현재 건설 산업에서 나타나고 있는 숙련공 부족 현상, 기술자의 고령화 문제, 안전상의 문제 등을 해결하기 위한 대안으로써 자동화 건설기계들의 개발 요구가 점점 늘어나고 있다. 특히 토공작업은 매우 기계 의존적인 작업이기 때문에 자동화 건설기계의 개발과 관련된 연구가 많이 이루어지고 있으며, 자동화 굴삭기를 개발하는 데 있어서는 안전을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 토공작업을 효율적으로 할 수 있도록 토공작업 시 작업환경의 안전을 위해, 레이저센서를 이용하여 자동화 굴삭기의 안전관리 시스템에 활용하기 위한 장애물 탐지 기술을 개발하고자 한다. 또한 요소기술로 선정된 레이저 센서의 입증된 성능을 바탕으로 여러 대의 센서를 동시에 구동하는 전방위 탐지 기술 개발을 목적으로 하였고, 굴삭기 장착 실험의 이전 과정으로 전방위 탐지 기술에 대한 토공사 현장에서의 기능테스트 및 사용자 인터페이스 작동 실험을 실시한다. 이는 자동화 굴삭기의 안전관리 시스템에 적용 가능한 기술로써 활용될 수 있을 것이다.
도로기하구조정보는 도로의 안전성평가 및 도로의 유지관리를 위한 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)센서가 탑재된 조사차량을 이용하여 기하구조정보를 수집하였으며, 수집된 차량의 자세정보 중 평면선형과 관련된 Roll, Heading 자료를 이용하여 직선, 원곡선, 완화곡선을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 평면선형 인식 이전에 전처리 과정으로 이동평균법을 통하여 자료를 평활화함으로써 원시자료의 이상치를 제거하여 평면선형 인식의 신뢰성을 제고하였다. 유전알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 분류정확도(CCR, Correct Classification Rate)를 최대로 하는 알고리즘 파라미터를 설정한 결과 100%의 분류정확도를 보였다. 설정된 파라미터를 이용하여 고속도로와 국도 주행자료를 이용하여 알고리즘을 평가한 결과 90.48%와 88.24%의 분류정확도를 보여, 제안된 평면선형인식 알고리즘은 현장에서 적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 평면선형인식 알고리즘은 조사차량에 GPS/INS센서의 소프트웨어로 탑재되어 도로 및 교통기술자에게 도로기하구조정보를 보다 용이하게 수집하고 분석할 수 있는 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.
Domestic sewing industry is showing signs of a redevelopment and the demands of the sewing technician are gradually increasing. This study would investigate the opinions of sewing technicians about job environments and training situation in order to solve the shortage of sewing manpower. As a result of a survey with 100 sewing technicians, of the pay systems, the salary system showed the highest satisfaction and preference. Their satisfaction with pay was low. There was a tendency that they work on Saturdays and national holidays, and their satisfaction with the number of holidays was low. Most worked for 10 to 11 hours per day, and they showed low satisfaction with their working hours. There were no places to rest in the company. They showed law satisfaction with the air and vent. The sewing technicians were concerned about respiratory and musculoskeletal diseases because of the working and workplace environment and needed places to rest, vent facilities, and spacious and comfortable spaces. The total lead-time that they were sent to the field as skilled workers was 1 to less than 2 years; they received training from seniors; and the training period, mostly, was 6 months to 2 years. Most of the sewing technicians surveyed had the expertise, did not feel the necessity of retraining related to their tasks, and did not have any willingness to take reorientation due to a lack of time even with their tasks.
여러 품종을 소량으로 생산하는 소형 공장에서 불량품으로 인한 손실을 줄이기 위하여 부품의 양불량을 판단하는 시스템의 개발이 필요하다. 그러한 시스템은 계층형 시간적 메모리(HTM : Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발할 수 있다. HTM은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 기계학습에 접목시킨 모델이다. HTM 기반의 기계학습 시스템을 사용하기 위해서는 훈련된 HTM 네트워크를 개발해야 하는데, 이를 위해서는 HTM 이론에 대한 지식이 필요하다. 본 연구는 이 HTM 기술을 부품의 이미지 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량을 판별하는 시스템에서, HTM 네트워크 개발을 지원하는 훈련시스템의 설계와 구현을 제시한다. 이 시스템은 HTM 이론에 대한 지식이 없어도 작업현장의 기술자가 HTM 네트워크를 정확히 훈련시킬 수 있으며, 부품에 대한 모든 종류의 HTM 기반의 판정시스템에 그대로 적용될 수 있다.
