기존의 도시계획은 내부 소수의 의사결정자들에 의해 이루어졌으나 스마트시티에서는 ICT 기술 진화를 통해 개인이 접할 수 있는 정보가 많아지고 채널이 다양화 되면서 다양한 방식으로 의사결정과정에 참여할 수 있게 되었다. 이에 본 연구에서는 스마트시티의 안전도시 계획 과정을 주민과 직간접으로 소통하는 협력적인 계획과정으로써 데이터 활용 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 WHO 국제안전도시 인증을 받은 일본의 마츠바라시(松原市)의 데이터의 내용과 활용을 국내와 비교하여 국제안전 도시의 승인을 준비하는 지역에서 주민참여 방안의 보조적 역할로 데이터의 활용성을 높이고자 한다.
This study aimed at verifying the grain-sized distribution of surface deposits in a tidal flat using multi-spectral Landsat TM. In this study, we employed the grain-sized analysis, PCA and unsupervised classification techniques for analyzing the distribution of deposits. As a result in this study, the unsupervised classification method using PCA image was found to be most useful in classifying tidal flat deposits using satellite data. This method is considerably effective in analyzing not only the aspects of distribution in terms of accumulated deposits and erosion, but also the changes in seaside topography and shoreline. The grain-sized distribution analysis indicates that the mud flat inside the Cheonsu-bay tidal flat is distributed, the mixed flat located in the middle, and the sand flat distributed near the sea. The sand flat is dominant around the southern part of Seomot isle and its beach. On the other hand, the mud and mixed flat is dominant on the western part. Likewise, the western coast of Seomot isle and its beach is significantly affected by waves facing the offshore. However, the eastern side of the bay could be a site for the evolution of tidal flat made of fine materials where it is less affected by ocean waves. These results show that multi-spectral satellite data are effective for the classification of distribution materials and environmental impact assessment and continuous monitoring. In particular, the research on environmental deposits can provide important decision-supporting information for decision-making on seaside development, by analyzing the progress of deposits and environmental changes.
재정비촉진사업 실무에서 참여자 간 구두 협의에 의존하고 있어 계획안 자체가 빈번히 변경되는 문제가 발생하고 있다. 마스터플랜이 참여자 의견조율을 위한 수단으로 활용될 수 있지만, 소수의 총괄계획가 및 총괄계획팀이 사업과 관련된 대규모의 정보항목들을 고려하여 마스터플랜을 신속하고 효과적으로 수립하는 것은 한계가 있다. 마스터플랜 수립에 필요한 정보항목들을 체계적 효율적으로 저장하고, 검색이 가능하도록 구성하여 효과적인 의사결정을 지원할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 사업초기단계에서의 마스터플랜 수립을 지원하는 데이터웨어하우스 프로토타입을 제안한다. 전문가 면담 및 사례분석을 바탕으로 재정비촉진사업 운영상의 문제점을 도출하고 개선방안을 제시하였다. 마스터플랜을 작성할 때 기본적인 근거자료로 활용되는 기초조사결과와 마스터플랜사례 정보항목을 도출하여 메타데이터 인덱스 데이터베이스를 구축하고 정보검색 사용자 인터페이스를 제시하였다. 프로토타입을 실제 마스터플랜 수립업무 사례에 적용한 결과, 메타데이터를 통한 필요한 정보의 효과적인 검색이 가능하였다.
정보처리기술을 활용한 칼라 감성 시뮬레이션이 상품개발 지원시스템으로서 개발, 활용되기 시작하고 있다. 칼라배색 등을 결정하기 위한 시뮬레이션 시스템에서는 감성평가실험을 통해 구축한 데이터베이스를 이용하여 배색후보들을 제시하는 것이 일반적이다. 그러나 이들 방법에서는 시스템 이용자(디자이너나 사용자)의 취향이나 선호도, 혹은 이용자 상호간의 감성적차이(gap) 등을 고려하여 최종 배색후보를 결정해 가는 과정까지는 지원하고 있지 않다. 이와 같은 점에 주목하여 본 연구에서는 시스템이 초기 배색 후보군을 생성한 다음, 디자이너가 다양한 배색 시뮬레이션을 함으로써 목적으로 하는 최종 배색후보를 결정해 가는 과정을 지원하는 칼라배색시뮬레이터를 제안하였다. 이 시뮬레이터는 디자이너가 시스템과의 커뮤니케이션에 의해 디자이너의 취향과 선호도에 맞는 배색을 탐색할 뿐만 아니라 검색자가 최적이라고 판단하기 용이한 환경을 제공함으로써 시스템이 검색자의 판단을 지원하는 디자인지원시스템의 성격을 가진다. 칼라 배색시뮬레이터는 디자이너의 사고과정을 모델화 한 이중매핑 모델(Dual Mapping Model)에 기초로 두고 구성되었으며, 칼라컨셉설정$\longrightarrow$배색후보군 생성$\longrightarrow$배색 시뮬레이션$\longrightarrow$최종배색 후보의 순위결정 등의 4단계에 걸친 조작으로 칼라 디자인과정을 지원하게 된다.
