최근 도심지의 인구 집중 및 인프라 과밀현상에 따라 인프라 시설의 지하화 건설이 새롭게 부각되고 있으며, 기반 시설의 건설 및 운영 과정에서 안정성을 평가하기 위한 모니터링 시스템 구축은 중요한 부분이다. 이러한 모니터링 중 지반의 안정성을 평가하고 설계의 타당성을 확인, 위험 예측, 안전한 운영 관리, 건설 비용 절감에도 유용한 방법으로 건설 및 운영 중까지 사용 가능한 광역적 지역 대상으로 비용과 정확성을 고려한 지반조사 기법에 관한 연구가 필요한 부분이다. 이에 본 연구에서는 도심부 지하도로 건설 시 주변 지표 변위 관찰을 위해 SAR 자료를 이용하여 시계열 레이더 간섭기법을 통한 분석을 수행하였다. 그 결과, 일부 지점에서는 지속적인 지표 변위가 일어나고 있음을 확인할 수 있었으며, 추후, 주요 관심 지점 등에 대해서는 현장 실측한 계측자료와의 비교·분석을 한다면 터널 굴착 영향에 따른 변위 발생 여부 확인 및 굴착 영향 범위 산정에 도움이 될 것으로 판단된다.
건설기술의 발달을 통하여 재개발 사업, 도로의 지하화, 지하철 증설, 광역철도 등 다양한 공사가 이루어지고 있다. 하지만 이것 때문에 기존에 형성된 도심지와 인근 지역에서의 공사들도 증가함에 따라 주변 인접 건물과 주민들의 피해와 분쟁 사례의 증가는 물론 기존 건축물의 노후화로 인한 안전사고 발생 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 디지털 데이터를 그래픽 프로그램에 적용하여 균열의 생성, 길이와 폭의 증진 등을 사진 촬영 이미지를 통해 비교하여 이에 대한 정도를 수치로 제시하여 균열에 대한 진전을 객관화하고자 하였다. 프로그램 적용을 통하여 기존 현장 조사의 단점으로 언급되던 균열 변화 여부의 주관적 판단에 따른 오류를 해결하였다. 이를 통해 사용 과정에서의 보완 및 개선 사항을 적용한다면 신뢰성이 향상되어 건축물 진단 과정에 보편적으로 사용될 수 있을 것으로 예상한다. 후속 연구로 디지털 그래픽 데이터 프로그램의 추출 알고리즘을 적용하여 전처리 작업에 사람이 개입하지 않는 것과 자체적으로 균열의 길이와 폭을 계산하고, 건축물의 전체적인 변화를 점검할 수 있는 후속 연구가 필요할 것으로 판단된다.
지하 매설된 케이블은 불확실한 설계 도면으로 도로 및 지하 구조물 건설 시 단선이 발생한다. 본 논문은 지하 매설 케이블의 위치를 지표 투과 레이더(GPR)로 탐지하고 검증하는 실험을 수행하였다. 수행된 실험 장소는 케이블 매설이 예상되는 실제 도로 건설 부지에서 수행하였으며 400MHz~900MHz의 고주파수 대역을 갖는 지표 투과 레이더를 사용하여 지하 내부 구조를 측정하였다. 탐사 방법은 조사 지역 전체를 파악하기 위한 지표 투과 레이더 1차 실험과 1차 실험 결과 기반의 2차 실험을 수행하였으며 측선 방향의 다양성과 개수를 증가시키는 방법을 사용하였다. 실험 결과는 동일선상의 위치에서 일관된 케이블에서 반사되는 파형 특징인 하이퍼볼라를 확인하였으며 설계 도면 비교 결과 해당 위치에 케이블이 매설된 것을 검증하였다. 해당 연구 결과는 탐지하기 어려운 지하 매설 케이블의 위치를 전자기파 반사 파형인 하이퍼볼라를 기반으로 지표 투과 레이더에 적합한 방법론을 제시한다.
현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.
