• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.100-107
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• 2024

현재 우리나라에서는 시설물의 급격한 고령화 및 노후화로 인해 '시설안전법' 또는 '기반시설관리법'에 근거하여 관할시설에 대한 최저유지관리수준 및 성능수준 결정이 요구된다. 시설물 유지관리 시 '유지관리 상태'나 '최소 성능 상태'로 시설물을 유지하는 것에는 어려움이 있다. 인프라 자산은 수명이 길고, 시간이 지남에 따라 악화되는 방식이 복잡하기 때문에 기술적인 측면 뿐 아니라 비용이나 자산 가치 등 회계적 측면에서의 '자산 관리'도 필요하다. 그러나 '자산관리'에 대한 이해관계자들의 인식 부족으로 인해 실제로는 기술 중심의 관리만 이뤄지고 있는 실정이다. 인프라 자산을 효과적으로 관리하기 위해서는 예산, 서비스, 안전성, 내구성 등 다양한 자산 가치 요소에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 본 논문에서는 위에서 언급한 인프라 중 도로망의 효율적인 자산관리를 위해 도로망 가치를 평가하고 정량화하는 이론을 제시하였다. 또한, 시뮬레이션을 통해 제시된 이론을 노후 도로시설물 관리에 적용하는 방법론을 제안하였고, 실무 관점에서의 활용 방안을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권6D호
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• pp.829-837
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• 2011

공사비 견적이란 건설공사를 수행하는데 소요되는 공사비를 산정하는 것으로, 공사 기획단계에서 사용하는 개략견적은 다양한 목적으로 사용된다. 한편, 도로공사의 경우, 현행 사용되는 개략견적방법은 과거의 실적자료를 산술평균하여 단위 km당 공사비를 제시한 것으로 실제 개략공사비로 활용하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기획단계의 도로공사견적 산정방식에 대한 한계를 해결하기 위하여, 인공신경망을 적용한 개략공사비 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 도로건설 공사입찰을 위한 기본설계도면 작성 이후 공사비를 결정하는 변수를 포함한 과거 실적 자료를 바탕으로 인공신경망을 적용하여 기획단계에서 공사비 예측이 가능한 도로 공사비를 개략견적 하는 모델을 설계하였으며, 시행착오방식을 이용하여 모델의 변수들을 최적화하였다. 또한 최적화된 모델을 통해 나온 결과를 회귀분석을 적용한 결과와 비교하여 정확도가 뛰어남을 검증하였다. 제안된 인공신경망모델은 차후 도로건설공사의 개략공사비 산정을 위한 활용될 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.84-99
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• 2021

마이크로 모빌리티 시장 규모가 성장함에 따라 오르막길 정보를 포함한 경로 안내에 대한 수요가 증가하고 있다. 전동모터에 따라 등판 각도가 다르므로 임계치 기준별 오르막길 정보구축이 필요하다. 도로의 선형정보는 주행의 안전성과 쾌적성을 좌우하는 매우 중요한 요소임에도 전자지도에 종단 경사도에 대한 정보는 부재하다. 자율주행차 시대를 대비하여 구축 중인 정밀도로지도는 기존 국가표준 노드링크와는 달리 고도정보를 추가 생성하였으나 일부 구간에만 고도정보가 있고 도로의 종단경사를 생성할 수 있는 정보는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구에서는 현재 활용할 수 있는 데이터를 이용하여 도로의 종단 경사도를 산출하는 방안으로 국내 수치표고모델의 고도정보를 도로의 링크 정보와 매칭하는 방법을 제시하였다. 서울시 표준링크를 기준으로 4m 단위의 고도를 생성한 후 단위 거리당 개별 경사도를 산출하였다. 이를 활용하여 도로 링크 별로 대표 경사도를 부여한 후 마이크로 모빌리티가 운행할 수 없는 도로와 폭설시 노면이 미끄러워 운행할 수 없는 도로를 선정하였다. 또한, 도로 기반정보로 활용하는 수치표고모델의 한계점과 이슈를 설명하여 실제 활용 시 주의할 사항들을 기술하였다. 향후에는 본 연구의 결과를 바탕으로 기존에 부재했던 도로의 종단 경사 정보를 활용하여 다양한 융합 분석을 할 수 있기를 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.34-43
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• 2019

도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 열화 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로포장 열화예측 모델 개발을 위해 딥러닝 모델 중 가장 보편적으로 많이 사용하는 심층신경망(DNN)과 시계열 데이터 분석에 강점을 가진 순환신경망(RNN)을 사용하였으며, 두 개의 모델의 성능을 비교 분석하여 우수한 모델을 제안하였다. RNN의 Vanishing Gradient Problem을 해결하기 위해 좀 더 복잡한 형태의 RNN구조인 LSTM(Long short-term memory circuits)을 사용하였다. 학습 결과, RNN-LSTM 모델의 RMSE 값이 0.102로 DNN모델보다 낮아 성능이 더 우수하였다. 또한, 대상구간의 시간경과별 평균 도로포장 상태 예측치와 실제 도로포장 상태 실측치의 비교를 통해 RNN-LSTM 모델의 높은 정확도를 검증하였다. 따라서 향후 고속도로 콘크리트 포장의 유지관리 계획 수립시 유지보수 수요 추정을 위한 열화 예측 모델로는 DNN 모델보다 시계열 분석에 강한 RNN-LSTM의 모델을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.171-182
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• 2001

