전세계적으로 다양한 산업영역에서 디지털전환을 통한 새로운 가치 창출을 하고 있다. 특히 건설산업의 설계분야에서는 기존 CAD를 이용한 설계방식을 BIM(Building Information Modeling) 설계로 전환하고 있으며 국토부에서는2025년부터 BIM 설계 의무화를 추진하고 있다. 그러나 건설산업영역에서는 BIM 설계방식을 대응하기 위하여 노력하고 있으나 현실적으로 BIM 설계가 가능한 인력을 구하기 어려운 상황이다. 본 논문에서는 건설산업의 지하시설물 토목 설계분야에서 BIM 설계가 가능하도록 효율적인 업무 프로세스 개선 방안에 대하여 소개하고 BIM 설계 전문 인력 양성을 위한 방법론을 제안한다.
라이다 시스템은 신속하고 정확한 3차원 데이터 생성으로 인해 주목받는 시스템이 되었다. 지형공간정보 분야에서 원시 라이다 데이터로부터 3차원 건물모델과 같은 가치가 부가된 정보를 생산하는 기술은 오랫동안 관심 있는 연구주제로 다루어졌다. 본 논문은 라이다 데이터로부터 건물과 같은 인공지물의 주요 구성요소인 3차원 평면을 추출하는 내용을 담고 있다. 이 연구에서는 최적의 평면을 결정하기 위해 라이다 데이터에 포함된 이상치의 영향을 제거 또는 최소화 시키고, 두 평면이 만나는 지역에서 정확한 평면을 추출하는 하는 방법을 소개한다. 각 라이다 포인트에 대해서 plane fitting이 수행된 후, 결정된 세 개의 평면식 매개변수들은 의사색상값으로 변환되고, 이를 이용하여 평면을 추출하게 된다. 제안된 방법은 항공 라이다와 지상라이다 데이터 두 가지를 사용하여 그 유효성을 검증하였다.
DEM(Digital Elevation Model)은 지형에 대한 높이를 수치로 저장한 3차원 공간정보로 식생과 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미하며, 지형에 대한 3차원 시각화, 경사분석, 건설공사를 위한 설계 및 물량산출 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 3차원 공간정보 구축과 관련된 많은 연구들이 이루어지고 있지만 DEM 생성과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS(Mobile Mapping System), UAV 이미지 및 UAV LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 DEM을 구축하였으며, 각각의 결과물에 대한 정확도 평가 및 분석을 수행하였다. 연구결과 MMS와 UAV LiDAR에 의해 생성된 DEM의 정확도는 ±4.1cm 이내였으며, UAV 이미지를 이용한 DEM은 ±8.5cm의 정확도를 산출하였다. 또한 각각의 방법에 의한 자료처리 과정 및 결과물에 대한 비교를 통해 MMS, UAV 이미지, UAV LiDAR의 특징 및 효율성을 제시할 수 있었다. MMS 및 UAV를 활용한 DEM 구축은 지형에 대한 분석 및 가시화, 건설공사를 위한 기초자료 생성, 공간정보를 활용한 서비스 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이며, 관련 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
차폐 선별 기법은 가시성 선별 기법 중 하나로, 다른 물체에 가려서 보이지 않는 물체나 삼각형에 대한 연산을 제외시키는 기법이다. 이는 불필요한 연산량을 효과적으로 줄이기 ??문에 복잡한 장면을 실시간으로 처리하기 위해 필수적이다. 하지만 기존의 차폐 선별 기법인 차폐 쿼리는 가시성 검사를 위해 물체 데이터를 하드웨어에 두 번 보내야 하며, 이로 인해 불필요한 연산이 발생한다. 또 다른 기존 하드웨어 차폐 선별 기법인 VCBP는 빠른 수행을 하지만 바운딩 볼륨의 검사를 지원하지 않으며 응용으로 그 결과를 보내는 기능이 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결한 가시성 선별과 렌더링을 한 번에 처리할 수 있는 단일 패스 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 일차적으로 3차원 가속 하드웨어의 초기 단계인 삼각형을 픽셀로 나누는 래스터화 단계에서 캐쉬를 이용하여 빠르게 가시성 선별을 수행한다. 그와 동시에 가시성 선별 과정에서는 각 프리미티브의 가시성 정보를 응용단계로 보낸다. 응용단계에서는 하드웨어로부터 받은 이전 프레임의 가시성 정보와 공간계층 트리 구조를 이용하여 하드웨어로 보내는 보이지 않는 프리미티브를 위한 데이터량을 획기적으로 줄인다. 제안하는 구조는 하드웨어 차폐 선별 쿼리를 이용하는 기존 이중 패스 알고리즘 중 S&W 대비 최대 44%, 최저 14%의 성능이 향상되었고, CHC 대비 최대 25%, 최저 17%의 성능이 향상되었다.