최근 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 자율주행의 기술이 발전하고 있지만 예상하지 못한 상황에서 사고가 발생하는 등 센서 기반 자율주행에 한계를 보이고 있어, 이를 보완하기 위해 정밀도로지도는 자율주행의 핵심 인프라로 활용되고 있으며, 공공 및 민간에서 관심이 높아지면서 정밀도로지도의 최신성과 정확성 확보를 위한 다양한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 현재 국토지리정보원은 자율주행차의 운행이 많을 것으로 예상되는 수도권 등 전국 도심지역 및 주요도로를 대상으로 확대 구축 중이며, 기 구축된 구간 중 도로변화가 발생한 지역의 신속갱신 체계를 마련하고, 품질검증을 통해 데이터 오류율 최소화를 위해 노력하고 있다. 이에 본 연구는 국토지리정보원에서 구축 중인 정밀도로지도의 신속, 정확한 갱신과 제작을 위해 속성 구조화 공정에서 참조객체의 공간관계를 분석하고, 오픈소스 기반 PyQGIS의 라이브러리를 활용하여 공간관계가 성립되는 참조객체의 속성입력 자동화 방법론을 적용하여, 고속국도·일반국도·C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)실증구간 등 도로유형별로 대상지를 선정하여 자동화를 실시하였다. 본 연구에서 개발한 속성자동화 도구를 활용하여 공간관계 참조객체의 속성을 자동으로 입력하는데 대상지별 약2~5분의 시간이 소요되었으며, 참조객체 속성입력 자동화 결과 고속국도 86.4%, 일반국도 79.7%, C-ITS의 경우 82.4%, 평균 82.8%의 속성입력 정확도를 확보하였다.
2000년대 초 싱글쉘 터널이 한국에 소개된 이후, 광주우회도로를 시작으로 이 공법에 기반한 터널을 실제 프로젝트에 적용하려는 시도가 여러 번 있었으나 20여 년이 지난 지금까지도 도로나 철도와 같은 교통 터널의 본선에 채택된 적은 없다. 이는 터널 지보재가 영구지보재로서의 성능을 확보하지 못한다는 우려와 이와 관련된 기준이나 시방의 부재에 기인한 바가 크다. 이후 터널 전문가들의 많은 연구와 노력으로 고강도 및 최종 마감재로서의 숏크리트에 대한 기준과 내부식성 록볼트 등 영구지보재로서의 요구 조건이 설계 및 시공기준에 반영되었을 뿐만 아니라 장비, 시공기술, 작업자의 숙련도 등 시공 측면에서도 상당한 개선이 이루어져 왔다. 따라서, 이제는 기존 NATM 공법에 비해 환경 영향, 공기 및 공사비 측면에서 차별성이 있는 싱글쉘 터널공법의 국내 적용을 다시 고려해볼 때라고 생각된다. 다만, 싱글쉘 터널공법에 대한 부족한 설계 및 시공 경험, 불충분한 세부기준, 미흡한 시공상세 등에 대해서는 추가 연구 또는 시험시공 등을 통해서 보완이 필요하다. 본 논문에서는 싱글쉘 터널의 기본 개념부터 적용 및 연구현황, 기술발전 동향, 극복과 제 등에 대하여 고찰하였으며, 이를 통하여 싱글쉘 터널의 국내 적용성에 대하여 다시 한 번 적극적인 논의를 제안하고자 한다.
eCall은 교통사고 발생 시 긴급구난 기관과 현장상황을 정확하게 파악할 수 있는 사고정보를 연계하여 교통사고 피해자를 신속하게 구조·구급하도록 지원하는 시스템을 말한다. 본 논문의 목적은 국내 긴급구난 기관의 요구사항을 반영한 한국형 eCall 시스템을 개발하고 통합실증을 통해 기대효과를 분석하는 것이다. 통합실증은 전국을 대상으로 진행되었고, 통합실증 결과 eCall IVS와 센터 간 통신성공율은 99.25%, 위치정보 평균 오차는 1.2 m로 측정되었다. 특히, 위치정보 평균 오차는 방송통신위원회의 국내 긴급구조 위치정보 품질 측정 결과인 21.6 m 보다 우수한 것을 확인할 수 있었다. eCall 시스템이 도입 시 교통사고 발생부터 병원도착까지 시간은 고속도로는 3분 38초, 일반도로는 1분 22초 단축 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 2005년부터 2022까지의 교통사고 사망자에 적용한 결과 교통사고 사망자 수는 82,662명, 사회적 비용은 약1,026,100천달러가 감소되는 것으로 분석되었다.
