본 논문에서는 Microsoft Azure 플랫폼의 Azure PowerShell, Azure CLI(Command Line Interface), REST API를 활용하여 클라우드 기반 서비스 포털과 관리 포털을 개발함으로서 중소건설사에서 건설현장의 공사원가 관리 및 일일 관리를 위한 모듈과 서비스 제공을 위해 필요한 서비스 포털 및 관리 포털과 제품 관리 모듈 등 클라우드 서비스 구축 수행하였다.
본 연구는 건설정보포털시스템과 국토교통과학기술진흥원에서 보유중인 건설신기술정보를 API 방식으로 연동하여 건설정보포털시스템의 사용자들이 건설신기술정보를 공유하고 활용할 수 있도록 개발 하였으며, 향후 건설정보를 보유한 공공기관과 안정적인 정보연계를 위한 방안 연구가 요구된다.
본 논문에서는 건설사업 프로세스의 통합 정보화를 위한 포털시스템을 제안하고, 이 시스템의 개발 및 운영에 대해 기술한다. 본 논문에서 제안된 포털시스템은 정책 결정이나 실질적인 업무를 담당하고 있는 기관사용자를 대상으로 한 기관포털시스템과 관련업체 및 일반 사용자를 대상으로 한 대민포털시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 포털시스템의 개발 방법론으로 관리기법(Method/1)을 본 논문에 맞게 커스터마이징하여 사용하였으며, 자바 기반의 웹 어플리케이션 프레임워크를 적용하여 시스템을 개발했다. 포털시스템 개발 후에는 단계별 테스트를 실시하여 시스템의 품질을 향상시켰으며, 시스템의 안정적인 운영과 신속한 유지보수를 위해 Help-desk를 운영하고 사용자 및 운영자 교육을 실시하였다. 향후에는 외부 연계 기능 및 추가적으로 요구되는 컨텐츠를 개발할 계획이다.
현재 국내 건설사업의 건설 관련 정보는 약 30개 기관의 개별시스템으로 분산되어 수집 관리되고 있어 정보보유 기관, 정보항목 및 내용, 조회 방법 등을 파악하기 어렵고 데이터의 단절로 활용에 한계가 있다. 기획, 설계, 시공, 유지관리 등 시설물 및 건축물의 생애주기 각 단계별 정보가 발주 업무수행 과정에서 형성되는 행정자료 구축의 성격에 머물러 전 생애주기에 걸친 이력정보 데이터 구축과 그를 바탕으로 한 수요자 맞춤형 빅데이터 활용이 부족하다. 공공시설 투자 및 관리 효율화를 통한 경제성 제고, 부실과 비효율의 최소화를 통한 품질향상, 시설물 건축물의 성능 향상을 통한 안전 및 삶의 질 제고 등을 위해 정보의 통합관리가 필요하다. 이에 본 연구에서는 시설물의 생애주기 단계별로 각기 다른 정보 시스템(DB)에 흩어져 관리되고 있는 정보를 파악하고, 이를 통합 활용할 수 있는 기반 구축을 위해 (가칭) "생애주기통합 건설정보포털"의 개념적 구성을 제안하고, 물리적 구축에 앞서 짚어봐야 할 제반여건 정비 등 추진방안을 제시하였다.
건설사업의 원가절감은 사용자 요구에 부합되는 기능과 품질을 확보하면서 가장 경제적인 방법으로 시설물을 구축하는 것으로 건설환경 변화에 따른 경쟁력 향상을 위해서는 체계적인 원가관리를 통한 원가절감이 필요하다. 국토교통부 소속 산하기관에서는 공공건설사업의 수행에 따라 설계의 경제성 등 검토, 공정관리 및 사업관리 등을 통해 공사비 절감에 대한 많은 노력을 기울이고 있다. 현재 설계단계에서 설계VE 결과정보는 공공발주기관 간에 상호 공유하고 있으나, 시공단계에서의 원가절감사례 정보에 대한 공유는 아직까지 부족한 실정이다. 공공건설사업의 수행시 유사 건설사업에 대한 원가절감사례 정보를 참조 활용할 수 있도록 단계별 정보시스템 구축 및 원가절감 사례 정보서비스 방안을 제시하였다. 향후 공공건설사업의 기획, 설계, 시공, 유지관리 등 생애주기별 원가절감사례 정보의 분석 및 서비스를 통해 보다 합리적인 의사결정과 공공건설사업의 투자 효율성을 제고할 수 있으리라 기대된다.
