최근 복원된 청계천의 야간경간조명은 야간에 도심의 새로운 미관을 창출함으로써, 5.8Km에 이르는 체계적인 야간경관을 시각적으로 체험할 수 있는 공간의 역할을 하고 있다. 그러나 야간에 청계천의 수변산책로를 이용하는 사람에게는 문화유산, 휴식공간, 22개의 교량, 자연환경뿐만 아니라 지상건물이 시야 내에 존재한다. 특히 청계천 지상도로의 남북측면에 위치한 기존의 건물들은 청계천 복원과 관계없이 대부분 기존에 설치된 옥외조명을 사용하고 있다. 이에 본 연구는 청계천 수변공간 산책시 사람의 시야내에 나타나는 지상건물의 조명환경특성을 분석하여 청계천변 조명과의 통합된 이미지가 연출되는지의 여부를 분석하는 것이 연구목적이다. 이를 위하여 지상에 위치하고 있는 건물을 대체적인 용도에 따라 오피스지역, 상업지역, 주거지역 등 3개 지역으로 구분하여 이 지역에 쥐치한 대표적인 지상건물 표면의 휘도, 색온도, 색도를 측정하여 분석하였다. 조명학적 물리량을 분석한 결과, 지상에 위치한 건물들이 산책로를 이용하는 사람들의 시각환경에 영향을 미치는 것으로 나타났고 경관조명요소로서 지상건물의 조명환경을 적절히 보완해야 할 필요성이 나타났다.
최근 이상기후로 인해 단시간에 다량의 강우가 내리는 현상이 발생하고 있으며, 이는 급경사면의 지반을 포화시켜 붕괴에 이르게 하여 유수와 붕괴된 토사가 계곡을 따라 흐르는 토석류 재해로 이어진다. 토석류는 빠른 속도로 유하하여 인명과 주거 및 도로 등의 시설에 피해를 발생시킨다. 토석류를 해석하기 위한 연구방법에는 피해지역의 현장조사와 모형실험을 이용하는 방법, 수치모형을 이용하는 방법 등이 있다. 현장조사와 모형실험에는 고가의 장비와 많은 인력 및 비용이 소요되어 수치모형을 이용한 연구가 주로 이뤄지고 있으며, 피해지역의 건물, 도로 등의 시설물을 고려한 지형을 제작하여 토석류 수치모형에 적용한 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서는 태풍 미탁의 영향으로 시간당 최대 110mm/hr, 누적강수량 487mm로 인해 토석류 재해가 발생한 강원도 삼척시 원덕읍을 연구대상지로 선정하였으며, 토석류 해석 시 침식과 퇴적작용을 고려할 수 있는 Hyper KANAKO 모형을 적용하였다. 토석류 수치모의 시 건물의 유무를 고려하여 지형자료를 구축하고 Hyper KANAKO 모형을 적용하였다. 건물이 미고려된 지형에서는 실제 토석류가 이동한 거리와 피해면적에 비해 과다하게 모의 되는 특징이 나타났으나, 건물이 고려된 지형에서는 실제 피해와 유사한 이동거리, 유동심 및 피해면적을 나타내었다. 이는 토석류 발생 위험지역에 대한 모의 시 건물을 고려함으로써 피해범위와 규모를 건물 미고려시 보다 정확하게 예측할 수 있어 토석류 저감계획 수립 및 피해지 분석시 활용성이 가능할 것으로 판단된다.
3차원 공간데이터에 대한 요구가 증가하면서 지형뿐만 아니라 건물에 대한 모형화는 아주 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 라이다자료만을 이용하여 계산량과 사용자의 개입을 최소화한 건물의 경계를 추출하는 방법론을 제시하였다. 그 특징은 점기반처리와 영상기반처리의 장점을 융합하여 1차 건물의 경계를 개략적으로 검색한 후 다시 원 라이다 자료를 분석하여 제약조건이 부가된 불규칙삼각망을 형성하여 건물의 경계를 정하였다. 그 후 건물의 면적과 한 변의 길이 등을 고려하여 건물의 형상을 갖도록 처리하였다. 제안한 방법론은 실제 라이다자료를 이용하여 검증하였으며 수치지도와 비교를 통해서 효용성을 입증하였다.
