The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.30-31
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2009
Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.
자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 대부분의 자동차 내비게이션 시스템은 2차원 지도에 기반하고 있는데 이는 기본적으로 지도가 지니는 함축화된 정보 표현 패러다임에 기반하고 있음으로 인해 실세계 정보로의 변환에 인지적 부담이 작용하게 된다. 최근에 개념적으로 대두되고 있는 새로운 내비게이션의 형태는 자동차에 장착된 카메라로부터 실시간으로 취득되거나 자동차 전면 유리창에 투영되는 실제 영상위에 내비게이션 정보를 그래픽으로 표현하는 증강현실의 모습을 취하고 있다. 차량 내에서의 정보 제공 장치로서 내비게이션 시스템은 그것이 함축화된 그래픽이든 아니면 실사 영상이든 궁극적으로 운전자의 운전부하를 줄이고 빠른 직관력을 제공함으로써 주의분산을 최소화 시킴이 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실 내비게이션 시스템인 RACE(Reality-Augmented Car-navigation Environment)를 설계 및 구현하고 그것이 실제적으로 운전자의 운전 수행과 인지 및 주의 분산에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 증강현실 내비게이션이 기존의 2차원 지도 기반 내비게이션에 비해 갖는 효용성이 무엇인지에 대하여 운전자 행동에 기반한 인지심리학적 실험을 통하여 분석한다. 이러한 작업들을 바탕으로 정보처리 관점에서 운전자의 운전 수행과 인지적 수행을 위한 최적의 내비게이션 정보 제공 방법은 무엇인지 고찰해본다.
스마트도시의 다양한 융합기술 분야는 효율성과 생산성을 혁신적으로 높이는 4차 산업혁명 시대의 미래 먹거리로서, 성장이 멈춰버린 선진국이나 우리나라에 있어, 기존산업군의 성장 한계를 극복할 수 있는 중요한 대안이라 할 수 있다. 특히 최근 산업 발전과 함께 인구의 집중으로 도시화가 급격하게 진행되고 있는 아세안 국가를 중심으로 신도시 건설을 통해 스마트도시를 구축하는 것에 관심이 고조되고 있으며, 아세안 국가들의 본격적인 스마트도시화가 진행되고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 목적은 스마트도시 관련 기업의 현황을 분석하고 우선 순위가 높은 스마트도시 기술을 발굴하여 산업 활성화와 해외수출을 위한 전략적 접근 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 선행연구를 통해 스마트도시 이론과 아세안 스마트도시에 대해 고찰하고, 국내 스마트도시 기술을 보유한 기업의 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 국내 스마트도시 기술 보유기업은 해외수출 참여 의지가 높으며, 건설, 교통, 그린·에너지 등의 기술 분야와 IoT, 플랫폼, AI 등의 서비스 유형에서 우선순위가 높았다. 또한 해외수출 활성화 방안으로, 1)규제완화와 인센티브, 2)글로벌 인재육성, 3)정보제공 및 현지 네트워크 강화, 4)재정 및 홍보지원을 통한 전략적 접근 방안을 도출하였다.
국제사회는 글로벌 기후위기 극복을 위해 2050년까지 탄소중립(Net Zero)을 목표로 다양한 탈탄소 에너지원 개발을 지속하고 있다. 우리 정부에서도 '재생에너지 3020' 정책을 수립하고 태양광이나 풍력을 이용한 에너지 개발계획을 추진함에 따라 해상 풍력발전단지와 같이 연안해역에서 기존에는 볼 수 없었던 대규모 해양개발사업이 추진되고 있다. 해양시설물은 선박의 입장에서 볼 때는 항행 장애물의 일종이며, 해양시설물 설치에 따라 좁아진 수역에서 선박 간 충돌사고 발생 또는 선박과 해양시설물의 접촉사고 발생시 환경오염 및 인명피해 등의 발생이 우려된다. 이에 국내외의 해상풍력발전단지 개발계획을 살펴보고 풍력단지에서 선박의 안전한 통항을 보장하기 위한 제도적 장치가 완비되어 있는지 분석하였으며, 해외의 입법 사례와 국내 법규를 비교하여 법적 사각지대를 해소하기 위한 새로운 법령안을 제안함으로써 대한민국의 관할해역에서 해양시설물의 안전한 운영과 선박의 안전한 통항을 기대하였다.
