• 한국건설순환자원학회논문집
• /
• 제1권1호
• /
• pp.42-48
• /
• 2013

본 연구에서는 사용단계와 재활용단계에서 다양한 노출조건을 갖는 전단벽시스템의 아파트와 라멘시스템의 사무소 건축물에서 콘크리트 탄산화에 의한 $CO_2$ 포집량 평가에 대한 사례연구를 수행하였다. 콘크리트 탄산화에 의한 $CO_2$ 포집평가는 Yang 등에 의해 제시된 절차를 따랐다. 사례연구에서 필요한 입력정보들(기후환경, $CO_2$ 농도, 생애주기 원단위 데이터베이스, 구조물 기대수명 및 재활용 시나리오)은 2012년 한국의 실제 측정값을 이용하였다. 콘크리트 생산단계에서 배출되는 $CO_2$양과의 비교로부터 구조물의 내구년한 동안 $CO_2$ 포집량은 배출양의 5.5~5.7%로, 재활용기간 동안 $CO_2$ 포집량은 배출양의 10.5~12%로 평가되었다. 결국, 콘크리트 탄산화에 의한 $CO_2$ 포집량은 콘크리트 생산에 의한 $CO_2$ 배출양의 15.5~17%수준으로서, 이는 재료단계의 시멘트로부터 배출되는 $CO_2$ 배출양의 약 18~21%수준이다.

• 한국산업보건학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.398-422
• /
• 2017

Objectives: The major aim of this study is to construct the database of retrospective exposure assessment for crystalline silica through reviews of literatures in South Korea. Methods: Airborne concentrations of crystalline silica were collected using an academic information search engine, Research Information Service System(RISS), operated by the Korea Education & Research Information Service(KERIS). The key words used for the literature search were 'silica', 'crystalline silica', 'cristobalite', 'quartz' and 'tridymite'. A total number of 18 published documents with the information of crystalline silica level in air or bulk samples were selected and used to estimate retrospective exposures to crystalline silica. Weighted arithmetic mean(WAM) calculated across studies was summarized by industry type. Industries were classified according to Korea Standard Industrial Classification(KSIC) using information provided in the literature. Results: A total of 2,131 individual air sampling data measured from 1987 to 2012 were compiled. Compiled individual measurement data consisted of 827 respirable crystalline silica (RCS), 31 total crystalline silica(TCS), 24 crystalline silica(CS), 778 respirable dust(RD) and 471 total dust(TD). Most of RCS measurements(68.9%) were collected from 'cast of metals(KSIC 243)'. Comparing industry types, 'mining coal and lignite(KISC 051)' showed the highest WAM concentration of RCS, $0.14mg/m^3$, followed by $0.11mg/m^3$ of 'manufacture of other non-metallic mineral products(KSIC 239)', $0.108mg/m^3$ of 'manufacture of ceramic ware(KSIC 232)', $0.098mg/m^3$ of 'heavy construction(KSIC 412)' and $0.062mg/m^3$ of 'cast of metals(KSIC 243)'. In terms of crystalline silica contents in airborne dust, 'manufacture of other non-metallic mineral products(KSIC 239)' showed the highest value of 7.3%(wt/wt), followed by 6.8% of 'manufacture of ceramic ware(KSIC 232)', 5.8% of 'mining of iron ores(KSIC 061)', 4.9% of 'cast of metals(KSIC 243)' and 4.5% of 'heavy construction(KSIC 412)'. WAM concentrations of RCS had no consistent trends over time from 1994 ($0.26mg/m^3$) to 2012 ($0.12mg/m^3$). Conclusion: The data set related RCS exposure level by industries can be used to determine not only the possibility of retrospective exposure to RCS, but also to evaluate the level of quantitative retrospective exposure to RCS.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.19-25
• /
• 2013

최근 도시의 도로시설물 관리에 대한 중요성이 증대됨에 따라 보다 정확한 시설물의 데이터베이스 정보가 요구되고 있다. 본 연구에서는 효율적인 도로시설물 DB 구축에 필요한 교통표지를 자동으로 검출하는 방법을 제안하였다. 검출 방법은 영상에서 특정 교통표지를 인식하여 자동으로 검출한 후 시설물의 중심위치를 찾는 순서로 진행하였다. 최종적으로 검출된 교통표지의 위치 정확도를 평가하기 위해서, 실제 측량한 좌표값과 연구를 통해 교통표지의 좌표값을 비교하였다. 교통표지 인식과 검출 과정에서는 OPEN CV를 이용한 코딩을 통해 컴퓨터 비젼 기술을 이용하였으며, 검출된 교통표지의 정확한 위치 계산은 사진측량 기술을 이용하였다. 다양한 종류의 도로표지판 중에서 원형 교통표지판(주차금지)과 삼각형 교통표지판(횡단보도)을 선택하여 진행하였다. 제안한 연구를 통해 산출된 좌표값과 실제 측량된 좌표값의 차이는 원형 교통표지판이 약 50cm, 삼각형 교통표지판이 약 60cm의 오차값으로 나타났다. 이러한 결과는 만족할 만한 결과는 아니지만 교통표지의 위치를 찾기에는 무리가 없을 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제17권2호
• /
• pp.1-9
• /
• 2013

