본 논문에서는 도시에서 운영되는 여러 데이터 기반 서비스들을 효율적으로 통합 및 연동하여 사용 편의성을 높일 수 있는 블록체인 기반 도시 서비스 통합 운영 모델을 제안한다. 제안 모델은 서비스 사용자들의 참여를 독려하기 위해 각 서비스에서 소비 및 활용될 수 있는 데이터와 가치의 제공자에게 그에 따른 인센티브를 지급하고, 서비스 수혜자로부터는 인센티브를 회수함으로써 동일 인센티브 시스템 내에서 다양한 서비스가 연동될 수 있는 구조를 제공하며, 블록체인 기술을 통해 서비스 운영 및 관리 투명성을 보장할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 제안 서비스 모델의 검증을 위한 프로토타입을 구축 및 운영함으로써 제안 모델의 효율성 및 운영가능성을 확인한다. 그 결과 구현한 세 개의 데이터 기반 도시 관리 서비스들의 운영이 통합된 인센티브 개념을 바탕으로 유기적이게 상호 호환됨을 확인했다. 향후 제안 서비스 운영 모델은 다수의 지자체에서 관심을 가지고 있는 지역화폐를 활용한 지역 경제 활성화 사업과 연계되어 시민 참여 기반의 도시 운영 및 관리 구조의 요소기술로서 적용될 수 있으며, 스마트시티 서비스와의 접목을 통해 블록체인 기술 영역의 확장 또한 가능할 것으로 기대된다.
국가연구개발(R&D, Research and Development) 정보는 정부부처로부터 발주되는 사업 과제를 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 연구분야의 정보들이 포함되어 있다. 따라서 효율적인 R&D정보 검색을 위해서는 이러한 국가R&D정보의 특성을 반영할 수 있는 국가R&D 전문용어사전 구축이 필요하다. 본 연구에서는 국가R&D정보에서 연구분야를 명시하기 위해 활용되는 국가과학기술표준분류를 적용하여 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방안을 제안한다. 국가R&D 과제정보의 구조적 특성과 그에 따른 과제 키워드의 유용성에 대해 언급하고, 국가과학기술표준분류별 국가R&D정보 현황과 국가R&D 용어의 특성에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 이를 바탕으로 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방법을 용어사전의 유형과 구조, 사전구축 절차, 정제규칙의 관점에서 정의한다. 본 연구를 기반으로 구축되는 국가R&D용어사전은 국가R&D정보 검색 시 한 영 대역어, 동의어 등을 활용한 검색어 확장과 국가과학기술표준분류를 활용한 검색 범위 명확화, 용어설명 정보를 활용한 이용자 편의기능 제공 등에 다양하게 활용될 수 있다.
국내의 자연재해피해 중 가장 큰 부분을 대부분은 매년 여름철에 발생하고 있는 태풍과 장마로 인한 침수피해이므로, 도시 홍수에 대한 관심은 꾸준히 증가하고 있다. 반복되는 피해 저감을 위해 다양한 방법으로 홍수취약성을 분석하지만, 반복되는 도시(재)개발로 인해 지형 및 사회경제적인 요인들이 바뀌고 있어, 기존에 실시했던 홍수취약성 분석결과가 현실적으로 반영이 되기 힘든 상태이다. 이에 홍수피해 예방을 위해 변형된 지형과 환경에 맞춰 새로운 홍수취약성 분석을 실시하여 지역의 투자 우선순위를 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 우리나라 중 가장 도시화가 된 서울시 25개 구를 대상지역으로 선정하였으며, 홍수취약성 인자들을 Pressure-State-Response (PSR) 구조로 구분하였다. 압력지수(PI)는 인구밀도, 차량 수 등 9개의 인자를, 상태지수(SI)는 공공시설 피해액 등 4개의 인자를 선정하였으며, 대책지수(RI)는 대피시설 수, 재정자립도 등 7개의 인자를 선택하여 홍수취약성지수를 계산하였다. 각 인자들의 가중치를 계산하기 위해 AHP 방법과 Fuzzy이론을 결합한 Fuzzy AHP 방법을 적용하였다. 그 결과, 세부지수인 압력지수나 대책지수는 가중치 결정방법에 따라 숫자가 변하기는 하지만, 순위 변화는 없었으며, 상태지수는 값 뿐만 아니라 순위에도 다소 변화가 있었다. 또한 세부지수들을 결합하여 계산한 홍수취약성지수는 Fuzzy AHP 방법으로 계산하였을 경우, 강남 지역의 취약성이 눈에 띄게 감소하였다. 이는 강남지역의 홍수피해복구금액이나 재정자립도가 높고, 다른 지자체와 차이가 크기 때문에 Fuzzy 수를 이용하여 불확실성을 고려할 경우 취약성이 낮아진 것으로 분석된다.
