해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장 비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터 를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.

Machine learning-based data analysis approaches have been employed to overcome the limitations in accurately analyzing data and to predict the results of the design of Nb-based superalloys. In this study, a database containing the composition of the alloying elements and their room-temperature tensile strengths was prepared based on a previous study. After computing the correlation between the tensile strength at room temperature and the composition, a material science analysis was conducted on the elements with high correlation coefficients. These alloying elements were found to have a significant effect on the variation in the tensile strength of Nb-based alloys at room temperature. Through this process, a model was derived to predict the properties using four machine learning algorithms. The Bayesian ridge regression algorithm proved to be the optimal model when Y, Sc, W, Cr, Mo, Sn, and Ti were used as input features. This study demonstrates the successful application of machine learning techniques to effectively analyze data and predict outcomes, thereby providing valuable insights into the design of Nb-based superalloys.

4차 산업혁명 시대의 흐름에 맞춰 농업에서도 ICT 기술을 활용한 스마트팜의 개발 및 보급을 통해 경쟁력을 높이기 위한 노력이 진행되고 있다. 과거 농부의 경험에 의해 축적된 지식을 이용하던 농업에서 각종 센서를 이용하여 다양한 재배 환경을 분석하고 이를 이용하여 최적의 재배 환경을 제어하는 지능형 시스템으로 변 하고 있으며, 네트워크를 통하여 시간과 공간의 제약이 없이 작물 재배가 가능한 환경이 만들어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 구축된 클라우드 기반 스마트팜과 연동하여 팜 시뮬레이터를 구현하는 방법을 제안한 다. 클라우드에 누적된 환경 데이터와 제어 데이터를 이용하여 환경 변수에 대한 예측 모델을 학습하고 실제 운영중인 스마트팜의 실시간 환경 데이터를 이용하면 보다 현실감 있는 시뮬레이션이 가능하게 되어 사용자 의 몰입을 유도할 수 있다. 단순 시뮬레이션에서 벗어나 학습 모드를 통해 실제 농부의 스마트팜 운영 데이 터를 학습할 수 있도록 하고, 운영 모드에서는 실제 스마트팜의 운영 결과와 비교를 통하여 경쟁을 통한 성 취감을 얻을 수 있도록 하였다. 이러한 경험이 누적되면 작물재배에 관심이 있는 사용자들에게 실제 스마트 팜을 통한 작물 재배의 경험을 제공할 수 있는 사업 모델로의 확장도 가능할 것이다. 추후 메타버스 (metaverse) 상에 스마트팜을 연동하는 연구를 통하여 가상 공간에서 보다 사실적으로 스마트팜을 운영하는 사용자 경험을 제공해 줄 수 있도록 확장할 수 있을 것이다.

In the era of the 4th industrial revolution driven by the convergence of ICT(information and communication technology) and manufacturing, research on smart factories is being actively conducted. In particular, the manufacturing industry prefers smart factories that autonomously connect and analyze data. For the efficient implementation of smart factories, it is essential to have an integrated production system that vertically integrates separately operated production equipment and heterogeneous S/W systems such as ERP, MES. In addition, it is necessary to double-verify production data by using automatic data collection technology so that the production process can be traced transparently. In this study, we want to show a case of data-centered integration of a large aircraft parts processing factory that requires high precision, takes a long time, and has the characteristics of processing large raw materials. For this, the components of the data-oriented integrated production system were identified and the connection structure between them was explained. And we would like to share the experience gained through the design and implementation case. The integrated production system proposed in this study integrates internal components based on data, which is expected to serve as a basis for SMEs to develop into an advanced stage, and traces materials with RFID technology.

PURPOSES : The purpose of this study is to contribute to the utilization of standards while considering the possible upgrade of a local system as a subject of the application. Therefore, this study aims to explore the possible application of LandInfra for a local road management (maintenance) system in the context of enabling the basis of 3D geospatial road information management in Korea. METHODS : Based on a review of related literature and international standards, an analysis of the current system is performed. After reviewing the LandInfra standard, an examination of corresponding classes between each data model (HMS and LandInfra) is performed for the mapping process. After the mapping process, a data model of the LandInfra-based HMS pavement data model is proposed. RESULTS : To apply the LandInfa to the HMS pavement part, an examination of each data model is performed. After this procedure, a LandInfra-based HMS pavement database schema is proposed in the context of enabling 3D geospatial road information management and maintenance, particularly for pavement management information. CONCLUSIONS : This paper presents how the LandInfra international open geospatial standard can be applied to the local road management system (HMS pavement part). As a result of this study, the LandInfra standard could be applied to the HMS; however, an encoding of the standard is required for conformance. Thus, further studies would be the encoding of the proposed data model for conformance with InfaGML encoding standards. In addition, a system prototype may be needed for complete application.

