건설산업에서 설계 ${\cdot}$ 시공 역량을 발전시키고, 건설관리의 선진화를 달성하기 위해서 유비쿼터스 기술의 필요성이 대두되고 있다. 유비쿼터스를 응용하는 환경은 생산성과 관리효율 향상을 위한 많은 기회를 가져올 것으로 예상된다. 부산대학교 건설시스템연구실에서 실시하고 있는 본 연구는 기존 콘크리트 타설 프로세스에 유비쿼터스 기술 중 하나인 RFID 기술을 적용하여 콘크리트 타설 시 생산과 품질 관리의 효과를 높이는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 시범현장에 대한 테스트를 위해서 RFID 기술을 접목한 사용자 환경을 개발했으며, RFID 장비를 배치 플랜트와 현장에 배치하여 콘크리트 타설 작업을 모니터링 했다. 현장 테스트를 통해서 배치 플랜트와 시공현장 간 커뮤니케이션을 향상시키고, 결과적으로 생산성 및 품질관리의 효과를 높일 수 있는 것으로 평가됐다.
최근 수기에 의한 맵핑 방식을 탈피하고자 고해상도 카메라, 레이저스캐너 등의 장비를 이용한 디지털 맵핑에 대한 관심이 높아지고 있으며 관련 연구도 보고된바 있다. 본 연구에서는 고해상도 화상기술이 연동된 레이저스캐너를 활용하여 굴진면의 공학적 특징 중 하나인 풍화도를 정량적으로 분석 및 산출하고자 실내 및 현장시험을 수행하였다. 레이저스캐너의 반사율(reflectance)값과 풍화도의 상관관계를 분석하고자 현장테스트를 통해 반사율에 영향을 미치는 인자를 파악하였다. 또한 반사율에 영향을 미치는 주요 인자 중 하나인 색상값(RGB value)에 대한 영향을 최소화하고자 실내테스트를 통해 보정식을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 보정식은 실제 현장에서 취득한 스캐닝 데이터를 이용하여 보정 전과 후의 결과를 비교하여 검증하였다. 검증결과 보정 반사율 값을 통해 산정된 풍화도 index는 현장에서 관찰된 우세 풍화도 등급 및 풍화도 비율 등과 매우 유사한 결과를 보이는 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 고속도로 버스전용차로 단속시스템을 개발하여 현장 성능평가를 수행하였다. 영동고속도로 마성터널 입구 버스전용차로에서 조사한 결과, 버스전용차로를 위반하는 차량의 비율이 99%에 달하는 것으로 조사되었다. 하지만 현재의 경찰관에 의한 인력식 단속은 단속율도 낮고 불필요한 안전문제 및 지체를 발생시킨다. 고속도로 버스전용차로는 6인 이상 탑승한 9인승 이상 승합차도 통행이 가능하기 때문에 승합차량의 승차인원을 검지하는 기술개발이 필요하다. 조도에 관계없는 승차인원 검지를 위해 적외선 카메라를 사용하였고 짧은 차두시간을 감안한 신속한 영상처리 기법으로 YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 개발시스템 성능 검증을 위해 테스트베드 및 실 현장 평가를 실시한 결과, 테스트베드와 실 현장에서 각각 7%, 8% 오차를 나타내 만족할 만한 성능을 보였다. 본 연구 결과물을 현장에 적용할 경우 고속도로 버스전용차로 운영 효율화 및 단속에 따른 불필요한 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
반도체 검사장비를 제조하는 전문 벤처기업 (주)미래산업은 창업 15년만에 '테스트 핸들러'라는 장비를 개발, 돈방석에 앉았다. 공직생활 18년을 끝내고 중소기업현장에 뛰어들었다가 퇴직금 사기당하고, 18억원 들인 '완전자동웨이퍼 검사기' 개발마저 실패하는 등의 역경을 딛고 새로운 기술개발로 벤처기업의 신화를 창조했다.
전량 수입에 의존하던 글라신지의 국내 생산이 이뤄졌다. 한솔제지는 천안공장 PM52호기에서 신제품 글라신지를 시험 생산하고, 현장 테스트를 거쳐 연말에는 시중에 출시할 계획이라고 밝혔다. 이와 관련해 한솔제지는 지난 11월 9일 천안공장에서 글라신지 신제품 설명회를 개최했다.
격자형 또는 주방식 공법은 수평으로 매장된 광물을 채굴할 목적으로 적용되는 공법이다. 본 연구에서는 자연 암반을 암주로 사용하는 주방식 공법을 지하공간 건설에 적용하기 위해 설계와 파일럿 테스트를 수행하였다. 파일럿 테스트가 수행된 지역은 기존 골재 광산을 운영하는 곳으로 양호한 암반 조건과 적당한 심도를 보유하고 있었다. 파일럿 테스트 부지는 연구 결과 적용이 가능한 광산을 기반으로 접근성, 지반조건 등을 검토하여 후보지를 결정하였으며 상세 지반조사와 설계를 통해 부지 조성공사를 수행하였다. 파일럿 테스트는 암주형상을 8×8 m로 공간의 단면을 8×12 m 크기로 설계되었다. 시험발파를 통해 발파패턴을 결정하고 89공 3 m 굴진 단면 발파를 수행하여 총 92 m 굴진을 완료하였다. 현장 측정을 통해 평균 폭 12.5 m, 평균 높이 8.3 m을 확인하여 연구에서 고려하는 단면 모양과 유사하게 굴착공사를 진행할 수 있었다.