본 연구는 출처주의 발전과정, 범주, 그 의미를 살펴보고 오늘날 기록관리환경에서 새롭게 변화된 출처주의의 경향을 검토, 기록물 관리에 있어 이것의 적용을 위해 고려될 수 있는 실질적 방안을 모색한 것이다. 단일 출처, 물리적 기록물체를 강조하던 기존의 출처주의는 행정조직의 변화와 유동성, 네트워크 발달 등에 따라 점차 개념적 추상적 기능적 출처개념으로 변화하고 있다. 새로운 출처주의의 적용을 위한 방안으로 먼저 기록물 자체에 대한 기술과 생산자 그리고 그 생산내력에 대한 기술을 분리, 각 영역을 링크시켜 통제하는 방안이 모색될 수 있다. 이 경우 기능별 생산연원의 추적은 물론, 기록물에 대한 다양한 출처의 규명도 가능해진다. 또 분류와 스케줄을 통합, 생산단계, 혹은 그 이전 단계로부터 출처를 통제하기도 하며, 전자기록물의 경우 메타데이터의 구축을 통해 출처와 내력관계를 관리하기도 한다. 그러나 무엇보다 중요한 것은 국제적 기준에 부합하는 국가적 기술규칙의 마련을 통해 출처정보의 구조화와 통제를 할 수 있어야 하며, 출처 및 폰드 구성을 위한 가이드라인을 마련, 그 일관성 유지에도 주의를 기울여야 한다.
모듈러주택은 세계대전 이후 신속하고 효율적인 주택공급을 위해 시도되었다. 국내에서도 30년 이상 품질 및 시공방법 개선을 위한 노력을 했으나 경쟁력있는 주택 상품이 되진 못했다. 모듈러 주택은 라멘구조로 평면구성을 자유롭게 할 수 있지만, 대부분 벽식 구조의 일반적인 아파트 평면을 분절한 형태로 변형하여 시공한다. 모듈러 주택의 생산 및 구조적 측면의 장점을 강화하기 위해서는 평면, 건축 구성재의 부품화 및 표준화, 자재, 제작 및 시공법, 공정관리, 공사비 관리 등 종합적인 측면에서 자동차와 같이 공장생산 시스템에 적합한 모델을 발전시키는 것이 필요하다. 본 연구에서는 생산 및 호환을 위해 MC(Modular Coordination)설계원칙을 적용하여 운반 및 생산 용이한 3m×3m 모듈을 공간의 기본 단위로 설정했다. 빌트인 가구를 포함한 3m×3m공간을 다양한 형태의 제품과 같이 생산하고, 이를 거주자의 기호에 맞게 조합하여 46m2 평면을 완성하는 방법을 제시했다. 생산설비, 운송수단, 시공크레인에 따라 생산 모듈을 다르게 설정할 수 있으며 운반장비가 소형화될수록 생산모듈의 가짓수도 적어질 수 있다. 이와같은 모듈러 주택 생산방식은 거주자의 요구에 맞춰 다양한 평면의 주택을 제공하기에 용이하고, 기술과 시스템의 발전에 따라 시공속도도 가속화할 수 있을 것이다.
