• 전산구조공학
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• 제11권4호
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• pp.5-12
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• 1998

• 한국공간구조학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.99-105
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• 2004

연성 구조시스템은 연성재를 주 구조부재로 하여 전체 구조체계가 하중의 변화에 따라 형태가 변화할 수 있는 구조시스템이다. 이 시스템들을 힘의 전달방식을 달리하는 구조의 구성방식에 따라 분류하고, 구성방식을 파악하기 용이한 연성구조시스템의 용어를 채택하였다. 따라서 연성구조시스템은 연성선재와 연성면재의 구성에 따라 분류되었는데, 연성선재구조물에 일방향케이블구조, 격자형 케이블구조, 방사형 케이블구조, 연성면재의 구조물에 공기막구조 현수막구조, 선재와 면재의 하이브리드 구조물에 달림형하이브리드 막구조, 들림형 하이브리드 막구조로 분류체계와 용어를 결정하였다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제4권3호
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• pp.93-101
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• 2004

구조시스템은 역사적으로 발달해온 기술적 배경에 따라 건축에 사용되었고, 구조의 역할도 변화되어 왔다. 그러므로 다양한 구법으로 이루어지는 연성구조시스템의 건립사례와 시기에 따라 건립된 규모를 조사함으로써 여러 연성구조형식의 a성을 고찰하고 연성구조의 전개방향을 모색하였다. 그 결과, 연성구조시스템은 초기에 여러 케이블구조로 발달하기 시작하였으나 1970년대 이후부터는 막구조가 주로 사용되고 있는 것으로 나타났다 또한 초기의 케이블 구조시스템들은 대공간 건축에 주로 사용되었으나, 1970년 이후에는 중소규모의 건축물에 사용되는 경향이 있으며, 격자형 케이블구조나 공기막구조 그리고 돔 형식의 들림형 하이브리드 막구조가 대형공간으로 발달하는 경향을 보이는 것으로 나타났다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.213-225
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• 2018

3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.