이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 모델링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 항공라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링 연구는 항공라이다 점 데이터를 보간 과정을 통하여 픽셀구조로 변환하거나 수치지도, 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문은 기존 건물 모델링 기법에서 사용되었던 점 데이터의 픽셀구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
도시의 일상생활에서는 시가지의 바람이 나무, 집 등 낮은 건축물 군에 의해 방해되어 보통은 전원의 바람보다 풍속이 저감되는 경우가 많다. 이러한 기존의 바람 흐름이 있는 곳에 건축물이 세워지게 되면 기존의 풍환경은 크게 변화되어 풍속이 약한 곳과 강한 곳이 조성되어 이와 같은 바람이 지표부근의 구조물에 의해 받는 영향은 도시지역에서 강하게 나타나게 된다. 이는 교외나 시골지역은 상대적으로 도시지역에 비해 영향을 적게 받게 된다. 임의의 지역, 특히 도시지역의 경우 기존의 건물이 증축되거나 혹은 새로운 건물이 신축되면 이로 인하여 기존의 바람흐름이 달라지며 이는 인접건물들의 확보하고 있던 자연 환기력의 변화를 야기 시키는 원인이 되기도 한다. 이러한 현상은 건축물에 의해 자연 환기력이 바뀌게 되는 일종의 기존 환경으로 부터의 변화를 의미한다. 본 연구에서는 수치해석을 이용하여 이와 같이 건물의 주변 환경변화, 즉 신축, 증축 등과 같은 변화를 고려하여 그 영향을 예측/분석하였다. 그 결과로 건물의 자연환기력을 전면에서 바람에 의한 압력증가와 후면에서 바람의 흡입에 의한 압력감소로 인해 전면의 풍속에 의해 발생하는 동압보다 큰 압력차가 발생하고, 그로 인해 환기량이 발생하는 것을 알수 있다. 주변 변화에 의해서는 동일한 규모의 건물이 추가되는 경우에 기존의 경우에 비해 35~45%의 자연환기격이 감소되는 것으로 나타났다.
최근 도심재개발사업의 증가로 기존 건물 철거 후 신축공사를 하는 사례가 증가하는 추세이다. 그러나 현재까지의 연구는 신축공사에 따른 인접굴착이 지하철 터널에 미치는 영향 검토에 국한되어 왔다. 이에 따라 기존 주차장 건물을 철거한 후 신축공사가 이루어지는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$건물 신축사업을 연구대상으로 선정하여 상부 건물 철거 등으로 인한 하중제하 및 하중재하에 따른 지하철 터널에 미치는 영향 검토를 수행하였다. 수치해석은 기존 건물 철거를 고려한 경우와 고려하지 않은 경우에 대해 MIDAS/GTS를 사용하여 3차원 수치해석을 수행하고 터널 변위 및 부재력 결과 분석을 통해 기존 건물 철거가 지하철 터널에 미치는 영향을 검토하였다. 그 결과 기존 건물 철거를 고려하는 경우가 고려하지 않는 경우보다 지하철 터널에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다.
지능형 건물 인증제도의 적용대상은 건축물의 용도에 따라 크게 주거용 건물과 비주거용 건물로 나눌수 있으며 건축시점에 따라 신축건물과 기존 건물로 나누어 고려해 볼 수 있다. 또한 시행주체에 따라 공공발주 건물과 민간발주 건물로 나눌 수 있으며 건물의 규모 및 집합형태에 따라 적용대상을 단일건물, 복합건물 등으로 구분할 수 있다.
CO2환기제어는 신축건물에서 흔히 사용되고 있지만, 기존의 건물에서는 그 적용 예가 흔하지는 않다. 아마도 개보수라는 것이 가능하다고 여겨지는 자원절감이나 이익에 대한 방대한 기록이 요구되기 때문이며 게다가 제어에 관한 개보수는 복잡하다는 인식에 기인한다. 공교롭게도, 에너지 사용 패턴에 대하 명확한 기록이 있는 기존의 건물에 가장 에너지절약적인 기회가 많다는 사실이다. 이 기고문에서는 기존 건물의 CO2개보수에 관하여 그 성능 평가에 대한 방법론을 제시하고 있으며, 현장 평가와 이 방법론을 적용한 A-등급 사무소 건물에서의 개보수를 통한 성능개선에 관하여 분석하고 있다. 대상은 첨단 DDC시스템이 있는 미국 환경청의 에너지스타 등급을 획득한 건물이다.