현재 첨단차량 분야의 기본 기술 중 기 개발된 추종모형은 운전자 및 운행 환경적 요소 등을 배제하고 오직 두 차량사이의 물리적 상관관계에 의해서만 거동하도록 개발되어져 있다. 그러나 추종거동의 현실적 적용을 위해서는 차량 운전자의 특성 및 운행 환경적 요소의 적용이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 보다 현실적용이 용이한 추종모형의 개발을 위한 선행연구로서 차량 운전자가 주행 중 느끼는 불안감의 정도를 산정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 운전자의 불안감도(Measure of Alarmness ; MOA)는 유비쿼터스 교통 하에서 첨단차량이 추종거동을 하고 있을 때 추종차량과 선행차량 간의 상대적 관계 및 환경적 요인과 운전자의 특성에 의해 측정되는 수치이다. 운전자 MOA의 일반적이고 객관적인 측정을 위하여 운전자 불안감도에 대한 설문조사를 수행하고 이를 바탕으로 MOA 측정 퍼지로직모형을 구축하였다. 시나리오에 의해 정의된 입력값으로 MOA를 산정하여 구축한 퍼지로직모형의 타당성을 입증하였으며, 본 논문의 결과는 주행 중 관여하는 여러 가지 요소에 따라 추종상태에서 느끼는 운전자의 불안감도를 정량적으로 측정함으로서 기존의 추종거동모형을 보다 현실화시키기 위한 기틀을 마련하였다. 이러한 불안감도는 운전자의 주행 중 안전성과 안락함을 평가하는데 주요한 척도로 적용될 것으로 사료된다.
도로 곡선부에서는 운전자의 시각변화로 인해 속도변화가 크게 발생하여 직선부에 비해 상대적으로 사고심각도가 크게 나타난다. 특히, 곡선부에서 발생하는 위험요소 중 하나인 시각왜곡현상은 도로 기하구조에 따라 다르게 나타난다. 실제 곡선부 시각왜곡현상은 도로설계 시 반드시 고려되어야 하는 주요 설계요소임에도 불구하고, 이에 대한 정량적 설계기준 수립연구가 미흡한 실정이다. 이에 시각왜곡현상을 고려한 곡선부 도로 설계기준 수립이 절실히 요구되어진다. 본 연구에서는 곡선부 운전자 행태와 운전자 시각특성 및 인지곡선반경에 관한 선행 연구를 고찰하고, 지방부 2차로 곡선부 시각왜곡현상을 고려하여 수학적 기법을 적용한 이론적 인지곡선반경 모형식을 개발하였다. 또한, 이론적 인지곡선반경 모형식을 토대로 이론적 시각왜곡도를 산출한 후, 기존 연구의 경험적 시각왜곡도와 비교 분석을 통하여 이론적 인지곡선반경 모형식의 오차범위를 검증하였다. 그 결과, 이론적 인지곡선반경 모형식에서 실제 곡선반경이 증가할수록 오차범위가 감소하는 추세로 나타나 실제 도로 곡선부의 특성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로, 향후 도로 곡선부 설계시 안전상의 결함을 사전에 제거함으로써 도로 곡선부 위험요소를 최소화하고, 인간공학적 도로설계기준 개발 향상에 이바지할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 위험과 안전에 대해 실존심리학적 관점의 고찰을 실시하였다. 실존주의 철학과 실존주의 심리학적 논의들을 통해서 실존적 과제로서 '위험'을 파악하였으며, 실존적 욕구로서 '안전'을 규정하였다. 나아가 실존적 과제의 미해결성과 실존적 욕구의 비충족성으로 인해 발생되는 실존적 불안으로서 '주관적 위험'을 파악할 수 있음을 제시하였다. 또한, 실존적 불안으로서 '주관적 위험'은 '위험'과 '안전'에 대한 실존적 직면과 완성으로 나아가게 하는 나침판으로서 역할을 하고 있음과 발현된 현상적 상태를 통해 문제적 고착 상태에 놓여 있음을 파악할 수 있는 신호로서의 기능을 수행하고 있음을 밝혔다. 그리고 실존적 불안으로서 '주관적 위험'의 문제적 고착 양상은 발현된 현상에 대칭적인 특성과 상태로 인식될 수 있는 경험과 정보를 공급하는 방법을 통해서 조절할 수 있음을 제안하였다. 실존심리학적 관점으로 '위험'과 '안전'을 파악하려는 시도는 세월호 참사를 비롯한 한국 사회의 인재형 사고에 대해 보다 근원적인 원인 분석과 대책을 마련해 줄 수 있을 것이라고 생각한다. 이를 통해 향후 위험 감소와 안전 향상을 위한 심리학적인 접근을 보다 다양한 방면에서 효과적으로 적용할 수 있는 시사점을 제시해 줄 수 있을 것이다. 또한, 본 연구를 통해 제시된 여러 견해들을 종합해서 다양한 실존적 주제들의 상태를 조절하는 방법[주제상태조절이론(Theme Condition Adjustment Theory: TCAT)]에 대한 이론적 토대를 마련할 수 있을 것이라고 기대한다.
