• 한국항행학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.163-171
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• 2024

기존 항공교통관리 (ATM; air traffic management) 체계에서는 항공기 위치 및 세부 운항 정보와 함께 항공기 운항의 안전성을 보장하기 위하여 다양한 형태의 안전 경고 기능을 항적 정보를 기반으로 함께 제공한다. 도심항공교통(UAM; urban air mobility)을 대상으로 한 도심항공교통관리(UATM; urban air traffic management) 체계에서도 UAM 운항의 안전성을 보장하기 위한 안전 경고 기능이 제공되어야 한다. UAM의 운항 환경을 고려하였을 때 기존 ATM 체계에서 준용하는 수준과 동등한 또는 더 높은 수준의 안전 경고 기능이 제공되어야 한다. 본 연구는 UAM 도입 및 상용화 단계에 앞서 기존 ATM 체계에서 제공하는 안전 경고 기능과 다른 새로운 UATM 체계의 안전 경고 기능을 제시하고자 한다. UAM의 경로 이탈 발생 시 제공되어야 하는 안전 경고 기능을 중심으로 연구를 진행하였으며 접근 단계에서 적용되는 APM (approach path monitor) 및 순항 단계에서 적용되는 RAM (route adherence monitoring) 두 가지 부분으로 나누어 안전 경고 기능 구축을 진행하였다.

• 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.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.39-51
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• 2017

최근 대규모 또는 소규모 건설 현장을 살펴보면 추락, 충돌 등의 사고가 빈번하게 발생한다. 이러한 사고는 인명 피해뿐만 아니라 경제적으로 크나큰 손실을 가져온다. 대규모 건설 현장의 경우 안전 관리 시스템을 사용하여 산업 재해를 줄이고 있지만, 소규모 건설 현장의 경우 호환성 및 설치 비용 등의 문제로 사용하지 못하고 있다. 소규모 건설 현장의 경우 보호 장비만 착용해도 산업 재해를 줄 일 수 있다. 이에 본 논문에서는 소규모 건설 현장뿐만 아니라 대규모 건설 현장에서도 사용 할 수 있는 안전 관리 시스템을 제안한다. 안전 관리 시스템은 스마트 모듈, 중계기 및 게이트웨이, 모니터링 시스템으로 구분된다. 스마트 모듈은 안전모에 탈 부착이 가능하며, 사용자의 현재 상태를 중계기 및 게이트웨이를 통해 모니터링 시스템으로 전송한다. 중계기는 스마트 모듈로부터 받은 데이터를 게이트웨이로 재전송하며, 게이트웨이는 중계기로부터 받은 데이터를 모니터링 시스템으로 전송한다. 모니터링 시스템은 스마트 모듈로부터 온도, 고도, 조도, 이미지 데이터를 전송받아 현시함으로써 관리자에게 사용자의 상태를 알려준다. 관리자는 모니터링 시스템을 통해 실시간으로 사용자의 상태 파악 및 위급 상황 발생 시 신속하게 조치 할 수 있다.

• 한국가스학회지
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• 제15권6호
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• pp.1-7
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• 2011

도시가스 공급시설에서 위험인자의 계측은 근래까지 인력에 의하여 측정 및 확인되었으며 유선통신을 이용하여 원격모니터링 시스템으로 진화해왔다. 더 나아가 국내/외 산업시설은 무선통신 기반 원격 모니터링 시스템 및 제어 시스템을 개발하여 관리의 효율성을 향상시켜왔다. 그러나 외부에서 데이터를 확인이 즉각적으로 확인하기 위해서는 유선으로 PDA나 노트북에 연결함으로써 효율성과 편의성이 감소되기 때문에 본 논문은 증강현실 기반 모바일 도시가스 안전관리 시스템을 개발하여 도시가스 공급시설의 안전관리 효율성을 개선하고자 한다.

• 건설안전기술
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• 통권44호
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• pp.80-94
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• 2008

• 대한안전경영과학회지
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• 제15권4호
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• pp.171-178
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• 2013

Workers are avoiding production/manufacturing sites due to the poor working environment and concern over safety. Small and medium-sized businesses introduce new equipment to secure safety in the production site or ensure effective process management by introducing the real-time monitoring technique for existing equipment. The importance of real-time monitoring of equipment and process in the production site can also be found in the ANSI/ISA-195 model. Note, however, that most production sites still use paper-based work slip as a process management technique. Data reliability may deteriorate because information on the present condition of the production site cannot be collected/analyzed properly due to manual data writing by the worker. This paper introduces the monitoring and process management technique based on a direct facility interface to secure safety in the field by improving the poor working environment and enhance there liability and real-time characteristics of the production data. Since the data is collected from equipment in real-time directly through the SIB-based interface and PLC-based interface, problems associated with workers' manual data input are expected to be solved; safety can also be improved by enhancing workers' attention to work by minimizing workers' injuries and disruption.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.154-162
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• 2022

연구목적: 건설현장 안전관리를 인적 역량 중심에서 첨단기술인 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 시스템 중심의 관리체계로의 전환을 위한 건설현장 안전관리 활성화 방안을 마련하고자 한다. 연구방법: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장의 유효성에 대하여 공동주택현장의 골조공종에 종사하고 있는 작업자를 대상으로 가상휀스, 화재감시, 안전모 미착용 인식 3개의 알고리즘을 적용하여 실험을 실시 하였다. 연구결과: 실험대상 근로자는 215명, 가상휀스 침입은 7.61명으로 불안전 행동 발생율은 실험대상 인원 대비 3.5%, 화재감지는 0.16건으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율이 0.07% 나타났으며, 안전모 미착용 인지는 월 평균 안전모 미착용은 8.79명으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율 4.05% 나타났다. 결론: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2009년도 춘계 학술대회 제21권1호
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• pp.573-574
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• 2009

The feasibility of electro-mechanical impedance (EMI) sensing technique, utilizing piezo-ceramic (PZT) patches, for online strength gain monitoring of early age concrete is investigated. An experimental study is conducted on PZT patch instrumented concrete specimens. The applicability of the EMI sensing technique for strength gain monitoring is discussed.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-6
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• 2011

The Underground pipeline facility is a general but most important facility in modern world, but its maintainability has been left behind. An automated and intelligent management technology is needed to prevent the wast of social resource and security. In this paper, we introduce Pipeline Health Monitoring(PHM) with Ubiquitous Sensor Network(USN) for inexpensive structure safety monitoring system, and improve its utility by inventing the advanced impedance converter.

• Smart Structures and Systems
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• 제9권6호
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• pp.473-487
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• 2012

GPS has become an established technique in structural health monitoring. This paper presents the application of an on-line GPS RTK system on the Zhujiang Huangpu Bridge (China) for monitoring bridge deck and towers movements. In this study, both the form and functions of movements of the deck and towers of the bridge under affecting loads were monitored in lateral, longitudinal and vertical directions. Such movements were described in time and frequency domains by determining the trend, torsion, periodical of the series using probability density function (PDF). The results of the time series GPS data are practical and useful to bridge health monitoring.