대형폐기물량을 산정해야 하는 상황에서 드론을 이용하여 폐기물의 3차원 모형을 구축하여 폐기물의 정량적인 양을 산출할 수 있다. 필요에 따라서 단시간에 폐기물량을 산정해야 하는 경우가 있다. 본 연구에서는 다양한 비행변수와 지상기준점 측량을 통해 드론 기반의 3차원 모형을 구축하고 정확도와 소요되는 시간의 관계를 분석하였으며 단시간에 폐기물량 산정을 위한 적절한 드론 활용 기법을 도출하고자 하였다. 드론을 이용하여 폐기물의 영상을 촬영하여 자동정합하고 3차원 좌표를 가지는 모형을 생성하였다. 3차원 모형의 정확도는 RMSE(Root Mean Square Error) 계산을 통해 평가하였다. 총 49개 모형의 RMSE는 최고 0.08부터 최저 124.75로 나타났다. 정확도가 높은 상위 15개 모형의 소요시간과 그 특성을 분석한 결과, RMSE가 0.08로 영상의 정확도가 가장 높은 1번 모형의 소요시간이 954.87분으로 나타났다. 또한 소요시간이 98.27분으로 가장 짧은 10번 3차원 모형의 RMSE는 0.15로써 정확도가 가장 높은 모형과 큰 차이가 없음을 확인하였다. 가장 효율적인 드론 비행변수는 비행고도 150m에서 높은 촬영중복도(종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40%)이며 영상정합에 필요한 지상기준점 개수는 최소 10개 이상인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 드론을 활용하여 신속하고 효율적인 폐기물량 산정하는데 기초자료로 활용될 수 있다.
건설 프로젝트의 시공단계에서는 대규모의 인력, 자재 및 장비가 요구된다. 그 중 인력은 프로젝트 건설의 핵심 부분이다. 이러한 인력은 두 그룹으로 나누어진다. 첫 번째는 관리를 담당하는 관리 그룹이고, 두 번째는 시공 작업을 위한 현장 기능인력이다. 최근에는 기능인력 공급 부족으로 인해 건설회사가 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 건설 기능인력에 대한 실증적 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 관련 연구 동향을 조사하고 건설 기능인력의 만족도 조사를 실시하였다. 그 결과, 급여 및 보험의 만족도가 다른 항목에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 이에 본 연구에서는 그 원인을 분석하기 위해 기능인력 관리자와의 심층 면접을 실시하였다. 또한 실제 근무 조건을 분석하기 위해 사례 분석을 수행하였다. 그 결과 건설 기능인력의 임금 수준과 보험체계가 제조업에 비해 상당히 안정적인 것으로 분석되었다. 이 연구의 결과는 건설 기능인력에 대한 인식도의 변화를 통해 우수한 기능인력의 양성을 활성화하는데 기여할 것으로 기대된다.
2015년에 건설기술진흥법이 전면 시행되면서 책임감리라는 표현이 없어지고 대신에 건설사업관리가 포함되었다. 건설사업관리 대가를 산정할 때는 국토교통부의 건설기술용역 대가기준에 명시된 실비정액가산방식에 근거해야 한다. 그럼에도 불구하고, 현업에서는 기획재정부의 예산편성지침에 따라 공사비요율에 근거하고 있다. 이로 인해 현장에서는 단일화된 정부기준에 따라 건설사업관리 대가가 산출되고, 건설기술용역 대가기준이 합리적으로 적용되기를 기대하고 있다. 또한 근로기준법령의 변경은 건설현장의 근무환경에 큰 영향을 미침에도 불구하고, 이 법령에 건설현장의 특성이 고려되지 않고 있다. 이에 건설기술진흥법령상의 대가산정 관련 규정이 검토되었고, 실비정액가산방식과 공사비요율방식에 의한 건설사업관리 대가가 검토되었으며, 근로기준법령의 적용으로 인해 발생할 수 있는 문제점이 도출되었다. 이러한 문제점을 토대로 본 연구에서는 건설사업관리 업무가 효율적으로 이루어지기 위해서는 정부에서 건설사업관리 대가를 산출시 관계기관 협의 후 정부차원의 단일 기준을 적용해야 한다는 점, 국토교통부의 건설기술용역대가기준의 적용범위가 명확하게 되어야 한다는 점, 건설사업관리 기술자 투입수량과 함께 기술자의 능력을 고려하여 대가를 산출해야 한다는 점, 근로일수와 근로시간이 결정시 건설특성이 고려되어야 한다는 점을 제시하였다.