그린인프라스트럭처(Green Infrastructure)의 개념은 자연 시스템과 도시 사회 시스템 간의 밀접한 관계를 강조하며, 생태 환경을 보호하고 인간의 삶의 질을 향상시키는 서비스를 제공한다. 녹시율은 도시의 녹지 공급을 측정하는 중요한 지표로, 녹피율보다 더 많은 3차원 공간 요소를 포함한다. 가로 녹지는 도시 그린인프라스트럭처의 중요한 부분이며 가로 녹시율의 개선은 도시 기후 위기에 대처하고 인간의 복지를 향상시키는 데 매우 중요하다. 본 연구는 중국 쓰촨성(四川省) 청두시(成都市)의 3순환가로 이내 지역을 중심으로 한다. 연구 목적은 첫째, 스트리트뷰 이미지 데이터를 활용하여 가로 녹시율의 공간 분포 특성 및 도시 공원 녹지 시스템과의 상관관계를 분석하는 것이다. 둘째, 낮은 녹시율 가로의 특성을 분석한다. 셋째, 공간 구문론을 활용하여 도로 교통과 가로 녹시율의 연결성을 분석한다. 연구 결과를 살펴보면, 첫째, 연구 범위 내에서 남서부 가로 녹시율은 북동부보다 높다. 가로 녹시율의 공간적 분포는 도시 공원 녹지와 상관관계가 있다. 둘째, 낮은 녹시율의 가로 이미지는 주로 상업 시설 집적 지역, 도시 신규 건설 지역, 고가가로 및 주변, 도시 4급 이하 가로, 교차로 지역에 집중되어 있다. 셋째, 도시 교통과 인구 집중 지역에서 높은 통합도와 낮은 녹시율의 가로는 주로 1순환가로 중심 지역에 집중되어 있다. 이는 향후 쓰촨성 청두시 가로 녹시율를 개선하기 위한 기초자료를 제공할 수 있다.
전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.
경제발전과 국민소득 증가로 자동차 수는 계속 증가하고 있으며 이는 한정된 도로 여건과 주차 시설 부족으로 불법주정차 문제가 심각한 상황이다. 불법주정차는 사람들에게 많은 불편과 불쾌감을 주며, 또한 사고로 인한 인명 피해로까지 이어지게 한다. 수도권을 중심으로 늘어나는 차량과 불법주정차로 인해 관련 사고 및 그 피해의 심각성은 날로 커지고 있다. 이는 사회문제 발생의 원인이 되면서 불법주정차를 줄이기 위한 대책 마련에 힘쓰고 있다. 특히, 국내에서는 수도권에 거주하는 사람들의 민원 절반이 불법주정차 문제이고, 이로 인한 물리적 피해와 인명 피해가 가장 많은 곳은 경기도이다. 그리하여, 본 연구에서는 경기도 수원시의 불법주정차 관련 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 효과적인 불법주정차 단속 방안을 제안한다. 더불어, 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 실무적·사회적·정책 및 법률적 방안을 제시한다. 본 연구는 사회문제 중 하나로 언급되고 있는 도시의 교통체증을 증가시키는 불법주정차 문제에 머신러닝 알고리즘인 K-prototype을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류한 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 방안을 제시함으로써 실무적 및 사회적 측면에 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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