• 한국철도학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.344-353
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• 2015

최근 BIM의 활용이 시각적인 3D모델링 이외에 일정 및 공사비 시뮬레이션, 시각적 공사현황관리, 증강현실적용 등으로 확장되면서, 이에 따른 다양한 BIM기능들이 개발되고 있다. 그러나 개발되는 기능들에 대해 명확한 분류기준과 지식정보가 부족하여, 공사프로젝트에 필요한 기능들을 파악하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서로 다른 BIM기능의 특성을 반영하여 BIM기능요소 분류체계를 구성하고, 이를 기반으로 BIM기능을 발주할 수 있는 발주모형 구성 방안을 제시하고자 한다. 이로써, 철도시설사업에 적용할 수 있는 BIM기능을 분석하여 실무적 활용성을 높이고자 하였으며, 사례적용을 통해 활용성을 검증하고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.203-208
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• 2021

제조현장에서 작업자는 작업 지시서에 따라 제조 공정에 소재를 투입하고 투입 기록을 남기는 방식으로 운영해왔으나, 누락하는 경우가 많아 제품 LOT 추적이 안되는 경우가 발생하고 있었으며, 최근 스마트공장 구축으로 RFID-Tag를 활용하여 소재 투입 정보를 자동입력 하는 시스템으로 진행되고 있다. 특히, 생산라인에 투입되는 RACK에 부착된 TAG 정보를 수신하여 RACK(TAG) ID와 RACK 투입시간 데이터 분석을 통한 투입정보를 자동으로 생성토록 하여 초기 자동인식률이 97%로 양호하였으나 멀티소재 사용 RACK, TAG분실, 신규 제품 투입 이슈 등이 발생하면서 자동인식률이 계속 낮아지는 상황이다. 인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법은 자동인식률 향상과 실시간 모니터링이 가능해지므로 생산 공정의 전반에 있어 속도와 수율(정상제품 비율)을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.121-126
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• 2019

정부와 기업에서 추진 중인 다양한 방법의 재해 저감 노력으로 전반적인 산업 재해는 감소 추세에 있으나, 건설업의 추락 재해는 줄어들지 않고 오히려 증가 추세를 보이고 있으다. 이러한 건설업의 재해 중 특히 달비계에 의한 재해는 주로 추락 재해이기 때문에 발생 시 대부분 사망사고에 이르는 중대 재해가 발생된다. 이러한 이유로 본 연구에서는 달비계와 관련하여 우선 국내외의 문헌 및 제도 / 규정 분석을 시행하였으며, 그 주요내용은 첫째, 달비계 해외기준을 참고하여 이원화 되어 있거나 규정이 없는 달비계의 규정을 별도로 작성이 요구된다는 사항을 수정하였다. 다음으로, 장비 규정, 작업 사전 계획, 교육, 관리 사항에 대한 안전 계획을 규정에 반영 하였으며, 마지막으로 이러한 안전 계획을 발주자의 주요 책무로 규정화가 필요함을 도출하였다. 아울러 이러한 달비계 재해 저감을 위하여 현장의 관련 사용 실태를 설문 조사 하였으며, 주요 결과를 활용하여 설비개선 및 작업방법 개선으로 재해 다발 요인을 사전에 인지하고, 달비계를 사용하여 공사에 참여하는 작업자 및 관계자, 감독자, 건축주 등이 재해 저감을 위한 공동의 노력을 이행하는 기준이 될 것이다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.792-799
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• 2022

Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.97-106
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• 2023

Sentiment analysis using social network platforms such as Twitter has achieved tremendous results. Twitter is an online social networking site that contains a rich amount of data. The platform is known as an information channel corresponding to different sites and categories. Tweets are most often publicly accessible with very few limitations and security options available. Twitter also has powerful tools to enhance the utility of Twitter and a powerful search system to make publicly accessible the recently posted tweets by keyword. As popular social media, Twitter has the potential for interconnectivity of information, reviews, updates, and all of which is important to engage the targeted population. In this work, numerous methods that perform a classification of tweet sentiment in Twitter is discussed. There has been a lot of work in the field of sentiment analysis of Twitter data. This study provides a comprehensive analysis of the most standard and widely applicable techniques for opinion mining that are based on machine learning and lexicon-based along with their metrics. The proposed work is helpful to analyze the information in the tweets where opinions are highly unstructured, heterogeneous, and polarized positive, negative or neutral. In order to validate the performance of the proposed framework, an extensive series of experiments has been performed on the real world twitter dataset that alter to show the effectiveness of the proposed framework. This research effort also highlighted the recent challenges in the field of sentiment analysis along with the future scope of the proposed work.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권4호
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• pp.350-360
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• 2008