Since the government of Korea (Ministry of Environment, MOE) introduced the policy applying 'Biotope-Area-Ratio-Indicator (BARI)' to huge residential land developments which Environmental Impact Assessment (EIA) should be performed, MOE has come to have the necessity to apply the indicator concretely at the stage of Prior Environment Review System (PERS) and EIA in various types of large scale land development projects. This study was conducted with the aim of supporting the application of BARI and related decision making in various other types of EIA projects as well as residential development projects through remodeling the system to apply the indicator of the past. Through the analysis of the problems in applying the past BARI and experimental appraisals to 11 types of EIA projects, the results and implications as follows were drawn. First, it's possible to extend the range of applications of BARI, which has been applied to only residential land development project, to all kinds of projects with area-typed land use pattern out of environmental impact assessment target projects. Second, it's also possible to set a target value into which regional characteristics and differences among locational properties are reflected. In addition, it's come to be able to differentially apply the target value of BARI according to the condition of the existing site. Third, it's improved to be able to suggest a macroscopic target value at the stage of PERS and to set detailed target values in each detailed land use at the stage of EIA. The key point underlies inducing methodology to determine target values to secure more permeable land coverage ratio for detailed land use patterns at the stage of EIA by making it possible to calculate BARI of the present land cover condition of the EIA target projects.
많은 기업들은 그들의 기업 목적을 달성하기 위해 사업의 성과를 관리한다. 그 중 BSC의 개념을 적용한 성과측정 방법이 널리 사용되고 있고, 현재 건설 산업에서는 BSC 기반의 프로젝트 성과관리가 균형적인 성과 평가를 위해 도입되고 있다. 많은 건설 기업들은 BSC를 적용하는 단계에 있고 성과를 측정하는 데 많은 부분 노력을 기울이고 있다. 그러나 측정된 성과 결과에 대한 분석과 활용이 미비하다. 따라서 본 연구에서는 건설기업에서 성과를 적극적으로 활용할 수 있도록 성과관리 모델을 제시하고 시스템 구축을 최종목표로 한다. 이를 위해 분석 및 활용을 고려한 성과관리 프로세스를 정의하고 이에 따라 프로세스의 각 단계에 따른 방법을 제시한다. 다음으로 성과관리의 전반적인 흐름을 이해하고 시스템 구축을 가능하게 하는 모델을 수립하고 그 기대효과를 검토한다. 결론적으로 이 연구는 건설 산업의 성과관리 시스템과 건설 애플리케이션의 가치를 높이는 기회를 제공한다.
Byrne, Niall;Chassiakos, Athanassios;Karatzas, Stylianos;Sweeney, David;Lazari, Vassiliki;Karameros, Anastasios;Tardioli, Giovanni;Cabrera, Adalberto Guerra
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.408-417
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2022
Although traditionally perceived as being a visualization and asset management resource, the relatively rapid rate of improvement of computing power, coupled with the proliferation of cloud and edge computing and the IoT has seen the expanded functionality of modern Digital Twins (DTs). These technologies, when applied to buildings, are now providing users with the ability to analyse and predict their energy consumption, implement building controls and identify faults quickly and efficiently, while preserving acceptable comfort and well-being levels. Furthermore, when these building DTs are linked together to form a community DT, entirely new and novel energy management techniques, such as demand side management, demand response, flexibility and local energy markets can be unlocked and analysed in detail, creating circularity in the economy and making ordinary building occupants active participants in the energy market. Through the EU Horizon 2020 funded TwinERGY project, three different levels of DT (consumer - building - community) are being created to support the creation of local energy markets while optimising building performance for real-time occupant preferences and requirements for their building and community. The aim of this research work is to demonstrate the development of this new, interrelated, multi-level DT that can be used as a decision-making tool, helping to determine optimal scenarios simultaneously at consumer, building and community level, while enhancing and successfully supporting the community's management plan implementation.