비전 시스템은 카메라를 통하여 획득한 이미지 정보를 캡쳐 후, 이를 분석하여 물체를 인식하는 것으로서, 차종 분류를 포함 한 다양한 산업현장에서 사용하고 있다. 이런 필요성으로 인하여 차종 분류를 위한 많은 연구가 이루어지고 있으나 복잡한 계산과정으로 인하여 처리 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 기반으로 하는 Vision Box를 설계하고 이를 사용한 차종인식 시스템을 제안하였다. 제안한 Vision Box의 성능을 자동차의 차종분류를 통한 사전 테스트 결과 최적 화된 환경 조건에서는 100%의 차종별 인식률을 보였으며, 조명 및 회전의 작은 변화에 따른 테스트에서 차종인식은 가능하였으나, 패턴점수가 낮아졌다. 제안한 Vision Box 시스템을 산업 현장에 적용한 결과 처리시간, 인식률 등에서 산업체의 요구 조건을 만족 할 수 있음을 확인할 수 일었다.
출역관리는 전통적으로 출역점검표 작성에 의해 수작업으로 진행되기 때문에 많은 노력과 시간을 요구했다. Bar Code, QR code, RFID와 같은 전자장치들이 발달하면서 자동화된 출역관리시스템이 출현하였고, 최근에는 지문, 정맥인식과 같은 생체인식과 융합된 다양한 유형의 출역관리시스템이 등장하고 있다. 출석체크를 위해 사용되는 다양한 인식 장비들의 출연에도 불구하고, 건설현장 마다 적합한 출역관리시스템을 선정하기 위한 체계적인 기준이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 출역관리에 사용되는 다양한 인식 장비를 건설 현장에 적합한 시스템을 선정하기 위한 체계적인 의사결정 프레임워크를 제시하는 것이 목적이다. 본 연구는 건설현장에서의 사용성을 테스트하기 위해 인식장비 마다 특징들을 살펴보고, 기존 문헌 및 전문가 인터뷰를 수행하였다. 테스트 결과, 가장 빠른 시간 내에 많은 인원의 출석을 확인하는 것에는 RFID가 적합한 것으로 나타났다. 그리고 손혈관과 지문의 경우, 손가락 변형과 상관없이 페인트, 시멘트와 같은 오염물질이 많이 묻어있는 경우 인식이 되지 않는 것으로 나타났다. 이러한 테스트 결과를 반영하여 본 연구는 출역관리시스템 선정을 위한 모델을 제시하였으며, 보다 효율적인 출역관리시스템 구축에 기여할 것으로 기대한다.
토공은 건설공사의 시작이며 기초가 되기 때문에 가장 중요한 공정이다. 특히 토공의 다짐측정은 건설공사의 품질과 생산성에 직결되는 중요한 요소이다. 기존 다짐측정은 주로 들밀도 시험, 평판재하시험과 같은 아날로그 방식을 이용하여 수행되었다. 하지만 최근 4차 산업혁명의 고도화에 따라 스마트건설기술이 대두되면서 다짐측정 또한 기존 아날로그 시험의 단점을 보완한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. DCPT는 기존 시험법과 비교하여 간편하고 속도가 빨라 최근 관심이 증대되고 있지만 데이터를 수기로 측정하는 아날로그 방식으로 이력관리와 데이터 검증 등 여러 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 개발한 IoT 기반 DCPT 시스템은 기존 DCPT에 디지털 와이어센서, 모바일 폰, 블루투스를 결합했다. 개발된 장비는 아날로그 DCPT 뿐만 아니라 다른 다짐시험법과 비교하여 빠른 시험시간, 1인 계측, 저비용, 모바일 기반 계측 이력 및 데이터 관리, 실시간 데이터 확인 등의 장점을 갖는 것이 특징이다. 추가로, 개발된 장비의 현장 적용성 검증을 위해 아날로그 DCPT와 함께 테스트베드를 구축하여 검증하였다. 테스트베드는 롤러장비를 통해 실제 토공현장과 유사한 조건으로 구축했다. DCPT 데이터는 322개 측점에서 총 3220개의 데이터를 획득했다. 분석결과로 IoT 기반 DCPT의 성능은 우수한 것으로 나타났으며 개발된 장비를 통해 구축된 테스트베드 또한 다짐이 수행됨에 따라 안정적인 결과를 보이는 것으로 나타났다.
최근 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술은 시범사업 수준의 테스트 환경을 벗어나 산업 현장 전반에 적용이 시도되고 있다. 현재의 USN 기술은 신뢰성 및 보안성이 취학하여 대규모 플랜트와 같은 난환경 산업 현장에의 적용이 어려운 현실이다. 또한 표준화된 기술의 부재로 인해 사용되는 USN 관련 장치들의 상호호환이 어려우며 기존 설비와의 호환이 어려워 산업 현장에 설치 규제가 심한 상태이. 다이러한 현실에도 불구하고 에너지 플랜트와 같은 고위험 시설물의 경우 설비에 대한 지속적인 감시 및 관리가 필요하며, 이를 위한 관련 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 USN 기술을 기반으로 에너지플랜트와 같은 고위험 시설물을 위한 고도화되고 지능화된 안전 인프라를 구축하여, 다양한 사고위험으로부터 안전성을 확보할 수 있는 스마트 플랜트안전 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 플랜트를 위한 고위험 시설물의 감시에 필수적인 요소기술을 소개하고, 이를 통합하기 위한 프래임워크 구조를 제시하여 향후 관련 기술에 대한 기준점을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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