• 한국조경학회지
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• 제39권1호
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• pp.35-45
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• 2011

서울의 도시경관은 경제성장과 함께 급속하게 성장하고 변화하였다. 서울시는 건축물 난립으로 인하여 경관이 훼손되는 것을 보호하기 위하여 고도지구를 지정하여 도시경관을 보전 관리하기 시작하였다. 도시경관을 보전하기 위한 최고고도지구 지정은 그 목적이 명확하고 규제가 단순하여 시행 및 관리가 용이하지만, 규제 높이에 대한 객관적인 근거가 부족하여 설득력이 부족하다. 또한 일률적인 규제로 인하여 획일적인 경관을 형성하고 재산권 제약 및 지역발전 저해 등으로 인하여 주민으로부터 민원을 발생시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 여전히 일률적인 기준에 의하여 규제되고 있어 보다 객관적이고 합리적인 경관고도 기준 도출이 필요하다. 따라서 본 연구는 국립공원의 자연경관을 보호하기 위한 목적으로 지정되어 있는 북한산 인근의 최고고도지구를 사례 대상지로 선정하여 자연경관의 훼손을 최소화하면서 인공경관과 자연경관이 조화를 이룰 수 있는 경관고도를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 문헌조사를 통한 경관고도 기준의 유형 중 절대높이 기준, 조망선 기준, 사선제한 기준에 대하여 파악하고, 경관고도 설정 기본 원칙을 수립하였으며, 북한산 인근의 최고고도지구의 현황 및 문제점을 파악한 후 강북구를 적용 대상지로 선정하여 설문조사를 통하여 우수 조망점과 조망축을 파악하였다. 문헌조사를 통하여 파악한 경관고도 기준의 유형을 기초로 하여 강북구 최고고도지구의 구역을 세분화함으로써 각 구역에 적합한 경관고도 기준을 도출하였다. 도출된 기준은 3차원 시뮬레이션을 통하여 적용해 봄으로써 최종 경관고도를 제시하였다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.