국내 산업화가 들어선 후 산업화 당시 지었던 낙후된 건물의 증가에 따라 구조물의 손상 조사 및 검사 방법의 수요가 늘어나고 있다. 일반적으로 구조물의 손상은 전문 검사원이 현장에서 직접 측량도구와 시각적인 방식으로 검사한다. 그러나 전문 검사원들이 직접 조사하는 수고에 비해 균열을 검사하는 방식 자체가 단순하고, 일반 사람이 검사하기에는 객관성이 떨어지는 한계가 있어 균열을 자동적으로 검출함으로써 객관성과 편의성을 보장할 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 기반으로 다양한 환경에서의 외벽 균열을 검출할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 소개한다. 균열 검출을 위해 다양한 외벽 균열 관련 데이터셋을 확보 및 구축하고 각 데이터셋의 검출 정보를 보완할 반자동(semi-auto) 라벨링 작업을 수행하였다. 두 번째로 기존 높은 검출 성능을 보였던 모델들을 선정 및 비교하여 YOLO v5 모델을 최종적으로 선정하였고, 도메인이 각각 다른 데이터셋에 대한 교차 학습을 통해 각 데이터셋의 mAP의 편차가 31%에서 11%로 좁히는 작업을 수행하였다. 이를 통해 실제 상황에서의 균열 영상에서 균열을 검출할 수 있는 측량 시스템을 개발함으로써 실질적인 검사의 도구로 활용될 수 있길 기대한다.
본 연구에서는 현장실험결과를 바탕으로 모델링 해석을 통해 초고층건물에서 배연창이 가지는 배연성능의 경향성을 분석 및 평가하였다. 분석건물은 현장실험 대상건물인 40층 건물 외에 동일한 구조의 80층 및 120층 규모의 초고층건물로서 외기온도 TAC 2.5% 조건에서 건물의 층수, 배연창 개방방식 및 외벽의 기밀도가 배연창의 배연성능에 미치는 영향을 공기유동해석 프로그램인 CONTAMW 모델링을 통해 정량화된 분석결과를 도출하였다.
Recently increasing high-rise building cleaning on the exterior walls of high-rise buildings, there has been increased interest. Building exterior cleaning is cleaned by a cleaning robot and how to clean the exterior walls of the building and exterior glass cleaned by personnel. Number of stories in the building increases, being carried out by personnel cleaning the outer wall as there is a limit order to overcome this method. therefor, this study is a new exterior wall cleaning device has been proposed.
Recently, the number of high-rise buildings has been on the rise, which has meant that maintenance cost has increased by two and three times, along with the increase in the construction cost. It is suggested that the use of an auto-cleaning robot could increase the productivity and safety of cleaning work, which is mostly done outside of a building. In particular, the guide rail on a high-rise building could be useful in this capacity, as it has the advantage of not being significantly influenced by factors of the external environment, including wind pressure. For this reason, this research is preliminary research into a cleaning automation for a high-rise building, and aims to draw up a scenario for the vertically moving robot.
Most of the building exterior wall cleaning robots use a water jet device for spraying water. However this method is sprayed excessive water usage than water quantity required for cleaning. And setting weight of the water pump cleaning device increase the weight of the building exterior wall cleaning robot. Therefor, this paper suggest that the mechanisms scatter minimal cleaning water using a spinning device of the building exterior wall cleaning robot.
식물공장의 다양한 건물형태에 따른 냉난방부하의 차이를 DesignBuilder를 이용하여 해석하였다. 엽채류 중 상추의 생육 적정온도인 $20^{\circ}C$를 실내온도로 설정하고 식물공장 외벽에 단일창호를 적용하여 온실형태에 따른 냉난방부하 변화를 계산하였다. 보광이 없는 건물자체의 냉난방부하를 계산한 결과 KNU 식물공장 단위유닛과 반원 온실형 식물공장이 냉방부하가 가장 적었다. 보광 적용 후에는 전반적으로 KNU 식물공장 단위유닛과 직사각형 식물공장이 양호한 냉난방 성능을 보여주었다. KNU 식물공장 창호의 면적이 와이드 스팬형보다 크기 때문에 건설비용의 증가가 예상되지만 회전형 스마트 조명 제어시스템을 적용하게 되면 재배면적을 넓히고 공간활용에 유리하다. 또한 LED 사용량을 줄일 수 있어 냉방부하와 보광에 드는 비용을 절감할 수 있다.
본 연구는 공동주택의 화재 및 화재확산에 의한 피해의 예방과 대응마련을 위해 실내화재 조건에 대한 정확한 데이터 확보를 목적으로 실물화재실험을 재현하였다. 실험조건으로 개구부 크기를 다르게 하여 외벽 수열온도를 측정 및 분석하였으며, 다음과 같은 결과를 도출하였다. 개구부 크기를 2,000mm, 1,600mm, 1,400mm로 실험하였을 때, 플래시오버는 각각 630초, 505초, 510초에서 일어났으며, 총 가열시간은 개구부 크기에 따라 815초, 713초, 721초로 나타났다. 개구부 크기에 의한 외벽 최고 수열온도는 2,000mm에서 282.4℃, 1,600mm에서 382.9℃, 1,400mm에서 423.8℃로 나타나 개구부의 크기가 작아질수록 화재확산에 의한 외벽의 수열온도는 높아지는 것으로 나타났다.
