최근 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위해서는 대피를 위한 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 이상호우 발생시 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 인공신경망 모형의 학습에는 섬강시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 인공신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.991 - 0.999로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.945 - 0.990로 나타나 인공신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
얼마전 판교 근교에 위치한 흙막이 가시설 공사에서 가시설 구조물이 붕괴하여 인적 물적 피해가 발생한 사례가 있다. 그러한 사례가 발생되었음에도 불구하고 현재 흙막이 가시설 구조물 붕괴를 미연에 감지하고 조기 대응하는 방식을 자동화 시스템으로 도입 할 것에 대하여 시공사에서 미온적인 태도를 보이고 있다. 이와 같은 대표적인 이유는 제한된 예산과 계측의 불신임이 가장 큰 이유로 알려져 있다. 비록 지반 시설물에 대하여 현재 센서기반 자동화 계측 시스템을 일부 도입하고 있으나, 현재 운영되고 있는 대부분의 시스템은 계측데이터를 분석하고 시설물 내부 위험을 평가하여 관리주체에 보고 하는데는 상당한 시간이 소요되고, 긴급하게 시설물 이상여부를 보고해야 하는 상황에 자동화 계측시스템이 경고 전파를 적절하게 발휘하지 못하는 경우가 비번하게 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 기존 지반관련 자동화 계측의 경고전파체계에 관한 문제점을 살펴봄으로써, 보다 적절한 경고전파 시스템을 제안하며, 제한된 시스템은 국부 단일 계측 설비에 적용 가능할 뿐만 아니라, 지반구조물 안전관리에 활용 연계 될 수 있도록 표준 프로토콜 및 네트워크도 제안하고자 한다.
산업현장 내 작업장에서 재난, 사건 사고 등이 빈번하게 발생됨에 따라 그에 대한 예방, 복구, 대비 대응 등 재난 안전 관리의 요구 사항들이 증가되고 있다. 이런 재난들을 방지하기 위한 방법으로 PLC 기반 무선 센서 네트워크를 이용하였으며, 시스템 구성은 작업장 내의 각 작업 구역마다 PLC Modem과 Zigbee를 결합한 메인노드를 설치하여 작업자에 부착된 무선 센서노드들과 무선으로 센서 값을 송수신하고, 메인노드에 전송된 데이터 값은 PLC를 통해 모니터링 PC로 전송하게 된다. 본 논문에서 구현된 시스템을 통해 실시간 상황 및 재난 위치정보를 파악하여 재난을 예방하고 피해를 줄일 수 있으리라 기대한다.
밀폐된 공간에서 통신인프라가 파괴될 경우, 긴급 유 무선 통신환경을 구축하여 화재진압 및 소방관 위치확인을 통한 보다 안전한 재난대응환경 확보가 필요하다. 본 연구에서는 Ultra-Wide Band (UWB) 무선통신망을 이용하여 밀폐된 실내 통신환경을 구축하기 위해 6가지 실내환경에 대해 단일 UWB 통신모듈에 대한 통신측위 성능평가를 최대 20 m까지 측정하였다. UWB 통신주파수 각 대역별 6개 채널에 대한 실내환경 통신거리 측정 결과, 개방공간(평균 15.5 m, 최대 20 m), 복도(평균 17.33 m, 최대 20 m), 실내집기류 존치 실내(평균 15.3 m, 최대 20 m), 수직계단(평균 4.33 m, 최대 6 m), 방화문 폐쇄 수평공간(평균 6.5 m, 최대 17 m)으로 나타났다. 이중 7번 채널인 6489.6~1081.6 MHz 주파수 대역에서 통신성능과 거리성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이에 UWB 통신모듈을 20m 간격으로 설치하고 멀티채널을 이용할 경우 밀폐공간에서 통신환경 구축이 가능한 것으로 판단된다.
