• 대한토목학회논문집
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• 제42권4호
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• pp.559-569
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• 2022

건설 엔지니어링은 과학기술과 지식을 접목하여 고부가가치와 일자리를 창출하는 대표적인 산업이지만 그 중요성이 저평가 되고 있다. 국토교통부의 자료에 의하면 엔지니어링 산업의 부가가치율(65.3 %)과 고용유발계수(14명 고용/10억 원)은 제조업의 3배 이상이다. 특히 시공 이전의 프로젝트 관리·기본설계 등 전방가치사슬은 총사업비의 10~15 % 미만임에도 불구하고 인프라 시설의 전체 가격과 품질을 좌우한다. 본 연구에서는 인프라 엔지니어링 플랫폼을 프로젝트 단위가 아니라 엔터프라이즈 수준의 플랫폼으로 개발하기 위하여 필요한 프레임워크, 도로 설계 업무 분류, 설계 지원 모듈 및 데이터베이스 구축 방향에 대하여 제시하고, 이를 바탕으로 클라우드 기반의 설계 플랫폼의 초기 버전을 개발하였다. 개발된 설계 플랫폼은 시간/공간 제약 없는 웹 기반 설계 업무환경을 제공하고, 해외사업 수주 및 경쟁력 확보에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.11-11
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• 2020

18년 물관리일원화 이후 인프라와 사람 중심으로부터 자연과 인간의 조화를 위한 환경·생태계의 자연성 회복으로의 물관리 패러다임 전환이 빠르게 이루어지고 있으며, 대규모 국책사업이후의 하천 관리에 있어서도 기존의 이수, 치수, 환경이라는 단순한 기능적 구분을 벗어나 보다 근본적이고 장기적인 대국민 서비스로의 전환을 도모하고 있다. 또한, ICBAM 등으로 정의되는 4차산업혁명 기반 기술의 접목이 거의 대부분의 분야에서 이루어지고 있는 것을 실질적으로 체감하는 시기가 도래하였다. 그러나, 하천 및 수자원 관리분야에서의 기술은 근대 엔지니어링의 기초가 되는 수로 건설 등으로부터 시발되어 사실상 가장 앞선 과학적 진보의 토대를 갖추었으나 최근의 기술적 트렌드를 잘 추종하지 못하는 것처럼 비추어 지는 것이 사실이다. 주된 이유로서 기후변화라는 광범위하고 장기적인 입력요소를 가진 하천관리 시스템의 특성상 불확실성의 추정 및 즉각적인 응답이 어려운 부분이 분명히 존재하지만, 실질적으로 여전히 해소되지 않는 부분은 하천의 기초자료 수집에 대한 효율성과 신뢰도가 낮은 것이라고 하겠다. 또한, 유역으로부터 댐-다기능보-하천으로 이어지는 의사결정을 위한 다양한 형태의 자료로부터 적절한 정보를 수집하는 체계(거버넌스의 문제이자 기술적/재정적 한계)가 확립되지 않은 점도 고려해야 할 것이다. 본 연구에서는 인공지능을 활용한 하천의 유량 예측 등을 위해 필요한 수자원 기초데이터의 근원적인 수집 및 관리상의 문제점에 대해서 검토하고자 하였으며, ARIMA, Kalman Filtering, MA 및 복합기법을 통한 자료처리 기법을 적용하여 상황에 맞게 오차 및 불확실성의 저감을 위한 방안을 찾고자 하였다. 또한, 이용자 중심의 하천 관리에 근접한다고 볼 수 있는 스마트워터시티 개념에서의 바람직한 하천관리 기법에 대해서 논의하고, 관련하여 근자에 개발한 하천의 물리적 해석 도구들에 대해서 적용 사례를 검토한다. 마지막으로, 지식기반의 하천관리 의사결정 플랫폼 개발을 위해서 기존의 기계학습을 통한 자동화된 의사결정에 부가하여 전문가와 시스템이 상호작용을 통해서 AI를 학습시켜 결정한 사항을 전문가의 의사결정에 참고하는 MCRDR기법의 적용의 적용 가능성과 도입 방향에 대해서 논의하였다.