• 제목/요약/키워드: web-based construction management system

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현장 및 실내조사를 통한 일반국도교량의 화재위험요소 분석 (Investigation of Potential Fire Hazard Resources of Bridges on National Routes by Field and Web-based Satellite)

  • 김용재;김승원;안호준;공정식;박철우
    • 한국도로학회논문집
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    • 제19권6호
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    • pp.105-115
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    • 2017
  • PURPOSES : The occurrence of unexpected disasters, including fire events, increases as the road network becomes complicated and traffic volume increases. When a fire event occurs on and under bridges, the damage extensively influences direct damage to structures, vehicles, and human life and secondary socioeconomic issues owing to traffic blockage. This study investigated potential fire-hazard risks on bridges of the Korean national route road. METHODS : The investigation was conducted using field investigation and analysis with satellite pictures and road views from commercial websites and the Bridge Management System (BMS). From the filed investigation, various potential fire resources were identified. The satellite pictures and road views were helpful in measuring and recognizing conditions underneath bridges, stowage areas, etc. RESULTS : There are various potential fire resources underneath bridges such as piled agricultural products, parked petroleum tanks, construction equipment, and attached high-voltage cables. A total of 94.6% of bridges have underneath clearances of less than 15 m. A bridge underneath volume that can stow a potential fire hazard resource was $7,332m^3$ on average, and most bridges have about $4,000m^3$ of space. Based on the BMS data, the amounts of PSC and steel girders were 29% and 25%, respectively. CONCLUSIONS : It was found that the amount of stowed potential fire hazard resources was proportional to the underneath space of bridges. Most bridges have less than 15 m of vertical clearance that can be considered as a critical value for a bridge fire. The fire risk investigation results should be helpful for developing bridge fire-protection tools.

컴포넌트 그리드: 개발자 친화적인 국방 소프트웨어 재사용 지원 환경 (Component Grid: A Developer-centric Environment for Defense Software Reuse)

  • 고인영;구형민
    • 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.151-163
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    • 2010
  • 국방 소프트웨어 개발 분야는 응용 도메인이 다양하며 각 도메인의 규모도 다른 분야보다 커서 소프트웨어 자산의 재사용이 중요시 되고 있고, 재사용 되는 자산의 품질 및 신뢰성이 강조된다. 국방 분야에서 이러한 중요성을 인식하고 재사용 방법론들을 개발하여 사용하려는 시도가 많았지만 체계적인 재사용이 이루어지지 않아 재사용 이익을 극대화 하지 못하였다. 본 연구에서는 실질적으로 재사용이 왜 잘 이루어지지 않는지에 대한 문제점들을 분석하고, 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 요구사항들을 정리하였다. 이러한 요구사항을 만족하며 전군적 소프트웨어 재사용을 지원하는 개발자 친화적인 재사용 지원 환경인 컴포넌트 그리드 시스템을 개발하고 있다. 컴포넌트 그리드 시스템 개발을 위해 아키텍처를 설계하였고, 아키텍처를 구성하는 세부적인 핵심 요소들과 그 역할을 정의하였다. 개발자 부담의 감소를 위한 시맨틱 태깅(Semantic Tagging) 기반의 요구사항 추적 기술을 개발하였고, 재사용 지식 표현 모델을 개발하였다. 또한 개발자들 간의 자유로운 의사소통 과 자산 및 지식의 교류를 지원하기 위해 웹 기반의 자산 관리 환경과 소셜 네트워크 기반의 자산 검색 및 커뮤니티 추천 기법, 위키(Wik) 기반의 참여적, 협력적 지식 정제 및 증식 환경을 개발하였다. 이러한 접근법들을 통합하여 재사용을 지원할 수 있는 웹 기반 컴포넌트 그리드 시스템의 프로토타입을 구현하였다. 본 연구를 통해 국방 소프트웨어 개발 분야에서 개발자들이 소프트웨어 자산들을 투명하고 효율적으로 공유 및 재사용이 가능하게 하여 국방 소프트웨어의 재사용성 및 품질을 향상시킬 수 있으리라 기대한다.

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웹기반 의료영상 표준 데이터셋 변환 및 관리 시스템 구축 (Construction of Web-Based Medical Imgage Standard Dataset Conversion and Management System)

  • 김지언;임동욱;유영주;노시형;이충섭;김태훈;정창원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.282-284
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    • 2021
  • 최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.

