대규모 공익사업 중에 필수불가결하게 발생하는 보상업무는 최근 공사가 늘어남에 따라 점차 규모가 늘어나고 있으나 절차가 복잡하고 수작업으로 관련 작업을 진행하고 있어 체계적인 보상업무가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이 때문에 다양한 민원 발생으로 인한 공기지연, 보상업무 관련 비리 존재, 과거 보상자료 이력 추적 불가 등 다양한 문제들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 전문가 심층 면담 및 설문 등을 통해 보상현황 단계별 문제점을 도출하였고 이를 근간으로 STEEP 분석 및 Issue Tree를 도출하여 보상업무를 첨단화 할 수 있는 ICT 기반 3대 핵심기술 및 10개의 기술니즈를 선정하였다. 선정된 3대 핵심기술은 빅데이터 기반 의사결정 및 예측기술, 최신 계측장비 기반의 첨단화기술, 개방형 클라우드 기반 보상플랫폼 기술이다. 도출된 기술을 보상업무를 진행하고 있는 기관에 도입하기 위해 기관별 정보화 현황 조사결과를 근간으로 사업시행자별 기술 확산 가능성을 제시하였다. 향후 본 논문에서 도출된 핵심기술을 근간으로 보상업무 첨단화가 가능한 프로토타입을 제작하여 기관별로 적용하고 이에 대한 효과분석을 진행하는 것이 필요하리라 판단된다.
자율주행차량의 상용화를 앞당기기 위해서는 현재 자율주행자동차의 주행안전성을 저하시키는 원인을 정확히 파악하고 이를 개선하는 노력이 필요하다. 본 연구는 우리나라에서 자율 주행을 연구하는 전문가를 대상으로 중요도-만족도(IPA)와 포커스그룹 인터뷰(FGI)를 수행하여 자율주행차량의 주행안전성에 문제가 발생하는 원인과 국내의 자율주행 기술 수준 등을 파악하였다. 설문 결과 현재 자율주행 핸디캡 중에 공사 구간, 폭우/폭설 상황, 미세먼지 상황, 포트홀 존재 상황이 중요도보다 현재 기술 수준에 대한 만족도가 낮아 우선적인 연구개발이 요구되는 것으로 나타났다. 이 중 공사 구간과 포트홀은 도로/도로 시설물의 불량과 센서 자체의 성능이, 날씨와 연결된 상황은 센서의 성능과 알고리즘 부재 등이 가장 큰 원인으로 분석되었다. 안전한 자율주행의 조속한 실현을 위해서는 자율주행차량의 주행안전성을 저해하는 원인에 대한 명확한 파악과 해결이 지속해서 수행되어야 할 것이다.
This study analyzes the importance-performance analysis (IPA) of the 10 dimensions of the smart construction safety management system, and analyzes which dimensions are important and which dimensions are performing to determine key improvement tasks, incremental improvement tasks, Maintenance and reinforcement tasks and continuous maintenance tasks were derived. Among the 10 dimensions of the smart construction safety management system, the dimensions that are recognized as important by all field managers and field workers and have high performance are the automatic risk displacement measurement system, smart environmental sensor system, and heavy equipment seizure prevention system. However, areas that were perceived as having high importance but low performance were worker location tracking systems, smart safety helmet chin muscles, and smart safety ring fastening. Among the smart construction safety management systems perceived by field managers, areas for key improvement with high importance and low performance included worker location tracking system and smart safety ring fastening. Among the smart construction safety management systems perceived by field workers, the area for key improvement with high importance and low performance was the automatic risk displacement measurement system.
