건설현장의 생산성은 견실성 및 생산활동의 효율성 평가을 위한 매우 중요한 지표이며, 건설 현장작업은 모두 작업조를 중심으로 수행됨으로 작업조의 생산성 관리는 특히 중요하다. 문헌연구 및 전문가 인터뷰를 통해 도출된 27개의 관리요인들로 설문조사를 실시하였으며 32부를 회수하여 분석하였다. 대분류항목의 실행도 및 중요도를 분석한 결과, '장비'와 '건설인력' 항목이 도로교량 공사의 작업조 생산성에 매우 중요한 것으로 나타났으며, 실행도는 중요도에 비해 비교적 미비한 것으로 밝혀졌다. 또한 소분류 항목 27개를 분석한 결과, 지속적인 관심을 가져야 하는 항목으로는 '적기의 장비조달', '효율적 작업조 구성', '작업자의 숙련도', '현장통제 및 감독능력'이 중요도에 비해 실행도가 낮음으로 보다 더 향상시킬 필요가 있는 관리 요인들로는 '장비 가동성능', '설계도서의 정확성', '시공상세도의 정확성', '작업지시 및 승인 시기', '작업지시의 정확성' 등인 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 앞으로 도로공사의 구조체 공사에서 작업조 생산성 향상을 위해 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
An apartment complex is a building use with great potential to contribute to solving problems related to urban ecological environment and climate change. The first goal of this study is to grasp the current situation of application and limitations of the ecological area rate, which is a representative evaluation index used to evaluate the environmental performance of the external space of an apartment complex in Green Standard for Energy and Environmental Design (G-SEED). The second goal is to propose a prototype of the evaluation index for evaluating greenhouse gas (GHG) reduction performance in order to supplement the evaluation index for the environmental performance of the external space in terms of response to climate change. We analyzed 43 cases of apartment complexes certified according to G-SEED, which was enforced since July 1, 2010, and found application characteristics of each space type and the limitations of ecological area rate. We analyzed overseas green building certification systems such as LEED and BREEAM that derived implications for supplementing the limitations of ecological area rate, which is focused on the evaluation of soil and water circulation function, and set up a development direction of complementary measures. Through analysis of previous studies, relevant regulations and standards, and technical documents of the manufacturer, the heat island mitigation performance of the pavement and roof surfaces of the apartment complex and the carbon uptake performance of the trees in the apartment complex was selected as parameters to yield the GHG reduction performance of the external space of the apartment complex. Finally, a quantitative evaluation method for each parameter and a prototype of the evaluation index for the GHG reduction performance were proposed. As a result of applying the prototype to an apartment complex case, the possibility of adoption and applicability as an evaluation index of G-SEED were proved.
딥러닝 분야 중 생성과 관련된 연구는 주로 GAN 이후에 많은 알고리즘이 있는데 생성이라는 측면에서 볼 때 미술과는 다른 점이 있다. 공학적 측면에서의 생성이 주로 정량적 지표나 정답과 오답의 유무를 판단하는 것이라면 미술적 측면에서의 생성이란 다양한 관점에서 정답과 오답을 교차검증하고 의심하여 세상과 인간의 삶을 해석하는 생성을 만들어낸다. 본 논문은 딥러닝의 비디오 생성능력을 콜라주적 관점에서 해석하고 미술작가가 만든 결과물과 비교하였다. 실험의 특징은 콜라주 기법으로 만든 창작자의 결과물을 GAN이 얼마만큼 재현하는지와 창작적인 부분과의 차이점을 비교분석하는 것이고, GAN의 재현력에 대한 성능 평가항목을 만들어 그 만족도를 조사하였다. 창작자의 스테이트먼트와 표현목적을 얼마나 재현했는지에 관한 실험을 위해서는 스테이트먼트 키워드에 해당하는 딥러닝 알고리즘을 찾아 그 유사성을 비교하였으며, 실험결과 GAN은 콜라주 기법을 표현하기에는 기대에 많이 못 미쳤다. 그럼에도 불구하고 이미지 연상에서는 인간의 능력보다 높은 만족도를 보여주었는데 이것은 GAN의 추상화 생성 측면에서 인간과 비견할만한 능력을 보일 수 있다는 긍정적인 발견이라고 하겠다.
건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
지하공간 통합지도는 지하시설물, 지하구조물, 지반정보로 구성되어 있으며, 주기적으로 갱신이 발생하고 있다. 본 논문에서는 통합지도 갱신 속도를 단축하기 위해 변화된 지반정보만을 탐지 및 추출하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 변화 객체를 찾아내기 위해 신규 입력된 지도와 통합지도에 저장된 참조 지도에 포함된 모든 객체들을 비교하였다. 객체를 비교하여 결과를 생성하는 전체 과정을 기능별로 분류하였으므로, 구현된 시스템은 객체 비교기, 변화 객체 탐지기, 과거 데이터 관리기, 변화 객체 추출기, 변화 유형 분류기, 변화 객체 저장기 등의 모듈로 구성되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하는 지표로 변화 객체 탐지율 및 추출률을 사용한다. 개발된 컴포넌트를 평택시 시추공, 관정, 지층, 암상 등에 적용한 결과 각 레이어의 신규, 삭제, 변경(속성) 객체들을 각각 100% 탐지하였다. 또한, 지도를 비교할 때마다 참조 지도를 다운로드 받음으로써 참조 지도의 최신성이 보장되는 장점을 제공하였다. 추후, 현업에 적용하기 위해 다양한 데이터를 사용하여 개발된 결과의 안정성과 효율성을 확인하는 연구가 필요하다.
