본 연구에서는 전자산업에서 주로 사용되는 invar 강판재료를 식각한 후 생성되는 $FeCl_2$을 $FeCl_3$로 환원하여 회수한 후 재사용하기 위한 식각액 재생공정에서 $FeCl_3$의 회수 농도와 재생공정의 단수와의 관계를 규명하고 원하는 $FeCl_3$ 회수 농도를 얻기 위한 공정의 최적단수를 얻어낼 수 있는 simulation program을 개발하였다. 이 프로그램을 위한 여러 가지 parameter는 pilot 실험을 통해 얻었다. 개발된 프로그램에 의한 공정 모사는 폐액의 발생량 및 처리비용을 극소화할 수 있다. 또한 개발된 프로그램은 원하는 $FeCl_3$의 농도를 얻기 위한 식각액 재생시스템의 최적단수와 공정시간을 계산할 수 있다. 개발된 프로그램은 실제 전자산업에서 식각액 재생 장치의 최적 용량 산정과 식각액 회수 시스템 최적단수 계산에 활용되었다.
승무일정계획이란 특정 기간동안 운행할 차량들을 대상으로 각 차량마다 필요로 하는 승무원을 배정하는 계획을 말한다. 최적 승무일정계획의 수립은 일반적으로 가능한 모든 종류의 개별 근무표들을 생성한 다음 이들을 대상으로 투입 승무원의 수가 최 소화 될 수 있는 최적조합을 선정하는 방식으로 이루어지고 있다. 근무표 최적조합의 선정을 위한 종래의 기법들은 주로 선형계획법에 기반을 두고 있으나, 목적함수에 선형식으로 표현하기 어려운 요소가 포함되어 있을 경우 적용이 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 선형식으로 표현하기 어려운 목적함수를 포함할 뿐만 아니라 동원 가능한 승무원의 수가 제한되어 있는 경우에도 계획 수립이 가능하도록, 기존의 정수계획법에 휴리스틱 탐색기법을 결합하는 방안을 제시한다. 휴리스틱 탐색은 정수계획법에 의해 일차로 도출된 계획의 불완전한 부분을 교정하기 위해 반복적 개선 탐색을 수행하는 방식으로 이루어진다. 기존의 방법으로 해결이 어려운 실제 현장의 승무일정계획 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문의 방법은 전문가의 수작업 결과보다 더 좋은 수준의 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다.
소노부이는 수중에서 음파를 활용하여 정보 수집을 수행하는 장치로, 엔진 소음이나 다양한 음향 특성을 감지하여 수중 표적을 정확하게 탐지하는 대잠전에 효과적인 탐지체계이다. 다중상태 시스템에서의 기존 소노부이 배치 방식은 고정된 패턴이나 휴리스틱 기반의 규칙에 의존하므로, 예측하기 힘든 수중 표적의 기동으로 인해 소노부이 투하 개수 및 작전 소요 시간 측면에서 효율적인 배치를 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 소노부이 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 수중 표적의 이동을 고려한 시뮬레이션 기반의 실험 환경에서 강화학습을 이용한 무인항공기의 소노부이 최적 배치를 제안한다. 제안한 방법은 Unity ML-Agents를 통해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 이용하여 가상 작전환경과 실시간 상호작용하며 무인항공기를 학습한다. 소노부이 투하 개수 및 음원 및 수신기 간의 비용을 고려한 보상 함수를 설계하여 효과적인 학습이 가능하게 한다. 동일한 실험 환경에서 강화학습을 적용한 배치 방식과 기존 소노부이 배치 방식을 비교한 결과, 탐지 성공률, 투하된 소노부이 개수, 작전 소요 시간 측면에서 강화학습을 적용한 배치 방식이 가장 우수한 성능을 보였다.