본 연구에서는 탄소계 나노소재를 적용한 시멘트 페이스트 복합체의 유변학적 특성을 실험적으로 분석하였다. 탄소계 나노소재인 산화그래핀과 탄소나노튜브의 사용성을 고려하여 수용액 상태로 혼입한 굳기전 시멘트 페이스트에서 흐름성 및 레올로지를 측정하였다. 그리고 굳은 시멘트 페이스트 복합체는 만능재료 실험기를 활용하여 압축강도 측정을 검토하였다. 산화그래핀은 수용액 상태로 혼입하였을 때 혼입율 상승 시 흐름성이 감소하고 소성 점도와 전단응력이 급격하게 증가하였다. 탄소나노튜브 수용액도 동일한 경향성을 가졌으나 시멘트 중량대비 0.2 % 미만을 혼입한 경우 산화그래핀과 비교하여 상대적으로 증가율이 낮게 측정되었다. 이는 판상형 형태인 그래핀의 비표면적이 커서 시멘트 페이스트의 흐름성을 감소시키고 소성 점도와 전단응력을 상승시키는 것으로 판단된다. 탄소나노튜브 수용액은 0.2 %이상 혼입 시 소성점도가 일반배합 대비 2.16배 수준으로 급격히 상승하며 전단응력도 상대적으로 높게 측정되었다. 이는 탄소나노튜브의 혼입량이 과혼입 되면서 시멘트 페이스트 내에서 분산이 제대로 되지 않아 탄소나노튜브 간의 뭉침으로 인한 응집효과로 판단된다. 압축강도는 그래핀 혼입시 강도 상승율이 미미하였으며, CNT는 최대 약 12 %의 상승효과가 있음을 확인하였다. 따라서 탄소계나노소재 적용 시 상대적으로 CNT를 사용할 경우가 사용 가능성이 높을 것으로 판단되나 최대 혼입량 및 분산에 사용될 계면활성제에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
2019년 발생한 코로나라는 팬데믹 영향의 장기화로 인해 사람들 간 접촉을 하지 않고도 생활이 가능한 비대면 활동의 중요성이 증대되면서 우리사회는 본격적인 언택트(untact) 시대로 진입하게 되었다. 언택트 시대는 우리의 일상생활뿐만 아니라 산업사회를 디지털화로 재편하는 거대한 구조적 변화를 초래하는데 영향을 미쳤는데, 그 중심의 핵심기술에 디지털트윈(digital twin)이 있다고 해도 과언이 아니다. 디지털트윈은 4차 산업혁명에 접목되고 있는 다양한 기술력을 융합하여 현실세계를 가상의 디지털 세계에 그대로 재현해내는 기술로, 다양한 산업 공정 전반에 관여하여 산업 사회에서의 혁신을 선도하고 있다. 그러나 디지털트윈이 갖는 구조적 한계 및 환경적 제약으로 인해 동 기술은 모든 산업 제반에 걸쳐 적극적으로 활용되고 있지는 않다. 특히 건축 및 시설물 분야는 일상에서 건물의 주기적 관리가 요구되고 재난 발생 시 인명피해와도 직결되는 분야이기 때문에 디지털트윈의 접목 필요성이 더욱 제기되고 있는 분야지만 현실적으로 직면한 사항들이 디지털트윈의 적용에 있어 장애물로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점에 착안하여 건축물 시설안전대응분야에서 디지털트윈 기술의 적용 필요성을 제시하고, 그로 인해 창출 가능한 기대효과를 기술함으로 디지털트윈의 적극적 활용을 강조한다. 더불어 디지털트윈이 현재 직면한 문제를 극복하고 향후 지속발전가능성이 높음을 시사하여 디지털트윈의 수요 창출을 견인하도록 연계짓는다.
BIM(Building Information Modeling : 건설정보모델)은 건설 산업의 전 생애주기 동안의 정보를 관리 할 수 있는 기술로써 생산성 향상 및 건설 산업 전 분야를 통합할 수 있는 플랫폼역할을 할 수 있어 건설 분야에서 주목 받고 있다. 현재 BIM은 선진국을 중심으로 활발히 적용되고 있으며 다양한 해외 건설현장에서 공기단축 및 예산 절감효과로 점차 활용이 늘어나고 있는 추세이다. 그러나 아직까지 국내 건설 분야에서는 제도적인 기반이 미약하고 기술적인 한계로 인해 BIM의 활용이 미진한 상황이다. 이러한 생산성이 우수한 BIM의 국내 조기 정착을 위해서는 다양한 활성화 방안과 제도적 기틀이 마련되어야 할 것이다. 따라서 본 연구는 BIM의 국내 정착 및 활성화를 위한 연구의 일환으로 건설 산업발전에 필요한 다수의 핵심 중요요인들을 AHP 기법을 활용한 브레인스토밍과 전문가 설문조사를 통하여 도출하고, 요인별 상대적 중요도를 분석하여 활성화 방안을 제시하였다. 또한 전문가 집단의 사전 설문조사를 통해 핵심 중요요인을 3계층으로 구분하여 계층1 3개 항목, 계층2 9개 항목, 계층3 27개 항목을 도출하였으며 쌍대비교를 통한 우선순위 분석을 수행하였다. AHP 분석결과, 계층 1에서는 정책적 측면 요인의 상대적 중요도 가중치가 가장 높았으며, 계층2에서는 정책적 측면의 정책요인, 계층3에서는 대가기준 및 인센티브제 도입 요소가 가장 중요하다고 평가되었다. 이와 같은 결과는 연구개발이나 기업의 혁신보다 BIM을 활성화하기 위해 기본바탕이 되는 정책적인 지침이나 제도의 중요성이 상대적으로 매우 높게 나타난 것이고, 공공기관의 정책적인 제도 마련이 무엇보다 선행되어야 한다는 평가이다. 따라서 정책적인 제도나 지침 마련이 우선되어야만 다음 활성화 단계로 발전할 수 있을 것으로 판단된다. BIM 기술의 활용은 건설 산업의 생산성 향상 뿐 아니라 스마트 건설 로써의 성장 및 발전에도 크게 기여 할 것 이다. 중앙정부, 관련 기초 지자체, 관련 공공기관 등에서 BIM 활성화 방안 정책 수립 시 본 연구 결과가 유용한 정보로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.
