• 국제학술발표논문집
• /
• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.1247-1248
• /
• 2022

Due to rapid urbanization and population growth, it has become crucial to analyze the various volumes and characteristics of pedestrian pathways to understand the capacity and level of service (LOS) for pathways to promote a better walking environment. Different indicators have been developed to measure pedestrian volume. The pedestrian level of service (PLOS), tailored to analyze pedestrian pathways based on the concept of the LOS in transportation in the Highway Capacity Manual, has been widely used. PLOS is a measurement concept used to assess the quality of pedestrian facilities, from grade A (best condition) to grade F (worst condition), based on the flow rate, average speed, occupied space, and other parameters. Since the original PLOS approach has been criticized for producing idealistic results, several modified versions of PLOS have also been developed. One of these modified versions is perceived PLOS, which measures the LOS for pathways by considering pedestrians' awareness levels. However, this method relies on survey-based measurements, making it difficult to continuously deploy the technique to all the pathways. To measure PLOS more quantitatively and continuously, researchers have adopted computer vision technologies to automatically assess pedestrian flows and PLOS from CCTV videos. However, there are drawbacks even with this method because CCTVs cannot be installed everywhere, e.g., in alleyways. Recently, a technique to monitor bio-signals, such as electrodermal activity (EDA), through wearable sensors that can measure physiological responses to external stimuli (e.g., when another pedestrian passes), has gained popularity. It has the potential to continuously measure perceived PLOS. In their previous experiment, the authors of this study found that there were many significant EDA responses in crowded places when other pedestrians acting as external stimuli passed by. Therefore, we hypothesized that the EDA responses would be significantly higher in places where relatively more dynamic objects pass, i.e., in crowded areas with low PLOS levels (e.g., level F). To this end, the authors conducted an experiment to confirm the validity of EDA in inferring the perceived PLOS. The EDA of the subjects was measured and analyzed while watching both the real-world and virtually created videos with different pedestrian volumes in a laboratory environment. The results showed the possibility of inferring the amount of pedestrian volume on the pathways by measuring the physiological reactions of pedestrians. Through further validation, the research outcome is expected to be used for EDA-based continuous measurement of perceived PLOS at the alley level, which will facilitate modifying the existing walking environments, e.g., constructing pathways with appropriate effective width based on pedestrian volume. Future research will examine the validity of the integrated use of EDA and acceleration signals to increase the accuracy of inferring the perceived PLOS by capturing both physiological and behavioral reactions when walking in a crowded area.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.1321-1321
• /
• 2024

Concrete arch dams, unlike conventional concrete gravity dams, have thin arch-shaped cross sections and must be designed considering a three-dimensional shape. In particular, double-curvature arch dams, which have arch-shaped vertical and horizontal sections, require careful consideration during design due to their unique shape. Although stress analysis is complex, and various factors need to be considered during the design, these dams offer economic advantages as they require less material. Consequently, numerous double-curvature arch dams have been constructed worldwide, and ongoing research focuses on optimizing their shapes. In this study, an efficient optimization algorithm was developed for the shape optimization of concrete arch dams with double-curvature using genetic algorithms and improved population initializing technique. The developed technique utilized domain knowledge in the field of arch dams to generate an excellent initial population. To assess the relevance of domain knowledge, an investigation was conducted on the accumulated knowledge and empirical formulas from literature. Two pieces of domain knowledge can be gleaned from the iterative structural design experiences associated with arch dams. First, it concerns the thickness of the central cantilever of an arch dam. For minimum tensile stress, it is best to make the thickness as thin as possible at the dam crest and gradually become thicker as it goes down. The second aspect concerns the sliding stability of the arch dam, which depends on the central angle of the horizontal section. This angel is important for stability because the plane arch serves to transfer the hydraulic load from the reservoir to both abutments. Also, preliminary design formulas for arch dams from a manual written by the United States Bureau of Reclamation (USBR) were used. On the other hand, since domain knowledge is based on engineering experiences and data from existing dams, its usability should be verified by comparing it with the results of design optimization performed by classic genetic algorithms. To validate the performance of the optimization algorithm with the improved population initialization technique, a test site with an existing dam was selected, and algorithmic application tests were conducted. Stress analysis is performed for each design iteration, evaluating constraints and calculating fitness as the objective function. The results confirmed that the algorithm developed in this study exhibits superior performance in terms of average fitness and convergence rate compared to classic genetic algorithms.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.1295-1295
• /
• 2024