"경관법"은 2006년 국토공간계획지원체계(Korea Planning Support System)의 개발과 더불어 2007년 제정 되었다. 또한 KOPSS는 2010년 신뢰도 향상 및 최적화가 됨에 따라 많은 지자체에서 이를 활용하고 있다. 그 이후 2014년 경관법이 전부 개정됨에 따라 심의 대상을 비롯해 지자체 조례에도 많은 영향을 미쳐 경관심의 결과에 적지 않은 영향을 줄 수 있다고 사료된다. 이러한 배경에서 본 논문은 경관심의 제도 개선을 위한 방향을 제시하기 위해 법 제도 개정에 따른 심의대상, 심의 운영방식, 경관위원회 구성, KOPSS의 도입의 변화를 심의안건을 중심으로 조사 분석 검증 하였다. 현재까지의 법 제도의 개정을 심의대상 및 심의운영의 변화와 경관위원회 구성의 변화, KOPSS의 도입에 따른 변화를 심의안건을 바탕으로 분석한 결과 법 제도의 전부개정에 따라 심의대상과 심의운영이 변하면서 심의안건 수의 변화가 증가와 감소를 반복해서 나타나는 것을 확인 할 수 있었다. 위의 사항들을 종합해 볼 때 법 제도의 변화와 KOPSS와 같은 기술적 변화가 심의의결에 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
지난 수년간 많은 국제 비디오 부호화 표준들이 연구되고 제안되었다. 그 중에서도 H.264는 가장 최근에 제안된 부호화 방식으로 가장 높은 부호화 효율을 제공한다. 이는 기존의 부호화 방식들보다 향상된 부호화 기법들을 사용했으며, 특히 다양한 매크로블록 모드와 라그랑지안(Lagrangian) 최적화 기법을 통한 최적 모드 결정법은 부호화 효율 향상에 결정적인 역할을 했다. 비록 H.264는 부호화 효율 측면에서 기존의 방식보다 월등한 성능 향상을 보이지만, 최적 모드를 결정하는 과정에서 모든 부호화 매개 변수를 고려하므로 실시간 부호화가 어려울 정도로 복잡도가 크게 증가한다. 본 논문에서는 이러한 복잡도를 최소화하기 위해 매크로블록 모드를 복잡도 측면에서 분류하고 복잡도가 낮은 최적 모드를 조기에 결정하는 고속 모드결정 방식을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방식은 여러 종류의 실험 영상에 대해 현저한 PSNR 감소나 비트량 증가 없이 부호화 시간을 평균 34.95%까지 감소시켰다. 또한, 본 논문에서 제공한 실험 결과의 타당성을 보이기 위해 부호화 효율과 복잡도에 대한 하위 경계조건(low boundary condition)을 설정하고, 제안한 방식이 하위 경계조건을 만족함을 보였다.
It is important to develop new effective technologies to increase the interruption capacity and to reduce the size of a UB(Gas Circuit Breakers). Major design parameters such as nozzle geometries and interrupting chamber dimensions affect the cooling of the arc and the breaking performance. But it is not easy to test real GCB model in practice as in theory. Therefore, a simulation tool based on a computational fluid dynamics(CFD) algorithm has been developed to facilitate an optimization of the interrupter. Special attention has been paid to the supersonic flow phenomena between contacts and the observation of hat-gas flow for estimating the breaking performance. However, there are many difficult problems in calculating the flow characteristics in a GCB such as shock wave and complex geometries, which may be either static or in relative motion. Although a number of mesh generation techniques are now available, the generation of meshes around complicated, multi-component geometries like a GCB is still a tedious and difficult task for the computational fluid dynamics. This paper presents the CFD program using CFB-CAD integration technique based on Cartesian cut-cell method, which could reduce researcher's efforts to generate the mesh and achieve the accurate representation of the geometry designed by a CAD tools.
