2차원 조파수조 내에서 취득된 규칙파 실험데이터를 머신러닝 기법으로 분석하여 천수 변형을 경험한 파랑으로부터 조파기의 입력파고를 예측하는 모델을 수립하고 그 성능을 검증하였다. 이를 위해 가장 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망(NN)과 비모수 회귀분석 방법 중 하나인 가우시안 과정 회귀(GPR) 모델을 각각 수립하고 두 모델의 예측 성능을 비교하였다. 전체 실험자료를 모두 한꺼번에 활용한 경우와 쇄파 발생 여부에 따라 자료를 구분한 경우에 대해 독립적으로 분석을 수행하였다. 데이터를 구분하지 않은 경우에는 NN 및 GPR 모델 모두 조파기 입력파고 값과 계측값 사이의 오차가 비교적 크게 나타났다. 반면에 데이터를 비쇄파 및 쇄파 조건으로 구분하면 조파기 입력파고의 예측 정확도가 크게 향상되었다. 두 모델 중에서는 NN 모델보다 GPR 모델의 성능이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다.
최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.
최근 스마트시티와 디지털 트윈 기술의 발전으로 GIS와 BIM의 융합이 도시 계획 및 건설 프로젝트에서 중요한 역할을 하고 있다. 이 융합은 정보의 일관성과 정확성을 보장하여 원활한 정보 교환에 기여하지만, 상호운용성을 확보하기 위해서는 표준화와 프로젝트 통합 관리 방안이 필요하다. 본 연구는 IFC 기반 프로젝트의 통합 관리를 위한 GIS와 BIM의 상호운용 방안을 제안하였다. 이를 위해 최신 IFC4 버전을 기준으로 IFC 스키마와 데이터 구조를 심층 분석하고, 기준점 좌표 및 좌표계의 일관성을 확보하는 방법을 제안하였다. 국토지리정보원 수치지형도에서 사용하는 EPSG:5186 좌표계를 기준으로 설정하고, 가상이동원점 좌표를 적용하여 연구를 수행하였다. BIMvision을 통해 BIM 모델의 형상과 오류 점검 좌표의 이동 결과를 검토한 결과, 기준점 좌표가 이동된 만큼 오류 점검 좌표도 일관되게 이동하는 것을 확인하였다. 또한, 네이버지도 및 도로명주소에서 사용되는 EPSG:5179와 카카오맵에서 사용되는 EPSG:5181로 좌표계를 변경해도 BIM 모델의 형상과 좌표가 변형 없이 일관되게 유지됨을 확인하였다. 특히, IFC 파일에 EPSG 코드 정보를 입력하여 프로젝트 간 좌표계 연동 가능성을 확인하였다. 따라서, 본 연구는 GIS와 BIM의 정보 공유, 자동화 프로세스, 협업 강화, 지속 가능한 개발 등을 위한 통합적이고 체계적인 관리 방안을 제시하였다. 이를 통해 다양한 소프트웨어 플랫폼 간 호환성을 높이고, 여러 프로젝트에서 정보 일관성 및 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
최근 이상기후로 수공 구조물의 설계빈도를 상회하는 극한호우의 증가 경향이 뚜렷함에 따라 과거에 설계된 농업용 저수지의 안전성 검토가 필요하다. 그러나 한국농어촌공사 관할 일정 규모 이상의 저수지를 제외한 지자체 관리 저수지는 비상시 긴급 방류가 가능 저수지는 전무하다(13,685개소). 이러한 경우 이동식 사이펀을 현장에 빠르게 투입하여 사전 방류하는 방법이 긴요하며, 본 연구에서는 사전 및 긴급방류 기능을 동시에 수행할 수 있는 직경 200 mm, 최소 수위차 6 m, 420(m2/h), 10,000(m2/day)의 이동식 사이펀을 경주시 유금저수지를 대상으로 적용 가능성을 평가하였다. 테스트베드인 유금 저수지는 1945년 준공되어 공용기간이 78년 정도 경과한 시설물로 수문학적 안정성 분석 결과 현재 댐마루 구간의 최저높이는 27.15(EL.m)로 검토 홍수위 27.44(EL.m) 보다 0.29 m 낮아 제방을 통한 월류 가능성이 있고 여유고도 1.72 m 부족한 것으로 나타나 수문학 안전성을 확보하지 못하는 것으로 검토되었다. 유금저수지는 수위-유량 계측이 주기적으로 이루어진지 얼마 되지 않아 저수지의 수위-유량 관계 곡선식을 명확하게 확립하기 어려워 수위-용적 곡선을 임의로 도출하였으며 도출된 곡선을 기반으로 중소규모 노후저수지 운영 알고리즘을 통해 사전방류시간, 여수로 방류량을 고려하고 빈도별 홍수량에 따른 저수지 월류시간을 예측함으로써 사전에 대피 시간을 확보하고 붕괴위험을 저감할 수 있는 기술을 확보하였다. 직경 200 mm 이동식사이펀 1열 기준, 30년 빈도 홍수량 유입 시 상한수위 기준 80% 수준(약 30,000 m2)을 유지하면서 주민대피 시간(약 1시간)을 확보할 수 있는 최적 사전방류시간은 12시간 이전으로 분석되었다. 중소규모 노후저수지를 대상으로 사이펀 활용 사전방류기술 및 저수지 운영 알고리즘에 따라 이상기후 대비 사전에 방류를 시행하고 관리자의 의사결정을 돕는다면, 저수지 붕괴 위험지역 내의 주민들의 안전을 확보하고 주민대피 지원체계 구축을 통해 주민들의 불안감 해소, 저수지 위험상황 시 위험회피 수단 제공으로 위험요소 감소가 충분히 가능하다.
