• 대한토목학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.1063-1076
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• 2017

토공의 생산성을 향상시키기 위하여 선행 연구에서 건설장비 플릿관리 시스템이 제시되었다. 그러나 이론과 실제 사이에 차이가 존재하였다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 전문가와 엔지니어들의 의견을 구하여 네 가지 개선사항을 제시하고 기존의 시스템에 적용을 하였다. 첫 번째로, 기존의 시스템은 하나의 하드웨어로 구성되어 있어서 오피스와 건설장비에 동시에 설치하여 사용을 할 수 없었다. 따라서 오피스와 건설장비에 별도로 탑재하여 사용할 수 있도록 서버모듈과 모바일 모듈로 분리하여 개발을 하였다. 두 번째로, 기존의 시스템에 사용된 수송모델 알고리즘은 토량배분시 최소의 이동거리를 제시하지만 성토구역이 모여 있지 않게 계획이 됨으로써 생산성 저하를 가져오는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 개선된 알고리즘을 제시하였다. 세 번째로, 자동화된 좌표변환이 가능하게 함으로써 토공현장의 3D 지형도상에 실시간으로 건설장비의 위치가 나타나도록 개선하였다. 네 번째로, 토공작업 초반에 장비그룹이 형성되고 작업상태나 현장상황에 따라서 장비의 수가 변화해야 하는데 기존의 시스템에서는 이러한 기능이 적절하게 작동하지 않았다. 개선된 시스템에서는 이러한 문제점이 수정되었다. 이러한 개선사항들은 제시된 시스템을 더욱 현실적으로 적용 가능한 시스템으로 만들게 되며 궁극적으로 토공작업의 생산성 향상을 도모할 수 있게 할 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.373-378
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• 2006

Recently the technical advances and complexities have generated much of the difficulties in managing the project resources, for both scheduling and costing to accomplish the project in the most efficient manner. The project manager is frequently required to render judgments concerning the schedule and resource adjustments. This research develops an analytical model for a schedule-cost and risk analysis based on visual PERT/CPM. We used a three-step approach: 1) in the first step, a deterministic PERT/CPM model for the critical path and estimating the project time schedule and related resource planning and we developed a heuristic model for crash and stretch out analysis based upon a time-cost trade-off associated with the crash and stretch out of the project. 2) In second step, we developed web-based risk evaluation model for project analysis. Major technologies used for this step are AHP (analytic hierarchy process, fuzzy-AHP, multi-attribute analysis, stochastic network simulation, and web based decision support system. Also we have developed computer programs and have shown the results of sample runs for an R&D project risk analysis. 3) We developed an optimization model for project resource allocation. We used AHP weighted values and optimization methods. Computer implementation for this model is provided based on GUI-Type objective-oriented programming for the users and provided displays of all the inputs and outputs in the form of GUI-Type. The results of this research will provide the project managers with efficient management tools.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.158-164
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• 2015

차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.