• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.131-138
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• 2016

본 연구는 국내외 건축행정시스템 실태 및 관계법령을 검토하고, 건축서비스산업 실태를 분석하여 건축행정시스템의 단계적 BIM 도입 범위를 제안하였다. 국내외에서 건축행정시스템의 BIM 도입은 대체로 미진한 상황이고 싱가포르만이 별도의 BIM 제출 서비스를 제공하는 등 선도적으로 BIM을 도입하고 있다. BIM 적용 대상 건축물에 대한 기준은 건축인허가 절차와 연속되도록 하는 것이 바람직하므로 관련법에서 규정하는 건축물의 규모 및 종류를 분석하여 단계적 도입 범위를 설정하였다. 각 범위에 포함되는 건축물 설계의 건축사사무소 규모별 참여비율을 분석한 결과 건축물의 층수와 연면적이 증가할수록 소규모 건축사사무소의 설계 수행 비율은 감소하고 대규모 건축사사무소의 비율은 증가하는 것으로 나타났다. BIM 도입이 대규모 건축사사무소 위주로 진행되고 있으므로 건축행정시스템의 BIM 도입은 대규모 건축물부터 점차 작은 규모의 건축물로 단계적으로 확산해 나가는 것이 바람직하다. 최종적으로 본 연구는 건축행정시스템의 BIM 도입을 6단계로 나누고 건축행정절차에 따라 세분한 BIM의 활성화 및 연착륙을 유도하는 로드맵을 수립하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권8호
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• pp.359-368
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• 2017

최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.404-412
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• 2019

본 연구는 제품의 사용성과 관련 있는 서로 다른 니즈(Needs)를 가진 이해관계자를 통해 사용성 평가 항목을 개발하고 결과를 기반으로 제품디자인에 적용하는 프로세스를 거쳤다. 또한 사용성 평가항목을 활용하여 디자인 방향성을 도출하고 이를 사용성 평가기준으로 활용할 것을 목적으로 한다. 상업용재에 해당하는 화재감지기 제품을 둘러싼 이해관계자맵을 작성하고, 그 중 사용성과 관계된 유형의 이해관계자를 파악하였는데 요구사항이 다른 사용자인 건물상주객과 건물관리자를 대상으로 사용성 평가 항목 3가지(육체적, 인지적, 감성적) 요인별 요구사항을 설문하였다. 설문 결과를 종합하여 총 12가지의 방향성(설치 용이성, 내구성, 유지관리성, 부가기능성, 효과성, 주목성, 시인성, 정보의 일관성, 환경조화성, 일관성, 이미지적합성, 신뢰성)을 도출하였다. 그리고 3가지의 사용성 평가요인에 대한 가중치 분석을 통해 두 이해관계자 유형간의 사용성 평가요인의 중요도 순위는 동일하였으나 중요도의 비중이 상이함을 알 수 있었다. 최종적으로 설문결과를 기반으로 제품디자인을 수행하고 작성된 사용성 평가 기준을 기반으로 전문가 평가를 진행하여, 전반적으로 사용성 평가항목에 적합하게 디자인되었으나 효과성 및 환경조화성은 더 개선되어야 함을 알 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.173-184
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• 2018

프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.474-484
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• 2019

사회 환경이 급변하는 예측 불가능한 시대에 범죄로부터의 안전에 대한 국민적 관심이 높아지고 있다. 범죄에 대한 두려움 없는 삶을 영위하기 위한 욕구가 증대되면서 안전도시 구축에 관한 관심은 점차 전국적으로 확산되고 있다. 이를 계기로 정부는 스마트 도시 안전망 구축을 위하여 스마트시티 통합플랫폼으로 지자체와 112, 119, 재난 등 공공재난안전 체계 연계사업을 추진 중이다. 본 연구는 지능형 방범 기술 개발 연구단에서 추진하고 있는 지능형 방범 사업 성과물과 스마트시티 통합플랫폼 간의 연계 방안을 마련하기 위해 해당 분야의 동향을 살펴보고 연계 시 고려할 사항들에 대한 5가지 기준 적용과 기술 및 제도적인 부문으로 연계 가능한 여부를 면밀히 검토하였다. 첫째, 통합운영센터 및 CCTV 관제센터가 주축이 되고 지자체 확산을 주목적으로 하고 있기에 연계 목표가 분명하며, 둘째, 시스템 부문은 사건 사고 관련 기관에 정보 제공하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 방범 부문에 시나리오 영역 확대가 가능하고 장기적 도시정보 통합 기반 조성이 가능할 것으로 전망되었고, 넷째, 스마트시티 로드맵에 반영과 관련 기관과의 지속적 협의 등을 통해 제품 실증이 가능할 것으로 전망되었다. 마지막으로 민간 기업의 상용화 제품을 지속적으로 추가하여 타 지자체 확산을 도모 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.415-423
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• 2021

