• 한국융합학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1-8
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• 2022

국내에서는 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론 등을 이용하여 사회기반시설(SOC)를 디지털화하는 한국판뉴딜 정책을 추진 중에 있고, 국외에서도 열화상카메라 등 융복합센서를 드론에 탑재하여 다양한 산업 분야에서 활용하는 사례가 증가하고 있다. 본 연구에서는 고속도로 교면포장 공사에서 포장 품질을 개선하기 위하여 드론에 열화상 카메라를 탑재하여 포장 작업 구간에 대한 온도 측정 및 검증을 수행하였다. 기존의 방식인 레이저 온도계를 활용한다면 포장 온도를 부분적으로만 측정이 가능하지만, 제안된 방식을 활용하면 포장 작업 구간 전체에 대한 실시간 온도 모니터링 뿐 아니라 온도 분포 확인을 통한 균일성 검증이 가능한 것을 확인하였다. 제안된 방식을 현장에 적용한다면 도로 개방 시기(포장 표면온도≦40℃)에 대한 오판의 가능성을 낮춰줌에 따라 고속도로 포장 품질관리 제고 및 신속한 교통 개방 시기 결정이 가능할 것으로 기대된다.

• 기독교교육논총
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• 제69권
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• pp.105-137
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• 2022

본 논문은 야외광야교육의 특성과 야외광야체험이 고등교육 참여자에게 미치는 영향을 연구하는 것이다. 이를 위하여 첫 번째 부분에서는 야외광야 프로그램을 구성하고 있는 핵심적인 공통 요소를 다룬다. 예를 들어 불균형 상태의 모험 또는 자기 발견, 임시공동체의 책임을 위한 소그룹 역동, 실제 상황에서 효과적인 의사결정을 내리기 위한 문제 해결 프로세스, 고독에서의 통합을 위한 솔로 시간, 지도력 스타일과 트립 지도자의 역할 등이다. 이러한 야외광야 프로그램의 다섯 가지 공통적 요소들은 참가자들이 프로그램의 성격에 따라 각자의 목표를 달성하는 데 도움이 되는 교육적 메커니즘으로 작용하고 있음을 소개한다. 그다음으로 두번째 부분에서는 야외광야교육이 각각의 목적에 따라 세 가지 범주로 활용되고 있음을 소개한다. 예를 들어 신입생 오리엔테이션 프로그램, 개인 리더십 개발 프로그램, 그리고 전문 교육 프로그램이다. 그리고 고등교육에서 활용되고 있는 각각의 프로그램들을 통해 참여자들이 누리고 있는 교육적 효과에 대해 소개한다. 그리고 결론에서 기독교 교육자들이 실제 광야 경험을 활용하여 자신들이 추구하는 사명과 목표에 따라 전인적인 성장을 위한 개발 프로그램으로 구상하는데 필요한 영적 형성 프로그램에 대한 지침을 제안하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권3호
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• pp.63-68
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• 2022

코로나19로 인하여 기존의 제조 시설에 많은 패러다임의 변화와 비대면 서비스의 확대가 전 세계적으로 가속화되고 있다. 대표적인 기술이 디지털 트윈기술이다. 이러한 디지털 트윈기술은 과거에 개념적으로만 존재하던 것이 최근 5G 기반의 네트워크가 구성되며 실현 가능해졌다. 이에 본 논문은 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 USB 공정 일부를 실제 사물 객체와 가상현실 기반의 USB 공정과정을 표준 연동구조인 OPC UA 통신을 기반으로 디지털 트윈이 가능하도록 설계하고 구현하였으며, 이때, 가상세계에 실제 사물의 물리적 특성을 같이 반영하여 이를 실제 사물과 실시간으로 동기화한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 향후 이는 다양한 산업 분야에 적용 가능하며, 의사결정을 위한 비용 절감 및 위험한 사고로부터 예방이 가능할 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.369-390
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• 2023

