의미론적 분할 형태로 합성곱 신경망을 구성하여 도로노면의 파손을 탐지하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 합성곱 신경망 형태의 모델을 생성하기 위해서는 입력 이미지와 이에 상응한 레이블된 이미지 데이터셋으로 수집해야 하고, 이러한 과정에서는 굉장히 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 작업을 완화하기 위하여 수도 레이블링을 활용한 준지도 학습 기반의 도로노면 파손 탐지 기술을 제안하고자 한다. 레이블된 데이터셋과 레이블되지 않은 데이터셋을 적절하게 혼합하여 도로노면 파손을 탐지하는 모델을 업데이트하고, 이를 레이블된 데이터셋만을 활용한 기존 모델과 성능을 비교한다. 주관적인 성능결과, 민감도 부분에서는 조금 저하된 성능을 보였지만, 정밀도 부분에서는 대폭 성능 향상이 있었으며, 최종적으로 $F_1-score$ 또한 높은 수치로 평가되었다.
본 연구에서는 일반강도 범위 콘크리트의 단면에서 골재 형상의 특성을 추출하고 이를 인공신경망과 이미지 프로세싱 기술에 적용하여 콘크리트의 압축강도를 예측하였다. 이를 위하여 면적, 둘레, 길이 등과 같은 일반적인 골재 형상 특성과 함께 골재의 거리-각도 특징을 수치적으로 표현하고 물성치 예측에 활용하였다. 그 결과, 콘크리트 압축강도에 영향을 미치는 주요변수를 사용하지 않고 단면의 골재 형상 특성만을 사용하여 압축강도 예측이 가능하였으며, 인공신경망 알고리즘 구축을 통해 예측 강도와 실제 강도의 상대오차 4.43% 이내의 범위에서 콘크리트 압축강도를 예측할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 결과를 기반으로 골재의 거리-각도 특징을 활용하여 콘크리트의 유동성, 휨·인장강도 등 다양한 특성을 예측도 가능할 것으로 판단된다.
토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.
글로벌 금융위기 이후 OECD 국가들의 청년층 평균 고용률은 2007년 54%에서 2013년 50.8%로 낮아졌고, 청년층 실업률은 2007년 9.7%에서 2013년 13.4%로 큰 폭으로 상승하였다. 이러한 추세는 우리나라에서도 청년층 고용률은 2007년 42.6%에서 2015년에 41.5%로 감소하였고, 실업률은 2007년 7.2%에서 9.2%로 증가하였다. 이와 같이 우리나라 뿐만 아니라 세계 각국의 청년 고용률이 저조하여 사회적인 이슈로 부각되고 있다. 앞으로 우리나라의 건설업 투자는 개발성장 위주에서 질적 성장으로 점차 전환될 것이다. 이러한 방향에 따라 건설기술인력의 고용창출과 글로벌 기술인력의 양성이 무엇보다도 필요하다. 본고는 건설기술인력의 현황 및 대학졸업자의 실태를 분석하여 청년 건설기술인력의 일자리 창출방안을 제시하였다. 향후 글로벌 건설기술인력을 양성하기 위해서는 중장기적인 측면에서 인력양성 대책을 수립할 뿐만 아니라, 특히 건설업이 3D(Dirty, Difficult, Dangerous) 산업에서 3C(Clean, Clear, Creative) 산업으로 발전할 수 있도록 이미지 개선과 인프라 구축을 하는 것이 필요하다.
