• 제목/요약/키워드: Intelligent Supervisor

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건물정보모델 기반 지능형 CCTV 보안감시 시스템 개발 (A Study on Development of Intelligent CCTV Security System based on BIM)

  • 김익순;신현식
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제6권5호
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    • pp.789-795
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    • 2011
  • 본 논문에서는 기존의 CCTV 영상을 단순히 상황판에 가시화하여 관찰하는 방법에서 진일보하여 많은 CCTV 영상을 3차원 공간 정보 상에 Mapping하여 운영자로 하여금 건물의 전반적인 보안 상황을 3차원 건물정보모델(BIM, Building Information Model)을 기반으로 직관적으로 이해하게 하고 이를 통하여 즉각적인 대응을 할 수 있는 저작도구와 서비스 풀랫폼 개발을 목표로 한다.

효율적 품질관리를 위한 지능형 다짐 시스템 개발 (Development of Intelligent Compaction System for Efficient Quality Control)

  • 이수민;박상일;이리호;서종원
    • 대한토목학회논문집
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    • 제38권5호
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    • pp.751-760
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    • 2018
  • 현재 다짐공사는 작업자가 정해진 다짐횟수, 두께, 속도, 진동여부 등을 자신의 경험에 의해 개별적으로 판단하고 감독자의 육안 검사에 의해 다짐공사의 품질측정이 이루어지고 있으며, 작업 후 대표성이 떨어지는 재래식 다짐강도 측정방법인 일점시험(Spot test)을 통하여 후속 단계의 작업을 진행하고 있는 실정이다. 따라서 다짐작업 결과에 대한 정량적 확인이 불가능하며, 시공부실로 인한 문제점이 제기될 가능성이 상존하고 있다. 본 연구에서는 여러 가지 시험조건에서 실제 현장규모로 다짐을 수행한 후 연속 다짐강도 측정 방법과 재래식 다짐강도 측정 방법과의 비교를 통해 연속 다짐강도 측정 방법의 사용 타당성을 입증하였다. 타당성 입증은 연속 다짐강도 측정방법인 GPS (Global Positioning System)와 가속도계로 구성된 IC (Intelligent Compaction) 롤러의 CMV (Compaction Meter Value)를 분석하는데 있으며, 입증된 결과를 토대로 일점시험을 배제한 현장 전 범위 품질확인이 가능하다. 품질 확인은 본 연구에서 개발한 다짐공사 관제프로그램에 시각화되며, 이를 통해 현장관리자는 다짐작업과 동시에 실시간 품질 모니터링이 가능하다.

풍력발전 시스템을 위한 인공 신경망 기반의 고장검출기법에 대한 연구 (Study on Artificial Neural Network Based Fault Detection Schemes for Wind Turbine System)

  • 문대선;김성호
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.603-609
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    • 2012
  • 전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CM(Condition Monitoring) 시스템은 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전용 SCADA 시스템으로부터의 각종 정보를 이용하여 해당 장치의 고장검출에 효율적으로 사용될 수 있는 인공신경망을 기반으로 하는 정상 동작 모델의 체계적인 설계 과정에 대해 고찰하고자 한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치된 Vestas사의 850KW급 풍력발전시스템으로부터의 SCADA 데이터를 사용하였다.