최근 스마트 건설기술 중 현상에 대한 정확하고 빠른 정보수집이 가능한 3D 레이저 스캐닝 기술이 주목받고 있다. 3D 레이저 스캐닝 기술은 건설현장에서 현실과 가장 유사한 정보를 획득할 수 있다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐닝 기술을 활용하여 수집할 수 있는 포인트 클라우드 데이터를 건설현장 진도측정에 적용 가능성에 대하여 새로운 부재 식별방법을 실제 건물에 적용하여 제시하고자 한다. 연구 수행을 위해 BIM으로부터 부재 식별을 위한 위치 정보를 수집, 수집된 위치 정보의 인식 여유 범위를 설정하여 포인트 클라우드 데이터로부터 건물을 구성하고 있는 부재 식별을 진행하였다. 연구결과 포인트 클라우드 데이터로부터 건물을 구성하고 있는 기둥, 보, 벽 그리고 슬라브를 식별할 수 있음을 확인하였다. 식별결과는 실제 건물에 시공이 완료된 부재를 모두 확인할 수 있었으며, 이를 프로젝트 BOQ의 부재별 단가와 연동하여 기성 산출에 활용할 수 있다. 또한, 연구를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터는 건설현장의 품질관리 모니터링 및 건물의 유지관리를 위한 정확한 자료로써 활용될 수 있다. 연구결과는 추후 프로젝트 활용을 위해 사용되는 건설 정보의 적시성 및 정확성 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
건설사업정보시스템은 국토교통부에서 건설사업정보화(CALS)의 일환으로 구축된 정보시스템으로 건설사업 전 업무단계의 디지털화, 정보 공유 등을 통해 건설사업의 생산성과 효율성 향상 및 투명행정을 실현하는데 목적을 두고 있다. 건설사업정보시스템은 국토부 내부 업무시스템 중 하나로 업무처리 위주의 기능과 데이터 관리에 중점을 두고 구축되어 운영 중에 있다. 하지만 구축된 지 10년 이상 경과된 정보시스템으로 주로 텍스트 및 문서위주의 건설사업정보로 이루어지고, 시각화 된 공간정보(Geographic Information System, 이하 GIS)와 결합되지 못해 정보 공유 및 전달과 전체적인 현황 파악에 한계를 가진다. 본 연구는 기존 건설사업정보시스템의 한계 및 문제점을 해결하고 시스템을 보다 고도화를 위한 방안으로 국내외 GIS 기술동향 및 관련 정보시스템을 살펴보고, 건설사업정보시스템의 현황 및 문제점을 분석하였다. 이를 통해 건설사업정보시스템의 고도화를 위한 전체적인 GIS 적용방안을 제시하였다. 또한 건설사업정보 단위시스템별 세부 활용 및 적용방안을 도출하고 향후 GIS 적용에 따른 고려사항을 분석하여 제시하였다.
코로나19 이후 건축사업계 비대면 작업 등의 필요성이 대두되면서, 스마트건설 플랫폼 기술인 BIM(Building Information Modeling, 건설정보모델링) 활성화에 관한 목소리도 높아지고 있다. 최근 한국건설기술연구원에서는 공공분야 BIM 기술의 성숙도를 4단계(레벨1~4)로 봤을 때, 우리나라의 평가치는 '레벨1' 초보 수준에 머물러 있다는 진단을 냈다. 이미 '레벨3' 수준에 진입한 영국 등 선진국보다 뒤처져 있다는 분석인데, 이는 2D 환경을 기반으로 설계 또는 시공업무에 대해 제한적으로 BIM을 적용하면서, 일정 규모 이상의 설계BIM만 의무화한 수준이기 때문이다. BIM 트렌드가 '기술개발'에서 '활용' 단계로 넘어가는 과정 가운데 건축분야에서의 활성화 방안은 무엇일까. 월간 '건축사'가 'WBIM(주.더블유빔)'사(社)의 이재환 대표를 만나 BIM의 현장 활용성, 그리고 적용 측면에서의 현실문제 등에 대한 현장 이야기를 들어봤다. 각종 개발사업과 설계파트를 지원하며 BIM전문가로 활동해 온 이재환 대표는 "기획단계부터 BIM을 활용하면 사업 진행 전 과정에서 실시간 검증이 가능하고 동시에 각종 아이디어를 효과적으로 적용할 수 있다"면서도 "활용성을 확보하려면 업계뿐 아니라 발주처, 감독 등도 BIM에 대한 이해도를 높여야 한다"고 말했다.
본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.
스마트시티의 도시 환경은 최신 기술로 인해 더욱 편리해지고 있지만, 삶의 만족도는 기존 도시보다 향상되지 못하고 있다. 이는 스마트시티를 건설할 때 기술에만 집중할 뿐 지역 문화의 중요성을 간과했기 때문이다. 본 논문은 캄보디아에서 스마트시티에 적용되는 기술로 지역 문화를 활성화 할 수 있는 가능성을 모색하기 위한 연구를 진행한다. ICT, IoT 기술 등을 사용하여 다양한 문화 프로그램을 연계하는 방법 및 문화유산의 효과적 계승을 돕기 위한 플랫폼을 제안한다. 그러므로, 스마트 시티와 문화와의 융합은 지역 고유의 콘텐츠를 발전시키고 도시의 시민과 관광객의 방문을 유도하여 경제적 이익을 창출할 것이다. 또한, 사회 구성원으로서의 정체성 확립을 돕고, 첨단 기술과 지역 문화가 통합된 스마트시티 구축의 방법론은 유사한 다른 도시에 적용을 가능케 함으로 지역사회와 국제사회에 기여한다.
