PURPOSES : Accidents involving autonomous vehicle continue to occur. However, research on autonomous vehicle monitoring has been insufficient. The purpose of this study is to develop monitoring indicators from the perspective of vehicles and road infrastructure for the safe driving of autonomous vehicles. In addition, the purpose is to monitor autonomous vehicles and road environments using the monitoring indicators developed, as well as to analyze the characteristics of road sections where autonomous vehicles exhibit abnormalities. METHODS : Data from Pangyo Zero Shuttle, an autonomous vehicle, were used in this study. Infrastructure data installed in Pangyo Zero City were used. The data were collected from June 2019 to July 2019, during the normal driving period of the zero shuttle. The five monitoring indicators were developed by combining the vehicle operation information table collected from the V2X device of the zero shuttle and the road environment monitoring detail table collected from the infrastructure data with the road section table. In addition, an analysis of road characteristics with frequent errors is performed for each monitoring indicator. RESULTS : The three monitoring indicators from the perspective of the vehicle allowed monitoring of the sensor error, sensor communication error, and yaw rate error of the autonomous vehicle's timing and road section. In addition, the two monitoring indicators from the infrastructure perspective enabled the monitoring of events and road surface conditions on roads where autonomous vehicles drive. As a result of analyzing the road characteristics that frequently caused errors by monitoring indicators, sensor errors frequently occurred in the section waiting to enter the left-turn lane. Sensor communication errors are left-turn standby and have occurred frequently on road sections where U-turns are allowed. Finally, yaw rate error occurred frequently in sections of roads where there were no induction lines or where changes to lanes occurred frequently. CONCLUSIONS : The five monitoring indicators developed in this study allowed the monitoring of autonomous vehicles and roads. The results of this study are expected to help the safe driving of autonomous vehicles and contribute to the detection of autonomous driving abnormalities and the provision of real-time road condition information through further analysis.

선박은 충돌방지를 위해 해상충돌예방규칙에 의해 운항한다. 하지만 다수의 선박이 동시에 운항하는 특수상황 시에는 해상충 돌예방규칙을 적용하기 곤란하며 이때는 운항자의 개인능력에 의한다. 이러한 경우 해상교통관제를 통한 교통상황 관리가 필요하다. 이에 전 세계적으로 VTS(Vessel Traffic Services)를 통해 해상교통이 관리되고 있으며 운용 방법은 관제요원이 VTS 시스템을 이용하여 위험상황을 판단하고 통신시설을 이용하여 선박들에게 안전운항을 권고한다. 이 연구에서는 기존 방법에 AI(Artificial Intelligence) 기법을 추가하여 운항자의 관점에서 위험상황을 판단하는 방법에 대해 고찰한다. 또한, 관제 효율성 증대를 위해 AR(Augmented Reality)기법을 추가한 해상교통안전모니터링 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 위험상황 및 위험 우선순위 예측이 정량적으로 가능하여 복잡한 교통상황시 실제 운항자가 충돌회피하는 방법과 동일한 순차적 위험상황 해소가 가능하다. 특히, 위험상황을 관제요원의 관점뿐만 아니라 각 선박의 운항자의 관점에서 분석할 수 있어 기존의 방법보다 실제적이다. 또한, 분석결과를 통해 정량적인 위험수역 파악이 가능하여 충돌회피를 위한 권고항로 지원이 가능하다. 결과적으로 이 시스템은 해상교통상황이 복잡한 해역에서의 선박간 충돌방지에 도움이 될 것이다. 특히, 해양분야 제4차 산업혁명에 주요한 분야를 차지하는 자율운항선박에 충돌방지 기능으로 사용될 수 있을 것이다.

본 연구는 경기도에 유통되는 기능성 쌀을 대상으로 농약 및 이산화황의 잔류실태를 조사하고 위해성평가를 실시하였다. 2016년 2월부터 10월까지 대형마트 및 재래시 장에서 유통되는 기능성 쌀 91건을 수거하여 수행하였다. GC/ECD, GC/NPD, GC/TOF/MS, LC/PDA, LC/FLD를 이 용한 다종농약다성분 분석법으로 220종의 잔류농약검사를 실시한 결과 3건(3.3%)에서 2종의 농약성분이 검출되었다. 검출된 농약은 살균제 농약인 propiconazole과 살균제 및 식물생장조절제 농약인 isoprothiolane이며, 검출수준은 0.0340~0.0566 mg/kg으로 MRL (Maximum Residues Limits) 대비 각각 34%, 2.8% 이하로 검출되었다. Monier-Williams 변법을 이용하여 이산화황(sulfur dioxide)을 분석한 결과 91건의 시료 모두 불검출이었다. 농약 검출량을 바탕으로 일일섭취추정량(EDI)과 일일섭취허용량(ADI)을 이용하여 위해성평가를 한 결과 %ADI (Hazard Index)는 0.24~ 1.25%로 안전한 수준이었다.

현대인들의 건강에 대한 관심이 커짐에 따라 한약재 소비량이 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 최근 기후변화와 국내 한약재의 높은 수입 의존도에 따라 유해물질에 대한 오염 위험이 높아지고 있다. 곰팡이독소는 한약재 중 안전성을 평가하는 주요한 항목 중 하나이다. 본 연구에서 498 건의 한약재에 대해 곰팡이독소 모니터링을 진행 하였다. 면역컬럼을 이용해 한약재 중 아플라톡신을 추출 하였으며, 추출한 아플라톡신은 HPLC-FLD 방법을 통해 분석하였다. 직선성, 회수율, LOD 및 LOQ를 통해 본 연구에 이용한 실험법 검증을 실시하였다. 39건에서 평균 7.670 μg/kg의 아플라톡신이 검출되었으며, 0.610~77.452 μg/kg의 검출범위를 보였다. 특히 현호색은 국내 아플라톡신 기준이 없으나, 시험에 사용된 39건 중 5건에서 14.9 ± 4.1 μg/kg의 높은 아플라톡신 농도를 보였다. 즉, 현호색에 대한 기준 설정이 시급히 요구되어지며, 선제적 관리를 위한 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 사료되어진다.