도로 하부의 노후하 된 매설물이 손상되면 공동 및 지반 함몰 등의 재해가 발생할 가능성이 있고 이는 사회적인 비용을 발생시킨다. 본 연구의 목적은 적외선 카메라를 활용하여 공동 위치에 따른 열적 특성을 평가하고 CNN 알고리즘으로 각 공동 위치에 적합한 분류를 수행하고자 하였다. 가로×세로×깊이가 400cm×50cm×40cm인 대상 부지에서 PVC pipe를 상부, 중부 그리고 하부에 매설하여 공동을 조성하였다. 실험부지의 상부에는 포장층을 모사하기 위하여 콘크리트 블록을 설치하였고, 오후 4시부터 다음날 12시까지 측정이 진행되었다. 적외선 카메라로 측정된 초기 온도는 각각 43.7℃, 43.8℃ 그리고 41.9℃로 관측되었고, 측정값은 대기온도 변화가 반영되었다. CNN 알고리즘으로 분류를 진행하기 위해서는 이미지 데이터가 필요하며, 해당 연구에서는 RP 알고리즘을 통해 수치데이터를 이미지로 변환하였다. RP 알고리즘은 4가지 방법을 활용하여 이미지를 생성하였고, 각각의 이미지는 10,000×10,000, 2,000×2,000, 1,000×1,000 그리고 100×100 픽셀로 구성된다. CNN 학습 정확도는 각각 99%, 97%, 98% 그리고 96%로 매우 높게 나타났다. 제안된 방법의 신뢰성은 수치데이터의 정확도와 비교하였으며, 신뢰성이 약 20% 이상 향상된 결과가 나타났다. 이와 같은 결과는 RP 알고리즘으로 전환된 데이터가 적외선 측정된 값의 신뢰성 있는 결과 제공이 가능함을 시사한다.
연구목적: 일반적으로 교통사고는 산발적으로 발생하기 때문에 예방 및 방지대책 마련을 위한 현장조사 시 시간적·비용적으로 다양한 한계가 있다. 특히, 코로나 사태 이후 비대면 사회로의 전환으로 현장조사를 대체할 방안 마련이 더욱 필요한 실정이며, 이에 본 연구에서는 부산광역시 사상구를 대상으로 다양한 웹사이트에서 제공하고 있는 로드뷰에 대한 현장조사 대체 활용 가능성을 평가하였다. 연구방법: 연구방법은 '16~'22년간 발생한 교통사고 취약지점을 추출하여 교통안전법 「교통안전진단지침」에서 제공하고 있는 현장조사 평가항목을 기반하여 로드뷰를 분석하였다. 연구결과: 주요 결과 사상구는 사상로, 대동로, 학장로 지점에서 고령 보행자 사고가 가장 취약하였다. 로드뷰를 통해 취약지점을 상세분석한 결과 사상로는 영업용 차량의 통제, 시장 상권에 대한 교통약자 보호 등이 필요하였다. 대동로는 불법 노상 주정차, 경사로 합류 구간 등이 취약하였고, 학장로는 과속이 쉬운 도로 등이 취약하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 로드뷰의 현장조사 대체 가능성을 평가하였을 때, 로드뷰는 보·차도 분리성, 안전 시설물의 위치 및 간격 등 대부분 항목을 효과적으로 평가할 수 있었다. 하지만, 실측 수행 등 항목에서는 한계가 있었다. 결론: 즉, 로드뷰는 대부분의 현장조사를 대체할 수 있고, 실측 평가항목은 보조자료로 활용성을 높여 시간적·비용적 절감효과와 동시에 높은 효율성을 나타내는 것으로 판단할 수 있다.
The Yeongdong region has suffered from severe snowstorms and the relevant damage such as traffic accidents on slippery roads, and the collapse of greenhouses and temporary buildings. While a lot of research on snowfall has been conducted, the detailed study of snow crystals' phase and habit through intensive observations and the relevant microphysical analysis is still lacking. Therefore, a snowflake camera, PARSIVEL, and intensive radiosonde soundings were utilized to investigate phase and habit changes in solid precipitation. Two remarkable episodes of phase and habit changes were selected such as 19 March 2022 and 15 February 2023. Both events occurred in the synoptic condition of the High in the north and the Low passing by the south, which was accompanied by rapid temperature cooling below 2.5 km. During the events of a short period between 3 to 6 hours, the temperature at 850 hPa decreased by about 4 to 6℃. This cooling led to a change in the main habit of snow particles from riming to aggregate, identified with both MASC and PARSIVEL. Meanwhile, the LDAPS model analyses do not successively represent the rapid cooling and short-term variations of solid precipitation, probably by virtue of overestimating low-level equivalent potential temperature during these periods. The underlying causes of these the low-level temperature variations within 6 hours, still remain unclear. It might be associated with mesoscale orographic phenomenon due to the mountains and East Sea effects, which certainly needs an intensive and comprehensive observation campaign.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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