Fugitive dust, which is emitted in the ambient air without first passing through a stack or duct designed to control flow, is frequently generated by means of wind erosion from storage yards at Pohang Steel Wokrs. The size distribution of fugitive dust is mostly in the range of coarse particulate which is deposited as soon as emitted and less harm to human health; however $20\%$ of fugitive dust contains PM 10 known as one of most harmful airborne pollutant. Consequently, effective control and reduction of fugitive dust is strongly requested by the local society, but it is not easy so far because the generation and dispersion of fugitive dust highly depends on meteorological conditions, and it being occurred for irregularity. This research presented a fugitive dust control system for each meteorological condition by providing statistical prediction data obtained from a statistical analysis on the probability of generating the threshold velocity at which the fugitive dust begins to occur, and the frequency occurring by season and by time of the wind direction that can generate atmospheric pollution when the dispersed dust spreads to adjacent residential areas. The research also built a fugitive dust detection system which monitors the weather conditions surrounding storage yards and the changes in air quality on a real-time basis and issues a warning message by identifying a situation where the fugitive dust disperses outside the site boundary line so that appropriate measures can be taken on a timely basis. Furthermore, in respect to the spraying of water to prevent the generation of fugitive dust from the storage piles at the storage yard, an advanced statistical meteorological analysis on the weather conditions in Pohang area and a case study of fugitive dust dispersion toward outside of working field during $2002\∼2003$ were carried out in order to decide an optimal water-spraying time and the number of spraying that can prevent the origin of fugitive dust emission. The results of this research are expected to create extremely significant effects in improving surrounding environment through actual reduction of the fugitive dust produced from the storage yard of Pohang Steel Works by providing a high-tech warning system capable of constantly monitoring the leakage of fugitive dust and water-spray guidance that can maximize the water-spraying effects.
최근 무선 네트워크는 사이버 물리 시스템 및 차세대 산업 자동화 시스템과 같은 크리티컬한 대형 응용 분야의 핵심 인프라가 되고 있다. 그러나, 무선 네트워크가 갖는 원천적인 링크 성능의 불확실성으로 인하여 전체 시스템의 안정성에 치명적 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 내 링크의 실시간 상태 정보 없이 응용의 요구 성능을 만족시킬 수 있는 능동형 무선 네트워크 최적화기를 제시한다. 특히, 제시하는 능동형 최적화기는 네트워크 상에서 최대 $\kappa$-개의 링크 결함이 발생하더라도 항시 성능을 보장할 수 있도록, 라우팅 경로와 트래픽 분산을 최적화하는 계층 교차적 방안이다. 시뮬레이션을 통하여, 제안된 능동형 네트워크 최적화기가 기존의 수동형 네트워크에 비하여 고강건성을 보장하는 것을 분석하였다. 또한, 능동형 네트워크는 수동형 네트워크의 주요 단점인 링크 상태 정보의 오류로 인한 성능 감쇄 및 네트워크 재구성과 같은 비용이 발생하지 않는다.
Sung, Nak-Jun;Transue, Shane;Kim, Minsang;Choi, Yoo-Joo;Choi, Min-Hyung;Hong, Min
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.4072-4089
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2018
This paper introduces a scheme for optimizing the material properties of mass-spring systems of different resolutions to provide coherent behavior for reduced level-of-detail in MSS(Mass-Spring System) meshes. The global optimal material coefficients are derived to match the behavior of provided reference mesh. The proposed method also gives us insight into levels of reduction that we can achieve in the systematic behavioral coherency among the different resolution of MSS meshes. We obtain visually acceptable coherent behaviors for cloth models based on our proposed error metric and identify that this method can significantly reduce the resolution levels of simulated objects. In addition, we have confirmed coherent behaviors with different resolutions through various experimental validation tests. We analyzed spring force estimations through triangular Barycentric coordinates based from the reference MSS that uses a Gaussian kernel based distribution. Experimental results show that the displacement difference ratio of the node positions is less than 10% even if the number of nodes of $MSS^{sim}$ decreases by more than 50% compared with $MSS^{ref}$. Therefore, we believe that it can be applied to various fields that are requiring the real-time simulation technology such as VR, AR, surgical simulation, mobile game, and numerous other application domains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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