• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.165-173
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• 2023

교량에 발생하는 손상에 대한 관리 및 평가는 정기적인 점검으로 작성된 보고서와 외관조사망도 및 손상물량표를 포함한 점검 및 진단자료에 기초한다. 이러한 자료 대부분은 2D 기반의 문서형식으로 작성되어 있고, 표준화된 방식으로 디지털화하기 어려워 정해진 목적 외의 활용이 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 점검자료를 기반으로 손상을 포함한 BIM 기반 교량모델을 구축하는 방법을 제시하고, BIM 표준을 준용하는 유지관리용 건설정보교환표준인 COBie (Construction Operations Building Information Exchange)를 사용하여 모델로부터 도출한 스프레드시트 데이터 형식의 손상정보들을 교량모델과 연계하여 관리하고 활용하는 방법을 제시하였다. 또한 전술한 방법들을 이용해 손상이 발생한 교량 상부구조 각 부위별 상태등급을 디지털 데이터 기반으로 자동화된 방법으로 평가하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 방법들은 PSC I형 콘크리트 교량의 상부구조를 대상으로 검증이 이루어졌으며 그 실효성이 검증되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권5호
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• pp.496-506
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• 2022

이식 과정을 통해 식재된 수목은 뿌리 절단, 수관 훼손과 같은 극단적인 교란으로 인해 식재 직후 생장량은 급격히 감소한다. 이후 시간이 경과하면서 원래의 생장량을 회복하는데 이때 소요되는 시간은 수종별로 차이가 있다. 따라서 이식 후 활착을 위한 수목관리를 위해 수종별 연간생장량의 변화를 분석하여 적정 관리 기간을 설정할 필요가 있다고 판단하였다. 이에 본 연구에서는 수변생태벨트 조성 지역에 식재된 낙엽활엽수를 대상으로 생장량을 분석하고 그 결과를 바탕으로 적정 관리 기간을 제안하고자 하였다. 이식과정에서 수목 활착율을 높이기 위해 시행하는 사전 작업인 뿌리돌림, 단근, 가지치기 등으로 인해 식재 직후의 생장량 둔화는 일반적인 현상이다. 이후 시간이 경과하면서 원래의 생장량을 회복하게 되는데, 소요되는 시간은 수종별, 식재 환경 등에 따라 차이가 존재할 수 있다. 연구결과 대부분의 수목은 이식 직후 급격한 생장량 감소를 보이는 것으로 나타났으며. 이후 수종별로 상이하긴 하나 대부분 2년 이후부터 서서히 생장량을 회복하는 것으로 나타났다. 수종별 생장량을 분석한 결과 공통적으로 이식 직후 급격한 생장량 감소를 보인 후, 이식전의 생장 수준을 회복하기 까지는 수종에 따라 2~4년 정도의 시간이 필요한 것으로 확인되었다. 결과적으로, 생태복원 및 오염물질 저감이라는 본 사업의 목적에 부합하기 위해서는 식재한 수목의 하자율 개선이 필요하며, 이를 위해서는 적정한 기반환경을 조성하는 것 외에 최소 2년간의 수목 관리기간을 설정하는 것이 필요하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.345-349
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• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제12권5호
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• pp.29-37
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• 2017

본 연구에서는 설비자동화를 통한 생산성 향상 및 제품품질, 공장 환경 개선, 설비 유지 관리 상태 및 제품 불량 유무 확인 등 제품품질관리를 위해 공장현장내에서 실시간 모니터링을 실시하고, 현장 작업시 발생하는 각종 분진을 제거하고, 작업자 개인 환경을 보호하기 위한 목적으로 스마트 공장을 구축하는 사례를 연구하여 제시하였다. 해당기업은 지방에 소재하고 있는 자동차부품기업이며 주요 연구내용은 스마트공장에 필요한 오일필터 클립핑 자동화 및 모니터링 시스템 개발이다. 스마트 공장 오일 필터 클립핑 자동화는 전기에어부품, 솔레노이드밸브 및 기타와 장비부품 가공 제작 과정으로 구분하여 구현하였으며, 스마트 공장 품질검사 모니터링 시스템은 서버PC 및 S/W, 클라이언트 S/W 및 현황 디스플레이 모니터, 운영자 PC, 운영프로그램, 입력단말기 어플리케이션 등으로 구분하여 실제적으로 구현하였다. 본 연구자료는 스마트공장을 추진하는 자동차부품 벤처기업에게 매우 유용한 자료가 될 것으로 보여진다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.7-12
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• 2018

