본 연구에서는 건물 꼭지점의 위 경도 좌표를 제공하는 GIS로부터 수치 모델의 건물 정보를 구축할 수 있는 알고리즘을 개선하였다. 이 알고리즘은 인접한 건물 꼭지점 위 경도 좌표를 지나는 선분을 순차적으로 연결하여 건물 외곽선을 구성하고, 외곽선 내부의 지점을 건물로 인식하기 때문에, Lee et al. (2009)에서 개발한 알고리즘의 한계를 개선하였고, 복잡한 형태의 건물을 실제에 가깝게 재현할 수 있었다. 본 연구에서는 GIS로부터 수치 건물을 구축할 때, 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 형태의 변화가 건물 주변의 흐름과 오염물질 확산에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 알고리즘에 의한 건물 변형이 나타날 수 있는 세 가지 형태의 건물을 대상으로 전산유체역학 모델을 이용한 수치 실험을 수행하였다. 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 변형은 풍하영역의 흐름 패턴에는 상대적으로 작은 영향을 미쳤으나, 건물 사이의 공간에 나타나는 소용돌이와 같은 건물 규모 대기 현상의 수치 모의에는 매우 중요한 영향을 미쳤다. 건물 변형에 따른 건물 사이 공간의 축소는 건물 주위에 나타날 수 있는 소용돌이를 전혀 모의하지 못하거나 소용돌이 규모를 과소 모의 하는 등의 결과를 초래하였다. 건물 변형에 따른 평균 바람장 변화는 건물 주변 지역에서 배출된 스칼라 오염물질의 확산 패턴에도 큰 영향을 미침을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 가압중수형(Pressurized Heavy Water Reactor) 프리스트레스 콘크리트 격납건물의 1/4 축소모델에 대한 극한내압능력과 전반적인 비선형거동에 관한 유한요소 해석을 수행하였다. 가압중수형 격납건물은 원통형 벽체와 돔으로 구성되었고, 4개의 부벽을 갖는다. 유한요소해석을 위해서 상용코드 ABAQUS를 이용하였고, 콘크리트, 철근 및 텐던에 대한 수치모델링을 작성하여 자중과 내압하중을 적용하였고, 텐던의 2% 변형률을 기준으로 극한내압능력을 평가하였다. 이때 사용된 재료모델로 콘크리트는 Concrete Damaged Plasticity 모델을 사용하였고, 철근과 텐던은 Elasto-Plastic 모델을 적용하였다. 유한요소 해석결과 콘크리트의 초기균열 0.41MPa에서 발생하였고, 극한내압은 0.56MPa 정도로 평가되었다.
본 연구는 항공사진으로부터 지도를 제작하는 과정의 중간산출물인 도화원도를 이용하여 3차원 건물모델을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기구축된 도화원도에 포함된 제한적인3차원 정보를 추출하여 지면모델, 지붕면모델과 벽면모델을 생성하는 과정으로 구성된다. 지붕면모델은 지붕면 모서리점들의 평면근사오차를 기준으로 단일평면이나 복합평면으로 생성한다. 단일평면은 강인추정법에 의한 평면근사를 통해, 복합평면은 삼각망에 기반한 분할 및 병합으로 구성된다. 벽면모델은 지붕면모델을 구성하는 모서리를 지면모델에 투영하여 생성한다. 실제 데이터에 적용한 결과 넓은 지역에 다양한 형태의 건물모델이 성공적으로 생성되었다. 제안된 방법은 기구축된 데이터를 이용하기 때문에 시간 및 비용적인 측면에서 효율적인 방법으로 평가된다.
대기질의 예측에는 여러 가지 물리적 또는 수치적 모델링 기술이 이용되고 있다. 최근 들어 급격한 컴퓨터의 발달과 더불어 수치모델을 이용한 예측 기술이 활발히 개발 이용되고 있다. 그러나 이러한 수치 모델링 기술은 대도시 특히, 높은 건물과 그들에 의해 형성된 도심 협곡을 고려하는 경우 현재의 수치 모델이 가지고 있는 여러 가지 가정에 의해 많은 어려움을 직면하고 있는 실정이다. (중략)
본 논문에서는 RNN 순환 신경망 (Recurrent Neural Network) 모델을 사용하여 스마트 중간층 면진 시스템의 지진 응답 제어 성능을 수치 해석을 통하여 검토하였다. 이를 위해서 지진 하중을 받는 건물의 동적 지진 응답 예측을 위한 RNN 모델을 개발하였다. 보다 실제적인 연구를 위하여 중간층 면진 시스템이 설치된 실존하는 건물인 시오도메 스미토모 건물을 예제 구조물로 선택하였다. 스마트 중간층 면진 시스템은 기존의 납 댐퍼를 대신하여 MR (Magnetorheological) 댐퍼를 사용하여 구성하였다. 그 외 고무 베어링이나 강재 댐퍼는 그대로 사용 하였다. 수치 해석을 통하여 개발된 RNN 모델이 기존의 FEM (Finite Element Method) 모델과 비교해서 매우 정확한 응답을 예측하는 것을 확인할 수 있었다. RNN 모델을 사용하면 자유도가 많은 FEM 모델을 사용한 경우에 비하여 해석 시간을 대폭 줄일 수 있다. 개발된 RNN 모델을 사용한 수치 해석 결과 스마트 중간층 면진 시스템이 기존의 수동 중간층 면진 시스템에 비하여 구조물의 지진 응답을 대폭 저감시킬 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
최근 3차원 도시 모델의 활용이 증가하고 있다. 본 논문에서는 단일 고해상도 위성영상으로부터 3차원 도시 모델을 생성하는 연구를 수행하였다. 3차원 도심 모델은 크게 인공지물 정보와 지형정보가 필요하다. 본 연구에서 인공지물 정보는 단일 고해상도 위성영상으로부터 건물의 그림자를 이용한 방법으로 추출하였으며, 지형정보는 기존에 구축된 수치지도로부터 수치표고자료를 생성하여 적용하였다.
