KR101512453B1

KR101512453B1 - Apparatus and method for calculating design wind speed using density analysis

Info

Publication number: KR101512453B1
Application number: KR1020130068238A
Authority: KR
Inventors: 최세휴
Original assignee: 경북대학교 산학협력단
Priority date: 2013-06-14
Filing date: 2013-06-14
Publication date: 2015-04-16
Also published as: KR20140145740A

Abstract

본 발명은 밀집도 분석을 이용한 설계풍속 산정 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 설계풍속 산정 장치는, 대상 영역을 다수의 구역으로 분할하고, 각 구역 내 건물에 관한 정보를 획득하는 정보 획득부; 각 구역 내 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 건물 밀집도 결정부; 상기 건물 밀집도와 상기 각 구역 내 건물의 개수에 따라 각 구역의 노풍도를 산정하는 노풍도 산정부; 및 상기 각 구역의 노풍도를 기반으로 상기 대상 영역의 일부 또는 전부에 해당하는 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 설계풍속 산정부;를 포함할 수 있다.The present invention relates to an apparatus and method for designing wind velocity using density analysis. An apparatus for calculating design wind speed according to an embodiment of the present invention includes an information obtaining unit that divides an object area into a plurality of zones and acquires information about buildings in each zone; A building density determining unit for determining a building density of the target area based on the number of buildings in each zone; An outdoor fan for calculating an outdoor level of each zone according to the density of buildings and the number of buildings in each zone; And a design wind speed calculation unit for calculating a design wind speed of a target area corresponding to a part or all of the target area based on the degree of wind of each zone.

Description

[0001] APPARATUS AND METHOD FOR CALCULATING DESIGN WIND SPEED USING DENSITY ANALYSIS [0002]

본 발명은 밀집도 분석을 이용한 설계풍속 산정 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for designing wind velocity using density analysis.

건축물 설계에 있어서 바람의 영향은 반드시 고려해야 할 항목 중 하나이다. 풍속 또는 풍향과 같은 바람의 특성은 주변 지역의 영향을 받을 수 있으며, 주변 지역에 의해 풍속이 빨라지는 경우 건물의 안전을 위협할 수 있다. 바람이 건물에 가하는 하중을 고려하기 위해, 건축물의 설계 시 풍하중을 계산하며, 풍하중을 계산하기 위해서는 설계풍속을 산정할 필요가 있다.The influence of wind in the design of buildings is one of the items to be considered. Wind characteristics such as wind speed or wind direction can be affected by the surrounding area, and if the wind velocity is accelerated by the surrounding area, the safety of the building can be threatened. In order to take into account the load the wind makes on the building, it is necessary to calculate the wind load in designing the building and the design wind speed in order to calculate the wind load.

설계풍속을 산정하는 과정에서, 지표면의 거칠기를 나타내는 노풍도에 따라 설계풍속의 계산에 사용되는 파라미터값들이 결정된다. 종래에는 이러한 노풍도가 설계자의 주관적인 판단에 의해 결정되었으며, 그로 인해 상기 파라미터값들이 객관적이고 합리적으로 산정되지 못하는 문제가 있었다.In the process of estimating the design wind speed, the parameter values used in the calculation of the design wind speed are determined according to the wind speed representing the roughness of the ground surface. Conventionally, such a degree of wind has been determined by the subjective judgment of the designer, and the parameter values are not objectively and reasonably estimated.

본 발명의 실시예는, 설계풍속 계산에 사용되는 파라미터값을 보다 객관적이고 합리적으로 산정하여 보다 적절한 설계풍속을 구할 수 있는 설계풍속 산정 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.It is an object of the present invention to provide a design wind speed calculation apparatus and method that can more appropriately and reasonably calculate a parameter value used for design wind speed calculation to obtain a more appropriate design wind speed.

본 발명의 일 실시예에 따른 설계풍속 산정 장치는, 대상 영역을 다수의 구역으로 분할하고, 각 구역 내 건물에 관한 정보를 획득하는 정보 획득부; 각 구역 내 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 건물 밀집도 결정부; 상기 건물 밀집도와 상기 각 구역 내 건물의 개수에 따라 각 구역의 노풍도를 산정하는 노풍도 산정부; 및 상기 각 구역의 노풍도를 기반으로 상기 대상 영역의 일부 또는 전부에 해당하는 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 설계풍속 산정부;를 포함할 수 있다.An apparatus for calculating design wind speed according to an embodiment of the present invention includes an information obtaining unit that divides an object area into a plurality of zones and acquires information about buildings in each zone; A building density determining unit for determining a building density of the target area based on the number of buildings in each zone; An outdoor fan for calculating an outdoor level of each zone according to the density of buildings and the number of buildings in each zone; And a design wind speed calculation unit for calculating a design wind speed of a target area corresponding to a part or all of the target area based on the degree of wind of each zone.

상기 정보 획득부는, 각 구역이 동일한 면적을 갖도록 상기 대상 영역을 분할할 수 있다.The information obtaining unit may divide the target area so that each area has the same area.

상기 정보 획득부는, 각 구역에 포함된 건물의 개수에 관한 정보를 획득할 수 있다.The information obtaining unit may obtain information on the number of buildings included in each zone.

상기 정보 획득부는, 각 구역에 포함된 건물의 높이에 관한 정보를 획득할 수 있다.The information obtaining unit may obtain information on a height of a building included in each zone.

상기 정보 획득부는: 각 구역에 포함된 건물의 층수에 관한 정보를 획득하고, 상기 건물의 층수에 기 설정된 높이를 곱하여 상기 건물의 높이에 관한 정보를 획득할 수 있다.The information obtaining unit may obtain information on the number of the buildings included in each zone and obtain information on the height of the building by multiplying the number of the buildings by the predetermined height.

상기 건물 밀집도 결정부는: 상기 대상 영역 내 건물의 군집 또는 산재 여부를 판정하기 위한 VMR(Variance to Mean Ratio)을 이용하거나, 상기 VMR에 대한 통계적 유의성을 검정하기 위한 카이제곱값을 이용하여 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.The building density determining unit may determine a building density of a building in the target area by using a variance to mean ratio (VMR) to determine whether the building is clustered or scattered, or by using a chi-square value to test statistical significance for the VMR, Can be determined.

상기 건물 밀집도 결정부는: 구역당 건물 개수에 따라 상기 다수의 구역을 구분하고, 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하고, 상기 평균값을 이용하여 구역당 건물 개수에 대한 분산값을 계산하고, 상기 분산값을 상기 평균값으로 나누어 상기 VMR을 산출하고, 상기 VMR을 기 설정된 값과 비교할 수 있다.The building density determination unit may be configured to: divide the plurality of zones according to the number of buildings per zone, calculate an average value of the number of buildings per zone, calculate a variance value for the number of buildings per zone using the average value, By the average value to calculate the VMR, and compare the VMR with a predetermined value.

상기 건물 밀집도 결정부는: 상기 대상 영역 내 각 구역의 건물 개수를 합산하고, 합산한 값을 상기 대상 영역 내 구역의 개수로 나누어 상기 평균값을 계산할 수 있다.The building density determining unit may calculate the average value by summing the number of buildings in each zone in the target zone and dividing the sum by the number of zones in the zone.