기존의 건물 점검은 사람이 직접 들어가 확인하는 방식이 일반적이다. 본 연구에서는 건물 탐사를 보다 안전하고 신속하게 하는 것을 전제로 하여 현재 상용화 되고 있는 드론과 아두이노를 이용한 센서를 적용하고자 한다. 건물 점검은 사람이 직접 들어가 확인하는 만큼 안전 수칙을 지켜가며 실시해야 하지만, 불편함이나 귀찮음을 핑계로 지켜지지 않는 경우가 대다수이다. 지켜지지 못한 안전 수칙에 더불어, 건물의 직접적인 상태를 미리 알지 못하고 진입하게 됨으로 발생하는 인명피해는 불가피하다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 어려운 조작의 드론에 호버링이 가능하게 하는 옵티컬 플로어 센서를 장착하여 조작을 보다 쉽게 하고 아두이노의 센서를 적용한 '건물 탐사 드론' 기술을 제안한다. 기존의 드론과 다르게 카메라와 센서를 이용해 건물의 점검을 대신하고, 센서들의 값을 앱으로 전송받아 핸드폰으로 받아 볼 수 있다.
본 논문에서는 건물이 포함된 스테레오 영상으로부터 건물을 3차원적으로 복원하기 위한 선소 특징 기반 정합 알고리듬에 대해 다루고 있다. 기존의 선소 특징 기반 정합 알고리듬은 선소 추출 기법의 성능에 많이 의존하고, 좌우 영상에서 추출된 에지 길이와 방향이 서로 차이가 날 경우 오정합이 많이 발생한다. 따라서, 건물의 형태를 올바르게 나타내지 못하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 선소의 중심 및 양 끝점 외에 선소에 방향까지 고려하는 새로운 탐색 영역 설정 방법을 제안하였다. 또한 선소기반 정합에서 정합이 잘 이뤄지지 않는 수평선 정합 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 한편 편평한 건물 가정 하에서 미정합된 건물 내부의 변이값을 얻기 위해 건물 추출 결과와 정합된 선소들을 이용한 보간법을 사용하였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 기존의 Hussien 등이 제안한 알고리듬에 비해 좋은 성능을 보였다.
최근 문제가 되고 있는 전력 문제를 효율적으로 관리하기 위해 건물 에너지 관리 시스템이 주목받고 있다. 건물 에너지 관리 시스템은 관리자가 건물의 전력 소비량을 효율적으로 관리할 수 있도록 전력 소비량에 대한 모니터링 기능을 제공하는 시스템이다. 기존의 건물 에너지 관리 시스템은 과거, 현재, 미래의 전력 소비량을 통계 자료로 제공하고, 이를 토대로 전력 과부하 발생을 방지하였다. 그렇지만 기존의 시스템에 반응형 웹 디자인을 적용한 사례를 찾아보기 힘들며 온도 변화에 따른 전력 소비량을 고려하지 않기 때문에 정확한 부하 예측을 하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안한 건물 에너지 관리 시스템은 반응형 웹 디자인을 적용하여 여러 모바일 기기로도 편리하고 효율적으로 건물을 관리할 수 있게 하였다. 또한, 건물에서 유지되어야 할 목표 온도, 건물 전력 소비량에 대한 과거 데이터와 기상청에서 제공하는 데이터를 통하여 부하 예측을 하고, 다양한 전력 소비량 통계 자료를 제공한다. 이를 통해 관리자는 효율적인 건물 에너지 관리를 할 수 있다.
국제적으로 지속적인 이슈가 되고 있는 에너지 절감에 대한 대책으로 다양한 에너지 절감 기술들이 연구 개발되고 있다. 특히 전체 에너지 사용량의 약 20%이상을 차지하는 건물(가정/상업/공공)부문에서는 에너지 진단 및 분석을 수행하기 위해 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)과 건물 자동화 시스템(BAS: Building Automation System) 그리고 다양한 환경정보들을 수집하여 활용한다. 하지만 기존 분석 방식은 결과의 신뢰성에 최소한의 영향을 주면서 데이터 관리 효율을 높이는 방법에 초점을 맞춰 연구가 진행되었으며, 이를 위해 기존에 수집된 데이터를 압축하거나 샘플링하는 사전 정제 과정을 거치게 되었다. 하지만 빅데이터 플랫폼을 활용하면 더 이상 신뢰성을 낮추면서까지 데이터를 정제할 필요가 없어지고, 수집되는 모든 데이터에 대한 다차원 분석을 빠르게 수행할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어의 한계로 기존 건물에너지 진단 및 분석 시스템에서 제공하지 못했던 다양한 분석 및 진단 서비스들을 빠르고 정확하게 제공하도록 하는 빅데이터 플랫폼 기반 건물 에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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