건설 프로젝트는 생산과정 이전에 설계도면을 바탕으로 예상되는 비용이 산정되며, 기획단계는 소요예산을 책정하고 설계단계는 예산에 합당한 효율적 대안을 찾으며, 정확한 입찰금액을 예측하기 위해 수차례 이루어진다. 특히, 물량산출 이전까지 예측되는 공사비의 정확도와 신뢰도는 매우 중요하다. 그러나 국내의 경우 면적당 단가 방식 공사비 예측을 벗어나지 못할 뿐 아니라, 단계별 예측방법, 프로세스, 데이터 분석 및 관리기술 등이 표준화되어 체계적이고 종합적으로 관리되지 못하고 있다. 그리고 복합용도 프로젝트에서의 견적은 그 사례도 적고 단가정보를 얻기가 매우 어렵다. 이에 국내 복합용도 프로젝트 공사비 예측기술 및 관리기술 발전을 위하여 BIM의 공간정보를 활용한 내부마감 개략견적 코스트 모델을 개발하여 제시하였다.
본 연구는 GIS를 이용하여 아파트 단지의 UHF대역의 전파장애에 대한 예측모델을 제시한다. 전파예측모델은 기지국 및 중계기 위치설계와 전파음영지역 결정 등 무선네트워크 서비스에 결정적으로 활용된다 기존의 전파예측모델은 한국지형요소나 3차원 공간기술이 반영되지 않고 외국지형기반의 2차원적인 접근으로 개발되어 있다. 특히 많은 사람이 거주하는 아파트단지에 대해서는 고려가 되어 있지 않은 실정이며, 마치 아파트 단지가 일반 건물로 취급되어 전파환경 요소로 분류되지 않은 상태이다. 그리고 전파관리자가 기존 전파 예측모델을 이용한 무선네트워크 설계 및 운용등에 있어 정확한 의사결정지원에 어려움이 많다. 본 연구는 이러한 한계와 문제점을 해결하기 위해서 아파트 단지의 전파에 대한 영향을 3차원 공간밀집, 건물높이, 전파의 전송방향에 대한 건물배치등 3가지 요소로 분류하고 GIS 도구로 그 요소들을 분석하였다. 그 결과로 상관과 회귀분석등 정량적인 방법으로 평가하여 아파트 전파예측모델(GARP)을 개발하여 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 아파트 단지가 UHF 대역의 전파에 대한 영향은 전파진행방향성이 57%, 공간밀집이 30%, 건물높이가 13%의 순으로 나타났다. 둘째, 본 연구에서 개발된 아파트 모델은 기존 모델에 비해 평균 6.3dBm, 최소 2.15 ~ 최대 12.48dBm의 개선 효과가 있다. 셋째, 급속히 확산되는 도시 개발에 3차원 공간상에서 전파예측모델을 시뮬레이션하여 전파의 영향을 예측할 수 있으며, 대단지 아파트 건설과 전파환경영향평가의 기초정보 수집에 활용될 수 있다. 본 연구는 GARP모델과 GIS 가시권 분석기능을 이용하여 실제 지형공간상에서 전파경로 손실치를 도시화함으로써 전파관리자가 무선서비스지역 설계, 전파음영지역 판단, 최적 중계기와 기지국 위치 선정에 기여할 것으로 판단된다.하지 않은 지역과 서로 다른 분광특성을 나타내므로 별도의 Segment를 형성하게 된다. 따라서 임상도의 경계선으로부터 획득된 Super-Object의 분광반사 값과 그 안에서 형성된 Sub-Object의 분광반사값의 차이를 이용하여 임상도의 갱신을 위한 변화지역을 탐지하였다.라서 획득한 시추코아에 대해서도 각 연구기관이 전 구간에 대해 동일하게 25%의 소유권을 가지고 있다. ?스굴 시추사업은 2008년까지 수행될 계획이며, 시추작업은 2005년까지 완료될 계획이다. 연구 진행과 관련하여, 공동연구의 명분을 높이고 분석의 효율성을 높이기 위해서 시료채취 및 기초자료 획득은 4개국의 연구원이 모여 공동으로 수행한 후의 결과물을 서로 공유하고, 자세한 전문분야 연구는 각 국의 대표기관이 독립적으로 수행하는 방식을 택하였다 ?스굴에 대한 제1차 시추작업은 2004년 3월 말에 실시하였다. 시추작업 결과, 약 80m의 시추 코아가 성공적으로 회수되어 현재 러시아 이르쿠츠크 지구화학연구소에 보관중이다. 이 시추코아는 2004년 8월 중순경에 4개국 연구팀원들에 의해 공동으로 기재된 후에 분할될 계획이다. 분할된 시료는 국내로 운반되어 다양한 전문분야별 연구에 이용될 것이다. 