안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.
고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.
미세플라스틱 분석에는 많은 비용과 인력, 그리고 긴 분석시간이 필요하기 때문에 하천에서의 연속적 미세플라스틱 관측에는 한계가 있다. 이와 같은 한계는 일반적으로 모형의 활용을 통해 보완될 수 있으나, 미세플라스틱의 거동 모의를 위한 모형 연구는 상당히 제한적으로 수행되었다. 따라서, 본 연구에서는 하천 수질 오염원의 거동을 이해하고 예측하는 데 많이 활용되는 물리식 기반 동적 수치모형인 Water Quality Analysis Simulation Program (WASP)의 미세플라스틱 오염예측에의 적용성을 검토하였다. 이를 위해, 안양천 대상 미세플라스틱 실측자료와 WASP8의 생화학적 산소요구량(BOD)과 부유물질(SS) 상태변수를 미세플라스틱 대리인자로 이용하여 안양천의 미세플라스틱 농도를 모의하였다. 모의결과, SS를 이용한 미세플라스틱 모의가 BOD를 이용한 모의보다 미세플라스틱 농도 모의에 더 좋은 성능을 나타냈다. 이는 상태변수로 이용한 각 수질인자의 특성에 기인한 것으로 생물화학적 지표인 BOD는 생물화학적으로 매우 안정된 미세플라스틱 모의에 대리인자로 사용하기에 적합하지 않은 것으로 판단된다. 반면, 미세플라스틱과 물리적 거동이 유사한 SS의 경우 미세플라스틱의 농도변화 추세를 잘 반영하였다. 향후, 보다 엄밀한 모형을 통한 미세플라스틱 오염 예측을 위해서는 미세플라스틱 재현성 평가를 위한 다양한 환경조건에서의 기초적인 미세플라스틱 조사 연구가 요구되며, 미세플라스틱 입력자료의 단위문제가 해결되어야 한다.
음성 변환(Voice Conversion)은 개인의 음성 데이터를 다른 사람의 음향적 특성(음조, 리듬, 성별 등)으로 재생성할 수 있는 기술로, 교육, 의사소통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 StarGAN-VC 모델을 기반으로 한 접근 방식을 제안하여, 병렬 발화(Utterance) 없이도 현실적인 음성을 생성할 수 있다. 고정된 원본(source) 및 목표(target)화자 정보의 원핫 벡터(One-hot vector)를 이용하는 기존 StarGAN-VC 모델의 제약을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사전 훈련된 Rawnet3를 사용하여 목표화자의 특징 벡터를 추출한다. 이를 통해 음성 변환은 직접적인 화자 간 매핑 없이 잠재 공간(latent space)에서 이루어져 many-to-many를 넘어서 any-to-any 구조가 가능하다. 기존 StarGAN-VC 모델에서 사용된 손실함수 외에도, Wasserstein-1 거리를 사용하여 생성된 음성 세그먼트가 목표 음성의 음향적 특성과 일치하도록 보장했다. 또한, 안정적인 훈련을 위해 Two Time-Scale Update Rule (TTUR)을 사용한다. 본 논문에서 제시한 평가 지표들을 적용한 실험 결과에 따르면, 제한된 목소리 변환만이 가능한 기존 StarGAN-VC 기법 대비, 본 논문의 제안 방법을 통해 다양한 발화자에 대한 성능이 개선된 음성 변환을 제공할 수 있음을 정량적으로 확인하였다.
한국해양과학기술원에서 생산하여 공개하고 있는 다종 위성 기반의 해수면온도(Sea surface temperature) 자료를 이용하여 동해안 냉수대(Cold water mass) 해역을 탐지하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 냉수대의 분포를 고려하여 동해안을 3개 해역("고성-울진", "삼척-구룡포", "포항-기장")으로 구분하였다. 각 해역에 K-means clustering 기법을 적용하여 3개 그룹으로 나누고 3개의 그룹은 평균 수온이 높은 순서대로 Group 1, Group 2, Group 3로 칭한다. 수온이 가장 낮은 집합인 Group 3는 냉수대 특성을 나타내는 2가지(각 해역 표준 편차와 Group 1과 Group 3의 평균 수온 차이)의 임계치가 적용되고 탐지 해역내 표준편차가 0.6℃ 이상이고 그룹별 평균 수온 차이가 2℃ 이상일 경우 Group 3을 냉수대로 판단한다. 2022년도 탐지 결과, "포항-기장"은 77일로 가장 많이 탐지되었으며 정량적인 평가를 위해 혼동행렬 성능지표를 계산하였다. 동해안 3곳 해역의 평균 정확도(Accuracy)는 0.83 이상으로 나타났고 F1 score는 "포항-기장"에서 최대 0.95이었다. 본 연구에서 제안한 탐지 알고리즘을 적용하여 보다 구체적인 냉수대 해역의 공간 분포를 매일 이메일 서비스로 제공하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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