• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.85-86
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• 2022

화재 발생 시 많은 인명 및 재산피해가 발생하는 물류시설의 경우 이러한 화재안전성 강화가 필요하며 이를 위해서는 현장조사를 기반으로 하는 기초데이터 수집과 2D CAD및 적재 3D 모델링 데이터 구축 등 종합적인 화재안전 데이터가 필요하다. 이에 본 연구에서는 물류시설 화재안전성 강화를 위해 필요한 기반데이터를 제공하기 위하여 현장조사 데이터를 기반으로 화재안전 DB를 구축하였다. 20개소 이상의 물류시설 현장 데이터를 조사한 결과 유지관리상태가 양호하거나 다소 미흡한 실태를 파악하였다. 이러한 현장 조사 데이터를 기반으로 화재안전정보를 도면화하고 이를 3D 모델링을 통한 데이터셋을 구축하여 화재안전관리 기술개발에 필요한 데이터를 수집 및 가공하여 제공하였으며, 이를 통해 향후 물류시설의 화재 안전성 및 위험도 관리 기술 개발을 위해 적극 활용할 예정이다

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.109-114
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• 2000

제품의 사용환경에서의 고장데이터는 일반적으로 보증기간 동안 발생하는 클레임을 처리하거나 A/S를 하는 과정에서 얻어지게 되는데 이러한 현장데이터를 적절한 방법으로 분석하여 제품의 신뢰도에 대한 올바른 정보를 얻고 품질개선에 활용하는 것은 기업에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 사용현장 데이터의 수집방법 연구와 현장 데이터의 신뢰성 분석 방법의 연구 흐름을 살펴보고 이후 사용현장데이터의 신뢰성 분석 방법연구에 도움을 주는 것이 목적이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.175-176
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• 2019

개별 단위현장으로부터 자동적으로 수신되는 데이터를 수집하여 데이터서버로 통합관리, 현장으로부터 수신되는 모든 데이터에 대해 관리치를 비교하여, 이를 벗어난 데이터가 수신될 경우 즉시 SMS 전송을 하고 상황실에 경고를 하게 된다. Web-EOC 현장 검색 메인화면은 급경사지 주민대피 계측관리 시스템의 계측센서가 설치된 현장을 3차원 지도로 위치 이동하고 개별 현장의 센서 변위 발생 시 해당 현장으로 자동 이동되도록 플랫폼을 설계하였다.

• Journal of Creative Information Culture
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• v.6 no.1
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• pp.15-21
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• 2020

In order to utilize big data in general industrial sites, the structured big data collected from facilities, processes, and environments of industrial sites must first be processed and stored, and in the case of unstructured data, it must be stored as unstructured data or converted into structured data and stored in a database. In this paper, we study a method of collecting big data based on open IoT standards that can converge and utilize measurement information, environmental information of industrial sites to collect big data. The platform for collecting big data proposed in this paper is capable of collecting, processing, and storing big data at industrial sites to process real-time sensing information. For processing and analyzing data according to the purpose of the stored industrial, various big data technologies also can be applied.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.1
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• pp.99-107
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• 2023

Recently, the rate of death and safety accidents at construction sites is the highest among all kinds of industries. In order to apply artificial intelligence technology to construction sites, it is essential to secure a dataset which can be used as a basic training data. In this paper, a number of image data were collected through actual construction site, for which major construction equipment objects mainly operated in civil engineering sites were defined. The optimal training dataset construction was completed by annotation process of about 90,000 image dataset. Reliability of the dataset was verified with the mAP of over 90 % in use of YOLO, a representative model in the field of object detection. The construction equipment training dataset built in this study has been released which is currently available on the public data portal of the Ministry of Public Administration and Security. This dataset is expected to be freely used for any application of object detection technology on construction sites especially in the field of construction safety in the future.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.741-743
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• 2015