원전 격납건물의 축대칭 모델은 해석상의 간편성으로 인하여 널리 사용되지만, 실제의 비축대칭 조건을 주는 요소들을 축대칭 모델상에서 구현하기 위해서는 적절한 가정 및 변환 절차를 도입해야 한다. 선행 논문에서는 국내의 CANDU형 및 한국형 격납건물 돔에 비축대칭으로 배치된 텐던들을 축대칭 모델에 적용하기 위한 합리적인 변환 절차를 제안하였으며, 텐던 강성 및 프리스트레싱의 효과 측면에서 고찰하였다. 본 논문에서는 제안된 모델을 범용구조해석 프로그램에 적용한 수치 예제를 통하여 타당성을 검증하였다. 제안된 축대칭 모델은 CANDU형의 3차원 거동을 비교적 유사하게 추적할 수 있는 것으로 나타났지만, 한국형의 경우에는 돔 텐던 배치상 축대칭 가정에 따른 오차가 다소 크게 나타났다. 또한, 프리스트레싱을 구현하기 위해 사용되는 초기응력법 및 등가하중법을 비교 분석하였으며, 축대칭 모델에 초기응력법을 적용할 때 원환방향 프리스트레싱의 역할이 매우 큼을 보였다. 마지막으로 제안된 수식에 도입된 근사화를 보정하여 좀 더 실제 거동에 가까운 값들을 산출할 수 있는 보정계수에 대하여 고찰하였다.
본 연구에서는 미기상 수치 모델 ENVI-MET3.0을 이용하여 고층 건물 입지에 따른 바람장과 기온 변화를 분석하였다. 대상지역은 고층 아파트 단지가 계획되어 있는 전주시 도심지이며, 실제 설계 자료를 적용하였다. 건물 입지에 따른 미기상 변화를 분석하기 위해 건물 입지전과 후에 대해 모델링을 수행한 후, 그 변화량을 분석하였다. 모델링 수행시 기상 조건은 연구대상 지역의 기후분석을 통해 두 가지를 선정하였는데, 첫 번째 조건은 풍향을 남남동(SSE)풍, 두 번째 조건은 풍향을서(W)풍 계열로 하였다. 바람길 분석은 풍속, 열섬 분석은 기온 변화량을 통해 분석을 실시하였다. 풍속 분석 결과, 건물 높이보다 낮은 고도에서는 바람이 유입되는 지역에서는 0.2~2.5 m/s 정도 증가한 반면, 건물 사이에서는 0.5~2.0 m/s 정도 감소하였다. 건물 높이 이상의 고도에서는 건물이 위치한 단지 내에서는 0.1~0.8 m/s m/s 정도 감소하는 반면, 단지 외부에서는 0.2~0.4 m/s 정도 증가하였다. 열섬 분석 결과, 건물 높이보다 낮은 고도에서는 건물이 위치한 단지 내와 풍하방향 지역에서는 기온이 $0.01{\sim}0.1^{\circ}C$ 증가한 반면, 단지 외부에서는 $0.01{\sim}0.05^{\circ}C$ 감소하였다. 건물 최고 높이 부근에서는 대부분의 지역에서 $0.05{\sim}0.2^{\circ}C$ 정도 감소하였다.
본 논문에서는 SPOT 5호 HRG 스테레오 영상을 이용하여 수치표고모형을 생성하기 위한 사진측량학적 처리과정을 제시하고 수치표고모형 생성을 위한 HRG supermode 영상의 정확도 잠재성을 평가하고자 하였다. 센서모델링을 위하여 광속조정을 행한 후 에피폴라 영상재배열과 영상정합 과정 등을 통하여 수치표면모형을 생성하였다. HRG 영상으로부터 추출된 DEM 성과를 축척 1:5000의 수치지형도로부터 추출된 기준 DEM과 여러 시험구간 상에서 비교하였다. 전체구간 중 5m 미만의 DEM 오차를 나타내는 부분의 비율은 53.8%이었고, 5m를 초과하는 오차부분은 구름, 수역, 건물 등에 의한 영향을 받는 것으로 확인되어 이러한 지역을 제외하고 평가한 정확도는 약 2.5m의 RMSE를 나타내었다. 아울러 추출된 수치표면모형(DSM)을 사용하여 3차원 건물모델과 대상지역 전체의 3차원 가시화 모델을 작성하였다.
Change detection기법은 영상에서 차이를 알아내기 위하여 가장 많이 사용되는 방법이며 다양한 영상환경에 사용된다. 수치지형모델과 수치영상은 같은 수치격자데이타 구조를 가지므로 Change detection기법을 수치지형모델에 적용할 측량결과의 표고데이타를 불규칙삼각형(TIN)으로부터 격자구조로 변환하고 수치지형모델화하여 구조물의 변형지점을 찾는데 사용함으로 많은 소모성 자재와 인력을 줄일 수 있었다. 그 결과를 가시화하여 건물의 변형이 발생한 지점과 변형향을 수치적으로 나타낼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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