• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.113-129
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• 2015

장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.

• 터널과지하공간
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• 제29권3호
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• pp.184-196
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• 2019

본 연구에서는 화강암 시편에서 수압 파쇄법에 의해 생성된 미세균열의 3차원 형상을 X-ray CT 영상과 딥러닝을 이용하여 추출하였다. 실험으로 생성된 미세균열은 X-ray CT 영상 상에서 일반적인 영상처리방법으로는 추출하기 매우 어렵고 육안으로만 관찰이 가능한 형태를 지닌다. 하지만 본 연구에서 제안한 합성곱 신경망(Convolutional neural network) 기반 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조의 딥러닝 모델을 통해 미세균열을 정량적으로 추출할 수 있었다. 특히 픽셀 단위의 미세균열 추출을 위해 인코딩 과정에서 소실되는 정보를 디코딩 과정으로 직접 전달하는 디코더 모델을 제안하였다. 또한, 딥러닝 기반 신경망 학습에 필요한 데이터의 수를 증가시키기 위해 이미지의 분할(Division), 회전(Rotation), 그리고 반전(Flipping) 등으로 데이터를 생성하는 영상 증대 방법을 적용하였으며 이때 최적의 조합을 확인하였다. 최적의 영상 학습 데이터 증대 방법을 적용하였을 때 검증 데이터뿐만 아니라 테스트 데이터에서의 성능 향상을 확인하였다. 학습 데이터의 원본 개수가 딥러닝 기반 신경망의 균열 추출 성능에 미치는 영향을 확인하고 딥러닝 기술을 사용하여 성공적으로 미세균열을 추출하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권2호
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• pp.131-143
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• 2022

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.67-76
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• 2024

본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.55-60
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• 2008

건설시공에서 강기둥은 가장 중요한 요소 중 하나이며 매우 정확한 설치가 요구됨에 따라 이의 시공검측을 위해서는 숙련된 측량사가 필요하다. 또한 정확한 계측을 위해서는 측량기기를 정교하게 다루는 데에 따른 시간이 소요된다. 이에 대한 개선방안으로 기존연구에서 증강현실 프로토타입 시스템인 ARCam을 개발했고 ARCam이 시공검측 시간을 단축시키는 등 검측기기로서 가능성이 있음을 보여주었다. 하지만 ARCam은 여전히 측량사의 시각적 인지와 판단에 기반한 계측을 필요로 한다. 본 연구는 ARCam을 기반으로 한 자동적 계측을 위한 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘은 디지털 이미지 프로세싱과 컴퓨터 비전을 이용한 자동화 기법에 기반을 추며 강기둥 수직도 검측에 초점을 두었다. 이러한 자동화 검측은 측량사의 판단 없이 강기둥 수직도의 계측이 가능토록 해 줄 것이다. 자동화된 시공검측의 궁극적인 목표는 측량인력을 최소화하여서 시공검측 시간과 비용을 줄이는 것이다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.499-505
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• 2021

이 연구의 목적은 거푸집 종류별로 콘크리트 표면의 물리/화학적 특성을 실험적으로 조사하는 것이다. 이를 위하여 건설공사에 일반적으로 사용되는 합판 거푸집과 코팅된 합판 거푸집을 준비하였고, 추가로 콘크리트 표면 열화나 거친 표면을 모사하기 위해 사포를 부착한 합판 거푸집을 준비하였다. 콘크리트는 일반 콘크리트를 사용하였다. 콘크리트 표면 특성은 육안관찰, 주사전자현미경 관찰, 성분 이미지 맵핑, 화학성분 분석, 2차원과 3차원 표면 형상 분석, 그리고 제타 전위 측정을 통해 조사하였다. 실험결과 코팅된 거푸집과 접한 콘크리트 표면이 가장 매끄럽고, 사포를 부착한 거푸집과 접한 콘크리트 표면이 가장 거친 것으로 나타났다. 이외에도 거푸집 종류별로 표면 특성에 뚜렷한 차이가 나타났다. 다만 표면 거칠기가 화학 성분이나 제타 전위에 비하여 차이가 크게 나타났다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.37-45
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• 2021

여름철 예상치 못한 급격한 강우량의 증가로 침수 피해가 발생할 수 있으며 이 때, 하천 내 식생에 의해 통수능이 감소할 경우 제방 월류와 같은 침수의 위험성이 증가하게 된다. 기존에는 현장실측을 통해 통수능의 주요인자인 조도계수를 산정하고 있지만, 현장 실측의 경우 식생의 변화를 정확하게 파악하는데 많은 한계가 존재한다. 본 연구는 Sentinel-2 광학 이미지를 활용하여 식생지수(NDVI)를 산정하고 식생의 밀도와 분포면적을 통해 세분화된 조도계수를 산출하였다. 산출한 조도계수를 HEC-RAS 1D모의에 적용하여 소양강 댐 직하류를 대상으로 수위 관측소 수위와 결과를 비교하여 타당성을 검증하였다. 분석 결과 기존 조도계수 적용 결과보다 위성영상을 통해 산정한 세분화된 조도계수 적용 수위가 오차율이 약 14% 감소하였다. 이를 통해 계절에 따른 홍수량 특성을 고려한 하천의 홍수위의 정교화와 특정 구간에 효율적인 하천 정비가 가능할 것으로 기대한다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제31권6호
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• pp.35-39
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• 2002