빠르게 성장하고 있는 현대 사회에서 생산 공정에 비전 시스템을 활용하여 자동화 하고자 하는 수요가 급증하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상 인식은 주로 자동차 번호판과 같은 양각 문자에 대한 연구가 대부분으로, 음각 문자 인식에 대한 연구가 매우 미미한 상황이다. 특히 타이어 표면과 같은 고무 관련 제품에 마킹 되어 있는 음각 문자들은 주변과의 명도 차이가 크지 않기에 문자나 숫자를 영상을 통하여 인식하기에 매우 어려움을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 타이어 표면과 같은 고무 제품에 음각으로 마킹 되어 있는 문자의 인식률을 향상시키기 위한 시스템을 제안한 것으로, 조명의 환경에 따라 유연하게 적용할 수 있다. 제안 시스템을 통하여 타이어 및 고무 제품들의 생산 공정에 적용하면 생산 및 재고 관리와 불량 검출을 신속하게 처리할 수 있어 생산 효율성이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제16권5호
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• pp.455-461
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• 2016

대형구조물이나 고층 건물에 승강기는 필요적임에도 불구하고 승강기 사고가 꾸준히 보고되고 있다. 이러한 승강기 사고가 사소하면 재난안전본부에서 처리되고 있으나 중대한 사고가 아닐 경우 안전공단에 보고되지 않아 누적되지 않고 있다. 또한 승강기의 부품교체나 수리시에는 이용자가 비용을 부담하는 유지관리항목에 포함되는 것인지 아니면 소유자가 비용을 부담하는 장기수선대상항목에 포함되는 것인지와 관련하여 갈등요인이 되고 있다. 그러나 승강기 사고 수는 줄어들지 않고 있고, 승강기 보수비용과 관련한 갈등은 점점 심각해지고 있다. 그러므로 승강기의 사고나 고장을 감소시키고 승강기의 운행중단을 줄이며 승강기 소유자와 사용자간의 갈등을 줄일 필요가 있다.따라서 본 연구에서는 승강기 하자보수책임기간중에 하자보수처리절차, 승강기의 고장이나 사고가 발생시 통지절차, 승강기 유지관리계약서 작성방향, 승강기검사의 공정성 담보방향을 제시하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권2호
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• pp.56-64
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• 2018

In recent years, imbalanced data is one of the most important and frequent issue for quality control in industrial field. As an example, defect rate has been drastically reduced thanks to highly developed technology and quality management, so that only few defective data can be obtained from production process. Therefore, quality classification should be performed under the condition that one class (defective dataset) is even smaller than the other class (good dataset). However, traditional multi-class classification methods are not appropriate to deal with such an imbalanced dataset, since they classify data from the difference between one class and the others that can hardly be found in imbalanced datasets. Thus, one-class classification that thoroughly learns patterns of target class is more suitable for imbalanced dataset since it only focuses on data in a target class. So far, several one-class classification methods such as one-class support vector machine, neural network and decision tree there have been suggested. One-class support vector machine and neural network can guarantee good classification rate, and decision tree can provide a set of rules that can be clearly interpreted. However, the classifiers obtained from the former two methods consist of complex mathematical functions and cannot be easily understood by users. In case of decision tree, the criterion for rule generation is ambiguous. Therefore, as an alternative, a new one-class classifier using hyper-rectangles was proposed, which performs precise classification compared to other methods and generates rules clearly understood by users as well. In this paper, we suggest an approach for improving the limitations of those previous one-class classification algorithms. Specifically, the suggested approach produces more improved one-class classifier using hyper-rectangles generated by using Gaussian function. The performance of the suggested algorithm is verified by a numerical experiment, which uses several datasets in UCI machine learning repository.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제64권3호
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• pp.386-405
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• 2021

