본 연구는 중국 대리시의 근린공원인 얼허공원(洱河公園)을 대상으로 공원 내 환경요소들이 노인의 만족도에 미치는 영향 요인을 도출하고 만족도를 분석하여 개선 방안을 제안하고자 한다. 먼저 노인을 대상으로 한 공원 및 외부 공간의 환경 평가와 관련된 선행연구를 통해 평가 지표를 선정하였으며, 설문조사와 요인분석을 실시하여 영향 요인을 도출하였다. 다음으로 노인들의 만족도를 알아보기 위해 퍼지 종합 평가를 실시하였으며, 개선 방안을 제시하기 위한 중요도와 성취도분석(IPA) 을 수행하였다. 연구 결과를 살펴보면, 요인분석을 통해 공원 환경요소들을 시설적합성 및 쾌적성, 이용편의성 및 안전성, 자연쾌적성, 도로편의성 4가지로 유형화하였다. 이를 바탕으로 얼허공원 환경요소에 대한 전체 만족도 등급은 만족과 보통 사이로, 자연쾌적성의 등급은 만족이고 시설적합성 및 쾌적성, 이용편의성 및 안전성의 등급은 보통으로, 도로편의성의 등급은 만족에 가깝게 나타났다. IPA 분석 결과 중요도는 높지만 만족도가 낮아 중점 개선이 필요한 항목은 휴게시설의 적절성, 편익시설의 적절성, 시설의 관리 상태, 진입의 안전성, 조명시설로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 노인 친화형 공원을 신설하거나 재정비할 때 활용 가능한 기초자료를 제공하여 만족도를 높이고자 하는데 의의가 있다.
콘크리트의 폭렬방지 재료로서 PP섬유는 그 효과가 이미 확인되었다. 그러나 화재 시 발생하는 최대온도에 대한 고려가 필요하고 배합량에 따라 발생하는 믹싱문제 및 강도저하 문제의 해결이 필요하다. 본 연구에서는 RABT화재시나리오 하에서 PP섬유 함유량과 공기량에 따른 터널 세그먼트 라이닝의 화재저항성능을 살펴보았다. 그 결과, 모든 시험체에서 폭렬과 단면손실은 발생하지 않았으며, PP섬유 함유량이 작을 경우 상대적으로 최대온도가 높고 최대온도 도달시간 역시 빠른 것으로 나타났다. 반면, 공기량 차이에 따른 최대온도와 도달시간에 대한 어떤 경향을 발견하지 못했다. PP섬유 혼입량 0.75, 1.0, 1.5, 2.0 kg/m3인 경우에 대한 시험체 내부 온도분포 결과에서는 0.75와 1.0 kg/m3의 결과가 유사한 온도분포를 보였으며, 1.5와 2.0 kg/m3의 결과가 유사하게 나타났다. PP섬유 혼입량이 많을 경우 동일 깊이에서 내부 온도분포가 낮아지는 경향이 있는 것을 확인할 수 있었으며, PP섬유 혼입량 1.0 kg/m3와 1.5kg/m3의 결과에서 주목할 만한 차이가 발생함을 확인하였다.
Expanded polystyrene (EPS) is the most commonly used fresh food refrigeration insulation in Korea and Europe. Moreover, as the use of disposable packaging materials has increased significantly along with non-face-to-face delivery services since the COVID-19 crisis, social issues related to waste disposal are also being raised. Therefore, in this study, the life cycle of EPS boxes for fresh food is focused on the factors that have a large difference between incineration and landfill including recycling in Europe and Korea in the disposal process after use, and raw materials and energy in the manufacturing process, which account for a large portion of the environmental impact value. We tried to compare the environmental impact of evaluation. Overall, the raw material production stage, box manufacturing stage, and packaging stage have similar processes in Europe and Korea, but unlike Europe, Korea, which lacks landfills and incineration facilities, has focused on expanding the recycling rate. It was necessary to do an environmental impact assessment. Data affecting the environment were derived based on 2019 and 2020 data for Korea and 2017 and 2020 data for Europe. In order to predict the future environmental impact assessment, assumptions about the disposal rate in 2025 and 2030 were introduced and evaluated. As a result of this study, it was found that the raw material production stage of EPS boxes, which have similar processes in both Korea and Europe, has the greatest effect on the global warming effect of Korean EPS boxes. However, Korea, which has a relatively high recycling rate in the disposal process compared to incineration and landfill, showed better environmental performance than Europe in most impact indicators except freshwater eutrophication. In particular, Korea has increased the overall recycling rate compared to Europe by replacing various recyclable materials such as building materials and sundries with XPS (extruded polystyrene) recycled materials. In conclusion, it was found that increasing the recycling rate rather than incinerating and landfilling EPS boxes for fresh food in the domestic EPS industry has relatively less environmental load compared to Europe.
본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
저온 다짐의 경우 간극수 동결이 발생되어 상온에서의 다짐 특성과 상이한 양상이 발생된다. 특히, 캐나다 알버타주와 같이 유기질토가 많이 분포되어 있는 지역에서는 보수성과 압축성이 크고 동결·융해에 민감한 유기질토의 특성에 따라 유기물 함량이 다짐 성능에 주요한 영향을 미친다. 알버타주는 환경규제로 인하여 굴착토를 활용하여 되메움을 수행해야 하며 고위도에 위치하는 지리적인 특성으로 동절기가 길어 건설공사를 진행하기에 불리한 조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 유기질토의 유기질 함량에 따른 저온 다짐 특성을 평가하기 위하여 실내 다짐시험을 수행하였다. 실험 결과, 유기질 함량이 증가할수록 최적함수비가 증가하였고 최대건조단위중량이 최대 21.9% 만큼 감소되었다. 또한, -4℃ 이하의 온도조건에서는 최적함수비가 나타나지 않고 함수비가 증가할수록 건조단위중량이 감소하는 것으로 분석되었다.
재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
자연기반해법 중 하나인 홍수터는 블루-그린 네트워크로서 유역의 환경, 사회 및 경제적 이점을 제공한다. 본 연구는 용담호 지류의 수질에 대한 홍수터의 적용 효과를 평가하였다. 특히, 홍수터의 문제점과 개선점을 파악하고 제시하였다. 2021년 9월부터 2022년 4월까지 용담호 내 총 6개 지점에서 수질 및 토양 시료를 채취하였다. 수질 분석 결과, 모니터링 지점 중 상전면 갈현리 하류(SG_W_D2)에서 탁도, 총 부유물질(TSS), 화학적 산소요구량(COD), 총인(TP), 총질소(TN) 농도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 9월과 10에 실시된 샘플링은 녹조발생에 기여 가능한 것으로 분석되었다. 또한, 토양 오염도 분석을 통해 모든 농경지에서 높은 TN및 TP 농도를 보여 농경지의 영양물질 축적량이 높은 것으로 평가되었다. TN 농도는 정천면 월평리 농경지(JW_S_A), 주천면 신양리(JS_S_A) 순으로 나타났으며, 가장 낮은 곳은 상전면 갈현리 원지반(SG_S_O)로 조사되었다. 본 연구에서 확인된 홍수터 유형 중 II-A 유형, II-B 유형, III 유형은 블루-그린네트워크의 기능을 갖는 것으로 나타났다. 그러나, 초기 홍수터의 경우 블루-그린네트워크를 고려하지 않아 설계가 부실 및 성능이 저하되는 결과가 초래되기에, 이러한 홍수터의 성능을 최적화하기 위해서는 블루-그린 네트워크를 고려한 설계 개선 및 보수가 필요하다. 본 연구 결과는 향후 홍수터 설계시 활용 가능할 것을 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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