오늘날 도시공간에 건축되는 건축물은 건물사이 공간을 크게 확보하여 건물내부에 충분한 일광을 얻도록 노력하고 있으며, 건물의 일조량은 건물의 높이뿐만 아니라 건물간의 간격이 매우 중요하다. 하지만 오늘날 고밀도 개발로 인하여 건물사이 간격을 충분하게 확보할 수 없고 쾌적한 거주환경에 대한 요구가 강해지면서 일조권 분쟁이 증가되고 있다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 자료와 수치지도를 연계하여 3차원 국토정보를 구축한 후 일조권분석에 적용하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 태양의 고도와 방위각을 이용하고 3차원 도시공간을 정확하게 시뮬레이션하여 각각의 세대별 일조권을 총 일조시간과 연속 일조시간으로 구분하여 정량적으로 분석함으로서 일조권 침해 여부를 보다 정밀하게 판단할 수 있는 방법을 제시하였다. 3차원 국토정보를 이용한 일조권분석방법은 지자체에서 도시계획 및 건축 인허가 업무를 수행할 때 보다 정확한 자료를 제공하여 줄 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고해상도 단영상과 수치지도를 이용하여 건물정보 추출 및 갱신을 위한 방법을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 우선 QuicBird 단영상과 수치지도의 자동기하보정을 통한 수치정사영상을 제작하였다. 건물레이어와 Canny 에지 추출자에 의해 획득된 영상에지와의 템플릿 매칭과정을 통해 건물높이정보를 추출하였다. 최종적으로 앞선 매칭결과를 그리디 스네이크 알고리즘의 초기치로 사용하여 일부건물에 대한 형상을 수정하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기위해 LiDAR DSM과 1:1,000 수치지도를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 건물정보 추출 및 갱신에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
토지정보와 건물정보는 부동산, 도시행정 분야에 있어서 가장 핵심이 되는 공간정보이지만 융복합 및 통합적인 활용이 용이하지 않아 통합정보서비스가 제공되기 어려웠다. 본 연구에서는 토지정보와 건물정보에 대한 통합정보시스템의 필요성과 정보 융합의 방법론, 통합시스템의 구축 방안을 제시하였으며 프로토타입 시스템을 개발하여 통합정보에 대한 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 토지정보와 건물정보에 대한 관리 현황을 분석하였으며, 이를 바탕으로 토지 및 건물에 대한 다양한 공간정보와 속성정보 간의 매칭 및 융합 프로세스를 적용하였다. 융합된 토지 건물정보 DB를 기반으로 한 통합정보시스템과 기능을 설계함으로써 프로토타입 시스템을 구현하였다. 마지막으로, LX가 시스템을 운영하면서 부동산 및 도시행정 분야에 제공할 수 있는 정보서비스 사례들을 제시하였다.
최근 들어 다양한 센서를 장착한 스마트 건물의 등장이 가시화 됨에 따라 센서로부터 데이터의 수집과 분석이 중요하게 되었다. 센서로부터 데이터를 획득하기 위해서는 일정구간의 유선화는 불가피하나 유선화 구간을 최소화하고 건물에 따라서는 센서간의 통신을 무선으로 함을 목표로 하고 있다. 이러한 케이블링에 따른 비용부담과 건물의 손상 등을 방지하기 위해서는 무선화가 가능한 구역의 선정 및 건물 구조에 따른 신호전달 특성을 객관적으로 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 건물 내 신호전달 특성을 측정하기 위한 시스템의 설계를 다루고 시뮬레이션을 통해 시스템의 동작을 확인하며, 동작이 검증된 시스템을 적용하여 건물 내의 신호전달특성을 측정하고 측정된 데이터를 기반으로 그 특성을 분석한다.
도시 지역의 환경은 빠르게 변화하고 있기 때문에 그 변화를 신속하게 탐지하여 수치지도 데이터베이스에 반영하는 것이 필요하다. 이에 LiDAR 자료를 사용하여 도시지역 건물의 변화를 탐지하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료와 기존 수치지도를 이용하여 객체 기반으로 건물변화를 탐지하고 그 유형을 분류하고자 하였다. 점 기반으로 건물의 외곽선을 추출하고 수치지도 건물 레이어와 중첩하여 중첩비교와 형상비교를 통해 변화유형을 분류하였다. 중첩비교시 객체별 적응적 임계치를 산정하여 적용함으로써 변화탐지의 객관성과 정확도를 높이고자 하였다. 실험결과, 제안한 방법으로 도시지역 건물의 변화를 탐지하고 분류하는 것이 기존 방법에 비해 높은 분류 정확도를 보임을 확인하였다.
건물의 사양으로부터 시뮬레이션에 의해 열성능을 추출하는 기법과 실측 데이타로 부터 연역적인 방법에 의해 열성능을 추출하는 기법을 연합시켜 단기간의 측정에 의해 건물의 열성능을 간단하고 정확하게 결정할 수 있는 기법을 Test cell에 적용하였다. 실험과정 및 자료분석은 PSTAR 기법에 따라 수행했다. 각 측정기간은 3일간으로 비거주 상태에서 측정했으며, 실내온도, 외기온, 일사량, 공급열량, 풍속, 상대습도등의 자료를 측정하여 건물의 사양에 의한 시뮬레이션 모델의 재표준화에 사용했다. 아래의 3개 주요계수들이 본 분석에 의해 얻어졌다. 1) 건물 열손실계수 : BLC(표면전도율+침기에 의한 전도율); 2) 유효 건물열용량; 3) 유효 태양열 획득량. 그리고 재표준화된 식으로부터 예측된 값과 건물의 사양으로 시뮬레이션에 의해 예측된 값과 측정된 값과의 비교를 통해 재표준화된 식이 실제건물의 열성능을 잘 묘사함을 알 수 있었다. 장기간의 외삽으로 기후 자료를 이용하여 표준 쾌적도를 유지하기 위해 필요한 에너지를 계산했다.
