'건축공간연구원(auri)'은 2007년 대통령 지시로 설립된 최초의 건축·도시 분야 정부 출연 연구기관(건축도시공간연구소)으로 출발, 2020년 국무총리실 산하 국토연구원 부설기관에서 독립법인화를 거쳐 '건축공간연구원(이하 아우리)'으로 새롭게 출범했다. 우리나라 건축·도시분야 정책 현안과 중장기 비전 수립 연구 역할을 하고 있으며, 그런 까닭에 국내 모든 건축, 도시정책 배경에 아우리의 연구활동이 뒷받침돼 있다 해도 과언이 아니다. 아우리는 앞으로 건축 도시공간분야 대표 국책연구기관으로서의 체질 개선과 역할에 대한 중장기 계획을 마련하고, 그에 따른 정책연구 방향 수립 및 연구원 구성원 참여에 기반한 연구관리와 경영체계 모니터링을 지속 실행하겠다는 계획이다. 월간 <건축사>가 지난 2021년 12월 13일 이영범 도시건축공간연구원장을 직접 만나 이야기를 나눴다.
지난 수십 년 동안 형태지수는 패치의 복잡성을 정량화하여 생물종 다양성 보존과 같은 경관생태계획에 활용되어 왔다. 지역계획 연구자들이나 정책결정자들에게 경관구조와 패턴을 정량화하는 경관생태지수는 대상지역을 모니터링할 수 있는 하나의 수단으로 활용되어 왔다. 그러나 경관생태지수관련 연구를 살펴보면 연구 목적 및 범위에 따라 활용하는 경관생태지수의 종류가 매우 다양하고 복잡한 것을 알 수 있다. 또한 연구목적에 적합한 경관생태지수를 선정하는 것은 복잡한 수학분석과 함께 많은 주의가 필요한 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 형태지수들을 도시지역, 도시외곽지역, 농촌지역 그리고 산림지역 등 4군데 사례지역에 적용하여 그 결과를 통해 형태지수들의 특성을 살펴보았다. 그 결과, 평균형태지수값(MSI)에서는 도시외곽지역이 가장 높게 나타났고, 평균프랙텔차원지수(MPFD)에서는 농촌지역이 높게 나타났다. 넓은 면적을 가진 패치에 가중점을 고려한 평균형태지수값(AWMSI)과 평균프랙텔차원지수값(AWMPFD)에서는 산림지역이 가장 높게 나타났다. 사용한 네 가지 형태지수값의 순위가 4군데 사례지역에서 다르게 나타났다. 특히 둘레와 면적의 로그전환을 이용하고 있는 프랙텔차원지수들의 경우, 도시와 도시외곽지역의 MPFD값은 같고, 도시외곽지역, 농촌지역과 산림지역의 AWMPFD값 차이는 적어 순위 분별력이 떨어졌다. 따라서 넓은 면적을 가진 패치에 가중점을 고려한 평균형태지수(AWMSI)가 지역별 산림패치의 복잡성을 잘 정량화할 수 있음을 본 연구결과에서 보여주고 있다.
센서 네트워크에 의해 수집되는 다양한 도시 데이터는 도시를 이해하고 분석하는데 있어서 필수적인 수단으로 자리매김하고 있다. 특히 Ubiquitous Sensor Network(USN) 기술들은 u-City 구현에 있어 중추신경망을 제공하였다. 이 연구는 도시 에너지의 사용량에 관한 정보를 USN을 이용하여 수집하고, 이를 도시공간정보와 연계된 직관적 가시화 환경을 통해 제공함으로써 u-City에서 에너지 공급계획을 수립, 모니터링하고, 궁극적으로 실사용자가 능동적으로 에너지를 절약할 수 있도록 도와주는 애플리케이션 구현을 목적으로 한다. 특히 3차원 지리정보환경의 층위에 다층적인 에너지 모니터링 정보를 동적으로 조합하면서 다양한 사용자의 관점에 대응하는 환경을 제시하였다. 또한 도시공간정보에 기반을 둔 논리적 LOD를 제공함으로써 효과적인 실시간 에너지 사용 모니터링 도구를 제공한다. 이를 위하여 관련 선행연구를 분석하여 어플리케이션 구현을 위한 시스템의 개념과 구성을 정의하고 데이터 구조 및 가시화방안을 구체화하였다. 본 논문에서는 특히 시스템 구현에 요구되는 공간정보, E-GIS 데이터, 에너지 사용량 센서 데이터를 효과적으로 조합하는 가시화 방법론, 직관적 표현방법, 데이터 구조 및 어플리케이션의 연구결과를 제시하고 Social Sensor Networking을 이용한 모니터링 확장 적용방안에 대해 연구한다.
