본 연구는 MLS 데이터로부터 자동으로 철도 시설물들을 인식하여 시설물 간의 기하학적인 공간정보를 추출하는데 기여 하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 9개 주요 철도 시설물(노반, 레일, 철로, 수목, 플렛폼, 방음벽, 철주, 절연체, 고압선)들의 분류를 목적으로 하고 있다. 이를 위해 제안된 방법은 크게 두 단계로 나뉘어 진행된다. 첫 번째 단계에서는 포인트, 라인, 체적과 수직 프로파일 레벨에서 데이터의 맥락 특징(contextual feature)들이 추출된다. 두 번째 단계에서는 CRF(Conditional Random Field)가 맥락 분류자(contextual classifier)로 사용되어 각 데이터 포인트에 객체 정보가 할당되고 철도 시설물들이 분류된다. 사용된 CRF 모델은 다른 맥락 분류자 와는 달리 로컬지역에서 데이터들의 분류정보가 일관성을 유지하게 하는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 commission과 omission 오류분석을 통해 입증되었다.
하천시설물은 정보의 관리주체가 국가하천과 지방하천 등에 따라 달라서 통합되어 관리되지 못하고 있는 점, 설계 및 시공 단계의 정보화 축적이 미흡하여 시설물 정보의 망실이 우려되는 점 등 하천분야로 BIM 도입을 하기 위해서는 해결해야 할 과제들이 산재해 있다. 또한, 이로 인해 유지운영단계에서의 시설물 정보 활용 수준 역시 상당히 미흡한 편이다. 따라서, 하천시설물의 효과적인 유지운영을 위해서는 표준분류체계에 따라 시설물 정보를 정리함으로 데이터의 일관성을 확보하고 효율성을 증대시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 하천분야의 시설물 특성을 고려하여 하천분야의 BIM 정보모델 도입과 3차원 기반의 하천시설의 효율적인 유지운영 전환을 위한 BIM 표준분류체계를 적용하는 방안을 제시한다.
시설물의 노후화는 피할 수 없는 현상이다. 노후화된 시설물의 관리를 위해 균열을 감지하고 이를 추적하면서 시설물의 상태를 간접적으로 추론할 수 있다. 따라서 균열 감지는 노후화된 시설물의 관리를 위해 필수적 역할을 하며 감지 결과를 바탕으로 더 이상의 노후화를 막기 위한 활동을 할 수 있다. 하지만, 현재 대부분의 균열 감지는 전문가의 판단에만 의존하기에 시설물의 면적이 큰 경우 비용과 시간이 과도하게 사용되고, 전문가의 역량에 따라 다른 판단 결과가 발생할 수 있어 신뢰성에 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기계학습 기반의 콘크리트 균열 감지 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 데이터 분류, 기계학습 모델 학습, 학습된 모델의 검증과 테스트를 포함하는 프레임워크로 완전 자동화된 콘크리트 균열 감지가 가능하다. 제안된 프레임워크를 통해 학습된 기계학습 모델은 콘크리트 균열 이미지와 정상 이미지를 96%의 높은 정확도로 분류할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 프레임워크를 적용하여 기존의 전문가 중심의 시설물 유지관리보다 더욱 효과적이고 효율적인 시설물의 유지관리가 가능할 것으로 기대된다.
정부에서는 2001년 5월에 실무적용을 위한 ${\lceil}$건설정보분류체계 구축을 위한 연구${\rfloor}$ 를 추진하여 대${\cdot}$중분류 등을 제시하였고, 그 결과 '통합건설정보분류체계 적용기준'을 건설교통부 공고로 2001년 8월에 발표하였다. 그러나 구축된 '통합건설정보분류체계'는 건설공사에서 실무활용이 미흡한실정이다. 일반적인 시설물과는 다르게 교육시설물의 경우 적용기준이 혼재되어있는 문제가 이다. 더욱이 2005년부터 교육시설물에 BTL 민간투자 사업이 시행되면서 유지관리시업무기준이나 비용계상에 대한 기준을 '통합건설정보분류체계 적용기준'에 적용할 경우 경계를 명확하게 하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구는 기존의 유지관리 비용분석으로 사용되었던 공종(Work)중심의 시설물 유지관리를 분석하고 이를 보완하기위해 공간(Space), 부위(Element)중심 유지관리 분석을 하여, 효율적인 유지관리 체계정립을 위한 분류의 기준을 제안하였다.
홍수피해경감편익 가운데 직접편익 항목은 크게 일반자산피해액, 인적피해액, 공공시설물피해액으로 구분되며, 이 가운데 공공시설물피해액은 현재까지 국내실정을 고려하지 않은 일본수치를 그대로 차용하여 실제 적용시 해당지역의 규모, 특성을 무시한 채 평가되어 왔다. 이러한 공공시설물 홍수피해액은 전체 피해액에서 차지하는 비율이 상대적으로 매우 크고, 해당지역의 개발정도에 따라 피해정도가 상이할 수 있기 때문에, 이에 대한 보다 실증적이고 합리적인 접근이 필요하다. 그리하여 본 연구에서는 국내 실정에 적합하고 지역특성을 실제적으로 고려한 공공시설물피해액을 산정하기 위한 방안을 모색하였다. 이를 위해 본 연구에서 고려하는 공공시설물을 재정의하였고, 피해특성 및 양상에 따라 침수심 예민 공공시설물과 침수심 비예민 공공시설물로 분류하여 각각에 대한 분석절차를 제시하였다.
