• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.67-73
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• 2017

항공기 정비 격납고는 고가의 항공기를 보관하거나 정비, 점검등을 하는 건축물로 화재발생 빈도는 낮지만 화재발생 시 인적, 물적 피해가 매우 클 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Fault tree를 이용하여 현재 운용중인 항공기 정비 격납고 소화시스템의 화재 안전성에 대한 정성적 분석을 시행하고, 도출된 기본사상에 대한 고장률 자료를 활용하여 정량적 분석을 실시한 후 정상사상의 발생 확률에 대한 Minimal cut set의 중요도를 분석하였다. Minimal cut set에 의한 정성적 분석결과 항공기 격납고 포헤드 소화시스템의 화재제어 실패로 대형화재로 확대될 수 있는 사고경로는 14개라는 것을 알 수 있었다. 또한 정량적인 분석 결과 대형화재로 확대될 확률은 $2.08{\times}E-05/day$이며, Minimal cut set의 중요도 분석 결과 화재 발생 시 4개의 Minimal cut set 즉, 구역별 화재 감지기 및 포헤드 동작과 항공기 날개 및 Fire plume에 의한 소화약제 차단이 동일하게 24.95%로 대형화재로 확대될 가능성의 대부분을 차지하였으며, 항공기 정비 격납고의 포헤드 소화시스템은 항공기 날개 하부화재에 대한 적응성이 없어 개선이 필요한 것으로 Fault tree를 이용하여 처음 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.69-83
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• 2020

간판은 보행자의 안전과 도심의 재난 예방을 위해 국가법령에 따라 간판의 규격이 정해져 있다. 간판은 규격에 따라 설치되어야 하지만 오랜 기간 동안 설치되어온 다수의 간판과 빈번하게 변화하는 점포로 인해 간판을 체계적으로 관리하기가 수월하지 않다. 이에 본 연구에서는 규격에 어긋나는 간판을 판별하는 방법론을 제안하였다. 이를 위해, 스테레오 카메라를 이용하여 간판을 촬영한 후 영상에서 간판의 3차원 좌표를 결정하여 간판의 가로와 세로 크기를 계산하여 간판의 규격을 판별하였다. 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소를 결정하기 위해서 실외의 3차원 건물을 검정장으로 사용하였다. 그리고 나서 약 15m ~ 22m 거리에서 촬영한 간판 영상에서 딥러닝을 이용하여 간판의 네 꼭지점에 대한 영상좌표를 추출하였다. 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소 그리고 간판의 네 꼭지점에 대한 영상좌표를 이용하여 간판의 3차원 좌표를 결정한 후 간판의 가로 및 세로 크기를 계산한 결과 평균적으로 약 2.7cm의 오차가 있었다. 10개의 판류형 간판에 대한 규격을 살펴본 결과 가로 크기는 모두 규격을 준수하였으나, 세로 크기는 평균적으로 약 36.5cm를 초과하였다. 이를 통해 판류형 간판의 정비가 필요한 것을 알 수 있었다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.65-73
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• 2020

본 연구에서는 현장타설말뚝이 사질토 지반에서 지지되는 경우에 대하여, 설계지지력 산정을 위해 적용되고 있는 다양한 제안식을 이용하여 말뚝의 길이비와 N값이 지지력에 미치는 영향을 평가하였다. 그 결과, Meyerhof 제안식은 전체 지지력에 있어서 선단지지력과 주면마찰력의 분담률은 동일하게 평가하고, 지지력 분담률은 길이비에 의해서만 영향을 받는 것으로 분석되었다. NAVFAC DM-7 제안식은 말뚝의 길이가 주면마찰력과 선단지지력 모두 영향을 미치기는 하지만, 선단지지력에 더욱 큰 영향인자로 작용하는 것을 알 수 있었다. 특히, N값과 말뚝의 직경에 의한 영향보다는 말뚝 길이요소에 의한 영향이 가장 큰 것을 알 수 있었다. FHWA의 제안식은 말뚝의 지지력 산정 시, 주면마찰력에 의한 영향요소를 다른 제안식에 비해 적극적으로 반영하는 것으로 평가되었으며, 극한지지력 평가 시에 주면마찰력의 영향을 더 크게 반영하는 것을 알 수 있었다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.23-33
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• 2017