상기 건물 밀집도 결정부는: 상기 구역당 건물 개수로부터 상기 평균값을 감산하여 제곱하고, 제곱한 값에 해당 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 개수를 곱하고 상기 대상 영역 내 구역의 개수로 나누고, 나누어 얻은 값을 합산하여 상기 분산값을 계산할 수 있다.Wherein the building density determining unit multiplies the square value by the average value by subtracting the average value from the building number per zone and multiplies the square value by the number of zones having the number of buildings per corresponding zone and dividing the square by the number of zones in the target zone, And the dispersion value can be calculated.

상기 건물 밀집도 결정부는: 상기 VMR이 기 설정된 값보다 크면 상기 대상 영역의 건물 분포를 군집으로 결정하고, 상기 VMR이 기 설정된 값보다 작거나 같으면 상기 대상 영역의 건물 분포를 산재로 결정할 수 있다.The building density determining unit may determine a building distribution of the target area as a cluster if the VMR is greater than a predetermined value and determine a building distribution of the target area as a blind spot if the VMR is less than or equal to a preset value.

상기 건물 밀집도 결정부는: 상기 대상 영역 내 구역의 전체 개수에서 1을 감산한 값을 상기 VMR에 곱하여 카이제곱값을 산출하고, 상기 카이제곱값을 기 설정된 한계값과 비교할 수 있다.The building density determiner may calculate a chi square value by multiplying the VMR by a value obtained by subtracting 1 from the total number of zones in the target area, and compare the chi square value with a predetermined threshold value.

상기 건물 밀집도 결정부는: 상기 카이제곱값이 기 설정된 한계값보다 크면 상기 대상 영역의 건물 분포를 군집으로 결정하고, 상기 카이제곱값이 기 설정된 한계값보다 작거나 같으면 상기 대상 영역의 건물 분포를 산재로 결정할 수 있다.Wherein the building density determining unit determines a building distribution of the object area as a cluster if the chi-square value is greater than a predetermined threshold value, and if the chi-square value is less than or equal to a preset limit value, .

상기 건물 밀집도 결정부는: 구역당 건물 개수를 확률변수로 설정하고, 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 개수를 예측하기 위해 사용된 확률분포모델의 적합성을 검정하여, 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.The building density determination unit determines the building density of the target area by setting the number of buildings per zone as a random variable and checking the suitability of the probability distribution model used to estimate the number of zones having the number of buildings per zone .

상기 건물 밀집도 결정부는: 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 실제 개수와, 상기 확률분포모델에 따른 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 예측 개수 간의 차이값에 따라 상기 확률분포모델의 적합성을 검정하는 카이 제곱 검정(chi-square test)을 이용할 수 있다.The building density determination unit determines the fitness of the probability distribution model according to the difference between the actual number of the zones having the number of buildings per zone and the number of the zones having the number of buildings per zone according to the probability distribution model A chi-square test can be used.

상기 건물 밀집도 결정부는: 구역당 건물 개수에 따라 상기 다수의 구역을 구분하고, 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하고, 상기 평균값과 상기 확률분포모델을 이용하여 각 구역당 건물 개수에 대한 확률을 계산하고, 상기 각 구역당 건물 개수에 대한 확률에 상기 대상 영역 내 구역의 개수를 곱하여 상기 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 예측 개수를 계산하고, 상기 각 구역당 건물 개수마다 상기 구역의 실제 개수로부터 상기 구역의 예측 개수를 감산하여 제곱하고, 제곱한 값을 해당 구역당 건물 개수에 대한 구역의 예측 개수로 나누고, 나누어 얻은 값을 합산하여 카이제곱값을 계산하고, 상기 카이제곱값을 기 설정된 한계값과 비교할 수 있다.The building density determination unit compares the plurality of zones according to the number of buildings per zone, calculates an average value of the number of buildings per zone, and calculates a probability of the number of buildings per zone using the average value and the probability distribution model Calculating a predicted number of zones having the number of buildings per each zone by multiplying the probability of the number of buildings per zone with the number of zones in the target zone, Calculating a chi-square value by dividing the predicted number of the zones by the squared value, dividing the squared value by the predicted number of zones with respect to the number of buildings per the zone, summing the divided values, Value. &Lt; / RTI >

상기 확률분포모델은 포아송(Poisson) 확률분포모델을 포함할 수 있다.The probability distribution model may include a Poisson probability distribution model.

상기 건물 밀집도 결정부는: 각 구역의 건물 개수와 구역당 건물 개수의 평균값에 따라 범주형 데이터의 적합성을 검정하는 카이 제곱 검정을 이용하여, 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.The building density determiner may determine the building density of the object area using a chi-square test that tests the suitability of the categorical data according to the number of buildings in each area and the average number of buildings per area.

상기 건물 밀집도 결정부는: 각 구역의 건물 개수에 구역당 건물 개수의 평균값을 감산하여 제곱하고, 제곱한 값을 상기 구역당 건물 개수의 평균값으로 나누고, 나누어 얻은 값을 상기 대상 영역 내 구역 전체에 대하여 합산하여 카이제곱값을 계산하고, 상기 카이제곱값을 기 설정된 한계값과 비교할 수 있다.The building density determination unit determines the building density by dividing the number of buildings in each zone by the average value of the number of buildings per square and dividing the squared value by the average value of the number of buildings per zone, To calculate a chi-square value, and to compare the chi-square value with a predetermined threshold value.

상기 건물 밀집도 결정부는: 건물의 높이에 따라 상기 건물을 다수의 그룹으로 분류하고, 각 그룹에 대하여 구역 내 해당 그룹 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.The building density determining unit may classify the building into a plurality of groups according to the height of the building, and determine the density of buildings in the target area based on the number of the group buildings in the area for each group.

상기 건물 밀집도 결정부는: 건물의 높이가 기 설정된 기준 높이보다 크거나 같은 경우, 해당 건물을 제 1 그룹으로 분류하고, 건물의 높이가 상기 기준 높이보다 작은 경우, 해당 건물을 제 2 그룹으로 분류하고, 구역 내 제 1 그룹 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역의 제 1 그룹 건물 밀집도를 결정하고, 구역 내 제 2 그룹 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역의 제 2 그룹 건물 밀집도를 결정할 수 있다.The building density determining unit classifies the building into a first group when the height of the building is greater than or equal to a preset reference height and classifies the building into a second group when the height of the building is smaller than the reference height The first group building density of the target area may be determined based on the number of the first group buildings in the area and the second group building density of the target area may be determined based on the number of the second group buildings in the area.

상기 노풍도 산정부는: 상기 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 건물의 개수가 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역에 제 1 노풍도를 할당하고, 상기 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 건물의 개수가 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역에 제 2 노풍도를 할당하고, 구역 내에 건물이 없는 경우, 해당 구역에 제 3 노풍도를 할당하며, 상기 제 1 노풍도는 상기 제 2 노풍도보다 지표면의 거칠기가 더 높고, 상기 제 2 노풍도는 상기 제 3 노풍도보다 지표면의 거칠기가 더 높을 수 있다.If the number of buildings in the area is greater than the number of buildings in the area, the first degree of wind is allocated to the area, and the density of the buildings is determined as a scattered object, If the number of buildings is less than or equal to the number of the reference buildings, assigning a second fan degree to the zone, and assigning a third fan degree to the zone if there is no building in the zone, The roughness of the surface of the earth is higher than that of the second fan, and the roughness of the surface of the second fan can be higher than that of the third fan.