오늘날 BI(Business Intelligence)시스템 다차원 데이터를 다루는 많은 방법들이 제안되어 TB 이상의 데이터를 다룰 수 있다. 하지만 IT 전문가 및 IT에 대한 투자여력이 충분하지 않은 중소 제조 기업들은 발 맞춰가기 힘들다. 또한 생산관리시스템(MES)을 미 도입한 기업이 대다수이고, 존재하는 현장데이터의 대부분도 수기데이터 또는 Excel 데이터로 보관 되어 있어, 수작업에 의한 데이터 분석과 의사결정을 수행한다. 이로 인해, 불량 요인 파악이나 이상 현상 파악이 불분명하기 때문에 데이터 분석에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 중소제조기업의 경쟁력 강화를 위하여 제조 기업현장에서 사용되는 데이터를 자동으로 수집하여 정제 및 처리하여 저장이 가능하도록 하는 빅 데이터 분석 시스템 모델을 개발하였다. 이 분석 시스템 모델은 ERP, MIS 등에 존재하는 데이터들이 각 시스템의 DB 기능을 활용하여 데이터를 추출하고 정제하여 수집하는 ETL(Extract Transform Loading)과정을 통한다. 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들(ex. Excel)은 ODE(Office Data Excavation)모듈을 통해 문서의 패턴을 자동으로 인식하고 정형화된 정보로서 추출, 정제되어 수집된다. 저장된 데이터는 오픈소스 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용하여 다양한 chart들을 통한 강력한 시각효과를 제공함으로써, 정보간의 연관 관계 및 다차원 분석의 기반을 마련하여 의사결정체계를 효과적으로 지원한다. 또한, 높은 가격에 형성되어 있는 빅데이터 솔루션을 대신해 오픈소스 Spago BI를 이용하여 경제적인 빅 데이터 솔루션을 제공한다. 본 연구의 기대효과로는 첫째, 현장 데이터 중심의 효과적인 의사결정 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 통합 데이터 기반의 연관/다차원 분석으로 경영 효율성이 향상된다. 마지막으로, 중소 제조기업 환경에 적합한 분석 시스템을 구축함으로써 경쟁력과 생산력을 강화한다.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.219-222
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• 2001

제품의 신뢰도 데이터는 새로운 제품의 개발, 제품의 신뢰도 개선, 최적 번인기간의 결정, 보증정책의 결정, 예방교체 또는 정비/수리정책의 결정 등 제품의 수명주기동안의 각종 활동에 필요한 중요한 정보를 제공한다. 여기서는 IEC 300-3-2 의 현장 신뢰성 데이터의 수집에 관한 내용을 중심으로 현장에서 가동되는 아이템의 신뢰도, 가용도, 보전도 및 정비지원과 관련한 데이터의 수집에 관한 지침을 소개하고, 데이터의 수집, 표현, 분석 및 결과와 관련된 주제들을 간단히 살펴본다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.6
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• pp.1105-1112
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• 2022

Field data monitoring systems such as renewable energy generation and smart farm integrated control are developing from PC and server to mobile first, and various wireless communication and application services have emerged with the development of IoT technology. Low-power wide-area networks are services optimized for low-power, low-capacity, and low-speed data transmission, and data collected in the field is transmitted to designated storage servers or cloud-based data platforms, enabling data monitoring. In this paper, we implement an IoT repeater that collects field data with a single device and transmits it to a wireless carrier cloud data flat using a low-power wide-area network, and a monitoring app using it. Using this, the system configuration is simpler, the cost of deployment and operation is lower, and effective data accumulation is possible.

• KSCI Review
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• v.8 no.2
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• pp.51-57
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• 2001

다품종 소량 생산으로 제조 업체의 전산 업무 관리가 매우 복잡해지고 있고, 전산 시스템이 급속히 변하며 환경이 복잡해지고 있으며. 전산에 입력해야 할 데이터들은 많아지고 있다 그래서 제조 업체의 근태 및 입출고 전표, 작업 일보 데이터를 사람이 일일이 입력하기엔 많은 전산 단말기와 용량이 큰 시스템을 요구하고 있으며, 현장 데이터의 실시간 처리 및 확인이 어려운 상태이다. 본 논문에서 제안된 P.O.P(Point Of Production) 단말기를 이용한 생산통신관리 시스템은 제조 업체 현장에 P.O.P 단말기를 설치하여 현장에서 일어나는 모든 입출고 및 생산 데이터를 생산 시점에서 입력 할 수 있는 기능을 가진 시스템을 설계하고 구현한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.9
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• pp.393-402
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• 2015

Data visualization technology helps people easily understand various data and its analysis result, so usefulness of it is expected in the real industrial manufacturing sites. The large amount of data which is occurred at the manufacturing sites is able to fulfill very important roll to improve the manufacturing process. In this paper, we propose an information visualization for the manufacturing process optimization based on design of experimental and data analysis. The manufacturing process may be improved and be reduced cause of faulty by providing the easy-process analysis to understand the operation site through the information visualization of data analysis result.