• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.42 no.1
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• pp.107-116
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• 2022

Recently, research has been actively conducted on the technology of inspection facilities through image-based analysis assessment of human-inaccessible facilities. This research was conducted to study the conditions of deep learning-based imaging data on bridges and to develop an evaluation prototype program for bridges. To develop a deep learning-based bridge damage detection prototype, the Semantic Segmentation model, which enables damage detection and quantification among deep learning models, applied Mask-RCNN and constructed learning data 5,140 (including open-data) and labeling suitable for damage types. As a result of performance modeling verification, precision and reproduction rate analysis of concrete cracks, stripping/slapping, rebar exposure and paint stripping showed that the precision was 95.2 %, and the recall was 93.8 %. A 2^nd performance verification was performed on onsite data of crack concrete using damage rate of bridge members.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.19-19
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• 2021

최근 드론 및 ICT 융·복합기술은 산업 전반에 걸쳐 새로운 대안을 제시하고 있으며, 종전의 산업은 데이터 생성·가공·활용의 효율성, 경제성, 안전성 등의 장점을 들어 빠른 속도로 관련 ICT와 의 접목을 시도해 왔다. 이를 통해 과거의 기술과 방식에서는 찾아보기 힘들었던 다양한 형태의 결과물을 제시하는 등 데이터 기반의 4차산업혁명이 선도하는 변화가 곳곳에서 일어나고 있다. 국토교통부에서는 2018년부터 중앙·지자체·공공기관 소속직원을 대상으로 드론 조종인력 양성사업을 시작으로 2019년 국방·치안·환경·안전·측량 등 10개 분야에 드론 활용 임무특화교육을 진행해왔으며, 2020년도에는 시설물 점검, 불법행위 추적 감시, 수자원 관리 등으로 교육 분야 추가하는 등 활용범위를 확대해나가고 있다. 경기도 안전관리실(안전특별점검단)에서는 이러한 국가정책의 방향에 맞춰 새로운 기술과 융합을 시도하고자 2020년부터 '드론 등을 활용한 시설물 안전점검 고도화 연구'를 시작으로 절토사면 및 옹벽 등 시설물 안전점검과 하천 및 우수저류지의 유지관리에 ICT 융·복합 기술 및 분석용 S/W 등을 적용하고자 하였다. 본 연구에서는 드론 및 LiDAR 등을 활용하여 하천, 배수로, 우수저류지 등에 대해 공공관리주체가 실시할 수 있는 유지관리점검 및 현황분석 방법에 관한 것으로서 「하천법」, 「자연재해대책법」, 「시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침」, 「우수유출저감시설의 종류·구조·설치 및 유지관리 기준」 등에서 정한 사항에 대해 적용하였다. 이를 통해 하천, 우수저류지 등 수공구조물의 홍수위 변동성 평가, 홍수조절부 용량검토 등 홍수방어 능력에 대한 유지관리 차원의 공공관리주체 역할을 강화하는 제도적 측면을 검토하고, 드론, LiDAR 등의 ICT 융·복합 기술 활용 확대를 통해 예산절감 및 공공안전 강화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.2 no.1
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• pp.49-62
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• 1999

The main functions of oil booms are to prevent spreading of the oil slick and to increase the recovering efficiency of oil skimmers. The oil-containment capability of a floating boom on an open sea is affected by environmental parameters such as waves, currents and winds, as well as the motion characteristics of a boom section. In this study, a series of tests were conducted for three kinds of booms (internal foam type, air inflatable type, self-expanded type) at the open sea off Yosu, and the results are presented. Motion characteristics and oversplashing phenomenon were observed for each boom in different environmental conditions. And the tension exerted on towing line of the boom was also measured with a systematic varitation of towing speeds and gap ratios.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2006.11a
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• pp.283-289
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• 2006

This study is a preparation for the application of FSA (Formal Safety Assessment) to the fire safety of ships. FSA is the new-fashioned methodology proposed to prevent ships from the accidents. To make a base of the fire safety assessment about ship's fire protection design and Classification Society rule, statistical informations for the fire safety engineering are investigated. From results, the necessity of new criterion for ship's fire safety design, the need to study the human behavior in the evacuation from fire, and the development of new fire progress model considering special situations in ships are acknowledged.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.193-193
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• 2018

