• 터널과지하공간
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• 제31권5호
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• pp.374-384
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• 2021

본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.35-44
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• 2021

최근 국가적으로 수도권광역급행철도 공사가 진행되고 있다. 도심 내의 터널 굴착공사 시 진동, 소음이 발생하며 이로 인한 인근 거주자에 불편한 영향을 미칠 수 있다. 이와 같은 상황을 대비하고자 건설사는 공사계획단계에서부터 인근지역의 주민들과의 협의, 제기된 민원에 대한 대응방안 수립 등으로 현장내 소음 및 진동 관리계획을 수립한다. 그러나 소음 및 진동 관리계획수립에도 불구하고, 공사기간 동안 산발적으로 발생하는 소음과 진동으로 인해 민원이 근본적으로 해결되지 못하고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 프로젝트 계획단계에서부터 인근지역 주민들 대상으로 현실과 몰입감이 높은 소음 및 진동 시뮬레이션 기술을 제공하는 것이 하나의 해결책일 수 있다. 따라서 본 연구는 현실감과 몰입감을 높일 수 있는 가상현실을 기반으로 발파소음 및 진동을 직접 체험할 수 있는 시뮬레이션 시스템 개발의 필요성을 인지하고 개발에 앞서 시스템 사용의 용이성 및 편이성을 고려한 UI를 설계하고자 한다. 본 연구 결과는 향후 가상현실 기반 발파소음 및 진동 시뮬레이션 개발에 기여할 것으로 사료하며, 최종 결과물은 도심 내의 터널 굴착공사계획 수립 및 민원대응에 효과적일 것으로 예상된다.

• 터널과지하공간
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• 제28권6호
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• pp.513-527
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• 2018

TBM은 사전에 예측하지 못한 지반조건의 변화에 대한 대응력이 재래식 공법과 비교할 때 상대적으로 낮기 때문에, 설계단계에서 TBM의 사전 성능예측과 공사기간 산정을 위한 굴진율 예측이 매우 중요하다. 기존 연구에서 구축된 211개의 TBM 데이터베이스에 신규 데이터를 추가하여 TBM의 핵심 제작 사양인 최대 추력, 커터헤드 최대 토크 및 회전속도, 커터헤드 구동력 사이의 상관관계를 지반조건에 따라 분석하였다. 기존 연구들에서와 같이 TBM의 최대추력, 최대토크, 구동력과 같은 기본 제작사양을 추정하는 데 있어 TBM 외경은 매우 중요한 정보임을 확인할 수 있었다. 국외의 TBM 데이터베이스로부터 도출된 회귀식과 본 연구로부터 얻어진 회귀식을 비교한 결과, 최대추력의 경우는 유사한 경향을 보였으나, 대단면 TBM에서 본 연구의 회귀식에서 추정된 최대토크가 국외의 회귀식보다 더 높게 추정하는 경향이 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.34-46
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• 2021

자율주행차량의 상용화를 앞당기기 위해서는 현재 자율주행자동차의 주행안전성을 저하시키는 원인을 정확히 파악하고 이를 개선하는 노력이 필요하다. 본 연구는 우리나라에서 자율 주행을 연구하는 전문가를 대상으로 중요도-만족도(IPA)와 포커스그룹 인터뷰(FGI)를 수행하여 자율주행차량의 주행안전성에 문제가 발생하는 원인과 국내의 자율주행 기술 수준 등을 파악하였다. 설문 결과 현재 자율주행 핸디캡 중에 공사 구간, 폭우/폭설 상황, 미세먼지 상황, 포트홀 존재 상황이 중요도보다 현재 기술 수준에 대한 만족도가 낮아 우선적인 연구개발이 요구되는 것으로 나타났다. 이 중 공사 구간과 포트홀은 도로/도로 시설물의 불량과 센서 자체의 성능이, 날씨와 연결된 상황은 센서의 성능과 알고리즘 부재 등이 가장 큰 원인으로 분석되었다. 안전한 자율주행의 조속한 실현을 위해서는 자율주행차량의 주행안전성을 저해하는 원인에 대한 명확한 파악과 해결이 지속해서 수행되어야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.54-60
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• 2016

BIM은 단일모델을 이용해 다양한 시나리오로 활용 가능하다는 이점이 있다. BIM 모델을 통해 2D 도면을 자동으로 추출하는 점도 그 중의 하나이나, 이를 실무에서 그대로 활용하기에는 현실적으로 어려움이 따른다. 건축 상세도면은 실내재료 마감 및 복잡한 시공방법을 표현할 뿐 아니라 공사비 산정에 있어 매우 중요한 요소이다. 하지만 이를 BIM 환경에서 표현하는 공통적인 규칙이나 약속이 없고, 설계사별로 같은 의미의 상세도면을 각기 다른 형태로 보유하고 있어 건설산업차원에서의 정보공유 및 교환을 어렵게 한다. 따라서 본 연구에서는 건축 상세도면의 BIM 활용을 위해 부분상세 정보를 체계화하는 방법을 제시하고, BIM 라이브러리와 어떻게 연계되어 수량 및 공사비 산정의 기초자료로 활용되는지 파악한다. 본 연구는 건축 설계자가 설계 업무 진행시 BIM 라이브러리를 통하여 부분상세정보를 확인하고 단가정보, 자재정보 등과 연계되어 수량 및 공사비를 산출하는데 활용될 수 있다. 또한 BIM 라이브러리-기술콘텐츠 연계기술로 인해 BIM기반의 설계효율과 프로세스를 개선해 중소설계사무소의 효율적인 BIM 활용에 도움이 될 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권9호
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• pp.679-686
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• 2022