연구목적: 2022년 산업재해 현황 부가통계에서 건설업 사망사고자 현황을 보면 건설업 전체 사망사고자의 27.8%가 건설장비로 인해 발생하고 있다. 현장 대형화, 고층화 등으로 발생하는 순회 및 점검의 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용해 건설장비를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 해당 모델의 정확도 및 현장 적용성에 대해 분석하고자 한다. 연구방법:본 연구에서는 건설장비 중 굴착기, 덤프트럭, 이동식 크레인의 이미지 데이터를 딥러닝 학습시킨 뒤 학습 결과를 평가 및 분석하고 건설현장에 적용하여 분석한다. 연구결과: 'A' 현장에서는 굴착기 및 덤프트럭의 객체를 추출하였으며, 평균 추출 정확도는 굴착기 81.42%, 덤프트럭 78.23%를 나타냈다. 'B' 현장의 이동식 크레인은 78.14%의 평균 정확도를 보여줬다. 결론: 현장 안전관리의 효율성이 증가할 수 있고, 재해발생 위험요인을 최소화 할 수 있을것이라 본다. 또한, 본 연구를 기반으로 건설현장에 스마트 건설기술 도입에 관한 기초적인 자료로 활용이 가능하다.
과학기술이 발달한 현대에 살고 있는 우리는 모두 ‘에너지’로 인해 편리한 생활을 영위하고 있다. 우리나라는 자원빈국으로 에너지원의 대부분을 해외에서 수입하고 있는 실정이며 계속되는 경제 성장과 국민 생활수준의 향상으로 에너지 소비는 더욱 증가하는 추세이다. 원자력은 우리나라처럼 에너지 부존자원이 빈약하고 에너지 수입 의존도가 높은 나라에서는 필수적인 에너지 자립형 대체에너지라고 한다. 하지만 원자력 발전이 위험 시설이라는 부정적인 인식과 방사능 처리 시설에 대한 불신 문제가 이슈화되면서 원자력 발전에 대한 대국민 교육, 홍보가 절실히 요구되고 있다. 이러한 문제를 환경 색채계획의 관점인 친인간, 친환경 색채계획을 목표로 접근하였으며 이를 통해 원자력에 대한 부정적 이미지를 최소화하고 친근하고 자연스러운 이미지를 부각시키며 대 국민 신뢰성 향상 및 청정 이미지 구축이 본 연구의 목표이다. 이를 위하여 일본의 원자력 발전소와 국내 발전소의 사례를 조사, 분석하고 발전소가 건설될 대상지를 방문하여 자연환경, 현황분석을 통하여 구체적인 색을 추출하였으며 지역 주민의 참여를 유도하고자 선물조사를 실시하여 색채계획에 반영하였다. 원자력 발전소의 환경 친화적 이미지구현을 통해 발전소의 안정성 및 친근한 발전소 이미지를 구축하며 원자력 발전에 대한 일반 국민들의 부정적인 인식을 계도하는데 적극적인 홍보 전략 및 수단으로 외관 환경색채계획을 시도하며 이를 통해 원전의 새로운 이미지 창출에 기여할 것으로 기대된다.
최근, 국내의 도심지와 수도권을 잇는 급행철도 사업, 간선도로 및 고속도로의 지중화 사업 등과 같이 교통 인프라 건설이 활발하게 추진되고 있으며 국토의 효율적인 활용을 위하여 지하 터널 및 산 터널의 시공이 활발해지고 있다. 터널 시공이 늘어남에 따라 콘크리트 구조물의 노후화로 인한 안전진단, 유지보수 및 관리의 필요성도 증대되고 있다. 본 논문에서는 인력에 의한 외관조사의 단점을 해결하고 터널 안전점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검을 제시한다. 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검은 기존 인력에 의한 외관조사에 비해 조사기간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝영상 기반 안전점검을 위해서는 터널 스캐닝영상의 접합을 통하여 평면전개 이미지를 생성하는 것이 핵심이다. 본 연구에서는 터널 스캐닝영상 기반 안전점검의 필수기술인 터널 스캐닝 다중 촬영 영상 접합에 적합한 알고리즘에 대한 성능평가를 진행하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘을 찾기 위하여 OpenCV에서 제공하는 특징점 검출 및 매칭 알고리즘 중 실수기술자와 높은 정확도를 갖는 SIFT, 이진기술자를 갖고 연산속도가 빠른 ORB, BRISK 총 3가지 알고리즘을 비교 분석하고자 한다. 터널이미지는 크게 콘크리트부, 조명부와 타일부로 나누어 터널이미지의 특성을 반영하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘은 특징점 검출 개수, 연산속도, 특징점 매칭의 정확성, 영상접합 결과를 종합하여 판별하였다. 접합성능은 SIFT알고리즘이 가장 좋았으며 ORB, BRISK도 짧은 연산시간과 준수한 성능을 보였다. 연산시간보다 정확도가 중요시되는 정밀한 평면전개 이미지 생성에 SIFT가 활용될 수 있고 ORB와 BRISK도 준수한 접합결과를 보여줘 대용량 영상에서 빠른 영상처리 속도가 요구되는 작업이 필요할 경우 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.