콘크리트와 철은 건설에서 필수적인 구조 재료이다. 그러나, 철과 달리 콘크리트는 하나의 재료가 아니라 많은 물질들로 구성된 복합재료이며, 구성 재료, 현장 환경, 그리고 기술자의 숙련도 등에 의해 많은 영향을 받는다. 그리고 유동성과 공기량 등 즉시 알 수 있는 물성도 있지만 강도나 내구성 같이 시간이 지나야 알 수 있는 특성도 존재하므로 콘크리트의 배합은 전문가의 경험에 많이 의존해 왔다. 하지만, 콘크리트도 고성능화 되는 시점에서 첨가 재료도 늘어나고 기존의 자료도 부족하기 때문에 새로운 기법이 필요한 때이다. 신경망은 복잡한 비선형 문제를 처리하는 인간의 두뇌를 모방한 모델로 패턴 인식 및 분류, 예측 등의 분야에서 많이 사용되고 있다 여기서는 그 중에서 역전파 알고리즘과 광선형 기저 함수망 모형이 사용되었다. 여덟가지 재료(물, 시멘트, 잔골재, 굵은 골재, 플라이 애쉬, 실리카 흄, 유동화제, 그리고 공기연행제)가 배합에 사용되었으며, 압축강도와 슬럼프, 공기량을 물성으로 사용하였다. 결과적으로 신경망은 고성능 콘크리트치 배합 및 물성 예측 등 활용에 유용하게 사용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 TBM터널의 설계 및 평가를 위한4가지 분석시스템을 소개하고 그 특징들과 입력자료들을 비교 분석하였다. 그 중 두가지 시스템은 수리 및 고장등에 사용된 시간과 설치 및 이동시간 등이 입력자료로 사용되므로 터널 완료후 평가할 수 있는 방법이며, 나머지 두가지 시스템은 초기 기본적인 암석 및 암반 조건 그리고 TBM 제원 등으로 계산이 가능하므로 TBM 터널설계시 예측이 가능한 방법이다. 그러나 이러한 방법의 적용을 위해서는 많은 수식, 그래프 그리고 도표 등의 사용이 요구되므로 TBM 터널 평가를 위한 분석시스템의 이용이 매우 불편하고 복잡하다. 본 연구에서는 터널 기술자들이 쉽게 사용할 수 있도록 사용자 친화적인 윈도우용 프로그램을 개발하였으며, 개발된 프로그램은 입력자료가 서로 일치하는 각각의 방법을 적용할 수 있는 장점이 있다. 개발된 프로그램을 이용하여 다양한 프로젝트 현장 조건 및 목적에 맞는 분석시스템의 선택과 용이한 적용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 국내 지하수 자료의 효율적 이용 관리를 위한 수량수질 정보의 통합관리 시스템인 "국가지하수정보지도" 구축을 위한 업무분석과 세부 설계를 실시하고 천안 및 대구지역에 시범 적용함으로써 그 효용성을 검토하고자 하였다. 본 시스템에는 지하수와 관련된 관측, 조사, 지구화학(이온분석 결과), 시설, 수질검사 및 도면 자료 등을 데이터베이스로 포함하고 있으며, 전국의 약 130만개 관정에 대한 상세정보를 기본 데이터로 활용한다. Web 환경의 GIS 시스템인 "국가지하수 정보지도"에서는 자료의 검색뿐 아니라 시계열분석, 공간분석, 지층단면작성 등의 분석 기능이 포함되어 있어 지방자치단체 공무원뿐 아니라 현장 기술자에게도 유용하게 활용될 수 있다. 앞으로 본 시스템을 지하수에 대한 표준 모델로 발전시키고 단계적으로 확장해 나감으로써 전국의 지하수 관리를 보다 체계적으로 수행 가능하게 될 것이다.