코로나19로 인한 언택트 문화의 확산으로 타인과 접촉을 최소화할 수 있는 차박 시장의 규모가 확대되고 있다. 이에 차박캠핑에 용이한 SUV의 경우 승용 세단 판매량을 넘어섰고, 레저용 차량(RV)의 판매량은 작년 동기 대비 101% 증가하였다. 이러한 폭발적인 차박 수요의 증가에도 불구하고 차박 관련 연구는 저조하다. 이에 본 연구에서는 차박 이용자 중심의 연구를 진행하고자 하였다. 네이버 대표 차박 카페를 조사한 결과, 여러 장소의 차박지가 하나로 정리되어있는 글이나 지도, 웹사이트는 찾기 어려웠다. 또한, 기존의 캠핑 웹사이트들을 분석한 결과, 대부분 캠핑장소에 대한 정보만을 게시하고 있어 차박지의 자세한 정보를 알 수 없었다. 이에 더하여 관련 선행연구와 문헌조사를 통해 도출한 설문조사에 따르면 차박지내 쓰레기 무단 투기 문제에 대한 해결방안을 촉구하는 의견이 다수였다. 또한, 이용자들은 차박지 근처 편의시설 정보를 제공받고자 하였다. 따라서 차박지의 기본정보와 차박지 근처 편의시설 정보를 제공하는 차박 캠핑 웹사이트를 구축하고자 하였으며, 클린캠핑 인증 기능을 제공하여 차박지 쓰레기 무단투기 문제를 해결하고자 하였다. 더 나아가, 주요 웹사이트 기능인 클린캠핑 인증을 발전시켜 비즈니스 모델을 고안하였다. 비즈니스 모델은 차박 이용자들이 클린캠핑 인증 절차를 거쳐 보상을 받는 구조로 설계하였다. 클린캠핑 인증에 대한 보상은 국내 자동차 회사, 한국관광공사, 소상공인시장진흥공단과의 제휴를 통해 제공될 수 있도록 제안하였다.
「시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침(성능평가편)」의 내구성능 평가에서 열화환경 평가항목으로 제시된 제설제 및 비래염분에 의한 염해환경, 동해환경이 국내 국도 상 콘크리트 도로시설물의 염화물 침투특성에 미치는 영향을 살펴보았다. 강원 고성, 서울, 경기 고양, 부산에 위치한 교량 총 4개소, 강원권 방호울타리 4개소, 부산권 방호울타리 3개소 및 옹벽 1개소를 대상 시설물로 선정하였으며, 제설제에 의한 직접·간접적인 염해환경, 해안거리 및 교각 높이별 비래염분에 의한 염해환경에서 염화물 침투특성을 분석하였다. 분석 결과, (1) 제설제 살포일수(강설일수)에 따른 지역별 특성이 명확하게 구분되었고, (2) 바닥판 관통 누수 혹은 신축이음부를 통한 누수 등이 발생한 경우 침투 염화물량이 유의미한 수준까지 증가하였으며, (3) 부산 해안가에 위치한 교량의 경우 높이 20m까지 비래염분의 영향권에 해당함을 확인하였다. 이로부터, 동일한 시설물이라도 노출된 열화환경, 부재의 위치 및 높이, 열화진전상태에 따라 염화물 침투특성이 달라지기 때문에 시설물 점검 시 점검대상 부재 및 위치의 선정이 매우 중요함을 확인하였으며, 국내 지역별 및 부재별 열화환경에서의 염화물 침투특성에 관한 데이터베이스를 구축한다면 콘크리트 시설물에 대한 선제적인 내구성능 관리가 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 기존 철근콘크리트 (R/C) 구조체와 내진보강 부재의 접합부의 성능을 향상시키기 위해서 접합부에 탄성패드를 가지는 새로운 H형강 철골프레임 내부접합형 내진보강공법 (H-section Steel Frame with Elastic Pad, HSFEP)을 제안하였다. HSFEP 시스템은 필요 내진보강량 산정이 간편한 내력향상형 보강공법으로서, 전단파괴가 발생할 가능성이 매우 높은 비내진상세를 가지는 중·저층 R/C 건축물에 적합한 공법이다. 본 연구에서 제안한 HSFEP 내진보강공법의 유용성을 검증하기 위하여 비내진상세를 가지는 국내 R/C 건축물을 바탕으로 실물 2층 골조 실험체를 제작하여 유사동적실험을 수행하여 최대지진응답 하중 및 변위, 지진피해정도를 중심으로 내진보강효과를 검토하였다. 실험결과 본 연구에서 개발한 HSFEP 내부접합형 내진보강법은 접합부성능이 개선되었으며, 효과적으로 수평극한내력을 증진시킴과 동시에 대지진 입력 시에도 지진응답변위를 매우 효과적으로 억제시켰다.
