패시브하우스는 주거공간에 필요한 공기량을 단지 신선한 외부의 공기만을 데우거나 식힘으로 실내 열적 쾌감을 만족 시킬 수가 있는 건물을 말한다. 이 정의는 단지 기능적인 표현이며 어떠한 절대적 수치를 포함하지 않으며 어떤 기후에도 적용된다. 패시브하우스 용어의 선택은 임의적으로 지어진 것이 아니라 건물의 계획과 사용에 있어서 최대한 간접적인 수단으로 열적 쾌적함이 이뤄 질수 있도록 노력하는 것이며, 직접적인 수단은 최소화 시키는데서 이루어진 것이다. 직접적인 수단은 단지 꼭 필요한 것과 필요한 곳에 한정해 최소화 시키는 것이 궁극적인 목적이다. 이러한 패시브하우스 도입은 온실가스 감축, 고유가 등 환경변화에 대응하기 위한 것으로 디자인에서부터 자재사용까지 전 과정에 걸쳐 이뤄지고 있다. 본지는 국내에 적용 중이거나 적용할 예정인 패시브하우스에 대해 알아본다.
우리나라에서도 연평균 19회의 지진이 발생하고 있으며 78년에 일어난 홍성지진은 건물에 균열이 가는 피해를 입었다. 지진에 무감했던 우리나라는 88년 처음으로 내진설계기준을 건축법에 도입했고 96년엔 5층 이상 공동주택에도 적용, 실시했다. 내진설계는 2가지 개념으로 나누는데 면진구조설계는 구조물의 고유주기를 길게 하는 것으로 당산철교 등에 적용했고 제진구조설계는 건물의 흔들림을 컨트롤 제어하는 설계로 인천국제공항 22층 관제탑 시공에 적용하였다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.217-220
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2009
고층 건물에 대한 구조 안전성 모니터링은 건물 특성상 계측 대상 부재가 많고 하중과 구조반응의 관계가 복잡하기 때문에 센싱 위치 선정의 어려움으로 그 적용에 한계가 있다. 본 논문에서는 고층 건물의 구조 건전도 모니터링을 위한 구조반응 계측위치를 선정하기 위해서 에너지 이론에 근거한 부재의 변위기여도 및 변형에너지밀도 개념을 도입하였다. 보, 기둥, 코어 전단벽, 그리고 아웃리거로 구성된 고층 건물을 대상으로 풍하중에 대한 부재 종류별 부재의 변위기여도 및 변형에너지밀도를 확인하고 전체 구조물의 거동과의 관계를 분석하여 고층 건물의 구조 건전도 모니터링을 위한 센싱 위치를 예상해보았다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.3
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pp.76-88
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1999
본 논문에서는 건물이 포함된 스테레오 영상으로부터 건물을 3차원적으로 복원하기 위한 선소 특징 기반 정합 알고리듬에 대해 다루고 있다. 기존의 선소 특징 기반 정합 알고리듬은 선소 추출 기법의 성능에 많이 의존하고, 좌우 영상에서 추출된 에지 길이와 방향이 서로 차이가 날 경우 오정합이 많이 발생한다. 따라서, 건물의 형태를 올바르게 나타내지 못하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 선소의 중심 및 양 끝점 외에 선소에 방향까지 고려하는 새로운 탐색 영역 설정 방법을 제안하였다. 또한 선소기반 정합에서 정합이 잘 이뤄지지 않는 수평선 정합 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 한편 편평한 건물 가정 하에서 미정합된 건물 내부의 변이값을 얻기 위해 건물 추출 결과와 정합된 선소들을 이용한 보간법을 사용하였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 기존의 Hussien 등이 제안한 알고리듬에 비해 좋은 성능을 보였다.
가상현실이나 인터넷 웹지도 서비스와 같이 3차원의 실세계를 시스템 상에 그대로 재현(reconstruction)하기 위해서는 정교하고 세밀한 3차원 도시모델이 필수적이다. 이러한 3차원 도시모델의 자동생성은 원격탐사 및 사진측량 분야에서 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 연구들은 다양한 센서 데이터와 기 구축되어 있는 GIS자료를 이용하여 건물, 도로, 지형 등의 도시모델을 자동으로 생성하고자 한다. 그러나 대부분의 연구에서 추출한 각 기본요소(primitives)-평면패치(planar patches), 에지(edges), 모서리(corners)에 대한 국부적인 정제(refinement)는 수행하였으나, 생성한 건물 모델에 대한 광역적인 조정을 통한 정규화에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 연구에서는 다양한 데이터로부터 생성된 B-rep (boundary representation) 형태의 건물 모델에 대하여 기하학적인 제약요소(constraints)를 이용한 정규화(regularization) 방법론을 제시하고자 한다. 제안하는 방법은 건물의 Domain Knowledge에 기반하여 도출한 건물을 구성하는 기본요소(primitives)간의 인접성, 직교성, 평행성, 교차성 등의 다양한 제약조건을 이용하여 광역적으로 조정한다. 시뮬레이션 데이터에 적용한 결과의 분석을 통해 제안된 정규화 방법을 통해 오차가 포함된 건물모델이 보다 정형화된 형태로 조정되었음을 확인하였다.
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.306-310
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2007
건물영향을 고려한 DEM기반 Dual-Drainage 도시침수해석모형은 배수시스템 해석 모형인 SWMM모형과 도시침수해석 모형인 DEM 기반 침수해석모형(이창희 등, 2006b)을 통합하고, 두 모형간의 유량의 전송과정을 수리학적 관계를 고려한 Dual-Drainage 도시침수해석모형(이창희 등, 2006c)에서 건물의 영향을 고려할 수 있도록 개발된 모형이다. 수치지도로부터 대상유역의 건물 데이터를 추출할 경우 이들 건물들은 매우 복잡하게 배치되어 있으므로 건물 모두를 다 고려하는 격자를 구성하는 것은 어려운 일이다. 그러므로, 건물들이 셀 내에 차지하는 비율을 구하여 침수지역 해석에 이용되었다. 본 모형을 통해 건물에 의한 점유면적 및 흐름의 방해 등으로 인하여 침수심 및 침수범위의 변화를 고려할 수 있으며, 건물 영향으로 인한 침수해석을 통해 침수유량의 도달 시간 및 시간별 침수범위를 보다 정확히 예측할 수 있다. 홍수 기간동안 지표침수유량 및 시간별 배수과정을 분석하여 범람수심 및 범람지역을 주요 시간대별로 계산하였고, 실측치인 침수흔적도와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 본 연구에서 개발된 침수해석 모형을 이용하여 최고침수위와 최고침수범위를 비교적 단시간에 효율적으로 계산함으로써 홍수피해와 투자액을 감안한 경제적인 배수시설의 결정을 위한 기본자료로 활용될 수 있으며, 국가 중요 시설물의 입지 선정, 주민의 보호 및 이동 등을 포함한 홍수피해의 판단자료로 이용될 수 있다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.1
s.31
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pp.19-25
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2005
Nowadays, it is possible to construct the DEMs of urban area effectively and economically by LiDAR system. But the data from LiDAR system has form of DSM which is included various objects as trees and buildings. So the preprocess is necessary to extract the DEMs from LiDAR DSMs for particular purpose as effects analysis of man-made objects for flood prediction. As this study is for extracting DEM from LiDAR DSM of urban area, we detected the edges of various objects using edge detecting algorithm of image process. And, we tried mean value filtering, median value filtering and minimum value filtering or detected edges instead of interpolation method which is used in the previous study and could be modified the source data. it could minimize the modification of source data, and the extracting process of DEMs from DSMs could be simplified and automated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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