건설공사 사후평가는 공공건설사업 수행성과를 평가하고 차후 유사사업 추진 시 이를 활용하여 공공건설사업 효율화에 기여하기 위한 제도이다. 국토교통부에서는 발주청별로 실시하고 있는 건설공사 사후평가의 결과정보를 체계적으로 통합 관리하고, 이를 활용할 수 있도록 건설공사 사후평가 시행지침을 기초로 한 건설공사 사후평가시스템을 구축하여 운영 중에 있다. 하지만 사후평가 시행지침의 개정에 따라 입력양식 및 관리항목이 변경되고, 축적된 사후평가 결과정보의 분석기능 등의 부족으로 유사 건설사업 수행시 활용 체계가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 건설공사 사후평가 시행지침의 개정과 분석 및 통계기능 강화를 위해 따라 건설공사 사후평가시스템의 개선방안을 제시하고자 한다. 이를 통해 사후평가시스템의 활용도를 제고하고 유사 공공건설사업 수행시 시행의 효율성을 도모할 수 있으리라 예상된다.
본 연구에서는 자연재해 발생 시 신속하고 효율적인 재난 대응 의사결정을 지원하기 위하여 재난 재해 정보와 시설물 정보, 공간정보 등이 융합된 통합 인벤토리를 구축하고자 한다. 재난대응 의사결정 지원을 위하여 시설물의 중요도, 위험도, 피해액 산정에 필요한 원천 데이터를 공공데이터포털(data.go.kr)에서 제공하는 공공데이터를 활용하였다. 공공데이터포털의 데이터셋은 파일데이터와 오픈 API, 표준데이터와 국가중점데이터를 제공하고 있다. 파일데이터는 22,306건, 오픈 API는 2,505건, 표준데이터는 58건의 정보를 제공하고 있으며, 국민, 기업 등 수요 중심으로 개방의 효과성과 시급성 등이 높은 41개 분야의 국가중점데이터를 제공하고 있다. 또한 공공데이터를 활용하여 개발된 국내외 다양한 사례와 가공데이터를 공공데이터 활용사례를 통하여 공유하고 있다. 인벤토리 구축을 위하여 국가중점데이터와 데이터카테고리의 국토관리, 재난안전, 산업고용, 공공행정 등 다양한 공공데이터를 검토하여, SOC 시설물과 건축물의 정보를 수집하여 시설물의 중요도와 위험도, 피해액 평가 등 필요 목적에 맞게 최적화 하여 구축하였다. 또한 구축된 다양한 정보와 시설물 평가 모듈간의 원활한 데이터 수급을 위한 연계 모듈과 관리 모듈을 개발하여 구축된 데이터 정보를 표준화하여 유지 관리 할 수 있도록 인벤토리를 구축하였다. 이러한 재난대응 의사결정 지원 통합 인벤토리는 재난대응 의사결정을 신속하고도 효율적으로 가능하게 함으로써 방재업무 지원 및 대국민 서비스를 가능하게 할 것으로 판단된다.
국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.
국토지반정보 포털시스템이 구축된 지반정보는 최근 설계, 시공, 지하안전관리, 재해재난 평가 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 전국적으로 기 구축된 약 30여만공의 지반정보는 누락되거나 잘못된 정보를 다수 포함하고 있어 데이터 활용시 신뢰도를 확보하기가 어렵다. 따라서 분석 데이터의 신뢰도를 확보하기 위해서는 지반정보를 활용하기 전 단계에서 지반정보의 정제(품질관리)가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 지반정보를 자동으로 품질관리 하는 방안에 대하여 제안하였다. 특히, 가장 일반적으로 사용되는 정보인 표준관입시험 결과와 지층정보를 이용하여 지반정보의 이상치를 탐지하였다. 서울시 지반정보 데이터를 이용하여 분석하였으며, 검증데이터에 대한 오분류 비율은 5.4%로 확인되었다. 신경망 모델에서 이상치 분류된 데이터만을 추후에 검사함으로써 효율적으로 이상치를 탐지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 6차 평가보고서(6th Assessment Report, AR6)에서 제시한 새로운 온실가스 경로(SSP, Shared Socioeconomic Pathways)에 따라 산출된 전지구 기후변화 시나리오를 이용하여 제주도의 미래 강수량 변화를 살펴보고자 한다. 기상청에서 운영하는 기후정보포털(http://www.climate.go.kr/)에서는 6가지 기상요소(평균기온, 최고기온, 최저기온, 강수량, 상대습도, 풍속 등)에 대하여 SSP 시나리오 자료를 제공하고 있다. SSP 시나리오는 SSP1-2.6 저탄소 시나리오(사회 불균형의 감소와 친환경 기술의 빠른 발달로 기후변화 완화, 적응능력이 좋은 지속성장가능 사회경제 구조)와 SSP5-8.5 고탄소 시나리오(기후정책 부재, 화석연료 기반 성장과 높은 인적 투자로 기후변화 적응능력은 좋지만 완화능력이 낮은 사회경제 구조)로 구분되어 제공되고 있다. 또한, 현재의 기후 상태를 모의하는 historical period (1850-2014) 자료와 미래의 기후상태를 모의한 future period (2015-2100) 자료가 있으며, 월별(momthly), 연간(yearly) 자료의 형태로 제공된다. 본 연구를 통하여 새로운 SSP 시나리오를 이용한 제주도 강수량의 미래 변화를 정량적으로 분석하였고, 기후변화에 능동적인 대책을 수립하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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