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인공지능기반 공사현장 작업자의 실시간 위험성 추정 방법
강성환,이동엽,정종수 한국재난정보학회 2023 한국재난정보학회 학술대회 Vol.2023 No.11
본 논문에서는 공사현장 작업자의 실질적 영향을 미치는 요소들을 고려하여 인공지능기반의 실시간 위험성 추정 기법을 개 발하였다. 기존 재난안전학 또는 안전공학에서는 위험성평가를 실시하여 강도·빈도에 의하여 위험성을 추정하고 도출된 값을 통해 위험한 정도를 분류하는 경우가 많다. 그러나 대부분의 공사현장에서는 정적인 위험성평가를 통해 해당 유해위험요인을 근거로 형식적인 위험성평가가 이루어지고 있기 때문에 대부분의 사고 후 증빙 자료로만 활용되고 있는 것이 현실이다. 이 위험 성평가를 진행하면서 변화하는 환경의 유해위험을 실시간으로 반영할 수 없게 되고, 이는 실질적인 작업자의 안전을 보장해 주지 못하는 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 위험성평가와 더불어 실질적인 안전한 작업장을 만들기 위해서 작업자의 건강 정보 및 실시간 공사현장의 영상정보에 기반한 위험성 추정 기법은 실질적 안전사고를 예방하는 방법론 중 하나가 될 수 있다. 작업자의 건강정보는 개개인 맞춤형 건강 데이터에 근거한 해석이 가능하고 실시간 공사현장 영상은 작업 중 발생할 수 있는 돌발상황에 대비하기위해 사용된다. 이러한 위험성 추정 방법은 다양한 공사현장의 위험성 추정 기법으로 사용될 수 있다. 이 로 인해 높은 정확도의 위험성 추정 수치를 얻을 수 있으며, 이는 실질적안 안전 예방활동에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 위험성 추정 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 위험성 추정 방법론이 타당함을 확인하였다. 본 논문에는 기존 위험성평가 에 더해 작업자의 건강정보 및 공사현장 실시간 영상정보를 이용하여 실질적인 작업자 안전을 위한 예방 방법을 제시하였다.
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Exponential NMS : 금속 외관의 오탐 성능 개선을 위한 효과적인 바운딩 박스 중첩 억제 기법
강성환,신요섭,이세훈,박준현,강재모 한국지능시스템학회 2022 한국지능시스템학회논문지 Vol.32 No.6
최근 스마트 팩토리에서 제품 생산성을 향상시키기 위해, 딥러닝(Deep Learning)을 활용한금속 외관의 결함 탐지 모델을 도입하는 사례가 증가하고 있다. 그러나 금속 외관에서 결함탐지를 진행할 시, 모델이 바운딩 박스(BBox:Bounding Box)를 중첩해서 예측하는 경우가빈번히 발생한다. 일정 비율 이상 중첩된 바운딩 박스를 억제하는 비 최대 억제(NMS : NonMaximum Suppression)를 사용하더라도, 크기 차이로 인해서 억제되지 못한 바운딩 박스는오탐(FP:False Positive)으로 분류되어 모델의 성능 저하를 유발한다. 따라서 본 논문에서는간단한 수정만으로 기존 방식들과 비교해서 오탐 수를 줄일 수 있는 Exponential NMS를 제안한다. 제안하는 기법의 검증을 위해서 YOLOv4, EfficientDet 모델을 사용해 기존 비 최대억제 기법들과 성능 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 YOLOv4 모델에서 평균 정밀도(Precision)는 0.0255 이상 향상하였고, 평균 F1-score는 0.02 이상 향상하였다. EfficientDet모델에서 또한 평균 정밀도와 평균 F1-score는 각각 0.0088, 0.0054 이상 향상되었다. 해당결과를 통해서 Exponential NMS가 기존 비 최대 억제 기법을 능가함을 입증하였다.
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Global evaluation of economics of microalgae-based biofuel supply chain using GIS-based framework
강성환,Matthew J. Realff,Yanhui Yuan,Ronald Chance,이재형 한국화학공학회 2022 Korean Journal of Chemical Engineering Vol.39 No.6
A microalgae-based biofuel supply chain was designed for different geographic regions, considering thelocal environmental conditions of sunlight, temperature, and available resources of water and CO2. The supply chainwas designed in three distinct areas, Texas, U.S., Northern Territory of Australia, and La Guajira, Colombia, selectedthrough a global analysis of suitable land based on GIS. A three-stage design framework developed in our previousresearch was improved to include a biomass productivity estimation model based on operating data provided by Algenol,a new photobioreactor (PBR) cultivation technology, direct air capture of CO2 as a feedstock option, and functional-unit based optimization. The framework focuses on the comparison of two major cultivation platforms, openraceway pond (ORP) and photobioreactor (PBR) using a net present value metric. A mixed-integer fractional programming(MIFP) model was formulated to make multi-period strategic and tactical decisions related to the supply chaindesign and operation under the objective of minimizing the total cost per gasoline gallon equivalent of products(GGE). Under the same assumptions, the supply chain was designed for seven years and the cost was estimated to be$15.5, $13.5, and $14.0/GGE for the U.S., Colombia, and Australia, respectively. While various processing pathwayswere considered in the model, only a single pathway involving PBR, an algae strain AB1166, and hydrothermal liquefactionwas selected in all regions owing to its cost-efficiency. Direct air capture and hypothetical saline water speciesscenarios were examined to analyze the effect of alternative resource sources on the supply chain design and economics.
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