개착식 구조물이나 교량 구조물과 같은 도시철도 시설물을 대상으로 시행한 내진성능 예비평가체계는 도시철도 시설물이 지녀야하는 특성을 고려하지 못하는 문제점이 있다. 특히 교량 구조물의 경우에는 도로교의 내진성능 예비평가체계를 그대로 적용하여 사용하고 있어 도시철도 교량 구조물에 적용하기에는 비현실적인 평가 항목들이 존재한다. 그리고 각 시설물에 대한 예비평가 항목들을 산정할 때 적절한 근거가 없어 평가 결과의 신뢰성을 확보하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 내진성능 예비평가 체계의 문제점을 분석하고 수정(개정) 안을 제시한다.
표준전동차는 1995 년 9 월부터 2001 년 12 월까지 수행된 도시철도차량 표준화 국산화사업의 일환으로 도시철도차량 표준화와 차량핵심장치의 국산화를 위해 개발되었으며, 한국의 표준이 되는 전동차이다. 도시철도차량의 표준사양, 성능시험기준, 품질인증기준, 안전기준, 정밀진단기준 등 제반 표준화기준에 의거하여 표준전동차가 설계, 제작되었으며, 수입에 의존하던 추진장치와 차량제어장치를 국산화하여 장착하였다. 제작된 핵심장치 및 표준전동차에 대해 구성품시험, 완성차시험, 본선시운전시험, 실용화를 위한 10 만 Km 내구도주행시험 등 각종 성능시험이 수행되었으며, 전동차 국산화율이 60%에서 95%로 향상되었다. 본 논문은 표준전동차의 개발경위, 핵심장치 국산화 내용, 각종 시험결과 등 전반적인 개발내용을 기술하고 있다.
외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리 비용이 주어졌을 매, 처음 출발도시에서부터 정확히 한 도시는 한 번씩만 방문하여 다시 출발도시로 돌아오면서 방문한 도시들을 연결하는 최소의 비용이 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal value)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다[2,4,5, 8]. 따라서 이들의 수행시간을 줄이고자 하는 연구가 많이 진행된다. 본 논문에서는 외판원 문제의 최적의 해를 구하는데. 휴리스틱 알고리즘인 최근접 휴리스틱을 이용한다. 물론 수행 시간을 줄이고자 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)으로 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용하고, 근거리 통신망(Local Area Network)에 기반한 분산 처리 환경에서 여러 프로세서에 분산시켜 병렬성을 살린다.
도시가스 배관의 안전을 위해 다양한 시스템이 가동되고 있지만 대부분 현장점검에 의존하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 실시간 배관운영 데이터를 분석해 배관의 위험을 예측한다. 배관의 압력, 출력전압, 출력전류, 방식전위, 전위값 데이터와 기타 도시가스 관련요인 데이터를 통합해 상관분석을 진행한다. 그리고 특정 공급권역의 실시간 배관 압력 데이터를 분석해 압력 수치를 예측한다. Random forest regression과 support vector regression(SVR) 알고리즘을 사용해 모델을 구성한 결과 배관 데이터의 시계열 정보를 추가한 데이터 셋과 random forest regression을 사용한 모델에서 가장 우수한 예측 성능을 보인다.
본 논문에서는 고해상도의 시계열 위성영상을 딥러닝 알고리즘으로 학습하여 도시 변화탐지를 수행한다. 고해상도 위성영상을 활용한 서비스는 4 차 산업혁명 융합 신사업 중 하나인 스마트시티에 적용하여 도시 노후화, 교통 혼잡, 범죄 등 다양한 도시 문제 해결 및 효율적인 도시를 구축하는데 활용이 가능하다. 이에 본 연구에서는 도시 변화탐지를 위한 딥러닝 알고리즘으로 DeepLabV3+를 사용한다. 이는 인코더-디코더 구조로, 공간 정보를 점진적으로 회복함으로써 더욱 정확한 물체의 경계면을 찾을 수 있다. 제안하는 방법은 DeepLabV3+의 레이어와 loss function 을 수정하여 기존보다 좋은 결과를 얻었다. 객관적인 성능평가를 위해, 공개된 데이터셋 LEVIR-CD 으로 학습한 결과로 평균 IoU 는 0.87, 평균 Dice 는 0.93 을 얻었다.
본 연구는 도시철도 터널내 화재시 구조체의 내화성능을 평가하기 위한 기준을 제시하고자 실시하였다. 현재 국내 도심의 지하철 터널 구간은 135km로써 그 규모가 세계 4위이며 대도시들의 도시철도 터널건설의 증가와 그 연장이 길어짐에 따라 터널 내 화재사고가 갈수록 높아지고 있는 상황이다. 하지만 국내에는 도시철도 터널 화재에 대한 내화성능평가에 기본적으로 적용되는 시간-온도 곡선이 없다. 따라서 본 연구에서는 국내 도시철도 터널의 통행량, 차량 종류 등을 고려한 열방출율을 기초로 외국에서 제시된 시간-온도 곡선을 검토하였으며 국내 실정에 맞는 설계화재 모델을 제시하였다. 또한 제시된 설계화재모델에 대해 수치해석을 통하여 화재시 도시철도 터널 구조체의 온도분포를 산정하였다.