기후변화로 인한 돌발홍수의 발생 빈도 증가에 따라 X밴드 레이더를 이용한 보다 빠르고 정확한 강수 관측이 중요해지고 있다. 이에 환경부는 삼척과 울진에 2기의 이중편파 X밴드 레이더를 설치했다. 본 연구에서는 차폐 효과를 최소화하기 위해 설치된 2기의 각 레이더에서 2개의 고도각 관측을 수행한 뒤 얻어진 관측자료를 합성하여 정량강우를 산정하였다. 정량강우산정을 위해서 먼저 품질관리(QC) 기법을 적용한 뒤 비차등위상차(K_DP)를 산출하고 하이브리드 고도면 강수추정(HSR) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 산출된 K_DP를 이용해 R-K_DP 관계로 불리는 강우강도와 비차등위상차의 관계식을 적용하여 얻어지는 정량적 강우추정(QPE)의 정확도 상승을 위해 해당 관계식의 매개변수를 추정했다. 매개변수 추정을 위해서 여러 개의 강우량계와 레이더 자료를 바탕으로 경험적 방법을 개발하였다. 새로 제안된 매개변수를 이용한 관계식(R = 27.4K^0.81_DP)은 관측된 강수량에 대해 추정된 강수의 상관계수를 선행연구대비 1% 정도 약간 상승시켰다. 마찬가지로, 제곱평균 제곱근오차는 3.88 mm/hr에서 3.68 mm/hr로 감소했고 편차는 -1.72에서 -0.92로 상관계수보다 유의미하게 감소해 정확도가 상승했음을 보였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권12호
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• pp.5-15
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• 2022

이중 강-콘크리트 합성말뚝의 설계를 위한 지지력 평가 방법이 정립되지 않아 기존 강관말뚝 설계 지지력식이 활용되고 있다. 그러나 이들 설계식 간 지지력 예측 결과가 상이할 뿐만 아니라 일반적으로 가장 보수적인 결과를 채택하게 된다. 이러한 말뚝 지지력 평가방법은 설계의 신뢰성 및 경제성을 낮추게 된다. 본 논문은 수직하중을 받는 이중 강관 내 콘크리트 채움된 신형식 합성단면(DSCT) 말뚝의 역학적 거동을 수치해석적으로 조사하고, 여러 DSCT 말뚝 조건변화에 따른 연직지지력을 분석하였다. DSCT 말뚝 및 인접지반에 대한 축대칭 유한요소모델을 생성하였고, 이를 활용해 근입깊이, 말뚝 선단 채움재 강성, 말뚝 선단 채움재 높이, 기반암층 종류 변화에 따른 영향을 분석하였다. 또한 해석결과를 말뚝 설계 실무에서 주로 사용하는 선단 지지력 평가식과 비교하여 합성말뚝에 대한 기존 강관말뚝 지지력 산정식의 활용 가능성을 검토하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권2호
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• pp.195-211
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• 2020

Among anti-seismic technologies, base isolation is a very effective means of mitigating damage to structural and nonstructural components, such as equipment. However, most seismic isolation systems are designed for mitigating only horizontal seismic responses because the realization of a vertical isolation system (VIS) is difficult. The difficulty is primarily due to conflicting isolation stiffness demands in the static and dynamic states for a VIS, which requires sufficient rigidity to support the self-weight of the isolated object in the static state, but sufficient flexibility to lengthen the isolation period and uncouple the ground motion in the dynamic state. To overcome this problem, a semi-active VIS, called the piezoelectric inertia-type vertical isolation system (PIVIS), is proposed in this study. PIVIS is composed of a piezoelectric friction damper (PFD) and a leverage mechanism with a counterweight. The counterweight provides an uplifting force in the static state and an extra inertial force in the dynamic state; therefore, the effective vertical stiffness of PIVIS is higher in the static state and lower in the dynamic state. The PFD provides a controllable friction force for PIVIS to further prevent its excessive displacement. For experimental verification, a shaking table test was conducted on a prototype PIVIS controlled by a simple controller. The experimental results well agree with the theoretical results. To further investigate the isolation performance of PIVIS, the seismic responses of PIVIS were simulated numerically by considering 14 vertical ground motions with different characteristics. The responses of PIVIS were compared with those of a traditional VIS and a passive system (PIVIS without control). The numerical results demonstrate that compared with the traditional and passive systems, PIVIS can effectively suppress isolation displacement in all kinds of earthquake with various peak ground accelerations and frequency content while maintaining its isolation efficiency. The proposed system is particularly effective for near-fault earthquakes with long-period components, for which it prevents resonant-like motion.