Technologies for disaster management are highly sought areas for research and commercial deployment. Landslides, Flood, cyclones, earthquakes, forest fires and road/train accidents are some causes of disasters. Capturing video and accessing data in real time from the disaster site can help first responders make split second decisions which may save human lives and valuable resource destructions. In this context the communication technologies performing the task should have high bandwidth and low latency which only 5G can deliver. But unfortunately in India, deployment of the 5G mobile communication systems is yet to give a shape and again in remote areas unavailability of 4G signals is still severe. In this situation the authors have proposed, simulated and experimented a 4G-5G communication scheme where from the disaster site the signals will be transmitted by a 5G terminal to a nearby 4G-5G gateway installed in a mobile vehicle. The received 5G signal will be further relayed by the 4G-5G gateway to the fixed 4G base station for onward transmission towards the disaster management station for decision making, deployment and relief monitoring. The 4G-5G gateway acts as a relay and converter of 5G signal to 4G signal and vice versa. This relayed system can be further mounted on a vehicle mounted relay (VMR) as proposed by 3GPP in Release 18. The scheme is also in the same line of context with Verizon's, "Tactical Humanitarian Operations Response" (THOR) vehicle concept. The performance of the link is studied in different channel conditions, the throughput achieved is superb. The authors have implemented the above mentioned system towards smart campus networking and monitoring landslides activities which are common in their regions.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권2호
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• pp.111-125
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• 2023

Due to the car's central role in modern life, the industry has become more fiercely competitive, with each manufacturer doing everything it can to attract buyers with features like plush interiors, comprehensive warranties, and helpful customer service departments. Customers may not have the luxury of buying a new car, so they will have to buy a used car. Nevertheless, in most cases, the customer (car driver) may be deceived about the vehicle information and history and thus will be confused in making his/her decision to purchase. In addition, after all attempts to obtain vehicle information (plate number, model, year of manufacture, number of maintenance times, accidents, etc.), the customer's many attempts may fail. In general, the government records and verifies the information of all cars, even those that pass through their borders. However, there might still be some trouble in obtaining this information. From this standpoint, we will design a website that makes it easier for car drivers, car companies and governments to carry out all the above-mentioned processes. It will also allow users, whether a driver or a car company, to inquire about all vehicle information through detailed and integrated reports on its condition since its entry into the Kingdom of Saudi Arabia until the present time, in addition to information supported by numbers and statistics to ensure the integrity and reliability of the information. This platform will save the trouble of searching for car information for drivers and car companies. It will also help governments keep track of the information of all cars entering and leaving the Kingdom of Saudi Arabia, which will contribute to facilitating the process of viewing the history of any car that has previously entered the Kingdom's borders.

• 농업과학연구
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• 제49권1호
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• pp.61-75
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• 2022

The first purpose of this study is to evaluate the usefulness of pork traceability data, which is monthly time-series data, and to draw implications with regard to its usefulness. The second purpose is to construct a dynamic ecological equation model (DEEM) that reflects the biological characteristics at each growth stage, such as pregnancy, birth and growth, and the slaughter of pigs, using traceability data. With the monthly pig model devised in this study, it is expected that the number of slaughtered animals (supply) that can be shipped in the future is predictable and that policy simulations are possible. However, this study was limited to traceability data and focused only on building a supply-side model. As a result of verifying the traceability data, it was found that approximately 6% of farms produce by mixing great grand parent (GGP), grand parent (GP), parent stock (PS), and artificial insemination (AI), meaning that it is necessary to separate them by business type. However, the analysis also showed that the coefficient values estimated by constructing an equation for each growth stage were consistent with the pig growth outcomes. Also, the model predictive power test was excellent. For this reason, it is judged that the model design and traceability data constructed with the cohort and the dynamic ecological equation model system considering biological growth and shipment times are excellent. Finally, the model constructed in this study is expected to be used as basic data to inform producers in their decision-making activities and to help with governmental policy directions with regard to supply and demand. Research on the demand side is left for future researchers.

• 공학교육연구
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• 제26권4호
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• pp.22-35
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• 2023

As information and communication technology has developed remarkably, it has become possible to analyze various types of large-volume data generated at a speed close to real time, and based on this, reliable value creation has become possible. Such big data analysis is becoming an important means of supporting decision-making based on scientific figures. The purpose of this study is to develop a big data analysis tool that can analyze large amounts of data generated through engineering education. The tasks of this study are as follows. First, a database is designed to store the information of entries in the National Creative Capstone Design Contest. Second, the pre-processing process is checked for analysis with big data analysis tools. Finally, analyze the data using the developed big data analysis tool. In this study, 1,784 works submitted to the National Creative Comprehensive Design Contest from 2014 to 2019 were analyzed. As a result of selecting the top 10 words through topic analysis, 'robot' ranked first from 2014 to 2019, and energy, drones, ultrasound, solar energy, and IoT appeared with high frequency. This result seems to reflect the current core topics and technology trends of the 4th Industrial Revolution. In addition, it seems that due to the nature of the Capstone Design Contest, students majoring in electrical/electronic, computer/information and communication engineering, mechanical engineering, and chemical/new materials engineering who can submit complete products for problem solving were selected. The significance of this study is that the results of this study can be used in the field of engineering education as basic data for the development of educational contents and teaching methods that reflect industry and technology trends. Furthermore, it is expected that the results of big data analysis related to engineering education can be used as a means of preparing preemptive countermeasures in establishing education policies that reflect social changes.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.99-109
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• 2010