텔레메틱스, 위치정보서비스, 유비쿼터스 등의 발전과 더불어 3차원 GIS의 활용은 급격히 증가할 것으로 기대된다. 특히 도시모델은 이러한 3D GIS의 근간을 이루며, 이에 도시모델의 획득과 지속적인 수정에 대한 수요 증가도 필연적이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 도시모델 구축방법과 달리 보다 효율적이고 정밀한 도시모델을 구축하는 방법을 제시하고 실험적으로 검증하고자 하였다. 제시된 방법은 항공사진과 라이다데이터를 이용하여 지표면모델을 생성하고, 지상사진을 이용하여 건물의 정교한 3차원 모델을 생성하는 것을 핵심으로 한다. 서울시립대학교를 실험대상지역으로 선택하여 전체 23개의 건물을 포함하는 27만 $600m^2$면적의 영역에 대한 도시모델을 구축하였다. 생성된 모델에 대한 검사를 통해 건물과 지표면의 기하학적 구조가 정확하게 재현된 것을 알 수 있었다. 그러나 건물의 외벽 texture는 영상 촬영 시 나무 등에 의해 가려지는 문제, 주변 지물들에 의한 그림자 영향 등으로 깔끔하게 처리되지 못한 것을 볼 수 있었다. 결론적으로 3차원 모델 구축에 있어 texture 추출에 대한 알고리즘 개선이 요구되었고, 건물 내부도 모델링함으로써 더욱 다양한 활용방안도 생각해야 할 것이다.
본 논문은 건물 외면의 유리창 청소로봇에 관한 것으로, 더욱 세부적으로는 청소 시스템을 갖춘 로봇을 사람이 닦기 힘들거나 위험한 고층건물이나 아파트 둥의 실외 유리창에 흡착시켜 청소로봇을 이용하여 실외 유리창을 자동으로 닦을 수 있게 하는 건물 외면의 유리창 청소로봇에 관한 것이다. 진공펌프를 사용하여 유리창에 안정적으로 흡착할 수 있도록 하였고, 블루투스를 이용하여 무선 조종이 가능하도록 하여 사용자가 원거리에서 로봇의 청소를 제어할 수 있도록 하였다.
10년도 넘었을까 모처럼 유럽을 여행할 기회가 있었다. 우리나라는 온 국토가 공사장이나 진배없던 시절이라 그곳의 풍경이 오히려 이채로웠다. 자동차를 타고 한참을 가야 그것도 별로 크지 않은 공사장을 볼 수 있었고, 그나마 신축공사 보다는 오래된 건물을 보수하는 것들이 더 많았다. 더구나 희한한 것은 대로에 면한 고색 창연한 건물의 외벽만을 텔레비전 세트처럼 남겨두고 그 뒤편에서는 전혀 새로운 공사를 하는 것도 눈에 들어왔다. 조상들의 유적을 외관만이라도 보존하도록 법제화되었으므로 여기저기 떨어져 위치한 100년도 넘은 집에다 따로따로 최신형 공작기계를 설치한 공장에서 제품을 생산하는 비능률을 감수하는 것도 볼 수 있었다. 물론 변두리 신시가지에서는 현대 감각이 물씬한 건물도 신축하고 있었는데, 대체로 리모델링 사업규모가 전체 건축 물량의 50% 정도는 될 것이라는 설명이었다. 필자는 그때 우리도 머지 않아 그런 시절이 도래할 것이라는 확신이 있었다. 더구나 그들의 건물들이 100년 이상을 버티는데 반하여 우리네 것들은 수명이 고작 20~30년 밖에 되지 못할 정도로 부실하기 때문이다. 그때부터 기존 건물의 내력 부족분을 보완하고 용도를 변경하거나 증축을 할 때 어떤 방법이 합리적일까 하는 것에 관심을 가지고 연구하게 되었다. 바닥 슬래브나 보를 잘라버리거나 새로 덧붙이기도 하고 심하면 기둥을 솎아낼 필요가 있을 수도 있다. 그러나 유감스럽게도 대부분의 경우는 그동안 열심히 고안한 방식을 실무현장에 적용할 수 있도록 받아들이는 당사자가 별로 없었다. 첫째 이유는 처음하는 일이라 말하자면 겁이 난다는 것이고, 둘째로는 새로운 방식을 믿고 시행하려 해도 실제로 책임지고 시공하겠다고 나서는 업체를 만날 수 없어서였다. 그래서 그동안 설계뿐만 아니라 시공까지 일일이 간섭하여 어렵게 시행했던 현장 경험들을 소개하여 앞으로 비슷한 조건을 만날 경우 참고할 수 있게 한다. 우선 기둥을 솎아 내는 것을 알아보고 앞으로 기둥, 보, 슬래브, 기초 등의 새로운 보강방법을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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