• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.823-830
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• 2022

The risk of project execution increases due to the enlargement and complexity of Engineering, Procurement, and Construction (EPC) plant projects. In the fourth industrial revolution era, there is an increasing need to utilize a large amount of data generated during project execution. The design is a key element for the success of the EPC plant project. Although the design cost is about 5% of the total EPC project cost, it is a critical process that affects the entire subsequent process, such as construction, installation, and operation & maintenance (O&M). This study aims to develop a system using machine-learning (ML) techniques to predict risks and support decision-making based on big data generated in an EPC project's design and construction stages. As a result, three main modules were developed: (M1) the design cost estimation module, (M2) the design error check module, and (M3) the change order forecasting module. M1 estimated design cost based on project data such as contract amount, construction period, total design cost, and man-hour (M/H). M2 and M3 are applications for predicting the severity of schedule delay and cost over-run due to design errors and change orders through unstructured text data extracted from engineering documents. A validation test was performed through a case study to verify the model applied to each module. It is expected to improve the risk response capability of EPC contractors in the design and construction stage through this study.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권3호
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• pp.8-14
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• 2019

Most of the data envelopment analysis (DEA) models evaluate the relative efficiency of a decision making unit (DMU) based on the assumption that inputs in a specific period are consumed to produce the output in the same period of time. However, there may be some time lag between the consumption of input resources and the production of outputs. A few models to handle the concept of the time lag effect have been proposed. This paper suggests a new multi-period input DEA model considering the consistent time lag effects. Consistency of time lag effect means that the time delay for the same input factor or output factor are consistent throughout the periods. It is more realistic than the time lag effect for the same output or input factor can vary over the periods. The suggested model is an output-oriented model in order to adopt the consistent time lag effect. We analyze the results of the suggested model and the existing multi period input model with a sample data set from a long-term national research and development program in Korea. We show that the suggested model may have the better discrimination power than existing model while the ranking of DMUs is not different by two nonparametric tests.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.725-731
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• 2009

Construction documents are recognized as an essential component for making a decision and supporting on construction processes. In construction, the management of project document is a complex process due to different factors such as document types, stakeholder involvement, document flow, and document flow processes. Therefore, inappropriate management of project documents can cause several impacts on construction work processes such as delay or poor quality of work. Several information and communication technologies (ICT) were proposed to overcome problems concerning document management practice in construction projects. However, the adoption of ICT may have some limitation on the compatibility of specific document workflow. Lack of understanding on designing document system may cause many problems during the use and implementation phase. Thus, this paper proposes the framework that integrates Soft System Methodology (SSM) concept and Integrated Definition Modeling Technique (IDEF) for analyzing document management system in construction project. Research methodology is classified as the case study. Five main construction building projects are selected as case studies. The qualitative data related to problems and processes are collected by interviewing construction project participants such as main contractors, owners, consultants, and designers. The findings from case study show the benefits of using SSM and IDEF. The use of SSM can help identify the problems in managing construction document in rich picture view whereas IDEF can illustrate the document flow in construction project in details. In addition, the idea of integrating these two concepts can be used to identify the root causes of process problems at the information level. As the results, this idea can be applied to analyze and design web-based document management system in the future.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.442-445
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• 2003

최근 도심지 고층건축공사가 증가하면서 건설자원의 효율적인 관리가 중요시되고 있으나 현재 국내 건설현장에서 건설자재의 공급에 대한 많은 문제점을 가지고 있다. 공정과 연계되지 못한 자재의 조달 및 양중은 현장 내 재고 증가 및 작업지연을 유발하면, 복잡한 정보전달 체계는 관련 작업의 의사결정의 지연의 원인으로 작용하여 결과적으로 공사기간에 절대적인 영향을 미치고 있다. 따라서 공정진행을 고려한 조달 및 양중작업에서 각 공사담당자간의 효율적인 정좌전달 체계의 구축은 효과적인 공사수행을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 사례조사를 통해 건설자재의 조달 및 양중작업의 문제점을 분석하여 가치흐름분석을 통해 구체적인 낭비요소를 추출한 뒤, 공사참여자간의 의사소통 체계를 구축 및 양중계획 업무흐름 개선방안을 제시하였다. 개선방안은 web을 기반으로 한 조달 및 양중시스템의 전반적인 체계로서 활용될 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.91-102
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• 2022

