도시지역 비점오염원관리, 물순환 회복, 침투 및 증발산량 증가, 열섬현상 저감을 위한 주요한 방안으로 저영향개발(low impact development, LID)과 그린인프라 기법의 적용되고 있다. LID 시설은 소규모 분산형 시설로써 넓은 지역에 많고 다양한 시설들이 적용되어 시설의 개수가 많으며, 수질 및 토양 내 기성제품에 대한 센서들의 가격은 고가로 형성되어 있어 기기의 경제성 및 유지관리 등 적용하는데 제한적이다. 따라서 과거 모니터링 자료를 기반으로 오염물질들과의 상관성 분석을 통하여 계측이 어려운 항목들을 계측가능한 항목들로부터 예측 가능하며, 선정된 항목들에 대한 비용효율적인 센서를 개발하여 실시간 LID 모니터링이 가능한 비용효율적 모니터링을 개발하였다. 공주대학교 천안캠퍼스의 LID 시설들은 2013년에 조성되어 현재까지 시설이 운영되고 있으며, 5년이상의 과거 강우시 모니터링 자료들을 이용하여 오염물질 상관성 분석을 수행가능 하기에 대상지로 선정하였다. 오염물질 상관성 분석은 2013년부터 2017년도에 침투도랑에서 수행된 강우시 모니터링 자료를 활용하여 각 오염물질들의 상관성을 분석을 수행하였다. 침투도랑 내 유입되는 평균 유입수는 TSS 286.1±318.3 mg/L, BOD 22.6±39.5 mg/L, TN 8.96±5.85 mg/L, TP 1.01±1.11 mg/L로 나타났다. 겨울철에 비해 여름철에서의 오염물질의 유입농도가 높은 것으로 분석되었다. 이는 여름철 고온건조로 인한 노면 내 차량의 주행으로 인한 중금속, 폐타이어 등과 장마철 강우 시 유출된 토사로 인하여 유입수의 농도가 높은 것으로 분석되었다. 오염물질 부하량은 TSS와 COD 0.66으로 유의성이 높은 것으로 나왔으며, COD와 TSS, TP, TN 등 유의성이 높은 것으로 분석되었다. Arduino와 Raspberry PI를 활용하여 저비용 센서와 LTE 모뎀통신과 데이터 베이스 연결하여 개발된 프로그램을 통해서 무선으로 LID 시설에 대한 모니터링을 침투화분2와 식생체류지에 조성하였다. 전력공급이 어려운 식생체류지의 경우 태양열(Solar system) 시스템과 보조 전력 배터리를 조성하여 장마철이나 장기적인 악천후로 인한 전력을 생산하지 못할 경우 보조전력배터리에서 전력을 제공하여 지속적인 모니터링이 이루어지도록 설계하였다. 토양함수량, 토양온도와 Conductivity 등 3종류의 센서를 적용하였으며, 프로그램은 현재 2단계를 통한 2차수정을 통하여 프로그램을 구축하였다. 오차, 오작동, 계측값에 대한 검·보정 작업이 필요하다. 또한 대기자료의 구축을 통해 보다 토양과 LID 시설에 대한 영향분석이 필요한 것으로 사료된다.
스마트 건설 기술의 도입으로 공장에서 일괄 대량생산이 가능한 프리팹 부재에 대한 관심이 높아졌다. 프리팹 프리스트레스 콘크리트 거더는 가설시 프리팹 바닥판과의 정합성을 위해 제작부터 가설 전 단계까지 거더의 형상관리가 중요하다. 이 연구에서는 프리팹 거더의 상연 및 하연에 병치된 변형률 측정치를 이용한 캠버 재구성 기법을 제시한다. 특히, 긴장력 도입 이후 가설 전까지 콘크리트의 시간 의존적 거동이 고려된 변형률 데이터에 대해 캠버 재구성 기법을 적용한다. 몬테카를로 수치 모사를 통해 제한된 센서의 개수, 계측 오차 그리고 비선형적 시간 의존적 거동들에 대해 재구성된 캠버의 통계적 정확도를 분석하고 타당성을 검증한다.