4차산업혁명 기술인 가상현실 기술을 이용하면 현장에 가지 않고 가상공간에서 교육하고 체험하는 것이 가능하여 사용자가 가상의 세계에서 현실과 같은 자연스러운 상호작용이 가능하다. 가상현실 기술을 활용하여 농업인에게 시각적으로 인지하기 힘든 공기유동, 환기효과 등의 체험을 하도록 하여 농업시설 관리의 중요성을 교육하는데 기여할 수 있다. 본 연구는 농업시설인 온실이나 돈사 모델을 생성하고 환경조건에 따라 원격 서버에 저장된 CFD 데이터를 불러와 농업인 및 컨설턴트가 VR 기기를 통해 공기유동을 보면서 컨설팅 할 수 있는 시뮬레이터 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 농업시설 3차원 오브젝트 생성, 농업시설 가상현실 환경구축, CFD 및 농업시설 구조물의 데이터베이스 구축, CFD 가시화 시스템에 대하여 제안하였다. 컨설턴트가 환경조건에 따라 상황을 설정하여 사용자와의 상호작용에 의해 농업시설내의 공기유동 정보를 체험할 수 있다. 사용자는 동절기나 하절기의 환기여부에 따라 가시화된 공기유동을 체험할 수 있으며, 농업시설 내의 지점별 위치에 대한 정량화된 환경분포를 제공받을 수 있다. 현재 동절기 및 하절기 주간 3연동 온실 및 2009 자돈 돈사에 대한 데이터가 구축 되어 있으며, 향후 개발된 시스템에 다양한 환경조건에 대한 체험을 하도록 CFD 전문가 들은 다양한 환경조건에 대한 CFD를 수행하여 시스템에 등록하는 것이 필요하다. 또한 농업시설 내 공기상태를 눈으로 보고 정확하게 파악하여 적정환기를 할 수 있도록 농업인들에게 가상현실 기기조작을 교육할 수 있는 체계가 필요할 것으로 판단된다.
딥러닝은 인간의 학습 및 인지능력을 닮은 인공지능을 실현하기 위해 여러 분야에서 활용하고 있으며, 높은 사양의 컴퓨팅 파워가 요구되고 연산 시간이 많이 소요되는 복잡한 구조의 인공신경망에 의한 딥러닝은 컴퓨터 사양이 향상됨에 따라 성능이 개선된 다양한 딥러닝 모델이 개발되고 있다. 본 논문의 주요 목적은 영상의 딥러닝을 위한 합성곱 신경망 중에서 최근에 FAIR (Facebook AI Research)에서 개발한 Mask R-CNN을 이용하여 항공영상에서 건물을 탐지하고 성능을 평가하는 것이다. Mask R-CNN은 영역기반의 합성곱 신경망으로서 픽셀 정확도까지 객체를 의미적으로 분할하기 위한 딥러닝 모델로서 성능이 가장 우수한 것으로 평가받고 있다. 딥러닝 모델의 성능은 신경망 구조뿐 아니라 학습 능력에 의해 결정된다. 이를 위해 본 논문에서는 모델의 학습에 이용한 영상에 다양한 변화를 주어 학습 능력을 분석하였으며, 딥러닝의 궁극적 목표인 범용화의 가능성을 평가하였다. 향후 연구방안으로는 영상에만 의존하지 않고 다양한 공간정보 데이터를 복합적으로 딥러닝 모델의 학습에 이용하여 딥러닝의 신뢰성과 범용화가 향상될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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