상기 기준 건물 개수는: 구역의 건물 개수에 대한 표준편차값에 기 설정된 계수를 곱한 값과, 구역당 건물 개수의 평균값을 합산한 값일 수 있다.The number of the reference buildings may be a value obtained by multiplying the standard deviation value of the number of buildings in the zone by a predetermined coefficient and an average value of the number of buildings per zone.

상기 노풍도 산정부는: 각 그룹에 대하여 결정된 건물 밀집도와 구역 내 그룹별 건물 개수에 따라 각 그룹에 대한 구역의 노풍도를 산정하고, 구역의 각 그룹에 대한 노풍도 중에서 가장 높은 등급의 노풍도(즉, 거칠기가 가장 높은 노풍도)를 해당 구역의 노풍도로 산정할 수 있다.The above-mentioned degree of wind is calculated as follows: The degree of wind intensity for each group is calculated according to the density of buildings determined for each group and the number of buildings per group, and the highest degree of wind intensity That is, the highest roughness of the wind) can be calculated as the wind of the corresponding area.

상기 노풍도 산정부는: 상기 제 1 그룹 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물의 개수가 제 1 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 1 노풍도를 할당하고, 상기 제 1 그룹 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물의 개수가 상기 제 1 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 2 노풍도를 할당하고, 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물이 없는 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 4 노풍도를 할당하며, 상기 제 2 그룹 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물의 개수가 제 2 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 2 노풍도를 할당하고, 상기 제 2 그룹 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물의 개수가 상기 제 2 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 3 노풍도를 할당하고, 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물이 없는 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 4 노풍도를 할당하며, 구역의 제 1 및 제 2 그룹에 대한 노풍도 중에서 가장 높은 등급의 노풍도(즉, 거칠기가 가장 높은 노풍도)를 해당 구역의 노풍도로 산정하며, 상기 제 1 노풍도는 상기 제 2 노풍도보다 지표면의 거칠기가 더 높고, 상기 제 2 노풍도는 상기 제 3 노풍도보다 지표면의 거칠기가 더 높고, 상기 제 3 노풍도는 상기 제 4 노풍도보다 지표면의 거칠기가 더 높을 수 있다.If the number of buildings belonging to the first group in the zone is larger than the number of the first reference buildings, the calculation unit for calculating the degree of the wind blows the first group building If the number of buildings belonging to the first group in the zone is less than or equal to the number of the first reference buildings, the degree of wind for the first group of the zone A road second wind diagram is assigned, and if there is no building belonging to the first group in the zone, a fourth wind diagram is assigned to the first group of the zone, and the density of the second group building is determined to be dense If the number of buildings belonging to the second group in the zone is greater than the number of the second reference buildings, a second degree of wind is assigned to the second group of the second group, If the house is determined as an industrial accident, or if the number of buildings belonging to the second group in the zone is less than or equal to the number of the second reference buildings, a third fan degree is assigned to the second group of the zone, If there is no building belonging to the second group, the fourth degree of wind is allocated to the second group of the zone, and the highest degree of wind (i.e., And the second degree of roughness of the ground surface is higher than that of the second degree of wind, and the second degree of wind is higher than the degree of roughness of the surface of the third degree And the third degree of wind may have a surface roughness higher than that of the fourth degree.

상기 제 1 기준 건물 개수는: 구역의 제 1 그룹 건물 개수에 대한 표준편차값에 기 설정된 계수를 곱한 값과, 구역당 제 1 그룹 건물 개수의 평균값을 합산한 값일 수 있다.The number of the first reference buildings may be a value obtained by multiplying a standard deviation value for the first group building number of the zone by a predetermined coefficient and an average value of the number of the first group buildings per zone.

상기 제 2 기준 건물 개수는: 구역의 제 2 그룹 건물 개수에 대한 표준편차값에 기 설정된 계수를 곱한 값과, 구역당 제 2 그룹 건물 개수의 평균값을 합산한 값일 수 있다.The number of the second reference buildings may be a value obtained by multiplying a standard deviation value of the number of the second group buildings of the zone by a predetermined coefficient and an average value of the number of the second group buildings per zone.

상기 설계풍속 산정부는: 노풍도별로 상기 목표 영역 내 해당 노풍도를 갖는 구역의 면적과 상기 목표 영역의 전체 면적 간의 면적비율을 계산하고, 상기 노풍도별로 설정된 파라미터값에 해당 노풍도의 면적비율을 가중치로 적용하고 합산하여 상기 목표 영역의 파라미터값을 산출하고, 상기 산출된 파라미터값을 이용하여 상기 목표 영역의 설계풍속을 산정할 수 있다.Wherein the design wind speed calculation unit calculates an area ratio between an area of the area having the corresponding degree of wind in the target area and an entire area of the target area for each degree of wind, The parameter values of the target area are calculated by adding and summing them as weights, and the design wind speed of the target area can be calculated using the calculated parameter values.

상기 파라미터값은 풍속고도분포계수, 지형계수, 난류강도, 풍속고도분포지수, 기준경도풍높이 및 대기경계층시작높이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The parameter value may include at least one of the wind speed altitude distribution coefficient, the terrain coefficient, the turbulence intensity, the wind speed altitude distribution index, the reference rough wind height, and the atmospheric boundary layer start height.

본 발명의 일 실시예에 따른 설계풍속 산정 방법은, 대상 영역을 다수의 구역으로 분할하는 단계; 각 구역 내 건물에 관한 정보를 획득하는 단계; 각 구역 내 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 단계; 상기 건물 밀집도와 상기 각 구역 내 건물의 개수에 따라 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계; 및 상기 각 구역의 노풍도를 기반으로 상기 대상 영역의 일부 또는 전부에 해당하는 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 단계;를 포함할 수 있다.A method for calculating design wind speed according to an embodiment of the present invention includes: dividing an object area into a plurality of zones; Acquiring information on buildings in each zone; Determining a building density of the target area based on the number of buildings in each zone; Calculating a degree of wind of each zone according to the density of buildings and the number of buildings in each zone; And estimating a design wind speed of a target area corresponding to a part or all of the target area based on the degree of wind of each zone.

상기 대상 영역을 다수의 구역으로 분할하는 단계는: 상기 대상 영역을 기 설정된 면적을 갖는 단위 구역으로 분할하는 단계를 포함할 수 있다.The step of dividing the object region into a plurality of regions may include: dividing the object region into unit regions having a predetermined area.

상기 각 구역 내 건물에 관한 정보를 획득하는 단계는: 각 구역에 포함된 건물의 개수에 관한 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.The step of acquiring the information about the buildings in each of the zones may include: acquiring information about the number of the buildings included in each zone.

상기 각 구역 내 건물에 관한 정보를 획득하는 단계는: 각 구역에 포함된 건물의 높이에 관한 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.Obtaining information about the buildings in each of the zones may include: obtaining information about the heights of the buildings included in each zone.

상기 각 구역에 포함된 건물의 높이에 관한 정보를 획득하는 단계는: 각 구역에 포함된 건물의 층수에 관한 정보를 획득하는 단계; 및 상기 건물의 층수에 기 설정된 높이를 곱하는 단계;를 포함할 수 있다.Wherein the step of acquiring information on the height of the building included in each of the zones includes: acquiring information on the number of the buildings included in each zone; And multiplying the number of floors of the building by a predetermined height.

