최근 시설물의 관리를 위한 유지관리는 기존 시설물의 안전진단 등을 통한 구조물의 안정성 위주의 관리에서 시설물의 성능을 평가하여 관리하는 자산관리 개념으로 추세가 바뀌어 가고 있다. 시설물의 자산관리를 위해서는 시설물의 유지관리 및 서비스수준을 평가하고 이를 관리하기 위한 정보 분류가 효율적으로 이루어 져야 한다. 발전 시설물의 경우 복합구조물로 매우 복잡한 형식으로 구성되어 있다. 따라서 본 연구에서 국내 통합 건설분류체계 형식을 반영하여 발전 시설물을 시설, 공간, 부위, 요소로 구분하고 보일러 건물을 사례로 하여 분류를 실시하였다. 본 분류체계는 시설물의 환경조건 등을 반영한 열화조건을 반영하기 위해서 기존의 분류체계에서는 볼 수 없는 방향, 내부, 외부 등을 추가하여 분류하였다. 이는 발전구조물의 특성상 해안가에 위치하고 비례 염분 및 습도 등의 환경조건에 따라 열화속도를 반영하여 체계적이고 효율적인 유지관리를 할 수 있도록 한 것이다. 본 연구에서 개발된 분류체계는 발전시설물의 자산관리를 위한 전산시스템개발에 기초적인 자료로 활용되게 될 것이다.
본 연구의 목적은 도시 재생사업의 일환인 전통시장의 활성화를 중심으로 전통시장 활성화 사업 중 문화 관광형 사업에서 지역적으로 노후화와 본래 전통시장의 기능을 잃어버린 제천중앙시장의 정체성확립을 위해 시장고유의 자원을 통한 스토리개발을 통하여 특색과 차별화된 요소를 적용한 문화관광형 시장으로 고도화가 그 목적이다. 이를 위해 제천지역의 기초조사 및 분석과 제천중앙시장의 현황조사를 통하여 문제점을 진단하고, 지역상인 및 방문객의 설문을 통하여 키워드를 분석하였다. 제천중앙시장의 활성화방안을 각 층 및 공간별 도출하여 제천 중앙시장만의 디자인스토리를 개발 및 적용하여 제천중앙시장의 전통시장이 가지고 있는 지역적, 문화적인 요소를 통한 지역의 본연의 전통시장의 모습을 되찾고, 향후 지역의 랜드마크가 될 수 있는 공간적인 장소성과 문화의 중심지가 될 수 있도록 한다. 이를 위하여 디자인된 스토리텔링은 제천중앙시장의 C.I. 및 건물외관 뿐만 아니라 각 층별 공간계획에도 적용, 연계되어야 하며, 제천중앙시장의 아이덴티티를 다시 확립할 수 있도록 한다.
국내 외 건설공사에서 건물의 전 생애주기 동안에 발생되는 정보의 관리 및 통합이 가능한 BIM 적용이 활발해지고 있다. BIM을 시공단계에 활용할 경우 공기단축, 재시공 감소, 협업능력 향상 등의 효과가 있다. 그러나 국내 BIM 지침서 정의수준 부족, 설계 기준의 미비 때문에 시공단계에 BIM을 적용하는데 한계가 있다. 특히, 설계 단계에 비해 시공단계에서는 MEP 분야는 그 중요성이 훨씬 커진다. 따라서 본 연구는 시공단계의 MEP 분야에서 BIM활용도를 높이기 위하여, 시공 BIM MEP 모델 요구조건 체크리스트를 개발하였다. 체크리스트 개발을 위하여 국내 외 BIM 지침서 및 시공 BIM이 적용된 민간 공공 공사의 사례를 분석하였다. 지침서 및 사례를 토대로 작성객체 31개, 속성기준 31개, 총 62개의 시공 BIM 모델 요구조건을 도출하였다. 도출한 62개의 요구조건을 활용목적과 필요사항으로 구분하여 시공 BIM MEP모델 요구조건 체크리스트를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 체크리스트를 실무에서 활용한다면 시공단계 MEP BIM 모델의 활용도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한 학문적인 측면에서 시공단계 BIM 모델의 표준화된 지침서 개발에 활용될 기초연구로서 의미가 있다.
본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.
