딥러닝 기술의 진보와 함께 다양한 국내외 고해상도 원격탐사 영상의 활용이 가능함에 따라 딥러닝 기술과 원격탐사 빅데이터를 활용하여 도심 지역 건물 검출과 변화탐지에 활용하고자 하는 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 고해상도 원격탐사 영상의 의미론적 건물 분할을 위해서 건물 분할에 우수한 성능을 보이는 DeepResUNet 모델을 기본 구조로 하고 잔차 학습 단위를 개선하고 Convolutional Block Attention Module(CBAM)을 결합한 새로운 건물 분할 모델인 CBAM-DRUNet을 제안한다. 제안한 건물 분할 모델은 WHU 데이터셋과 INRIA 데이터셋을 이용한 성능 평가에서 UNet을 비롯하여 ResUNet, DeepResUNet 대비 F1 score, 정확도, 재현율 측면에서 모두 우수한 성능을 보였다.
In these days, it attracts our attention to create a green outdoor environment around the building block in urban area. Green space and permeable ground covering are increased by laws and regulations. According to these trends, variety researches for improving outdoor environment are accomplished at this moment. However, the problems for outdoor environment such as heat island effect and air contaminant in urban area are still reported. The purpose of this study is to examine the variables to affect the formation of outdoor thermal environment by quantitative analysis. As a initial study, in this paper, the effect of ground composition on changes of surface temperature and heat flux in multi-residential building were analyzed by field measurement and numerical simulation. Through field measurement, the surface temperature and heat flux of artificial ground in multi-residential building in Suwon city were measured. The result showed that the surface temperature was decreased by about $20^{\circ}C$ with afforestation of artificial ground compared with those of concrete covering. Moreover, the inner temperature of artificial ground was changed as same behaviors of outdoor temperature changes to depths of 20cm. In simulation, the effect of soil types and depth of artificial ground on the changes of the surface temperature and heat flux were analyzed. As results, the natural soil ground was more effective against lowering the surface temperature than any other cases in the analyzed cases.
직접수요모형은 전통적 4단계 수요예측방법론보다 적은 비용과 시간으로 기본구상단계에 적합한 분석방법이다. 본 연구에서는 기존 읍면동 기준보다 약 1/24 공간적 크기를 가진 소지역(집계구)단위 사회경제지표를 활용하여 지방 광역권 12개 도시철도 노선을 대상으로 직접수요모형을 구축하여 예측수요를 실적자료와 비교 분석하였다. 하지만 통계적 분석에 의존하는 직접수요모형은 역별 특성을 반영하지 못하여 승차인원 예측에 한계가 있으며 본 연구에서는 승차인원에 영향을 미치는 인자를 찾아내고 각 영향인자들의 표준화 및 기준을 제시하였다. 특히 사회적 이슈가 되고 있는 경전철 노선 54개 역을 대상으로 실증분석하여 역 특성 기초자료 수집, 분석, 보정방안에 대해 논의하였다. 경전철 역을 대상으로 제안된 방안의 적용성을 검토하였고 향후 직접수요모형의 활용성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 대형 축조블록과 지오그리드 보강재를 이용한 보강토 옹벽의 안정성을 검토하였으며, 이를 바탕으로 구조물의 적용에 대하여 평가하였다. 안정성은 옹벽높이, 뒤채움 흙의 강도 및 지오그리드 보강재의 강도 조건에 따른 외적 및 내적안정성을 검토하였다. 외적안정성 분석 결과, 보강재의 길이는 전면벽체 저면으로부터 산정된 옹벽높이의 0.7H와 보강재 수직간격을 1m로 설치하였을 때, 뒤채움 흙의 내부마찰각 및 옹벽 높이에 관계없이 모든 해석조건에서 기준안전율을 만족하였다. 내적안정성의 경우에는 뒤채움 흙의 내부마찰각이 $25^{\circ}$인 경우에도 일부 옹벽 높이에서 파단 및 인발에 대한 안정성이 확보할 수 있는 것으로 나타났다. 특히, 내적안정성 평가결과를 바탕으로 대하여 구조적 안정성 및 경제성을 고려할 수 있는 구조물로의 적용이 가능할 것으로 확인되었다.
