The inspection for building occupancy authorization has lacked objectivity due to manual measurement methods. This is why connivance of the illegal buildings has been rampant, which has led to so many incidents. Consequently, this law has lost its intent to protect people's lives and property. In this study, for the purpose of improvement of this law, the research was conducted by the utilization of unmanned aerial vehicle for automated inspection for building occupancy authorization. Theoretical considerations about building occupancy authorization and the trend of UAV technology were accomplished. Secondly, a series of reverse engineering was conducted including digital photography, network RTK-VRS surveying and post-processing data. Thirdly, the resultant spatial information was used for building occupancy inspection authorization in a BIM platform and the effectiveness and applicability of UAV-based inspection was analyzed. As a result, methodology for UAV-based automated building occupancy inspection authorization was derived. And it was found that eleven items would be possible to be automated among thirty total items for building occupancy authorization. Also it was found that UAV-based automated inspection could be valid in inspecting building occupancy authorization due to authentic accuracy, effectiveness and applicability with government policy.
국 공유지는 국가나 공공 단체가 소유하고 있는 땅으로써, 국가는 국민 모두의 재산인 국공유지 관리에 책임과 의무를 가지고 있다. 최근 정부에서는 국공유지의 관리를 위하여 노력을 기울이고 있으나, 현행 국공유지 관리방법은 국공유지의 특성을 반영하고 있지 못하고 있다. 본 연구에서는 국 공유지의 효율적이고 정확한 관리를 위해서는 정확한 실태조사가 필요하다 판단하여, 현재의 국공유지 실태조사 방법을 분석하여 문제점을 도출하였다. 실태조사를 정확하게 하지 못하면 측량의 미 실시를 초래할 수 있다는 것이며, 이는 곧 무단점유 사례의 누락이나 미 관리 토지의 발생으로 이어지게 되기 때문이다. 또한 현재의 육안에 의존한 실태조사와 지적측량 결과를 이용한 실태조사 방법을 비교하여 지적측량을 이용한 실태조사의 적합성을 판단하였고, 대상지역을 선정하여 점유현황 사례를 분석하였다. 그 결과 국공유지에 대한 전수 조사측량의 필요성을 확인할 수 있었으며, 지적측량 업무와의 연계를 통한 실시간 조사측량이 수행되어야 한다는 결론을 얻었다. 이는 결과적으로 국공유지의 효율적인 관리방안의 마련에 기여할 것으로 기대된다.
세계 자동차 기술의 발전과 시장 규모의 확대로 차량 수요가 증가하고 있으며 이로 인해 차량탑승 인원은 감소하고 도로의 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증의 원인이 되며 이러한 문제를 해결하기 위해 다인승 전용차로 제도를 시행하고 있으나 불법 이용 차량은 계속 증가하고 있다. 이러한 불법 행위를 단속하기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 기존에 개발된 시스템은 트리거 장비를 이용하여 차량을 인식하고 적외선 카메라를 통해 차량을 촬영하여 차량 탑승 인원을 감지한다. 본 논문에서는 기존 시스템 적용된 트리거 장비를 이용하지 않고 딥러닝 모델 기술을 적용한 차량탑승 인원탐지 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 영상 내에 트리거를 설정하여 차량을 탐지하고 딥러닝 객체 인식모델을 적용하여 실시간 탑승 인원을 감지하는 시스템을 제안한다.