한편, 제2차 시추작업은 2004년 12월에서 2005년 2월 사이에 실시될 계획이다. 수백만년에 이르는 장기간에 걸쳐 지구환경변화 기록이 보존되어 있는 ?스굴호에 대한 시추사업은 후기 신생대 동안 유라시아 대륙 중부에서 일어난 지구환경 및 기후변화를 이해함과 동시에 이러한 변화가 육상생태계 및 지표지질환경에 미친 영향을 이해하는데 크게 기여할 것이다.lieve in safety with Radioactivity wastes control for harmony with Environment.d by the experiments under vari
연약점토지반에 도로, 대규모 단지조성공사에 따른 지지력의 부족과 과대한 침하량으로 인하여 여러 가지 어려운 문제가 발생하며 최종 침하량 및 침하시간의 정확한 예측은 지반개량공법의 선정은 물론 사업비, 사업기간에 중대한 영향을 미치게 된다. 현재 사용되고 있는 침하량 예측기법으로는 Terzaghi의 압밀이론을 응용한 Asaoka법과 경험식인 Hyperbolic법, Hoshino법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들에 의하여 예측된 침하량과 실제 침하량이 정확히 일치하지 않는 경향이 있다고 알려지고 있다. 게다가 이런 방법 등은 계측결과가 없는 설계단계에서는 사용할 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국내 단지조성공사에서의 데이터와 다양한 테스트 결과값를 이용하여 성토시 침하를 보다 정확하게 예측하기 위해 인공신경망 기법인 Jordan 모델과 Elman-Jordan 모델을 적용하여 가장 적합한 모델구조를 얻고자 하였다. 개선된 인공신경망 모델에 의한 예측치를 실측치와 비교하였고, 결과값에 의하면 Jordan 모델이 Elman-Jordan 모델보다 실측치와 잘 일치하고 콘관입 저항을 이용한 예측치가 표준관입시험을 이용한 결과치보다 실제에 더 가깝다는 것을 알 수 있다. 따라서 더 많은 현장실험 데이터가 확보된다면 콘관입시험을 이용한 순환형 인공신경망 기법이 침하량 예측에 있어 가장 효과적인 방법이 될 것이라 사료된다.
본 연구는 2004년 이후 도입된 실적 공사비 제도에 의하여 착공된 지하철 건설공사를 대상으로 실적공사비, 공사규모 그리고 시간을 고려하여 공사비를 예측하는 식을 제시하였다. 11개의 지하철공사 자료를 이용하여 지하철 공사비 예측을 위한 비용-규모 지수 n(신뢰범위:0.5~0.7)을 구한 결과, 총공사비 0.713, 순공사비 0.77로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 공사비 예측 식 모델은 향후 지하철 공사 적용 현장의 사업기획, 예비조사, 타당성조사, 기본설계 단계에서 개산 공사비를 추정하는데 효과적으로 적용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.
본 연구에서는 착상 조건 하에서 열교환기 휜의 열전도를 고려하여 휜 표면에서의 착상 거동을 예측하기 위하여 수학적 모델을 제시한다. 이 때, 공기측은 착상 현상에 대한 3차원 유동 변화의 영향을 고려한다. 서리층 두께에 대한 해석 결과는 실험 결과를 최대 10% 오차 내에서 잘 예측한다. 유동에 수직한 방향(z-dir.)의 서리층 두께 성장은 휜의 열전도에 의해 휜 바탕 근처에서 활발하고, 휜 끝으로 갈수록 지수함수적으로 둔화된다. 휜의 열전도를 고려한 경우에 비해 휜의 표면온도가 일정한 조건에서 서리층 두께는 최대 2배, 열전달량은 평군 10% 정도 과대 예측한다. 따라서, 열교환기 휜에서의 착상 거동을 정확하게 예측하기 위해 착상 모델 해석 시 휜의 열전도를 고려해야 한다. 휜의 열전도 고려 유무에 따른 착상 거동의 차이를 보완하기 위해 열전달량에 대한 등가온도를 산출하며, 이를 근거로 무차원 등가 온도 상관식을 도출한다.