도시녹지는 환경적, 정서적, 신체 활동적 측면에서 인간의 삶에 긍정적인 역할을 하고 있다. 기존의 알려진 긍정적인 역할 이외에 미시적인 환경을 대상으로 한 몇몇의 선행연구는 도시녹지가 안전성을 제고할 수 있는 연구결과를 보여주고 있다. 하지만, 광역적인 측면에서의 도시녹지와 안전성에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구는 미국 텍사스 오스틴 시를 대상으로 도시녹지요소를 독립변수로 설정하고, 도시안전성과 관련이 있는 실제 옥외범죄율을 종속변수로 하여 이들 간의 상관관계를 분석하였다. 미국의 인구조사 통계청에서 제공하는 블록그룹을 분석 단위로 하여 오스틴 시의 사회 인구학적 특성을 파악하고, GIS 및 ENVI 프로그램을 활용하여 도시녹지 변수와 옥외범죄율 변수를 구축하였다. 통계분석방법으로는 도시수목비율에 따른 옥외범죄율의 비교를 위해 일원분산분석이 사용되었고, 사회 인구학적 특성을 통제시키며, 도시녹지변수와 옥외범죄율의 상관관계분석을 위해 최소자승법 회귀분석이 사용되었다. 일원분산분석결과, 도시수목비율이 0%~25%에 해당하는 지역의 acre당 연간 옥외범죄율은 1.20%로서 수목비율이 높은 25%~50%의 지역 및 50% 이상의 지역보다 acre당 연간 옥외범죄율이 각각 0.59%, 1.17% 높은 것으로 나타났다. 회귀분석결과, 소수인종비율과 학교중퇴자비율은 연간 옥외범죄율과 양의 상관관계를 보이고, 연간 개인소득수준과 도시녹지요소인 정규식생지수(NDVI) 및 공원 면적 비율은 연간 옥외범죄율과 음의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 도시의 안정성 제고를 위해 도시녹지의 공급이 필요함을 시사하고 있다.
Identifying the water circulation status is one of the indispensable processes for watershed management in an urban area. Recently, various water circulation models have been developed to simulate the water circulation, but it takes a lot of time and cost to make a water circulation model that could adapt the characteristics of the watershed. This paper aims to develop a water circulation state estimation model that could easily calculate the status of water circulation in an urban watershed by using multiple linear regression analysis. The study watershed is a watershed in Seoul that applied the impermeable area ratio in 1962 and 2000. And, It was divided into 73 watersheds in order to consider changes in water circulation status according to the urban characteristic factors. The input data of the SHER(Similar Hydrologic Element Response) model, a water circulation model, were used as data for the urban characteristic factors of each watershed. A total of seven factors were considered as urban characteristic factors. Those factors included annual precipitation, watershed area, average land-surface slope, impervious surface ratio, coefficient of saturated permeability, hydraulic gradient of groundwater surface, and length of contact line with downstream block. With significance probabilities (or p-values) of 0.05 and below, all five models showed significant results in estimating the water circulation status such as the surface runoff rate and the evapotranspiration rate. The model that was applied all seven urban characteristics factors, can calculate the most similar results such as the existing water circulation model. The water circulation estimation model developed in this study is not only useful to simply estimate the water circulation status of ungauged watersheds but can also provide data for parameter calibration and validation.
고정확도의 도시침수 모의를 위해서는 물리적 개념에 기반한 통합적 수치해석이 필요하다. 본 연구에서는 Lee et al. (2015)이 개발한 1차원 하수관망, 2차원 범람 모형의 국내 적용성을 검토하고, 과거 도시 홍수 사상의 침수 원인 분석을 수행하였다. 본 모형은 이중배수 개념에 기반하여 멘홀 대신 집수구를 지표면과 하수관망 사이의 교환유량 산정 지점으로 이용하므로 보다 실제와 유사하게 침수 과정을 모의할 수 있을 뿐 아니라 지표면 범람 해석시 건물에 의한 차단 효과를 고려할 수 있다. 개발된 모형의 적용성은 서울 사당 유역에서 발생한 침수 사상에 대해서 재현 모의를 통해 검증하였다. 적용 결과, 본 연구에서 개발된 모형은 실제 침수 피해 영역을 실제와 유사하게 모의 하였을 뿐만 아니라 침수 원인을 보다 자세히 분석할 수 있는 장점을 보여주었다.