최근 초고층 및 초장대와 같은 대형 구조물들이 시공되고 있으며, 이에 대한 구조물 건전성 모니터링 기술들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 기술들은 계측 센서의 관리와 센서로부터 계측된 데이터에 효율적으로 access하지 못하고 있다. 본 논문에서는 구조물 건전성 모니터링을 위한 증강현실 기반 센서 위치인식 및 데이터 시각화 기술을 소개한다. 모바일 디바이스에 내장된 GPS를 통하여 센서와 사용자 간의 거리를 파악하게 된다. 뿐만 아니라, 센서로부터 계측된 데이터는 위치정보시스템 서버에 저장되며, RSS방식을 통해 전송되어 사용자가 모바일 디바이스를 통해 쉽게 계측 데이터를 가시화 할 수 있게 된다. 이 기술을 이용하여 사용자는 센서의 위치인식을 통해 계측센서를 관리하고, 계측 데이터를 시각화하여 시간과 공간에 제약 없이 구조물의 건전성을 모니터링 할 수 있게 된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제37권4호
• /
• pp.705-716
• /
• 2017

산업화 시대를 지나며 많은 환경오염문제가 발생함에 따라, 친환경적이며 지속 가능한 발전을 위해 건설 산업계에도 환경성 평가 관련한 다양한 연구가 수행되고 있다. 그러나 설계단계 활용을 목적으로 토목시설물의 부위별 설계 대안에 대한 신속한 환경부하 산정 방법론은 부재하다. 이에 본 연구는 Pre-Stressed Concrete (PSC) beam교량을 대상으로 구조물 주요 부위별 표준단면을 이용한 환경부하 산정을 위한 선행연구로서, 설계초기 단계에서의 대표물량정보 기반 환경부하량을 효율적으로 산정할 수 있는 설계부위 및 공종정보 기준을 구축하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 25개 PSC Beam교량 사례에 대한 상세설계자료를 기반으로 ISO 14040의 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA) 수행절차를 통한 상세환경부하량 데이터베이스를 구축하였으며, 목적 및 범위는 교량의 자원제조 및 수송단계와 시공단계만으로 한정하였다. 또한, 환경부하발생에 영향이 높은 부위별 대표공종을 선정하여, 이러한 부위 및 공종분류에 따른 소요자원 및 8대 영향범주 별 환경부하량 특성분석을 수행하였다. 그 결과 교량의 특성상 상부공이 전체 42.91%의 환경부하량으로, 상부공중에서는 주요 자재인 레미콘이 53.13%, PSC beam공이 31.25%로 나타났다. 또한, 하부 교대 교각공에서는 주요 자재인 레미콘, 철근, 시멘트가 93%이상으로 대부분을 차지하였다. 향후 이러한 교량 부위별 대표공종 및 자재 정보들은 설계단계에서 구조물의 특성이 반영된 개략 환경부하량 모델 구축시 활용될 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제19권1호
• /
• pp.80-89
• /
• 2018

세계은행에서 발주하는 사업은 국내 엔지니어링 기업에게 신규 시장 진출의 기회가 될 수 있으며 이에 따른 지역 및 사업 다각화를 가능케 해준다. 그러나 세계은행 사업에 참여하기 위해서는 입찰에 성공하기 위한 중요 요인이 무엇인지 선제적으로 파악해야 한다. 세계은행은 오픈 DB를 통해 전 세계에서 입찰한 사업 정보를 공개하고 있으며, 이는 낙찰 성공요인을 실증적으로 분석할 수 있는 기회를 제공해주고 있다. 본 연구에서는 본 데이터 중 인도네시아 관련 정보를 웹스크레이핑 기술을 활용하여 수집하고 이를 기반으로 로그 회귀분석을 실시하여 낙찰 성공요인을 통계적으로 추정하였다. 그 결과 해당 공종실적, 컨소시엄 구축 여부 및 현지기업과 제휴 여부가 낙찰 성공 여부에 긍정적으로 영향을 주는 것을 파악되었다. 반면, 현지기업이 동 입찰에 참여할 경우 부정적 영향을 주는 것을 볼 수 있었다. 이에 따라 국내 엔지니어링 기업들은 국제적으로 인정받는 공종 실적을 쌓고, 컨소시엄 구성 시 현지 기업을 포함시키는 동시에, 현지기업이 단독으로 수행할 수 있는 비교적 단순 공종 사업에는 참여를 피하는 것이 좋을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권4호
• /
• pp.487-498
• /
• 2005