본 연구는 영산강 수계 승촌보에서 시행되었던 조류배제를 위한 다기능보 운영 사례를 대상으로, 3차원 모델링을 통한 효과 분석을 목적으로 수행되었다. 2013년 5월 영산강 승촌보 구간에서 녹조류 Eudorina sp.가 대량 발생하였으며, 집적된 녹조의 배제를 위하여 서로 다른 방법으로 두 차례에 걸쳐 플러싱 방류를 시행하였다. 조류 발생의 공간적 분포에 대한 상세분석과 이해를 위해 고해상도의 3차원 모형 ELCOM-CAEDYM을 적용하여 1개월 동안의 수질과 chl-a 분포를 모의하였다. 모델링 결과 ELCOM-CAEDYM 모형은 실제 조류의 발생 패턴을 우수하게 모의하였으며, 저비용으로 조류 발생에 대한 고해상도의 공간적인 데이터를 재생산 하는데 적합할 것으로 판단되었다. 모델링 결과를 이용하여 두 가지 방법의 플러싱 방류 CASE를 분석한 결과, 가동보를 이용하여 플러싱 방류를 실시한 CASE1의 경우 서창교~황룡강 합류지점에 발생하였던 조류는 가동보 운영에 의하여 빠르게 하류로 이동되었으나, 이후 방류량이 감소하면서 보 내에 잔류하였던 것으로 분석되었다. 반면, 소수력발전을 중단하고 고정보를 통한 월류를 실시한 CASE2는 비교적 배제 효과가 크게 나타나 대부분의 조류가 플러싱되어 감소된 것을 관측 자료와 모델링 결과로서 확인할 수 있었다.
딥 러닝 기술의 발전과 컴퓨팅 파워 등의 개선으로 인해 비디오 기반 연구는 최근 많은 관심을 얻고 있다. 비디오 데이터가 이미지 데이터와 비교하여 가장 큰 차이는 비디오 데이터에는 많은 양의 시간적, 공간적 정보가 포함되어 있다는 점이다. 이처럼 비디오에 포함된 많은 양의 데이터로 인해 컴퓨터 비전 연구에 있어서 행동 인식은 중요한 연구 과제 중 하나이지만, 비디오와 같이 움직임이 있는 환경에서 인간의 행동 인식은 매우 복잡하고 도전적인 과제이다. 인간에 대한 여러 연구를 바탕으로 인공지능에서는 인간과 유사한 주의(attention)메커니즘이 효율적인 인식 모델이라는 것을 알게 되었다. 이 효율적인 모델은 이미지 정보와 복잡한 연속 비디오 정보를 처리하는 데 이상적이다. 본 논문에서는 이러한 연구배경을 기반으로, 비디오에서 인간의 행동을 효율적으로 인식하기 위해 먼저 인간의 행동에 주목한 후 비디오 행동 인식에 주의메커니즘을 도입하고자 한다. 논문의 주요내용은 두 가지 주의 메카니즘을 기반으로 컨볼루션 신경망을 이용한 새로운 3D 잔류 주의 네트워크를 제안함으로써 비디오에서 인간의 행동을 식별하고자 한다. 제안 모델의 평가 결과 최대 90.7%정도의 정확도를 보였다.
