• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.939-953
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• 2023

천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 토지주택연구
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• 제15권3호
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• pp.177-188
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• 2024

1995년 시설물의 안전관리에 관한 특별법 제정 이후 주기적으로 시설물을 점검 및 진단하고 그 결과에 따라 보수·보강 등 안전조치를 의무화하였다. 이와 같이 점검 및 진단이 법에 의해 체계적으로 수행된 지 22년이 지났지만 그 결과만 물리적으로 쌓일 뿐 아직까지 이를 통한 데이터기반의 통계분석은 시행되지 못한 현실이다. 이에 본 연구에서는 도로터널 점검 및 진단 결과를 DB화하고 이를 통해 구조형식별(NATM, ASSM) 취약요소를 발굴하고 효율적인 개선방안을 도출하고자 하였다. 본 연구대상 시설물은 45개의 1종 도로터널 시설물의 76회 정밀안전진단 보고서를 분석하였다. 취약요소를 도출하기 위한 DB 항목은 준공연도, 공법 등 기본현황과 정밀안전진단 세부지침 상의 손상항목으로 구분하여 선정하였다. 또한, 해당분야 전문가를 통해 AHP분석을 별도로 실시하여 손상간 상관분석을 실시하였다. 손상의 빈도와 정도, AHP(Analytic Hierarchy Process)분석결과의 가중치를 반영한 취약요소 우선순위 산정결과, ASSM 및 NATM의 주요 취약요소는 라이닝 두께부족, 배면공동, 균열, 누수로 분석되었다. NATM은 박락, 철근노출이 취약요소이며, ASSM은 재료분리, 망상균열이 취약요소로 분석되었다. 또한, NATM의 경우 각 요소간의 상관성이 낮은 반면 ASSM의 경우 요소 간의 상호 상관성이 높고 유기적으로 연결되어 있는 것으로 분석되었다.

• 지질공학
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• 제34권3호
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• pp.415-427
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• 2024

본 연구는 강원도 홍천군 북방면에 위치한 선캄브리아기 변성암 복합체를 대상으로 심부 시추코어의 절리 분포 특성을 정량적으로 분석하였다. 절리의 분포 심도, 경사각, 그리고 파쇄대 내 파편입자 크기를 측정한 후, 통계학적 기법을 적용하여 절리 간격의 확률분포를 도출하였다. 절리면의 경사각 분석 결과, 아수평절리가 가장 우세하게 나타났으며, 절리면 간격 분석에서는 0.5 m 이하의 간격이 지배적이었으며, 중위수 0.09 m, 제1사분위수 0.04 m, 제3사분위수 0.18 m로 나타나 매우 조밀한 절리 발달 양상을 보였다. 통계학적 분석을 위해 double Weibull, exponential, generalized logistic, gamma, lognormal 등 5가지 확률밀도함수와의 피팅을 수행하였으며, 잔차제곱합(sum of squared errors, SSE) 기준 lognormal 분포(SSE = 2.80)가 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 홍천 지역 심부 암반의 절리 특성을 정량적으로 규명함으로써, 지하수 유동 모델링, 사면 안정성 평가, 지하 구조물 설계 등 다양한 지질공학적 응용 분야에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 현장 응력 측정 및 지구물리학적 탐사 기법을 병행하여 절리 발달과 현지 응력장의 관계를 규명하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권5호
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• pp.93-101
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• 2024

수소 저장 시설의 안정성을 평가하기 위해서 주로 수치해석 방법이 활용되나, 여러 조건의 데이터 확보에는 어려움이 따른다. 해당 연구의 목적은 oversampling 알고리즘을 활용하여 데이터 그룹의 양을 확대하고 수치해석 시 다양한 입력 인자로 이용되도록 하는 것이다. Oversampling 알고리즘은 AI 분야에서 데이터 불균형 문제를 해소하고자 제안된 SMOTE, Borderline-SMOTE, ADASYN 그리고 CTGAN 기법을 적용하였으며, 기존 데이터 대비 2배, 5배 그리고 100배로 증폭하였다. 해당 방법은 기존 데이터 특성을 기반으로 양을 증폭하는 방식으로 최종 데이터 그룹은 이상치가 포함될 가능성이 있다. 이를 해소하고자 통계기법인 3 sigma rule과 confidence level 방법으로 데이터의 정규분포 특성의 일정한 범위 외에 있는 값들은 이상치로 판단하여 제거하였다. 데이터 증폭과 이상치 분석을 통해 구축된 다양한 조건의 값의 신뢰성은 기존 데이터의 경향과 비교하여 판단하고자 하였으며, SHAP 알고리즘을 통해 각 물성치들의 중요도 값의 변화를 살펴보았다. 기존 데이터와 AI 기법 및 이상치 분석을 수행한 데이터의 SHAP 값은 모두 유사하게 나타나 해당 논문에서 제안한 방법이 타당함을 입증하였다. 해당 논문에서 제안한 방법은 수소 저장 시설뿐 아니라 다양한 지반 구조물의 안정성 평가 시 합리적인 데이터 구축에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제37권4호
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• pp.52-63
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• 2009

