• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제8권2호
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• pp.227-234
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• 2020

본 연구에서는 토목건설 분야에서 활용 가능한 폐기물 재활용 2차 제품 후보군 각각에 대한 비용분석 결과를 제시하였다. 각각의 비용 항목에 내재된 불확실성을 고려하여 확률모델 기반 비용 분석을 수행하였으며, 2차 제품 제작에 의해 발생하는 이익 비용을 제시하였다. 폐기물 재활용 시 각각의 공정별 투입 비용 발생은 불가피하며, 이는 2차 제품 대상 후보군별로 달라지는데 제품별 실용화에서 경제성 확보를 위해서는 제품 품질향상 뿐만 아니라 투입 비용의 정확한 산정이 요구된다. 본 연구에서는 폐기물 재활용에 따른 비용분석을 통해 제품별 발생 가능한 이익과 이익발생 확률 산정법을 제시하였다. 재활용 비용분석 항목으로 폐기물 분류 비용, 재활용 처리시설로의 운반비용, 재활용 제품생산비용 등을 고려하였으며, 또한 재활용 제품생산에 따른 이익분석을 위해 폐기물이 재활용 되지 못하고 폐기될 경우와 재활용될 경우를 서로 비교하여 그 차이를 이익으로 환산하여 추정하였다. 건설폐기물 매립지까지 거리가 늘어날수록 재활용에 따른 이익발생이 증가하였고 재활용 시설까지의 거리는 이익발생에 영향을 주었으며, 또한 재활용 제품 선정, 재활용 처리시설의 최적위치 결정, 목표가격 결정 등에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 매개변수가 더 적고, 빠르게 추정 가능한 MobileViT 기반 모델을 통해 사람 자세 추정 과업을 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 기반 모델은 합성곱 신경망의 특징과 Vision Transformer의 특징이 결합한 구조를 통해 경량화된 성능을 입증한다. 본 연구에서 주요 매커니즘이 되는 Transformer는 그 기반의 모델들이 컴퓨터 비전 분야에서도 합성곱 신경망 기반의 모델들 대비 더 나은 성능을 보이며, 영향력이 커지게 되었다. 이는 사람 자세 추정 과업에서도 동일한 상황이며, Vision Transformer기반의 ViTPose가 COCO, OCHuman, MPII 등 사람 자세 추정 벤치마크에서 모두 최고 성능을 지키고 있는 것이 그 적절한 예시이다. 하지만 Vision Transformer는 매개변수의 수가 많고 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 무거운 모델 구조를 가지고 있기 때문에, 학습에 있어 사용자에게 많은 비용을 야기시킨다. 이에 기반 모델은 Vision Transformer가 많은 계산량을 요구하는 부족한 Inductive Bias 계산 문제를 합성곱 신경망 구조를 통한 Local Representation으로 극복하였다. 최종적으로, 제안 모델은 MS COCO 사람 자세 추정 벤치마크에서 제공하는 Validation Set으로 ViTPose 대비 각각 5분의 1과 9분의 1만큼의 3.28GFLOPs, 972만 매개변수를 나타내었고, 69.4 Mean Average Precision을 달성하여 상대적으로 우수한 성능을 보였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.167-175
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• 2011

효율적인 도로의 설계와 관리를 위해서는 도로건설의 경제성 분석이 중요하며 이를 위해서는 도로 상태별 차량별 유류소모량의 평가가 필요하다. 도로에서는 초기 건설비용, 유지보수비용, 차량운행비용, 지정체비용 등이 발생되는데, 도로의 경제성 분석을 위해서는 초기 건설비용, 유지보수비용 등과 같은 관리자비용과 차량운행비용, 지정체비용 등과 같은 이용자비용을 모두 포함한 사회적 비용이 고려되어야 한다. 이 중 차량운행비용은 교통량에 따라 그 비용이 변화되므로 차량운행비용 항목의 큰 부분을 차지하는 유류소모량 또한 교통량에 따라 변화하게 된다. 그런데 유류소모량은 차량의 주행속도 및 도로포장의 상태, 특히 평탄성에 따라 크게 변화되므로 도로의 경제성 분석을 위한 차량운행비용의 산정을 위해서는 주행차량에 대해 도로 상태에 따른 유류소모량을 평가하여 경제성 분석에 반영해야 할 필요가 있으나 아직 이를 고려하지 못하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 국내에서 운행되는 승용차에 대해서 도로 상태별 유류소모량 추정모델을 개발하였다. 우선 우리나라의 교통시설 투자평가 및 도로건설의 예비타당성 조사에서 차량운행비용 산정을 위해 사용되고 있는 주행속도와 유류소모량의 관계식을 고찰하고, 승용차를 대상으로 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화의 관계를 실제 도로에서 실측하여 평탄성과 유류소모량 변화의 관계를 분석하였다. 실험 결과, 평탄성에 따른 유류소모량의 변화는 평탄성이 1m/km 증가하였을 경우 100km 주행시 약 $80m{\ell}$ 정도의 비율로 유류소모량이 증가하는 것으로 확인되었다. 따라서 도로의 설계 및 유지관리에 있어서 보다 정확한 경제성 분석을 수행하기 위해서는 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화를 고려해야 할 필요가 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권3호
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• pp.42-55
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• 2010

