RFID 기반의 물류 관리는 건설 프로젝트의 효과적인 물류 관리를 위해 적용이 모색되는 기술로, 점차 다양한 분야로 기술 적용이 확대되고 있다. 하지만 기존의 연구들에서 지적하고 있는 바와 같이, RFID 기술이 가지는 잠재적 가능성에 비해 기술의 확산이 미흡한 상태에 있고, 이를 위한 적용 효과에 대한 검증이 관리자의 생산성 향상에 치우쳐져 있어, 보다 폭넓은 관점에서의 효과 검증이 필요한 상태에 있다. 따라서 본 연구에서는 RFID 기반의 물류관리 시스템의 보다 정확한 효과 검증을 위해, 실제 프로젝트의 커튼월 공사를 대상으로 시스템을 적용/운영하고, 현장 및 시스템 모니터링을 통해 적용효과 및 시사점을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 RFID 기반 물류 관리 시스템의 적용효과는 기존 연구에서 제시하고 있는 관리자의 업무 시간 단축 및 생산성 향상과 관련된 효과뿐만 아니라, 물류 및 작업 생산성에 영향을 미치는 자원 평준화 측면에서의 효과를 포함하고 있으며, 기존 연구와는 달리 가장 유사한 환경을 가지는 쌍둥이 빌딩을 대상으로 RFID 적용 및 미적용 사례를 분석하여, 보다 정확한 비교 데이터를 제시하였다는데 의의를 가진다.
이 연구의 목적은 청소년 창업 교육을 위해 교사들의 창업 교육 역량을 강화할 수 있는 교육프로그램을 개발하고 그 적용 효과를 검증하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 문헌 연구를 통해 교육프로그램을 개발하고 타당성을 위해 전문가들의 검토와 자문을 받았다. 또한, 교사를 위한 창업 프로그램의 현장 적합성을 검증하기 위해 창업교육 연수프로그램에 참여한 교사를 대상으로 시범 적용하였으며, 이에 대한 만족도를 조사하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사 창업 교육 역량 강화 프로그램을 위하여 교육 내용과 교육 방법은 온라인 교육 4시간, 오프라인 교육 26시간으로 총 30시간의 창업 교육 역량 강화 프로그램으로 개발하였다. 둘째, 창업 교육 역량 강화 프로그램의 현장 적합성 검증 및 적용 효과를 위하여 창업 교육 역량 강화 연수에 참여한 교사 88명을 대상으로 만족도 설문 조사 결과, '교육과정 편성의 적합도(M=4.58)', '수업 내용의 유익함(M=4.67)'으로 프로그램 및 교육 내용에 대하여 매우 만족하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 고강도 강관을 이용한 강관 보강 그라우팅의 보강 효과 검증을 통해 현장 적용성에 관한 실험적 내용을 다루었다. 기존 강관보강 그라우팅 공법에는 SGT275 (구 STK400) 강관을 일반적으로 적용하고 있으나, 강관 보강 그라우팅이 적용된 터널의 붕락사례를 보면 강관의 과도한 꺾임, 파단 등의 사례가 발생되고 있다. 이러한 사례가 발생하는 여러 원인 중 굴착에 따른 터널의 이완하중에 대응하는 강관의 강성 부족이 그 원인이 될 수 있다. 최근 들어 고강도 강관(SGT550)의 개발로 강관의 강도가 증가했으나, 강도 증대를 고려한 보강방안에 대한 연구가 미흡하므로 이에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 고강도 강관과 일반 강관의 이음 유무, 주입재의 충전 여부 등 다양한 조건에 대해 인장강도 및 휨 전단력 실험을 수행하고, 기존 제시된 설계법을 통해 강관의 강도 차이에 따른 효율적인 현장 적용성에 대한 기초 연구를 수행하였다. 특히, 실제 현장에 고강도 강관과 일반 강관을 시공하고 굴착에 따른 강관의 변위형상과 응력에 대한 계측 결과를 통해 고강도 강관의 보강 효과를 검증하였다. 연구결과 고강도 강관은 휨 강도가 우수하여 보강효과가 우수한 것으로 나타났으며, 강도 증진효과로 인해 아칭효과도 기대된다.
본 논문은 하천을 통과하는 교량과 친수 공간 내 접근성을 쉽게 하기 위해 설치된 인도교에서 발생되는 비점오염을 경감시키고자 중규모의 저감장치를 개발하고 이를 실용화 하기위한 검증과정을 주요 내용으로 한다. 중규모 매립형인 이 장치는 저감효율의 향상을 위해 공정별 여재구성비를 실내실험을 통해 검정하고, 그 결과를 현장설치 실험에 적용하여 저감장치로의 성능을 검증 분석하였다.
이 논문은 콘크리트 교량의 내하력 평가에서 고정하중이 차지하는 응력을 현장측정 기법으로 평가하는 방법을 제시한 것이다. 이론적인 구조계산에만 의존하고 있는 고정하중에 대한 응력평가는 열화된 교량의 실제응력을 충분하게 반영하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기위한 방법으로 부분절단법을 제시하였으며 이 방법은 외부의 추가적인 하중재하없이 순수 고정하중에 의해 유발된 부재응력을 현장에서 직접적으로 측정할 수 있도록 고안된 것이다. 부분절단법의 적용은 기존의 이론적인 구조계산방법을 보완하고 보다 실질적인 고정하중 응력을 반영할 수 있게 된다. 제안된 현장 측정 방법의 적용성은 기존평가방법과 비교하여 검증하였다.