도심지가 고도화되고 지상 공간이 포화됨에 따라 지하공간 개발 및 활용이 활발히 이루어지고 있다. 이와 동시에 지반함몰 현상, 각종 지하공간 사고 등으로 시민들의 안전이 위협받고 있다. 지반함몰을 방지하기 위하여 지하에 발생한 공동을 탐지하고 공동등급을 설정하여 공동복구 순서 및 위험도를 평가해야 한다. 기존의 일본 간선도로 공동관리 등급은 일본 현지의 기준을 대상으로 하여 국내 지반실정에 적용하기가 적합하지 않다. 최근 국내 실정에 맞게 서울형에서 공동관리 등급이 개발되었으며, 도로 하부지반 및 아스콘 포장층의 상태 등을 추가로 고려하여 공동의 등급을 지정하였다. 본 연구에서는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역를 대상으로 209개의 공동을 탐사하고, 공동 등급에 따른 공동의 형상을 분석하였다. 또한 일본의 간선도로 공동관리 등급과 새롭게 개발된 서울형 공동관리 등급으로 분류된 결과를 상호 비교하였다. 비교 분석 결과, 일본 간선도로 공동관리 등급기준으로 긴급복구로 분류되 공동들은 상당히 보수적으로 평가되었으며, 이는 일본의 기준이 도로 포장층 두께를 고려하지 않고, 공동의 폭과 토피만을 고려하였기 때문이다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제7권3호
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• pp.271-278
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• 2019

철근 콘크리트 구조물에서 철근의 부식은 내구성 문제를 발생시키고 있으며, 이에 대한 대책의 하나로 에폭시 도막철근이 사용되고 있다. 그러나 에폭시 도막철근을 사용하는 경우 철근 부식에 대한 저항성능은 우수하나 철근에 에폭시 도막을 함으로써 콘크리트와의 부착력이 일반철근에 비하여 감소하는 단점이 있다. 따라서 부착성능에 대한 실험적인 확인이 필요하여 ACI 408R에서 제시하는 대표적인 실험 방법인 휨 부재를 통하여 부착거동을 연구할 수 있는 보-단부 test와 직접인발을 통해 부착 특성을 분석하는 Pullout test를 통하여 부착성능을 평가하였다. 에폭시 도막 철근의 부착실험은 휨 부재실험과 직접인발 실험 모두 지름 13, 19mm의 철근에 대한 콘크리트 도막두께를 철근 지름의 3배로 하여 수행되었다. 실험 결과 에폭시 도막철근의 부착강도는 철근의 지름이 증가할수록 에폭시 도막 철근과 일반철근의 부착강도차이가 증가하였고 파괴형상은 모두 뽑힘 파괴를 나타내었다. 또한, 직접인발시험으로 구한 부착-미끌림 관계에 근거하여 유한요소해석을 수행하고, 휨 실험결과와 비교하였다. 부착성능을 평가하는 방법으로 실제 구조물에 거동을 모사를 위해서 직접인발시험보다 휨 부재시험이 보다 유용한 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.474-484
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• 2019

사회 환경이 급변하는 예측 불가능한 시대에 범죄로부터의 안전에 대한 국민적 관심이 높아지고 있다. 범죄에 대한 두려움 없는 삶을 영위하기 위한 욕구가 증대되면서 안전도시 구축에 관한 관심은 점차 전국적으로 확산되고 있다. 이를 계기로 정부는 스마트 도시 안전망 구축을 위하여 스마트시티 통합플랫폼으로 지자체와 112, 119, 재난 등 공공재난안전 체계 연계사업을 추진 중이다. 본 연구는 지능형 방범 기술 개발 연구단에서 추진하고 있는 지능형 방범 사업 성과물과 스마트시티 통합플랫폼 간의 연계 방안을 마련하기 위해 해당 분야의 동향을 살펴보고 연계 시 고려할 사항들에 대한 5가지 기준 적용과 기술 및 제도적인 부문으로 연계 가능한 여부를 면밀히 검토하였다. 첫째, 통합운영센터 및 CCTV 관제센터가 주축이 되고 지자체 확산을 주목적으로 하고 있기에 연계 목표가 분명하며, 둘째, 시스템 부문은 사건 사고 관련 기관에 정보 제공하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 방범 부문에 시나리오 영역 확대가 가능하고 장기적 도시정보 통합 기반 조성이 가능할 것으로 전망되었고, 넷째, 스마트시티 로드맵에 반영과 관련 기관과의 지속적 협의 등을 통해 제품 실증이 가능할 것으로 전망되었다. 마지막으로 민간 기업의 상용화 제품을 지속적으로 추가하여 타 지자체 확산을 도모 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1203-1210
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• 2020