기존의 반도체 생산 공장에서 운용되는 공정설비의 자동화된 웨이퍼 이송을 위한 스케줄링 운용전략에 대한 연구는 일반적으로 특정 공정 환경과 시스템 형태에서 운용되는 이송패턴에 최적화시킨 규칙기반으로 진행되어 왔다. 그러나 이러한 방식은 시스템이나 공정이 달라지면 새로운 규칙이 필요하거나 전체 운용 전략을 변경해야 하는 문제가 발생할 수 있다. 또한, 규칙이 추가될수록 확장, 유지 보수 시에 추가된 규칙들의 상호 연관 작용에 대한 고려가 부족한 경우 예기치 않은 문제를 유발할 시킬 수 있는 위험성을 내포하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 이송패턴이나 설비의 형태에 일반적으로 적용 가능한 동적 우선순위 기반의 기본 이송작업 선택 알고리즘을 제시하였다. 또한 특수한 요구 사항에 대해서는 범용성을 저하시키지 않는 범위 내에서의 최소한의 규칙 처리부를 별도로 관리하는 방식으로 운용 환경 변화에 일관된 스케줄링 정책을 유지하고 확장 시의 안정성 저하를 최소화하여 생산성 향상을 이끌 수 있는 범용 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 이에 대한 검증을 위하여 트윈 슬롯 형태의 반도체 공정설비를 대상으로 모델링 및 시뮬레이션 환경을 구축하였고, 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.73-82
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• 2010

전 세계 조선 산업에서 생산성의 향상이 크게 이슈화되면서, 생산 라인의 생산성 향상을 위해 새로운 방법론, 생산 자동화, 향상된 생산계획 및 일정계획 등의 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 조선 생산의 일정계획과 관련하여 소조립 라인의 소일정계획의 최적화를 통한 생산성 향상에 관한 것이다. 소조립 라인의 소일정계획 최적화를 위하여 공정 별 작업자 배치와 운용에 관한 시나리오와 스키드 패턴의 투입 순서를 미정 다항식 문제로 정식화하고 문제 해결하기 위해 메타휴리스틱 방법 중 하나이며 확률변수를 사용하는 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 지역 최소값에 빠지는 것을 막고 전역 최소값을 찾도록 하였다. 실제 조선소의 소조립 라인의 작업 시간 데이터와 스키드 투입 순서 데이터를 사용하여 최적화를 수행하고 최적화 결과의 효과를 검증하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권9호
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• pp.3423-3440
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• 2023

In this work, a multivariate time-series machine learning meta-model is developed to predict the transient response of a typical nuclear power plant (NPP) undergoing a steam generator tube rupture (SGTR). The model employs Recurrent Neural Networks (RNNs), including the Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a hybrid CNN-LSTM model. To address the uncertainty inherent in such predictions, a Bayesian Neural Network (BNN) was implemented. The models were trained using a database generated by the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) methodology; coupling the thermal hydraulics code, RELAP5/SCDAP/MOD3.4 to the statistical tool, DAKOTA, to predict the variation in system response under various operational and phenomenological uncertainties. The RNN models successfully captures the underlying characteristics of the data with reasonable accuracy, and the BNN-LSTM approach offers an additional layer of insight into the level of uncertainty associated with the predictions. The results demonstrate that LSTM outperforms GRU, while the hybrid CNN-LSTM model is computationally the most efficient. This study aims to gain a better understanding of the capabilities and limitations of machine learning models in the context of nuclear safety. By expanding the application of ML models to more severe accident scenarios, where operators are under extreme stress and prone to errors, ML models can provide valuable support and act as expert systems to assist in decision-making while minimizing the chances of human error.