일반적으로 생활용수 및 공업용수의 경우 대부분 주수원으로 댐 및 저수지 등을 통해 용수공급이 이루어지며, 일부 지역에서는 하천에서 직접 취수가 이루어지고 있다. 그러나 하천을 수원으로 사용하고 있는 대부분의 지점에서는 계측이 이루어지고 있지 않아 정확한 양을 파악하기 어려운 실정이다. 이러한 현상이 지속 될 경우, 하천 관리를 위한 정확한 가용수량 파악을 통한 수자원 계획 수립 및 수문학적 가뭄정보 생산시 어려움이 수반된다. 수문학적 가뭄 정보를 보다 정확하게 제공하기 위해서는 유역 내 물순환체계 구축, 수문기상 빅데이터 활용, 정확한 유역유출모델링 등 다양한 요소들이 통합적으로 연계되는 것이 무엇보다도 중요하다. 더불어 유역 내 전반적인 물수급 체계를 조사 및 분석하고, 이를 기반으로 모델을 구축하는 것이 선결되어야 할 것으로 판단된다. 이러한 점에서 본 연구에서는 실적기반 가뭄 모니터링을 위한 시공간적으로 상세화 된 물순환 모형을 개발하는데 목적이 있으며, 이를 통해 준실시간으로 하천을 중심으로 가뭄 모니터링이 필요한 지점에 유량을 제공할 수 있는 체계를 개발하고자 한다. 즉, 가뭄에 대해 선제적으로 대응하기 위해서 모니터링 현황, 분석 및 전망 그리고 가뭄 발생지역을 보다 신뢰성 있게 판단하기 위한 가뭄정보 기술정보 제공이 가능한 모형이라 할 수 있다. 이를 통해 궁극적으로 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용수자원량을 보다 정확하게 판단하여, 다양한 수자원 계획 수립시 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권1호
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pp.1-13
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2020
This study aims to measure the efficiency and productivity change of 30 domestic construction companies from 2010 to 2018 using data envelopment analysis(DEA) and Malmquist productivity index (MI). In particular, we used the number of employees, capital stock, and non-current assets as input variables, and sales and net income as ouput variables for the analysis. The dataset used for the analysis of efficiency and productivity changes is the employee profile and financial statements for the companies from 2010 to 2018. We found that the MI of the 30 companies is greater than one since 2013. This is because many years of TEC (Technical Efficiency Change) is greater than 1, which means that the productivity index increases as the TEC increases. In addition, the MI value was less than 1, which lowered the productivity of construction firms in 2018. The results of the study may help decision makers to find effective future management plans by analyzing the internal and external factors.
이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.
전 세계적으로 기후변화, 인구증가, 도시화에 따른 물, 에너지, 식량 등 필수 자원의 수요량 증가로 인한 수급 불균형으로 글로벌 자원안보 위기가 대두되고 있다. 특히, 국내의 경우 경제성장로 인한 중산층 증가와 도시 인구 팽창에 따른 물, 에너지, 식량 등 필수 자원에 대한 수요 증가로 인해 유한한 자원에 대한 대응책이 시급한 실정이다. 또한 국내 자원의 대외 의존성이 높아 국제 자원 시장에 크게 영향을 받기 때문에 물-에너지-식량의 연계를 통한 자립적 자원확보가 필요하다. 국내에서도 수자원 자체만의 기존 기술 한계를 극복하기 위한 물-에너지, 물-식량 연계신기술 개발과 지속가능한 활용방안이 필요한 실정으로 현재 미국, 일본, 유럽 등 주요 선진국을 중심으로 물관리와 연계한 에너지의 효율화 및 수자원이 갖는 에너지의 회수와 적극적 활용이 추진되고 있다. 이를 반영하여, 국내의 경우 독립적으로 구분되는 이수, 치수, 물순환 건전화 등 주요 물관리 이슈에 대하여 에너지, 식량 분야를 연계한 통합적이고 효율적인 지속가능 방안제시가 필요하다. 이를 위해 자원안보의 선제적 대응을 위한 구체적이고 실질적인 물-에너지-식량의 연계 기술이 필요하며, 국내 실정에 적합한 기술의 도입이 필요하다. 즉 (1) WEF 데이터공유 및 범정부적 의사결정을 위한 다부처 협업체계 구축을 위한 Bigdata기반 부처간 데이터베이스 구축 및 공유 (2) 기후변화 적응 자원연계 솔루션 개발 및 넥서스 영향평가 툴 개발을 위한 자원 효율성 증대를 위한 연계 기술 고도화 (3) 국내(미래넥서스시티 versus 지자체자립형넥서스마을), 해외 on-demand형의 미래자원관리 패키지기술 실증을 위한 국내외 Testbed구축 및 운영 (4) 기술의 실현을 위한 제도, 정책의 개선 및 국민 공감대 형성을 위한 WEF 넥서스 거버넌스 수립 및 개선으로 구분할 수 있다. 이를 통해, 물-에너지-식량 분야 상호 연계를 통한 분야별 "생산-가공-유통처리" 효율 30% 개선, 20C SOC 시설산업기반에서 21C 사회 인프라 국민 서비스 산업으로 전환을 통한 국가 신산업기반 구축, 4차 산업혁명의 Data Technology 분야에서 세계 최초의 공공기반 WEF 연계 패키지 기술 개발 들이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 세계은행 오픈데이터베이스에 수록된 베트남 설계부문 사업 1,466건에 대한 4,715건의 입 낙찰 데이터를 수집하고 이를 토대로 국가별 경쟁력을 비교 분석하여, 국내 엔지니어링 기업의 성과를 파악하고 향후 진출 전략을 제시하고자 하였다. 분석 결과 국내 기업은 낙찰성공률이 30.23%로 선진국 수준으로 높았으며 이는 기술경쟁력을 높이 평가해준 것에 기인한 것으로 드러났다. 반면, 가격경쟁력은 중국 및 인도와 같은 개발도상국에게 뒤쳐진 것으로 나타났다. 'Skitmore' 기법을 활용하여 입찰 경쟁력을 평가한 결과, 국내 기업은 중규모 사업에서 우위를 점하고 있으며, 선진국과 개발도상국 사이에 위치하여, 전형적인 '샌드위치 현상'을 보였다. 이를 종합해봤을 때, 1) 서비스형태 중 기본 및 상세 설계 분야로의 확대가 필요하며, 2) 가격경쟁력을 높이기 위해 현지기업과 제휴 확대 및 IT기술을 통한 생산성 증대, 그리고 3) 선진국형 경쟁력 모델을 지향할 필요가 있다.