고층 건물의 정확한 거동을 구하기 위한 구조 해석은 컴퓨터 적용의 중요한 분야로 취급되어 왔다. 본 논문에서는 건축구조물에 대한 3차원적인 해석방법을 연구하였다. 이 해석 방법은 건물을 각각의 독립된 프레임의 조합체로 보고 해석하므로 매우 효율적이며, 건물의 3차원적인 거동에 관한 고려는 건물이나 하중이 대칭이 아닐 때는 특히 중요하다. 그리고 matrix condensation 기법을 이용함으로써 컴퓨터의 용량과 해석 시간이 상당히 절약되므로 매우 경제적이다. 본 논문의 건물 구조해석 컴퓨터 프로그램 PFS의 정확성과 효율성을 증명하기 위해 여러가지 예제들에 대해서 SAPIV 에 의한 해석 결과와 비교하였다. 그러므로, 본 논문에서 제안한 해석방법은 고층 건물의 구조 설계에서 매우 효율적이라 할 수 있다.
현재 국내에서는 벽과 슬래브으로만 이루어진 벽식 구조형식의 아파트 건물이 많이 사용되고 있다. 아파트 건물의 전단벽에는 기능적인 필요에 의하여 한 개 혹은 여러 개의 개구부가 존재할 수 있다. 이러한 개구부가 있는 전단벽의 해석에 대해서 기존에 많은 연구가 수행되어 왔으나, 적용하는데 많은 해석시간과 컴퓨터 메모리가 필요하는 등 여러 가지 제한점 때문에 실제 해석 및 설계에는 별로 적용되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 연구의 제한점들을 개선하여 개구부 크기, 위치 및 개수에 관계없이 적용할 수 있는 해석 방법을 제안하였다. 개구부가 있는 전단벽을 정확하게 해석하기 위해서는 전단벽을 평면응력요소로 세분화하여 모형화하는 것이 필요하다. 그러나 아파트 건물 전체를 평면응력요소로 세분하여 모형화하는 것은 상당한 해석시간과 컴퓨터 메모리가 소요되므로 실무에 적용하기에는 어려운 점이 많다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하고자 슈퍼요소와 행렬응축기법, 그리고 가상보를 사용한 해석기법을 제안하였다. 제안된 해석기법의 효용성을 검증하기 위하여 다양한 크기와 위치의 개구부가 있는 예제구조물을 선택하여 정적 및 동적해석을 수행하였다. 예제해석 결과 제안된 해석기법은 소요되는 해석시간과 컴퓨터 메모리를 대폭 줄이면서도 세분모델과 비슷한 정확성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
높은 축력비가 적용된 무피복 CFT기둥은 보통 중저층 건물에서 2시간 이하의 내화성능을 확보하는데 적용 가능하나, 고층건물에서 요구되는 3시간의 내화성능을 만족시키지는 못한다. 따라서 고층건물에 무피복 CFT기둥을 적용하기 위해서는 추가적인 내화성능 향상방안이 제시되어야 한다. 이에 본 연구에서는 무피복 CFT기둥의 내화성능 향상방안으로써 Double CFT기둥을 설정하였다. 본 연구에서는 실대크기의 무피복 CFT기둥과 Double CFT기둥에 대한 재하가열실험을 수행하였다. 이를 통해, Double CFT기둥의 적용에 따른 내화성능 향상 효과 및 강관의 단면형상 변화에 따른 영향을 비교 평가해 보고자 한다.
국토를 효율적으로 관리하고 도시문제를 과학적으로 해결하기 위해 최근 스마트시티, 디지털트윈 등 3차원 공간정보 관련 기술이 급격하게 발전하고 있다. 이러한 3차원 공간정보 구축은 주로 영상정보를 이용하여 객체를 3차원 입체화하고 실감형 영상인 텍스처링 영상을 추출하여 객체벽면에 영상을 부여하는 방식으로 수행된다. 하지만 객체 주변의 다양한 요인으로 인해 텍스처링 영상에서는 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이에 본 연구에서는 최근 기술인 딥러닝 기술 중에서 ResNet 알고리즘을 이용하여 건물 폐색을 유발하는 가로수에 대한 데이터셋을 만들고 이에 대한 해결방안을 제시하고자 한다. 연구결과 ResNet 알고리즘의 공간정보 적용 가능성을 판단하고 이를 적용한 레이블링 생성 SW 개발하여 실제 가로수를 대상으로 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 텍스처링 영상에 적용하여 정확도와 재현율로 검출능력을 분석하였다. 분석결과를 위해 딥러닝 분야에서 많이 사용되고 있는 정밀도와 재현율을 이용한 F값을 적용하였으며 가로수 단일 객체가 포함된 건물의 측면부 영상과 경사 영상에 대해서는 높은 F값을 도출하여 우수한 성과를 확인하였으나, 같은 해상도를 가진 건물 전면부 영상에서는 그림자 등의 요인으로 F값이 낮음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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