With the evolution of wireless sensor network (WSN) technology, the routing policy has foremost importance in the Internet of Things (IoT). A systematic routing policy is one of the primary mechanics to make certain the precise and robust transmission of wireless sensor networks in an energy-efficient manner. In an IoT environment, WSN is utilized for controlling services concerning data like, data gathering, sensing and transmission. With the advantages of IoT potentialities, the traditional routing in a WSN are augmented with decision-making in an energy efficient manner to concur finer optimization. In this paper, we study how to combine IoT-based deep learning classifier with routing called, Kriging Regressive Deep Belief Neural Learning (KR-DBNL) to propose an efficient data packet routing to cope with scalability issues and therefore ensure robust data packet transmission. The KR-DBNL method includes four layers, namely input layer, two hidden layers and one output layer for performing data transmission between source and destination sensor node. Initially, the KR-DBNL method acquires the patient data from different location. Followed by which, the input layer transmits sensor nodes to first hidden layer where analysis of energy consumption, bandwidth consumption and light intensity are made using kriging regression function to perform classification. According to classified results, sensor nodes are classified into higher performance and lower performance sensor nodes. The higher performance sensor nodes are then transmitted to second hidden layer. Here high performance sensor nodes neighbouring sensor with higher signal strength and frequency are selected and sent to the output layer where the actual data packet transmission is performed. Experimental evaluation is carried out on factors such as energy consumption, packet delivery ratio, packet loss rate and end-to-end delay with respect to number of patient data packets and sensor nodes.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.606-609
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• 2003

초고층 건축은 인구의 도시집중과 제한된 긴축부지의 효율적 이용이란 측면에서 필요성이 증대되고 있다. 이러한 사회적, 경제적 요구에 의하여 $50\~60층$ 이상의 주상복합 건물의 건축이 활발히 진행되고 있으며, 이에 수반되는 최첨단 공학기술을 수용할 수 있는 설계, 구조, 재료, 경제적 시공기술 등이 절실히 요구되고 있다. 코어월 선행 공법은 초고층 건물공사에서 공기단축을 통한 비용 절감을 위해 선호되는 공법들 중 하나이다. 본 연구에서 수행한 사레조사에 따르면, 코어월 선행공법을 위한 시스템 폼 선정 프로세스는 공기와 비용 중심이었고 시공성은 상대적으로 간과되고 있는 것으로 나타났다. 이로 인하여 계획단계에서 예측하지 못한 문제점들이 시공과정에서 나타나고, 그 결과 공기지연이나 비용상승 등의 문제점이 발생하고 있었다. 이에 본 연구에서는 시스템 폼 선정과정에서 시공성 향상을 위해 코어월 선행 공법의 영향 요소에 대해 연구하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권1호
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• pp.133-139
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• 2004

최근 도심지 고층건축공사가 증가하면서 건설자원의 효율적인 관리가 중요시되고 있으나 현재 국내 건설현장에서 건설자재의 공급에 대한 많은 문제점을 가지고 있다. 공정과 연계되지 못한 자재의 조달 및 양중은 현장 내 재고 증가 및 작업지연을 유발하며, 복잡한 정보전달 체계는 관련 작업의 의사결정의 지연의 원인으로 작용하여 결과적으로 공사기간에 절대적인 영향을 미치고 있다. 따라서 공정진행을 고려한 조달 및 양중작업에서 각 공사담당자간의 효율적인 정보전달 체계의 구축은 효과적인 공사수행을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 사례조사를 통해 건설자재의 조달 및 양중작업의 문제점을 분석하여 가치흐름분석을 통해 구체적인 낭비요소를 추출한 뒤, 공사참여자간의 의사소통 체계를 구축 및 양중계획 업무흐름 개선방안을 제시하였다. 개선방안은 web을 기반으로 한 조달 및 양중시스템의 전반적인 체계로서 활용될 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.109-126
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• 2014