As extreme weather events such as heavy snowfall and typhoon become more frequent, climate change significantly impacts across various worldwide industries. With demands for dealing with this phenomenon, continuous achievements in safety diagnosis have been announced for large structures. Conversely, in agricultural infrastructures having lower risk to human life, there is lack of established safety diagnosis methods. However, considering expansion of high-value smart farm, the importance of plastic greenhouse cannot be overlooked. Therefore, this study aimed to develop on-site diagnosis technique for structural safety of steel structure greenhouse. To build an analysis model, we generated point cloud data of on-site greenhouse using a camera with LiDAR sensor. Subsequently, we extracted points corresponding to pipes using a pre-trained semantic segmentation model, achieving a pipe segmentation accuracy of 78.1%. These points were then converted into 3D frame model, with a location coordinate error of 5.4 cm for nine reference points, as measured by an on-site survey. In FEM structural analysis, nonlinearity of pipe connection was reflected. The loads were determined based on expected wind speed and snow depth in Korea. The structural safety of on-site model was diagnosed more vulnerable with 10.3% higher maximum axial stress, compared with standard model. Through this research, we expect the quantitative safety diagnosis of predicting greenhouse collapse risk. In addition, this technique will enable localized reinforcement strategies within the structure.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.167-179
• /
• 2016

최근 범지구적으로 증가하는 이상기후에 의해 SOC 시설물 안전이 지속적으로 위협받고 있다. 재난대응을 위해서는 피난 대피 경로 제시 등과 같은 신속한 의사결정이 필요하며 이는 재난 재해 정보 및 SOC 시설물 정보가 융 복합된 시공간적 정보가 활용되어야 한다. 이러한 정보는 정부 및 유관기관에서 분산적으로 수집되고 있어, 통합적 관리가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 신속한 재난대응을 위해서는 분산 수집 관리되고 있는 재난 재해 정보의 통합관리와 SOC 시설물에 대한 안전도와 피해도 등의 정보 생성이 필요하다. 또한 재난 재해 정보 특성상 시공간적 융합이 필요하기 때문에, 관련 정보를 통합한 재해대응 의사결정 지원을 위한 인벤토리 구축이 필요하다. 본 연구에서는 신속한 재난대응의사결정 지원을 위한 시설물 중요도 위험도 피해액 인벤토리 구축 방안을 제시한다. 본 연구를 통해 분산 관리 되고 있는 재난 재해 및 SOC 시설물 관련 데이터를 수집하여 표준화 하고, 시설물의 중요도 위험도 피해액 산정에 필요한 통합 정보를 제공 할 수 있다. 향후 제안된 시스템을 통해 선제적 재난 대응을 위한 의사결정 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제46권11호
• /
• pp.1079-1088
• /
• 2013

지하수 양수정의 위치는 대수층내 지하수 유동과 하천-대수층의 상호작용에 영향을 미치므로 효과적인 지하수 개발 이용 및 하천수 관리를 위해서는 개별적인 지하수 관정의 양수 위치에 따른 하천수량 변화를 정량적으로 분석하는 과정이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 경기도 이천에 위치한 신둔천 유역에 대해서 단일 관정으로부터의 지하수 양수가 인근 하천구간에 미치는 영향을 지표수-지하수 통합모형 SWAT-MODFLOW를 이용하여 모의, 분석하였다. 유역내에 존재하는 지하수 관정들 중 임의로 50개를 선별하고 각각의 단일 관정의 양수로 인한 인접 및 하류부 하도 구간의 하천수 감소에 미치는 영향을 평가하였고, 특히 양수로 인한 하천 영향 판별 지표로 많이 사용되고 있는 하천고갈인자 및 하천바닥인자의 적용성을 검토하였다. 각각의 단일 관정의 지하수 양수 전 후의 하천유량을 비교한 결과 양수량 대비 하천수 감소량은 작게는 20% 미만에서 크게는 90%가 넘는 등 지역 및 하천-관정 이격거리에 따라 큰 차이를 나타내었다. 하천고갈인자와 하천바닥인자 모두 하천수감소량과는 상관성이 높지 않아 양수로 인한 하천에 미치는 영향을 판정하는 절대적인 기준이 될 수는 없는 것으로 분석되었다. 하지만, 하천-관정 이격거리가 약 500 m 이내인 경우에는 하천바닥인자는 하천 영향정도를 평가하는 지표로 사용이 가능할 것으로 분석되었다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제19권3호
• /
• pp.498-509
• /
• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제30권4호
• /
• pp.705-717
• /
• 2020

세계의 도시들은 빅데이터, 사물인터넷 등 정보통신기술을 이용해 도시의 많은 문제들을 해결하므로 지속가능한 행복도시를 만들고자 스마트시티 개발을 서두르고 있다. 하지만 국내 스마트시티와 스마트도시인증제도에서는 플랫폼 위주의 하드웨어 인프라에 초점을 두고 정보보안 측면을 우선적으로 고려하여 구축·인증하고 있다. 스마트시티 운영을 위한 개인정보보호 측면의 정책연구를 통하여 개인정보가 포함된 빅데이터의 유출 위험에 대한 대응 체계가 필요한 상황인 것이다. 본 논문에서는 스마트시티 속 개인정보의 종류와 스마트시티 구축 및 운영에 따른 문제점 및 현행 스마트도시법과 개인정보보호 관리체계의 한계점을 분석한다. 해결방안으로 스마트시티 분야 개인정보보호 관리체계 모델을 제시하고, 이를 통한 개인정보보호 강화방안에 대하여 제안해 보고자 한다. 본 논문의 관리체계 모델을 국가 스마트시티 시범도시와 실증도시, CCTV 통합 관제센터에 적용·운영하므로 시민들의 개인정보를 안전하게 관리할 수 있을 것으로 기대한다.

