• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.751-760
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• 2021

우리나라의 교량은 대부분이 건설된 지 20년 이상이 지나 현재 노후화로 인하여 많은 문제점이 제기되고 있으며, 교량의 안전점검은 대부분 전문 인력의 주관적인 평가로 이루어지고 있다. 최근 교량 안전점검의 데이터의 체계적인 관리를 위해 BIM 등을 활용한 데이터 기반의 유지관리 기술들이 개발되고 있지만, BIM과 구조물의 유지관리 데이터를 연동을 위해서 영상정보를 직접 라벨링하는 수작업을 필요로한다. 따라서 본 논문에서는 이미지 기반의 자동 교량 구성요소 분류 네트워크를 개발하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법은 두 개의 CNN 네트워크로 구성되었다. 첫 번째 네트워크에서 특정 교량 이미지에 대하여 교량의 형식을 자동으로 분류한 뒤, 두 번째 네트워크에서 교량의 형식별로 구성요소를 분류함으로써 정확도와 효율성을 향상시키고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템을 검증한 결과, 847개의 교량 이미지에 대해서 98.1 %의 정확도로 교량의 구성요소를 자동으로 분류 할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 교량의 구성요소 자동분류 기술은 향후 교량의 유지관리에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.281-290
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• 2022

우리나라는 안전점검을 의무적으로 시행하여야 하는 국가시설물이 증가하고 있으며, 또한 보다 안전한 안전점검 방법이 필요한 시점이다. 본 연구는 주로 육안조사에 의존하던 교량의 안전점검을 드론을 활용하여 수행함으로써 점검자의 안전을 확보하고 신속한 외관조사가 가능하게 함으로써 교량 안전점검 외관조사의 효율성을 높이고자 하였다. 연구를 위하여 인천의 영종대교를 테스트베드로 선정하고 와렌 트러스 부분, 현수교 메인 케이블, 주탑, 교각의 네 부분으로 나누어 드론 촬영을 실시하고 성과물을 제작하였으며 그 과정에서의 작업 내용들을 정리하고 분석하여 교량시설물에 대한 드론 안전점검시 다섯 단계의 표준절차를 정립할 수 있었다. 연구결과로 얻어진 표준절차의 단계별 내용은 1단계, 시설물 정보수집 및 분석, 2단계, 취약부 분석 및 비행계획, 3단계, 드론 촬영 및 데이터 처리, 4단계, 외관조사 상태평가, 5단계, 외관조사망도 및 DB 구축이다. 따라서 이 표준절차에 따라 교량을 포함한 토목시설물의 안전점검이 수행된다면 보다 체계적이고 효율적으로 안전점검을 수행해 나갈 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5A호
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• pp.557-564
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• 2009

최근, 테러 및 전쟁과 관련된 폭발사고가 빈번히 발생하고 있으며, 특히 도심지에서는 이러한 폭발사고로 인해 인명피해 뿐 아니라 주요 시설물에도 큰 손상이 가해져 제2차, 3차의 피해가 발생하게 된다. 폭발사고에 대하여 인명 및 시설물을 안전하게 보호하기 위해서는 기본적으로 구조물에 가해지는 폭발하중 효과에 대한 이해가 필요하다. 폭발하중은 매우 빠른 시간 내에 콘크리트 구조물에 큰 압력으로 작용하는 하중이므로 변형률 속도와 구조물의 국부적인 손상을 고려하여 동적응답을 평가해야 한다. 일반적으로, 콘크리트는 다른 건설재료에 비해 상대적으로 높은 폭발저항성을 가진 재료로 알려져 있다. 그러나 폭발실험이라는 특수한 실험조건으로 인하여 국내외적으로 실험에 관련된 정보 및 결과 공유가 상당히 제한적으로 이뤄지고 있는 실정이다. 그러므로 본 논문에서는 폭발에 의한 압력하중이 철근콘크리트 구조물에 미치는 영향과 방호성능을 평가하기 위하여 국방과학시험연구소 다락대 시험장에서 $1.0m{\times}1.0m{\times}150mm$의 철근콘크리트 슬래브 구조물을 제작하여 시편으로부터 높이 1.5 m에서 TNT 9 lbs와 TNT 35 lbs으로 예비시험을 수행하였으며, 동일한 이격거리(standoff)에서 ANFO 35 lbs으로 본 실험을 수행하였다. 이는 국내 최초 민간에서 수행되어진 실험으로써, 첫 번째 논문에서는 폭발실험을 하기 위한 기본적인 실험 구성 및 구조물의 거동을 측정하기 위한 계측장비 구성에 대하여 검토하여 계측 시스템의 구축 및 폭파시험 수행절차를 구축하고자 한다. 센서, 시그널 컨디셔너, DAQ시스템, 소프트웨어로 구축된 계측 시스템을 바탕으로 정립된 폭파시험 수행절차는 향후 국내의 방호설계 및 폭발하중을 받는 구조물의 효과적인 거동계측 등 관련 연구분야의 기초자료가 될 것이라고 판단되는 바이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.243-254
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• 2017