최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 전력계통에서 발생하는 저주파 진동을 억제하여 계통에 댐핑력을 제공함으로써 계통 안정도를 향상시킬 수 있는 전력계통 안정화장치의 정수선정 기법과 현장시험을 통한 성능검증 방법을 제시하였다. 대상 발전기는 우리나라 계통에 설치되어 있는 612[MVA]급 화력발전기이며, 축 속도를 입력으로 하는 아날로그 전력계통 안정화장치를 적용대상으로 하였다. 본 논문에서는 먼저, 오프라인에서 선형 해석 및 고유치 해석을 통하여 최적정수를 선정하는 기법을 제시하고, 시간영역 과도 안정도 해석을 이용하여 선정된 정수를 검증하였다(Part I). 또한, 선정된 전력계통 안정화장치의 성능을 온라인 현장시험을 통하여 최종적으로 검증하였으며, 정수선정 전 후의 오프라인 시뮬레이션 결과와 온라인 시험결과를 비교 분석함으로써, 결정된 모델의 적정성을 확인하였다(Part II). 이를 통하여, 축 속도를 입력으로 하는 PSS의 정수선정 방법과 실 계통 현장시험을 통한 성능검증 방법을 제시하였다.
국내의 저밀도 지선 구간에 적용되고 있는 지상 설비들은 주요 노선과 유사하게 설치되고 운영됨에 따라 운영 효율성 측면에서 적합하지 않은 문제를 가지고 있다. 이에 따라 열차의 안전과 운영 효율성을 도모하기 위해 개발된 차상중심 열차제어시스템은 고가의 지상신호 제어장치 없이 안전한 운행이 가능하도록 한다. 이러한 차상중심 열차제어시스템은 차상제어시스템, 선로변제어시스템, 운행관리시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 현장에 차상제어장치와 선로변제어장치를 설치하여 적합성 시험을 비롯하여 통신 및 인터페이스 시험 수행 내용을 기술한다. 설치 검사는 전원, 전압, 케이블 연결, LED 상태 확인 등을 포함한다. 이를 바탕으로 실제와 유사하게 선로전환기, 건널목차단기를 포함한 가상노선에서 다양한 시나리오에 따른 동적 운영 시험을 통해 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증한다. 총 7가지 시나리오에 대하여 동적 운영 시험이 수행되었고, 각 시나리오별로 여러 번 시험을 반복하였다. 메인 프로세스 로그를 분석하여 동작별 경과 시간을 계산하였으며, 대부분 수 초 이내에 동작이 이루어짐을 확인하였다. 또한 공인기관 입회하의 현장시험을 통하여 개발된 시스템을 검증하였고 시험성적서를 발급받았다.
해마다 KEPCO에서는 구매하는 배전기자재 구매비용중 변압기가 차지하는 비중은 1800여억원('10년)으로 최대 구매비중을 차지하고 있으며(32%) 계속 증가하고 있는 추세이다. 따라서 배전용 변압기의 효율적 관리 및 수명연장에 대해서는 다양한 연구 및 관리방안을 운영하고 있으며, 그중 유중 가스분석을 통해 변압기의 열화상태를 진단하는 방법을 현장에서 가장 신뢰성있는 방법으로 운영하고 있다. KEPCO에서는 변전용 대형변압기 및 배전용 지상변압기에 대하여 절연유를 채취하여 가스분석을 하고 자체기준에 의거 열화판정 기준으로 적용하고 있다. 하지만 이러한 방식이 절연유 채취후 운반과정에서의 신뢰성, 분석시간 장기간 소요, 분석비용 등 여러 가지 현안문제를 안고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완할 수 있는 변압기 진단방법을 제시하고, 새로운 방식에 대한 검증을 통해 현장 적용 가능성을 검토해 보고자 한다.
빠르게 증가하는 노후 터널을 효율적으로 관리하기 위하여 최근 영상장비를 이용한 점검 방법론들이 많이 제안되고 있다. 하지만 기존의 방법론들은 대부분 국한된 영역에서 검증을 수행하였을 뿐 아니라, 다른 물체들이 존재하지 않는 깨끗한 콘크리트 표면에서 검증되어 실제 현장에 대한 적용성을 검증하기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 비균열 물체 학습에 기반한 6단계 터널 균열 탐지 딥러닝 모델 개발 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 터널에서 취득된 이미지 내 균열 탐색, 픽셀 단위 균열 라벨링, 딥러닝 모델 학습, 비균열 물체 수집, 비균열 물체 재학습, 최종 학습 데이터 구축의 총 6단계로 이루어진다. 제안된 프레임워크를 이용하여 개발된 균열 탐지 딥러닝 모델 개발을 수행하였으며, 일반 균열 1561장, 비균열 206장으로 개별 물체 세분화(Instance Segmentation) 모델인 Cascade Mask R-CNN을 학습시켰다. 학습된 모델의 현장 적용성을 검토하기 위하여 전선, 전등 등을 포함하는 약 200m 길이의 실제 터널에서 균열 탐지를 수행하였다. 실험 결과 학습된 모델은 99% 정밀도와 92%의 재현율을 나타내며 뛰어난 현장 적용성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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