• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.61-64
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• 2021

2016, 2017년 경주와 포항에서 발생한 규모 5.4 이상의 지진 당시 건물에 많은 피해가 속출함에 따라 지진 발생 시 건물 안전에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 이유로 지진 등의 재난 상황 시 건물의 위험도를 신속하게 판단할 수 있는 방법론이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 지진 등의 재난 상황 시 건물 안전에 위협이 될 수 있는 건물 기울기에 대한 위험도를 자이로 센서 데이터에 기반해 산출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는건물 기울어짐 데이터를 확보함에 어려움이 있어 모의 거동 환경을 구축하여 데이터를 수집 및 분석하였다. 제안된 시스템은 자이로 센서로부터 수집된 실시간 기울기 데이터를 Mean Filter를 통해 데이터 평탄화 및 선형화를 수행 후 머신러닝 기법중 하나인 선형 회귀 알고리즘을 적용해 건물 기울기를 추정한다. 이후 국토교통부에서 고시한 건물 기울기 위험도 산출표를 바탕으로 측정된 기울기의 위험도를 산출한다. 해당 시스템은 실제 지진 등의 재난 발생 시 실시간 건물 기울기 위험 판단을 통해 신속한 재난 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.51 no.2
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• pp.1-11
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• 2023

This study intended to develop a technique for quantitatively and 3-dimensionally predicting the potential failure zone and impulse that may occur when trees are fall down. The main outcomes of this study are as follows. First, this study established the potential failure zone and impulse calculation formula in order to quantitatively calculate the risks generated when trees are fallen down. When estimating the potential failure zone, the calculation was performed by magnifying the height of trees by 1.5 times, reflecting the likelihood of trees falling down and slipping. With regard to the slope of a tree, the range of 360° centered on the root collar was set in the case of trees that grow upright and the range of 180° from the inclined direction was set in the case of trees that grow inclined. The angular momentum was calculated by reflecting the rotational motion from the root collar when the trees fell down, and the impulse was calculated by converting it into the linear momentum. Second, the program to calculate a potential failure zone and impulse was developed using Rhino3D and Grasshopper. This study created the 3-dimensional models of the shapes for topography, buildings, and trees using the Rhino3D, thereby connecting them to Grasshopper to construct the spatial information. The algorithm was programmed using the calculation formula in the stage of risk calculation. This calculation considered the information on the trees' growth such as the height, inclination, and weight of trees and the surrounding environment including adjacent trees, damage targets, and analysis ranges. In the stage of risk inquiry, the calculation results were visualized into a three-dimensional model by summarizing them. For instance, the risk degrees were classified into various colors to efficiently determine the dangerous trees and dangerous areas.