• 한국방재학회 논문집
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• 제7권5호
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• pp.139-150
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• 2007

컴퓨터 기술이 급속히 발전됨에 따라, 최근에는 많은 분야에서 지리정보시스템(GIS)이 활용되고 있다. 이 연구에서는 서울 내의 한 시범 지역을 대상으로 지하 지반 조건에 따라 영향을 받는 부지 효과에 관련된 지진피해 가능성을 GIS 기법을 이용하여 평가하였다. 시범 지역에서의 지역적 부지고유 지진 응답의 평가를 위하여 서울 대도시 지역에 대한 기존 시추 조사 자료의 분포를 파악하였다. GIS 토대의 지반 정보 시스템(GTIS)을 구축하여 시범 지역 전체에 대한 공간 지층 정보를 예측하였다 서울 시법 지역의 부지고유 지진응답 예측을 위한 부지 주기$(T_G)$의 정밀구역화를 GTIS 내에서 수행하였다. 공간 분포 정밀구역화 지도로부터 시범 지역 내 2 층에서 4 층 건물들의 지진 취약성을 확인하였다. 또한, GTIS 내에서 $T_G$ 분포를 토대로 설계 지반 운동 결정을 위한 지반 분류 지도를 작성하였으며, 그로부터 대상 시범 지역 부지의 거의 대부분이 현행 지반 분류 C 와 D로 분류됨을 확인하였다. 이와 같은 서울 시범 지역에 대한 지진 정밀구역화 적용 구조 체계는 특별히 기존 시추 자료를 활용하여 대도시 서울 지역 전체에 대해 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.5-15
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• 2020

포항지진(M_L=5.4) 시 발생한 액상화 현상은 국민들에게 지진으로 유발되는 액상화의 위험성을 새롭게 각인시켰고, 이에 대한 대비책으로 액상화 위험지도의 관심이 높아지고 있다. 현재 행정안전부가 보유하고 있는 액상화 위험지도는 2014년 제작된 것으로 전국 100,000개 이상의 시추 자료를 토대로 지하수위 0m인 조건으로 지반조건별 증폭계수를 사용하였으며 시추정보가 없는 지역은 보간법을 이용하여 2km × 2km 격자형식으로 제작된 것이 특징이다. 이러한 가운데, 2018년 행정안전부는 내진설계 공통기준의 새로운 지반분류법과 증폭계수를 공표하였다. 따라서 개정된 행정안전부의 증폭계수를 반영한 액상화 위험지도의 재작성이 필요하다. 본 연구는 내진설계 공통기준 개정 전·후 두 개의 기준으로 전 국토를 대상으로 지반분류를 수행하여 변동성을 분석하였으며, 지반조건별 증폭계수를 적용한 액상화 평가결과를 부산시 강서구를 대상으로 수행하였다. 이때 재현주기 500년과 1,000년에 해당하는 지반가속도를 적용하였으며 우리나라 평균 지하수위인 5m와 극한 조건인 0m로 구분하여 액상화 위험도를 평가하였다. 액상화 위험지도는 기존의 2km × 2km보다 높은 해상도를 확보하기 위해 500m × 500m 격자를 생성하여 위험지도를 작성하였다. 연구결과, 기존 지반분류 기준을 통해 S_C, S_D 지반으로 분류되었던 지반상태가 개정된 지반분류 기준을 통해 S₂, S₃, S₄로 재분류되었다. 재현주기 500년과 1,000년으로 액상화 평가를 수행한 결과 개정 전 지반증폭계수 적용한 LPI가 상대적으로 과대평가되는 결과를 도출하였다. 본 연구결과는 증폭계수를 이용하는 광역지역 액상화 위험지도 작성의 근간인 액상화 평가에 큰 영향을 미치는 요소로써 향후 광역지역 액상화 위험지도 작성의 경우 반드시 고려될 사항으로 판단된다

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2003년도 암반역학위원회 학술세미나 논문집
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• pp.119-137
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• 2003

Electrical resistivity is one of physical property of the earth and measured by electrical resistivity survey, electrical resistivity logging and laboratory test. Recently, electrical resistivity Is widely used In determination of rock quality in road and railway tunnel design. To get more reliable rock quality data from electrical resistivity, it needs a lot of test and study on correlation of resistivity and rock quality. Firstly, we did rock property test In laboratory, such as uniaxial compressive strength(UCS), P wave velocity, Young's modulus and electrical resistivity. We correlate each test results and we found out that electrical resistivity has exponentially related to UCS and P wave velocity and linearly related to Young's modulus. And we accomplished electrical resistivity survey in field site and carried out electrical resistivity togging at In-situ area. Also we performed rock classification, such as RQD, RMR and Q-system and we correlate electrical resistivity to rock classification results. We found out that electrical resistivity logging data are highly correlate to RQD, Q and RMR. Also we found out that electrical resistivity survey data are lower than electrical resistivity logging data when there are faults or fractures. And it cause electrical resistivity survey data to lowly correlate to RQD, Q and RMR.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.211-215
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• 2003

Network security should be first considered in a distributed computing environment with frequent information interchange through internet. Clear classification is needed for information users should protect and for information open outside. Basically proper encrypted database system should be constructed for information security, and security policy should be planned for each site. This paper describes access control, user authentication, and User Security and Encryption technology for the construction of database security system from network users. We propose model of network encrypted database security system for combining these elements through the analysis of operational and technological elements. Systematic combination of operational and technological elements with proposed model can construct encrypted database security system secured from unauthorized users in distributed computing environment.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.395-404
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• 2022