광역 도시권의 대중교통 시스템에서 철도교통이 차지하는 비중이 증가함에 따라 정거장 및 환승시설에 철도 이용자가 집중되어 극심한 혼잡상황이 반복되고 있다. 이로 인해 안전성, 편의성 측면에서 이용객의 불편이 가중되고, 정거장의 적정면적 산정에 대한 중요성이 요구되고 있다. 현재, 광역 도시철도 정거장에서 사용하고 있는 면적산정식은 1970년대 일본의 면적산정식을 일부 변형한 것으로 우리나라의 사회 문화 환경과 시대 흐름에 따른 이용객의 패턴 변화 등을 반영하고 있지 못하며, 주요 결정변수에 대한 기술적 근거도 미흡한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 승강장 면적산정식 개선(안)을 제시하고자 광역 도시철도 정거장 설계지침의 면적산정식과 보행 환경의 만족도에 대한 이론적 근거를 분석하고, 광역철도 5개 정거장 및 도시철도 15개 정거장에 대한 현장조사를 통해 개선된 면적산정식을 검증하였다. 면적산정식 개선(안) 적용한 결과에 따르면, 기존 면적산정식은 주요 공간에 대하여 LOS E 등급으로 나타났으나 개선된 면적산정식을 적용시 D등급의 보행환경이 구현되는 것으로 나타났다. 도출된 결과로부터 설계지침의 승강장 면적 산정시 사용되는 설계요소에 대한 개선(안)을 제시하였다.
건설폐기물에서 발생하는 순환골재의 분류 과정에서 발생하는 이물질을 순환골재 출하 전에 회수하기 위하여 회전분리망 흡착 선별기를 설계 및 제작하였다. 제작된 선별기의 성능을 평가하기 위하여, 순환골재에서 자체적으로 회수한 이물질 종류에 따라, 아크릴을 사용하여 규격화된 이물질 샘플을 제작하고, 선별기에서 작동하는 흡입팬의 제어주파수 및 분리망의 흡입구 위치에 따른 선별효율과 순환골재의 오분류율을 평가하여 적절한 운전점을 평가하였다. 순환골재 및 이물질을 입자로 가정한 유동해석을 통해 예측된 선별기의 운전점에서의 분류효율을 평가하였다. 성능 시험 결과 컨베이어 밸트와 흡입구의 거리가 0.2m일 때 95%의 선별효율을 보이는 것으로 나타났으나, 순환골재의 오분류율이 2% 이상으로 선별효율과 2% 이하의 오분류율을 만족하는 운전점은 흡입구 거리 0.254m에서 제어주파수 58Hz으로 나타났다. 유동해석 결과 이물질 선별기에서 순환골재의 오분류는 나타나지 않았다. 기존 순환골재 생산공정에서 이물질 저감을 위해 설치식으로 운용이 가능한 회전분리망을 이용한 풍력 선별시스템을 구축하였다.
