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하천 홍수 예측을 위한 CNN 기반의 수위 예측 모델 구현
조민우,김수진,정회경,Cho, Minwoo,Kim, Sujin,Jung, Hoekyung 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.11
수해는 홍수나 해일을 유발하여 막대한 인명과 재산의 피해를 초래할 수 있다. 이에 대해 홍수 예측을 통한 빠른 대피 결정으로 피해를 줄일 수 있으며, 해당 분야에서는 시계열 데이터를 활용하여 홍수를 예측하려는 연구들도 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 CNN 기반의 시계열 예측 모델을 제안한다. 하천의 수위와 강수량을 사용하여 CNN 기반의 수위 예측 모델을 구현하였고, 시계열 예측에 많이 사용되는 LSTM, GRU 모델과 비교하여 성능을 확인하였다. 또한 입력 데이터의 크기에 따른 성능 차이를 확인하여 보완해야 할 점을 찾을 수 있었고, LSTM과 GRU보다 더 좋은 성능을 낼 수 있다는 것을 확인하였다. 이를 통해 홍수 예측을 위한 초기 연구로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다. Flood damage can cause floods or tsunamis, which can result in enormous loss of life and property. In this regard, damage can be reduced by making a quick evacuation decision through flood prediction, and many studies are underway in this field to predict floods using time series data. In this paper, we propose a CNN-based time series prediction model. A CNN-based water level prediction model was implemented using the river level and precipitation, and the performance was confirmed by comparing it with the LSTM and GRU models, which are often used for time series prediction. In addition, by checking the performance difference according to the size of the input data, it was possible to find the points to be supplemented, and it was confirmed that better performance than LSTM and GRU could be obtained. Through this, it is thought that it can be utilized as an initial study for flood prediction.
시공 및 유지관리 단계에서 활용 가능한 단센서 기반의 BIM 구축을 위한 기초연구
조민우,손효주,김창민,이주혁,김창완,Cho, Minwoo,Son, Hyojoo,Kim, Changmin,Lee, Joohyuk,Kim, Changwan 한국BIM학회 2012 KIBIM Magazine Vol.2 No.1
건설 프로젝트의 정보를 프로젝트 참여자들이 공유하고 활용하는 것은 건설 프로젝트의 성공적인 수행 을 위한 중요한 요소로 작용한다. 최근 프로젝트 참여자들의 효과적인 정보의 공유 및 활용을 위한 도구로써 BIM에 관심이 집중되고 있다. BIM은 건설 프로젝트의 초기 계획 설계에서 유지관리 단계까지 프로젝트 참여자들이 필요로 하는 정보를 제공함으로써 프로젝트의 전체 생애주기 동안 활용 가능하다. 그러나 잦은 설계변경, 기존 도면의 분실 등으로 인하여 수행 중이거나 완공된 건설 프로젝트의 정확한 정보를 포함한 BIM의 획득이 어려워 시공 및 운영 단계에서 BIM 활용이 이루어지지 못하는 실정이다. 따라서 해외에서는 BIM 활용의 한계를 극복하고 건설프로젝트 전반에서 BIM을 활용하기 위하여 수행 중이거나 완공된 건설 프로젝트의 현장정보를 포함하는 BIM 구축을 위한 연구가 활발하게 진행되나 국내에서는 관련 연구가 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구의 목적은 건설 프로젝트의 시공 및 유지관리 단계에서 활용이 가능한 첨단센서 기반의 BIM 구축에 대한 필요성 제시에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 국내 BIM 활용에 대한 문헌 연구를 통해 국내 BIM 활용의 문제점을 도출하였다. 문제점을 해결하기 위한 방법으로 첨단센서 기반의 BIM 구축을 제안하였으며, 관련 연구 고찰을 통해 향후 연구 방향을 제시하였다. In recent years, building information modeling (BIM) has been an important issue within the architect, engineering, and construction (AEC) industry. BIM provides a way to share and exchange semantically rich information about the buildings in order to achieve a successful level of collaboration, communication, and interaction between stakeholders throughout the life cycle of the project. However, despite the recognition of its potential, BIM has not yet been utilized in the construction, operation, and maintenance stages because of the need to reorganize the BIM by reflecting the as-built status of the buildings. In order to improve and increase the use of BIM at all phases of a project, several research efforts are exploring the creation of an as-built BIM that is based on advanced sensors. However, there is a lack of literature and investigation on this research area to date within the domestic AEC industry. The aim of this study is to suggest ways in which BIM can be utilized within the construction, operation, and maintenance stages based on advanced sensors so that it is an approach that might be usefully carried forward. This paper begins by presenting a review of the existing BIM research and achievement in order to determine the limitations of the use of BIM in the domestic AEC industry. Conclusively, this paper suggests a direction for the future applications of BIM and describes how it can benefit from additional research.
조민우(Minwoo Cho),이태준(Taejun Lee),송현옥(Hyeonock Song),정회경(Heokyung Jung) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2
홍수 피해는 세계 각지에서 발생하고 있으며, 홍수에 취약한 지역에 사는 사람이 2000년에 비해 25% 증가한 8,600만 명에 이른다. 이러한 홍수는 인명과 재산에 막대한 피해를 남기며, 피해를 줄이기 위해선 적절한 시기에 대피를 결정하는 것이 필수적이다. 홍수를 예상하고 대피하는 것에도 많은 비용이 발생하며, 홍수 예측에 오류가 발생하여 대피하지 않는 경우에는 더 큰 비용이 발생한다. 따라서 본 논문에선 시계열 데이터인 강수량과 수위를 활용하여 적절한 시기에 대피가 이루어질 수 있도록 하기 위한 CNN모델을 활용하여 홍수 위험도 판별 모델을 제안한다. 이를 통해 최적의 대피시기를 결정하여 불필요한 대피를 막고, 적절한 시기에 대피가 이루어질 수 있도록 하는 초기 연구로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다. Flood damage is occurring all over the world, and the number of people living in flood-prone areas reached 86 million, a 25% increase compared to 2000. These floods cause enormous damage to life and property, and it is essential to decide on an appropriate evacuation in order to reduce the damage. Evacuation in anticipation of a flood also incurs a IoT of cost, and if an evacuation is not performed due to an error in the flood prediction, a greater cost is incurred. Therefore, in this paper, we propose a flood risk determination model using the CNN model to enable evacuation at an appropriate time by using the time series data of precipitation and water level. Through this, it is thought that it can be utilized as an initial study to determine the time of flood evacuation to prevent unnecessary evacuation and to ensure that evacuation can be carried out at an appropriate time.