본 연구는 전통주거공간 속에 반영된 환경친화적인 계획기법과 원칙을 파악하여 그 원리를 재정립하고자 수행되었다. 이를 위해서 대표적 전통 주거공간인 경상북도 경주시 양동마을의 관가정을 대상으로, 문헌연구와 현장연구를 통해 주거공간에 표출되거나 내재된 환경친화성 원리 및 기법을 입지선정 및 공간구성, 자연에너지 활용, 자연재료 활용 등으로 구분하여 파악하고자 하였다. 본 연구를 통해 얻는 결과는 입지적 측면에서 남동향을 취하여 일사 및 일조의 환경조절측면을 고려하고 있었으며, 지형의 변형을 최소화하는 건물축조기법으로 조성한 것을 알 수 있었다. 환경보전적 측면에서는 대문간-안마당-안대청으로 바람의 통풍이 가능하도록 구조적으로 배치하였으며, 공간구성적 측면에서는 경관의 조망을 중시하여 담장의 조절을 통해 외부 경관을 끌어들이는 수법을 활용한 것을 알 수 있었다. 전통공간에 있어서 환경친화적 기법 및 조절원리는 오랜 기간 동안 경험에 의해 발전되었으며, 지역기후와 지역환경에 적합한 많은 전통적인 기법들로 개발되었다. 이러한 기법들을 추출하여 기술적으로 발전시키는 것은 지구환경과 에너지 문제를 해결하고 보다 쾌적한 인간의 생활환경을 창출하는데 중요한 의미를 지니고 있다 하겠다.
본 연구는 전통주거공간 속에서 환경친화적인 설계기법과 원칙을 파악하여 그 원리를 재정립하고자 수행되었다. 이를 위해서 문헌연구를 통해 전통주거공간에 반영된 환경친화성을 자원보전적 측면, 입지적 측면, 공간구성적 측면으로 구분하고, 사례지를 선정하여 현대적 적용방안을 모색하였다. 사례지는 조선시대에 조영된 상류주택 중 비교적 원형이 잘 보존되고 있으며, 양호한 건축년도가 명확한 주택인 독락당을 선정하였다. 입지적 측면에서는 지형의 변경을 최소화하는 건물축조기법을 하고 있었으며, 환경보전적 측면에서는 열환경조절을 위해 실내 온도를 조절한 기법을 볼 수 있었다. 물질순환 측면에서는 자연재료의 재활용을 하고 있었으며, 수순환기법 및 조절을 통해 물을 적극적으로 활용하였다. 또한, 경관조망을 중요시 하여 내부에서 외부로 바라보는 경관의 다양한 조절을 통하여 내부공간을 외부로 확장시키고 끌어들이는 기법을 활용하였다. 현대적 공간에서의 전통성 추구는 단순히 단절된 전통의 복원이나 회복에 있기 보다는 전통 공간 속에 내재하는 구성원리 등을 추출하여 현대의 사회적, 문화적 환경공간에 대한 이해의 바탕위에서 수용 가능하다. 전통주거공간에 있어서 환경친화적 설계기법은 오랜 시간동안 경험에 의해 발전된 것으로 이의 현대적 적용은 지구환경과 에너지 문제를 해결하고 쾌적한 인간의 생활환경을 창출해 낸다는 점에서 중요한 의미를 내포하고 있다.
반추가축의 반추위내 미생물단백질은 단백질의 공급원중 일부이며 글루타메이트 생산을 위한 공급원이기도 하다. 글루탐산은 신체의 대사반응, 근육 및 기타 세포구성에 필요한 단백질 합성물질로 이용되며 면역기능항진에도 매우 필수적으로 이용된다. 또한 계면활성제, 완충제, 킬레이트제제, 향미 증강제, 배양배지 및 농업 분야에서 성장촉진제로 이용된다. 글루탐산은 감마-아미노부티르산(GABA)생산을 위한 기질로서 본 연구는 글루탐산의 기능과 글루탐산 탈 탄산효소 유전자를 포함하는 미생물에 대한 정보를 제공하는데 있다. GABA는 체온 조절, 건물섭취량, 유생산량 및 유성분을 개선시키는 것으로 알려져 있다. 대부분의 글루탐산과 GABA 생성 미생물은 대부분 Lactococcus, Lactobacillus, Enterococcus 및 Streptococcus 종과 같은 젖산생성 미생물로 이루어져 있다. 반추위내 대사기전을 보면 GABA 합성을 통해 succinate 생산과정을 거치고, succinate는 탈수소효소반응을 통해 프로피온산과 기타 대사산물을 생산할 수 있다. 또한 Clostridium tetanomorphum과 혐기성 Micrococci는 글루타메이트 발효과정에서 아세트산과 낙산을 생성한다. 프로피온산과 기타 대사산물은 간에서의 혈당으로 전변되어 반추가축의 유선세포에서 유당 및 체중증가를 위한 에너지를 제공한다. 이를 통해 반추가축의 건강상태 개선 및 성장촉진을 위한 중요한 미생물로 이용가능하다.