미세먼지는 인간의 수명을 단축시키고 각종 암을 유발하는 대기오염 물질이다. 따라서 도시민은 미세먼지 농도에 따라 도시활동을 조정할 수 있다. 미세먼지가 도시민의 활동에 미치는 영향은 미세먼지의 지속 기간, 미세먼지 경보 여부에 따라 달라질 수 있다. 또한 도시활동의 유형과 장소, 도시민의 미세먼지 취약 정도에 따라 회피행동의 수준이 다르게 나타날 수 있다. 이처럼 다양한 요인들에 따라 도시민의 미세먼지 대응 방식이 다르게 나타날 수 있음에도, 이에 관한 연구적 증거는 매우 미흡한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 서울시 도심 중 하나인 종로구를 대상으로 미세먼지가 도시민의 활동에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 SKT의 휴대전화신호 자료와 토지이용 자료를 연계하여 도시활동 유형·연령별 일 단위 활동인구 수를 추출하고, 미세먼지 농도, 미세먼지 지속일 수, 미세먼지 경보 여부의 영향을 분석하였다. 분석 결과, 미세먼지에 대한 회피행동이 도시활동의 유형, 활동장소의 물리적 특성(실내·야외), 미세먼지 지속 기간, 미세먼지 경보 여부, 도시민의 연령에 따라 다른 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 미세먼지가 도시민의 활동에 미치는 영향을 다각적으로 제공하여, 공공의 미세먼지 저감 및 적응 정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
물산업 우수제품 지정제도는 우수제품의 기술규격을 만족하는 물산업 우수제품을 사용자가 우선 구매토록 유도하여 국내 물기업의 기술개발 촉진 및 시장 활성화를 통한 물산업 선순환 구조 조성을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2가지 용량의 펌프를 대상으로 물산업 우수제품으로 지정된 제품과 일반제품의 비용측면의 장점에 대한 객관적인 근거를 사용자에게 제시하고자 하였다. 비용측면의 장점에 대한 분석방법으로 생애주기비용 분석(Life Cycle Cost; LCC)을 통한 경제성 평가를 실시하였고, LCC에 필요한 각종 자료를 조사하였다. 조사한 항목으로는 초기투자비용(펌프 구매비용, 설치비용), 운영비용(에너지비용, 유지관리비용) 및 철거비용(폐기 비용, 잔존가치)이다. 2가지 용량의 우수제품과 일반제품을 비교한 결과, 1,860m3/h 용량(이하 대용량)에서 15년의 운영기간동안 우수제품의 생애주기 비용이 대략 212백만원 정도 적게 소요될 것으로 예측되었으며, 360m3/h 용량에서는 우수제품의 생애주기 비용이 17백만원 정도 적게 소요될 것으로 예측되었다. 또한, 대용량 펌프의 우수제품에 대하여 민감도 분석을 추가로 실시하여 펌프 생산 시 제품의 생애주기 비용을 절감하기 위해 고려해야 할 사항을 살펴보았다. 그 결과 펌프의 효율 향상과 소모품의 교체주기를 증가시키는 방향으로 제품을 개발하는 경우, LCC에 미치는 효과가 클 것으로 예측되었다.
건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.
본 연구는 강우시 산업단지에서 발생하는 비점오염원 유출 특성을 평가하여 비점오염원 부하량 및 원단위 산정을 위한 기초자료로 활용하기 위하여 C 산업단지에 대하여 강우유출수 수질모니터링을 수행하였다. 강우 사상별 유출량에 따른 EMC 산정 결과, 1차 강우시 BOD, CODMn, SS, T-N, T-P의 EMCs 범위는 각각 1.32~48.76, 3.32~43.75, 2.89~199.43, 2.76~8.93, 0.08~068 mg/L로 나타났으며, 2차 강우시는 각각 0.5~2.9, 2.71~7.13, 2.82~174.94, 1.33~4.03, 0.01~1.28 mg/L로 나타났다. 누적 유출량과 누적 오염부하량 비율 산정 결과, 강우 초기 유출량이 적은 시간에는 대부분 오염부하량이 강우 유출량보다 적지만 시간이 지남에 따라 강우 누적 유출량과 누적 오염부하량의 비가 1보다 커지면서 초기세척 현상이 일어났다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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