1970년대 눈부신 경제발전을 이룬 한국은 고도의 경제성장을 통해 도시의 균형있는 발전을 이루게 되면서 경제선진국의 대열로 들어서게 되었다. 꾸준히 지속된 한국의 경제발전은 서울올림픽을 통해 정점을 이루었다. 이 결과 국민소득의 증가는 마이카 시대로 바뀌면서 도로 및 교량이 발달하게 되면서 외국 언론에서는 이를 "한강의 기적" 또는 "아시아의독일"이라 부르며 한국을 칭찬하였다. 그러나 1994년 10월 21일 아침에 일어난 성수대교 붕괴사고는 교각 10번과 교각 11번 사이의 현수경간 행거가 끊어지면서 경간의 48m가 붕괴되어 32명의 귀중한 생명을 빼앗음과 동시에 성장 한국의 이미지는 크게 훼손 되었다. 이에정부는 성수대교의 붕괴에 따라 기존 교량의 안전이 사회문제로 제기됨에 따라 1995년에 "시설물의 안전관리에 관한 특별법"을 제정하여 교량의 유지 및 안전관리에 일관되고 통일된 제도적 장치를 마련하였다. 이렇게 끔직한 사고가 발생한 성수대교의 붕괴원인은 트러스구조물의 철구조물 제작 및 용접과정에서 일어난 원천적인 부실시공과 준공 이후 설계하중을 초과한 과부하의 지속과 취약한 접합부위의 방치 등 관리 잘못이 복합적으로 작용해 일어난 것으로 밝혀지면서 우리사회의 부실관행에 경종을 울린 비극적인 사건이었으며 건설기술인에게는 반성의 계기로 교량 건설에 대한 새로운 신기술을 요구하게 되었다.
보상업무를 수행하는 정부 및 산하기관, 공사/공단, 보상전문기관 등에서 2000년대 중반부터 자체적으로 보상시스템을 개발하여 운영중에 있으나 보상시스템은 현재 진행중인 공사와 관련된 자료만 전자적으로 보관하고 있어 기 보상 완료된 자료는 여전히 수작업을 관리하고 있는 실정이다. 때문에 과거 보상자료와 관련된 민원을 응대하기 위해 서고에서 방대한 보상자료를 검색하기 위해 많은 시간을 소비하고 있을 뿐만 아니라, 보상자료 손 망실에 따른 민원인과의 소송에서 패하는 등 국고를 낭비하는 원인을 초래하기도 한다. 이에 과거보상자료의 손 망실에 따른 피해를 최소화하고 민원에 효율적으로 대응하기 위한 반드시 보관해야 할 주요 대장을 선별하고 이를 메타데이터와 결합하여 이미지를 조회할 수 있는 증빙서류뷰어(Viewer) 개발을 위해 주요대장정보를 발췌하여 데이터모델을 설계하고 이를 실증하기 위한 파일럿시스템을 개발하였다.
본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
1980년 영등포구에서 분리된 구로구는 종전 제조업 위주의 구로공단의 칙칙한 이미지로 각인되었다. 하지만 이제 구로는 첨단 벤처단지로 거듭나면서, 디지털 단지를 중심으로 우리나라의 첨단산업을 이끄는 메카로 부상하고 있다. 4대 권역별 균형개발이란 청사진이 완료되면서, 가리봉동 일대 균형발전 촉진지구는 디지털 단지의 배후 기능도시로, 신도림동 일대는 상업복합화를 통해 상권 중심지로, 개봉역 일대는 영등포 교정시설 이전과 주거.문화가 어우러진 복합단지 건설로 생활중심권으로, 서남권 시계지역(오류동, 수궁동 지역)은 수목원과 도시자연공원이 어우러진 전원형 신도시로 변신중이다. 이같은 변화의 주체이며 조력자인 구로구청을 찾아 구로구 소재 중소.벤처기업의 포괄적 마케팅 지원 사업과 해외시장개척단 운영사업, 디지털산업 지원시책을 듣는다.
선진각국에서는 여러분야에서 지능화 로봇이 연구되고 있다. 이동 로봇분야에서는 청소용 로봇, 경비용 로봇, 안내용 로봇 등을 개발하여 실용화 및 기업의 이미지 홍보를 위하여 사용하고 있으며 보다 지능화된 로봇을 구현하기 위해 Mapping 기술과 같은 요소기술에도 많은 연구가 이루어지고 있다. 더우기 작업조건이 어렵거나 특수한 환경, 예로서 고층빌딩, 건설현장 및 고온, 다습, 유독유해한 환경에서도 인간을 대신하여 작업을 수행할 수 있는 지능화 로봇의 연구도 활발히 진행되고 있다. 여기서는 이상에서 ICMR에 대하여 설명한다.
