별할 수 있는 차종 분류 시스템이 필요하다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 이동식 차량 단속 시스템에 최적화된 차종 분류 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 차량을 승용차, 경·소·중형 승합차, 대형 승합차, 화물차, 이륜차, 특수차, 건설기계, 7가지 클래스로 구분하여 탐지하기 위해 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘 YOLOv5를 사용한다. 인공지능 기술개발을 위하여 한국과학기술연구원에서 구축한 약 5천 장의 국내 차량 이미지 데이터를 학습 데이터로 사용하였다. 한 대의 카메라로 정면과 측면 각도를 모두 인식할 수 있는 차종 분류 알고리즘을 적용한 지정차로제 단속 시스템을 제안하고자 한다.
국내 2020년 기준 교통사고 건수는 약 23만 건으로, 고속도로는 비반복적 정체와 높은 주행 속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수당 사망자수가 2배 이상으로 나타나고 있다. 고속도로의 교통정보는 도로의 중심선을 이용한 노드, 링크를 기준으로 제공하고 있으나 세분화된 속도정보를 주지 못하고 있다. 최근 자율주행차 뿐만 아니라 일반 차량에서도 장애물 모니터링, 위치 측정을 위한 차량용 센서 장착이 일반화되고 있어, 대용량 위치 기반 데이터를 이용한 분석은 처리속도에 따라 실시간 서비스가 가능하다. 본 연구는 대용량 위치기반 개별 차량 정보의 분석을 위한 공간 기반의 맵핑 방법을 제시하였다. 경위도 각각 2개로 분할하는 4진법 기준의 분할 방법을 적용하여 개별 차량의 공간 코드를 생성하여 지오코딩 하는 방법으로 처리 속도를 대폭 증가 시켰다. 공간이 세분됨에 따라 평균속도는 유사하였으나 속도의 표준편차는 점차 감소하였으며 9회 분할 이후는 그 감소 폭이 작아 졌다.
오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.
The purpose of this paper is to verify if safety managers must bear stress from additional tasks whenmanaging smart safety technology applications on construction sites. We conducted a survey of 133 safety managers who had experienced managing both safety management and smart safety technology applications at construction sites, and used the SPSS Statistics 25 and AMOS 22 programs to analyze the survey's logicality and the data that we collected. We found that the work burden caused by assuming additional tasks to manage smart safety technology applications affected the stress that safety managers experience when working at construction sites. The stress caused by an increased work burden led construction site safety managers to feel dissatisfied with their jobs. This finding indicates that both on the original job and on additional tasks are entirely mediated. Based on this finding, I suggest that the South Korean government should establish smart safety technology applications, thus reducing the work burden and increasing the job satisfaction for construction site safety managers.
국내 고속도로 교통사고 건수는 2020년 기준 약 4천건으로, 비반복적 정체와 높은 주행속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수 당 사망자 수는 약3.7배에 달한다. 고속도로의 사고 유형은 측면충돌 및 추돌사고가 대부분을 차지하며, 주요 요인 중 하나는 분·합류부, 사고 등으로 야기되는 위험 교통류라고 할 수 있다. 따라서, 고속도로와 같은 연속류에서 나타나는 위험 교통류는 운전자에게 사고 방지를 위한 중요한 정보라고 할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 정보를 이용하여 속도의 변화 지점과 차로별 속도 차이가 발생하는 구간 등 위험 교통류를 분류하고자 하였다. 지오해시 기반으로 공간을 분리하였으며, 동일 구간 내에서 개별 차량의 속도 차이를 나타낼 수 있는 공간평균속도와 차량간 속도 편차를 이용하여 속도의 동질 구간을 분류하였다. 그 결과 고속도로 위험 구간 정보를 제공할 수 있는 분류부 영향권 구간과 위험 교통류 구간을 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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