본 연구에서는 이미지 물질의 표면의 특성을 나타내는데 사용되는 노말 맵(normal map) 이미지를 생성하고, 이를 활용하여 원본 물질 이미지의 분류 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 우선, (1) 이미지 내에서 물질의 표면 특성을 반영하고 있는 노말 맵을 생성하기 위해서 Generator로 Attention-R2 Gate를 적용한 U-Net을 사용하고, 생성된 노말 맵과 원본 노말 맵의 유사도를 Reconstruction loss로 활용한 Pix2Pix 기반의 방법을 사용하였다. 그 다음으로 (2) 앞서 만들어진 노말 맵 이미지를 분류 네트워크의 Attention Gate에 적용하여 원본 물질 이미지를 분류의 정확도를 개선할 수 있는 네트워크를 제안한다. 그리고 Pixar Dataset을 이용하여 생성된 노말 맵에 대해서, Ground Truth에 해당하는 노말 맵 사이의 유사도를 평가한다. 이 때, 유사도 측정 방식에 따라 다르게 적용된 reconstruction loss function의 결과를 비교한다. 또한 물질 이미지 분류에 대한 평가를 위해서 MINC-2500과 FMD 데이터셋을 기준으로 제안된 방법과 선행연구의 비교 실험을 통해 보다 정확하게 구분할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 이미지 내에서 물질을 파악하는 할 수 있는 다양한 이미지 처리 및 네트워크 구축에 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.
국내에서 지속적으로 증가하는 반려견 인구 및 산업 규모에 비해 이와 관련한 데이터의 체계적인 분석이나 품종 분류 방법 연구 등은 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 국내에서 양육되는 반려견의 주요 14개 품종에 대해 딥러닝 기술을 이용한 자동 품종 분류 방법을 수행하였다. 이를 위해 먼저 딥러닝 학습을 위한 반려견 이미지를 수집하고 데이터셋을 구축하였으며, VGG-16 및 Resnet-34를 백본 네트워크로 사용하는 전이학습을 각각 수행하여 품종 분류 알고리즘을 만들었다. 반려견 이미지에 대한 두 모델의 전이학습 효과를 확인하기 위해, Pre-trained 가중치를 사용한 것과 가중치를 업데이트하는 실험을 수행하여 비교하였으며, VGG-16 기반으로 fine tuning을 수행했을 때, 최종 모델에서 Top 1 정확도는 약 89%, Top 3 정확도는 약 94%의 정확도 성능을 각각 얻을수 있었다. 본 논문에서 제안하는 국내의 주요 반려견 품종 분류 방법 및 데이터 구축은 동물보호센터에서의 유기·유실견 품종 구분이나 사료 산업체에서의 활용 등 여러가지 응용 목적으로도 활용될 수 있는 가능성을 가지고 있다.
본 연구는 수상 운송업이 전체 산업들과의 관계 속에서 경제 전반에 미치는 유발 효과 및 네트워크 연결성과 네트워크 시각화 분석을 시행하는 것이다. 이를 위하여 산업연관분석과 단위구조행렬을 활용하여 수상 운송업의 각종 유발계수를 분석하며, 단위구조행렬과 역행렬함수를 작성하고 Ucinet 6을 이용하여 네트워크 연결성과 NetDraw를 활용하는 네트워크 시각화 분석을 시행한다. 연구결과 수상 운송업의 각종 유발계수로서 투입계수, 생산유발계수, 부가가치유발계수, 산업간 연쇄효과의 분석 결과를 제시 하였으며, 네트워크 연결성으로서 연결중앙성, 인접중앙성, 사이중앙성 및 네트워크 시각화 분석의 내용을 제시하였다. 본 연구를 통하여 수상 운송업의 현재 위치와 현황 및 전체 산업들과의 관계를 확인하였으며 어떠한 산업들과 전략적 관계를 가져야 하는가를 제시하였다. 향후에는 2000년대 이후 발간된 산업연관분석을 활용하여 각종 유발 효과 및 연결성(중앙성), 네트워크 시각화 분석의 변동 현황과 추이에 대한 사항을 추가로 분석하는 것이 필요하다.