포장구조체에서 요구되는 강도를 갖게 하는 구조 설계의 방법은 경험적 절차부터 반역학적 절차까지 발전되어 왔다. 재생 가열아스팔트혼합물이 기존의 가열아스팔트혼합물(HMA)과 비교하여 비슷하거나 때에 따라 더 좋은 성능을 가져오므로, AASHTO설계지침서에서는 본질적으로 재생(recycled) HMA 재료와 신생(virgin) HMA 재료간의 차이가 없다고 기술하고 있으며, 기존 HMA 재료에 사용되는 덧씌우기설계법의 구조회복 분석방법(structural rehabilitation analysis method)을 재생포장설계에도 권장하고 있다. 재생 가열아스팔트의 설계를 위한 AASHTO 방법은 설계교통량, 교통량 및 수행능력예측의 신뢰수준, 공용기간, 그리고 포장상태 평가지수에 의하여 결정된 포장구조체에서 요구되는 포장두께지수(SN)에 기초한다. 포장두께지수(SN)는 포장층 두께, 상대강도계수, 각 층의 배수조건들의 곱의 조합으로서 나타내어질 수 있다. 덧씌우기로 간주될 수 있는 재생된 층의 포장두께지수(SN)는 기존 포장에서의 포장두께지수와 보강된 포장에서 요구되는 포장두께지수의 차이에 의하여 계산되어질 수 있다. 상대강도계수의 값은 AASHTO 설계지침에 명시되어 있다. AI 방법은 교통량, 노상의 회복탄성계수, 그리고 설계두께를 계산하기 위한 표층과 기층의 종류를 사용한다. 이 방법은 재생된 가열혼합물질과 기존의 가열혼합물질과는 거의 비슷한 성능을 나타낸다고 본다. 또다른 AI 방법에 의하면 재생된 층은 덧씌우기층이라고 간주하고, 현재의 포장두께와 요구되어지는 포장두께 사이의 차를 이용하여 재생될 층의 두께를 산정한다. 소요되는 덧씌우기 두께는 포장의 현장 상태지수(condition rating)와 각 종류에 따른 포장체와 포장재료가 아스팔트 콘크리트층의 등가두께로 전환되어 나타나는 방법에 근거하여 결정될 수 있다. 또 다른 방법은 포장체 각 층의 물성과 하중을 이용한 컴퓨터 프로그램에 의하여 산정된 하중-변형 응답에 의한 설계 방법을 포함한다. 이런 방법들에서는 포장체는 탄성이나 점탄성층 위에서 탄성이나 점탄성 거동을 보인다고 가정한다. 재생 상온혼합물에서의 AASHTO 설계 방법은 가열혼합물의 설계방법과 유사하다. 그러나, 재생 상온혼합물에서의 상대강도계수는 시공방법에 좌우되므로, 기술자의 판단을 근거로 하여 결정되어져야 한다. AI방법에서는 포장구조체를 다층탄성구조라고 보고, 노상의 강도와 설계 교통량을 근거로 요구되는 포장두께를 결정한다. 재생 상온혼합물 기층의 두께는 재생 상온혼합물 기충 위에서 가열아스팔혼합물에 대하여 산정된 덧씌우기 두께를 이용하여 결정할 수 있다. 아스팔트 표면의 재생은 기존 포장의 구조적 능력을 정상적으로 개선할 수 없으므로, 표면 재생의 두께를 설계하는 방법은 없다. 그러나, 임의의 덧씌우기 두께는 기존의 덧씌우기 설계법에 기초하여 산정 할 수 있다. 만약 덧씌우기가 승차감만을 개선시킨다고 여겨진다면, 혼합물에서 사용되어지는 최대 골재 크기에 기초한 최소 두께를 결정할 수 있다.
지자체에서는 효율적인 업무수행과 복잡한 도시시설물의 효과적인 관리를 위하여 GIS DB를 구축하고, 이를 이용한 지하시설물관리시스템, 도로시설물관리시스템 등의 응용시스템을 개발 활용하고 있다. 그러나 시설물관리시스템은 업무에 요구되는 기능은 제공하고 있으나, GIS DB의 유지관리를 위한 기능을 제공하지 않고 있다. 도시시설물 GIS DB는 GIS 전문기술자에 의하여 실측과 현장조사를 통하여 기본적인 도형 빛 속성정보를 수집하고 구조화편집 등의 복잡한 과정을 거쳐 구축이 되어짐으로 GIS의 경험이 부족한 시설물관리시스템을 운영하는 실무 사용자가 직접 GIS DB를 유지관리를 수행할 경우 GIS DB의 최신성과 신뢰성이 저하될 우려가 있다. 따라서 시설물관리시스템을 운영하는 실무 사용자가 손쉽게 GIS DB를 유지관리할 수 있는 기능이 제공되어야 한다. 본 연구에서는 원주시의 도로시설물을 대상으로 LBS개념을 도입한 DB 구축방안과 GIS DB의 유지관리 방법론을 적용하여 도로시설물 DB를 구축하고 시설물관리시스템을 운영하는 실무 사용자가 GIS DB를 유지관리할 수 있도록 응용시스템을 개발하였다.
보강토 공법은 공사비가 저렴하고 시공이 용이하다는 점에서 토목공학 분야의 실용적 측면에서 가치가 있으며 기술자에게 큰 매력을 줄 수 있을 만큼 그 구조가 충분히 단순하다는 것이다. 본 논문에서는 5개 현장을 대상으로 각종 계측기를 매설하여 보강토 옹벽 벽체에 작용하는 수평토압과 보강재의 인장변형률 및 인장응력, 전면블록의 수평변위 등을 측정하여 보강토 옹벽의 안정성 및 토압특성을 평가하였다. 평가 결과, 보강토 옹벽은 전면블록의 수평변위의 경우 0.19∼0.76%로 작게 평가되었으며, 보강재의 최대인장변위는 0.66∼1.98%로 경험적으로 고려되는 보강재의 설계 인장변형률인 5%에 휠씬 못 미치는 것으로 평가되었다. 한편, 토압분포 특성은 기존 설계 방법에 이용되는 랭킨 이나 쿨롱 토압 분포 형태와 달리 연성 토류벽체에 작용하는 사다리꼴 형태의 토압분포를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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