본 연구에서는 조선소에서 작업자의 안전 확보를 위하여 스마트디바이스를 기반으로 동작, 체온, 외부온도, 맥박, 호흡, 청각적 기능을 탑재하였고, 이로부터 획득되는 정보들을 취합하여 서버 컴퓨터로 보내기 위한 클라이언트/서버 프로그램을 개발하였다. 또한, 작업자의 안전 상태를 진단할 수 있는 종합안전지수의 개념을 제시하였고 실제 선박에 탑승하여 센서모듈 및 스마트디바이스 테스트를 수행을 통해 획득된 데이터들에 대한 상관관계분석 및 다중 회귀분석을 통해 결과데이터와 센서 값 사이에 유의미한 상관관계를 가지고 있음을 확인하였다.

In an automated industry PLC plays a central role to control the manufacturing system. Therefore, fault free operation of PLC controlled manufacturing system is essential in order to maximize a firm's productivity. On the contrary, distributed nature of manufacturing system and growing complexity of the PLC programs presented a challenging task of designing a rapid fault finding system for an uninterrupted process operation. Hence, designing an intelligent monitoring, and diagnosis system is needed for smooth functioning of the operation process. In this paper, we propose a method to continuously acquire a stream of PLC signal data from the normal operational PLC-based manufacturing system and to generate diagnosis model from the observed PLC signal data. Consequently, the generated diagnosis model is used for distinguish the possible abnormalities of manufacturing system. To verify the proposed method, we provided a suitable case study of an assembly line.

In this paper, we developed a vehicle condition monitoring system that checks vehicle conditions, and transmits and displays them to a driver for safety and effective maintenance. We used a CAN controller and transceiver to establish the CAN communication that has been used commonly inside an actual vehicle for the collection of vehicle's status information. To validate the operation of the developed system, we have confirmed the accuracy and stability of data transmission and reception of vehicle information.

This paper presents several control charts for safety and environmental performance monitoring. We also propose guidelines that control charts for statistical process control can be used for safety and environmental performance evaluation.

본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.

This study is a part of the research on the development of safety monitoring system and monitoring program of 3MW offshore wind support structure using fiber optic sensor. In this paper, we propose a maintenance system for offshore wind support structure using fiber optic sensor based on the analysis of current monitoring status and related standards of domestic and overseas offshore wind support jacket structures.

This study is a part of the research on the development of safety monitoring system and monitoring program of 3MW offshore wind support structure using fiber optic sensor. In this paper, we propose a maintenance system for offshore wind support structure using fiber optic sensor based on the analysis of current monitoring status and related standards of domestic and overseas offshore wind support jacket structures.

Recently, buildings tend to be large size, complex shape and functional. As the size of buildings is becoming massive, the need for structural health monitoring(SHM) technique is ever-increasing. Various SHM techniques have been studied for buildings which have different dynamic characteristics and are influenced by various external loads. Generally, the visual inspection and non-destructive test for an accessible point of structures are performed by experts. But nowadays, the system is required which is online measurement and detect risk elements automatically without blind spots on structures. In this study, in order to consider the response of non-linear structures, proposed a signal feature extraction and the adaptive threshold setting algorithm utilized to determine the abnormal behavior by using statistical methods such as control chart, root mean square deviation, generalized extremely distribution. And the performance of that was validated by using the acceleration response of structures during earthquakes measuring system of forced vibration tests and actual operation.

국내의 지진 발생 추이가 증가세를 보이고 있으며, 이에 따라 시설물 피해를 주고 큰 인명 피해를 초래하는 지진재해에 대한 대비의 중요성이 대두되고 있다. 지진재해에 대비하기 위해서는 지진 또는 진동가속도에 대한 실시간 계측을 하는 것이 중요하다. 일본과 미국의 경우 중요 시설물에 대하여 이미 실시간 지진가속도계측을 시행하고 있으며 계측된 지진가속도데이터는 데이터베이스화되어 관리되고 있다. 이를 이용해 내진설계기준 개정시 또는 지진으로 인한 피해 예측시 활용하고 있다. 국내의 경우, 최근 지진재해대책법 및 시행규칙이 개정되어 공포 되었으며, 국민안전처에서 지진가속도계측자료 통합관리시스템을 구축해 나가고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 국민안전처 통합관리시스 템에 연계가 가능한 시설물 실시간 진동 감지 및 분석 시스템을 개발 하는 것이다. 이 시스템은 지진가속도계측데이터 모니터링 기능을 포함하 며, 또한 고속푸리에변환, 고유진동수 추출, 응답스펙트럼, 파워스펙트럼, 진도 표출, 시설물 건전도 평가 등 다양한 가속도데이터 분석 기능을 갖추고 있을 뿐만 아니라 국민안전처 지진가속도계측자료 시스템에 연계가 가능하도록 설계되었다. 개발된 시스템은 시설물의 안전관리 네트 워크 구축, 지진 또는 진동으로 인한 시설물의 피해에 대한 대비, 유지관리 비용의 최소화에 긍정적인 효과가 있을 것이라고 판단된다.