철근 공사에는 원청 건설사, 골조 전문건설사, 배근시공도 작성자, 철근 가공장, 감독/감리사, 구조설계자 등 다수의 업무 주체가 참여하고 있으나 이들간의 합리적인 협업이 이루어질 수 있는 업무 프로세스가 구축되어 있지 않아 비효율을 초래할 가능성이 높다. 특히 철근공사는 RC골조 품질에 결정적 영향을 주는 업무이지만 참여 주체간 원활한 협업 부재로 인하여 골조의 품질 저하, 생산성 감소, 공기 지연 등 많은 문제를 야기하고 있다. 그러므로 RC골조공사는 혁신이 매우 시급한 분야라 하겠다. 최근 BIM은 건설산업의 기술 환경 패러다임을 전환시키는 기술로 인식되고 확산되고 있다. 그런데 3차원 모델 상에서 방대한 양의 철근상세정보를 모델링하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요되고, 모델링 후에도 데이터량의 방대함으로 인하여 프로그램 성능이 원활하게 발현되지 않기에 BIM 기술의 확산에도 불구하고 배근 설계와 시공과 관련하여 BIM 기술이 활용되고 있지 않은 상황이다. 본 기술은 3차원 BIM 환경 하에서 골조상세정보 모델링과 배근상세설계, 정밀물량산출 및 공사관리까지를 지원하는 Rebar HUB를 개발하여 RC 골조 설계 및 공사 프로세스를 합리화할 수 있는 실용적 기술 개발을 목표로 하였다.
세계적으로 환경오염문제가 대두되면서 국내에서도 정부와 민간차원에서 친환경건축을 위한 노력이 활발히 진행 중이다. 하지만 건축물의 친환경 성능 및 친환경 관련 법규 및 기준 등에 대한 평가환경은 2차원기반의 수작업을 통한 평가로 진행되기 때문에 시간, 비용, 노동력 등이 많이 소요되며 평가의 정확성 및 효율성을 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 개방형BIM기반으로 친환경건축 관련 인허가 업무의 개선을 목적으로 친환경건축 관련 인허가 조건 중 에너지성능지표 평가항목과 IFC포맷의 데이터와 연계를 통한 평가방안 모색하고 발생하는 문제점에 대한 대안을 제시하며 이를 반영한 평가프로그램의 활용으로 평가 프로세스를 제시함으로써 개방형BIM기반으로 에너지성능지표의 평가를 자동화하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시된 방안을 친환경건축 관련 인허가 업무에 적용함으로써 업무절차의 간소화와 자동화를 통한 시간, 비용, 노동력의 절감을 기대할 수 있으며 설계변경 시 요구되는 절차가 단순화되어 업무의 생산성과 효율성이 향상되며 검토과정과 결과 값의 투명성과 검토의 정확성과 신뢰도를 확보 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 '전국GIS건물통합정보표준데이터'의 건축물 공간정보 자료를 활용하여 고양시 지역단위의 화재발생 위험도를 산출하고 화재발생 확률에 따른 산업별 경제적 피해를 분석하였다. 분석의 편의상 공간적 범위는 경기도 고양시로 제한하였고, 지역 단위별로 동일한 화재위험 감소율을 적용하였다. 먼저, 지역별 화재 위험도를 평가하기 위해 건축물 공간정보 자료를 이용하여, DB 구축, 지표 설정, 공간 분석의 과정을 거쳐 표준화된 화재 발생 가능성을 도출하였다. 다음으로 한국은행 산업 연관표 대분류 30개 산업구분과 고양시 사업체조사 20개 산업구분과 매칭하여 고양시 산업연관표를 생성하였다. 최종적으로 화재 위험에 따른 고양시의 산업별 경제적 피해 산출은 고양시 산업연관표와 화재발생 가능성을 결합하여 산출하였다. 화재로 인한 6개월 생산 불가와 영업 손실이라는 기본 시나리오를 설정하여 공급모형을 기반으로 분석하였다. 분석결과, 일산동구, 일산서구, 덕양구의 순으로 경제적 피해가 큰 것으로 나타났고, 산업별로는 '전기, 가스, 증기 및 수도사업'이 가장 큰 손실이 발생하는 것으로 나타났다. 공간과 산업적인 측면에서 일산서구의 '전기, 가스, 증기 및 수도사업' 손실이 전체의 약 60% 비중을 차지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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