도로용량편람에서 제시하는 서비스수준은 새로운 교통시설 설치 또는 기존 시설 확장에 근거로 사용되고 있다. 신호교차로 서비스수준 분석은 다섯 단계로 진행되는데 그 중 3단계는 차로군 분류 단계이다. 이 단계에서 분류된 차로군으로 연속적인 분석을 진행하기 때문에 서비스수준 분석 시 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 본 연구에서 분석한 결과 회전교통량이 적은 경우에도 불구하고 실질적 전용회전차로군으로 분류되는 점을 발견하였다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 USHCM의 차로군 분류 방법을 차용하는 방법, 공용차로 당 회전별 교통량 비율을 사용하는 방법 그리고 기준 회전교통량 이하인 경우 통합차로군으로 분류하는 방법 세 가지를 제시하였고 정산한 CORSIM 시뮬레이션과 비교해보았다. 본 논문에서는 각각 방법의 결과 및 한계점을 제시하였고 추후 다양한 네트워크에 대하여 연구가 필요하다는 결론을 내렸다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.966-975
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• 2017

사물인터넷 환경에서는 센서 노드가 사물로 의미가 확장되고 각 사물들은 자신만의 의사결정을 통해 사물간 정보 수집 및 공유가 가능하다. 따라서 노드의 데이터를 싱크노드 또는 중앙 서버로 전송하는 것을 목적으로 하는 WSN 정보 수집 방법을 사물인터넷 환경에 그대로 적용하는 것은 비효율적이다. 또한 기존 WSN 방법은 주변 사물들의 정보를 수집하는 과정에서 모든 사물이 정보 수집에 참여하는 방식으로 구성되어 있기 때문에 전송횟수 증가 등의 다양한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 사물들 간의 에너지 효율적인 정보 공유를 위한 클러스터링 및 속성 기반 데이터 교환 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 각 사물이 생산할 수 있는 데이터의 속성을 부여하여 클러스터를 구성한다. 데이터 교환시에는 부여된 속성을 이용해 데이터를 생산할 수 있는 사물들과 통신하여 에너지 효율성을 향상시킨다. 성능평가를 위해 TOSSIM을 이용하여 네트워크 수명, 평균 에너지 소비량 등을 측정하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.31-39
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• 2014

나로호 발사임무에서 추적장비에서 취득된 실시간 정보는 발사통제시스템의 처리를 거쳐서 비행안전 및 비행상태 감시 관련 운용자에 공급되어진다. 또한, 처리된 발사체의 위치정보는 각 추적 장비들의 추적 실패 시 재추적 시도를 위한 추적연동정보로 공급됨과 동시에 비행안전 감시의 목적으로 사용되어진다. 본 논문에서는 추적임무 수행에 가장 중요한 역할을 수행하는 추적연동정보 처리기능의 설계를 제안하였다. 가용한 모든 발사체 위치정보를 수집, 처리후 최적 위치정보를 선정하고 처리 과정에서 발생된 시간 지연 성분을 보상하여 각 추적시스템으로 분배한다. 추적연동정보의 처리의 정확성을 위하여 표준시각에서 추출한 25 ms 주기의 타임틱 신호를 기준으로 모든 처리 모듈의 동작이 동기화 된다. 제안한 방법의 정확도를 검증하기 위하여 레이더를 통해 수신한 위치정보와의 비교를 수행하였으며 그 오차는 평균 0.01도 이하로 나타났다.