상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 단계는: 각 구역 내 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역에 포함된 건물의 군집 또는 산재 여부를 나타내기 위한 VMR(Variance to Mean Ratio)을 산출하는 단계; 또는 상기 VMR에 대한 통계적 유의도를 검정하기 위한 카이제곱값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.The step of determining the building density of the target area may include: calculating a VMR (Variance to Mean Ratio) for indicating whether the building is clustered or scattered in the target area based on the number of buildings in each zone; Or calculating a chi-square value to test statistical significance for the VMR.

상기 VMR을 산출하는 단계는: 구역당 건물 개수에 따라 상기 다수의 구역을 구분하는 단계; 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하는 단계; 상기 평균값을 이용하여 구역당 건물 개수에 대한 분산값을 계산하는 단계; 상기 분산값을 상기 평균값으로 나누어 상기 VMR을 산출하는 단계; 및 상기 VMR을 기 설정된 값과 비교하는 단계;를 포함할 수 있다.The step of calculating the VMR may include: dividing the plurality of zones according to the number of buildings per zone; Calculating an average value of the number of buildings per zone; Calculating a variance value for the number of buildings per zone using the average value; Dividing the variance value by the average value and calculating the VMR; And comparing the VMR with a predetermined value.

상기 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하는 단계는: 상기 대상 영역 내 각 구역의 건물 개수를 합산하는 단계; 및 합산한 값을 상기 대상 영역 내 구역의 개수로 나누는 단계;를 포함할 수 있다.Wherein calculating the average value of the number of buildings per zone comprises: summing the number of buildings in each zone in the target zone; And dividing the sum by the number of zones in the target area.

상기 구역당 건물 개수에 대한 분산값을 계산하는 단계는: 상기 구역당 건물 개수로부터 상기 평균값을 감산하여 제곱하는 단계; 제곱한 값에 해당 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 개수를 곱하는 단계; 곱하여 얻은 값을 상기 대상 영역 내 구역의 개수로 나누는 단계; 및 나누어 얻은 값을 합산하는 단계;를 포함할 수 있다.Wherein the step of calculating a variance value for the number of buildings per zone comprises the steps of: subtracting the average value from the building number per zone to square the number; Multiplying the squared value by the number of zones having a building number per zone; Dividing the value obtained by the multiplication by the number of zones in the target area; And summing the divided values.

상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 단계는: 상기 VMR이 기 설정된 값보다 크면 상기 대상 영역의 건물 분포를 군집으로 결정하는 단계; 및 상기 VMR이 기 설정된 값보다 작거나 같으면 상기 대상 영역의 건물 분포를 산재로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.Wherein the determining the building density of the target area comprises: determining a building distribution of the target area as a cluster if the VMR is greater than a predetermined value; And determining a building distribution of the object area as a speckle if the VMR is less than or equal to a predetermined value.

상기 카이제곱값을 산출하는 단계는: 상기 대상 영역 내 구역의 전체 개수에서 1을 감산한 값을 상기 VMR에 곱하여 카이제곱값을 산출하는 단계; 및 상기 카이제곱값을 기 설정된 한계값과 비교하는 단계;를 포함할 수 있다.Calculating the chi-square value includes: calculating a chi-square value by multiplying the VMR by a value obtained by subtracting 1 from the total number of zones in the target area; And comparing the chi-square value with a predetermined threshold value.

상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 단계는: 상기 카이제곱값이 상기 한계값보다 크면 상기 대상 영역의 건물 분포를 군집으로 결정하는 단계; 및 상기 카이제곱값이 상기 한계값보다 작거나 같으면 상기 대상 영역의 건물 분포를 산재로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.Wherein the determining the building density of the object area comprises: determining a building distribution of the object area as a cluster if the chi-square value is greater than the threshold value; And determining a building distribution of the object area as a speckle if the chi-square value is less than or equal to the threshold value.

대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 단계는: 구역당 건물 개수를 확률변수로 설정하고, 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 개수를 예측하기 위해 사용된 확률분포모델의 적합성을 검정하는 단계를 포함할 수 있다.The step of determining the building density of the target area includes: setting the number of buildings per zone as a random variable and testing the suitability of the probability distribution model used to predict the number of zones having a building number per zone .

상기 확률분포모델의 적합성을 검정하는 단계는: 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 실제 개수와, 상기 확률분포모델에 따른 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 예측 개수 간의 차이값에 따라 카이 제곱 검정(chi-square test)을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.The step of testing suitability of the probability distribution model may include: determining a chi-square test according to the difference between the actual number of zones having a building number per zone and the number of zones having a building number per zone according to the probability distribution model (chi-square test).

상기 카이 제곱 검정을 수행하는 단계는: 구역당 건물 개수에 따라 상기 다수의 구역을 구분하는 단계; 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하는 단계; 상기 평균값과 상기 확률분포모델을 이용하여 각 구역당 건물 개수에 대한 확률을 계산하는 단계; 상기 각 구역당 건물 개수에 대한 확률에 상기 대상 영역 내 구역의 개수를 곱하여 상기 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 예측 개수를 계산하는 단계; 상기 각 구역당 건물 개수마다 상기 구역의 실제 개수로부터 상기 구역의 예측 개수를 감산하여 제곱하고, 제곱한 값을 해당 구역당 건물 개수에 대한 구역의 예측 개수로 나누고, 나누어 얻은 값을 합산하여 카이제곱값을 계산하는 단계; 및 상기 카이제곱값을 기 설정된 한계값과 비교하는 단계;를 포함할 수 있다.Wherein performing the chi-square test comprises: dividing the plurality of zones according to the number of buildings per zone; Calculating an average value of the number of buildings per zone; Calculating a probability of the number of buildings per each zone using the average value and the probability distribution model; Multiplying the probability of the number of buildings per each zone by the number of zones in the target zone to calculate the number of zones having the number of buildings per zone; Dividing the estimated number of the zones by the actual number of the zones from the actual number of the zones for each number of buildings in each of the zones and dividing the squared values by the number of the zones for the number of buildings per zone, Calculating a value; And comparing the chi-square value with a predetermined threshold value.

상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 단계는: 각 구역의 건물 개수와 구역당 건물 개수의 평균값에 따라 범주형 데이터의 적합성을 검정하는 카이 제곱 검정을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.The step of determining the building density of the target area may include performing a chi-square test to determine suitability of the categorical data according to the number of buildings in each zone and the average number of buildings per zone.

상기 카이 제곱 검정을 수행하는 단계는: 각 구역의 건물 개수에 구역당 건물 개수의 평균값을 감산하여 제곱하는 단계; 제곱한 값을 상기 구역당 건물 개수의 평균값으로 나누는 단계; 나누어 얻은 값을 상기 대상 영역 내 구역 전체에 대하여 합산하여 카이제곱값을 계산하는 단계; 및 상기 카이제곱값을 기 설정된 한계값과 비교하는 단계;를 포함할 수 있다.Wherein performing the chi-square test comprises: squaring the number of buildings in each zone by subtracting an average value of the number of buildings per zone; Dividing the squared value by an average value of the number of buildings per zone; Calculating a chi-square value by summing the divided values over the entire region in the object region; And comparing the chi-square value with a predetermined threshold value.