최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 일본의 큐슈지역에서 고속철도가 추가로 부설되면서, 기존의 구 철도역사에 이를 수용하기 위한 기능을 도입하기 위해 새로운 고속철도역사를 추가로 건립하고, 건립과 동시에 철도역사를 중심으로 한 인접역세권 개발을 추진하고 있는 사례들에 주목한 연구이다. 일본 큐슈 지역의 고속철도역사를 중심으로 한 구도시의 재구조화 방식 및 기법 및 특성을 분석하여 그 계획적 의미 및 특성을 도출하고, 국내 역세권 개발에 적용 가능한 도시계획기법을 연구하는데 그 목적이 있다. 연구대상은 일본 큐슈 지역에 신칸센이 연장되면서 최근 5년 이내 신축되었거나, 개발 중인 하카타역, 구마모토역, 가고시마 중앙역의 3개 역사를 사례로 하였다. 연구의 결과 큐슈 북부, 중부, 남부에 위치한 각 해당 철도역은 큐슈 전 지역 내에서 각 역의 지리적 위치에 의한 지역적 관계, 즉 지리적 입지와 철도네트워크 내에서의 각 역 기능의 적극적 연계, 도심과 역과의 관계 재설정, 관광지 개발과 밀접한 연계체계 확립, 낙후될 수밖에 없었던 선로 반대측으로의 개발을 확장시키는 고속철도역사 병설방식, 고밀 복합용도 개발을 통한 상주인구 확보 등과 같은 전략을 통해 역을 중심으로 지역계획과 통합하여 도심재생을 추진하였음을 확인하였다.
교통안전정보를 제공하는 서비스는 운전자에게 도로의 위험상황을 미리 전달함으로써 교통사고 예방에 도움을 줄 수 있다. 이에 다양한 센서로 도로 상황을 즉각적으로 인지하고 적절한 교통안전정보를 제공하는 스마트 도로조명 플랫폼 개발 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 Surrogate Safety Measures (SSM)를 활용하여 스마트 도로조명의 터널 교통안전정보 제공 서비스 운영에 대한 단기적인 교통 안전성 개선 효과를 분석하였다. 분석에 활용된 자료는 강릉시 안인피암 1, 2 터널구간에서 레이더 검지기를 이용하여 수집된 차량 궤적자료이며, 이를 통해 개별 차량의 주행행태를 분석하였다. 교통안전정보 제공 사전과 사후의 과속, 속도 변동, 충돌예상시간, 충돌회피 감속도를 비교한 결과, 모든 SSM이 통계적으로 유의하게 개선되어 터널 교통안전정보 제공 서비스가 교통안전 향상에 효과적인 것으로 나타났다. 터널구간과 접속구간을 세분화하여 사고 위험성을 분석한 결과, 교통안전정보 제공 시 대부분의 구간에서 교통사고 발생 가능성이 저하된 것이 확인되었다. 본 연구는 교통안전정보 제공 서비스에 대한 단기 효과분석으로 유익한 사례가 될 수 있을 것으로 기대된다.
터널 공사에 있어서 Shield TBM 장비의 활용이 증가함에 따라 Shield 공법의 효율성 증대를 위한 다양한 연구 또한 수행되어졌다. Shield TBM에 대한 연구들은 대부분 굴착 대상이 되는 지반의 특성을 고려하여 Shield TBM 장비 선정, 굴진속도 계산, 모델식 개발 등에 초점을 맞추고 있으며, 굴착의 주체가 되는 Shield TBM 장비와 장비에 의해 발생하는 트러블로 인한 공기지연에 대한 연구는 수행되어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는, Shield 터널 공사 중 Shield 장비의 초기굴진을 대상으로 하여, 굴진 시 발생하는 트러블에 의해 야기되는 공기지연 시간 및 원인을 FMEA기법을 이용하여 분석하였고, 공기지연 방지를 위한 관리 방한의 제시를 목적으로 각각의 트러블 항목들에 대한 우선순위를 결정하는 연구를 수행하였다. 그 결과 이전까지의 연구들에서 지반적 요소들에 비해 상대적으로 소홀히 다루어진 Shield TBM의 기계적 요소들의 트러블이 공기지연을 일으키는 주요 원인이라는 것을 알 수 있었다. 각각의 공기지연 발생 요소 중 공기지연 위험도가 큰 몇몇 항목을 대상으로 트러블 관리방안을 제시함으로써, 본 굴진 및 향후 유사 조건의 프로젝트 수행 시 보다 효율적으로 공사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 도시하천의 수체적 계산에 이용되는 지형측량자료의 정확도 향상을 위해 영상정보를 연계하는 기법을 제시하였다. 