건설공사의 대형화, 고층화에 따라 건설현장에서 발생하는 안전사고가 사회적인 이슈가 되고 있다. 국제노동기구에 따르면 전 세계적으로 매년 60,000건의 건설재해가 발생하고 있으며, 이는 전체 산업재해의 17%에 해당하고 있다. 건설재해 발생 유형을 살펴보면 충돌과 추락사고가 전체 건설재해의 60% 이상을 차지하고 있다. 본 연구에서는 무선센서 네트워크를 활용하여 건설근로자와 위험 대상체간의 안전거리를 예측함으로써 추락 및 충돌사고를 예방할 수 있는 안전관리 모니터링 시스템을 개발하였다. 이를 위하여, 무선신호 강도와 노이즈 계수를 분석함으로써 안전거리를 예측하고 무선 네트워크망을 통해 건설근로자의 안전거리를 추적하고 경보음을 통한 안전관리 및 모니터링을 수행할 수 있는 기법을 제시하였다.
최근들어 방사형 집수정 방식의 대용량 강변여과수 개발에 따른 배후지의 지하수위 강하에 대한 우려가 존재하고 있다. 본 연구에서는 안성천의 방사형 집수정을 대상으로 Modflow를 활용하여 수평정의 취수량에 따른 배후지의 수위 강하를 예측하였으며, 이 데이터를 기반으로 배후지 수위 강하가 최소가 되는 수평정별 취수량을 결정하는 다층퍼셉트론 기반의 인공신경망 모델을 개발하였다. 하천 방향으로 굴착된 수평정 HW-6의 취수량을 높이는 것이 OW-7 및 OB-11 관측정의 지하수위를 높게 유지하는데 필요한 것으로 평가되었다. 또한, 모델 입력 자료의 수 및 훈련과 검증 자료의 분류는 인공신경망 모델 결과에 영향을 미치므로 유의하여야 한다. 향후 현장의 실제 운영 자료와 수치모델의 비교를 통하여 인공신경망 모델을 보완한다면 배후지의 지하수 관리에 기여할 것으로 본다.
높은 주탑을 가지는 해상특수교량은 특수한 구조적 특징으로 인해 육안점검이 어려운 점검사각지대가 존재하게 되며, 이를 해결하기 위해 드론을 활용한 안전점검 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 드론을 이용하여 해상특수교량 주탑의 영상 데이터를 취득하고, 인공지능 알고리즘을 개발하여 주탑부 표면 손상에 대한 탐지를 수행하였다. 인공지능 알고리즘은 서로 다른 구조를 지닌 딥러닝 네트워크를 활용하여 앙상블을 형성한 모델을 구축하고 결과를 취합하는 스태킹 앙상블 학습법을 적용하였다.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
본 논문에서는 자택 환경 관리를 위한 오픈소스 유형의 피지컬 컴퓨팅 플랫폼을 활용한 무선 자택관리 시스템을 구현한다. 화재 등의 재난 방지를 위한 자택 환경 요소 감지 및 제어를 고려하여 온도, 조도, 초음파 센서를 적용하였으며, 정보 수집 및 관리를 위해 RIA 윈도우즈 서버 시스템과의 연동은 XBee 무선 통신을 통하여 전송하고, 전송된 정보는 mySQL데이터베이스에 저장하여 히스토리 관리가 가능하도록 하였다. 공간과 사람이 밀집된 열악한 상태에 있는 자택환경의 관리 및 보안에 제안된 시스템을 적용함으로써 재해와 재난에 대비하고 화재 등의 재난을 억제할 수 있는 가능성을 제시한다.
Purpose: This study was to identify customers' demands in railway services system and then to seek the way to satisfy the customer expectations. Methods: We suggest a Quality Function Deployment(QFD)-based approach comprised of three stages. In first stage, SERVPERF survey was carried out to assess current positions of customer expectations in the market. Then, factor analysis was incorporated into SERVPERF to classify customer expectations for the house of quality. In the second stage, the analytic network process was used to prioritize the importance of the customer attributes. Finally, QFD was performed utilizing customer attributes and their weights. Results: The QFD identified the most important customer expectations as: accident prevention, swift reaction to accident, on-time arrivals and departures of the train. It also shows that driving capability, equipment for safety, and training for disaster are the most critical technical requirements. Conclusion: The results are useful for identifying the customers' demands in railway services systems, and they can contribute to the service quality and customer satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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