스마트시티의 성공을 위한 주요한 전략 중 하나로 시민참여와 리빙랩이 주목받고 있다. 리빙랩은 기술의 최종 사용자인 시민들이 문제를 정의하고 해결하기 위한 대안의 탐색에 참여하며, 순환적 과정으로 대안을 검증하기 위한 실험을 반복한다. 본 연구의 목적은 도시문제 개선을 위한 시민참여형 온라인 커뮤니티 플랫폼의 운영모델을 제시하고, 이를 구현 및 테스트하여 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 도시문제 개선을 위한 시민참여형 온라인 커뮤니티 플랫폼의 운영모델을 제시하고, 운영모델이 추구하는 기능이 반영될 수 있도록 온라인 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 최종적으로 경기도 고양시 일산서구 소재 오마초등학교를 사례로 하여 기능에 대한 파일럿 테스트를 수행하였다. 본 연구에서 제시한 운영모델은 도시의 여러 문제가 밀집될 수 있는 보행환경과 위험 환경에 취약한 어린이를 염두에 두고 계획되었다. 결과적으로 참여자들 간에 도시문제 사례의 공유와 이에 대한 의사소통이 이루어지는 것을 통해 커뮤니티 플랫폼의 활용 가능성을 확인하였다. 커뮤니티 플랫폼의 관리자는 위치정보를 기반으로 사용자가 게시한 도시문제 사례를 지도로 가시화하여 볼 수 있었으며, 이를 히트 맵 형식으로 가시화함으로써 도시문제가 밀집된 위치들을 파악할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.47-60
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• 2021

수소는 차세대 에너지원으로서 수소경제 활성화 로드 맵에 따라 수소를 안정적으로 생산·저장·운송하기 위한 산업과 더불어 수소차의 보급이 급속도로 이루어질 것으로 예상된다. 이에 따라 터널과 같은 반밀폐공간에서의 수소차의 사고에 대비한 안전대책이 요구되고 있다. 본 연구에서는 도로터널에서 수소차량의 안전성을 확보하기 위한 연구의 일환으로 터널 내 수소차 사고에 따른 다양한 위험요인 중 가스 누출에 따른 화재와 폭발의 위험성에 대한 기초적인 조사·연구를 수행하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 수소차 사고 시 가스누출속도는 TPRD의 오리피스직경에 의존하며, 가스가 점화되는 경우에 최대화재강도는 오리피스직경에 따라 3.22~51.36 MW (오리피스직경: 1~4 mm)에 도달하나 지속시간이 짧기 때문에 화재로 인한 위험의 가중은 거의 없는 것으로 분석되었다. 등가 TNT방법에 의해서 폭발에 따른 과도압력을 계산하였으므로 폭발수율을 0.2적용하는 경우, 안전한계 거리는 대략 35 m 정도로 분석되고 등가사망자는 보수적인 관점에서 수십 명 정도에 달할 것으로 예측된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.147-161
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• 2021

기존 연구는 대부분 사진측량(Photogrammetry)기술을 이용해 물체의 투박한 3D메시와 컬러 맵을 획득하였을 뿐, 실제로 사용 가능한 사실적인 3D 에셋을 제작하는 방법은 제시하지 못했다. 본 연구의 목적은 새로운 방법을 제시하여 가시화 애플리케이션 분야에 사용 가능한 사실적인 3D 에셋(Asset)을 구축 가능하게 하는 데 있다. 여기에서 언급한 새로운 방법이란 사진 측량과 컴퓨터 그래픽(Computer Graphics)의 모델링 과정을 결합하는 것이다. 현실 세계의 세 물체 '탄알상자', '총', '금속 음료수병'을 가상 세계에서 사실적인 3D에셋으로 제작하는 과정을 통해 오브젝트 촬영, 화이트 밸런스, 재건, 정리 재건, 리토폴로지, UV 언래핑, 프로젝션 및 텍스처 베이킹, 디라이팅, 재질 맵 제작 등 절차의 정의, 역할, 조작방법과 사용된 소프트웨어 패키지(Software Package)를 상세히 소개하였다. 제작 방법의 유연성을 높이기 위해 각 단계별로 소개된 소프트웨어 패키지외의 대안도 제시하였다. 본 연구는 형태와 색상이 정확하고, 텍스처가 동적광원(Dynamic Lighting)과 물리적 인터랙션이 가능하며, 렌더링이 용이한 3D 에셋을 획득함으로써 새로운 방법을 통해 더 빠른 속도로 더 실감나는 시각효과를 실현할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 대규모 팀, 값비싼 설비와 소프트웨어 패키지가 필요 없기 때문에 소형스튜디오에서 독립적 아티스트의 창작과 교육으로 구성된 수업에 적용하기 적합하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.167-177
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• 2022

위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.