• 기술혁신학회지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.22-46
• /
• 2007

본 논문은 SW인력수급의 질적, 양적 불일치를 해소하고 산학협력을 기반으로 하는 인력양성을 위해 공급망관리(Supply Chain Management) 모델에 대한 개념을 SW인력정책에 적용하였다. 대학을 공급자로 기업을 수요자로 인식하고, 대학과 기업간의 산학협업을 통해 수요지향적 SW인력 양성 시스템을 구축하는 최적의 공급망 관리로 새롭게 접근하였다. 산업체 수요를 반영하기 위해 SW분야 산학연관 전문가로 구성된 인력양성정책협의회를 통해 인력수요계획을 수립하고, 이를 대학 내 수요 지향적 교과목개발 및 교과과정개편에 반영하여 전공역량이 강화되는 공학인증으로 유도하였다. 또한 산학협력 프로젝트 수행을 통해 취업으로 이루어져 산업체가 필요한 인력을 배출하는 수급매칭 프로세스인 인력양성 SCM모델의 가치사슬(Value Chain)을 제시하였다.

• Spatial Information Research
• /
• 제18권1호
• /
• pp.19-26
• /
• 2010

지하시설물은 도시민의 편의 및 안전과 직결되어 있으므로 효율적인 관리가 필요하다. 그러나 관리주체가 상이함으로 인해 정보의 공동 활용도가 낮으며 업무 생산성이 높지 않은 것이 현실이다. 이에 정부에서는 도로기반 지하시설물에 대한 전산화 사업 등의 노력을 통해 이를 해결하고자 하고 있다. 특히 센서 및 무선통신 등의 유비쿼터스 기술을 활용한 지하시설물의 통합관리는 지하시설물 관리의 지향점으로 제시하고 있다. 센서 및 무선통신 등을 활용한 지하시설물 통합관리는 유비쿼터스 도시의 핵심인 도시통합운영센터의 주요 역할이 될 것이다 그러나 유비쿼터스 도시를 표방하며 건설이 진행 중인 도시에서 조차도 아직까지 도시통합운영센터의 역할에 대한 정의와 그 범위에 대한 합의가 이루어지지 않고 있다. 지하시설물에 대한 관리는 기존 지자체 및 유관기관에 해당 역할이 부여되어 있기 때문에 도시통합센터에서의 관재에 대한 근거가 미약하다. 더불어 유비쿼터스도시 서비스의 실현을 위해서는 관련된 기술에 대한 효율적인 개발이 필요하다. 유비쿼터스도시 서비스는 그 종류가 많고 융 복합적이기 때문에 관련 기술의 개발시 우선순위를 고려하거나 공동으로 개발해야 효율적이다. 이에 본 연구에서는 기존에 시설물별로 이루어졌던 지능형 모니터링 항목에 대한 수요조사를 바탕으로 지하시설물 통합관리를 위한 모니터링 항목의 분류안을 제시함으로써 도시통합운영센터의 역할에 대한 조명과 효율적 기술 개발을 위한 근거를 제공하고자 한다.

• 토지주택연구
• /
• 제13권1호
• /
• pp.99-112
• /
• 2022

최근 무분별한 택지개발과 아파트 건설 등으로 도시공원의 확보와 접근성이 크게 강조되고 있다. 이에 따라 대전광역시도 낙후공원을 정비하고 새로운 공원을 조성하는 도시공원 관리사업을 추진하고 있다. 대전광역시는 행정구역별 공원 관리를 위해 공원데이터를 생성·관리하고 있는데 행정구별로 다른 데이터 양식을 가지고 있다. 본 연구는 행정구역별로 생성된 공원 데이터를 하나의 양식으로 통합하고, 공원의 면적 정보를 반영하는 지리 정보 데이터를 생성해 대전 전체에 존재하는 공원들의 현황을 분석했다. 공원의 현황을 분석했을 때 행정구역별 공원의 불균형이 심하다는 사실을 확인할 수 있었고, 불균형을 해소하기 위한 새로운 정책 방안이 필요하다는 결과를 도출할 수 있었다. 또한 현황 진단 결과를 정규화한 후 순위로 도출하여 세부적인 분석을 진행하여 실제 공원들과 분석 결과를 비교 후 데이터가 공원에 대한 정보를 잘 담고 있는지 살펴봤다. 본 연구에서 도출된 평가 결과를 바탕으로 도시공원에 대한 개선방안을 강구할 수 있고, 선행연구를 기반으로 공원 평가 지표를 구성하여 공원을 객관화할 수 있는 기초 자료를 형성하여 행정구역별 통합된 데이터 양식과 꾸준한 관리를 위해 데이터베이스의 필요성에 대해 제안하고자 한다.