국제적인 교역이 날로 증대되고 있는 가운데 세계무역기구(World Trade Organization: WTO) 및 관련 협정문은 상품분야 뿐만 아니라 서비스와 함께 지적 재산권까지 관장을 하며, 무역범위 및 시장개방의 확대를 도모하고 있다. 한편으로 건설업의 해외 진출이 활발해짐에 따라 조경설계도면의 국제적인 통용화가 시급한 실정이다. 본 연구는 국제표준화기구(International Organization for Standardization: ISO)에서 만든 국제표준인 ISO 11091과 국내의 조경제도 관행상의 표기법을 비교 분석한 것을 바탕으로 조경제도의 국제표준화 방안을 살펴보고자 하였다. 본 연구의 결과 및 제언은 다음과 같다. 1. ISO 11091의 표기법 33종 중 국내 조경제도 표기법과 유사한 것은 2종, 상이한 것은 15종, ISO 11091에만 있는 표기법은 16종으로 나타나, 국제표준에 부합하기 위해서는 국내 조경제도 표기법의 대대적인 수정이 필요한 것으로 나타났다. 2. 유럽연합 회원국은 ISO 11091를 받아들여 자국의 조경제도 국가규격으로 사용하고 있고, 일본도 토목제도통칙에 ISO 11091를 받아들여 국가규격으로 사용하고 있다. 따라서 국내에서도 ISO 11091을 바탕으로 한 한국산업규격(Korean Industrial Standards: KS) 제정을 서두를 필요가 있다. 3. 건설제도의 KS 규격은 ISO 규격과 아직도 상이한 부분이 남아 있으나, 국제표준 부합화 정도는 높아지고 있다. 따라서 조경제도도 국제표준화에 대한 부담이 가중될 것으로 예상되므로 실무분야에서는 이에 대한 대비를 서둘러야 할 것이다. 4. 지방자치단체의 조경식재 조례에는 교목을 상록과 낙엽으로 구분하여 기준을 제시하고 있으므로 ISO 11091을 도입하여 KS 규격을 제정할 때에는 이러한 부분을 보완하여야 할 것이다. 5. 조경제도 KS 규격제정을 위해서는 관련 단체에서 위원회를 설치하여 조경제도 국제표준 부합화 수준에 대한 폭넓은 의견을 수렴한 후, 이를 바탕으로 지식경제부장관에게 조경제도 KS 규격제정을 신청하여야 할 것이다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.396-400
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• 2007

최근 경량전철 건설이 정부 및 지자체의 정책과 민간자본의 투자에 힘입어 다양한 노선들이 추진되는 등 SOC 분야에 민간투자사업 형태의 참여가 증가하고 있다. 이러한 민자유치사업은 지자체를 포함한 정부뿐 아니라 민간건설업체의 입장에서도 면밀한 사업 경제성 분석을 통한 타당성 검토가 이루어져야 한다. 즉 공사비 등의 초기 투자비용 뿐 아니라 유지관리비용, 해당 시설물 운영을 통한 수익창출, 해체비용 등 생애주기측면에서의 정확한 비용 분석이 필요하다 하겠다. 그러나 불확실성 인자들의 분석과 이를 활률론적 기법에 의해 경제성을 평가할 수 있는 여건은 미흡한 실정이다. 대표적으로 경량전철 건설사업의 경우 유지관리비용에 관한 실적자료가 아직 미비하므로 정확한 비용산출 및 경제성 분석이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 최근 민자투자가 많은 경량전철사업 중 토목구조물 경제성평가를 위한 불확실성을 분석하였다. 이를 위해 먼저 경량전철 비용분류체계를 토대로 교량구조물을 대상으로 생애주기비용 측면에서 고려되어야 할 불확실성 인자를 분석하는 순으로 연구를 수행하였다. 경량전철 건설사업에 있어 시설물에 대한 유지관리 실적자료가 거의 전무한 상황임을 가정할 때, 본 연구를 통해 제시된 비용분류체계와 불확실성 인자 분석은 향후 이 분양의 LCC분석 및 경제성 평가의 자룔로 활용될 수 있으리라 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1361-1371
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• 2021

스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.351-361
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• 2024

위성영상은 구름, 구름 그림자, 지형 그림자 등을 포함한 다양한 요소를 포함하고 있으며, 이러한 요소들을 정확히 식별하고 제거하는 것은 원격 탐사 분야에서 위성영상의 신뢰성을 유지하기 위해 필수적이다. 이를 위해 Landsat-8, Sentinel-2, Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1)과 같은 위성들은 분석준비자료(Analysis Ready Data)의 일환으로 영상과 함께 사용가능한 데이터 마스크(Usable Data Mask, UDM)를 제공하고 있으며, UDM 데이터의 정확한 구축을 위해 구름 및 구름 그림자 탐지가 필수적이다. 기존의 구름 및 구름 그림자 탐지 기법은 임계값 기반 기법과 인공지능 기반 기법으로 나뉘며, 최근에는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유리한 딥러닝 네트워크를 활용한 인공지능 기법이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 데이터 셋을 통해 훈련된 딥러닝 네트워크 기반 구름 및 구름 그림자 탐지를 통해 고해상도 위성영상의 UDM 구축 가능성을 분석하고자 하였다. 딥러닝 네트워크의 성능을 검증하기 위해 Landsat-8, Sentinel-2, CAS500-1 위성영상과 함께 제공된 기구축된 UDM 데이터와 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과 간의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과는 높은 정확도를 나타냈다. 또한 UDM을 제공하지 않는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하였다. 실험 결과, 딥러닝 네트워크를 통하여 고해상도 위성영상 내에 존재하는 구름 및 구름 그림자를 효과적으로 탐지한 것을 확인하였다. 이를 통해 고해상도 위성영상에서도 딥러닝 네트워크를 사용하여 UDM 데이터를 구축할 수 있는 가능성을 확인하였다.