최근의 이상기후 등에 의해 도시유역에서의 강우가 증가하게 되면, 홍수유출량의 증가를 야기하고 이로 인하여 하천이 월류하거나 제방이 붕괴되고, 배수시스템을 통한 배수가 불량하게 되어 침수피해가 발생하게 된다. 도시지역 홍수피해는 주거지역으로 확장되어 주택을 파손시키고 경우에 따라서는 인명손실을 일으키기도 한다. 특히 도시지역에서는 인구와 각종 시설들이 집중되어 있기 때문에 일단 침수가 발생하게 되면 막대한 피해가 발생한다. 이러한 도시홍수 피해를 줄이기 위해서, 홍수 범람에 대한 예측이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 Link와 Node로 구성된 개개의 요소가 해당지점을 대표하도록 구성되는 비정형 격자기반의 침수해석 모형을 개발하였고, 비정형 격자기반 침수해석모형의 적용성을 검증하기 위해 일방향 경사유역 및 DEM기반 침수해석 모형과 비교하였다. DEM기반 침수해석 모형과의 비교를 위해 SWMM 모형을 이용하여 배수시스템에서 월류되는 유량을 산정하였고, 월류된 유량이 전파되어 가는 과정을 해석하기 위하여 먼저 흐름을 수로형과 위어형 흐름으로 구분하였다. 다음으로 내부의 위상관계를 분석하여 각 Link와 Node에 고유번호를 지정하고 각 Link에 연결된 Node번호들을 지정하여 침수해석을 실시하였다. DEM기반 침수해석 모형과 비정형 격자기반 침수해석 모형을 적용한 침수해석 결과에 대하여 GIS Tool을 이용하여 대상유역에 대한 입력자료를 구축하고, 모의 결과를 도시함으로써 두 침수해석 모형의 비교 및 분석을 실시하였다.
최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구에서는 비정형 자료 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법으로 기상청 연구개발분야 과제의 동향에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 용어사전을 구축하고, 전처리를 하여 용어-문서 행렬을 만들었다. 이것을 이용해 연도별 용어 빈도수를 측정하고, 자주 나타나는 단어들에 대해서는 상대도수의 변화에 대해서 관찰하였다. 그리고 회귀 분석을 사용하여 증가추세와 감소추세를 가지는 용어들을 파악하였다. 이러한 분석으로 기상청 최근 연구개발 분야의 트렌드를 파악하였다. 이와 같은 연구는 향후 기상청 연구개발에 관한 기초 자료로 사용될 수 있으며, 연구개발의 방향성과 청사진을 제시하는데 이용될 수 있을 것이다.
비정형 건축물은 외부면이 다양한 곡선이기 때문에 비정형 거푸집은 맞춤제작되어 사용된다. 비정형 거푸집 제작에 있어 재활용이 가능한 Phase Change Material(PCM)과 곡률구현에 용이한 Ultra-High Performance Concrete(UHPC)가 사용된다. 그러나 PCM은 약 58~64℃가 융점이며, UHPC의 수화열로 PCM 거푸집이 손상될 수 있어 실험을 통해 형상을 확인한다. 실험은 제작한 PCM 거푸집에 Silicone sheet 3mm를 설치한 (A)와 설치하지 않은 (B) 거푸집에 UHPC를 타설한다. 실험결과 (A) 3.793mm, (B) 5.72mm가 측정되었으며, (B) 거푸집이 수화열에 취약한 것으로 분석되었다. 이러한 연구는 초고강도 비정형 패널 및 PCM 거푸집 제작 관련 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 세계 각지에서 초고층건물들이 사회적, 경제적 기반으로 순위를 경쟁하듯이 증가하고 있는 추세에 있어서 다양한 형태변형의 가능성 가운데 패러다임을 정립하는데 있다. 또한 초고층건물은 도시, 국가를 상징하기 때문에 관광자원으로 이용될 뿐만 아니라 개성 있는 랜드마크적 역할의 중요성을 가지고 미래지향적 곡면 형태를 모색하고자 한다. 본 연구의 목적은 복잡·다양한 비정형 건축형태 가운데 특히 곡선 형태에 대한 세분화를 통해 형태조합 및 복합관계를 유추하는데 목적이 있다. 따라서 곡면형을 정형화곡면, 단방향곡면, 이중휨곡면 등으로 구분하여 조형적 형태를 인지하는 방식보다는 실질적인 설계가 이루어지는 시공성을 근거하기 위해 세계초고층협의회(CTBUH)에서 선정한 순위 자료 중 총 50개의 초고층건물을 연구대상으로 하였다. 이러한 유형 분류는 초고층건축의 설계에 있어 다양한 곡면형을 추구하는 디자인과정에 합리적으로 관여하는 기초적 자료로 활용 될 수 있을 것이다.
비정형 평면을 가진 건물의 추가적인 손상의 원인이 되는 비틀림과 비정형성의 척도인 편심과의 관계에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔으나 손상도와 편심의 직접적인 관계에 대한 연구는 수행된 적이 거의 없다. 본 연구에서는 비정형 평면을 가진 건물의 복잡한 지진 응답에 적용할 수 있는 3차원 손상도 계수를 이용하여 건물의 손상도와 편심에 대한 정량적인 관계를 분석하였다. 이를 통해 건물의 편심이 커지면 최대변위는 줄어들지만 비틀림 거동이 증가하여, 손상의 집중으로 인해 전반적인 손상도 계수가 증가함이 관찰되었다. 또한, 2차원 주기가 비슷한 경우에는, 건물의 길이가 최대변위와 최대 비틀림에 미치는 영향이 작으며 이로 인해 전체 손상도 계수에도 그 영향이 미미한 것으로 관찰되었다. 해석 결과를 바탕으로 중약진 지역에서 편심의 크기가 10%, 20%, 30%인 단층 건물은 편심이 없는 건물에 비해서 각각 평균 3~5%, 13~18%, 33~47% 정도의 손상도 증가가 있을 것으로 분석하였다. 이와 같은 편심-손상도 관계는비정형 평면을 가진 건물의 내진 설계에 있어서 기본 구조 계획 수립과 내진 성능 평가에 유용한 자료가 될 것으로 생각된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.617-624
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2017
주로 노지에서 재배되는 배추는 기상 여건에 따라 생산량의 변화가 크고, 대체 작물의 존대로 인해 가격 변동이 크게 나타난다. 기존의 연구에서는 실제 기상정보를 활용해 배추의 생산량을 예측하였으나, 본 연구에서는 실제 기상정보가 아닌 웹상의 비정형 농업기상 정보를 활용하여 도매가격을 예측하였다. 2009년 1월부터 2016년 10월까지 포털사이트에서 배추를 포함한 문서를 수집하여, 수집된 문서 내에 나타난 기상 관련 키워드를 추출하였다. 도매가격만을 이용해 자기회귀 (autoregressive; AR)모형으로 작형별 출하시기인 1, 5, 8, 11월을 예측한 단순모형과 비정형 농업기상 정보를 추가적으로 활용해 AR모형으로 예측한 농업기상모형을 비교하였다. 그 결과 비정형 농업기상 정보를 활용한 농업기상모형의 성능이 더 우수하고 예측력에 도움이 되는 것으로 나타났다.
수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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