최근, 산업의 발달로 인하여 생활수준이 향상되어 대량생산과 대량소비현상이 발생하고 도시의 밀집도가 높아 단위 면적당 거주하는 인구가 증가되면서 거주지역에서 발생되는 부산물이 현저히 증가되어 환경측면에서 복합적인 환경문제에 직면해 있다. 최근까지 대책마련에 고심하고 있는 도시에서 발생된 다량의 쓰레기 처리문제는 경제적인 측면에서 몇 년 전 까지는 대부분을 매립에 의존해 왔으나, 매립 방식에 의존하였으나 지가 및 공사설비의 상승, 일부 비위생적으로 조성된 매립장에서 배출되는 침출수 및 악취 등의 환경오염이 심각한 사회문제로 대두되면서 매립장의 확보나 증설은 해당 지역주민의 반발로 지방자치단체의 골치 아픈 과제로 등장하였다. 이러한 문제점을 보완하기 위해, 최근에는 매립지 확보의 어려움과 환경보존을 위하여 쓰레기를 정적이고 위생적으로 처리하기 위하여, 소각시설이 표 1과 같이 증가하고 있으나 소각 때 발생하는 다이옥신 등 인체에 치명적인 오염을 유발시키기 때문에 소각로 건설에 대한 환경운동단체와 주민들의 반발이 거세게 제기되고 있는 현실이다. 이러한 영향에 의해 앞으로는 소각보다는 쓰레기 자체를 감량.재사용.재활용하는 처리방식이 표 1과 같이 증가되는 현실이다. 쓰레기를 소각하는 것은 제 2오염을 유발시키고, 소각장 건설비용과 유지관리에 많은 예산이 소요된다. 쓰레기소각장을 건설할 때, 인근주민이나 환경단체로부터 반대의견에 직면하게 되는데, 그 사유는 쓰레기 처리과정의 전 단계인 반입.공급 과정에서 악취발생과, 후단계인 소각설비에서 발생되는 배출가스 오염원을 완전히 제거하라는 것이다. 최근에는 소각장의 설계.시공과정에서 최대한 악취발생과 확산을 억제하는 시설에 투자를 하고 있으며, 또한 주민 편익 시설과 부대 복리 후생시설은 소각시설 주변지역 주민틀의 소각시설에 대한 부정적 이미지를 불식시키며, 외부 방문객이나 운영 관리 요원들에게 쾌적한 환경조성과 업무효율 및 근무환경의 개선에 일익을 담당하고 있다. 본 고는 환경 친화적인 쓰레기 소각장을 설계하는 측면에서 1998년도에 턴키방식으로 발주되었고 2001년 12월에 준공하여 운전하고 있는 경기도 구리시 자원회수시설의 환기설비에 적용된 설계 및 시공개념을 소개하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.220-220
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• 2021

2020년 장마는 6월 중순부터 8월 중순까지 전국적으로 평균 687 mm의 강수가 내려, 1973년 이후 역대 2위 강수량을 기록하였으며, 연이은 태풍으로 큰 인명 및 재산 피해가 발생하였다. 특히, 섬진강 및 한탄천 등에서 계획홍수위를 초과하는 홍수로 인해 상당수의 제방이 월류로 인해 붕괴된 것으로 나타났다. 따라서, 향후 기후변화에 따른 연평균 강수량이 증가할 것으로 전망되는 가운데 집중호우로 인한 제방 붕괴 피해를 최소화하기 위한 고도화된 기술 개발을 통한 선제적 재발 방지대책이 필요한 시점이다. 한국건설기술연구원은 바이오폴리머라는 새로운 친환경 신소재를 이용하여 제방의 안정성 평가 기술 개발 연구를 수행하고 있다. 이에 안동하천연구센터에서는 실규모에 준하는 제방모형(높이 3 m, 사면경사 1:2, 길이 10 m 이상)을 제작하고, 제방 표면에 바이오폴리머 신소재를 처리하여 전방 월류 흐름 유도에 따른 실규모 제방붕괴실험을 수행하였다. 또한, 신소재 보강 및 무보강 조건에 따른 영상분석 기반 붕괴지연효과를 정량적으로 분석하여 신소재의 성능을 평가하였다. 하지만, 기존에 수행된 실험은 댐 붕괴 흐름과 같이 홍수파가 발생하여 제내지로 퍼져 나가는 형태로 진행되어, 보강공법의 검증에 있어 실제 하천에서 발생하는 횡월류 흐름을 재현하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 횡월류 흐름(0.6 m³/s 이상)을 발생시켜 수리실험에 따른 축척효과(scale effect)를 최소화하고, 현장에 대한 충분한 자연성을 재현하는 것을 목표로 하여 실험을 수행하였다. 실험 조건은 1) 신소재가 처리된 식생 제방, 2) 신소재가 처리되지 않은 식생 제방으로 각각의 조건에 따른 횡월류 흐름 및 제방 붕괴를 유도하여 영상분석 기법(이미지 픽셀분석 및 3D 포인트 클라우드 모델링)을 통한 침식 저항에 관한 분석결과를 제시하였다.