Recent advancements in basic research on the process of secondary neurulation and increased clinical experience with caudal spinal anomalies with associated abnormalities in the surrounding and distal structures shed light on further understanding of the pathoembryogenesis of the lesions and led to the new classification of these dysraphic entities. We summarized the changing concepts of lesions developed from the disordered secondary neurulation shown during the last decade. In addition, we suggested our new pathoembryogenetic explanations for a few entities based on the literature and the data from our previous animal research. Disordered secondary neurulation at each phase of development may cause corresponding lesions, such as failed junction with the primary neural tube (junctional neural tube defect and segmental spinal dysgenesis), dysgenesis or duplication of the caudal cell mass associated with disturbed activity of caudal mesenchymal tissue (caudal agenesis and caudal duplication syndrome), failed ingression of the primitive streak to the caudal cell mass (myelomeningocele), focal limited dorsal neuro-cutaneous nondisjunction (limited dorsal myeloschisis and congenital dermal sinus), neuro-mesenchymal adhesion (lumbosacral lipomatous malformation), and regression failure spectrum of the medullary cord (thickened filum and filar cyst, low-lying conus, retained medullary cord, terminal myelocele and terminal myelocystocele). It seems that almost every anomalous entity of the primary neural tube may occur in the area of secondary neurulation. Furthermore, the close association with the activity of caudal mesenchymal tissue in secondary neurulation involves a wider range of surrounding structures than in primary neurulation. Although the majority of the data are from animals, not from humans and many theories are still conjectural, these changing concepts of normal and disordered secondary neurulation will provoke further advancements in our management strategies as well as in the pathoembryogenetic understanding of anomalous lesions in this area.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권2호
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• pp.123-130
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• 2016

선박 건조 시장의 요구를 맞추기 위하여 신속한 건조의 목표로 노력하고 있는 조선소가 선박 정도관리에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 선박 건조 공정에서 생산성의 향상과 생산 주기의 단축을 위하여 선박 부재의 정도평가를 전 주기에서 수행해야 하는 것은 중요하다. 선박의 품질을 높이기 위하여 조선소에서 블록의 정도제어를 수행하는 것은 선박의 건조 주기를 단축할 수 있을 뿐만 아니라 건조 비용도 줄일 수 있다. 선박 블록의 정도를 제어하는 중심은 선박 블록 통합 정도관리 시스템을 만들어야 한다. 이 시스템은 "Non-allowance Shipbuilding"의 목표로 정도관리의 총괄성, 블록 정도의 향상, 정도 관리 과정의 표준화 등이 이루어져야 한다. 일반적으로 정도관리를 수행하는 관리자가 광파측정기를 이용하여 선박 블록의 접합면에 있는 주요 포인트(vital point)를 측정하고 수집하지만 무거운 계측장비를 가지고 블록의 정도관리를 수행하는 것은 불편할 뿐만 아니라 시간도 오래 걸린다. 본 논문에서는 선박 블록의 정도관리 시간을 단축할 수 있는 포인트 클라우드 기반으로 3차원 레이저 스캐너를 이용한 선박 블록 탑재 전에 오차예측 방법을 제안하였다. 이 방법은 ICP(iterative closest point) 알고리즘으로 측정된 포인트 클라우드와 설계된 점들의 비교 작업을 수행한 다음에 허용범위 내의 오차를 만족하는 지를 판단한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.30-42
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• 2022

OSC는 기획, 설계, 시공, 유지보수 등의 건설생산 전 과정에 걸친 공급망과 가치사슬의 한 유형으로 건설현장이 아닌 공장 등 제 3의 장소에서 제작한 후 현장으로 운반하여 설치 및 시공하므로써 최종 목적물을 생산하는 방식이다. 본 연구에서는 PC공법 및 RC공법을 적용한 공동주택 사례를 각각 1개에 대하여 공사비를 비교하였다. PC공법 적용(PC설계비 제외)의 경우 RC공법만 적용하는 경우에 비해 골조 단위물량(m³)당 골조공사비가 약 70% 내외로 증가(RC 공종 합계 기준 50%)함을 도출하였다. PC공법 적용 사례 전체 골조 공사비 중 PC비중이 90.2%로 'PC제작비'가 54.8%, 'PC조립' 28.5%, '운반'이 6.89%를 차지하여, PC제작 및 조립 부문에서 비용 절감 노력이 필요할 것으로 판단하였다. 또한, 비용과 편익을 함께 고려할 수 있는 의사결정 프레임워크 초안을 구축하였다. 편익의 경우 OSC 기술적 장점이 반영된 공사기간, 하자보수, 재해발생, 에너지효율, 소음/분진/폐기물, 온실가스 배출 지표를 제시하였다. OSC기반 PC 공동주택 도입 의사결정을 지원하기 위한 적용 효과 근거를 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.