연구목적:소규모 건축현장은 체계적인 안전관리활동이 미흡하고 건설현장의 특성상 외부환경의 요인으로 생산구조가 복합적이고 건설장비의 위험성 등으로 인해 산업재해의 가능성이 매우 높은 실정이다. 소규모 건설현장의 재해예방을 위한 위험요인을 도출하고 재해를 줄일 수 있는 실무적인 위험성평가의 기법 중 체크리스트 방법을 제안하고자 한다. 연구방법: 문헌조사와 재해사례를 분석하여 위험요인을 도출하여 위험요인 항목을 중심으로 소규모 건설현장에 적합하고 효율적인 위험성평가의 체크리스트를 위한 세부작업을 분류하였다. 연구결과:위험요인을 6개의 대분류로 구분하고 실질적인 작업공종을 중심으로 29개의 세부공종을 분류 하였으며 이에 따른 세부작업을 80개로 구분하였다. 결론:소규모 건축현장에 적합한 위험요인을 분류체계에 따라 정리함으로써 건설현장에 부족한 전문성을 보완할 수 있고 보다 쉽게 위험요인을 도출하여 안전대책수립을 통한 재해감소를 기대할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.237-245
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• 2004

터널의 설계에 있어서 RMR 분류방법은 암반을 분류하고 암반등급에 따른 지보패턴을 결정하기 위하여 널리 사용하여 왔다. 하지만 이러한 RMR 분류방법은 현장상태를 고려하여야만 구할 수 있는 변수들을 사용하고 암반을 분류하는 기술자의 경험적 판단에 의존될 수 밖에 없다. RMR 암반분류 방법을 설계단계에서 활용할 때 RMR의 평가요소들을 모두 고려하는 것은 실무적으로 불가능하다. 따라서 설계시 정량적인 요소만을 사용하여 RMR 분류 가능성을 확인하기 위하여 판별분석을 수행하였다. 정량적 데이터인 암석강도 혹은 RQD는 RMR 값과의 상관계수가 높으며, 기존 암반분류기준을 살펴볼 때 암석강도와 RQD는 암반분류를 위한 중요한 요소이다. 기존의 RMR 암반분류 방법을 통한 암반분류와 두 가지 변수만을 고려한 판별분석을 수행한 암반분류 결과 암석강도를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.8%, RQD를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.3%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 암석강도와 RQD를 함께 고려한 판별분석을 하였을 때 82.5%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 기존의 사례분석에서 RMR 전체 요소를 통하여 수행된 설계단계의 전체 적중률은 40.3% 정도 수준임을 감안할 때 설계단계에서는 암석강도와 RQD 만으로도 충분한 RMR 암반분류가 가능할 것이다.

• 한국안전학회지
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• 제34권6호
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• pp.29-37
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• 2019

Since construction sites are exposed to outdoor environments, working conditions are significantly dangerous. Thus, wearing of the personal protective equipments such as safety helmet is very important for worker safety. However, construction workers are often wearing-off the helmet as inconvenient and uncomportable. As a result, a small mistake may lead to serious accident. For this, checking of wearing safety helmet is important task to safety managers in field. However, due to the limited time and manpower, the checking can not be executed for every individual worker spread over a large construction site. Therefore, if an automatic checking system is provided, field safety management should be performed more effectively and efficiently. In this study, applicability of deep learning based computer vision technology is investigated for automatic checking of wearing safety helmet in construction sites. Faster R-CNN deep learning algorithm for object detection and classification is employed to develop the automatic checking model. Digital camera images captured in real construction site are used to validate the proposed model. Based on the results, it is concluded that the proposed model may effectively be used for automatic checking of wearing safety helmet in construction site.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.39-42
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• 2004

We have designed a portable electronic nose(e-nose) system using an array of commercial gas sensors for recognition and analyzing the various odours. In this paper, we have implemented a portable e-nose system using an array gas sensors and personal digital assistants(PDA) for recognizing and analyzing volatile organic compounds(VOCs) in the field. Field screening for pollutants has been a target of instrumental development for number of year. A portable e-nose system can be substantial benefit to rapidly localize the spacial extent of a pollution or to find pollutants source. And, by using PDA, E-nose have a better function such as the easy user-interface and data transfer by internet from on- site to remote computer. We adapted the Levenberg-Marquardt algorithm based on the back-propagation and proposed the method that could be predicted concentration levels of VOCs gases after classification by separating neural network into two parts.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제6권2호
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• pp.39-46
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• 2016

While institutional matters such as improvement on Basic Guidelines for Construction Safety are greatly concerned to reduce falling accidents at construction sites, there are short of studies on how to practically predict accident signs at construction sites and to preemptively prevent them. As one of existing accident prevention methods, it was attempted to build the early warning system based on standardized accident scenarios to control the situations. However, the investment cost was too high depending on the site situation, and it did not help construction workers directly since it was developed to mainly provide support operational work support to safety managers. In the long run, it would be possible to develop the augmented reality based accident prevention method from the worker perspective by extracting product information from BIM, visually rendering it along with site installation materials term and comparing it with the site situation. However, to make this method effective, the BIM model should be implemented first and the technology that can promptly process site situations should be introduced. Accordingly, it is necessary to identify risk signs through lightweight image processing to promptly respond only with currently available resources. In this study, it was intended to propose the system concept that identified potential risk factors of falling accidents by histogram equalization, which was known as the fastest image processing method presently, used visual words, which could enhance model classification by wording image records, to determine the risk factors and notified them to the work manager.