건설기술의 발달을 통하여 재개발 사업, 도로의 지하화, 지하철 증설, 광역철도 등 다양한 공사가 이루어지고 있다. 하지만 이것 때문에 기존에 형성된 도심지와 인근 지역에서의 공사들도 증가함에 따라 주변 인접 건물과 주민들의 피해와 분쟁 사례의 증가는 물론 기존 건축물의 노후화로 인한 안전사고 발생 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 디지털 데이터를 그래픽 프로그램에 적용하여 균열의 생성, 길이와 폭의 증진 등을 사진 촬영 이미지를 통해 비교하여 이에 대한 정도를 수치로 제시하여 균열에 대한 진전을 객관화하고자 하였다. 프로그램 적용을 통하여 기존 현장 조사의 단점으로 언급되던 균열 변화 여부의 주관적 판단에 따른 오류를 해결하였다. 이를 통해 사용 과정에서의 보완 및 개선 사항을 적용한다면 신뢰성이 향상되어 건축물 진단 과정에 보편적으로 사용될 수 있을 것으로 예상한다. 후속 연구로 디지털 그래픽 데이터 프로그램의 추출 알고리즘을 적용하여 전처리 작업에 사람이 개입하지 않는 것과 자체적으로 균열의 길이와 폭을 계산하고, 건축물의 전체적인 변화를 점검할 수 있는 후속 연구가 필요할 것으로 판단된다.
댐 저수지(dam reservoir wetland)나 농업용 저수지 습지(irrigation reservoir wetland) 같은 시설물은 준공되고 시간이 지남에 따라 침식(erosion), 유사이송(sediment transport), 그리고 유사가 침전(sediment deposition)되어 퇴적이 발생하게 된다. 장기간 유사가 퇴적되면 홍수 및 가뭄 조절 기능에 영향을 주기 때문에 퇴적 문제는 저수지 습지의 유지 관리를 위해 매우 중요하다. 그러나 퇴사에 관한 연구는 가용 자료의 부족으로 인해 주로 경험공식에 의해 추정되어 왔다. 본 연구의 목적은 실측자료 및 경험공식과 더불어 다중회귀모형을 개발하여 비퇴사량(sediment deposition rate)을 산정하고 비교하고자 하였다. 또한, 저수지 습지의 퇴사(reservoir wetland sedimentation) 및 노후화로 인해 2020년 긴 장마에 따른 홍수피해가 발생한 64개소의 저수지 습지에 적용하여 잠재적인 붕괴 원인을 파악하고자 하였다. 대상 저수지는 실측 정보가 있는 한국의 경상남도 밀양시(Miryang city, Gyeongsangnam province)에 위치한 가곡(GaGog) 저수지 등 10개소를 선정하였다. 저수지 유효저수용량 실측자료를 이용하여 비퇴사량을 산정하였고 기존에 개발된 총 4가지 경험공식과 물리적/기후적 특성 등을 고려한 다중회귀모형을 개발하여 비퇴사량을 산정하였다. 비퇴사량 산정 결과, 본 연구에서 개발한 다중회귀모형의 오차가 0.21(m3km2/yr)부터 2.13(m3km2/yr)으로 가장 낮았다. 따라서 다중회귀모형에 의해 추정한 비퇴사량을 토대로 저수지 습지의 유효저수용량에 대한 변화를 분석하였는데 유효저수용량이 0.21(%)부터 16.56(%)까지 감소한 것으로 파악되었다. 또한, 월류 피해가 발생한 저수지 습지의 비퇴사량은 파이핑 피해 등이 발생한 저수지의 비퇴사량 보다 상대적으로 높았다. 즉, 저수지 바닥에 비퇴사량이 축적되면 허용할 수 있는 유효저수용량이 부족해지고, 저수지의 홍수 및 가뭄 조절 능력이 감소되어 호우로 인한 저수지 붕괴 피해가 발생할 수 있다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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