본 연구에서는 하수관거 내부에서 촬영된 균열 데이터를 활용하여 균열검출에 대한 시계열 예측 성능을 개선하기 위해 GoogleNet의 전이학습과 CNN- LSTM(Long Short-Term Memory) 결합 방법을 제안하였다. LSTM은 합성곱방법(CNN)의 장기의존성 문제를 해결할 수 있으며 공간 및 시간적 특징을 동시에 모델링 할 수 있다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 하수관거 내부 균열 데이터를 활용하여 학습데이터, 초기학습률 및 최대 Epochs를 변화하면서 RMSE를 비교한 결과 모든 시험 구간에서 제안 방법의 예측 성능이 우수함을 알 수 있다. 또한 데이터가 발생하는 시점에 대한 예측 성능을 살펴본 결과 역시 제안방법이 우수하게 나타나 균열검출의 예측에서 제안 방법이 효율적인 것을 검증하였다. 기존 합성곱방법(CNN) 단독 모델과 비교함으로써 본 연구를 통해 확보된 제안 방법과 실험 결과를 활용할 경우 콘크리트 구조물의 균열데이터뿐만 아니라 시계열 데이터가 많이 발생하는 환경, 인문과학 등 다양한 영역에서 응용이 가능하다.
본 연구는 중소도시에서 산재되어 있는 상수도 관망관리를 위하여 GIS의 적용시 개선되어져야 할 중요한 문제점을 파악하여 그 방안을 도출하기 위한 것으로 제천시의 관망도를 중심으로 분석 정리하였다. 이를 위하여 현재의 상수도 업무를 중심으로 관련분야와의 연계방안과 그 모형을 도출하였으며, 기 설치되어 운영하고 있는 상수도 시설물 관리시스템과의 비교를 통하여 문제점을 찾아 그 개선 방안을 제시하였다. 그 연구결과로 GIS에 의한 상수도관망관리시스템 구축에서는 관망시설정보, 누수방지시설정보, 조건에 따른 관망해석의 정보뿐만 아니라 수치지형정보, 도면전산화정보, 관련 수용가별 정보 등과의 연계를 통한 개발적용이 이루어질 때에 더욱 많은 효과를 기대할 수 있었다.
Hassan, Waqed Hammed;Nile, Basim Khalil;Al-Masody, Batul Abdullah
Environmental Engineering Research
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제22권4호
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pp.393-400
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2017
One of the big problems facing municipalities is the management and control of urban flooding where urban drainage systems are under growing pressure due to increases in urbanization, population and changes in the climate. Urban flooding causes environmental and infrastructure damage, especially to roads, this damage increasing maintenance costs. The aim of the present study is to develop a decision support tool to identify the performance of storm networks to address future risks associated with climate change in the Middle East region and specifically, illegal sewer connections in the storm networks of Karbala city, Iraq. The storm water management model has been used to simulate Karbala's storm drainage network using continuous hourly rainfall intensity data from 2008 to 2016. The results indicate that the system is sufficient as designed before consideration of extra sewage due to an illegal sewer connection. Due to climate changes in recent years, rainfall intensity has increased reaching 33.54 mm/h, this change led to flooding in 47% of manholes. Illegal sewage will increase flooding in the storm system at this rainfall intensity from between 39% to 52%.
최근 흠 네트워킹에 대한 관심이 증가하면서 멀티미디어 클립서비스에 관한 연구가 진행되고 있다. 가정내 네트워크의 대역폭이 가지는 한계로 인해 클라이언트-서버 방식을 통한 대용량 멀티미디어 자료들을 장시간 동안 받아야하고 서버에 트래픽이 증가하는 문제점들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 서버를 거치지 않고 가정과 가정을 직접 연결하여 자료를 교환할 수 있는 Peer-to-Peer(P2P) 기술이 적용된 자료공유 네트워크 시스템을 설계하였고 서버의 트래픽을 줄이도록 하였으며 Java 언어로 플랫폼 독립적인 시스템을 구현하였다.
게임 기획은 초기 기획과 세부 기획으로 나뉘어진다. 초기 게임 기획에는 디자인적인 요소, 기술적인 요소, 마케팅적인 요소등이 효율적으로 고려되어야 한다. 특히 기술적인 요소 즉 플랫폼, 게임 엔진, 서버 구축 및 구성등은 개발 비용과 개발 기간에 영향을 줄 수 있다. 그러므로 게임을 기획할 때 해당 게임의 기획 의도에 적합한 기술 요소를 선택해야 한다. 본 논문에서는 게임을 초기 기획할 때 고려해야 할 기술적인 요소들을 플랫폼, 게임 엔진, 게임 서비스, 그리고 네트워크 인프라를 중심으로 연구하였다.
