Deep learning techniques have been studied and developed throughout the medical, agricultural, aviation, and automotive industries. It can be applied to construction fields such as concrete cracks and welding defects. One of the best performing techniques of deep running is CNN technique. CNN means convolutional neural network. In this study, we analyzed crack recognition of sewer with low recognition. Deep learning is generally more accurate with deeper layers, but analysis cost is high. In addition, many variations can occur depending on training options. Therefore, this study performed many parametric studies according to the variations of training options. When analyzed with appropriate training options, the accuracy was over 90% and stable results were obtained

The objective of this study is to investigate and evaluate that a roadside tree root intrudes sewer network systems. Two approaches were performed to assess the characteristics of tree root intrusion. First, the characteristics of tree roots that had invaded sewers were directly observed by means of closed-circuit television inspection robot. Second, the intrusion proportions of tree root into rain gutters in the sampling area were investigated. As tree species of low intrusion proportions, the results indicated that Ginkgo biloba Linn. and Acer buergerianum Miq. were 1.7% and 4.3%. On the other hand, tree species of high intrusion proportions were Metasequoia glyptostroboides Hu et Cheng, Ulmus davidiana var. japonica Nakai and Zelkova serrata Makino as 22.2%, 20.4%, and 17.6% respectively. In particular, sewers and gutters around Zelkova species should be the focus of maintenance work because of the high proportion of these trees on roadsides.

도시유역에서 발생한 유출은 지표면뿐만 아니라 하수관망을 통해 배수되며, 도시침수 모의 수행시 하수관망을 수문학적 배수 시스템의 한 구성요로서 고려하는 것은 매우 중요하다. 그러나 도시 침수 모의를 수행하는 대부분의 연구자들이 적절한 기준에 준하지 않고 직관적으로 하수관망을 단순화시켜 모의를 수행하는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 1D-2D 결합 도시침수 해석 모형을 이용하여 수지상 구조에 구분법에 기반하여 단순화 된 하수관망의 도시침수 해석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 하수관망 해석을 위한 1차원 모델은 Lee et al. (2017)에 의해 소개된 모형으로서 지표면과 하수관망 사이의 유입과 역류를 동시에 모의할 수 있고, 2차원 지표면 모델은 불규칙 삼각망을 이용하여 지표수 흐름을 모의하며 1차원 하수관망 해석모형과 연계되어 도시침수를 모의할 수 있다. 하수관망은 수지상 구조 구분법에 기반하여 2차, 3차 그리고 단순화 하지 않은 경우로 구분할 수 있으며, 구분된 각 하수관망은 서울시 사당역 인근에 많은 침수 피해를 발생시킨 2011년 7월 27일 강우 사상에 적용하여 제안된 방법의 적용성을 평가하였다. 모든 케이스에 대하여 침수면적, 지표면에서 하수관망으로의 유입 유량, 하수관망에서 지표면으로의 역류 유량 등을 비교하였으며, 마지막으로 하수관망 단순화를 위한 적절한 기준 제시에 대한 논의를 수행하였다.

최근 들어 온난화 현상 및 기후변화 등으로 전세계적으로 가뭄, 홍수, 한파 등 기상이변 현상이 빈번히 발생하고 있으며, 이러한 기상이변 현상은 과거의 기상현상과는 달리 국지성호우 발생과 강우량의 증가 등으로도 나타나고 있다. 계획 홍수량을 초과하는 극치강우가 빈번하게 발생하면서 기존 홍수 방어, 치수 안전 시설물 등 기존 방재 시설물들의 치수 안전도를 저하시키고 있다. 또한 급격한 개발로 인한 도시화, 산업화 등으로 토지이용이 꾸준히 확대 되었고, 이로 인해 도심지역의 도로구역, 주거구역, 상업구역, 공업구역등의 인위적인 포장으로 인해 녹지는 감소하고 불투수지역이 증가하게 되었다. 도시유역에서의 피해는 개발정도와 인구집중 등에 따라 자연유역이나 소도시유역과는 달리 엄청난 경제적 피해와 피해규모가 상대적으로 크게 나타나고 있는 실정이다. 따라서 침수 취약지구로 선정되어진 도림천 유역에 대해 재현빈도 및 토지이용 변화에 대한 수문분석 및 우수관거 통수능력 분석을 위해 XP-SWMM(Stormwater & Wastewater Management Model)모형을 이용하여 우수관거의 규모, 형상 변화에 따른 저류용량을 검토하였다.