Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.

The paint removal of fighter jets is just as important as the painting, because perfect paint removal ensures the quality of the exterior painting on the aircraft. However, the current conditions for paint removal work of the ROKAF’s are poor. It is identified that the painting process currently implemented by the ROKAF is not only exposed to harmful compounds such as harmful dust and hexavalent chromium, but also consumes a lot of water. Thus, the introduction of advanced facility is considered. This study compares the fighter jets painting removal process currently applied by the Korean Air Force with the improved laser coating removal process of the US Air Force, and conducts an incremental analysis to perform economic analysis for the introduction of advanced facility. Four scenarios were envisioned on the premise of an increase in the number of fighters in the future, incremental analysis shows that laser coating removal method is advantageous in all scenarios. In addition, it is recommended that paint removal cycle keeps the current 12-year and the outsourcing amount to civilian depot is reduced.

Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., thermometers, irradiance sensors, and soil moisture sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a simulation-based decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and simulation-based performance estimation. Particularly, an agent-based simulation (ABS) is used to mimic functions of an APV system so that a data-driven function and digital twin environment are implemented in the proposed system. The ABS model is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the digital twin technology in the field of agriculture.

HNS사고는 대규모 화재와 폭발을 수반하며, 다수의 인명사고와 주변지역에 극심한 환경오염을 야기함으로 신속한 의사결정을 통하여 광범위한 확산을 막아야 한다. 본 연구는 국내 HNS사고사례를 해상이라는 특수성이 반영된 표준코드를 바탕으로 고품질, 표준화, 디지털화된 HNS사고 데이터베이스를 구축하여 사고발생 시 신속하고 합리적인 의사결정을 지원하고, 체계적인 통합관리 및 공유가 가능한 HNS사고이력관리시스템(HATS)을 설계하고 구현하였다. 또한 개발된 시스템을 활용하여 23년간 수집된 국내 HNS사고데이터 76건에 대해 각 항목별로 통계분석을 수행하여, 국내에서는 매년 평균 3.3건의 사고가 일어나며, 주요 HNS사고요인은 춘계기간 (41%), 계류장 (51 %), 케미컬운반선 (49 %), 승무원에 의한 과실 (45 %), 자일렌류 (12 %)인 것으로 확인되었다. (괄호안 : 사고분류기준별 해당 사고요인의 퍼센트 비율임)

We show how a supplier can peg cost measures to the reliability of his time guarantees via the penalty costs considered in the framework. The framework also enables us to study the connections between the logistics network and the market. In this context, we show that even when the market base increases significantly, the supplier can still use the logistics network designed to satisfy lower demand density, with only a marginal reduction in profit. Finally we show how the framework is useful to evaluate and compare various logistics system improvement strategies. The supplier can then easily choose the improvement strategy that increases his profit with the minimal increase in his logistics costs.

현재, 국도 포장관리시스템(PMS; Pavement Management System)에서 HDM(Highway Development and Management)-4를 이용하여 예산 분석 및 보수우선순위 검토, 경제성 분석을 시행하고 있다. 하지만 분석에 필요한 입력 자료가 우리나라 현실에 맞지 않고, 공용성 모형의 보정이 어려우며 또한 분석결과의 신뢰성 등에 의문이 제기되면서 국내현실에 적합한 의사결정시스템의 개발이 필요하게 되었다. 본 연구에서 개발된 국도 포장관리시스템(PMS)의 의사결정지원시스템의 구성요소 크게 1)도로포장상태의 공용성 모형, 2) 도로포장상태에 따른 차량속도변화 추이모형, 3)경제성 평가시스템으로 구성되어져 있다. 먼저, 공용성 모형이란 포장의 파손과정에 대한 해석을 다루는 내용으로 유지보수가 요구되기까지의 기대수명과 그 기대수명 내에서의 파손특성의 변화과정을 표현하는 것으로 정의할 수 있으며, 본 연구에 서 공용성 모형은 균열, 소성변형, 종단평탄성에 대한 년간의 파손량을 함수로 모형화하였다. 또한, 도로포장상태에 따른 차량속도변화 추이모형은 국도의 유지보수 전·후 “포장상태-차량속도”자료 를 모형화하였다. 마지막으로 경제성 평가 시스템은 관리자 및 이용자 비용의 산정과 우선순위 선정기법으로 구성되었는데, 본 시스템에서의 관리자 비용은 유지보수 비용으로 한정하여 산정하였다. 이용자비용은 국토교통부의 ‘교통시설 투자 평가지침’을 기준으로 도로편익비용 항목 중 1)통행시간비용, 2)차량운행비용, 3) 대기오염 비용, 4)온실가스비용, 5)소음비용을 기준으로 산정하였다. 우선순위선정법으로는 연등가법(EUAC; Equivalent Uniform Annual Cost), NPV(Net Present Value)법과 비용효율성법(Cost-effectiveness Method)을 활용하여 우선순위를 산정하였다. 본 연구에서 개발한 의사결정시스템은 마이크로 소프트 엑셀(Microsoft Excel)의 VBA(Visual Basic Application)를 기반으로 이용자의 보다 쉬운 이해와 활용, 확인 및 보정/수정이 가능하도록 설계되었다. 분석시스템은 활용목적에 따라 “프로젝트 레벨”과 “네트워크 레벨”로 구성(그림 1. 참조)하였으며, 주요 기능으로는 1) 유지관리비 산정 및 예측, 2) 유지보수 대상구간의 우선순위 결정, 3) 유지보수시기(지연) 에 따른 도로관리자 및 이용자비용의 변화추세 예측, 4) 경제성지표 도출 등이 있다.