가속전압 1.3MV의 초고전압투과전자현미경의 원격제어 시스템을 개발하였다. 초고전압투과전자현미경의 운영을 위한 필수적인 기능, 즉 stage조정, 시편의 tilting, TV카메라 선택과 영상 저장 등을 원격 운영시스템에 그대로 적용하였다. 특히 이 시스템은 간단한 웹 접속만으로 goniometer를 완벽하고 정밀하게 제어할 수 있으며 고해상도 디지털카메라를 제어할 수 있는 특징을 가지고 있다. 일체의 현미경 제어 신호 및 교신은 글로리아드 망을 통하여 이루어지도록 하였다. 이는 HVEM원격 운영시스템을 이용하여 국내는 물론 국제적인 공동 연구를 수행할 수 있는 가상 실험실 구축을 실현할 수 있음을 시사한다.
본 연구는 개방성에 의해 사용이 편리한 일반적인 인터넷 환경에서 조직의 기반 온라인 정보공유시스템 구축에 적용하는 인트라넷 개념을 국내의 롯데백화점 디자인실의 온라인정보공유시스템 구축사례를 통하여 구축과정을 연구, 사용자 효과분석을 통하여 웹사이트 구축에 따른 업무절감효과와 만족 도를 제시하였다. 또한 구축 후 시험기간을 거친 조사에서 다음과 같은 다섯 가지 면에서 긍정적인 효과가 연구결과 조사되었다. 첫째, 기존의 여러 자원을 공유하여, 중복되는 업무의 감소와 빠른 업무 처리로 직원들의 업무량 감소 측면에서 시스템 구축 후 8.6일의 업무단축효과를 가져왔다. 둘째, 보안유지가 강화되어 당사자들만의 의사교환, 정보공유 공간을 가질 수 있는 효과가 있다. 셋째, 담당자들 간의 정보교환과 의사소통을 원활히 하여 업무의 효율을 높일 수 있다. 넷째, 롯데백화점 자체 웹브라우저를 기반으로 하고, 별다른 기기의 보충 없이 기존의 컴퓨터를 이용한 인트라넷 구축으로 기업 망과 연계하여 비교적 저렴한 비용으로 구축하고 운영할 수 있다. 다섯째, 디자인실이 가지는 고유 업무적 특성을 온라인을 통해 공유함으로서 더욱 업무의 전문성 향상과 자료보관에 편리성을 가져올 수 있다.
본 연구는 화웨이의 PCT 특허 출원 동향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 화웨이의 PCT 특허를 2000년대 초반, 2000년대 후반, 2010년대 초반으로 나누어 분석한 결과, 다음과 같은 세 가지 특징이 관찰되었다. 첫째, 2000년 초반에서 후반으로 들어서면서 PCT 특허 출원건수가 급격하게 증가했으며, 이 증가 추세는 2010년대 초반에도 이어졌다. 둘째, 집중했던 기술 분야는 2000년대 초/후반에는 'H04L: 디지털 정보전송(transmission of digital information)'이었지만, 2010년대 초반에는 'H04W:무선 통신 네트워크(wireless communication networks)' 로 변화하였다. 마지막으로, 특허맵 분석 결과 2000년대 초/후반에는 '사용자', '네트워크'와 관련된 일반적인 통신 기술이 주를 이루었다면, 2010년에는 '사용자 단말기', '기지국', 'MME'와 같은 이동전화 관련기술이 보다 활발히 개발되었음을 알 수 있었다. 특히 최근에는 화웨이가 4G의 주류 기술인 LTE 관련 특허 출원에 있어 애플, 삼성보다 더 적극적임을 고려할 때, 향후 글로벌 시장에서 더 큰 기술적 영향력을 지닐 것임을 시사한다.
