• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.187-198
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• 2008

건설현장에서는 일반적으로 많은 양의 자재재고를 보유해 왔다. 이러한 자재재고는 현장의 불확실한 수요에 대응하여 공정지연을 방지하고, 원자재 가격 상승으로 인한 비용증가에 대비하는 등 순기능적 측면이 있다. 하지만 과도한 자재재고는 재고보유에 소요되는 재고유지비를 증가시키고 현장물류 공간배치의 효율성을 저하시키는 등 낭비요인으로 작용하기도 한다. 따라서 현장의 다양한 변동성을 고려하여 적정 자재재고 수준을 결정하고 관리하는 것은 건설공사의 효율성 측면에서 매우 중요한 요소이다. 본 연구는 시스템 접근방법의 절차에 의하여 철근가공 조립공정과 같이 현장에 투입되기 이전에 원자재 조립 가공과정을 갖는 건설 프로세스론 분석하고 이러한 흐름과정에서 재고수준을 적정화하는 알고리즘을 제시하였다. 이러한 재고관리 방안의 적용성을 확인하기 인하여 수도권지역 경전철 건설사업의 철근 가공장에서의 재고관리 사례를 분석하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 적용한 결과, 현장의 실제 철근 소요량과 가공장에 입고되는 철근 원자재의 입고량이 균형을 이루었고, 이에 따라 평균 재고량과 재고유시비용이 크게 감소되는 것으로 나타났다.