본 연구는 지점검지체계와 구간검지체계와의 자료합성을 통하여 도심 간선도로 및 지방도로 구간별 효과척도를 산정할 뿐만 아니라 유고검지 및 통행패턴 예측, 네트워크 기종점에 대한 최적/최단 경로를 탐색하는데 기초가 되는 구간 통행시간 추정을 수행한다. 개개 수집원의 자료합성을 위해 퍼지이론과 인공신경 망의 합성모형인 FALEM(Fuzzy Adaptive Learning Estimator for travel time from Multi-information sources)을 개발, 개발된 모형 FALEM에 의해 개개구간의 통행시간을 산출하고 동일시간, 동일구간에서 조사된 실측데이터와의 오차율 비교를 통해 추정된 통행시간을 검증하였다. 테스트 환경은 개발모형에 의해 추정된 구간 통행시간의 적용성을 고려하여 실시간 운영하에서 수행되었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제23권6호
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• pp.151-166
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• 2020

Various experience keywords were derived through text mining analysis of two National Ecological and Cultural Exploration Routes. The results of this study were drawn as follows: The interaction between the experience keywords was analyzed by the degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality value calculated through the centrality analysis of the research site experience keywords. First, In the text mining analysis, 'walking' appeared as the top keyword in the I, II, and III periods of the two target areas. The keywords related to the stay type of "rental cottage" and "recreational forest" were derived for Masil Road in relation to accommodation facilities. However, the keywords related to the accommodation were not derived in Gubul Road. Second, as a result of the centrality analysis, the degree centrality of the keywords "walking", "sea", "look", "salt flats" of Masil Road and "walking", "lake" and "park" of Gubul Road was high. The keywords located at the center are "walking" and "sea" in the Masil Road, and "walking" in the Gubul Road. As an influential keyword, Masil Road is "experience" and Gubul Road is "history". Third, According to the results of the analysis, the keywords that appeared at the top of the Gubul Road are derived from the keywords related to the 1 ~ 8 course, and it is judged that the visitors are visiting the 1 ~ 8 course trail evenly. However, the Gubul Road only appears in the top keyword only for a few courses. Through this, it seems that three courses are intensively visited as the main course of 6 Gubul Road, 6-1 Gubul Road, and 8 Gubul Road.

• 한국경제지리학회지
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• 제24권3호
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• pp.243-258
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• 2021

본 연구는 미·중 무역 전쟁과 일대일로가 촉발할 세계무역의 변화를 부가가치 기준 무역 통계를 이용하고, 사회연결망 기법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 일대일로 무역 환경은 제조 허브로서의 중국의 위상을 견고히 하고, 유럽 서비스 산업의 위상을 강화한다. 둘째, 1995년부터 2011년까지 GVC 네트워크 내에서 영향력이 큰 산업인 미국의 R&D 산업과 도소매업 및 독일의 자동차 산업은 미·중 무역 분쟁과 일대일로 무역 환경이 반영된 2049년까지도 그 위상이 안정적으로 유지된다. 셋째, 커뮤니티 수의 증가를 통해 일대일로가 GVC 네트워크의 분화를 심화시킨다는 것을 확인할 수 있다. 끝으로 중국의 전자 산업, 독일의 자동차 산업, 미국의 R&D 산업의 커뮤니티 진화 형태에서 주목할 만한 특성이 발견되는데 이는 각국 서비스 산업의 역량과 밀접하게 연관된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.216-238
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• 2023

In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.57-68
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• 2018

도시철도 중 하나인 트램 건설시 노면의 상태를 지속적으로 모니터링 하여 도로의 노면 침화, 싱크 홀, 교량 붕괴 위험, 트램역 주변 온 습도 등 환경정보를 수집과 분석을 통해 재난을 예방하는 시스템이 구축되어야 한다. 본 논문에서는 무가선 트램의 노면, 교량 및 트램역의 위험요인을 사전에 인지하고 위험을 예방할 수 있는 저전력 장거리 통신망(LPWA) 기반 트램 노면의 무선통신망 안전관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 트램 노면의 상태를 감지하는 센서 노드와 센서의 정보를 수집하는 게이트웨이 그리고 트램 노면의 안전 및 환경상황을 모니터링 하는 안전관리 시스템으로 구성되며, 저전력 장거리 통신 기술(LoRa)을 적용하였다. 현장 시험에 제안한 시스템과 LTE를 적용한 시스템을 비교 분석한 결과 모니터링 시스템에서 센서 정보 값과 위험신호 임계값 이상 시 위험 알람 상태에 큰 차이가 없음을 확인하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제15권2호
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• pp.18-23
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• 2010

Usability of soil quality monitoring network for ascertaining soil quality changes was evaluated by analysing soil quality monitoring results. Tolerance limits of soil quality monitoring results from 1997 to 2007 were calculated and compared with Korean soil quality standards. This study determined that soil quality was changed if the upper 95% tolerance limit value was greater than the soil quality standard. Fluoride most frequently exceeded the soil quality standard and nickel, zinc, arsenic, copper, lead and cadmium were followed. Analysis on land use showed that tolerance limits of industrial land use most frequently exceeded the soil quality standards and residential, road and various land uses then frequently exceeded. Tolerance limits of land uses expecting high contaminant loads frequently exceeded the soil quality standards. This fact imply that the soil quality monitoring network generates reasonable data to represent change in Korean soil quality. This study also suggested that representative sampling from well identified points should be done to improve data reliability and accurately ascertain soil quality changes.