벼 재배용 사물인터넷 기반 물꼬 구현 (Implementation of IoT-Based Irrigation Valve for Rice Cultivation)

  • 이병한;성덕경;진영민;황연현;김영광
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.93-98
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    • 2023
  • 벼농사에서 물 관리는 매우 중요한 작업이다. 벼의 생육 초기에는 잡초 발생을 억제하기 위하여 물을 깊이 대고, 모내기 후 뿌리가 활착하면 줄기 생성을 촉진하기 위해 물을 얕게 대며, 쌀알이 맺힐 수 없는 줄기가 생성되는 시기에는 물을 뗀다. 물 공급 상황은 논 위치, 농수로, 토양, 기상 등 다양한 요소에 영향을 받기 때문에 농민은 수시로 논을 방문하여 수위를 확인하고 물의 유출입을 통제한다. 경작하는 논이 원격지에 분산되어 있다면 이러한 노력은 더욱 증가한다. 자동 물 관리 시스템은 노동력을 절감하여 생산성 향상에 기여할 수 있는 방안으로 고려되고 있다. 그러나 2022년 국내 벼 생산으로 인한 순수익은 평균 32만원/10a 정도이다. 따라서 높은 단가의 고사양 장치를 적용하거나 공사를 추진하여 관련 인프라를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구는 추가적인 기반공사 없이 국내 농업 인프라에 통합될 수 있는 물꼬 개발에 중점을 두었으며 세 가지 주요 분야에서 연구를 수행하여 사물인터넷 기반 물꼬를 구현하였다. 첫째, 기존의 농업용 관수 파이프에 빠르고 쉽게 설치할 수 있는 물꼬를 설계하였다. 둘째, 저전력 통신 기능을 갖춘 Cat M1 통신 모뎀과 아두이노 나노 보드를 연결하고 전원을 공급하는 전자회로를 제작하였다. 셋째, 클라우드 기반 플랫폼을 이용하여 서버와 데이터베이스 환경을 구축하고 사용자가 접근할 수 있는 웹 페이지를 제작하였다.

온라인 전기자동차의 상용화를 위한 인프라 구축비용 타당성에 대한 연구 (A Study on the Validity of the Infrastructure Construction Cost for the Commercialization of Online Electric Vehicles)

  • 송용욱;박상언;김우주;홍준석;전동규;이상헌;박종한
    • 한국전자거래학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.71-95
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    • 2013
  • 본 연구는 온라인 전기자동차를 상용화하기 위해 필요한 인프라 구축비용의 타당성을 알아보기 위한 연구이다. 이를 위해 서울시의 버스노선을 대상으로, 온라인 전기자동차 운영을 위해 필요한 인프라의 구축비용에 대해 연구하였다. 현재 전기자동차 운영방식의 대안으로는 OLEV 방식과 PEV 방식이 고려되고 있으며, 각 방식은 충전지 비용과 충전기 비용에서 각기 장점을 갖고 있다. 두 방식의 총비용을 비교하기 위해 본 논문에서는 온라인 전기버스의 급전장치 설치비용을 최소화하기 위한 급전 장치 최적 배치 모형을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 버스정류장에 서로 다른 길이의 급전장치를 설치할 경우의 총 설치비용을 최소화하는 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming) 모형을 모델링하였다. 모형에서 사용하는 계수를 구하기 위해 각 버스정류장에서의 평균 정차시간을 구하는 시뮬레이터를 개발하였으며, 계산된 계수와 최적화모형을 이용하여 시내버스 노선 전체에 대하여 최적화된 인프라의 배치 개수와 위치를 결정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 서울시의 실제 자료를 대상으로 OLEV 방식과 PEV 방식에서의 총비용을 계산하고 비교한 결과 OLEV 방식의 총 비용이 저렴하게 나타났으며, 결과적으로 OLEV 방식의 상용화 타당성을 입증할 수 있었다.

텍스트마이닝 기반의 효율적인 장소 브랜드 이미지 강도 측정 방법 (An Efficient Estimation of Place Brand Image Power Based on Text Mining Technology)

  • 최석재;전종식;비스워스 수브르더;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.113-129
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    • 2015
  • 장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.

사회연결망분석과 인공신경망을 이용한 추천시스템 성능 예측 (Predicting the Performance of Recommender Systems through Social Network Analysis and Artificial Neural Network)

  • 조윤호;김인환
    • 지능정보연구
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    • 제16권4호
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    • pp.159-172
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    • 2010
  • 협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.