상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 단계는: 건물의 높이에 따라 상기 건물을 다수의 그룹으로 분류하는 단계; 및 각 그룹에 대하여 구역 내 해당 그룹 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.The step of determining the building density of the target area includes: classifying the buildings into a plurality of groups according to the height of the building; And determining a building density of the target area based on the number of the group buildings in the zone for each group.

상기 건물의 높이에 따라 건물을 다수의 그룹으로 분류하는 단계는: 건물의 높이가 기 설정된 기준 높이보다 크거나 같은 경우, 해당 건물을 제 1 그룹으로 분류하는 단계; 및 건물의 높이가 상기 기준 높이보다 작은 경우, 해당 건물을 제 2 그룹으로 분류하는 단계를 포함하고, 상기 각 그룹에 대하여 구역 내 해당 그룹 건물의 개수를 기반으로 대상 영역의 건물 밀집도를 결정하는 단계는: 구역 내 제 1 그룹 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역의 제 1 그룹 건물 밀집도를 결정하는 단계; 및 구역 내 제 2 그룹 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역의 제 2 그룹 건물 밀집도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.Classifying the buildings into a plurality of groups according to a height of the building includes: classifying the buildings into a first group when the height of the building is equal to or greater than a preset reference height; And classifying the building into a second group when the height of the building is smaller than the reference height, and determining a building density of the object area based on the number of the group buildings in the zone for each of the groups Determining a first group building density of the target area based on the number of first group buildings in the zone; And determining the second group building density of the object area based on the number of the second group buildings in the area.

상기 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계는: 상기 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 건물의 개수가 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역에 제 1 노풍도를 할당하는 단계; 상기 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 건물의 개수가 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역에 제 2 노풍도를 할당하는 단계; 및 구역 내에 건물이 없는 경우, 해당 구역에 제 3 노풍도를 할당하는 단계를 포함하며, 상기 제 1 노풍도는 상기 제 2 노풍도보다 지표면의 거칠기가 더 높고, 상기 제 2 노풍도는 상기 제 3 노풍도보다 지표면의 거칠기가 더 높을 수 있다.Wherein the step of calculating the degree of wind of each of the zones comprises the steps of: assigning a first degree of wind to the zone if the density of the building is determined to be dense and the number of buildings in the zone is greater than the number of the reference buildings; Assigning a second degree of wind to the area if the building density is determined to be a sparse or the number of buildings in the area is less than or equal to the number of the reference buildings; And assigning a third degree of wind to the area if there is no building within the area, wherein the first degree of wind has a higher surface roughness than the degree of the second degree of wind, 3 The roughness of the surface can be higher than that of the wind.

상기 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계는: 각 그룹에 대하여 결정된 건물 밀집도와 구역 내 그룹별 건물 개수에 따라 각 그룹에 대한 구역의 노풍도를 산정하는 단계; 구역의 각 그룹에 대한 노풍도 중에서 가장 높은 등급의 노풍도(즉, 거칠기가 가장 높은 노풍도)를 해당 구역의 노풍도로 산정하는 단계;를 포함할 수 있다.The step of calculating the degree of wind of each of the zones comprises: calculating the degree of wind of the zone for each group according to the density of buildings determined for each group and the number of buildings per group within the zone; And calculating the highest degree of wind noise (i.e., the highest roughness degree) among the degrees of wind for each group of zones in the zone.

상기 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계는: 상기 제 1 그룹 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물의 개수가 제 1 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 1 노풍도를 할당하는 단계; 상기 제 1 그룹 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물의 개수가 상기 제 1 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 2 노풍도를 할당하는 단계; 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물이 없는 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 4 노풍도를 할당하는 단계; 상기 제 2 그룹 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물의 개수가 제 2 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 2 노풍도를 할당하는 단계; 상기 제 2 그룹 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물의 개수가 상기 제 2 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 3 노풍도를 할당하는 단계; 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물이 없는 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 4 노풍도를 할당하는 단계; 및 구역의 제 1 및 제 2 그룹에 대한 노풍도 중에서 가장 높은 등급의 노풍도(즉, 거칠기가 가장 높은 노풍도)를 해당 구역의 노풍도로 산정하는 단계를 포함하며, 상기 제 1 노풍도는 상기 제 2 노풍도보다 지표면의 거칠기가 더 높고, 상기 제 2 노풍도는 상기 제 3 노풍도보다 지표면의 거칠기가 더 높고, 상기 제 3 노풍도는 상기 제 4 노풍도보다 지표면의 거칠기가 더 높을 수 있다.Wherein the step of estimating the degree of wind of each of the zones comprises: if the density of the first group building is determined to be dense and the number of buildings belonging to the first group in the zone is greater than the number of the first reference buildings, Assigning a first degree of winds to the winds to the second winds; If the density of the first group building is determined as a spoilage or the number of buildings belonging to the first group in the zone is less than or equal to the number of the first reference buildings, Assigning; If there is no building belonging to the first group in the zone, assigning a fourth degree of wind to the first group of the zone; If the density of the second group building is determined to be dense and the number of buildings belonging to the second group in the area is greater than the number of the second reference buildings, ; If the density of the second group building is determined as a spoilage or the number of buildings belonging to the second group in the zone is less than or equal to the number of the second reference buildings, Assigning; If there is no building belonging to the second group in the zone, assigning a fourth degree of wind to the second group of the zone; And calculating a degree of wind of the highest grade among the degrees of wind for the first and second groups of the zone (that is, the degree of the wind having the highest degree of roughness) as the wind intensity of the corresponding zone, The roughness of the surface of the ground is higher than that of the second fan, the roughness of the surface of the second fan is higher than that of the third fan, and the roughness of the surface of the ground is higher than that of the fourth fan have.

상기 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 단계는: 노풍도별로 상기 목표 영역 내 해당 노풍도를 갖는 구역의 면적과 상기 목표 영역의 전체 면적 간의 면적비율을 계산하는 단계; 상기 노풍도별로 설정된 파라미터값에 해당 노풍도의 면적비율을 가중치로 적용하고 합산하여 상기 목표 영역의 파라미터값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 파라미터값을 이용하여 상기 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 단계;를 포함할 수 있다.Calculating the design wind speed of the target area includes: calculating an area ratio between the area of the area having the corresponding wind flow in the target area and the total area of the target area by the degree of wind; Calculating a parameter value of the target area by applying a sum of the area ratios of the corresponding degrees of the wind to the parameter values set for the wind, And calculating the design wind speed of the target area using the calculated parameter value.

본 발명의 일 실시예에 따른 설계풍속 산정 방법은, 컴퓨터로 실행될 수 있는 프로그램으로 구현되어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.The design wind speed calculation method according to an embodiment of the present invention can be implemented by a computer-executable program and recorded on a computer-readable recording medium.

본 발명의 실시예에 따르면, 설계자가 주관적으로 판단한 노풍도에 의해 설계풍속 계산에 사용되는 파라미터값이 부적절하게 결정되는 것을 방지할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, it is possible to prevent the parameter value used for calculating the design wind speed from being improperly determined by the degree of wind that is subjectively determined by the designer.