지진 발생은 정확히 예측하기 어렵고, 이러한 무작위성을 갖는 사건에 대비하여 모든 건물에 내진 설계를 도입하는 것은 현실적으로 어려운 과제이다. 건물의 특징 분석을 통한 건물 손상 예측을 기반으로 건물의 취약점을 보완한다면, 내진 설계를 도입하지 않은 건물에서도 피해를 최소화할 수 있으므로 건물 손상 예측 모델의 효율성을 분석하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2015년 네팔 대지진으로 인해 손상된 건물 데이터를 활용하여 Random Forest, Extreme Gradient Boosting, LightGBM, CatBoost 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 지진 피해 예측 모델의 정확도를 비교하였다.
초고층건물의 구조설계에 고강도강재를 활용하는 것은 수직 부재 크기의 감소로 인한 건축 계획적 측면의 용이성 그리고 골조 물량의 감소로 인한 구조 및 시공 측면에서의 비용적 효율성 등이 예상되지만 적용사례 부족 및 합리적 설계 방법의 부재 등의 이유로 인해 고강도강재는 일부 건축물에서 제한적으로 사용피고 있다. 특히, 많은 부재로 구성되는 초고층 건물에서 강재의 적절한 강도를 고려한 경제적 단면 성능의 결정은 결코 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유로 인해 최근 많은 초고층건물들은 콘크리트를 이용하여 계획되거나 시공되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 초고층건물 구조설계에서 강재의 적절한 강도와 사용위치를 합리적으로 결정하여 구조비용을 최소화할 수 있는 초고층건물 구조비용 최적화기법을 개발하였다. 개발된 최적설계기법을 건물골조시스템의 35층 건물의 구조 설계에 적용하여 효율성과 적용성을 평가하였다. 적용 결과, 제안된 최적설계기법은 설정된 제약조건을 만족시키며 최적의 구조비용을 안정적으로 산출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 울산광역시 태화강 유역에 대하여 건물영향을 고려한 2차원 침수해석을 실시하여 건물영향에 따른 흐름의 양상, 침수심, 침수위 등을 분석하였다. 지형자료는 최근 대도시를 중심으로 구축되고 있는 1m 간격으로 수집된 LiDAR 자료를 바탕으로 10m 간격의 자료를 추출하여 지형자료를 생성하였으며, 수치지형도로부터 추출된 건물자료를 GIS Tool을 활용하여 구축된 지형자료와 합성하여 2차원 침수해석에 적용되는 지형자료를 구성하였다. 파제에 대한 가상의 시나리오를 생성하여 건물영향을 고려한 2차원 침수해석을 실시하였으며, 침수해석 결과에 대한 분석을 통하여 효율적이고 정확한 침수해석 방법을 제안하고자 하였다. 침수면적에 따른 적합도는 건물영향을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우를 비교한 결과 90%이하로 떨어지는 것을 확인하였고, 최대 침수심은 건물영향을 고려하지 않은 경우가 건물영향을 고려한 침수해석 결과보다 0.29m 높게 계산되는 것으로 나타났으며, 침수위의 경우 침수심과는 반대로 건물영향을 고려한 경우의 침수해석 결과가 0.49m 높게 나타나는 것으로 분석되었다.
건물의 높이와 세장비가 증가함에 따라 건물의 최대 횡변위와 풍응답 가속도와 같은 사용성 요구조건을 만족시키는 것이 고층건물 구조설계에 있어서 중요한 설계요소가 되고 있다. 풍응답 가속도는 거주자에게 불쾌함을 유발시키는 직접적인 원인이 되지만, 초기 구조 설계단계에서 구조 설계자가 풍응답을 조절할 수 있는 실용적인 방법은 개발되어 있지 못하다. 본 연구에서는 재분배기법을 이용하여 건물의 강성을 조절함으로써 고층건물의 풍응답 가속도를 조절할 수 있는 방법을 제안하였다. ASCE 7-02, NBCC 95, ISO 6897 등의 설계 코드 및 기준에 의하면 고층건물의 풍응답 가속도는 1차 고유주기에 반비례한다는 사실에 근거하여 본 연구에서는 물량을 재분배하여 건물의 1차 고유주기를 조절함으로서 풍응답 가속도를 조절하는 실용적 풍응답 가속도 조절 설계법을 제안한다. 제안된 설계법은 42층 건물의 풍응답 가속도 조절 설계에 적용하여 그 적용성과 효율성을 평가하였다.
