최근 안전점검자가 접근성 문제로 점검이 어려운 교량 부재의 상태평가를 위해 영상분석 기반의 시설물 점검 기법연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 교량을 대상으로 딥러닝 기반 영상정보에 대해서 상태평가 연구를 진행하였고 이에 대한 평가 프로그램(프로토타입)을 개발하였다. 딥러닝 기반 교량 손상탐지 프로토타입을 개발하기 위해 딥러닝 모델 중 손상 검출 및 정량화가 가능한 의미론적 분할 모델인 Mask-RCNN를 적용하였고 학습데이터 6,540장(오픈 데이터 포함)과 손상유형에 적합한 레이블링을 구성하였다. 모델링에 대한 성능검증한 결과, 콘크리트 균열, 박리/박락, 철근노출과 도장 박리에 대한 정밀도(precision)는 95.2 %, 재현율(recall)은 93.8 % 나타내었다. 또한, 교량 콘크리트 부재 손상율을 이용하여 콘크리트 균열 실 데이터를 2차 성능검증 하였다.
분산 환경의 발달과 네트워크를 이용한 원거리 컴퓨터 사용이 증가되면서 발생하게 된 전산망 침해 사고를 항상 감시하고 분석하여 자동적으로 대처하기 위한 전산망 보안 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자바네이티브 인터페이스를 이용한 실시간 네트워크 보안 시스템을 제안한다. 자바의 시스템 자원에 대한 엑세스의 한계를 극복하기 위해서JNI 를 C/Java의 이용한 의 연동을 통하여 보다 효율적이고 용이한 정보 수집 및 취약점 분석을 가능하게 한다. 또한 점검하고자 하는 호스트에 보안 정보 수집 모듈을 멀티쓰레드로 상주시킴으로써 실시간으로 원하는 정보를 얻어 선택된 점검 대상에 가해지는 모든 활동들을 분석한다.
공연장의 무대기계설비 시스템 및 조명장비 시스템 설치 완료 후 각 시스템의 최종 검사에 적용되는 검사 기준과 검사 방법을 명시함으로써 효율적으로 최종 설비 상태를 점검하고, 발주처의 최종 검사에 효과적으로 대비할 수 있게 하고 안전사고를 미리 예방할 수 있게 하기 위하여 연구하였다.
본 연구는 딥러닝을 활용하여 교량 점검보고서에서 손상 및 손상 인자를 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 교량 점검보고서에는 점검 결과 발견된 손상 및 원인 분석 결과가 기록되어 있다. 그러나 점검보고서의 양이 방대하여 인력으로 보고서로부터 정보를 수집하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반 개체명 인식 방법을 활용하여 교량 점검보고서 텍스트로부터 손상 및 손상 인자에 해당하는 단어들을 식별할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구현의 주요 방법론으로는 개체명 인식(Named Entity Recognition), 워드 임베딩(Word Embedding), 딥러닝의 일종인 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 활용하였다. 실험 결과 제안된 모델은 1)훈련 데이터에 포함된 손상 및 손상 인자 단어들을 잘 식별할 수 있고, 2)단어 주변 맥락에 따라 특정 단어가 손상에 해당하는지 손상 인자에 해당하는지 잘 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 3)훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 종류의 손상 단어도 잘 인식할 수 있는 것으로 확인되었다.
배선기구는 오랜 시간이 경과하면 절연성이 저하하거나 접촉부분이 탄화되어 발열 또는 발화원이 될 수 있다. 절연재료의 파손, 이상전압에 의한 절연파괴, 허용전류를 넘는 과전류에 의한 열적열화 등은 절연내력이 점차지하하여 마침내 절연재료의 열화에 의해 발화의 원인이 되므로 상시 점검하고 주의를 기울여야 한다.
고도성장 당시 건축되었던 사회기반시설들은 노후화로 인한 안전사고의 위험성이 부각되고 있다. 사회기반시설 중 교량의 경우 건축방식, 기후에 따른 안전점검 간 제약사항이 생긴다. 본 논문에서는 드론을 통해 점검이 필요한 교량을 촬영한다. 교량의 촬영 데이터를 정합 이미지로 생성하여 교량 내 유지보수를 위한 교량 모니터링 시스템을 제안한다.
지속적인 안전관리에도 불구하고 매년 건설업 근로자 사망율은 줄어들지 않는 추세다. 이에 따라 건설현장 사고를 예방하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 건설공사 비용 50억원 미만의 건설현장 중 건설사고가 발생할 것으로 예상되는 현장을 우선적으로 선별하는 AI기반 우선점검대상 선정 모델을 개발하였다. 특히, 적용한 AI 알고리즘 중 분류분석에서 가장 뛰어난 성능(사고발생예측 AUC-ROC 90.48 %)을 보인 랜덤 포레스트를 모델 개발에 활용하였으며, 건설사고를 유발하는 주요한 요인으로는 공사비, 총공사일수, 공사실적평가액이 확인되었다. 본 연구를 통해 점검인력 효율화와 건설사고에 대한 선제적 대응의 결과로 8년간 약 917.7 % ROI(투자수익률)를 기대할 수 있다.
2002년 11월 27일 한국건축ㆍ도시법제학회에서는 현안의 문제가 되는 건축사 특별 검사원 제도에 대한 전문가 토론회를 개최하였다. 이 제도가 처음 제정될 당시 서울시 실무 담당자였던 정연진 과장(현 강남구청 과장)이 발제 하였으며 공무원, 건축사, 특별검사원, 교수 그리고 한국건축ㆍ도시법제학회 임원들이 참석하여 여러 의견을 제시하는 자리를 마련하였다. 사안의 중요성에 비추어 이를 긴급 점검하고 진단하는 일이 필요하다는 인식을 가지게 되었고, 여러 건축사가 관심을 가지고 제도 개선을 해야 한다고 생각한다.
이 연구는 특정소방대상물의 소방시설에 대한 자체점검을 수행하는 소방시설관리사의 운용실태를 분석하고 개선방안을 제시하였다. 도시 공설소방서비스로 소방검사를 보완하는 자체점검을 수행하는 소방시설관리사를 대상으로 직무환경, 제도환경, 운용환경 등에 대해 설문조사를 실시하여 소방시설관리사제도의 운용실태에 대한 문제점을 실증적으로 파악하였다. 연구에 나타난 결과는 자체점검에 대한 법적 제도적 장치미비로 건물주와 소방검사원 그리고 소방시설관리사 상호간에 갈등이 있는 것으로 나타나 제도정착을 위해서는 상호보완 협력적 관계를 정립해야 할 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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