• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.63-71
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• 2000

건설공사비의 총액을 산정하기 위한 예비 견적은 위험의 정도를 감수하고 있다. 즉 대형 건설공사의 경우 오랜 기간에 걸쳐 수행되어지며 공종에 따른 공사기간별로 초기 계획단계보다 실행견적가에 미달하는 위험과 관련하여 발생되어진다. 이는 신뢰성 있는 유사비용데이터 수집의 어려움과 데이터의 수가 절대적으로 부족할 뿐만 아니라 이러한 수집된 비용데이터 조차도 건설공사의 특성을 충분히 반영하지 못하기 때문이다. 또한 통산 비용산정방법에 있어서 기존에 주로 활용되는 확정론적 비용평가는 다수의 불확실성을 띄고 있는 건설공사의 특수성을 반영하지 못하고 있다. 따라서 국내의 비용평가시 다루어지지 않고 있는 비용의 확률적 개념을 도입함으로서 비용의 위험도를 측정하고 비용요인들간의 상관성과 부위별 비용특성을 반영하여 견적시 과대 과소의 오차합계를 최소화하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 여기서 위험도는 예비견적비가 실제 발주자 집행 실행견적가 보다 적게 될 확률로서 정의하고 본 방법의 제시에 따른 사례의 적용을 통해 객관적 인 검증을 연구의 목적으로 한다. 연구의 방법은 첫 번째, 비용 데이터로부터 직접적으로 위험도를 평가하는 통계학적 방법과 두 번째, 몬테칼로 시뮬레이션 방법을 이용하여 비용데이터로부터 간접적으로 위험도 평가방법을 제안하고자한다. 몬테칼로 시뮬레이션 방법은 단위 요소비용의 분포특성과 비용상관성으로부터 총비용의 확률분포를 생성하여 신뢰성 있는 비용 데이터의 확장과 해석이 가능한 방법으로 실제상황에 접근된 위험도 평가가 가능할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2019

현재 홍수예보는 정형데이터인 유량 및 수위 등을 활용하여 이뤄지고 있다. 하지만 실제 사람들이 체감하는 홍수에 대한 위험도는 홍수예보 발령과는 달라 홍수예보가 이뤄지지 않은 지역에서 인명사고가 발생하기도 한다. 이는 수위 측정이 이뤄지지 않는 소규모 하천이나 사람들의 유동성이 큰 도심지역에서 빈번하게 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 사람들의 체감 정도 및 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 특히 소셜 네트워크 서비스(Social Network Commuinty, SNS)를 사용하는 사람들이 많아지면서 기존에 사용되어 왔던 정형데이터 센서 이외의 데이터를 제공한다. 또한 개개인이 작성하는 글은 실시간으로 활용이 가능하여 인구의 유동성 및 시 공간적 데이터를 얻기에 유용하여 활용성이 매우 높은 비정형데이터이다. 따라서 본 연구에서는 SNS 데이터를 추출하고 이를 분석하여 2018년에 발생했던 강우사상과의 패턴을 비교하여 홍수예보에서의 활용성을 분석하였다. 홍수와 관련한 키워드를 중심으로 시 공간적 정보 및 추출이 가능한 웹 크롤러(Web Crawler) 프로그램을 작성하였으며 이를 토대로 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터와 실제 홍수사상을 비교 분석을 한 결과 강우량 및 수위와 해당 지역에 대한 데이터의 양이 유사한 패턴을 보인 것으로 확인되었다. 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 분석하여 리드타임을 충분히 확보한다면 홍수예측에 활용 가능할 것이라 생각된다. 본 연구는 한국건설기술연구원 19주요-대4-시드사업인 '커뮤니티 빅데이터 패턴 해석을 통한 수난(水難) 발생 및 규모 예측 기술 개발(20190126-001) '로 수행되었습니다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.310-310
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• 2022

최근 통신의 발달로 인하여 웹(Web)상에는 다양한 데이터들이 실시간으로 생산되고 있으며 해당 내용은 다양한 산업에서 활용되고 있다. 특히 최근에는 재난과 관련 상황에서도 소셜 네트워크 서비스(SNS) 데이터가 활용되기도 하며 기존의 수치 계측 데이터가 아닌 하나의 센서 역할을 하는 개인의 비정형데이터의 업로드가 다양한 재난 모니터링 부분에 활용되고 있는 실정이다. 특히 홍수 등의 자연재해 발생 시 개개인의 업로드 한 웹 데이터에는 시간에 따른 인구의 유동성이나 간단한 위치 정보 등을 포함하여 실제 피해의 정도를 보다 빠르고 다양한 정보로 모니터링이 가능하다. 홍수 발생 시 일반적으로 활용하는 수문 데이터는 피해의 규모가 크게 예측되는 대하천 위주로 관측이 이루어지며 관측지역과 데이터의 양이 한정되어있어 비정형데이터를 함께 활용한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 웹에 있는 비정형 데이터들을 추출해내는 웹 크롤러를 구성하고 해당 프로그램을 활용하여 추출한 데이터들에 대해 강우 사상과 공간적 패턴을 비교 분석하여 크라우드 소싱 데이터를 적용한 홍수 피해지도의 활용방안을 제시하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.305-316
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• 2021

