The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.937-944
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2022
Electric vehicles (EVs) have been growing to reduce energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions in the transportation sector. The increasing number of EVs requires adequate recharging infrastructure, and at the same time, adopts low- or zero-emission electricity production because the GHG emissions are highly dependent on primary sources of electricity production. Although previous research has studied solar photovoltaic (PV) -integrated EV charging stations, it is challenging to optimize spatial areas between where the charging stations are required and where the renewable energy sources (i.e., solar photovoltaic (PV)) are accessible. Therefore, the primary objective of this research is to support decisions of siting EV charging stations using a spatial data clustering method integrated with Geographic Information System (GIS). This research explores spatial relationships of PV power outputs (i.e., supply) and traffic flow (i.e., demand) and tests a community in the state of Indiana, USA for optimal sitting of EV charging stations. Under the assumption that EV charging stations should be placed where the potential electricity production and traffic flow are high to match supply and demand, this research identified three areas for installing EV charging stations powered by rooftop PV in the study area. The proposed strategies will drive the transition of existing energy infrastructure into decentralized power systems. This research will ultimately contribute to enhancing economic efficiency and environmental sustainability by enabling significant reductions in electricity distribution loss and GHG emissions driven by transportation energy.
This study was carried out to investigate the effects of soil depth and planting density on the growth of lettuce, crown daisy, and strawberry on a rooftop condition using artificial soil as a growth media. The vegetable crops showed better growth for plant height (cm), plant width (cm), plant fresh weight (g), and Fo, Fm and Fv/m on 20cm depth soil than 10cm depth soil except strawberry. Planting density of $16/m^2$ and $64/m^2$ did not show significant differences on the growth of the crops. Soil moisture content and EC were low for 10cm depth soil in lettuce plots, whereas there was no significant differences on soil moisture and EC between two soil depth in strawberry plots. Hunter's L, a, and b values showed the leaf color of lettuce dark green on 20cm depth soil and reddish on 10cm depth soil. Results showed that soil depth suitable for crop growth on rooftop conditions was 20cm rather than 10cm. Growth response of the crops showed no significant difference between $16/m^2$ and $64/m^2$, indicating that planting density of 64 $plants/m^2$ could be practiced on rooftop conditions. Lettuce growth rapidly changed in control treatment in which leaves were not pinched out, while slowly changed in plants which leaves were periodically