최근 도로선진국이라 할 수 있는 나라들에서는 다양한 도로사업의 발굴 및 장려정책이 도입되고 있다. 본 논문에서는 새로운 도로사업의 발굴을 위한 대안모형을 제시하였다. 새로운 도로사업 발굴을 위한 절차로는 근거법령의 모색 신개념 도로사업의 발굴, 평가 모형구축 및 운영지침 개발, 관련행정체계 개선 등 크게 4가지의 주요 절차가 필요한 것으로 제시되었다. 근거법령의 모색은 도로법 및 도로법 시행령, 시행규칙 등이 우선 고려되어야 할 것으로 분석되었으며 신개념의 도로사업 발굴절차는 크게 국가적 차원의 유일성 확보 도로, 다양한 가치기준에 의해 선정되는 도로 및 단일시설, 기술(설계 우수VE 및 LCCA사례 포함) 및 구조물 형태로서 발굴될 수 있는 사례로 세분류하였다. 평가모형 구축 및 운영지침 개발절차에서는 미국 NSBP프로그램의 절차 혹은 지속가능한 도시대상의 절차를 사례로 할 수 있으며 분석적 계층화법(AHP) 및 다지역산업연관모형(MRIO)의 적용가능성도 제시하였다. 또한, 관련 행정체계의 개선에서는 건설교통부의 도로기획관실 업무내역 분석을 통해 도로정책팀과 도로환경팀의 역할을 제시하였으며 평가위원회의 구성, 평가과정과 일체화된 예산지원절차를 추진방안으로 제시하였다.
본 연구에서는 계층분석과정에 대한 노선 선정에 요구되는 자료들을 추출 및 이용하여 합리적인 노선 선정의 방법을 제시하였다. 선정된 노선의 결과를 GIS를 이용하여 시각화 및 분석하였으며, 종단선형을 고려한 선형 프로그램을 개발 및 구축하였다. 이러한 연구를 요약하면 GIS 기반의 계층분석과정을 응용하여 생성된 노선을 기준으로 기존 노선의 적정성에 대한 평가를 정량적으로 할 수 있었으며, 신설될 노선에 적용하면 도로 계획 및 기본 설계에 객관적이고 신뢰성 있는 노선의 평가를 할 수 있었다. 기존의 2차원적 정보에 의한 의사결정시스템에서 종단계획까지 고려한 3차원 정보에 의한 의사결정시스템을 적용함으로서 노선 선정기법을 향상시켰고 종단경사, 토공량, 구조물 규모와 위치, 공사비 등의 정보를 독립 변수로 할 수 있으므로 더욱 과학적이고 합리적으로 도로 설계를 할 수 있었다.
본 연구에서는 계층분석과정에 대한 노선 선정에 요구되는 자료들을 추출 및 이용하여 합리적인 노선 선정의 방법을 제시하였다. 선정된 노선의 결과를 GIS를 이용하여 시각화 및 분석하였으며, 종단선형을 고려한 선형 프로그램을 개발 및 구축하였다. 이러한 연구를 요약하면 GIS 기반의 계층분석과정을 응용하여 생성된 노선을 기준으로 기존 노선의 적정성에 대한 평가를 정량적으로 할 수 있었으며, 신설될 노선에 적용하면 도로 계획 및 기본 설계에 객관적이고 신뢰성 있는 노선의 평가를 할 수 있었다. 기존의 2차원적 정보에 의한 의사결정시스템에서 종단계획까지 고려한 3차원 정보에 의한 의사결정시스템을 적용함으로서 노선 선정기법을 향상시켰고 종단경사, 토공량, 구조물 규모와 위치, 공사비 등의 정보를 독립 변수로 할 수 있으므로 더욱 과학적이고 합리적으로 도로 설계를 할 수 있었다.
본 연구에서는 교량의 노면조도 및 교량과 차량 사이의 상호작용을 고려한 수치해석방법을 사용하여 여러 매개변수에 대한 강판형교의 동적응답을 연구하였다. 대상교량은 건설교통부에서 제정한 "도로교 상부구조 표준도"에 수록되어 있는 지간이 20 m, 30 m와 40 m인 단순 강판형교를 사용하고, 여러 종류의 도로에 대하여 생성시킨 노면조도를 사용하였다. 차량은 2축과 3축 덤프트럭 및 5축 트랙터-트레일러인 표준트럭(DB-24)을 3차원으로 모델링하고, 교량은 주형을 보요소로, 콘크리트 바닥판은 쉘요소로 이상화시켰으며 주형과 콘크리트 바닥판 사이는 Rigid Link를 사용하여 3차원으로 모델링하였다. 이와 같은 차량 및 노면조도를 사용하여 강판형교의 지간별, 통행 차종별 및 노면조도별 충격계수와 DLA를 구하고 각국의 설계기준과 비교 검토하였다.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 시스템은 주어진 건축 부지위에 최대 건축 가능 공간을 산정한다. 한국 건축법규와 건축조례를 검토하여 가능공간을 산정하며 입력 데이타로는 부지 및 도로의 도형정보 및 부지의 위치정보등을 사용한다. 본 시스템은 일반적인 CAD S/W와 달리 Non-geometric 데이터를 많이 포함하여 데이터 구조 부분이 타 시스템과 많은 차이가 있으므로, 그에 따른 알고리즘을 자체 개발 적용하였다. 본 시스템은 건축 법규 추론 시스템의 결과에 따라 건축 가능 공간을 솔리드 모델로 생성한다. 이를 위해 평면만을 가지는 경계 표현법(B-Rep)솔리드 모델링 기능이 사용되었으며 생성되는 솔리드 모델은 Half-Edge데이터 구조로 저장되며 물성치 계산 기능, 은선제거기능, 음영처리기능들이 개발되었다. 적용시 각 단계를 시각화하고 출력하여 지금까지의 수작업을 배제하고 정확한 결과를 얻게 하여 설계시간을 최소화하고 건축주에게 만족한 결과를 얻게 한다.