본 발명의 실시예에 따르면, 설계풍속이 지나치게 높거나 낮게 계산되는 것을 방지하여 건축물의 경제성 및 안전성을 향상시킬 수 있다.According to the embodiment of the present invention, it is possible to prevent the design wind speed from being calculated too high or low, thereby improving the economical and safety of the building.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 설계풍속 산정 장치를 예시적으로 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 다수의 구역으로 분할된 대상 영역의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 다수의 구역으로 분할된 대상 영역의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 구역당 건물 개수의 발생 확률을 예측하기 위해 사용되는 포아송 확률분포의 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 건물을 다수의 그룹으로 분류하여 나타낸 대상 영역의 일 예를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 각 구역의 노풍도가 결정된 대상 영역의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 노풍도마다 설정된 파라미터값을 예시적으로 나타내는 표이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 설계풍속 산정 방법을 설명하는 예시적인 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 VMR을 이용하여 건물 밀집도를 결정하는 과정을 설명하는 예시적인 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 카이 제곱 검정을 통해 확률분포모델의 적합성을 검정하여 건물 밀집도를 결정하는 과정을 설명하는 예시적인 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 카이 제곱 검정을 통해 범주형 데이터의 적합성을 검정하여 건물 밀집도를 결정하는 과정을 설명하는 예시적인 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 과정을 설명하는 예시적인 흐름도이다.1 is a block diagram illustrating an exemplary design wind speed estimating apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating an example of an object region divided into a plurality of regions according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating another example of an object area divided into a plurality of zones according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a graph of the Poisson probability distribution used to predict the probability of building a building per zone in accordance with an embodiment of the present invention.
FIG. 5 illustrates an example of a target area in which buildings are classified into a plurality of groups according to an embodiment of the present invention.
6 is a view showing an example of an object area in which the degree of wind of each zone is determined according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a table exemplarily showing parameter values set for each degree of wind according to an embodiment of the present invention.
8 is an exemplary flowchart illustrating a design wind speed calculation method according to an embodiment of the present invention.
9 is an exemplary flowchart illustrating a process for determining building density using a VMR in accordance with an embodiment of the present invention.
10 is an exemplary flow chart illustrating a process for determining building density by testing suitability of a probability distribution model through a chi-square test according to an embodiment of the present invention.
Figure 11 is an exemplary flow chart illustrating a process for determining building density by testing suitability of categorical data through a chi-square test in accordance with an embodiment of the present invention.
12 is an exemplary flow chart illustrating a process for estimating the design wind speed of a target area in accordance with an embodiment of the present invention.

본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Other advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the concept of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims.

만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적인 사전들에 의해 정의된 용어들은 관련된 기술 그리고/혹은 본 출원의 본문에 의미하는 것과 동일한 의미를 갖는 것으로 해석될 수 있고, 그리고 여기서 명확하게 정의된 표현이 아니더라도 개념화되거나 혹은 과도하게 형식적으로 해석되지 않을 것이다.Unless defined otherwise, all terms (including technical or scientific terms) used herein have the same meaning as commonly accepted by the generic art in the prior art to which this invention belongs. Terms defined by generic dictionaries may be interpreted to have the same meaning as in the related art and / or in the text of this application, and may be conceptualized or overly formalized, even if not expressly defined herein I will not.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다' 및/또는 이 동사의 다양한 활용형들 예를 들어, '포함', '포함하는', '포함하고', '포함하며' 등은 언급된 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 '및/또는' 이라는 용어는 나열된 구성들 각각 또는 이들의 다양한 조합을 가리킨다.The terminology used herein is for the purpose of illustrating embodiments and is not intended to be limiting of the present invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. As used herein, the terms' comprise 'and / or various forms of use of the verb include, for example,' including, '' including, '' including, '' including, Steps, operations, and / or elements do not preclude the presence or addition of one or more other compositions, components, components, steps, operations, and / or components. The term 'and / or' as used herein refers to each of the listed configurations or various combinations thereof.

한편, 본 명세서 전체에서 사용되는 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등이 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.It should be noted that the terms such as '~', '~ period', '~ block', 'module', etc. used in the entire specification may mean a unit for processing at least one function or operation. For example, a hardware component, such as a software, FPGA, or ASIC. However, '~ part', '~ period', '~ block', '~ module' are not meant to be limited to software or hardware. Modules may be configured to be addressable storage media and may be configured to play one or more processors. &Lt; RTI ID = 0.0 >

이하, 본 명세서에 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings attached hereto.

건축물 설계 시, 바람에 의한 설계하중을 계산하기 위해 설계풍속을 산출한다. 이에 대해, 건축구조기준(KBC) 2009에서 제시하는 설계풍속은 다음과 같은 수학식에 의해 계산될 수 있다:In building design, the design wind speed is calculated to calculate the design load by wind. On the other hand, the design wind speed proposed in KBC 2009 can be calculated by the following equation:

위 수학식에서 설계풍속을 계산하기 위해 사용되는 파라미터로서, V₀는 지역별 기본풍속이며, K_zr은 풍속고도분포계수이며, K_zt는 지형의 영향를 고려하기 위한 지형계수, I_w는 건물의 중요도계수이다.In the above equation, V ₀ is the basic wind speed in the region, K _zr is the wind speed altitude distribution coefficient, K _zt is the terrain factor to take into account the influence of the terrain, I _w is the importance coefficient of the building to be.

풍속고도분포계수(K_zr)는 건물의 건설지점의 노풍도와 그에 따른 대기경계층시작 높이(Z_b), 기준경도풍높이(Z_g) 및 풍속고도분포지수(α)를 고려하여 아래의 표 1과 같이 산정된다:Wind speed high distribution coefficient (K _zr), considering the construction point of nopung help the atmospheric boundary layer starts height (Z _b), reference gyeongdopung height (Z _g) and a wind speed height distribution index (α) hence of the building shown in Table 1 below Calculated together:

또한, 대기경계층시작높이(Z_b), 기준경도풍 높이(Z_g) 및 풍속고도분포지수(α)는 노풍도에 따라 아래의 표 2와 같이 결정된다.In addition, the atmospheric boundary layer starting height (Z _b ), the reference hard wind height (Z _g ) and the wind speed altitude distribution index (α) are determined as shown in Table 2 according to the degree of wind.

건축구조기준(KBC) 2009에서 제시하고 있는 노풍도는 건설지점 주변지역의 지표면 상태에 따라 아래의 표 3과 같이 분류된다.According to the building structure standard (KBC) 2009, the degree of wind noise is classified as shown in Table 3 according to the surface condition of the area surrounding the construction site.