종합적인 물 관리의 필요성이 대두되면서 증발산량의 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 그 중 국제식량농업기구(FAO, Food and Agriculture Organization)는 여러 기후에서 비교적 정확하고 일정한 경향을 갖는 Penman-Monteith(FAO-PM) 공식을 제시하였다. 이 공식은 다양한 환경을 무시하고 기준작물인 알팔파를 기준으로하여 기준증발산량을 산정하는 식으로써 각 환경에 맞는 작물계수를 곱하여 실제 증발산을 산정한다. FAO-56 Irrigation and Drainage에서는 작물계수를 단일작물계수(Single crop coefficent)와 이중작물계수(Dual crop coefficent)를 제시하고 있다. 단일작물계수는 토양의 증발과 식생의 증산을 하나의 계수로 고려하여 나타냈으며, 이중작물계수는 기저토양의 습윤을 통한 증산뿐 아니라 다양한 영향들을 고려하여 작물계수를 나타냈다. 그 외에도 원격탐사를 통한 식생지수를 통한 작물계수를 통하여 계수를 산출하기도 한다. 현재 국토교통부 및 한국수자원조사기술원에서는 에디공분산(Eddy covariance) 방법을 통해 실제증발산량을 관측하고 있으며, 품질관리 과정에서 Kalman filter를 이용하고 시스템 모델로써 FAO-PM 방법 등을 이용하고 있다. 따라서 FAO-PM 방법의 정확성을 증대시키기 위해선 작물계수에 관한 정확성을 연구가 진행되어야 한다. 본 연구에서는 여러 방법을 통해 산출한 작물계수를 이용한 FAO-PM 방법을 통한 실제증발산과 에너지 보존 방정식에 근거한 에디공분산 방법 통해 관측된 실제증발산량과 비교를 하였다. 평가 결과는 보다 정확하고 물리적인 증발산량 산정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.4
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• pp.573-586
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• 2016

This study attempted to look into the effects of the job environment and job esteem on job satisfaction in the field of skin beauticians. To achieve this, a survey of their characteristics, job environment, job esteem and job satisfaction was carried out on 470 women in their 20s~50s working at skin care shops in the Seoul and Gyeonggi areas. First, it was found that the effects of the working environment on their vocational satisfaction, sense of belonging, level of contribution, wages and welfare, which are sub-factors of job satisfaction, are relatively high. This result shows that it is important to ensure proper resting facilities and resting areas. Second, it was shown that the higher the social evaluation, self-(implicit) assessment, future value, and self-fulfillment orientation, the higher the sub-factors of job satisfaction. This means that it is important to treat skin beauticians as professionals in order to improve their social recognition. The sub-factors of job environment-working conditions, organizational environment and job stability, and sub-factors of job environment-social evaluation, self(intrinsic) evaluation, future value and self-achievement orientation, had a major effect on the sub-factors of job satisfaction, respectively. Together with the general improvement in the sub-factors of job environment, the future value, as well as social evaluation, self(intrinsic) evaluation and self-achievement orientation, which together constituted the current value of job esteem, were the major factors affecting job satisfaction. Consequently, this study hopes to contribute to the development of the skin beauty industry by providing basic data on personnel management for skin care managers to improve skin beauticians' job satisfaction.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.27 no.7
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• pp.1129-1136
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• 2021

A pan-tilt-zoom (PTZ) camera-based monitoring system for efficient monitoring in the engine room of a vessel was designed. A number of places exist where traditional analog instruments are still used in vessel engine rooms, and blind spots closely related to safety exist, for which flooding or fire is a concern. A camera-based monitoring system that guarantees a wide range at a relatively fast cycle for these monitoring points can be an effective alternative to enhance the safety of a vessel. Therefore, a multiview monitoring system is proposed in which the functions of the existing PTZ camera are further strengthened using a software. The monitoring system comprises four modules: camera control, location registration, traversal control, and multiview image reconstruction. The effectiveness of the method was evaluated through a series of experiments in an engine room environment.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.25 no.1
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• pp.111-116
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• 2019

The fire detectors used in the engine rooms of ships offer only a slow response to emergencies because smoke or heat must reach detectors installed on ceilings, but the air flow in engine rooms can be very fluid depending on the use of equipment. In order to overcome these disadvantages, much research on video-based fire detection has been conducted in recent years. Video-based fire detection is effective for initial detection of fire because it is not affected by air flow and transmission speed is fast. In this paper, experiments were performed using images of smoke from a smoke generator in an engine room. Data generated using LBP and GLCM operators that extract the textural features of smoke was classified using SVM, which is a machine learning classifier. Even if smoke did not rise to the ceiling, where detectors were installed, smoke detection was confirmed using the image-based technique.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.307-307
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• 2021

개념적 강우-유출모형에서 토양수분과 관련된 물리적 거동은 간략화 된 형태로 강우 및 온도자료를 활용하여 중간변량(state variable)으로 간접적으로 고려되고 있다. 특히 강우-유출모형에 초기함수 조건은 선행함수조건을 고려하여 수문지질학적 평가를 통하여 결정되어야 하나, 일반적으로 가정되거나 모형에서 간략화 된 분석과정을 통해 추정되고 있다. 본 연구에서는 토양의 Water Balance 모형 기반의 개념적 토양수분 추정모형을 활용하였다. 토양수분의 시간적 변동성을 평가하는데 있어서 연속적으로 측정된 In-situ 토양수분 자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하였다. Green-Ampt 방법과 중력식 침투방법과 온도를 활용한 증발산 추정기법을 연계한 토양함수 평가 모형을 개발하였다. In-situ 토양수분 자료와 유역의 강수량 및 온도자료를 이용한 관련 매개변수를 Bayesian 기법을 통해 추정하였으며 매개변수의 민감도를 평가하여 제시하였다. 최종적으로 제안된 모형의 활용측면에서 강우-유출모형의 초기함수 조건으로써의 역할을 평가하였다. 구체적으로 첨두유량 및 유출고와 초기함수조건과의 관계를 제시하고 강우-유출모형에서 활용방안을 제시하고자 한다.