최근 들어 스마트생태환경보장에 대한 논의가 본격화되고 있다. 이는 2000년대 후반부터 본격적으로 스마트사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래에 따라 빅데이터를 활용한 유비쿼터스 행정공간정보화측면에서 요즘 들어 더욱 주목받고 있다. 또한 스마트사회에서의 유비쿼터스 스마트도시건설 측면에서 환경보전과 이에 따른 재난방재차원에서 한층 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 지진발생과 같은 재난상황 시 고리원전 사고와 이에 따른 연속적인 재난방재차원의 유비쿼터스 행정공간정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 빅데이터와 빅데이터 시스템 활용이 더욱 심화될 2030년 무렵에 우리나라의 도시재난방재정보화 수준이 지금보다 수준 높은 위상을 확립하기 위해서는 앞으로 스마트생태도시를 구현하는 차원에서 선진적인 빅데이터 행정공간정보화 ICT 재난방재시스템 마련이 중요하다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.15-27
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• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.601-610
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• 2018

건축공사는 제한된 공간에서 수직적으로 반복 작업이 진행되므로 공정관리에서 작업의 위치 정보에 대한 필요성이 크지 않다. 반면에 도로 및 철도시설과 같은 토목공사는 다량의 토공사, 장대교량, 장대터널 등으로 구성되며, 이러한 공종들은 수 십 KM에 이르는 선형축에 따라 수평적 공간에서 작업이 진행된다. 즉, 모든 공정들이 사업의 시점부터 종점까지 거리단위로 작업 현황이 관리되므로, 공정관리 도구에서도 작업 일정과 함께 해당 공정의 위치정보를 연동하여 표현하는 것이 사업관리의 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 이러한 선형축 기반의 시설물 공정관리에 특화된 선형공정표 구성방법론을 구성하여 기존의 대표적 공정표인 간트공정표와 비교하여 활용성을 분석한다. 또한 최근 시공단계의 대표적 BIM기술로 적용되고 있는 4D CAD시스템에 선형공정표의 연동 방법론을 제시하여 토목공사에 BIM활용성을 높이고자 하며, 제시된 방법론에 대해 통계학적 검증으로 실무 활용성을 분석한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.68-79
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• 2012

한국은 경제 부흥을 꾀하기 위해 1980년대 말부터 도로시설물 건설을 확대해 왔다. 그 결과, 2010년 이후부터는 시설물의 보수, 보강 수요가 급증할 것으로 예측된다. 따라서 제한된 예산을 가지고 사용자의 만족도를 높이면서 시설물의 관리 기술을 혁신하기 위해 자산관리정보시스템을 연구하고 있다. 본 연구는 터널시설물의 유지관리를 대상으로 서비스 수준을 평가하는 항목을 제시하는 내용으로서, 이를 위해 사용자와 관리자를 구분하여 평가항목의 중요도에 대해서 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과를 토대로 Satty가 제시한 AHP(Analytical Hierarchy Process) 기법을 사용하여 평가항목들의 상대적 중요도를 파악하였다. 사용자관점에서의 중요도는 안정성-이동성-접근성-편리성-관리 효율성-쾌적성-지역 활성화-환경성-정보성 순서로 파악되었다. 또한 관리자관점에서의 중요도는 안정성-이동성-접근성-환경성-지역 활성화-편리성-관리 효율성-정보성-쾌적성 순서로 파악되었다. 이는 도로가 갖는 가장 기본적인 기능인 이동성보다 터널시설물의 안전성에 대한 관심이 더 높다는 것을 의미한다. 따라서 터널시설물의 유지관리 투자계획을 수립할 때 안전성을 확보할 수 있도록 보다 많은 관심과 노력을 기울려야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.81-96
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• 2016

최근 인터넷의 보편화와 정보통신 기술의 발달로 인해 인터넷을 통한 정보검색이 일상화 됨에 따라 주식에 관한 정보 역시 검색엔진, 소셜네트워크서비스, 인터넷 커뮤니티 등을 통해 획득하는 경우가 잦아졌다. 특정 단어에 대한 키워드 검색량은 사용자의 관심도를 반영하기 때문에 다양한 연구에서 개별 기업에 대한 인터넷 검색량은 투자자의 관심도에 대한 척도로서의 사용가능성을 각광받았다. 특정 주식에 대한 투자자의 관심이 증가할 때 일시적으로 주가가 상승하였다가 회복하는 반전현상은 여러 연구를 통해 검증되어 왔지만 그 동안 투자자의 관심도는 주로 주식거래량, 광고 비용 등을 사용해 간접적으로 측정되었다. 본 연구에서는 국내 코스닥 시장에 상장된 기업에 대한 인터넷 검색량을 투자자의 관심의 척도로 사용하여 투자자의 관심에 근거한 주가변동성의 변화를 전체 시장 측면과 산업별 측면에서 관찰한다. 또한 투자자 관심이 야기한 가격압박에 의한 주가 반전현상의 존재를 코스닥 시장에서 검증하고 산업 간의 반전정도의 차이를 비교한다. 실증분석 결과 비정상적인 인터넷 검색량 증가는 주가변동성의 유의적인 증가를 가져왔고 이러한 현상은 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 특히 강하게 나타났다. 비정상적인 인터넷 검색량의 증가 이후 2주 간 주가변동성이 증가하였고 3~4주 후에는 오히려 변동성이 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 주가 반전현상 역시 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 보다 극단적으로 발생하는 것으로 나타난다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.555-567
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• 2023

현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.