안전한 해양플랜트 운용을 위해 장비 성능평가를 실시하고 그 결과를 모니터링 할 수 있는 시스템이 필요하다. 현재는 육상으로부터 멀리 떨어진 해양플랜트의 특성상 장비 성능평가를 위해 정기적으로 계측 데이터를 저장매체에 저장한 후 육상으로 운반해야한다. 이로인해 성능평가 주기가 길어지고, 다음 성능평가가 시행되기 전까지의 장비의 성능 저하 정도를 알 수 없어 장비의 고장을 방지하기 어렵다. 따라서 육상이 아닌 해양플랜트 내에 온보드(on-board) 형태의 장비 성능 모니터링 시스템을 구축할 필요가 있다. 본 논문에서는 해양플랜트 내에서 장비 성능을 평가하고 그 결과를 가시화하는 장비 성능 모니터링 시스템을 개발하기 위한 초기 단계로, 장비 성능 모니터링 시스템의 데이터베이스를 설계 및 구축하고자 한다. 이를 위해 주요 장비의 태그 데이터를 선정하여 분석을 진행하였다. 최종적으로 장비 상태를 실시간으로 계측한 데이터를 해양플랜트 내에서 저장 및 관리하기 위해 온보드 형태의 장비 성능 모니터링 시스템을 위한 데이터베이스를 설계 및 구축 하였다.

가상현실 콘텐츠는 ICT 기술의 발전과 5G의 고용량 전송, 빠른 속도의 네트워크 서비스가 상용화로 2019년 빠른 성장을 하고 있다. 하지만 가상현실 콘텐츠의 사용성 평가에 대한 기준과 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 가상현실 콘텐츠를 사용하는 사용자의 반응과 상태를 측정 할 수 있는 객관성이 있는 데이터에 관한 연구를 진행한다. 연구의 방법으로는 가상현실 게임 콘텐츠 사용자의 실시간 인체정보 수집 프로세스를 설계하고의 변화를 비교·분석하였다. 이를 위해 인체정보 측정에 아이트래킹을 통한 시선 정보와 심박수 데이터를 수집하고 분석하여 시각화 솔루션을 설계하고 프로토타입을 구현하였다. 가상현실 게임 콘텐츠 사용자 인체정보 데이터를 기반으로 한 사용성 평가에 대한 가이드를 제안한다. 향후연구로는 다양한 인체정보 측정 및 프로토타입의 고도화에 있다.

Korea is part of a region of low to moderate seismicity located inside the Eurasian plate with bedrock located at depths less than 30 m. However, the spectral acceleration obtained from site response analyses based on the geologic conditions of inland areas of the Korean peninsula are significantly different from the current Korean seismic code. Therefore, suitable site classification scheme and design response spectra based on local site conditions in the Korean peninsula are required to produce reliable estimates of earthquake ground motion. In this study, site-specific response analyses were performed at more than 300 sites with at least 100 sites at each site categories of SC, SD, and SE as defined in the current seismic code in Korea. The process of creating a huge database of input parameters - such as shear wave velocity profiles, normalized shear modulus reduction curves, damping curves, and input earthquake motions - for site response analyses were described. The response spectra and site coefficients obtained from site response analyses were compared with those proposed for the site categories in the current code. Problems with the current seismic design code were subsequently discussed, and the development and verifications of new site classification system and corresponding design response spectra are detailed in companion papers (II-development of new site categories and design response spectra and III-Verifications)

이 논문에서는 고속철도교량 설계를 위한 활하중 모델을 통계 및 확률적 방법으로 검토하고, 하중조합의 하중계수가 주는 안전율을 분석하였다. 이 연구는 철도교량 설계기준에 대한 한계상태설계법 개발의 일환이며, 이를 위하여 경부고속철도를 운행하는 열차를 대상으로 약 한달 동안 실측하여 데이터를 수집하고 분석하였다. 이 데이터를 대상으로 교량의 설계수명에 맞도록 4가지 통계 방법들을 적용하여 설계하중을 추정하여 비교․검토하였다. 또한, 철도교량의 설계하중조합이 주는 안전율을 검토하기 위하여 신뢰도지수를 구하고 이를 분석하였다. 실측 데이터로부터 추정한 활하중효과에 대하여, 현행 고속철도 설계활하중인 표준열차하중의 0.75배를 적용한 설계활하중 효과의 크기가 최소 30～22% 더 크게 나왔다. 신뢰도분석을 통하여, 극한한계상태만을 기준으로 본다면, 추가적인 하중계수 감소의 가능성이 있음을 알 수 있다.

For the first time, PLL frequency synthesizer using DDS was adapted for the data link communication system which should fast transmit and receive each other with the correct information and fast Hopping System. It is inevitable to lost the synchronization by slow lock time about PLL and no cut off the noise. This paper propose the design of PLL frequency synthesizer which can make 800MHz frequency range. The PLL frequency synthesizer has three high qualities those are frequency accuracy, fast lock time and outstanding phase noise.