pinched out. In the case of control plot, it was impossible to harvest because withering of lower leaves after blossom on June 22. The plant of crown daisy in which pinching was not conducted, blossomed on June 7, and the plants were removed since its aesthetical value was lost. Strawberry seemed to be a suitable vegetable crop for rooftop conditions based on its high covering rate and extended growth period until late October. The soil depth 20cm and planting density 64 $plants/m^2$ were suitable for vegetable crops on green roof system using artificial soil.
본 연구는 여름철 낮 그늘시렁의 차양이 온열쾌적 지표에 미치는 영향을 파악하고자 수행하였다. 이를 위해 여름철 차양 및 겨울철 방풍을 고려하여 갈대발로 천개면 등을 차폐한 3가지 유형의 그늘시렁(가로 4m${\times}$세로 4m${\times}$높이 2.7m) I(천개면 차폐) II(천개면, 서향면 차폐) III(천개면, 서향면, 북향면 차폐)을 4층 옥상에 구축하였다. 그리고 1차 실험은 2013년 8월 14일부터 16일까지 대조구, 그늘시렁 I, III을 대상으로, 2차 실험은 2013년 8월 26일부터 28일까지 대조구, 그늘시렁 I, II를 대상으로 기상변수(기온, 습도, 복사, 풍속)를 측정하였다. 그늘시렁의 차양이 인체가 흡수하는 복사환경과 $T_{mrt}$ 및 $SET^*$에 미치는 영향은 다음과 같다. 그늘시렁의 차양으로 인해 인체가 흡수한 복사량의 저감은 단파복사가 장파복사에 비해 훨씬 크게 나타났다. 대조구 대비 인체가 흡수한 단파복사량 차이의 최댓값 ${\Delta}K_{abs,max}$는 그늘시렁 I과 III에서는 $-119W/m^2$와 $-158W/m^2$였으며, 그늘시렁 I과 II에서는 $-145W/m^2$와 $-159W/m^2$였다. 대조구 대비 인체가 흡수한 장파복사량의 차이의 최댓값 ${\Delta}L_{abs,max}$는 그늘시렁 I과 III에서는 $-15W/m^2$와 $-17W/m^2$였으며, 그늘시렁 I과 II에서는 $-8W/m^2$와 $-7W/m^2$였다. 그늘시렁의 차양에 의해 인체가 흡수한 $T_{mrt}$와 $SET^*$ 값도 낮아졌다. $T_{mrt}$는 1차 실험에서는 그늘시렁 I과 III에서 각각 최대 $16.0^{\circ}C$와 $21.4^{\circ}C$, 그리고 2차 실험에서는 그늘시렁 I과 II에서 각각 최대 $18.8^{\circ}C$와 $20.8^{\circ}C$ 저감되었다. $SET^*$는 1차 실험에서는 그늘시렁 I과 III에서 각각 최대 $2.9^{\circ}C$와 $2.6^{\circ}C$ 그리고 2차 실험에서는 그늘시렁 I과 II에서 각각 최대 $3.5^{\circ}C$와 $2.6^{\circ}C$ 저감되었다. 대조구 $SET^*$ 대비 그늘시렁 II, III의 $SET^*$ 저감효율은 그늘시렁 I에 비해 낮게 나타났는데, 이는 풍속의 차이 때문이었다. 따라서 그늘시렁 수직면의 차폐시에는 차양 못지않게 통풍을 고려하는 것이 필수적이라 생각된다. 대조구의 3일간 평균 최고기온이 $37.5^{\circ}C$였던 1차 실험기간 결과에서는 $SET^*$ 값이 하루 중 대부분 시간대에서 온열 쾌적대 및 수용대의 상한 값인 $28.7^{\circ}C$와 $30.4^{\circ}C$를 초과하였다. 반면에 대조구의 3일간 평균 최고기온이 $34.4^{\circ}C$였던 2차 실험결과, $SET^*$ 값이 그늘시렁 I에서는 18~12시와 오후 14~18시, 그늘시렁 II는 15~18시에만 온열 쾌적대에 드는 것으로 나타났다. 반면에 그늘시렁 I, II에서 $SET^*$ 값은 하루 중 대부분 시간대에서 온열 수용대에 드는 것으로 나타났다. 따라서 혹서기에 그늘시렁의 온열쾌적성을 확보하기 위해서는 갈대발 등에 의한 차양뿐만 아니라, 덩굴식물이나 녹음수에 의한 차양을 도입하는 방안을 강구하여야 할 것이다. 그리고 그늘시렁의 차양효과를 평가하는 지표로서 $T_{mrt}$와 $SET^*$는 실효성이 있었다고 판단되며, 향후 옥외 조경공간의 온열환경 평가 지표로서 활용이 기대된다.
본 연구는 저토심형 옥상녹화 시스템 개발을 위하여 제안된 공법의 특징, 경제성, 자생 및 도입 지피식물류의 생육상태를 분석하여 생육 적정성을 파악하고자 하였다. 저토심 인공지반 녹화공법은 세립토양필터가 붙은 1cm 롤형 배수판 위에 7.5cm 두께의 암면매트를 설치, 그 위에 4.5cm의 상토층을 조성하여 배수판을 포함한 전체 토심은 13cm이었다. 설계가 기준으로 공법별 토양층 공사비를 살펴보면 세덤블럭공법이 89,433원/$m^2$이었고, 저배수공법이 92,550원/$m^2$이 소요되는 것과 비교한 결과에서 저토심 인공지반 녹화공법의 토양층 조성 공사비는 45,000원/$m^2$으로 기존 저토심 옥상 녹화공법보다 경제적으로 50% 정도 원가절감 효과가 있었다. 저토심 인공지반 녹화공법의 유효성 검토를 위해 대한주택공사 2층 옥상부에 실험구를 설치하고, 초본식물 생육조사를 위해 국내에 도입되고 있는 옥상녹화 초본류 중 활용빈도가 높은 종들을 대상으로 자생종 및 도입종별 피복률, 생체중량, 건체중량을 측정하였다. 자생종인 기린초, 애기기린초, 두메부추, 돌나물, 매발톱꽃, 층꽃나무 등은 저토심 인공지반 녹화공법에서 피복률 증가와 함께 생체중량, 건체중량이 증가하는 경향을 보였다. 도입종에 있어 스프리움, 리플렉섬도 비슷한 경향을 보였으나, 일부 종에서는 잡초관리가 필요할 것으로 판단되었다. 결과적으로 저토심 인공지반 녹화공법은 저비용으로 옥상녹화가 가능한 것으로 분석되었고, 식물생육도 양호한 것으로 나타나 도심 내 옥상녹화의 보급화에 기여할 것으로 기대되었다.