건설사고는 근로자의 부주의, 안전장비 미착용, 안전규칙 미준수 등 다양한 요인이 복합적으로 작용해 발생할 수 있다. 건설사고를 유발하는 여러 요인 중 야외작업이 많은 건설업의 특성상 기상 조건은 건설사고 발생 요인 중 하나가 될 수 있다. 과거 발생한 건설사고 데이터는 사고예방을 위한 좋은 자료로 활용될 수 있지만, 건설업 재해사례 데이터는 자연어로 기술된 텍스트형태로 제공되기 때문에 건설업 재해사례 데이터에서 건설공사 위험요소(Hazard)를 추출하는 것은 많은 시간과 비용이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트마이닝을 이용해 국내에서 발생한 2,026건의 건설업 재해사례 텍스트데이터에서 건설공사 위험요소를 추출하고 빈도 분석(Frequency analysis)과 중심성 분석(Centrality analysis)을 통해 건설공사 위험요소의 계절별 중요도분석을 수행했다. 국토교통부에서 정의한 254개 건설공사 위험요소 중 51개 위험요소를 건설사고 텍스트데이터에서 추출했으며, 분석결과 봄, 가을은 거푸집, 여름은 비계, 겨울은 크레인이 계절별 가장 중요한 위험요소로 나타났다. 제안방법은 날씨, 계절, 기후 관련 건설사고 안전대책 마련에 활용될 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제20권6호
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• pp.129-137
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• 2012

극한(寒)지에서 건설사업을 수행하기 위해서는 건설의 초기 단계인 기획, 설계단계부터 지형자료와 같은 현지에 대한 기반 데이터가 반드시 요구되며, 필요에 따라 수시로 현지조사를 수행할 필요가 있다. 그럼에도 극한지는 지역적 특성상 대부분 원거리에 있고 접근이 용이하지 않다는 특성이 있으며, 특히 남극과 같은 특수지역은 현지 조사를 수행하는 것 자체가 어렵고, 현지조사를 수행한다 해도 현지를 방문할 수 있는 인원이 매우 제한적이어서 대부분은 현장을 모르고 건설에 참여하게 됨으로써 의사결정 오류나 설계 오류 등이 발생할 확률이 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결고자 남극 장보고기지 건설지 주변을 연구대상지로 선정하여 원격탐사를 통해 광역적 지형데이터와 노출지반 암석분류데이터를 구축하는 방법과 건설부지에 대해서는 정밀 지형데이터를 구축하는 방법 등을 살펴보았다. 또한, 3차원 GIS 기술을 통해 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 가시화함으로써 모든 건설참여자가 현장 감각을 익히고 수시로 필요한 분석을 수행할 수 있도록 하는 방법을 제시하고자 하였다. 이를 통해 건설사들이 실제 극한지 건설공사를 수행하고자 할 때 현지 공간데이터를 DB화하고 3차원 가시화함으로써 건설환경을 필요시 마다 분석할 수 있어 의사결정이나 설계 등 건설 업무를 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• Spatial Information Research
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• 제21권6호
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• pp.1-9
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• 2013

최근 건설정보가 CAD에서 BIM으로 전환되고 있으며, GIS 분야는 기존 실외공간에서 실내공간으로 확장되고 있다. 이러한 상황에서 건설정보를 GIS와 연계하여 계획 설계 시공의 건설단계는 물론 건설 후 유지관리 및 운영 서비스 단계에서 지속적으로 활용할 필요성이 커지고 있다. 이를 위하여 건설정보와 공간정보의 유기적 결합을 통한 BIM-GIS 상호운용 플랫폼을 구축함에 있어 대용량 3차원 공간객체의 효율적 표현은 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 대용량 공간객체를 표현함에 있어 각 레벨별 공간객체와 이에 따르는 텍스처를 효과적으로 생성할 수 있도록 BIM 데이터와 GIS 공간 데이터의 연계활용을 위한 공간데이터 LOD를 설계하고 이를 기반으로 기존의 대용량 공간객체를 경량화할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2006년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.548-553
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• 2006