대학연습림의 기능이 점차 확대되면서 산림 및 자연환경에 대한 다양한 정보가 필요하게 되고, 연습림의 관리전략에도 복잡한 기술이 요구되고 있다. 따라서 GIS 기법을 응용한 소위 산림정보시스템과 같은 체계적 수단을 통해 산림 및 입지환경에 대한 여러 가지 정보들을 보다 손쉽게 수집, 편집, 관리, 분석, 갱신하고 나아가 의사결정을 지원할 수 있다면 연습림의 관리에도 많은 효과를 얻을 수 있게 된다. 본 연구는 대구대학교 성주연습림을 대상으로 이러한 목적을 시범적으로 모색해보고자 한 것으로, 일차 단계로서 각종 공간자료를 수치지도화 하여 지형을 비롯한 임상, 토양형 등 여러 수치주제도를 구축함으로써 도면정보의 유지 및 통합과정의 어려움을 해소하면서 위치적 통일성과 정보의 통합성을 어느 정도 확보하였다. 또한 영림계획상의 속성자료와 연결하여 사용자 중심의 시스템을 개발함으로써 보다 신속한 검색, 분석은 물론 각종 산림계획의 수립, 평가, 실행과정의 의사결정 수단으로 활용할 수 있었다. 그러나 시스템의 기능에 대한 다양한 요구에 부응하고 효용성을 높이기 위해서는 최신 자료로의 갱신이나 새로운 기술의 도입 등 문제점에 대한 지속적인 보완이 필요할 것으로 생각된다.
현대사회는 도로, 상 하수도, 가스, 전화 등 여러 가지 사회기반시설물의 효율적 관리가 필수적이다. 그 중에서도 하수도시설은 지역 주민의 생활환경보호와 공공수역의 수질 보전을 위하여 가능한 최적의 상태로 관리되어야 한다. 기존의 일부 지자체 및 기업체에서는 이러한 하수도시설물을 효율적으로 관리할 수 있도록 하수관리시스템을 개발하여 사용하고 있다. 이러한 시스템의 제약점은 관망의 관리기능만을 제공할 뿐 관망에 부하되는 하수량에 대한 분석기능은 제공치 않으며, 일부 제공된 분석기능은 모든 관거를 획일적인 조건에서 분석하는 관계로 실제업무의 적용에는 현실적으로 타당치 않은 실정이다. 따라서 이번 연구에서는 이러한 하수시설물에 대한 관망분석을 도시계획도를 기본으로 용도지역별 특성에 따라 조건을 달리하여 분석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 각각의 하수관에 부하되는 하수량을 파악학 수 있음은 물론 우수량의 변화 및 인구밀도의 변화에 따라 부하되는 하수량의 변화에 대한 모의실험의 지원과 도시의 팽창 및 신도시의 건설에 따른 하수도 시설설계에 대한 의사결정을 지원할 수 있도록 하였다. 이러한 본 연구의 결과물은 통수능 부족관거의 검색을 통하여 민원발생시 적절한 의사결정지원이 가능하며, 관련 업무의 효율성증대 및 대민서비스 향상에 기석도가 크리라 판단된다.
The extreme 2017 spring drought affected a large portion of South Korea in the Southern Gyeonggi-do and Chungcheongnam-do districts. This drought event was one of the climatologically driest spring seasons over the 1961-2016 period of record. It was characterized by exceptionally low reservoir water levels, with the average water level being 36% lower over most of western South Korea. In this study, we consider drought response methods to alleviate the shortage of agricultural water in times of drought. It could be to store water from a stream into a reservoir. There is a cyclical method for reusing water supplied from a reservoir into streams through drainage. We intended to present a decision-making plan for water supply based on the calculation of the quantity of water supply and leakage. We compared the rainfall-runoff equation with the TANK model, which is a long-term run-off model. Estimations of reservoir inflow during non-irrigation seasons applied to the Madun, Daesa, and Pungjeon reservoirs. We applied the run-off flow to the last 30 years of rainfall data to estimate reservoir storage. We calculated the available water in the river during the non-irrigation season. The daily average inflow from 2003 to 2018 was calculated from October to April. Simulation results show that an average of 67,000 tons of water is obtained during the non-irrigation season. The report shows that about 53,000 tons of water are available except during the winter season from December to February. The Madun Reservoir began in early October with a 10 percent storage rate. In the starting ratio, a simulated rate of 4 K, 6 K, and 8 K tons is predicted to be 44%, 50%, and 60%. We can estimate the amount of water needed and the timing of water pump operations during the non-irrigation season that focuses on fresh water reservoirs and improve decision making for efficient water supplies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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