최근 해외 건설시장에서 플랜트의 발주가 증가함에 따라 국내기업만의 독자적인 기술경쟁력을 확보하는 것이 요구된다. 국내 건설기업들은 상세설계 분야에서는 높은 경쟁력을 보이는 반면에 고부가 가치의 기본설계 분야에서는 취약점을 보이고 있다. 기본설계능력을 향상시키기 위해서는 먼저 플랜트 산업의 설계단계의 업무에서 발생하는 다양한 정보들을 효율적으로 관리할 수 있는 방안이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 정보관리방안 제시를 위해 기본설계단계의 주요업무를 정의하고 특성을 분석하여 관리되어야 할 콘텐츠들을 도출하였다. 그리고 관련주체를 간의 업무 흐름과 연관성을 반영하여 콘텐츠 분류체계를 제시하였다. 제시된 분류체계는 문서, 도면, 기술자료, 이미지 등의 형태로 발생하는 정보들을 실무 사용자들이 원하는 시기에 사용하기 적합하게 제공할 수 있는 정보관리방안이 될 것이라 판단된다.
최근 주택보급률의 상승과 공동주택 물량의 증가로 인하여 공동주택에 대한 건설기업의 공사 비중이 높아지고 있으며, 공급자 위주에서 수요자 중심으로 분양시장이 변화함에 따라 고객 가치 향상을 위한 고객접점의 하자관리의 중요성이 부각되고 있다. 그러나 국내 공동주택태 하자관리는 하자관리 업무 프로세스 관리 미흡,하자관리 조직의 관리 부족, 하자 정보 피드백 부족, 시공단계의 하자관리를 위한 대비부족으보 동일 하자 요인이 반복적으로 발생하며 고객이 요구하는 품질 및 만족도에 부합하지 못하는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 하자관리의 문제점을 해결하고자 하자관리 업무 프로세스 개선 모델을 제시한다. 본 연구에서 제시된 하자관리 업무 프로세스 개선 모델은 하자관리와 품질관리의 통합적 관리를 통하여 정보의 피드백을 실현시키며 하자관리와 품질관리의 업무프로세스를 정렬한다. 또한 부적합 처리 업무를 개선함으로써 하자 관리 관련 업무의 질적 향상을 도모하고 궁극적으로 품질 향상을 통한 건설업체의 고객 만족도 및 이미지 제고에도 크게 기여할수 있을 것으로 기대된다.
모듈러 공법은 내장재와 기계·전기 설비 등이 시공된 구조체를 제작 공장에서 건설 현장으로 운반하여 설치 및 시공하는 공법이다. 모듈러 공법은 특히 주택과 같은 소규모의 비교적 구조가 간단한 건축물을 대상으로 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 국내건설 산업에 모듈러 주택의 도입된 기간이 길지 않은 만큼 아직 모듈러 주택의 환경적 특성에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 모듈러 주택의 단열성능을 적외선 이미지 분석과, Air-Surface Thermal Ratio 방법, 실내외 온도차비를 활용하여 실증적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 실제 서울시에 위치한 준공 후 2년이 경과된 모듈러 주택과 RC 주택을 비교하여 단열성능 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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