최근 한국에서 산악 지역의 개발이 증가함에 따라 기존 도로의 개보수가 진행되고 새로운 고속도로가 건설되면서, 산악 지역에서의 주행 속도가 높아지고 있다. 그러나 한국 북동부의 산악 지역은 지형에 따라 높은 습도, 잦은 안개, 그리고 경사면 일사(illuminated) 조건에 의해 블랙아이스(black ice)가 형성될 가능성이 더 높으며, 이는 심각한 교통 적체를 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실시간 기상 정보를 기반으로 도로 표면 온도를 추정하는 기존 도로 관리 시스템과 공간 정보를 연계하여 보다 효과적인 블랙아이스 예측 및 경보 시스템을 구축하는 방법을 제시한다. 공간 정보는 정밀한 3D 지형 정보를 바탕으로 음영(그늘) 구역의 변화를 시뮬레이션함으로써 각 시간대별 블랙아이스 형성 위험 수준을 예측할 수 있게 해주었다. 또한 이 정보는 도로의 경사 및 곡률 정보를 함께 제공하여 위험 구역을 추정하는 데 활용되었다. 제안된 시스템은 기상 데이터와 통합되어 도로 표면 온도를 예측하였다. 제안 시스템은 2017년부터 2018년까지의 기상 데이터가 누적된 두 개의 산악 지역에서 시험하였다. 그 결과, 제안 시스템은 시험 기간 동안 블랙아이스로 인한 교통사고의 71%를 예측하였다. 이러한 결과는 시스템이 합리적인 예측을 제공함으로써 블랙아이스 관련 교통사고 예방에 크게 기여할 수 있음을 보여준다.

최근 한국에서 산악 지역의 개발이 증가함에 따라 기존 도로의 개보수가 진행되고 새로운 고속도로가 건설되면서, 산악 지역에서의 주행 속도가 높아지고 있다. 그러나 한국 북동부의 산악 지역은 지형에 따라 높은 습도, 잦은 안개, 그리고 경사면 일사(illuminated) 조건에 의해 블랙아이스(black ice)가 형성될 가능성이 더 높으며, 이는 심각한 교통 적체를 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실시간 기상 정보를 기반으로 도로 표면 온도를 추정하는 기존 도로 관리 시스템과 공간 정보를 연계하여 보다 효과적인 블랙아이스 예측 및 경보 시스템을 구축하는 방법을 제시한다. 공간 정보는 정밀한 3D 지형 정보를 바탕으로 음영(그늘) 구역의 변화를 시뮬레이션함으로써 각 시간대별 블랙아이스 형성 위험 수준을 예측할 수 있게 해주었다. 또한 이 정보는 도로의 경사 및 곡률 정보를 함께 제공하여 위험 구역을 추정하는 데 활용되었다. 제안된 시스템은 기상 데이터와 통합되어 도로 표면 온도를 예측하였다. 제안 시스템은 2017년부터 2018년까지의 기상 데이터가 누적된 두 개의 산악 지역에서 시험하였다. 그 결과, 제안 시스템은 시험 기간 동안 블랙아이스로 인한 교통사고의 71%를 예측하였다. 이러한 결과는 시스템이 합리적인 예측을 제공함으로써 블랙아이스 관련 교통사고 예방에 크게 기여할 수 있음을 보여준다.

제4차 산업혁명 이후 기존의 인력 중심 제조는 사회 전반에서 기술 및 데이터 중심 생산으로 전환되고 있다. 건설 부문 또한 정보통신기술(ICT)을 활용한 현장 관리(site management)를 적용하여 생산성을 향상시키고 안전을 확보한다는 명확한 목적을 바탕으로, 스마트 건설(smart construction)이라는 새로운 패러다임에 직면해 있다. 본 연구의 목적은 무인 항공 시스템(UAS)을 사용해 획득한 영상을 기반으로 토공(earthwork) 공정의 디지털화 프레임워크를 개발하는 것이다. 전체 프레임워크는 정밀한 UAS 데이터 획득, 절토·성토(cut-and-fill) 물량 추정, 횡단면 도면 작성, 그리고 지오펜싱(geo-fencing) 생성으로 구성된다. 이를 위해 토공 작업이 수행되는 활성 도로 건설 현장에서 동질적인 시계열 드론 이미지 데이터를 수집하였다. 개발된 시스템은 정밀한 3D 지형 모델을 생성하고 절토·성토 물량의 변화를 추정할 수 있었다. 또한 제안된 프레임워크는 건설 단계 전반에 걸쳐 관심 영역 각각에 대한 횡단면 관측치를 생성하였으며, 최종적으로 중장비의 안전한 운영을 지원하기 위한 지오펜싱을 구축하였다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 토공 진행 현황의 디지털화 과정을 자동화함으로써 스마트 건설 분야에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

