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최근 승강기 산업에서 설치도면과 설계요소에 대하여 설계자동화가 요구되고 있다. 이는 현장 적응성 확보 와 설계오류의 감소 그리고 수출 경쟁력 강화에 중요한 역할로 인식되고 있다. 그러나 규모가 작은 기업의 경우 프로그램 개발에 투입할 자원이 충분하지 못해 도면 설계 자동화 프로그램을 개발에 어려움을 겪고 있다. 따라서 규모가 작은 기업도 손쉽게 투자하여 사용할 수 있으면서 사용자들이 생산적인 업무에 집중 할 수 있도록 하는 도면 자동생성 프로그램이 필요하다. 본 논문에서는 파라메트릭 코딩기법을 이용한 도면 자동생성 프로그램 개발하여 제시한다. 이 프로그램은 웹서비스와 연계되어 사용자가 현장 정보를 웹상에 입력하면 자동으로 도면을 작성하여준 다. 이는 승강기 도면 작성시간이 줄어 승강기 설치 및 유지 보수에 유용하다.

Recently, design automation of installation drawings and design elements has been required in the elevator industry. This is recognized as an important role in securing adaptability on site, reducing design errors, and enhancing export competitiveness. However, in case of a small company doesn’t have enough resources to develop the program, and it is difficult to develop a design automation program. Therefore, it is necessary to have an automatic drawing generation program that enables small companies to easily invest and use, while allowing users to concentrate on productive tasks. In this paper, we propose an automatic drawing generation program using parametric coding technique. This program is linked with the web service and automatically creates the drawing when the user enters the site information on the web. This is useful for elevator installation and maintenance due to reduced drawing time for elevator drawings.

현재 교량과 같은 토목구조물의 설계프로세스는 1차 설계 후 구조 검토를 수행하여 기준에 부적합할 경우 재설계하는 과정을 반복하여 최종적인 성과품을 만드는 것이 일반적이다. 이러한 반복 과정은 설계에 소요되는 기간을 연장시키는 원인이 되며, 보다 수준 높은 설계를 위해 투입되어야 할 고급 엔지니어링 인력을 기계적인 단순 반복 작업에 소모하고 있다. 이러한 문제는 설계 과정 자동화를 통하여 해결할 수 있으나, 설계 과정에서 사용되는 해석프로그램은 이러한 자동화에 가장 큰 장애요인이 되어 왔다. 본 연구에서는 기존 설계 과정 중 반복작업을 대체하고자 강화학습 알고리즘과 외부 해석프로그램을 함께 제어할 수 있는 인터페이스를 포함한 교량설계 프로세스에 대한 AI기반 자동화 시스템을 구축하였다. 이 연구를 통하여 구축된 시스템의 프로토타입은 2경간 RC라멘교를 대상으로 제작하였다. 개발된 인터페이스 체계는 향후 최신 AI 및 타 형식의 교량설계 간 연계를 위한 기초기술로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Currently, in the design process of civil structures such as bridges, it is common to make final products by repeating the process of redesigning, if the initial design is found to not meet the standards after a structural review. This iterative process extends the design time, and causes inefficient consumption of engineering manpower, which should be put into higher-level design, on simple repetitive mechanical work. This problem can be resolved by automating the design process, but the external analysis program used in the design process has been the biggest obstacle to such automation. In this study, we constructed an AI-based automation system for the bridge design process, including an interface that could control both a reinforcement learning algorithm, and an external analysis program, to replace the repetitive tasks in the current design process. The prototype of the system built in this study was developed for a 2-span RC Rahmen bridge, which is one of the simplest bridge systems. In the future, it is expected that the developed interface system can be utilized as a basic technology for linking the latest AI with other types of bridge designs.

In the existing distribution automation system, the database is managed by each distribution office. But there is a high possibility to happened a problem during a fault processing because the representation of the connection switches between distribution offices are complicated. In addition, if a distribution office will be going to collapse due to disaster, for example, a big fire or earthquake, its own database may be lost. In order to solve this problem, it is necessary to have a structure of an integrated database management from an integration center to under the distribution office. To do this, the integration center must store and manage it as the database using the own office code.