• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.410-413
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• 2010

본 논문은 웹을 이용한 교량의 실시간 안전감시 시스템을 개발하였다. 시스템이 설치될 교량들은 열악한 환경에 놓일 수 있기 때문에 CDMA 모뎀을 이용하여 실시간 데이터 수집이 가능하도록 하였다. 또한 언제든지 시스템에 접근하여 손쉽게 관리할 수 있도록 웹을 기반으로 개발하였으며, 다양한 교량의 안전감시 센서정보를 하위(low) 레벨의 설정까지 가능하도록 설계하였다. 교량에서 수집된 데이터는 CDMA 모뎀을 통하여 원격 서버에 저장되며, 저장된 데이터는 가공되어 교량의 상태와 위험도를 실시간으로 웹브라우저 상에서 모니터링이 가능하고, 교량의 피로도, 노후화 및 건전도를 측정할 수 있다. 개발된 시스템은 무영대교에 설치되었으며, 시스템의 효율성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.753-755
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• 2021

본 논문에서 기존의 치아가공기는 회전하는 모터를 사용하여 구성하였으나 이러한 모터는 정밀도, 반복정밀도가 50um 이하로 가공물 가공시에 치기공사나 치과의사가 사람에 맞추어 다시 작업을 해야하는 불편함과 시간적, 작업자의 피로도를 높일수 있는데 이러한 모터에 스크류나 밸트를 연결하여 선형적으로 움직일 수 있는 리니어모듈과 리니어모터를 적용하게되면 20um수준의 고정밀의 위치제어가 가능한 5축 치아가공기를 만들 수 있었다. 또한 MEMS센서를 이용하여 스핀들의 상태를 모니터링 하고 임계값을 지정하여 이상 신호 발생시 모터를 멈추어 위험상황에 대해서 인공지능기법을 이용하여 정지하거나 관리자에게 알림을 주어 효과적으로 5축치아가공기를 운영할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.282-283
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• 2022

본 논문에서 기존의 혈액투석기는 회전하는 모터를 사용하여 구성하였으나 이러한 모터는 정밀도, 반복정밀도가 50um 이하로 가공물 가공시에 치기공사나 치과의사가 사람에 맞추어 다시 작업을 해야하는 불편함과 시간적, 작업자의 피로도를 높일수 있는데 이러한 모터에 스크류나 밸트를 연결하여 선형적으로 움직일 수 있는 리니어모듈과 리니어모터를 적용하게되면 20um수준의 고정밀의 위치 제어가 가능한 혈액투석기를 만들 수 있었다. 또한 MEMS센서를 이용하여 모터의 상태를 모니터링하고 임계값을 지정하여 이상 신호 발생시 모터를 멈추어 위험상황에 대해서 인공지능기법을 이용하여 정지하거나 관리자에게 알림을 주어 효과적으로 혈액투석기를 운영할 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.21 no.5
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• pp.397-408
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• 2021

The construction industry has the highest occupational accidents/injuries and has experienced the most fatalities among entire industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. A long-time monitoring surveillance system causes high physical fatigue and has limitations in grasping all accidents in real-time. Therefore, this study aims to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the Microsoft common objects in context and the multiple object tracking challenge metrics. These results prove that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.