교차로 주변의 주차공간할당과 불법주차행위는 도로점유로 인한 도로용량의 감소는 물론 교차로에 접근하는 운전자에 혼란을 주어 교차로 교통소통에 지체를 유발시킨다. 현재 주 정차금지구역은 교차로 가장자리 또는 모퉁이로부터 5미터 이내의 곳으로 지정되어 있다. 그러나 현실적으로 5미터 이상의 곳에 주차허가가 되어 있는 교차로에서도 주차로 인한 소통 방해가 심한 경우를 종종 볼 수 있다. 또한, 주차가 교차로의 지체에 미치는 영향은 교차로의 유형, 규모, 서비스수준 등의 많은 변수에 따라 차이가 존재할 것이라고 추측하고 있지만 이에 대한 공학적인 접근의 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 교차로 부근 주 정차 시, 교차로 교통에 가장 영향이 클 것으로 판단되는 변수인 통과교통량과 우회전 비율을 선정하여, 이들의 변화에 따른 교차로 지체의 변화를 추적하였다. 이를 위하여 실제 교차로의 교통량과 우회전비율을 조사한 후 시뮬레이션 프로그램을 이용하여, 각 시나리오의 효과척도 및 서비스수준(LOS)의 변화를 비교/분석 하였다. 이 연구결과는 향후 교통여건이 다른 교차로 부근 주 정차금지구역 또는 주 정차허가지점의 설정 시 중요한 기준을 제시할 것으로 판단된다.
현재 국내외 여러 국가에서 한 가정의 차량의 수요가 증가하여 차량의 탑승 인원은 적어지고 도로의 차량 수는 증가하고 있는 추세이다. 이에 따른 문제점인 교통 체증을 해결하기 위해 이용 가능한 다인승 전용차로 제도가 시행되고 있다. 이 제도는 경찰들이 빠르게 움직이는 차량을 직접 눈으로 감시하여 불법 차량을 단속하는 실정이며, 이는 정확성이 낮고 사고의 위험성을 동반된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 현장의 영상을 이용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용한다면 앞서 말한 문제점들이 해결될 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 딥러닝 모델의 성능을 비교·분석하여, 영상을 통해 실시간 차량 탑승 인원을 파악할 수 있는 딥러닝 모델을 선정하고 객체 인식 모델의 문제점을 보완한 차량 탑승 인원 감지 알고리즘을 제안한다.
본 연구의 목적은 주차장 정보제공을 위한 실시간 주차가능면수 추정을 위한 주요 변수들간의 관계를 정립하는 것으로 알고리즘에 관련되어진 변수에 대하여 조사하고, 알고리즘 설계를 위한 주차정보를 수집 후 주차장의 평균주차대수, 평균주차시간, 회전율, 점유율, 누적주차대수 등의 변수에 대하여 분석하였으며, 주차장 내 불법주차, 중첩주차, 탐색차량 정보를 수집하여 주차가능공간을 추정하는 기본 토대를 마련하도록 하였으며, 연구결과, 유출입대수만을 고려한 기존의 제공정보보다 정확도가 높은 것으로 나타나 이는 주차장을 이용하는 운전자의 판단을 도울 수 있으며, 주차장 운영관리에도 도움을 줄 것이다.
95년 통계청(한국은행, KDI통계자료)의 자료를 보면, 우리나라 귀금속 장신구시장이 약 2조 8000억 원 규모로 보고되었는데, 이는 86년부터 95년까지 10년 간 년 평균 15.3%의 성장세를 나타내고 있으며 G.N.P 대비 0.78% 의 점유율을 보이고 있다. 이러한 귀금속 장신구 산업은 높은 성장 가능성을 가지고 있음에도 불구하고 산업의 구조적인 취약성으로 불법 거래의 만연, 보석의 품질 등급의 왜곡(다이아몬드의 경우 감정 기관에 따른 가격 차이, 금의 경우 금의 품위 조작 등)등의 문제를 낳고 있으며, 유통 업체의 영세성 등으로 우리나라 귀금속 장신구 산업 시장은 미국이나 일본 선진국에 비해 아직은 초기 단계라고 할 수 있다. 따라서 고부가가치 사업의 하나인 귀금속 장신구 산업을 발전시키기 위해서는 귀금속 장신구 업체의 유통 구조개선과 제품의 제작기법 및 새로운 디자인의 개발 등이 요구되며, 또한 귀금속 장신구 산업의 중요성과 국가 경제 기여도 및 업계의 장기 발전 전망에 대한 정확한 인식이 업계 전반에 확산되게 함으로서 귀금속 장신구 산업의 발전을 이루어 나갈 수 있을 것으로 확신한다.
현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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