지능형 건물 인증제도의 적용대상은 건축물의 용도에 따라 크게 주거용 건물과 비주거용 건물로 나눌수 있으며 건축시점에 따라 신축건물과 기존 건물로 나누어 고려해 볼 수 있다. 또한 시행주체에 따라 공공발주 건물과 민간발주 건물로 나눌 수 있으며 건물의 규모 및 집합형태에 따라 적용대상을 단일건물, 복합건물 등으로 구분할 수 있다.
항공사진이나 고해상도 위성영상으로부터 건물의 정보를 추출하기 위한 많은 연구들이 이전부터 수행되어 왔다. 많은 연구들은 스테레오 영상을 이용하여 DEM을 생성하고 이로부터 3차원 건물 정보를 추출하였다 본 연구에서는 단일 위성영상만을 이용하여 3차원 건물 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 가상의 그림자를 영상에 투영시키고, 투영된 그림자와 영상 위에 나타난 실제 건물의 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정한다 결정된 건물 높이를 이용하여 연직선을 생성시키고, 이 연직선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시키면, 이동된 지붕 외곽선은 건물의 바닥 외곽선이 된다. 이를 통해서 건물의 높이와 위치 정보를 취득할 수 있다. 건물이 밀집한 지역에서는 지표면에 나타난 건물의 그림자가 다른 건물에 가려지는 경우가 많다 이러한 경우를 고려하여 제안된 알고리즘은 지표면 위에 나타난 그림자를 이용한 방법과 그림자를 가린 건물 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법을 사용한다. 알고리즘의 검증을 위해서 본 연구에서는 스테레오 영상에서 추출한 건물의 높이와 본 연구에서 제안한 알고리즘으로 추출한 건물의 높이를 비교하였다. 두 방법에 대해서 각각 30개의 건물 높이를 비교한 결과 RMSE는 약 1.5 m로 나타났다.
고해상도 위성영상으로부터 건물, 도로 등의 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 현재 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구들의 경우, 위성영상에서 3차원 건물정보를 추출하기 위해서는 영상과 별도의 기준점을 필요로 하며, 영상에서의 측정값을 3차원 정보로 변환하기 위해서는 센서모델링의 과정을 거쳐야 했다. 이 연구에서는 단안식 (Monoscopic)영상으로부터 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 기술개발에 대하여 소개한다. 제안하는 방식은 단안식 영상에서 영상의 방위각 및 촬영지역에서의 태양과 카메라의 방위각 및 고도각을 이용하여 건물의 높이가 주어졌을 때 이에 따르는 건물 수직선과 건물 그림자를 영상에 투영시키는 과정을 반복함으로써 투영된 건물 그림자가 실제 영상에서 관측되는 건물의 그림자와 일치될 대의 건물의 높이 값을 구하고 건물 지붕 외각선을 구해진 건물의 높이 값에 따르는 건물 수식선 만큼 수평 이동하여 건물의 위치를 구하게 된다. 실제 대전지역을 촬영한 IKONS 영상을 이용하여 실험한 결과 이와 같은 방법으로 취득 된 건물 높이값이 약 1m 내외의 정확도를 가지는 것을 나타났다.
홍수 피해 특성을 파악하고 영향 인자를 평가하여 홍수 피해로 인한 손실을 추정하는 것은 홍수 예방과 피해 저감을 위한 대책 마련 및 정책수립을 위해 매우 중요하다. 이 중 홍수로 인한 주거건물의 피해는 일반 주민들과 직접적인 관련이 있다. 그러나 국내의 경우, 홍수피해 정보를 수집하기 위한 체계적인 조사 방법이 확립되어 있지 않아 주거건물 및 내용물의 피해가 과소평가되는 경향이 있다. 본 연구에서는 주거건물 및 내용물에 대해 홍수피해 정보의 체계적인 수집을 위해 주거건물 설문조사지를 활용하였다. 수집된 홍수피해 정보는 주거건물과 건물내용물의 홍수피해율과 영향인자간의 관계 분석에 활용하였으며, 국내 실정에 적합한 홍수피해 손상함수를 개발하고 적용 및 분석하였다. 분석 결과, 홍수로 인한 주거건물의 피해에 영향을 주는 대표 인자는 건물내 침수심과 출입구 높이로 평가되었으며, 건물내용물에 영향을 주는 인자는 건물내 침수심, 이송잡물로 나타났다. 한편, 주거건물과 내용물에 대한 손상함수를 건물내 침수심을 활용하여 회귀분석을 통해 개발하였으며, 개발된 손상함수는 국내 홍수피해 평가 모델인 다차원법과 비교 평가하였다. 평가 결과, 주거건물 피해액은 다차원법이 크게 산정되었으며, 건물내용물 피해액은 손상함수가 크게 산정된 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행한 주거건물과 건물내용물의 홍수피해 영향인자 평가 결과는 홍수피해 저감 대책 수립 및 향후 홍수피해를 추정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.