토지이용이 혼재되고 하수관거 시스템이 미흡한 유역의 강우유출 특성을 파악하는 것은 매우 어렵다. 본 연구에서는 팔당호 유역에서 토지 이용 및 하수관거 형태에 따른 강우 유출 특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 팔당호 유역 7개 시·군에서 공공 하수관거 시스템 지역 48개소, 개인하수처리시설 지역 28개소에 대한 강우 유출수 모니터링을 실시하였다. 개인하수처리시설 지역의 토지 이용은 산림과 논의 비율이 높았으며 SS, TN, TP EMCs와 초기세척강도가 공공하수처리지역에 비해 높게 나타났다. 또한 초기 강우 차집 시스템을 설치하여 초기강우 유출수 43%를 처리할 경우 59%의 TP 유출부하량을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 개인하수처리시설이 설치된 지역에서 강우량 및 강우지속시간과 영양염류 유출 부하량은 양의 상관관계(R>0.6)를 나타내어 팔당호의 부영양화 문제를 관리하기 위해 개인하수처리지역에 대한 우선적 정책이 필요함을 알 수 있다.
Both domestic and overseas urban drainage systems have been actively researched to solve the problems of urban flash floods and the flood damage that is caused by local downpours. Recent urban planning has been designed to better manage the floods of decentralized rainfall-management systems, and the installation of green infrastructure and low-impact development (LID) facilities at national ministries has been recommended. In this study, we use the EPA SWMM model to construct a decentralized rainfall-management network for each small watershed, and we analyze the effect of the drainage-capacity improvement from the installation of the LID technologies in vulnerable areas that replaces the network-expansion process. In the design of the existing urban piping systems, it is common to increase the pipe size due to the increment of the impervious area, the steep terrain, and the sensitive entrance-ramp junction; however, the installation of green infrastructure and LID facilities will be sufficient for the construction of a safe urban drainage system. The applications of LID facilities and green infrastructure in urban areas can positively affect the recovery of the corresponding water cycles to a healthy standard, and it is expected that further research will occur in the future.
도시지역의 모든 하수관망을 사용하여 구축된 강우-유출모형은 그 규모가 방대하고 복잡하여 실시간 도시홍수예보에 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 상대적으로 도시화가 많이 진행된 서울시의 상습침수지역인 도림천 대림배수분구의 하수관망도를 이용하여 강우-유출모형을 구축하고 이를 단순화하였다. 하수관망 단순화는 노드의 누가유역면적을 단순화의 범위 산정을 위한 기준으로 설정하고 총 5단계의 과정으로 나누었으며 단순화 과정에서 SWMM의 모든 매개변수들을 면적가중치를 적용하여 계산하였다. 또한 하수관망의 적정 단순화 범위를 산정하기 위하여 유출모형에 5가지 단순화 범위를 설정하고 유출분석과 침수분석을 실시하였다. 그 결과, 유출모형의 노드와 관망의 개수 그리고 모의시간 모두 단순화 범위에 따라 50~90%까지 일정하게 감소하였으며 단순화 이전과 동일한 유출량 결과를 나타내었다. 2차원 침수분석의 경우, 누가유역면적별로 단순화의 범위가 커질수록 월류지점의 개수가 크게 감소하고 위치가 바뀌었으나 비슷한 침수양상을 나타내었다. 다만 누가유역면적을 기준으로 6 ha 이상에서는 상류부터 삭제되는 노드에 의해 나타내지 못하는 침수지역이 발생하였다. 2차원 침수면적, 주요침수구간, 침수심 등을 비교 분석한 결과, 누가유역면적을 기준으로 1 ha의 단순화 범위가 단순화 이전의 분석결과와 가장 유사함을 나타내었다. 본 연구는 SWMM 매개변수를 모두 고려한 하수관망 단순화를 실시함으로써 실시간 도시홍수예보를 위한 신속하고 정확한 유출자료 생성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의 최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환경변화에 강인한 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 균열 탐지 및 손상 분류 기법을 구현하였다. 최적의 결과를 위하여 $256{\times}256$ 픽셀 해상도의 CCTV 영상 9,941개를 이용하여 CNN모델을 적용하여 손상부위에 대한 딥러닝을 수행하였고 그 결과 98.76 %의 인식률을 획득하였다. 기계학습을 통한 딥러닝 모델을 기반으로 다양한 환경의 하수도 DB에서 $720{\times}480$ 픽셀 해상도의 646개의 이미지를 추출하여 성능 평가를 수행 하였다. 본 시스템은 다양한 환경에서 구축된 하수관 데이터베이스 에서 손상 유형의 자동 탐지 및 분류에 최적화된 인식률을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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