The work breakdown structure and the precedence relations by work activity are very important because they are the basic data for estimating the construction duration in the construction work. However, there is no standard to accurately estimate the construction duration since the size of the school facilities construction is smaller than the general construction work. Therefore, some schools are unable to open in March or September and the delay of the construction duration can cause damage to the students. To solve this problem, this study developed a work breakdown structure of school facilities construction work and analyzed the precedence relations by work activities. The work breakdown structure of the school facilities construction is composed of three steps. The operations corresponding to level 1 and level 2 are as follows. (1) 2 preparatory work categories; preparation period and temporary construction. (2) 17 architectural work categories; temporary construction, foundation & pile work, reinforced concrete work, steel roof work, brick work, plaster work, tile work, stone work, waterproof construction, wood work, interior construction, floor work, metal work, roof work, windows construction, glazing work and paint construction. (3) 7 mechanic and fire work categories; outside trunk line work, plumbing work, air-conditioning equipment work, machine room work, city gas plumbing work, sanitation facilities and inspection & test working. (4) 4 civil work categories; wastewater work, drainage work, pavement work and other work. (5) 1 landscaping work categories; planting work. The work breakdown structure was derived from interviews with experts based on the milestones and detailed statements of existing school facilities. The analysis of precedence relations by school facilities work activity utilized PDM(Precedence Diagramming Method)which does not need a dummy and the relations were applied using FS(Finish to Start), FF(Finish to Finish), SS(Start to Start), SF(Start to Finish). The analysis of this study shows that if one work activity is delayed, the entire construction duration may be delayed because the majority of the works are FS relations. Therefore, it is necessary to use the Lag at the appropriate time to estimate the standard construction duration of the school facility construction. Lag is a term used only in the PDM method and it is used to define the relationship between the predecessor and the successor in creating the network milestone. And it means the delay time applied to the two work activities. The results of this study can reasonably estimate the standard construction duration of school facilities and it will contribute to the quality of the school facilities construction.
Background: Despite the lack of official COVID-19 statistics, various workplaces and occupations have been at the center of COVID-19 outbreaks. We aimed to compare legal measures and governance established for managing COVID-19 infection risks at workplaces in nine Asia and Pacific countries and to recommend key administrative measures. Methods: We collected information on legal measures and governance from both general citizens and workers regarding infection risks such as COVID-19 from industrial hygiene professionals in nine countries (Indonesia, India, Japan, Malaysia, New Zealand, Republic of the Philippines, Republic of Korea, Taiwan, and Thailand) using a structured questionnaire. Results: A governmental body overseeing public health and welfare was in charge of containing the spread and occurrence of infectious diseases under an infectious disease control and prevention act or another special act, although the name of the pertinent organizations and legislation vary among countries. Unlike in the case of other traditional hazards, there have been no specific articles or clauses describing the means of mitigating virus risk in the workplace that are legally required of employers, making it difficult to define the responsibilities of the employer. Each country maintains own legal systems regarding access to the duration, administration, and financing of paid sick leave. Many workers may not have access to paid sick leave even if it is legally guaranteed.
본 논문은 지능형 위치추적을 위한 위치트리거와 이동에이전트 시스템 기술을 적용하여, 상황인식 기반 위치서비스를 위한 위치트리거 시스템을 설계 및 구현한다. 또한, 트리거 및 조치 서비스 프로토콜 구현과 능동규칙 탑재 이동에이전트에 대한 실험을 통하여, 제안 시스템이 상황인식 기반 위치서비스의 특성에 따른 시스템 최적화 및 위치 기반 서비스 응용들에 대한 확장성과 유효성이 있음을 검증한다. 제안 시스템은 전력 사용자의 소비 패턴 및 행위 변화에 대한 시스템의 능동적 특성을 통한 자원 활용의 최적화 시스템 구축을 위한 예비 연구로써, 객체 위치 기반의 지능적 경고와 조치를 통한 환경 및 자원 활용 최적화와 다양한 위치서비스 응용 시스템 구축에 효과적으로 적용할 수 있다.
열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
시상은 신경 기능 조절에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 뇌의 중앙에 위치한 시상은 수면, 각성, 감정 조절에 관여하며, 다발성 경화증, 본태성 떨림, 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환과 관련이 있는 것으로 보고되고 있다. 또한, 시상의 철 침전물이 나이가 들면서 우울 증상을 유발할 수 있다는 보고가 있다. 연구 간에 차이가 있지만, 시상과 감정 조절, 처리 등의 신경 기능이 밀접한 관계가 있어 시상 영역이 신경 장애에 분명한 영향을 미친다고 추론할 수 있다. Tractography 분석을 통해 각 피질하 영역의 세부 영역 간의 연결성을 매트릭스 형태로 조사하여 강한 연결성과 약한 반구간 연결성을 보였다. 60세 이상 그룹에서 시상의 WM 연결성이 두 그룹보다 약한 것으로 나타났다. 두 그룹을 비교한 결과 젊은 그룹(10-39세 및 40-59세)가 60세 이상 그룹보다 연결 강도가 높았고 각 반구에서 3개의 연결 경로에서 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다. 노화로 인한 시상 관련 연결 강도의 감소는 불안 및 우울증과 같은 정서적 및 신경학적 장애에 영향을 미칠 수 있으며 네트워크 측정은 임상 조건 전반에 걸쳐 인지 장애를 평가하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주었다.
본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.
최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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