전기비저항은 땅의 여러 물리적 특성 중의 하나로 전기비저항 탐사, 전기비저항 검층과 실내시험 등을 통해 측정된다. 최근에 전기비저항은 도로나 철도터널의 지보형식 설계에서 미시추구간의 암반등급을 예측하는데 활용되는 등 그 활용도가 증가하고 있다. 전기비저항으로부터 신뢰할 수 있는 암반등급을 추정하기 위해서는 많은 현장시험과 함께 전기 비저항과 암반분류의 상관성에 대한 고찰이 요구된다. 본 연구에서는 먼저 암석시료에 대해 탄성파속도, 탄성계수, 일축 압축강도 등의 암석물성시험과 전기비저항 코어시험을 실시하였다. 시험결과로부터 획득된 전기비저항과 암석물성의 상관성을 분석한 결과 전기비저항이 암석물성과 높은 상관성을 가지고 있음을 확인하였다. 다음으로 일반적인 지반조사에 비해 현저히 많은 12개의 시추공에서 전기비저항 검층을 실시하여, 전기비저항 탐사 및 전기비저항 검층에 의한 전기비저항과 RMR의 상관성을 고찰하였다. 전기비저항 검층은 RMR과 80% 이상의 매우 높은 상관성을 보여 전기비저항을 이용하여 암반등급을 결정하는 방법이 과학적으로 타당하다는 것을 확인하였다. 이에 반해 전기비저항 탐사는 RMR과 20% 내외의 낮은 상관성을 가지는데 이는 단층파쇄대와 같은 저비저항 이상대가 역산에 영향을 미치기 때문으로 상관관계 분석시 신선한 암반, 절리파쇄대, 단층파쇄대로 그룹을 분리하여 상관성을 분석하면 신뢰성 있는 상관식을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• Weed & Turfgrass Science
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• 제3권3호
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• pp.165-173
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• 2014

국내에 등록된 제초제의 효율적 사용을 위해서 제초제저항성관리위원회에서 제시한 제초제 작용기작별 분류를 기초로 23그룹으로 분류하였다. 세부그룹으로는 acetyl CoA carboxylase 억제제, acetolactate synthase 억제제, photosystem과 억제제, protoporphyrinogen oxidase 억제제, carotenoid biosynthesis 억제제, enolpyruvyl shikimate-3-phosphate synthase 억제제, glutamine synthetase 억제제, dihydropteroate synthetase 억제제, 세포분열 저해제(mitosis inhibitors), cellulose 생합성억제제, oxidative phosphorylation uncouplers, 지방산 및 지질생합성 억제제, synthetic auxins, auxin transport 억제제, potential nucleic acid Inhibitors 혹은 non-descript mode of action으로 나누었다. 이와 같은 그룹화 기준을 토대로 국내 등록되어 사용중인 논 제초제 성분들을 그룹화 하였다. 따라서, 이러한 약제 작용기작 관련 정보를 농약사용자에게 제공함으로써 특정약제의 연용과 중복사용을 방지하여 국내에서 제초제 저항성잡초 발생 문제를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.339-346
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• 2018