최근 무인 항공기 발전으로 영상 촬영 및 도로 정보 획득과 같은 다양한 분야에서 이를 활용하고 있다. 특히 무인 항공기가 점점 소형화되어가고 있고, 안전하게 이동하고, 한 지점에 머무를 수 있는 기능이 개발되어 최근 ArDrone과 같은 쿼드로터가 각광을 받고 있다. 이와 같은 기술을 위치를 파악할 수 없는 외계 공간에서 활용을 한다면 인간이 지나갈 수 없는 협소한 공간 혹은 위험한 장소를 대신하여 탐색할 수 있어 위험에 처한 인명을 구하는데 큰 도움을 줄 수 있다. 하지만 외계 공간에서는 GPS와 같은 위치를 인식할 수 없어 정해진 임무를 수행하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 최근 각광받고 있는 SLAM 기술을 사용하여 3차원 지도를 생성하고, 이를 기반으로 실시간으로 영상을 인식하여 위치를 파악한 후 외계공간에서 로버를 사용하여 자율 주행이 가능한 시스템에 대한 개념 설계 내용을 설명한다.
일반적으로 지리정보시스템(GIS)은 실세계에 대한 정보를 컴퓨터상에서 수치지도로 디지털화하여 저장한 다음, 사용자에게 원하는 형태로 가공하여 제공한다 따라서 사용자가 지리정보를 얻기 위해서는 실세계가 배제된 디지털화된 수치지도만 사용하므로 현실감이 떨어지게 된다. 그러나 사용자가 주시하는 실세계를 배경으로 그에 동조하는 부가 정보를 함께 정합하여 보여주는 증강현실(Augmented Reality) 기술은 현실감 증대에 많은 도움을 줄 수 있으며, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 지리정보를 얻기 위하여 단순히 수치지도를 보면서 지리정보를 획득하는 기존의 시스템을 개선하여 사용자가 주시하는 실세계 영상을 배경으로 건물명, 도로명과 같은 부가정보를 실시간으로 중첩하여 보여 주는 증강현실 기술을 이용한 3차원 지리정보안내시스템을 설계하고 구현하였다.
인류의 역사 이래로 하천관리에 있어서 치수는 주요 과제중의 하나였다. 대부분의 하천은 원활한 홍수 유통을 위해 직선화되었고 하폭은 확장되었다. 이로 인해 하천 생태계는 단순화되었고 홍수 피해 또한 줄지 않고 시가지 범람이라는 새로운 유형의 침수피해가 발생하였다. 최근까지도 홍수피해를 저감하고자 많은 노력을 기울이고 있고, 하천을 자연 친화형으로 설계, 복구하는 움직임이 활발하다. 하천을 설계함에 있어서 수치해석을 하고, 예측하는 것은 시간과 경제적인 장점으로 인해 많이 이용하고 있다. 본 연구에서는 대상지역을 프랑스 남부에 위치한 Var Catchemnt로 선정하였다. Var 유역은 $2,822km^2$의 면적, 총길이 125km, 최고 고도와 강 하구까지의 고도차가 3,000m의 급한 경사로 이루어진 유역이다. 이 지역은 매년 11월에서 1월 우기 때마다 빈번하게 홍수가 발생하는 지역으로 끊임없이 홍수에 따른 범람의 문제가 제기되고 있는 지역이다. 1994년 11월에 발생한 기록적인 폭우로 인해 최대유량 $3,500m^3/s$으로 관측되었고, 이 수치는 평균 유량의 50배에 이르는 유량이다. 이 홍수와 범람으로 인해 주변의 많은 시설이 피해를 입었으며, 도로가 유실되고, 인명피해도 상당했다. 본 연구에서는 수치해석을 위해 1차원 해석 프로그램인 DHI사의 MIKE11과 미공병단에서 개발한 Hec-Ras를 사용하였다. 홍수피해를 예방하기 위하여 가장 경제적이고 합리적인 방법은 제방의 높이를 변경하는 것으로 판단하여 수치해석을 실시한 후, 실제 데이터와의 비교를 통해 홍수를 예방하기 위한 제방의 높이를 결정하였다. Var 유역에 홍수를 예방하기 위해서는 강의 하구 쪽의 제방을 높일 필요가 있다고 판단되었다.
지형에 대한 입체적인 조감도의 작성기술은 여러 건설공사의 계획수립과 설계를 위하여 매우 중요한 요소로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 원격탐지된 위성영상을 이용하여 기존의 수치지형도와의 결합을 통한 3차원 영상 지도의 제작을 시도하여 다차원적인 분석이 가능한 입체 영상 조감도를 작성하였다. 이를 위하여 GCP에 의한 정사투영된 영상 및 등고선으로부터 생성된 DEM의 결합으로 3차원 지형분석이 가능한 지형의 입체화를 실험하여 건설공사 예정지역의 도로 노선의 연계에 의한 입체적인 접근이 가능한 3차원 조감도를 제작할 수 있는 기술을 개발하였다. 이러한 입체 영상 조감도의 작성에 의한 다각적인 지형분석이 가능하도록 하였고, 건설공사 예정 지역의 실시간적 가상적인 접근이 가능한 연구결과를 얻어냄으로써 균형적인 국토개발 및 건설분야에서의 다양한 활용을 유도할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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