한국은 2030년까지 배출 전망치 대비 37 %를 감축하겠다는 목표를 제시하였다. 이에 국토교통부는 2020년까지 건물 부문에서 배출되는 온실 가스를 배출전망치 대비 26.9 % 감축을 선언하고, 녹색 건축물 기본계획수립과 녹색건축인증제도를 마련하는 등 건축물의 환경성을 확보하기 위한 제도를 정착시켜가고 있다. 녹색건축인증을 받기 위해서 공사 관계자들은 컨설팅 업체를 통해 녹색건축인증을 받는 경우가 많으며, 그 과정에서 자료공유와 업무연계가 원활히 이루어지지 않아 경제성 확보와 필요한 인증점수의 확보에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 재료 및 자원에 관한 평가점수의 획득과 경제성을 함께 고려한 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 실제 컨설팅 자료를 분석하여 재료 선정 및 대안 비교과정을 자동화하고, 대안의 최적화에 유전자 알고리즘의 개념을 적용하여 자재 정보를 입력하면 요구점수를 최소한의 비용으로 충족할 수 있는 자재 대안을 선정하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 활용하여 실제 자료에 적용해 본 결과 기존 방법론 대비 약 79.3 %의 공사비가 절감되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 경제적 자재선정 모델은 녹색건축인증을 받고자 하는 건축주에게 공사비 절감이라는 혜택을 안겨줄 뿐 아니라 인증점수를 확보하기 위한 설계자에게는 설계시간 절감에 기여 할 것으로 기대된다.
1. 토양 센싱을 통한 환경정보의 습득과 일정 토양수분 이하가 되면 자동으로 물 공급이 이루어지도록 하는 자동수분제어 그리고 원격지에서 PC나 휴대폰을 통하여 시스템 운영을 확인할 수 있는 원격 자동 정밀 수분제어솔루션을 구성하여 운영한 결과 시스템이 안정적으로 운영되고 있음이 확인되었다. 2. 이 시스템을 적용하여 토양수분을 관리하면 케나프 발아율이 100%p 향상되었다. 간척지 노출 후 무경작 상태의 간척지 토양을 대상으로 비료 투입 없이 간척지 주변 하천수를 이용하여 정밀 수분제어솔루션을 운영하면 케나프 4,748 kg/10a 수확이 가능하여 토양수분 관리를 하지 않은 무처리에 비해서 수량이 106% 증가하였다. 3. 조건을 동일하게 하고 공급수를 하천수가 아닌 축분액비로 할 경우 케나프 생장에 필요한 비효 성분의 공급이 원활히 이루어져 케나프 수량이 8,390 kg/10a까지 증가하였다. 4. 자동 토양수분 조절을 통해 토양 수분이 지속적이고 안정으로 관리되면 케나프 수확물의 품질이 높아져 건물률이 7% 높아졌으며 식물체의 경도도 11.5% 증가하였다. 5. 무비료, 유기물 무투입 상태에서 케나프 추정 요수량 800톤을 새만금 간척지주변 하천수를 이용하여 자동조절수분시스템으로 공급할 경우 케나프 예측 수량은 5,039 kg/10a이었다.
본 연구는 2016년 발생한 9.12 경주지진을 중심으로 경주시 건축물의 지진 취약성을 평가하고 지도를 제작하는데 목적이 있다. 지진 취약성을 평가하기위해 지질공학, 물리, 구조적 요인과 관련된 11개의 영향인자를 선정하였으며, 이는 독립변수로 적용되었다. 종속변수로는 9.12 경주지진 당시 실제 피해 입은 건축물의 위치자료가 사용되었다. 평가 모델은 기계학습 방법의 RF와 SVM을 기반으로 구축하였으며, 훈련 및 검증 데이터셋은 70:30 비율로 무작위 선별되었다. 정확도 검증은 ROC 곡선을 사용하여 최적 모델을 선별하였으며, 각 모델의 정확도는 RF(1.000), SVM(0.998), 예측 정확도는 RF(0.947), SVM(0.926) 로 나타났다. RF 모델을 기반으로 경주시 전체 건축물의 예측 값을 도출하였으며, 이를 등급화 하여 지진 취약성 지도를 작성하였다. 행정동별 건물 등급 분포를 살펴본 결과, 황남동, 월성동, 선도동, 내남면이 취약성이 높은 지역으로, 양북면, 강동면, 양남면, 감포읍이 상대적으로 안전한 지역으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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