가뭄은 다양한 수문학적 또는 기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생하기 때문에 가뭄의 사상을 정확히 평가하는 것은 어려운 일이나, 이를 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 하지만 현재 활용중인 가뭄지수들은 단일변량의 부족량을 통해 산정되며, 복합적인 원인으로 발생하는 가뭄의 사상을 정확히 판단하지 못하는 문제가 있다. 단순 단일변량의 부족을 가뭄이라고 판단하기는 어렵기 때문이다. 최근에는 빅데이터 분석에서 많이 활용되고 있는 비정형 데이터를 활용하여 지수를 개발하는 연구들이 타 분야에서 진행되고 있으며 우수성이 입증되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 가뭄지수에 활용 중인 기상 및 수문정보(강수량, 댐 유입량)에 각각 비정형 데이터(뉴스데이터)를 결합하여 가뭄지수를 산정하고, 산정된 가뭄지수의 검증을 통해 가뭄해석의 활용성을 평가하고자 한다. 결합가뭄지수 산정을 위해 Clayton Copula 함수를 활용하였으며, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였다. 분석결과, 기존의 가뭄지수(SPI, SDI)보다 비정형 데이터를 결합한 가뭄지수가 가뭄기간을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 또한 Receiver Operating Characteristic (ROC) score가 기존의 가뭄지수들보다 높게 산정되어 가뭄해석에 있어 활용성이 우수하였다. 본 연구에서 산정된 결합가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하고 비정형데이터를 활용한 가뭄지수의 활용성이 우수하다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.555-562
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• 2021

최근 공간정보 구축 분야에서 무인항공기는 신속한 데이터 취득과 활용이 가능하여 활용이 증대되고 있으며, 고정익, 회전익, 수직이착륙형 등 다양한 형태의 무인항공기가 출시되고 있다. 본 연구에서는 고정익, 회전익, 수직이착륙형 무인항공기를 이용하여 사진측량을 수행하였으며, 2가지 종류의 무인항공 LiDAR (Light Detection And Ranging) 센서를 이용하여 공간정보를 구축하였다. 또한, 무인항공 사진측량 및 LiDAR를 통해 구축된 공간정보의 활용성을 제시하기 위해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 무인항공 사진측량을 통해 구축된 정사영상은 수평방향 2cm 이내의 정확도를 나타내었다. 구축된 정사영상의 GSD (Ground Sample Distance)가 2cm 정도임을 볼 때 무인항공 사진측량 성과물의 수평방향 정확도는 GSD 이내로 판단된다. 무인항공 LiDAR를 통해 구축된 공간정보는 높이방향으로 평균 6cm 이내의 정확도를 나타내었으며 식생 지역에서 지면에 대한 데이터 취득이 가능하였다. LiDAR 데이터를 활용한 DEM (Digital Elevation Model)은 건설시공, 도시계획, 재난 예방, 지형분석 등 다양한 활용이 가능할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권5호
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• pp.77-88
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• 2007

6개의 도심지 굴착현장에서 계측된 현장계측자료를 토대로 다층지반에 설치된 앵커지지 지중연속벽에 작용하는 측방토압과 벽체의 변형을 분석하였다. 앵커지지 지중연속벽에 작용하는 측방토압의 분포는 사다리꼴 모양이며, 최대 측방토압의 크기는 $0.45{\gamma}H$임을 알 수 있다. 그리고 굴착면 상부에서도 $0.1{\gamma}H$의 토압이 작용하는 것으로 나타났다. 제안된 측방토압의 크기는 Terzaghi and Peck(1967), Tschebotarioff(1973) 및 홍원표와 윤중만(1995a)이 제안한 연성벽체의 경험토압보다 약 2배 정도 크다. 지중연속벽의 변형거동은 지지방식과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 앵커지지 지중연속벽의 수평변위는 굴착깊이의 0.1%이내에서, 버팀보 지지방식의 경우에는 굴착깊이의 0.25% 이내에서 발생하고 있어, 벽체의 지지효과는 앵커지지방식이 버팀보 지지방식보다 양호함을 알수 있다. 그리고 지중연속벽의 수평변위는 엄지말뚝으로 시공된 앵커지지 흙막이벽의 시공관리기준인 $\delta=0.25%H$ 보다 작으므로 지중연속벽으로 시공된 굴착현장의 안정성은 상당히 양호함을 알 수 있다.

• 토지주택연구
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• 제14권2호
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• pp.125-135
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• 2023

드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.