• 한국지반공학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.105-113
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• 2024

지하 매설된 케이블은 불확실한 설계 도면으로 도로 및 지하 구조물 건설 시 단선이 발생한다. 본 논문은 지하 매설 케이블의 위치를 지표 투과 레이더(GPR)로 탐지하고 검증하는 실험을 수행하였다. 수행된 실험 장소는 케이블 매설이 예상되는 실제 도로 건설 부지에서 수행하였으며 400MHz~900MHz의 고주파수 대역을 갖는 지표 투과 레이더를 사용하여 지하 내부 구조를 측정하였다. 탐사 방법은 조사 지역 전체를 파악하기 위한 지표 투과 레이더 1차 실험과 1차 실험 결과 기반의 2차 실험을 수행하였으며 측선 방향의 다양성과 개수를 증가시키는 방법을 사용하였다. 실험 결과는 동일선상의 위치에서 일관된 케이블에서 반사되는 파형 특징인 하이퍼볼라를 확인하였으며 설계 도면 비교 결과 해당 위치에 케이블이 매설된 것을 검증하였다. 해당 연구 결과는 탐지하기 어려운 지하 매설 케이블의 위치를 전자기파 반사 파형인 하이퍼볼라를 기반으로 지표 투과 레이더에 적합한 방법론을 제시한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.915-936
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• 2017

본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.208-217
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• 2024

AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.215-224
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• 2001

본 논문에서는 오염물질에 의해서 지반의 전기적 특성이 변한다는 원리에 의한 매립지의 침출수나 지하저장탱크의 유류 누출을 조기에 감지하는 시스템의 개발가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위해 오염물질이 누출되는 상황을 모사한 실내실험을 통하여 전기저항 측정에 의한 오염물질 누출감지 가능성을 평가하였다. 불포화사질토 지반의 전기 저항 측정값은 함수비가 증가함에 따라 지수적으로 감소하는 경향을 보였다. 오염물질이 지반에 주입될 경우에 디젤은 비전도성 물질로 지반의 전기저항을 크게 증가시켰으며, NaCl 용액과 침출수는 전기전도성이 좋기 때문에 지반의 전기저항을 감소시켰다. 오염물질의 누출에 의한 전기저항은 측정전극간격에 따라 감지민감도가 다르게 나타났으며, 디젤의 경우에는 전극간격이 좁을수록, NaCl 용액과 침출수의 경우에는 전극간격이 높을수록 감지민감도가 크게 나타났다.

• Safety and Health at Work
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• 제10권4호
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• pp.461-469
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• 2019

Background: Collisions involving workers and mobile machines continue to be a major concern in underground coal mines. Over the last 30 years, these collisions have resulted in numerous injuries and fatalities. Recently, the Mine Safety and Health Administration (MSHA) proposed a rule that would require mines to equip mobile machines with proximity detection systems (PDSs) (systems designed for automated collision avoidance). Even though this regulation has not been enacted, some mines have installed PDSs on their scoops and hauling machines. However, early implementation of PDSs has introduced a variety of safety concerns. Past findings show that workers' trust can affect technology integration and influence unsafe use of automated technologies. Methods: Using a mixed-methods approach, the present study explores the effect that factors such as mine of employment, age, experience, and system type have on workers' trust in PDSs for mobile machines. The study also explores how workers are trained on PDSs and how this training influences trust. Results: The study resulted in three major findings. First, the mine of employment had a significant influence on workers' trust in mobile PDSs. Second, hands-on and classroom training was the most common types of training. Finally, over 70% of workers are trained on the system by the mine compared with 36% trained by the system manufacturer. Conclusion: The influence of workers' mine of employment on trust in PDSs may indicate that practitioners and researchers may need to give the organizational and physical characteristics of each mine careful consideration to ensure safe integration of automated systems.

• 터널과지하공간
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• 제27권5호
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• pp.282-294
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• 2017

본 연구에서는 광산안전관리를 위한 충돌방지시스템의 개발 현황과 적용사례를 분석하였다. 광업 선진국인 미국과 호주에서 사용하는 충돌방지시스템의 용어를 정의하고 이용되는 센서 기술들을 비교하였다. 또한 해외의 광산 회사들이 개발한 충돌방지시스템인 $MineAlert^{TM}$ Collision Awareness System, Cat $MineStar^{TM}$, Intelligent Proximity Detection 기술 등에 대해 소개하였다. 국내 광업 분야에서는 충돌방지시스템을 개발한 사례가 없었으며 건설과 철도 분야에서 이와 유사한 개념의 시스템을 확인할 수 있었다. 충돌방지시스템을 도입하면 광산에서 발생할 수 있는 충돌사고를 방지하여 작업자의 안전을 개선시킬 수 있을 것이며, 해외의 개발 사례를 통해 국내 광산 환경에 적합한 센서 기술을 개발하고 적용하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.953-958
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• 2018

본 연구에서는 산업현장, 지하시설물의 밀폐공간에서 유해가스 및 생체신호를 동시에 검출이 가능한 휴대형 검출시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 가스검출용 센서모듈, 패치형 1채널 소형 ECG 센서, 3축가속도 검출센서용 모듈 및 통계분석용 시스템이다. 시스템모듈의 성능을 검증하기 위해 디지털해상도, 생체신호증폭도, 출력전압 및 초소형모듈의 크기로 평가하였다. 개발된 시스템의 성능결과 디지털해상도는 300(rps), 신호증폭이득은 500dB이상 성능을 가졌고, 심전도 모듈은 $50mm{\times}10mm{\times}10mm$로 제작되어 패치형으로 활용도를 높일 수 있다. 본 연구의 휴대용 가스검출기 및 패치용 심전도, 가속도검출기는 산업현장작업자의 실시간 감시용 IoT 기반 관리시스템으로 활용한다면 가치가 높을 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.599-606
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• 2021

지하에 매설되어 있는 사회기반시설물 중 하나인 상수도시스템은 정수처리된 물을 수용가에게 수송 및 공급하는 기능을 가지고 있다. 최근들어, 계측능력이 향상됨에 따라 유량데이터에 의한 딥러닝기법을 적용한 누수 인지 및 탐지와 관련한 연구가 다수 수행되고 있다. 본 연구에서는 현재까지 상수도 분야에 적용되지 않은 LSTM 기반의 딥러닝 알고리즘을 활용하여 누수발생에 대한 인지 모형을 개발하였다. 가정한 데이터를 기반으로 모형에 대한 검증을 수행하였으며 2% 이상의 누수가 발생한 경우에 대하여 모두 인식이 가능한 것으로 나타났다. 향후, 제안된 모형을 토대로 유량 데이터 예측부분에 있어서 보다 정밀한 결과가 도출 될 수 있을것으로 판단된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.344-345
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• 2010

도시 인프라를 구성하는 필수적 요소인 상수도 시설물을 체계적이고 과학적으로 관리하고자 상수도 GIS를 구축하였으나 그 동안 구축된 상수도 지하시설물에 대한 위치정확도가 높지 않아 정확도 개선사업이 필요하게 되었다. 이에, 본 연구에서는 통계적인 자료를 통하여 탐사율 저하원인을 분석하고 서울시 상수도 GIS의 사례를 조사함으로써 탐사에 대한 표준화 방안과 함께 탐사율 제고를 위한 정책 제안사항을 제시하였다. 이로써, 체계적인 탐사를 통하여 탐사율을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.