먼저, 사주와 초지에 대한 지형을 구축하기 위해 횡단측량자료로부터 IDW와 크리깅과 같은 GIS 공간추정기법을 적용하였으며 생성된 지형의 정확도를 평가하기 위해 검정점 측량자료와 비교하였다. 비교결과, 사주에서는 2차 제곱의 IDW가 초지영역에서는 크리깅 구형모델이 하천내 지형구축에 효과적이었으나, 보간법간의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 또한 하천에 분포하고 있는 사주와 초지에 대한 영역을 효과적으로 고려하기 위해 최소거리법을 적용하여 영상을 분류하여 Water Level Point의 수위값을 적용하였다. 사주와 초지영역을 영상정보로부터 추출하여 생성한 지형자료로부터 분석한 하천내 수체적은 영상정보를 활용하지 않은 기존의 지형에 비해 사주는 20%, 초지는 13%의 정확도 개선효과를 나타내었다. 따라서, 영상정보를 연계한 하천지형분석기법은 홍수시 댐하류에 분포하는 사주와 초지영역에 대한 모니터링 및 하천내 수체적 계산에 유용하게 활용될 수 있으리라 판단된다.
국내 기초구조물에 대한 하중저항계수설계법 개발의 일환으로 신뢰성에 기반한 항타강관말뚝의 저항계수를 산정하였다. 국내 정재하시험 및 지반조사 자료를 수집, 분석하여 측정 지지력 확인이 가능한 57개 자료에 대해서 선단부 N치 50을 기준으로 두 그룹으로 분류하였다(N<50, $N{\geq}50$). 구조물기초설계기준에서 제안하고 있는 두 가지 정역학적 설계공식에 대해서 대표 측정지지력과 설계지지력을 비교함으로써 저항편향계수를 평가하였다. 저항편향계수의 통계특성을 이용하여 일차신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션에 의한 엄밀한 신뢰성 분석을 실시하였다. 신뢰성 분석 결과 및 국내 말뚝기초의 설계, 시공 실무 특성을 종합적으로 고려하여 목표 신뢰도지수를 결정하였다. 무리말뚝의 여용성을 적용할 수 있는 경우 2.0, 2.33, 무리말뚝의 여용성을 적용할 수 없는 경우 2.5의 목표 신뢰도지수를 결정하였고, 일차신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하여 저항계수를 산정하였다.
현장 관입 실험은 프로브 관입에 따라 주변 지반을 의도적으로 파괴시켜 지반특성을 파악할 수 있다. 본 논문의 목적은 현장 점토지반에 서로 다른 크기의 프로브 관입으로 인한 간극 수압 소산 특성을 이용하여 파괴에 따른 교란 효과를 분석하는 것이다. 현장 실험을 수행하기 위해 콘관입 시험(CPT), 딜라토미터 시험(DMT) 그리고 현장 속도 프로브 장비(FVP: Field Velocity Probe)가 사용되었다. 샌드 매트(sand mat), PBD 그리고 사석을 이용한 지반 개량 중인 부산 북컨테이너 현장에서 실험이 진행 되었으며, 샌드 매트(sand mat)공법 이후 실내 실험을 수행하기 위해 시료가 채취 되었다. 실내에서는 물성치 실험 및 압밀 실험을 수행하여 지반 특성과 수평압밀계수 값을 도출하였다. 현장 실험은 지반 개량 후 압밀도 90% 시점에서 사석 제거 후 케이싱을 통해 CPT, DMT 그리고 FVP 순서대로 실험이 수행 되었다. 관입에 따른 영향 범위를 최소화 시키기 위해 각각의 실험은 3m 간격을 유지 하였으며, 매 심도 24m에서 관입을 멈추고 시간에 따른 간극 수압 변화 양상을 측정하였다. 실내 압밀 실험을 통해 수평 압밀 계수$(C_h)$를 산정하였으며, 현장 실험을 통해 각 프로브에 따른 $t_{50}$ 값을 계산 하였다. $t_{50}$값을 이용하여 산정된 등가 유효 반경은 FVP가 가장 작게 그리고 DMT가 가장 크게 산정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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