최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다 그러나 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 데이터가 추가되면 이 데이터를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 트리를 다시 생성해야 하다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있으며 이들 알고리즘은 수치형 데이터 처리를 위해 지역적 범주화를 이용한다. 그러나 범주화는 정렬된 형태의 수치형 데이터를 요구하기 때문에 대용량 데이터를 처리해야하는 상황에서 전체 데이터에 대해 한번만 정렬을 수행하는 전역적 범주화 기법이 모든 노드에서 매번 정렬을 수행하는 지역적 범주화보다 적합하다. 본 논문은 수치형 데이터 처리를 위해 전역적 범주화를 이용하여 생성된 트리를 효율적으로 재생성하는 순차적 트리 생성 방법을 제안한다. 새로운 데이터가 추가될 경우, 전역적 범주화에 기반 한 트리를 순차적으로 생성하기 위해서는 첫째, 이 새로운 데이터가 반영된 범주를 재생성해야 하며, 둘째, 범주 변화에 맞게 트리의 구조를 변화시켜야한다. 본 논문에서는 효율적인 범주 재생성을 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안하며 범주 변화에 맞는 트리 구조 변화를 위해 신뢰구간과 트리 재구조화기법을 이용한다. 본 논문에서 피플 데이터베이스를 이용하여 기존의 지역적 범주화를 이용한 경우와 비교 실험하였다.

• 원예과학기술지
• /
• 제31권5호
• /
• pp.580-589
• /
• 2013

국내에서 최근에 유통되고 있는 고추 170품종을 대상으로 microsatellite 마커를 이용하여 DNA 프로파일 데이터베이스를 구축하기 위하여 품종식별력이 높은 분자표지의 선정 및 이를 활용한 품종 식별력 및 유전적 유사도 검정 등에 대한 연구를 수행하였다. 고추 형태적 특성이 다른 11품종을 302개의 microsatellite 마커로 검정하여 24개의 다형성이 높은 마커를 선정한 다음 170품종에 대한 DNA 프로파일 데이터베이스를 구축하였다. 고추 170품종을 24개의 microsatellite 마커로 분석하였을 때 마커당 평균 대립유전자수는 6.83개로 나타났고, 최소 2개부터 15개까지 다양한 분포를 나타내었다. PIC 값의 경우 0.324-0.873 범위에 속하였으며 평균값은 0.673으로 높게 나타났다. Microsatellite 마커의 대립유전자를 이용하여 고추 170품종에 대한 계통도를 작성하였을 때 과실의 형태에 따라 3개의 그룹으로 크게 나누어졌으며 모든 품종이 microsatellite 마커의 유전자형에 의해 식별이 되는 것으로 나타났다. 이 연구결과에 의해 개발된 고추 품종별 DNA 프로파일 데이터베이스는 품종보호출원 품종의 선 DNA 검정을 통한 대조품종 선정, 구별성, 균일성, 안정성의 재확인에 매우 유용하게 이용되어질 수 있어 향후, 품종보호권 강화 등에 크게 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권9호
• /
• pp.533-542
• /
• 2016

교량의 유지관리 비용은 교량 건설 후 주기적으로 발생하게 되며 교량의 상태, 환경 조건 등 여러 요인들이 복합적으로 고려되어야 한다. 개축은 유지관리 단계에서 발생하는 조치 중 가장 최종적이며 대규모 비용이 투입되는 조치로서 교량 유지관리 의사 결정 지원을 위해서는 기본적인 개축 비용 산정 모델의 수립이 필수적이다. 본 연구에서는 교량의 개축 비용 산정을 위한 회귀 모델을 개발하였다. 이를 위해 교량관리시스템(Bridge Management System) 데이터베이스(database) 상의 교량 기본 제원을 분석하여 교량 형식별, 구성 요소별 대표 표본과 주요 영향 인자들을 정의하였다. 각 표본별 비용 산정변수를 고려하여 내역 작업을 수행하였다. 비용 산정 변수에 따른 대표 표본의 적산 결과를 회귀분석하여 상부구조, 하부구조, 기초 등의 신설 비용과 가교 설치 비용, 해체 폐기 비용에 대한 비용 모델을 도출하였다. 개발된 비용 모델을 활용하여 공용 중인 교량 형식별 개축 비용을 도출하고 단가를 산출하여 기존 문헌과의 비교 검토를 수행하였으며, 유지관리 의사결정에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.141-164
• /
• 2018

최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.