건설 프로젝트에 있어서 생산성은 프로젝트의 성과측정 및 향후 공사계획 수립 등 매우 중요한 공사관리의 기능을 지니고 있다. 건설 현장의 특성상 작업에 영향을 미치는 요인들이 많이 존재하며, 이러한 요인들에 의해 건설 공사에는 변화가 많이 발생하고 따라서 건설 생산성을 정확히 분석하고 예측하는 것은 매우 어려운 실정이다. 국내 대부분의 현장에서는 생산성 데이터와 관련된 정보의 수집 및 분석 방법이 체계화되어 있지 못하여 건설 생산성 관리와 관련된 사항을 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있는 상황이다. 이는 건설 공사 관리의 신뢰성을 저하시키는 요인이 될 수 있으며 공사 일정에 차질이 발생할 경우 무리한 공사로 인한 부실시공이나 일정 지연 등의 결과를 초래하여 큰 손실을 야기할 수 있다. 따라서 건설 프로젝트에서 발생하는 생산성 데이터와 생산성 영향요인들을 체계적으로 수집하여 공사관리에 활용하기 위한 관리체계의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 공동주택 구체공사의 단위작업을 중심으로 발생하는 생산성 데이터와 생산성 영향요인을 정의하고, 정보기술을 활용하여 정보의 수집 및 가공을 통한 생산성 분석의 활용 방안을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.501-502
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• 2018

본 논문은 건설CALS시스템에 20년간 축적된 데이터를 활용하기 위해서 2018년부터 2020년까지 개발 예정인 과적단속 최적 위치 시기 예측 서비스, 비탈면 붕괴 위험도예측서비스, 도로점용(연결) 허가 가능구간 예측 서비스, 보상비 예측 서비스 등 4종의 건설CALS 빅데이터 서비스 기술 개발을 위한 현황분석을 기술하였다. 개발된 서비스는 2020년에 국토교통부 소속기관인 지방국토관리청과 국토관리사무소의 업무담당자 및 국민에게 시범 적용하여 빅데이터 서비스의 효과를 검증하고, 단계적으로 국토교통부 도로관리 업무에 적용할 계획이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.65-75
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• 2022

성과측정은 체계적인 관리와 개선을 위한 중요한 활동이다. 건설산업에서도 성과측정을 위한 지표 개발 등의 다양한 연구가 꾸준히 진행되어왔다. 하지만 성과측정을 위한 데이터 수집에 큰 노력이 필요하여 실제로 성과측정이 수행되는 경우는 적었다. 특히 제도를 통해 건설 프로젝트 데이터를 수집해 온 우리나라 공공부문과 달리 민간부문에서는 프로젝트의 성과를 파악할 수 있는 데이터가 전무한 실정이다. 한편, 우리나라는 건설공사 감리를 통해 건축현장 시공단계에서의 품질, 안전 등을 총체적으로 확인하는 제도를 갖추고 있다. 감리 과정에서 건축현장의 성과를 파악할 수 있는 중요 데이터가 생성되고 감리보고서는 「건축법」에 따라 제출이 의무화되어 있다. 본 연구는 민간 건축현장의 성과측정을 위해 감리보고서의 데이터를 활용하고자 한다. 선행연구와 감리보고서를 분석하여 예비성과지표를 선별하고 전문가 인터뷰를 통해 건축현장의 6가지 성과영역과 15개 성과지표를 도출하였다. 다음으로 전문가 설문조사를 실시하여 성과지표의 데이터 수집 가능성을 검증하였고, 성과영역 및 성과지표의 중요도를 도출하였다. 감리보고서 데이터를 기반으로 도출된 본 연구의 성과지표는 앞으로 민간 건축부문의 성과측정의 실효성을 높일 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.287-288
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• 2019

본 논문에서는 대용량 화물 DTG 데이터 분석을 위한 빅데이터 플랫폼을 설계 및 구현한다. DTG(digital tacho graph)는 차량운행기록을 실시간으로 저장하는 장치로서, 차량의 GPS, 속도, RPM, 제동유무, 이동거리 등 차량운행 관련 데이터가 1초 단위로 기록된다. 차량 운행 패턴 및 분석을 하기 위해서는 DTG 데이터의 빠른 처리가 필수적이며, 특히 대용량 DTG 데이터를 가공 및 변환하기 위해서는 별도의 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 빅데이터 프레임워크인 스파크(Spark)를 이용하여 대용량 화물 DTG 데이터의 전처리 플랫폼을 구현하였다. 실제 대용량 화물 DTG 데이터를 대상으로 데이터를 변환 및 지도상에 표현해 보인다.