• 한국안전학회지
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• 제33권6호
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• pp.42-49
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• 2018

In this study, we have developed a prediction model for expansion and contraction behaviors of expansion joint in Gwangan Bridge using machine learning techniques and bridge monitoring data. In the development of the prediction model, two famous machine learning techniques, multiple regression analysis (MRA) and artificial neural network (ANN), were employed. Structural monitoring data obtained from bridge monitoring system of Gwangan Bridge were used to train and validate the developed models. From the results, it was found that the expansion and contraction behaviors predicted by the developed models are matched well with actual expansion and contraction behaviors of Gwangan Bridge. Therefore, it can be concluded that both MRA and ANN models can be used to predict the expansion and contraction behaviors of Gwangan Bridge without actual measurements of those behaviors.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.183-191
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• 2018

본 연구에서는 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델을 개발하였다. 추정 모델의 개발 과정에서 구조화 회귀 분석에 기반한 모델링 방법과 주성분 분석법에 기반한 모델링 방법이 적용되었으며, 각각의 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델을 이용하여 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 이로부터 차종별 교통량 데이터를 광안대교의 교통량 의존 변위 추정에 적용 가능한 것을 알 수 있었다. 또한, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은, 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.120-130
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• 2019

본 연구에서는 2006년도의 교량 유지관리 빅데이터를 이용하여 선행연구에서 개발된 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델에 대하여 10여년이 경과한 현재적 적용성을 각각의 업데이트 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델의 현재적 적용성은 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제19권11호
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• pp.15-22
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• 2018

본 연구는 광안대교 인근의 해저퇴적토에 포함된 중금속을 분석하여 퇴적토의 오염도를 평가하고자 하였다. 오염도 평가를 위해 Enrichment Factor(EF), Geoaccumulation index, Potential ecological risk factor(PERF), mean PEL quotient와 같은 평가방법을 사용하였다. 각 평가방법에 따라 대상 지역의 중금속 오염 정도를 확인하였고 이를 종합적으로 고려하여 어떤 지역에서 어떤 중금속이 문제가 되는지를 확인하였다. Cr, Cu, Ni, Pb, Zn의 경우 전 지역에서 비오염 혹은 영향없음으로 판별되었으나(EF<1) Cd의 경우에는 모든 지역에서 외부영향으로 인한 농도증가 양상을 보여주었다(1$I_{geo}$에 의한 평가에서는 Cd의 경우 G4에서 다소 오염으로 분류되었으나 다른 지역에서는 모두 비오염으로 평가되었다. 각 평가방법에 의한 결과를 요약하면 Cd의 경우 전 지역에서 높게 검출되었고 지역별로는 G4와 G5 지역에서 Cd를 비롯하여 Pb와 Zn의 농도가 다른 지역보다 다소 높은 것으로 확인되었다.

• 대한환경공학회지
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• 제35권11호
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• pp.809-814
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• 2013

본 연구는 광안대교 하부의 퇴적토 오염조사를 위해 퇴적토의 기본물성 및 중금속 함량을 측정하였다. 퇴적물 시료의 산화물을 분석한 결과, $SiO_2$와 CaO의 경우 강하구에서 멀어 질수록 $SiO_2$는 증가하고 CaO는 감소하는 경향을 보였다. 강열감량의 경우, 7.2~14.3%의 분포를 보여 비교적 높은 값을 나타내었고 TOC는 0.9~5.5%로 지역에 따라 편차가 큰 것을 알 수 있었다. 이는 USEPA 퇴적물환경기준(비오염, 중간오염, 심한오염)에 따라 심한오염으로 평가되었고, TOC의 경우, 강하구에서 가장 먼 시료채취 지점(GW7)은 영향없음으로 평가되었고 나머지 지역은 최소영향수준으로 평가되었다. 중금속의 경우에는 USEPA와 캐나다 기준으로 평가하였을 때 모두 비오염으로 평가되어 중금속에 대한 오염도는 없는 것으로 평가되었다. 다만, 강열감량의 값이 크기 때문에 USEPA 기준으로 평가할 때 중금속의 오염은 없지만 전체적으로는 심한 오염으로 평가되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.933-939
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• 2011

최근 집중호우에 따른 침수 및 산사태와 같은 자연재해로 인해 여러 곳에서 많은 피해가 발생하고 있다. 집중호우의 경우 도로 침수가 발생하면 교통 혼잡 및 고립으로 인한 피해는 심각할 수 있다. 이러한 재난이 확대되는 것을 예방하기 위하여 사전에 상습침수구역, 재해 위험지역 등의 현장 정보를 분석하여 예방을 위한 모니터링 시스템이 필요하며, 과거 자연재해 이력 데이터를 사용하여 자연재해 발생 당시의 교통량, 속도 등을 파악한다면 재해 규모, 강우량 등에 따른 교통 혼잡의 변화를 분석할 수 있다. 본 연구는 부산시 남구 대연동의 대남교차로를 시작으로 광안대교를 지나 올림픽 교차로까지 연구대상지역으로 설정하고 과거 이력 데이터를 사용하여 선택된 도로에서의 과거재해정보와 해당 날짜의 교통량 등의 정보를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권4호
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• pp.87-94
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• 2018

지능형 교통시스템은 국내 인프라 중, 도로에서 가장 중요한 역할을 하는 기술로 차량이 도로에서 가장 효율적으로 움직일 수 있도록 만들어주는 시스템을 말한다. 국내 지능형 교통시스템인 하이패스는 다른 나라와 달리 조금 늦게 시작하였지만 빠른 속도로 발전하며 최근 스마트톨링 기술이 도입되면서 톨링 시스템에서 '멈추고 다시 출발'하는 stop and go를 해결할 수 있는 기회를 마련하였다. 본 연구는 사례연구를 통해 국내 스마트톨링을 견인한 롯데정보통신의 추진방법과 결과를 다루고자 한다. 롯데정보통신은 다른 기업과 다르게 정보통신 기술 중, 결재 시스템을 오래전부터 투자한 기업으로 인프라에 투자한 경험은 적지만 부산시와 협력하여 광안대교에 스마트톨링 시스템에 참여함으로써 지능형 교통시스템의 발전에 앞장서게 되었다. 새로운 투자를 감행한 롯데정보통신은 단순히 기존 핵심역량을 뛰어넘게 되었을 뿐 아니라 한국톨링 시스템의 온실가스 저감 역량을 한 단계 격상시키는 역할을 하게 되었고, 기업의 재무성과도 향상된 것을 확인할 수 있었다.