다양한 산업분야에서 4차 산업혁명 기술은 그 활용도가 날로 커지고 있다. 건설업계에서도 드론, IoT, 센서기술, 디지털트원 등의 도입을 통해 4차 산업혁명에 걸맞은 변화를 꾀하고 있으나, 그 변화는 타 산업에 비해 더디게 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 최근 불고 있는 건설업계의 디지털화와 디지털 전환은 건설산업이 처해 있는 고질적인 문제들을 개선하고 혁신하는 새로운 패러다임이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털화와 디지털 전환에 반드시 필요한 데이터 허브와 데이터 허브의 이용을 위한 API를 활용한 케이스 스터디를 진행해 보고, 이를 통해 데이터 허브와 API 활용에 대한 효율성과 타당성에 대해 고찰해 보았다. API 시스템 도입 시 일인 평균 약 23%의 예산 절감 효과가 있는 것으로 나타났으며, 약 4.4배의 비용대비 편익이 발생하는 것으로 나타나 사업 추진 타당성은 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구의 결과 및 프레임 워크는 관련 연구의 기초 연구자료가 될 것이며, 관련 기술 도입을 촉진하기 위한 좋은 사례 연구가 될 것이다. 이는 궁극적으로는 건설업의 스마트화를 위한 디지털화와 디지털 전환에 기여 할 것이다.
최근 스마트건설 확대 기조에 따라 건설 데이터 활용의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 건설 사업정보와 유지관리 정보는 웹에 분산되어 있고, IFC를 통한 기존의 BIM 정보 교환 및 연계 방식은 BIM 데이터와 웹 자원과의 연결이 불가하다. 본 연구는 항만 유지관리 분야에서 BIM 데이터와 이종데이터의 통합적 활용방안을 모색하기 위해 링크드데이터(Linked Data, 이하 LD) 기술을 활용하여 BIM 기반 항만 시설물의 데이터 통합체계를 구축하였다. 이에 BIM 기반 항만 유지관리 온톨로지를 설계하고 BIM 시범사업인 부산 신항 2-1단계 3부두 시설의 BIM 및 사업·유지관리 정보를 대상으로 LD를 구축하였다. 또한, 발행된 LD를 활용하여 시설물 검색 및 통계, SPARQL Endpoint 기능 등 서비스 프로토타입을 구현하였다. 본 연구에서 제시하는 LD 기반 정보 통합체계는 기존 정보체계를 개방된 체계로 전환하고, BIM과 유지관리 데이터를 표준 형식의 웹 리소스로 구축하여 정보의 재활용성을 향상시킬 것으로 기대된다.
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.
건물, 차량, 사회인프라시설과 달리 농작물이란 물리적인 시설이 아닌 농업경제 활동의 결과물로서 최종적으로 판매를 통해 수익을 창출하는 행위에서 재난으로 인하여 지장을 받게 되는 경제적 피해가 고려되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 홍수로 인한 농작물 피해를 "생산비 매몰비용"과 "순수익 손해"를 농작물 피해추정의 척도로 하였다. 생산비 매몰비용이란 경작시작부터 피해발생까지 투입된 생산비의 회수불가에 따른 피해이며, 순수익 손해란 피해발생에 따른 기대 순수익 하락에 따른 피해를 의미한다. 다양한 작물 가운데 10종의 대표작물을 선택하고, 각 작물의 표준생산비와 표준순수익을 농업생산 및 수익과 관련한 통계자료로부터 결정하였다. 이로부터 생육경과율과 홍수 발생시기(6~9월)를 고려하여 월별 투입생산비 및 기대순수익을 결정하였다. 대상지역 내 재난에 노출된 작물정보를 정의하는 농작물 인벤토리는 농림축산식품부에서 제작된 스마트 팜 맵(농경지 전자지도)을 활용하였고, 다양한 작물이 혼재된 밭의 경우 농업면적조사 결과를 토대로 결정한 밭작물 재배현황비를 고려하였다. 홍수에 따른 취약성을 설명하는 농작물 손상함수는 영향인자는 침수심, 침수기간이며, 이를 기준으로 한 손상함수는 농림부의 농업재해피해조사요령과 일본 치수경제조사메뉴얼을 참고하여 제시하였다. 본 연구에서 제시한 농작물 피해 추정 방법은 기존 방법인 다차원 홍수피해산정법(MD-FDA)과 비교할 때 대표작물의 현실화, 국내 실정을 고려한 손상함수, 그리고 면적 기반의 원단위를 사용함으로써 실무적으로 명확하고 실용적으로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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