산업 현장의 기계 시설물 고장 문제는 큰 인명피해와 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에, 기계 시설물의 상태를 기반하여 고장을 진단하는 것은 대단히 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전류 센서 데이터를 활용하여, 시설물의 고장 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에 활용된 전류 센서 데이터는 x, y, z축을 가진 3상 전류 데이터로 구성되어 있으며, 2kHz로 1초간 샘플링 되어 있다. 본 연구에서는 2차원적 특성을 가지는 전류 센서 데이터를 분석하기 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 활용한다. 시설물의 고장진단에 가장 적합한 모델을 선정하기 위해 CNN의 대표적인 백본 네트워크를 활용하여, 결과를 비교하였다. 실험 결과, 본 연구에서 구성한 후보 백본 네트워크 중 ResNet의 분류 정확도가 98.5%로 가장 높게 나타났다.
UFSN 지하시설물관리시스템에서 유량, 유속, 압력, 진동 등의 센서 정보를 실시간으로 모니터링 하기 위해서는 미들웨어의 기능과 설계가 중요하다. 본 논문에서는 UFSN 지하시설물관리시스템 미들웨어의 센싱 데이터의 오류 데이터를 분류하기위한 방안에 대한 연구를 수행하였다. 센싱 데이터 인터페이스를 정의하였고, 테스트를 위한 게이트웨이와 UFSN 지하시설물관리시스템을 개발하여 미들웨어 테스트를 수행하였다.
조경 도면이 전산화되면서 레이어의 표준화에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 식재도면에 비해 조경시설물 도면의 레이어 분류 체계 정립은 늦어지고 있다. 이에 본 연구는 조경 시설물 전산 도면의 레이어 분류체계를 정립하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 시작단계에서 "건설 CALS/EC전산도면 작성표준 v1. 1"과 "전자설계도서 납품지침"은 시설물 도면에 적합하지 않은 레이어의 분류체계로 되어 있는 것을 발견하였다. 10개 조경설계사무소에서 작성된 1,154개 도면을 수집하여 레이어의 작성 실태를 분석하였다. 분석결과, "건설 CALS/EC전산도면 작성표준"이 조경시설물 도면에 도입되지 않고, 레이어의 46%가 불명확하게 작성되고 있음이 밝혀졌다. ISO의 건설정보 분류체계를 적용하여 15개의 항목으로 구성된 레이어 분류 체계가 도출되었다. 본 연구에서 제시된 레이어 분류체계는 실무진이 참조하는 법률, 조경설계 기준, 조경공사표준시방서, 공공기관의 설계지침 등을 근거로 설정되었다. 이로 인해 새로운 레이어 분류체계가 조경설계 사무실에서 조기에 정착될 것으로 기대된다.
현재 국내 철도시설 운영기관은 노후 시설물 판단을 위한 명확한 정의와 시설물 보수/개량 우선순위 산정 방법이 정립되지 않아 성능중심 유지관리계획 수립에 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 연구는 선행연구에서 노후 시설물을 어떻게 정의하였는지 고찰하고, 국내 노후 철도시설물 관리제도와 미국 연방대중교통청(FTA)의 교통시설물 자산관리체계 비교분석을 통해 벤치마킹 포인트를 도출하였다. 노후 시설물 판단은 경과연수와 성능수준을 같이 고려해야 하며, 경과연수와 성능등급 간 관계를 통계적으로 분석하여 보수/개량 우선순위를 산정해야 한다. 또한, FTA와 같은 데이터 기반 철도시설 관리를 위해서는 표준 철도시설물 분류체계를 기반으로 시설물 분류 하위 수준에서 내용연수, 성능평가 결과, 유지관리비용 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다. 향후 데이터가 충분히 축적되면 성능중심 노후 철도시설 관리를 위한 효율적 예산집행계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 놀이의 본질을 설명하는 놀이속성어를 추출하고, 이러한 속성이 현재 사용되는 어린이놀이시설물과의연관성을 지니는지를 확인하는 연구이다. 놀이시설물에 반영된 놀이속성을 조사하여 부족한 점을 보완함으로써 어린이에게 균형 잡힌 놀이 환경을 제공할 수 있다고 생각하기 때문이다. 이에 본 연구에서는 문헌조사 및 분석을 통해 속성어를 추출하고, 추출된 속성어에 대하여 전문가 설문을 실시하였다. 놀이를 설명하는 키워드는 참고문헌과 신문기사 등에서 추출하고 압축하여 놀이속성어로 규정하였고, 6개의 대분류와 26개의 중분류로 분류하였다. 이 내용을 바탕으로 실시한 전문가 인식조사에서 주요 놀이속성어의 중요도는 소통(0.268%) > 상상력(0.201%) > 정서(0.190%) > 발달(0.167%) > 학습(0.108%) > 지능(0.067%)의 순서로 나타났다. 전문가들은 '소통'과 '상상력' 등을 놀이에서 가장 중요한 요소로 인지하고 있었다. 도출된 내용을 바탕으로 놀이시설물과 연관되는 각각의 놀이속성어를 구분하고, 서울시 114개소 어린이 공원에 설치된 놀이시설물 현황을 파악하였다. 서울시 어린이공원에 설치된 놀이시설물에는 놀이속성어 중 '발달'을 위주로 한 신체발달 놀이시설물이 높은 빈도로 모든 어린이공원에 반영되었으며, 전문가들이 중요한 요소로 나타난 '소통'과 '상상력' 등 인지관련 놀이시설물은 실제 충분히 반영되어 있지 않아 적극적으로 도입할 필요성이 있는 것으로 판단되었다. 본 연구를 통해 현재 이용되고 있는 어린이 공원의 부족한 놀이시설물을 파악하고, 놀이의 기능에 대한 의문을 제기함으로써 향후 개선방향을 제안하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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