SLI(Street-Level Imagery)와 벡터지도의 합성을 통해 두 데이터 간의 위치 편차를 제거한 후, SLI의 매개변수를 기반으로 두 데이터의 대응되는 건물영역을 찾을 수 있다. 그러나 합성 이후에도 여러 요인으로 인하여 건물영역이 완전히 일치하지는 않는다. 본 연구는 영상의 영역분할을 통해 두 데이터 간의 건물영역 일치도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 합성을 통해 생성한 벡터 지도의 건물 객체를 SLI 영상에 투영한 선을 영역분할의 초기 정보로 사용한다. 우선, 필터링, 분할(segmentation), 하늘영역 탐지를 통해 하늘 영상을 생성한다. 그리고 에지 검출자를 통해 건물 분리 후보선을 추출한 후, 색상 차이와 하늘정보를 함께 활용하여 건물 최적분리선을 추출함으로써 보다 정확한 건물영역으로 분할한다. 실제 데이터에 대한 실험 결과, 영역 분할을 통해 건물영역 일치 정확도가 83.3%에서 89.7%로 향상된 것을 확인하였다. 본 연구의 성과는 SLI 서비스를 강화하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
3차원 건물을 모델링하기 위해 항공영상 또는 라이다 데이터를 이용하여 건물 외곽선 추출이나 지붕을 구성하는 패치를 추출하는 단계를 거친다. 이러한 3차원 정보를 자동으로 획득하는 알고리즘 개발과 같은 효과적인 정보의 획득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 추후 추출된 정보의 활용이나 유지관리에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구는 3차원 정보를 얻었다는 가정 하에 건물의 형태에 따른 검색을 위한 연구이다. 이를 위하여 벽면, 분할 지붕면, 바닥과 같은 건물의 구성체를 노드(node)로 표현하고 이들의 인접성 관계를 그래프 구조로 객체의 형태를 정의하는 토폴로지 설계 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 토폴로지를 건물 그래프 데이터베이스에 저장하고, 토폴로지 정보를 이용한 패턴매칭을 수행하여 건물을 검색한 결과의 분석을 통해 제안된 객체 토폴로지 설계방법의 효용성을 입증하였다. 그래프 구조의 토폴로지를 기반으로 건물을 검색할 수 있었으며, 검색 조건을 부여하여 건물의 유사 정도를 조절하며 검색할 수 있었다. 또한 축척 및 회전에 불변한 객체의 형태묘사 방법으로 사용될 수 있다고 사료된다.
항공라이다 데이터를 이용한 건물 추출 연구가 많이 진행되어 오고 있으나 대부분의 연구는 건물경계를 직선으로 가정하기 때문에 곡선경계가 포함된 건물의 경계를 올바르게 모델링하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 곡선경계를 포함하는 건물을 항공라이다 데이터로부터 직선과 곡선이 혼합된 경계로 모델링하는 것을 목적으로 한다. 건물점들에 대하여 적응적 컨벡스헐 알고리즘과 큰 반경의 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 적용하여 두 세트의 경계점을 추출한다. 경계점들의 평균 점 간격 및 수직이등분선의 교차 비율에 의하여 곡선 세그먼트를 판별한 후, 직선과 곡선 세그먼트에 대하여 각각 다른 정규화 방법을 적용하여 건물경계를 모델링한다. 실험결과, 곡선 세그먼트의 추출 완전성과 정확성이 각각 69%, 100%로서 본 연구의 방법을 통해 대부분의 곡선경계를 올바르게 추출 및 모델링 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수치지도 제작기준을 만족하는 건물경계를 자동으로 생성하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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