건설 현장, 조감도

건설 산업은 증강현실(AR), 가상현실(VR), 로보틱스, 드론 또는 빌딩 정보 모델링(BIM)과 같은 다양한 통신 및 정보 기술(ICT)을 도입함으로써 디지털화와 자율성의 수준을 향상시키고자 노력해 왔다. 그러나 해당 분야에서의 안전과 생산성 향상은 여전히 어려움으로 남아 있다. 이들의 디지털 전환을 가속하지 못하는 주요 원인 중 하나는 디지털 트윈 개념에 대한 심층적 이해, 그 활용, 그리고 건설 산업에서 디지털 트윈이 제공할 수 있는 잠재적 이점을 간과하는 데 있다. 따라서 본 논문은 텍스트 마이닝 방법을 보조한 정량적 체계적 문헌고찰을 통해 건설 산업에 대한 디지털 트윈의 영향과 잠재력을 조사하였다. 본 연구는 디지털 트윈의 잠재적 유용성, 선도 및 핵심 기술, 그리고 응용을 제시함으로써 프로젝트 계획, 수행 및 관리 프로세스를 최적화하는 데 있어의 이점과 잠재력을 드러냈다. 포괄적인 문헌고찰을 통해 본 연구는 디지털 트윈이 건설 분야에 제공하는 독특한 특성, 장점, 그리고 막대한 잠재력을 명확히 하였다. 본 연구 결과는 디지털 트윈의 변혁적 영향력을 부각시키며, 산업 전반에서의 보다 광범위한 도입과 획기적 응용을 위한 핵심 통찰을 제공한다. 아울러 본 논문은 이 기술 도입에 따른 과제를 다룸으로써, 해당 분야에서의 연구 발전과 건설 산업에서의 디지털 트윈의 광범위한 구현을 촉진하는 데 유용한 시사점을 제공하였다.

도로 포장(road pavement)의 품질은 온도, 습도, 날씨와 같은 환경 변수의 영향을 크게 받으며, 재료 품질 및 시간과 같은 시공 관련 변수 또한 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 도로 포장 현장에서 포장 품질(pavement quality) 빅데이터를 위한 IoT 위치기반 스마트 플랫폼의 활용을 목적으로, 빅데이터/클라우드 기반의 고도화된 데이터 수집 및 분석 시스템을 제안하였다. 빅데이터 플랫폼을 위해서는 IoT 기반 시스템을 위한 일반적인 영숫자(alphanumeric) 데이터 기반 인프라로서 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 설계하였고, 분산/병렬 처리(distributed/parallel processing)를 기반으로 하여 신속하고 대규모의 데이터 수집 및 분석을 가능하게 하였다. 구조는 실시간의 고속 수집 및 분석을 가능하게 하기 위해 NoSQL 기반 데이터베이스에 기초하여 구축되었으며, 빅데이터 플랫폼은 데이터 수집 및 시각화 인프라로 개발되었다. 빅데이터 시스템을 데이터 분석 방법을 사용하여 연구한 결과, 제안된 시스템은 데이터 수집 성능과 분석 속도에서 향상을 보였고, 분석 결과를 실시간으로 도출할 수 있음을 시사하였다. 구체적으로, NoSQL 기반 시스템의 데이터 수집 처리(생성, create) 속도(0.405 ms)는 비교 대상의 기존 시스템(21.146 ms)보다 유의하게 높았다. 또한 실제 도로 포장으로부터 생성된 품질 빅데이터를 기반으로 실시간 처리 능력을 검증하였으며, 제안된 시스템이 도로 포장 품질 빅데이터의 실시간 모니터링(데이터 수집 처리)에 적합함이 입증되었다.

스마트카드 거래에는 이용자 정보와 이동(여행) 패턴이 포함된다. 따라서 본 연구에서는 노인 수동(강제) 탑승자(captive riders)가 적절한 사회서비스를 필요로 하는 노인 대상 핫스팟을 파악하기 위해 노인의 스마트카드 거래를 분석하였다. 새로운 교통 정책을 수립할 때 스마트카드 빅데이터의 공간적 자기상관에 대해서는 거의 연구가 이루어지지 않았다. 이에 따라 본 연구에서는 서울의 스마트카드 데이터를 6주에 걸쳐 활용하여 공간적 자기상관 분석을 수행하였다. 수집된 데이터에서 노인 이동의 76.3%가 무임 승차를 제공하는 지하철에 집중되어 있음을 확인하였다. 이와 같은 이유로 본 연구에서는 노인 수동 버스 탑승자(captive bus riders)를 함께 살펴보았다. 노인 스마트카드 거래에 대해 Moran's I는 0.277이었으며, 유의수준 0.01에서 양(+)의 공간적 자기상관이 존재하였다. 공간적으로 자기상관된 영역을 규명하기 위해 국소적 공간연관성 지표(Local indicators of spatial association, LISA) 분석을 사용하였다. 서울의 50개 행정구역(동)을 핫스팟으로 간주하였으며, 공간적 군집이 확인되었다. 61개 동은 콜드스팟으로 간주되었다. 핫스팟과 콜드스팟의 분포는 노인 인구와의 관련성보다는 지하철 공급 수준과 밀접하게 연관되어 있는 것으로 보인다. 지하철 운행이 이루어지지 않는 28개 핫스팟의 노인 버스 이용자에게는 적절한 사회서비스가 특히 시급한 것으로 나타났다. 첫째, 28개 핫스팟에 무장애(장애물 없는) 버스 정류장을 설치해야 한다. 둘째, 28개 핫스팟을 통과하는 버스 노선은 저상버스를 공급할 때 높은 우선순위를 가져야 한다. 셋째, 노인의 상위 9개 출발지 및 도착지를 분석하여 28개 핫스팟 간(및 그로부터) 저상버스 셔틀 서비스를 제안한다. 노인을 위한 고도화된 대중교통 정책을 제안하기 위해 스마트카드의 공간적 자기상관 분석을 활용할 수 있다.