본 논문의 핵심은 일정한 전용항만을 운용하는데 있어 발생되는 물유비용을 크게 3가지로 나누어 이들의 합계가 최소화 될 수 있는 선박톤수 별 연간 발주 항차 수를 최적화하는 것이다. 즉 항만에서 적항과 양항간을 오가며 발생되는 해상수송비용, 도착 선박이 항만에서 선석을 기다리며 발생되는 대기비용, 그리고 수입된 화물이 하역되어 야적장에 보관된 상태에서 발생되는 재고유지비용 등의 비용발생 행태가 대, 중, 소 3가지 선급별 연간 항차 수의 배정에 따라 상이한 만큼, 이들 비용의 합계가 최소화 될 수 있는 최적 항차 배정 의사결정이 요구된다. 이때 해상수송비용은 주어진 선급 별, 항만 별 요율로써 확정할 수 있고, 항만 대기비용은 시뮬레이션 모델로써 추정할 수 있다. 그리고 야적장의 화물 재고유지비용은 연간 평균재고량에 화물 별 단가(單價)와 이자율 등을 감안하여 추정할 수 있다. 포항제철(주)의 원료수입 전용부두를 운영하는 사례 분석 결과에서 규모의 경제 효과에 의한 해상수송비용을 최소화하기 위해 대형선박의 연간 항차 배정 율을 증가시킬 경우, 일정 비율을 지나면 선박 대기비용이 급격히 상승하고 야적장의 재고비용도 다소 상승되어 결국 총비용이 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 현재의 전용항만 구조하에서 물류비용을 최소화하기 위해서는 중형선은 연간 총 배정 항차 수의 약 50% 정도의 비중으로, 대형선은 약 33% 정도, 그리고 소형선은 약 17% 내외로 구성하는 것이 최적인 것으로 나타났다. 물론 이러한 분석 결과는 추후 새로운 선석의 건설, 수입화종과 화물량, 단가 등의 변수에 따라 달라질 수 있다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.469-472
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• 2003

수도건설사업은 공용이후단계에서 소요되는 운영${\cdot}$유지관리비용 중에서 기계설비 및 관로시설이 대부분을 차지하는 대표적인 플랜트시설로 구성되므로 일반적인 토목시설물의 LCC모델과 차별화되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 수도건설사업에 적합하도록 비용분류구조를 제시하고 이에 따라 수도시설 LCC분석 모델을 개발하였다. 설계VE 활동시 기초가 되는 설계VA의 절차를 실무활용도 측면을 고려하여 개선된 설계VA절차를 제시하였다. 제시된 설계VA 절차와 LCC분석모델을 사용하여 실제 건설사업의 설계VE활동에 있어 송수관로의 적정 선형 선정에 적용하였다. 제안된 수도건설사업의 설계VA모델은 향후 수도건설사업의 경제적${\cdot}$가치혁신적 대안선정과 유지관리비 예산 추정 및 적정예산 배정에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.181-193
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• 2004

수도건설사업은 공용이후단계에서 소요되는 $운영\cdot유지관리비용$ 중에서 기계설비 및 관로시설이 대부분을 차지하는 대표적인 플랜트시설로 구성되므로 일반적인 토목시설물의 LCC모델과 차별화 되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 수도건설사업에 적합하도록 비용분류체계를 제시하고, 이에 따라 수도시설의 확률적 LCC분석 모델을 개발하였다. 또한, 설계VE 활동시 기초가 되는 설계VA의 절차를 실무활용도 측면을 고려하여 개선된 설계VA절차를 제시하였다. 제시된 설계VA절차와 확률적 LCC분석모델을 사용하여 실제 건설사업의 설계VE활동에 있어 송수관로의 적정 선형 선정에 적용하였다. 제안된 수도건설사업의 설계VA 및 확률적 LCC분석모델은 향후 수도건설사업의 $경제적\cdot가치혁신적$ 대안선정과 유지관리비 예산추정 및 적정예산 배정에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.175-184
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• 2008