본 논문에서는 도시철도 내진설계 기준에 의거하여 내진설계가 되지 않은 기존 구조물에 대해서 2010년 4월부터 2013년 10월까지 시행된 지하철 1~4호선에 대해 내진성능 평가방안을 연구하였고, 2012년 12월부터 2018년 12월까지 시행한 내진성능 보강공사 실시설계를 통하여 내진보강이 필요한 시설물에 대한 내진성능 보강방향에 대해 정리하였다. 평가결과 1~4호선 141.5km 중 53.2km(총 사업비 3,220억원)가 내진보강이 필요한 것으로 검토 되었으며, 최종적으로 2020년까지 지진규모 6.5에 견딜 수 있게 내진율 100% 확보를 목표하고 있다. 본 논문은 향후 도시철도의 내진성능을 평가하고 보강하기 위한 기초 연구자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 음향센싱 기법을 활용하여 소류사량 계측이 가능한 센서인 파이프 하이드로폰을 2가지 형태로 개발하여 설치 형태에 따른 소류사량 계측 성능을 비교·분석하였다. 파이프 하이드로폰은 수리구조물 끝단에 설치하는 부착식 하이드로폰과 하천 하상에 설치 가능한 형태로 제작하였으며, 파이프 하이드로폰의 실내 실험을 위한 수리실험장치를 구축하였다. 소류사 음향 데이터를 수집 및 저장하기 위해 National Instrument사에서 개발된 LabVIEW 언어를 이용하여 데이터 분석 프로그램을 개발하였으며, 데이터를 시계열 그래프로 표출하여 센서를 통해 계측되는 소류사의 특성을 분석하였다. 분석 결과 하천 하상 설치 형태의 파이프 하이드로폰은 후류가 발생하여 센서 후면으로 소류사가 재충돌되는 현상이 발생하였으며, 이에 6~9% 정도의 과다 산출되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 소류사가 센서에 퇴적되어 지속적인 데이터를 취득하기에는 적합하지 못할 것으로 판단되었다. 동일한 조건으로 실험한 부착식 하이드로폰은 후류로 인한 재충돌 현상 및 퇴적현상 또한 발생하지 않았으며, 소류사량 추정 결과 90.9%로 양호한 수준의 성능이 확인되었다.
도시 수목은 대기 중 이산화 탄소 흡수, 대기질 개선, 도시열섬 현상 완화 및 생태계서비스 제공과 같은 중요한 역할을 한다. 도시 수목을 효과적으로 관리하고 보전하기 위해서는 위치, 상태, 수종, 개체 수 등에 대한 정확한 공간 정보가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 고해상도 도시 수목 면적 지도를 이용해 도시 지표면으로부터 수목을 분리하고, 국지적 최대값 필터링을 통해 수목의 위치를 정확하게 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 도시의 다양한 생육 환경을 고려해 일률적인 필터 크기를 사용하는 대신, 수고에 따라 적절한 필터 크기를 선택해 수목 탐지 성능을 향상시켰다. 수원시 전역을 대상으로 구축한 도시 수목 위치 및 수고 정보는 도시 생태계의 지속가능한 관리와 탄소 저감 대책을 위한 기반이 될 것이다.
대규모의 에너지 소비 및 인구의 증가로 온실가스 증가 및 열섬 현상이 빈번한 도시는 녹지공간의 증대가 요구되었고, 한정된 도시 공간에서는 건축물 옥상에 녹지공간을 형성하는 옥상녹화가 증대되었다. 옥상녹화에 사용하는 경량토양은 주로 펄라이트를 사용하나 비산, 분진 등 작업환경의 악화로 다른 경량토양의 요구가 증대되었다. 한편 화력발전소에서 발생하는 바텀애시는 재활용을 위한 다양한 연구가 진행되었는데, 인공경량토양으로의 활용가능성도 확인된 바 있다. 본 연구는 기존의 바텀애시 활용 인공경량토양보다 혼합량이 높은 바텀애시를 사용한 인공경량토양을 개발하고자, 바텀애시의 물리적, 화학적 특성을 분석한 후 유기물의 필요성을 확인하고, 바크, 퇴비, 코코피트 등의 유기재료 배합을 달리하여 최적의 배합을 도출하였고, 이 배합을 조경설계기준에서 제시한 토양성능 항목에 적합여부를 확인한 결과, 중급 정도의 성능을 갖는 인공경량토양임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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