건축물을 중심으로 개발된 데이터 스키마인 Industry Foundation Class(IFC)를 토목구조물에 적용하기 위하여 IFC 요소를 확장하는 노력이 진행되고 있지만, BIM소프트웨어에서 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성하는 방법이 충분하지 않아 어려움이 따른다. 본 연구에서는 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 철도 궤도부 정보모델을 생성하기 위하여 독립적인 선형중심의 철도 궤도부 요소모델을 생성하고, 생성된 모델을 기반으로 확장 IFC 기반의 모델을 생성하는 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 첫째, 철도 궤도부 요소를 연속적 구조물과 비연속적 구조물로 분류하였다. 연속적 구조물은 선형 기반 소프트웨어에서 생성하였고 이산화된 선형정보 연계를 통해 비연속 구조물을 독립적인 객체로 생성하고 이들을 통합하여 철도 궤도부 정보모델을 생성하였다. 둘째, 철도 궤도부의 정보관리를 위한 분류체계 및 확장 IFC 스키마를 제시하였다. 마지막으로 속성정보와 User-interface를 활용하여 객체의 의미정보를 식별하여 확장 IFC 요소와 매핑하였다. 제시한 방법론을 통하여 오송 철도종합시험선로를 대상으로 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성됨을 확인하고 실용성을 검증하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권4호
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• pp.417-428
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• 2023

사고 원인에 대한 철저한 분석은 사고 재발 방지를 위한 필수적인 과정이다. 해체공사 사고의 원인을 살펴보면 작업자의 불안전한 행동, 불안전한 상태, 심리적·신체적 상태, 현장관리 원인 등 매우 다양하다. 현재 해체공사 사고통계는 지속적으로 조사·보고되고 있으나 사고 유형에 따른 보다 근본적인 원인 분류 정보가 필요하다. 본 연구에서는 하인리히의 도미노 이론을 바탕으로 해체공사 사고의 유형에 따라 사고원인(불안전한 행동, 불안전한 조건)과 휴먼에러(인적요인)를 분류하였다. 본 연구에서는 해체공사시 사고유형에 따라 사고원인을 체계적으로 분류하기 위해 QFD-FMEA(Quality Function Deployment - Failure Mode Effect Analysis) 3단계 모델을 사용하였다. 사고원인 분류 결과는 사고예방을 위한 안전지식 및 체크리스트로 활용할 수 있다.

• 식물분류학회지
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• 제34권1호
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• pp.43-61
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• 2004

한국산 제비꽃속 32분류군과 일본산 2집단 등 총 34집단에 대한 유연관계를 알아보기 위하여 RAPD(randomly amplified polymorphic DNA), ISSR(inter simple sequence repeat) 및 PCR-RFLP(restriction fragment length polymorphism) 분석을 실시하였다. RAPD 분석에서는 40개의 primer 중 6개가 분류군 전체에서 반응을 보였고 이로부터 총 70개(98.6%)의 다형화 밴드를 얻었으며, ISSR 분석에서는 4개의 primer로 부터 28개(96.6%)의 다형화밴드를 얻었다. 엽록체 DNA의 non-coding부분을 이용한 PCR-RFLP 분석에서는 반응이 일어난 4지역에서 증폭된 약 6.78 kb의 DNA 각각에 대하여 15가지 제한효소를 처리한 결과 총 80개의 restriction site를 얻었으며 그중 16 site는 polymorphic하게 나타나 20%의 다형화를 보였다. 본 연구에서 다룬 3가지 형질에 의한 유집분석 결과 각각의 형질에 의해서는 서로 일치하지 않는 유집형태를 보였지만 3가지 형질을 통합한 결과는 진정제비꽃절(sect. Nomimium)내 아절과 계열간 구분이 명확하게 나타났으며 무경종과 유경종도 구별이 가능하여 외부형태형질에 의한 기존의 분류체계와 일치하였다. 그러나 노랑제비꽃절(sect. Chamaemelanium)은 진정제비꽃절과 독립적인 군을 형성하지 않고 진정제비꽃절 내 무경종그룹인 Patellares아절과 Vaginatae아절 사이에 위치하여 나타났다. 형태적인 변이가 매우 심한 분류군으로 알려진 태백제비꽃군(V. albida complex)은 Patellares아절 내에서 하나의 군으로 유집되어 Pinnatae계열로 처리하는 것이 타당할 것으로 생각된다. 본 연구에서 사용한 3가지 형질 중 RAPD 분석방법은 ISSR과 PCR-RFLP 분석보다 제비꽃속의 종간 유연관계를 밝히는데 더 유용한 것으로 판단된다.