장기적 유출 측면에서 유역의 도시화는 불투수면적의 확대로 인한 토지이용변화, 인위적 구조물의 설치여부, 하천 환경의 변화를 유발하며 따라서 도시화되기 이전과 매우 다른 형태의 유출거동 특성을 가진다. 따라서 자연적인 유출 성분변화 특성은 물론 도시화 유역 특성변화요소를 적절히 반영함으로써 지표수, 하천수, 지하수 등의 수문순환 요소를 장기적인 측면에서 정량적으로 평가할 수 있는 유출모의모형이 필요하다. 본 연구에서는 준 분포형 장기 유출모형인 SWAT모형과 도시지역의 유출해석에 주로 이용되는 SWMM 모형의 RUNOFF 블록을 결합함으로써 자연유역은 물론 도시유역의 제반 유역특성을 충분히 고려할 수 있는 장기유출모형인 SWAT-SWMM 모형을 개발하였다. SWAT-SWMM 결합모형의 구정방법 및 모형의 한계 그리고 결합모형의 모식을 중심으로 두 모형의 결합상황을 기술하였다.
When the castle of the city was destructed from 1911 through 1915 in Cheongju, the city's spatial structure was reorganized and "Han-ok Housing", a dwelling site filled with Korean traditional houses, was newly formed around the former castle site. These days, the Han-ok housing in Seoun-dong, Cheongju in which elderly couples and senior citizens live is enclosed by modernized roads and three or four-story buildings, leaving the housing as an isolated island in the city block. Nonetheless, the Han-ok housing not only plays an important role in sustaining the historic and local identity of the city, but also offers environmental benefits in terms of daylighting and ventilation. The purpose of this study is to reorganize the housing suitable for those who currently live and recreate it by adding new functionality. Consequently, three strategies are established; the conservation of existing building through the improvement of existing facilities; the conversion of vacant buildings into a new use; and the creation of the urban mid-rise Han-ok housing at street sides. The first strategy has a significance in that the traditional building's single wing plan, small room sizes and lack of storages now cause great inconvenience for current life style. The second strategy also promotes the practical use of abandoned buildings through alterations and additions. Finally, the creation of the urban mid-rise Han-ok housing that is accomplished by the combination of reinforced concrete and wooden structure interacts with or respond to the city's development. As a result, this study for the adaptive reuse of Han-ok housing proves how the traditional properties can be maintained in a careful manner and how its creative reuse can be achieved.
The vehicle of urban transit is a complex system that consists of various electric, electronic, and mechanical equipments, and the maintenance cost of this complex and large-scale system generally occupies sixty percent of the LCC (Life Cycle Cost). For reasonable establishing of maintenance strategies, safety security and cost limitation must be considered at the same time. The concept of system reliability has been introduced and optimized as the key of reasonable maintenance strategies. For optimization, three preceding studies were accomplished; standardizing a maintenance classification, constructing RBD (Reliability Block Diagram) of VVVF (Variable Voltage Variable Frequency) urban transit, and developing a web based reliability evaluation system. Historical maintenance data in terms of reliability index can be derived from the web based reliability evaluation system. In this paper, we propose applying inverse problem analysis method and hybrid neuro-genetic algorithm to system reliability optimization for using historical maintenance data in database of web based system. Feed-forward multi-layer neural networks trained by back propagation are used to find out the relationship between several component reliability (input) and system reliability (output) of structural system. The inverse problem can be formulated by using neural network. One of the neural network training algorithms, the back propagation algorithm, can attain stable and quick convergence during training process. Genetic algorithm is used to find the minimum square error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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