현재의 오피스빌딩은 인간생활의 쾌적함을 추구하기 위하여 인텔리전트화, 대형화, 고층화로 발전하고 있다. 아울러 화장실 공간은 단순한 생리현상 해소의 장소뿐만 아니라 로비, 엘리베이타홀과 더불어 건축물의 이미지를 높여주는 장소, 기분전환의 장소, 건강관리의 장소, 더 나아가 활력을 불어넣는 휴식의 장소로서 역할을 담당하게 되었다. 제일시스템 토일렛은 공장에서 제작된 일체화된 유니트가 즉시 현장에 설치되므로 공기의 단축, 경제성, 품질의 균일화를 동시에 해결한 제품으로 한차원 높은 화장실 공간을 연출하고 있다.
본 논문에서는 고속도로 전용차로에서의 운행기준을 위반한 차량을 검지하는 시스템을 제안한다. 다인승 탑승차를 별도의 차로로 통행하도록 하여 혼잡도를 해소하겠다는 정책을 시행하고 있으며, 9인승 이상 차량에 6인 이상 텁숭자를 다인승 통행차량으로 정의하며, 이러한 기준을 만족하지 않는 차량을 자동 검지하는 시스템이다. 트리거 신호 검지기와 4조의 적외선 카메라로 차량 내부 촬영하고 결과 이미지를 분석하여 자동으로 다인승 차량을 판별하여 운행 위반을 검지한다. 테스트 결과 주야간에 관계없이 80% 이상의 우수한 검지율을 나타내었다.
과거 무분별하게 획일화되어 개발되었던 하천 개발 사업으로 인해 수질오염과 생태계 훼손으로 하천의 건천화 현상이 발생함에 따라 최근 하천복원 사업이 적극적으로 계획·추진되고 있다. 수생태계의 건강성과 종적 연속성을 회복하기 위한 하천복원사업에 앞서 하천환경의 현상태에 대한 평가는 매우 중요한 부분이다. 유럽과 미국에서는 드론을 활용하여 하천관리 및 재해 피해조사가 활발하게 이루어지고 있었다. 국내의 센서기술과 무선통신 기술의 발전으로 인해 실시간 수집 가능한 정보의 범위가 늘어남에 따라 국내 하천환경 분야에서는 드론을 활용하여 획득된 원격탐사(RS) 자료와 지리정보 데이터베이스를 접목한 하천 공간조사 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 2019년 국토부에서 제시한 하천환경 평가체계에 따라 국내 도시하천중 하천복원사업을 시행하였던 청미천 지역에 대해 현장 조사와 UAV 영상, 항공영상을 활용하여 하천환경평가 결과를 비교하고자 한다. 하천환경평가체계 지침서는 캐나다(2013) 온타리오 하천평가기법을 참조하였으며, 급경사/중경사/완경사로 구분되며 사전조사와 현장조사 야장으로 구성되나 본 연구에서는 물리 평가지표만을 대상으로 하였다. UAV를 이용하여 촬영한 영상을 PIX4D 프로그램을 활용하여 정합한 후 획득된 색체정보를 활용하여 하천환경평가를 실시하였으며, 항공영상은 국토지리정보원의 국토정보플랫폼 국토정보맵에서 다운받은 자료를 활용하였다.
It is considered that the construction industry is one of the pivotal players in the national economy in terms of Gross Domestic Production (GDP) and employment. Behind the positive role of this industrial sector to the national economy, the construction industry generates approximately 50 % of the total waste generation from all the industrial sectors. There are several measures to mitigate the adverse impacts of the construction waste such as reduce, reuse and recycle. Recycling would be one of the effective strategies for waste minimisation, which would be able to reduce the demand upon new resources as well as enhance reusing the construction materials on sites. The automated construction waste classification system would make it possible not only to reduce the amount of labour input but also mitigate the possibility of errors during the manual classification process. In this study, we proposed an automated waste segmentation and classification system for recycling the construction and demolition waste in the real construction site context. Since the practical application to the real-world construction sites was one of the significant factors to develop the system, a YOLACT (You Only Look At CoefficienTs) algorithm was chosen to conduct the study. In this study, it is expected that the proposed system would make it possible to enhance the productivity as well as the cost efficiency by reducing the manpower for the construction and demolition waste management at the construction site.
주거공간의 질적 만족도 향상과 거주자의 다양하고 개성있는 요구에 효과적으로 대응하기 위한 방안으로서 계획된 이 연구는 개인주택과는 달리 다수의 불 특정인을 대상으로 디자인되어야 하므로 다양한 평면계획을 세리 건설하기보다는 보편적인 디자인으로 계획할 수밖에 없는 공동주택(아파트)의 한계점을 극복해 보고자 하는 시도이다. 이를 위하여 조사대상자 360명을 선정하였고, 실 거주자의 선호도를 파악했던 선행연구에 의해 검증된 아파트 실내이미지 유형과 MBTI라고 하는 성격유형검사와 연계하여, 조사대상자의 성격유형에 따라 실내이미지 선호가 달라지는가를 알아보았다. 이러한 연구 결과는 거주자가 요구하는 실내공간의 이미지 특성 및 이에 따른 각종제품에 대한 선호를 예측, 공급할 수 있게 하여, 아파트에서 살기를 원하는 거주자의 만족도를 높이는데 기여할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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