노선계획 및 선정시 지형의 입체적 분석은 정책입안의 효율적인 판단을 내리는데 중요한 기초자료로 사용된다. 본 연구는 수치지형자료를 이용하여 지형을 모형화, 분석 및 재현함으로써 대상지역내의 진입노선 및 설계교량에 대한 선형을 효율적으로 결정하고자 하였다. 연구대상지역에 대한 등고선도, 불규칙삼각망도, 격자망도와 같은 수치지형모형을 바탕으로 사면경사도, 경사방향도, 음영기복도, 시정선도 및 유하선도를 분석하였다. 또한 절. 성토량을 산정하고 유토목선을 도시함으로써 도로공사를 위한 토공량을 예측할 수 있었으며 도로와 지형의 모의관측으로 시공후의 경관을 파악할 수 있었다. 이와 같이 입체적 지형자료의 시각적 효과는 계획가와 의사결정자가 대상지역의 지형적 특성을 고려하여 대안노선을 선정 및 검토하는데 효과적임을 제시할 수 있었다.
희박예혼합 가스터빈 연소기에 대한 3 차원 RANS 해석을 수행하였으며 PCFM(Partially Premixed Coherent Flame Model) 화염면적밀도 생성항 상수의 보정을 통하여 희박연소조건을 모사하였다. PCFM 에서 계산된 화염면적밀도에 의해 층류 예혼합 화염의 전파를 예측하고 불균일하게 분포한 기연 가스의 물성을 평형 가정에 따라 예측하였다. 복사와 대류 열전달을 모사하기 위해 냉각 조건으로서 실험과의 비교를 통해 결정된 열유속을 적용하였다. 이러한 3 차원 해석 결과를 바탕으로 파일럿 노즐과 메인 노즐에 분배되는 연료량 비에 대한 민감도 조사를 수행하였으며 CRN(Chemical Reactor Network)을 구성하여 NOx 배출량을 예측하고 측정값과 비교 분석하였다.
최근, 사면붕괴는 산악지역에 접해있는 국도변에서 자연재해로 발생하고 있다. 산악지역의 급속한 도로개설, 확장 등 경제개발로 인하여 사면붕괴와 관련된 사고로 직결된다. 따라서, 국도 안전관리와 국도 기능을 유지하기 위하여 사면점검의 지속적인 관리가 수행되어야 한다. 본 연구에서는 접도사면의 유지관리에 따른 재래적 Face mapping과는 차별화 된 GIS기법을 적용하였다. 3차원 스캐너를 이용하여 사면전문가 관점에서 사면 Face mapping을 통한 정확한 외형적 분석결과를 취득하였으며 그 결과를 외적 안정성 평가의 기준으로부터 붕괴발생 사면정보로 활용할 수 있는 자료로 변환하였다. 또한, 현재 운영 중인 도로절토사면관리(CSMS) 데이터베이스 뿐 만아니라 업무활용도를 높일 수 있도록 GIS 기반의 도로 위험 평가, 관리기법을 개선하였다.
한국지질자원연구원은 몽골 광물자원청과 공동으로 몽골 항가이 희유금속 광화대내 바얀온줄 지역의 W-Mo (텅스텐-몰리브덴) 광화대 지질조사를 수행하였으며, 이의 일환으로 육상 자력 탐사를 수행하였다. W-Mo 산출지들은 주변보다 높은 자기감수율 값을 갖는 화강암의 북쪽 경계를 따라 일정 거리를 두고 나타나고 있다. 또한 자력 역산을 통해 구축된 3차원 영상화 결과를 보면 화강암체가 심부 중심에서 지표 W-Mo 산출지 쪽으로 자기감수율 값이 감소하며 연장되고 있는 것으로 해석된다. 이는 W 광화작용에 관여하는 광화용액의 일반적인 특성과 잘 부합되는 결과로 자력탐사 자료를 통한 타당성 높은 광화대 특성 분석 결과로 판단된다. 지표 광체 산출지와 유사한 공간적 상관성을 갖는 지역에 대한 정밀 조사를 통해 잠두광체를 확보하고 경제성을 높이는 추가 연구가 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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