• 베이커리
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• no.10 s.327
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• pp.62-65
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• 1995

• 베이커리
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• no.11 s.364
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• pp.110-111
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• 1998

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2009.03a
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• pp.41-44
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• 2009

• Korean Architects
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• no.9 s.269
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• pp.22-47
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• 1991

• Korean Architects
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• no.5 s.158
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• pp.35-48
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• 1982

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.416-416
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• 2020

우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.5
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• pp.60-71
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• 2017

The purpose of this study is to evaluate vertical moving facilities at subway stations for the elderly users and to analyze their improvement measures. To evaluate vertical moving facilities of the top 31 subway stations with the most trips in Seoul, a data envelopment analysis (DEA) is employed. The input variables for the DEA include the number and percentage of elderly users, which are calculated using smart card data. the output variables consist of the number of elevators and escalators per 100 steps. The results show that the average score of 31 subway stations is 0.62 and four stations, i.e., Jamsil, Gasan Complex, Konkuk University, and Dongmyo, have the highest score. These four subway stations are set as benchmarking groups for the other stations with the lower score. Based on the comparison with the benchmarking groups, the improvement measures for vertical moving facilities of each station are suggested and discussed.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.50 no.1
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• pp.231-245
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• 2020

The purpose of this study was to analyze the spatiotemporal characteristics of staying places by deriving the main staying places of the elderly population in Seoul using public transportation card data. For this reason, we used public transportation card data for 7 days from October 12, 2015 to October 18, 2015. As a result of the analysis, 14 places were extracted as the main staying places. It was divided into 5 groups based on the characteristics of the visiting users and concentration time. Most of the staying places showed that the elderly users who lived near the places visited, but in the case of the group where a large number of elderly users visited had relatively wide range of residential distribution. It was possible to confirm that there was a hierarchy. And the concentration time was displayed differently. Most of the staying places' concentration time was between 10 am and 5 pm. However, in the case of Jegi-dong group and Jamsil group had different concentration time. The results of this research provide necessary suggestions for establishing a public transport policy that considers the main stay spaces of the elderly population in Seoul and the stay characteristics of each stay space.