도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 관련주체인 이용자와 공급자의 입장을 모두 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 총통행시간, 형평성, 환경비용을 평가지표로 설정하고, 3가지 평가지표에 대한 관련주체의 요구사항이 만족되는 대안 중 소요예산을 최소화하는 최적 도로용량 증대 대안을 선정하는 문제를 모형화하였다. 일반적으로 도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 Network Design Problem(NDP)로 다루어지며, 이용자와 공급자의 다른 입장을 고려하기 위해 Bi-level 최적화문제로 모형화된다. 본 연구에서는 장래 교통수요의 불확실성을 반영하기 위해 확률모형(Stochastic model)을 적용하고, 평가지표별 신뢰도를 차별화하기 위해 Chance-constrained model(CCM)를 적용하였으며, 3가지 평가지표의 제약식을 만족하면서 소요예산을 최소화하는 목적함수를 만족하는 최적대안을 선정하기 위해 렉시코그라픽(Lexicographic) 최적화문제로 접근하였다. 예제 네트워크를 통하여 분석한 결과, 평가지표별 신뢰도 및 교통수요 변화율이 클수록 더욱 많은 소요예산이 요구되며, 평가지표별 신뢰도가 클수록 장래 교통수요의 변화에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있는 대안이 선정되었다. 제안된 모델은 다양한 관련주체의 입장을 모두 고려한 최적 도로용량 증대 대안과 소요예산을 선정함과 동시에, 도로용량 증대량의 변화에 따른 평가지표간 상쇄관계(Tradeoff)와 도로 네트워크 개선을 위한 예산 배분의 포트폴리오를 정책결정자에게 제공 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.201-201
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• 2023

일반적으로 하천의 수질은 산업화, 인구증가 등으로 인해 여러 종류의 오염물질이 유입되어 악화된다. 수질 악화의 대표적인 현상은 부영양화이며 이를 일으키는 주요 원인 물질은 통상 영양염류라고 말하는 질소와 인으로 알려져 있다. T-N이 다량 수계로 유입되면 식물성 플랑크톤 등이 대량 번식하여 녹조 현상등 수질 악화를 발생시켜 관리가 필요하다. 현재 많은 수자원 관리 부서에서 모니터링 포인트를 설정하여 수질 변화를 관찰하고 있다. 기존의 T-N 분석방법은 (1) 자외선 흡광광도법 (2) 카드뮴 환원법 (3) 환원증류-킬달법등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 실험실 기반의 정량적 분석으로 시간과 비용이 크게 소요되어 발생하는 문제에 대해 초기대응을 하기 힘들다. 따라서 T-N을 효과적으로 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 국내에서는 수질자료를 통한 연관된 수질 인자를 찾아내어 머신러닝 알고리즘을 활용해 Chl-a 농도를 추정한 연구사례가 있다. 국외에서는 TN과 센서 측정 지표 간의 물리적, 화학적 관계를 기반으로 센서 감지의 적시성과 지능형 알고리즘의 정확도를 결합하여 실시간 총질소(TN) 측정 방법 연구 사례가 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 활용하여 국내에 적합한 T-N 예측 모델을 만들고자한다. 본 연구에서는 센서기반으로 측정가능한 수질항목들과 T-N의 상관성 분석을 통해 주요 수질인자를 도출하였다. 도출된 인자와 Python 기반의 머신러닝을 활용하여 T-N을 추정하였다. 그 후, T-N 추정값과 실측값을 비교하여 머신러닝 성능을 평가하고 실제 적용 가능성에 대해서 검증하였다. 본 연구는 기존 T-N 측정에 소모되는 시간과 비용의 감소에 기여하고 이를 통해 앞으로 더 정확한 수질 예측이 가능해질 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.133-146
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• 2023

도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.270-270
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• 2023

습지 생태계는 복잡한 물리적 생지화학적 프로세스의 상호작용이 있으나, 습지 생태계의 건강성 회복을 위한 첫 번째 단계는 습지 생태계에서의 물순환에 대한 정확한 이해일 것이다. 또한 지역적인 물 균형 및 생태계 보전에서 습지를 활용하기 위해서도 습지 물순환에 대한 정량적인 이해는 필수적이다. 그러나, 습지 물순환의 이해를 위해 필수적인 관측 자료들은 현장 측정으로 획득하기 어려운 자료이거나 비용적인 문제로 인하여 관측이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-2 위성 자료를 활용하여 습지의 유입량을 추정하기 위한 절차를 제시하고자 한다. 이를 위해 한반도 동남부의 낙동강에 위치한 주요 다목적댐의 자료를 활용한 분류 기반의 인공지능 모델이 설계된다. 인공지능의 학습을 위한 입력자료는 아래와 같은 절차에 의해 만들어진다. 1) 다목적댐의 수위-물 체적 관계를 이용하여 수위-수표면적 관계 곡선 도출. 2) 수위-수표면적 관계 곡선과 DEM을 활용하여 물과 육지 영역을 구분하는 식별자를 도출. 3) Sentinel-2 위성 정보와 물-육지 식별자를 비교하는 랜덤 포레스트 모델을 설계. 4) 위성 정보의 물-육지 정보로부터 미계측 습지 지역의 물과 육지를 식별할 수 있는 식별자 도출. 이러한 과정을 경유하여 추정된 습지의 수표면적과 습지 지역의 DEM을 결합함으로써 습지의 수위-수표면적-물 체적 관계 곡선이 산정되어, 최종적으로 습지의 유입량이 모의된다. 모의된 습지 유입량은 다양한 수문 모델의 매개변수를 추정하는데 활용될 수 있을 것이며, 검증된 수문 모델을 활용하여 습지의 물순환의 이해도를 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.