지형계수(K_zt)는 지형에 의한 풍속할증을 고려한 계수로서, 평지와 같이 바람에 영향을 미치지 않는 지역에서는 1.0으로 설정된다. 하지만, 산, 언덕 및 경사지와 같이 풍속할증이 필요한 지역에서는 지형계수가 다음과 같은 수학식에 의해 계산될 수 있다:The geomorphic coefficient (K _zt ) is a factor that takes account of the wind speed addition by the topography, and is set to 1.0 in areas that do not affect the wind like flat land. However, in areas where a wind velocity premium is required, such as mountains, hills, and slopes, the terrain factor can be calculated by the following equation:

기본풍속(V₀)은 설계풍속을 구할 때 기본값으로 적용하는 지역별 풍속으로서, 지표면의 상태가 노풍도 C이고 평탄한 지형의 지상높이 10m에서 10분간 평균풍속의 재현기간 100년에 해당하는 풍속이다. 기본풍속은 건설지점이 위치하는 지역에 따라 다음과 같이 산정된다. 다만, 건설지점이 등풍속선 사이에 위치한 경우에는 등풍속선 사이의 값을 보간하여 사용할 수 있다.The basic wind speed (V ₀ ) is the wind speed corresponding to the 100-year repetition period of the average wind speed for 10 minutes at a height of 10 m above the ground level of the flat terrain. The basic wind speed is calculated as follows according to the location where the construction site is located. However, if the construction site is located between the wind speed lines, the values between the wind speed lines can be interpolated.

중요도계수(I_w)는 건물의 사용년수에 따른 안전율을 나타내는 계수로서, 건물의 중요도를 고려하여 다음과 같이 산정된다:The importance coefficient (I _w ) is a coefficient representing the safety factor according to the years of use of the building, and is calculated as follows considering the importance of the building:

본 발명의 실시예는, 대상 영역을 다수의 구역으로 분할하고, 대상 영역의 건물 밀집도와 각 구역 내 건물의 개수에 따라 각 구역의 노풍도를 산정할 수 있다. 그러고 나서, 상기 각 구역의 노풍도를 기반으로 대상 영역의 일부 또는 전부에 해당하는 목표 영역의 설계풍속을 산정할 수 있다. 그 결과, 본 발명의 실시예는 목표 영역의 설계풍속을 객관적이고 정량적으로 산정할 수 있도록 하여, 건축물의 안전성 및 경제성을 향상시킬 수 있다.
In the embodiment of the present invention, the object area can be divided into a plurality of areas, and the degree of wind of each area can be calculated according to the density of buildings in the object area and the number of buildings in each area. Then, the design wind velocity of the target area corresponding to a part or all of the target area can be calculated based on the degree of wind of each zone. As a result, the embodiment of the present invention can estimate the design wind speed of the target area objectively and quantitatively, thereby improving the safety and economy of the building.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 설계풍속 산정 장치를 예시적으로 나타내는 블록도이다.1 is a block diagram illustrating an exemplary design wind speed estimating apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 상기 설계풍속 산정 장치(100)는 정보 획득부(111), 건물 밀집도 결정부(112), 노풍도 산정부(113) 및 설계풍속 산정부(114)를 포함할 수 있다.1, the design wind speed estimating apparatus 100 includes an information obtaining unit 111, a building density determining unit 112, a wind speed estimating unit 113, and a design wind speed estimating unit 114 .

상기 정보 획득부(111)는 대상 영역을 다수의 구역으로 분할하고, 각 구역 내 건물에 관한 정보를 획득할 수 있다. 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 각 구역 내 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정할 수 있다. 상기 노풍도 산정부(113)는 상기 건물 밀집도와 상기 각 구역 내 건물의 개수에 따라 각 구역의 노풍도를 산정할 수 있다. 상기 설계풍속 산정부(114)는 상기 각 구역의 노풍도를 기반으로 목표 영역의 설계풍속을 산정할 수 있다.The information obtaining unit 111 may divide the target area into a plurality of areas and obtain information on buildings in each area. The building density determiner 112 may determine the building density of the object area based on the number of buildings in each area. The fan section 113 can calculate the degree of wind of each zone according to the density of buildings and the number of buildings in each zone. The design wind speed calculation unit 114 can calculate the design wind speed of the target area based on the degree of wind of each zone.

상기 목표 영역은 설계풍속을 산정하고자 하는 영역으로서, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 목표 영역은 대상 영역의 일부 또는 전부에 해당할 수 있다. 예를 들어, 상기 목표 영역은 대상 영역을 구성하는 다수의 구역 중 어느 한 구역이거나, 둘 이상 구역의 조합일 수 있다.
The target area is an area for estimating the design wind speed. According to an embodiment of the present invention, the target area may correspond to part or all of the target area. For example, the target area may be any one of a plurality of zones constituting the target zone, or a combination of two or more zones.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 설계풍속 산정 장치(100)는 저장부(12)를 더 포함할 수 있다. 상기 저장부(12)는 상기 대상 영역에 대한 지리정보를 저장할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the design wind speed estimating apparatus 100 may further include a storage unit 12. The storage unit 12 may store geographical information on the target area.

예를 들어, 상기 저장부(12)는 상기 대상 영역의 전자지도(digital map), 및 상기 대상 영역을 측량하여 얻은 측량 데이터 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 상기 측량 데이터는 지상측량, GPS 측량, 항공사진측량, 레이더(radar) 측량 및 라이더(LiDAR) 측량 중 적어도 하나를 사용하여 얻어진 데이터일 수 있으나, 상기 측량 데이터를 얻기 위한 측량방법은 이에 제한되지 않는다.For example, the storage unit 12 may store at least one of a digital map of the target area and measurement data obtained by measuring the target area. The measurement data may be data obtained using at least one of a ground survey, a GPS survey, an aerial photogrammetry, a radar survey and a LiDAR survey, but the survey method for obtaining the survey data is not limited thereto .

일 실시예에 따르면, 상기 정보 획득부(111)는 상기 저장부(12)에 저장된 지리정보를 불러와 상기 대상 영역에 관한 정보를 획득할 수 있다. 상기 지리정보는 대상 영역에 위치한 건물에 관한 정보, 예컨대 건물의 위치, 건물의 높이, 건물의 층수, 건물의 면적 등을 포함할 수 있다.According to one embodiment, the information obtaining unit 111 may obtain the information on the target area by calling the geographical information stored in the storage unit 12. [ The geographical information may include information about a building located in a target area, such as the location of the building, the height of the building, the number of buildings, the area of the building, and the like.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 설계풍속 산정 장치(100)는 통신부(10)를 더 포함할 수 있다. 상기 통신부(10)는 상기 대상 영역에 대한 지리정보를 제공하는 서버에 접속할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the design wind speed calculation apparatus 100 may further include a communication unit 10. The communication unit 10 may be connected to a server providing geographical information on the target area.

예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 상기 통신부(10)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 지리정보를 제공하는 서버(200), 예컨대 GIS(Geographic Information System)에 접속할 수 있으며, 상기 정보 획득부(111)는 상기 서버(200)로부터 지리정보를 수신하여 대상 영역에 관한 정보를 획득할 수 있다.For example, as shown in FIG. 1, the communication unit 10 may be connected to a server 200, for example, a geographic information system (GIS) that provides geographic information through a wired or wireless network, The server 111 may receive the geographical information from the server 200 and obtain information on the target area.

실시예에 따라, 상기 설계풍속 산정 장치(100)는 입력부(13)를 더 포함할 수 있으며, 상기 대상 영역에 관한 정보는 입력부(13)를 통해 사용자로부터 입력받을 수도 있다.According to the embodiment, the design wind speed calculation apparatus 100 may further include an input unit 13, and information on the target area may be input from a user through the input unit 13.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 다수의 구역으로 분할된 대상 영역의 일 예를 나타내는 도면이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 다수의 구역으로 분할된 대상 영역의 다른 예를 나타내는 도면이다.FIG. 2 illustrates an example of an object region divided into a plurality of regions according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 illustrates another example of an object region divided into a plurality of regions according to an embodiment of the present invention. Fig.