자연기반해법 중 하나인 홍수터는 블루-그린 네트워크로서 유역의 환경, 사회 및 경제적 이점을 제공한다. 본 연구는 용담호 지류의 수질에 대한 홍수터의 적용 효과를 평가하였다. 특히, 홍수터의 문제점과 개선점을 파악하고 제시하였다. 2021년 9월부터 2022년 4월까지 용담호 내 총 6개 지점에서 수질 및 토양 시료를 채취하였다. 수질 분석 결과, 모니터링 지점 중 상전면 갈현리 하류(SG_W_D2)에서 탁도, 총 부유물질(TSS), 화학적 산소요구량(COD), 총인(TP), 총질소(TN) 농도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 9월과 10에 실시된 샘플링은 녹조발생에 기여 가능한 것으로 분석되었다. 또한, 토양 오염도 분석을 통해 모든 농경지에서 높은 TN및 TP 농도를 보여 농경지의 영양물질 축적량이 높은 것으로 평가되었다. TN 농도는 정천면 월평리 농경지(JW_S_A), 주천면 신양리(JS_S_A) 순으로 나타났으며, 가장 낮은 곳은 상전면 갈현리 원지반(SG_S_O)로 조사되었다. 본 연구에서 확인된 홍수터 유형 중 II-A 유형, II-B 유형, III 유형은 블루-그린네트워크의 기능을 갖는 것으로 나타났다. 그러나, 초기 홍수터의 경우 블루-그린네트워크를 고려하지 않아 설계가 부실 및 성능이 저하되는 결과가 초래되기에, 이러한 홍수터의 성능을 최적화하기 위해서는 블루-그린 네트워크를 고려한 설계 개선 및 보수가 필요하다. 본 연구 결과는 향후 홍수터 설계시 활용 가능할 것을 사료된다.
제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 크게 작용하여 공간적인 대표성을 띄기 힘들며, 이를 극복하기 위해 원격탐사 방법이 사용된다. 본 연구에서는 제주도에서 기존에 다른 지역들에서 적용성이 검증된 바 있는 MOD16 증발산량, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 증발산량, GLDAS 토양수분, Advanced SCATerometer(ASCAT) 토양수분 산출물들의 적용성을 평가하였다. 증발산의 경우 강수량과의 총량 비교 및 플럭스타워 증발산량 관측자료와의 비교를 시행하였고, 토양수분의 경우 6개 토양수분 관측소의 관측자료와 비교하였다. 그 결과 증발산량의 경우 연 강수량의 57%가 증발산량으로 산출되었고, MOD16 증발산량과 GLDAS 증발산량의 상관계수는 0.759로 양호한 값이 산출되었으나, 플럭스타워 증발산량 데이터와 MOD16 증발산량의 상관계수는 0.289, GLDAS 증발산량과의 상관계수는 0.434로 상대적으로 적합성이 낮게 나타났다. 토양수분의 경우 GLDAS 자료의 경우 모든 지점에서 지점자료와 비교하였을 때 RMSE 값은 0.05 미만의 값을 나타냈고, 상관계수의 유의성 검정 결과 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 하지만 위성자료의 경우 월각지점에서 0.05 이상의 RMSE 값이 나타났고, 세화, 한동 지점에서 상관성이 없다는 상관계수의 유의성 검정 결과를 확인하였다. 이는 제주도에 설치된 증발산량 및 토양수분 센서의 품질관리 및 공간대표성을 띄는 면단위 센서가 충분히 제공되지 않아 위와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된며 더불어 지점 자료의 관리 및 위성, 재분석 자료의 경우 관측 픽셀이 해안과 인접할 시 나타나는 오차로 추정된다. 본 연구를 통해 기존 수문기상인자 지상관측 자료의 개선 필요성을 역셜하고, 이를 통해 제주도에서의 효율적인 물관리 를 위한 기반을 구축하고자 한다.
교통사고로 인한 인체 상해를 최소화할 수 있는 안전벨트의 착용이 전 좌석에서 의무임에도 불구하고, 안전벨트를 착용하지 않은 교통사고 사상자수는 여전히 많은 비율을 차지한다. 주행차량 내 전 좌석 안전벨트 착용 검지시스템은 탑승자의 안전벨트 착용 여부를 판단하고 착용을 유도하는 시스템으로 안전벨트 미착용 사상자수 감소를 위한 유용한 기술적 대응방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 첫 번째로 순서형프로빗 모형을 활용한 교통사고 상해심각도 영향요인 평가를 통해 시스템 도입에 대한 타당성을 제시하였다. 분석결과, 안전벨트 착용 여부는 교통사고 상해심각도에 통계적으로 유의한 영향을 미치며 안전벨트 착용 시 사망 및 치명상에 이를 확률이 0.054배 감소하는 것으로 나타났다. 두 번째로 안전벨트 및 교통사고 상해와 관련된 선행연구를 기반으로 메타분석을 수행하여 시스템 도입 시 기대되는 사고심각도 감소효과를 추정하였다. 사고심각도 감소효과 분석결과, 안전벨트 착용 시 사망사고가 63.3% 감소할 것으로 분석되었으며 앞좌석은 75.7%, 뒷좌석은 58.1%의 사망사고 감소효과를 갖는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타분석 결과와 교통사고 통계자료를 기반으로 시스템 도입 시 기대되는 교통사고 사상자수 감소효과를 도출하여 시스템의 교통안전 측면 효과를 분석하였다. 시스템 도입률이 증가함에 따라 안전벨트 미착용 교통사고 사상자수가 감소하였으며 시스템 도입률이 60%일 경우 사망자수는 현재 대비 3배 이상 감소할 것으로 예상되었다. 분석결과를 활용하여 안전벨트 착용률을 높이고 사고심각도를 저감시킬 수 있는 시스템 운영 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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