2000년 7월 1일 건설교통부는 EVMS를 공공부문에 도입하는 것을 입법예고 하였다. 그러나 EVMS에 대한 논란은 계속되고 있고, 일부 전문가들은 정부에 의해 제안된 또 하나의 실패사례가 될 것이라는 강한 의문을 제기하고 있다. EVMS는 미국 국방성에 의해 1967년부터 많은 프로젝트에 적용되어 강력하고 효율적인 프로젝관리 도구로 검증된 C/SCSC에 기반을 두고 있다. 그러나 그것이 아무리 훌륭한 도구라 할지라도 한국과 미국 건설사업 환경 및 제도의 차이로 인해 미국의 건설체계 도입 적용의 많은 실패 경험을 무시할 수 없다. 본 논문은 그 동안 국내에 적용된 일부 EV자료를 통해 EVMS의 가장 중요한 기능중 하나인 최종사업비예측(EAC) 모델에 대한 국내환경 적합성 및 신뢰성을 검증하여 EVMS의 성공적인 국내 도입에 일조 하고자 한다.
현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.
정부에서는 공동주택 노후화 문제에 대응하여 공동주택 리모델링 활성화를 위한 법과 제도를 꾸준히 개정 발전시켜왔다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 아직까지 세대수증가형 리모델링은 활성화되지 못하고 있다. 그 이유로 다양한 문제점이 있지만, 본 연구에서는 리모델링 사업 초기단계에 합리적인 사업성 분석과 의사결정을 위한 도구가 없다는 문제점에 주목하여 리모델링 사업성평가 모델을 제시하였다. 일반적으로 사업성(수익성) 판단은 리모델링 설계안 도출 이후에 이루어지기 마련인데, 리모델링 사업을 추진하기 위한 의사결정은 초기 추진위 단계에서 결정되기 때문에 기획단계 사업성 분석 모델이 필요하다. 이에 따라 기존의 단지정보와 자문 및 연구를 통해 도출한 리모델링 사업변수들을 이용하여 공사비, 사업비, 금융비, 일반분양수입비를 산출하였고, 이를 활용하여 투자수익률과 조합원 분담금을 개략적으로 산출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 초기단계 사업성 분석모델을 3개의 기추진 사례에 적용하여 모델의 적용성을 검증하였다. 비록 3개의 사례에 적용하였으나, 모델의 예측값과 실제 사례값의 오차는 5%이하로 본 모델의 적용성은 상당히 높다고 볼 수 있다. 향후 사례수를 늘려가면서 모델의 적용성을 높여간다면 실무에서 활용 가능한 유용한 tool이 될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서 개발된 개략 사업성 평가 모델은 입주민들의 빠른 의사결정을 지원하여 원활한 사업추진이 가능하게 할 것이며, 모델이 지역별로 다양하게 적용된다면 세대수증가형 리모델링사업 가능단지들의 규모를 파악하고 이를 지원하는 지자체의 정책 수립에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
현재 환경영향평가가 이루어지고 있는 전체사업 가운데 도로사업을 통한 환경영향평가의 비율은 60%이상으로 다른 영향평가에 비해 상당한 부분이며, 또한 대기 중에 배출되는 총 오염물질 중에서 도로상의 차량에서 배출되는 오염물질이 최대로 70%까지 차지한다. 위와 같이 도로상에서 배출되는 오염물질의 영향을 파악하기위해서는 도로 주변에서의 현지측정을 통한 정량적 평가가 필요하나 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 소요되어 현실적으로 불가능하다. 그러므로 이에 대한 대안으로 대기확산모델을 이용하여 도로상의 오염물질의 영향을 예측한다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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