• 벤처창업연구
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• 제7권4호
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• pp.41-47
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• 2012

철도차량은 사용기간이 길고 철로 위를 달리기 때문에 마모, 진동이 심하여 다른 교통수단에 비해 정비비용이 많이 소요된다. 이에 따라 정비최적화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 코레일에서 운용하고 있는 철도차량 정비현황을 분석해 보고 개선방안을 찾고자 하였다. 특히, 차량정비인력이 많이 소요되는 일상검수에 대해 가장 효율적인 정비 주기와 방법을 적용하고자 하였다. 철도차량은 컴퓨터시스템 적용으로 자가진단이 가능하고 과거에 비해 차량의 품질이 많이 향상되었으나, 현행 일상검수는 관례적으로 짧은 기간 시행해야 한다는 측면에서 현재 비효율적인 측면을 시급히 개선해야 함은 당연하다. 따라서 본 연구에서는 차량의 상태를 반영한 개선된 일상검수 주기를 적용하여 차량의 신뢰성 확보와 정비비용을 최소화하고자 한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1642-1649
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• 2010

At present, KORAIL is in the middle of renovating. All steps exert great effort at cost reduction and a profit improvement. Especially to improve maintenance method and inspection period at the rolling-stock division lots of research is under progress. Daily inspection of rolling stocks is to operate the rolling stock normally. Daily inspection items are driving control device, coupling device, brake system, water system and air conditioning system, electrical system etc. Half of the maintenance manpower are inputted at daily inspection. Strengthens the quality and optimize the proportion of daily inspection are urgent problem. Daily inspection period extension aim is as follows. KTX from 3,500km to 5,000km, passenger car from 1st to 3,500km, new style electric locomotive from 2nd to 5,000km, the diesel locomotive is 2,800km from 1,200km. In this paper, the optimal daily inspection period and methods are considered including expected problem and counter measures.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1025-1027
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• 2022

도시화가 급속도로 진행됨에 따라서 일상생활에서 생활폐기물의 관리와 처리에 대한 문제가 심각해지고 있다. 이 문제를 해결하고자 어플리케이션을 통해 생활폐기물 처리를 쉽게 할 수 있는 시스템을 제안한다. '싹처리'는 편리성, 정확성, 확장성, 수익성을 가지고 (중)대형 생활 폐기물 처리하는 딥러닝 어플리케이션이다. 어플리케이션 내의 저장된 딥러닝 과정으로 학습되어진 생활폐기물 분류 모델을 통해 폐기물 사진을 자동 인식하는 과정으로 누구나 쉽게 폐기물 배출을 신청할 수 있다. 정확한 딥러닝 알고리즘과 전이학습, 데이터 검수 등을 통해 높은 성능의 사물 자동 인식을 할 수 있다. 이 시스템을 통해 임산부, 장애인, 독거노인 등의 사회적 약자는 불필요한 과정 없이 손쉽게 폐기물을 처리할 수 있고, 더 나아가 중고시장의 활성화에 기여할 수 있는 가치가 있다.