최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.
본 연구에서는 세종시 포장도로 구간을 대상으로 모바일매핑시스템(MMS)과 딥러닝 균열 감지시스템을 활용한 도로포장 모니터링 방안을 제시하고 경제성 분석을 통한 최적 유지보수 공법을 제시하였다. 나아가, 기존 대부분의 연구에서는 도로포장 조사 차량에 의해 취득된 데이터를 활용한 사례가 대부분이었으나 본 연구에서는 직접 모니터링 조사를 통해 취득한 도로 포장 상태등급을 기준으로 경제성 분석을 실시하였다. 도로포장 상태 모니터링 결과 일반국도, 시도, 지방도의 순서대로 도로포장 상태가 양호한 것을 확인하였다. 또한 포장파손모델을 활용한 경제성 분석 결과, 예방적 유지보수공법인 마이크로서페이싱 공법을 적용하는 것이 유지보수비용과 이용자 편익 측면에서 가장 경제적인 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 지자체의 기반시설 관리계획 수립을 위한 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 세종시의 도로포장 구간을 대상으로 도로포장의 균열률 파손모델을 개발하였다. 파손모델개발에 필요한 모니터링 데이터는 딥러닝 기반의 도로자산 모니터링 시스템을 활용하여 취득하였다. 모니터링 조사는 동일 구간을 대상으로 2021년도와 2022년도에 수행하였다. 도로포장 파손모델은 연평균 파손량을 추정하기 위한 방법론과 계층적 베이지안 마르코프 혼합 해저드 (Bayesian Markov Mixture Hazard) 모델을 활용한 방법론으로 구분하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 기존 전문조사장비에서 취득된 데이터를 기반으로 개발된 균열률 파손모델과 유사한 분석 값을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지자체의 도로관리계획수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
국내의 원격탐사분야는 광범위한 지역의 모니터링에 이용되는 Landsat TM영상을 주로 사용하고 있다. 이 연구에서는 위성영상을 이용하여 시계열별로 도농지역간의 토지피복변화를 분석하였으며, 도시의 균형발전을 위한 비전을 제시하고자 하였다. 위성영상을 이용하여 GIS와 원격탐사의 공간분석기술의 통합을 통하여 도시계획의 기초자료로 사용되는 도시변화량에 대한 분석을 수행하였다.
최근 대부분의 지자체를 중심으로 u-City 구축을 위한 기본계획을 발표하고 있고, 몇몇 지자체들은 신도시를 중심으로 u-City라는 이름으로 실제 도시 구축을 추진하고 있다. 이러한 사업의 배경에는 도시 내의 각종 시설물에 유비쿼터스 관련 센서 네트워크(USN)를 설치하여 각종 시설물을 실시간 모니터링할 수 있다는 전제가 있지만, 실제 수많은 도시의 지상 시설물 중 어떤 시설물을 어떻게 관리할 것인가에 대해서는 연구되지 않고 있다. 본 연구에서는 도시의 각종 지상 시설물에 대해 어떤 시설물을 지능화 할 것인지, 또 어떻게 할 것인지에 대한 기준을 제시하고, 어떻게 그룹화 및 유형화를 할 것인지에 대해 제시하였다.
본 연구에서는 대전광역시를 대상으로 지가의 중심성을 측정 하고 분포특성을 파악하여 도시의 계획 및 관리방안을 모색하는데 필요한 기초자료로 제공하고자 한다. 지가분포에 대한 관련이론 및 선행연구를 통해 지가가 중심지에 미치는 영향을 고찰하였으며, 지가의 분포특성에 따라 중심지가 어떻게 분포 되어있는지를 파악할 수 있었다. 분석방법으로는 ArcGIS 9.2버전 Spatial Analysis를 사용하여 공간내삽(interpolation)을 통해 등치선도를 작성하여 시각화 하였으며, 축별 3차원 경향도면을 작성하여 중심지 범위를 파악하였다. 그 결과 대전광역시의 중심부이자 신시가지인 둔산지역과 구시가지인 은행동 지역이 중심지역으로 나왔으며, 이 외에 부도심지역인 유성과 신탄진 그리고 주거중심지역인 노은동으로 나타났다. 중심지 범위는 신시가지가 상당히 넓게 분포되어 있었으며, 그 외 지역은 좁게 분포되었다. 도시의 계획적 관리를 위해서는 매년 지가를 분석하여 모니터링을 한 후 야기된 문제점을 보완해야 할 것으로 사료된다. 향후 시계열적 분석을 통한 중심지의 과거 변화특성을 통해 미래의 문제점을 미리예측하고 예방할 수 있는 연구가 필요하다.
C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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