격납건물 사건수목 방법은 확률론적 안전성 평가시 격납건물 해석의 핵심을 이루는 부분으로서 계통안전 분석으로부터 파악된 주요 노심용융 사고경위와 격납건물 방호계통의 적절한 조합에 의하여 선정된 발전소손상군을 초기조건으로 하여 격납건물 파손 및 방사선원 방출에 영향을 주는 격납건물 내부에서 발생 가능한 주요 사고진행 과정을 체계적으로 다룰 수 있는 유용한 수단이다. 원자력 안전성 향상연구이후 격납건물의 건전성을 확보하기 위한 많은 노력의 결과 현재까지 격납건물 해석 및 논리체계는 상당한 기술적 진보를 이루어 왔으나 아직도 이를 기술하는 방식에는 논쟁의 여지가 많고, 중대사고와 관련된 여러 현상들을 반영할때 그것의 논리적 타당성을 객관적으로 평가할 수 있는 방법이 아직 확고히 정착되지 못함으로 인하여 격납건물 해석결과에는 많은 불확실성 이 존재한다. 또한 아직까지 기존 방법론에 대한 어떠한 종류의 체계적 분석도 이루어지지 않음으로 인하여 이들에 대한 논리적 한계점을 파악하는 데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 지금까지 주로 개발, 사용되어 온 다양한 격납건물 사건수목 분석 방법론을 소개하고 이들 각각이 지니고 있는 기술적인 문제점을 고찰하며 이를 바탕으로 격납건물 사건수목이 갖추어야 할 기본논리, 구조에 대한 안내지침을 제시함으로써 효과적인 격납건물 해석 및 방법론 개발에 도움을 주고자 한다
KFPA는 화재안전점검을 실시한 특수건물 중에서 화재위험도가 매우 낮고 안전관리가 우수한 건물에 대하여 "KFPA 화재안전 우수건물 인정패"를 건물 입구에 부착하는 "KFPA 화재안전 우수건물 인정제도"를 2011년 6월부터 실시하고 있다. 이번 호에서는 (주)한화63시티의 체계적인 관리를 통해 화재안전 우수건물로 선정된 대한생명 부산사옥을 방문하여 안창발 소장을 만나보았다.
화재보험에서 '특수건물'이란 일정 규모 이상의 특수한 조건을 구비한 건물로 화재로 인한 인명 및 재산의 손해에 대하여 적정한 보상이 가능하도록 보험가입을 의무화하는 건물을 지칭하나, 화재 특징과 조사를 논하는 본 고에서는 보험의 대상물로서의 분류가 아닌 기 연재된 창고, 주거용 건물, 빌딩 등을 제외한 나머지 건물 형태의 것을 언급하려고 함을 미리 밝혀둔다. 여기에는 문화재, 사찰건물, 교회, 비닐하우스, 모델하우스 등의 화재 특징을 살펴보고자 한다.
고해상도 위성영상으로부터 건물이나 도로 등 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 영상에서 3차원 건물 정보를 추출하기 위해서 기존의 많은 연구들은 스테레오 영상이나 별도의 지상기준점, 또는 LIDAR 데이터 등을 사용하고, 센서모델링 등을 수행하였다. 이 연구에서는 단일 영상만을 이용하고, 센서모델링 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상에 나타난 건물의 실제 그림자와 가상으로 영상 위에 투영시킨 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정하고, 결정된 건물의 높이를 이용하여 건물 정면의 모서리 선을 생성한다. 생성된 모서리 선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시켜서 건물의 위치 정보를 얻어낸다. 제안된 알고리즘은 지표면의 그림자를 이용한 방법과 다른 건물의 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법으로 나누어진다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해서 IKONOS 스테레오 영상과 지상기준점을 이용하여 추출한 건물 높이와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한 건물 높이를 비교하였으며, 30개의 건물을 검증해 본 결과 추출된 건물 높이의 RMSE는 약 1.5m로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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