본 연구는 급속하게 성장하는 시설농업과 동시에 증가하는 에너지 사용량 및 탄소배출량을 저감하기 위해, 온실의 에너지 부하를 동적으로 분석하기 위한 작물에너지의 다중 회귀모델 개발을 수행하였다. 온실은 연중 안정적인 대량 생산을 위한 적절한 환경을 조성하기 위해 에너지 투입이 필요하다. 도시농업의 일종인 옥상온실 플랫폼을 통해 건물에서 버려지거나 활용되지 않는 에너지를 옥상온실에서 사용할 수 있다. 옥상온실의 효율적인 운영을 위해서는 다양한 환경 조건에 대한 동적 에너지 분석이 선행되어야 하며, 온실에 도입되는 태양 에너지의 40-75%가 작물을 위한 에너지 교환이므로 필수적으로 고려되어야 한다. 한국기계연구원 내 옥상온실에서 여름철에 청경채를 재배하며 생장단계에 따른 에너지 교환을 분석하였다. 작물을 중심으로 미기상 및 양액 환경 분석과 생장 특성 조사를 수행하였다. 정식일수에 따른 엽면적지수를 추정하였으며, 개발된 수식은 결정계수 0.99로 분석되었다. 또한 작물에너지 흐름에 지배적인 잎 표면온도로부터의 현열부하와 증발산에 의한 잠열부하로 나누어 모델을 개발하였다. 엽온과 증발산량을 각각 다중 회귀모델을 이용하여 추정하고 실측한 값을 비교해 보았을 때, 평균 결정계수 0.95, 0.71로 분석되었으며, 이 모델을 이용하여 옥상온실의 에너지 부하를 동적으로 산정하기 위한 모델에 입력값으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
고밀도 도심지의 열섬현상이 도시 기온을 더 높이고 있으며 이로부터 대기오염 악화, 냉방 에너지 소비 증가 및 온실가스 배출 증대와 같은 부정적 영향들이 발생한다. 녹지의 추가 확보가 어려운 도시 환경에서 옥상녹화는 효율적인 온실가스 감축 전략이다. 본 연구에서는 열섬현상 현황 분석에서 더 나아가 고해상도 위성자료 및 공간정보를 활용하여 연구 지역 내 옥상녹화 가용면적 산정 후 옥상녹화가 가져오는 온도 분포 예측을 통한 열섬현상 완화도 및 이산화탄소 흡수량 평가를 수행하였다. 이를 위해 WorldView-2 위성자료를 활용하여 부산시 도시열섬 지역의 기존 토지피복을 분류하고 머신러닝 기법을 적용하여 옥상녹화 전 후 온도 분포 예측 모델을 개발하였다. 옥상녹화 면적 변화에 따른 열섬현상 완화도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 기법을 통해 온도가 종속변수인 온도 분포 예측모델을 구축하였고, 이 과정에서 랜덤포레스트 모델의 훈련자료로 사용될 고해상도 지표 온도 도출을 위해 Google Earth Engine을 활용하여 Landsat-8과 Sentinel-2 위성자료를 융합하는 다중회귀모델을 적용하였다. 또한, 옥상녹화용 초본식생별 이산화탄소 흡수량을 기반으로 녹화 면적에 따른 이산화탄소 흡수량을 평가하였다. 연구 결과를 통해 개발된 위성자료 활용 도시 열섬현상 평가 및 랜덤포레스트 모델 기반 온도 분포 예측 기술은 도시열섬 취약 지역에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다.
This study is performance estimation of wind augmentation device for BiWP(Building-integrated Wind Power) which recently attracts attention as a local power. various structures are installed on a rooftop of residential complex buildings. Changing a profile of these, we designed a configuration that is able to capture much air and increase exit velocity. To estimate wind augmented effect of this device, we compared numerical analysis results with wind tunnel test results. Results show that exit velocity is increased from 24% to 60% by wind augmented device on a rooftop of building.
최근 고해상도 위성영상이 널리 보급됨에 따라 공간 영상 정보를 활용한 사업이나 다양한 응용 분야에서도 지형 또는 지물의 기하 정보의 필요성이 커지고 있다. 특히 공간 영상 정보 시스템에서는 지형 또는 지물에 대한 사실적인 정보를 제공하여 이를 이용한 도시 개발 계획의 수립이나 도로망의 개선 등 다양한 분야로 활용되고 있다. 본 논문은 단일 위성영상에서 건물의 footprint, rooftop 과 그림자 정보를 이용하여 건물을 효과적으로 모델링하기 위한 반 자동화 시스템을 제안한다. 위성영상으로부터 건물의 기하 정보의 추출 및 복원 시 고려할 것은 사용자의 조작을 최소화하면서도 보다 정확하고 빠르게 모델링 및 편집이 가능하여야 한다는 것이다. 이를 위해서 위성영상과 영상의 메타 정보의 활용과 효율적인 조작이 이루어 질 수 있는 인터페이스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 입력에 의해 건물의 정보(rooftop, footprint)를 추출하고, 건물의 정보와 메타정보로부터 관심 건물영역에 대한 그림자 정보를 추출한 다음, 높이 정보를 자동적으로 추출해 냄으로써 최소한의 사용자 입력으로 건물을 효과적으로 모델링 할 수 있다.
This paper presents 3D line segment extraction method, which can be used in generating 3D rooftop model. The core of our method is that 3D line segment is extracted by using line fitting of elevation data on 2D line coordinates of ortho-image. In order to use elevations in line fitting, the elevations should be reliable. To measure the reliability of elevation, in this paper, we employ the concept of self-consistency. We test the effectiveness of the proposed method with a quantitative accuracy analysis using synthetic images generated from Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that the proposed method shows average 30 line errors of .16 - .30 meters, which are about $10\%$ of the conventional area-based method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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