일 실시예에 따르면, 도 2에 도시된 바와 같이 상기 대상 영역(20)은 원형의 영역일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 대상 영역(20)은 기 결정된 지점을 중심으로 소정의 반경을 갖는 원형의 영역일 수 있다.According to one embodiment, as shown in FIG. 2, the object area 20 may be a circular area. According to one embodiment, the object area 20 may be a circular area having a predetermined radius centered on a predetermined point.

예를 들어, 상기 대상 영역(20)은 건축물의 건설지점을 중심으로 건축물 높이의 40 배와 3 km 중 작은 길이를 반경으로 하는 원형의 영역일 수 있으나, 상기 영역의 모양이나 크기는 이에 제한되지 않고 임의의 형상 또는 크기를 가질 수 있다. 예컨대, 상기 대상 영역은 도 3에 도시된 바와 같이 사각형을 포함한 임의의 다각형의 영역일 수도 있으며, 부채꼴의 영역일 수도 있다.For example, the target area 20 may be a circular area having a small radius of 40 times or 3 km of the height of the building at the construction site, but the shape or size of the area is not limited thereto And can have any shape or size. For example, the target area may be an arbitrary polygonal area including a rectangle as shown in FIG. 3, or may be a sector area.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 입력부(13)는 사용자로부터 상기 대상 영역(20)을 설정하는 데이터를 입력받을 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the input unit 13 may receive data for setting the target area 20 from a user.

예를 들어, 도 2에 도시된 대상 영역(20)을 설정하기 위해, 사용자는 입력부(13)를 통해 건축물의 건설지점을 지정하는 데이터, 예컨대 건설지점의 위도 및 경도 데이터를 입력하고, 상기 건축물의 높이를 입력할 수 있다. 그러고 나서, 상기 설계풍속 산정 장치(100)는 입력된 건설지점을 중심(21)으로 건축물 높이의 40 배 및 3 km 중 작은 길이를 반경으로 하는 원형의 영역을 설정할 수 있으나, 상기 영역의 모양이나 크기는 이에 제한되지 않는다. 실시예에 따라, 상기 대상 영역의 모양이나 크기는 입력부(13)를 통해 사용자로부터 입력받을 수도 있다.For example, in order to set the target area 20 shown in Fig. 2, the user inputs data specifying the construction point of the building, for example, latitude and longitude data of the construction point through the input unit 13, Can be input. Then, the design wind speed estimating apparatus 100 can set a circular area having a small radius of 40 times or 3 km of the building height at the center 21 as the input construction point, The size is not limited thereto. According to the embodiment, the shape and size of the target area may be inputted from the user through the input unit 13.

또한, 상기 건축물의 건설지점을 지정하는 데이터는 건설지점의 위도 및 경도 데이터로 제한되지 않으며, 실시예에 따라 건설지점의 지번, GPS 데이터 등을 포함할 수도 있다.In addition, the data designating the construction point of the building is not limited to the latitude and longitude data of the construction point, and may include the building number of the construction point, GPS data, and the like according to the embodiment.

상기 정보 획득부(111)는 상기 대상 영역(20)을 다수의 구역으로 분할할 수 있다.The information obtaining unit 111 may divide the target area 20 into a plurality of zones.

예를 들어, 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 대상 영역(20)은 소정의 면적이나 형상을 갖는 단위 구역으로 분할될 수 있다. 도 2에 도시된 대상 영역(20)은 중심각이 45°인 부채꼴 형상의 단위 구역(201 내지 216)으로 분할되고, 도 3에 도시된 대상 영역(20)은 한 변의 길이가 대상 영역의 한 변 길이의 1/3인 사각형 형상의 단위 구역(221 내지 229)으로 분할되었으나, 상기 단위 구역의 크기나 모양은 이에 제한되지 않는다.For example, as shown in FIGS. 2 and 3, the object area 20 may be divided into unit areas having a predetermined area or shape. The target area 20 shown in FIG. 2 is divided into fan-shaped unit areas 201 to 216 having a central angle of 45 degrees. The target area 20 shown in FIG. 3 has a length of one side, Shaped unit areas 221 to 229, which are 1/3 of the length of the unit area, but the size and shape of the unit area are not limited thereto.

일 실시예에 따르면, 상기 정보 획득부(111)는 각 구역이 동일한 면적을 갖도록 상기 대상 영역(20)을 분할할 수 있으나, 실시예에 따라 상기 대상 영역(20)을 구성하는 다수의 구역은 서로 다른 면적을 가질 수도 있다. 다시 말해, 실시예에 따라 상기 다수의 구역 각각의 면적은 서로 동일할 필요는 없다.According to an embodiment, the information obtaining unit 111 may divide the object area 20 so that each area has the same area. However, according to the embodiment, the plurality of areas constituting the object area 20 And may have different areas. In other words, according to the embodiment, the areas of each of the plurality of zones need not be equal to each other.

상기 정보 획득부(111)는 각 구역에 위치한 건물에 관한 정보를 획득할 수 있다.The information obtaining unit 111 may obtain information on buildings located in the respective zones.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 정보 획득부(111)는 각 구역에 포함된 건물의 개수에 관한 정보를 획득할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the information obtaining unit 111 may obtain information on the number of buildings included in each zone.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 정보 획득부(111)는 각 구역에 포함된 건물의 높이에 관한 정보를 더 획득할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the information obtaining unit 111 may obtain more information about the height of buildings included in each zone.

이 실시예에 따르면, 상기 정보 획득부(111)는 각 구역에 포함된 건물의 층수에 관한 정보를 획득하고, 상기 건물의 층수에 기 설정된 높이(예컨대, 3 m)를 곱하여 상기 건물의 높이에 관한 정보를 획득할 수 있다. 실시예에 따라, 상기 정보 획득부(111)는 건물의 층수에 기 설정된 높이를 곱하는 대신, 각 구역에 포함된 건물의 높이를 직접 획득할 수도 있다.
According to this embodiment, the information obtaining unit 111 obtains information on the number of the buildings included in each zone, multiplies the number of the buildings by a predetermined height (for example, 3 m) Can be obtained. According to the embodiment, the information obtaining unit 111 may directly obtain the height of the building included in each zone, instead of multiplying the number of floors of the building by a predetermined height.

상기 건물 밀집도 결정부(112)는 각 구역 내 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.The building density determiner 112 may determine the building density of the object area 20 based on the number of buildings in each area.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 상기 대상 영역(20)에 포함된 건물의 군집 또는 산재 여부를 판정하기 위한 VMR(Variance to Mean Ratio) 또는 상기 VMR에 대한 통계적 유의성을 검정하기 위한 카이제곱값을 이용하여 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the building density determining unit 112 may determine a building density of a building included in the target area 20, a VMR (Variance to Mean Ratio) The building density of the object area 20 can be determined by using a chi-square value for verifying significance.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 VMR을 산출하기 위해, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 구역당 건물 개수에 따라 대상 영역(20)을 구성하는 다수의 구역을 구분하고, 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하고, 상기 구역당 건물 개수의 평균값을 이용하여 구역당 건물 개수에 대한 분산값을 계산하고, 상기 분산값을 상기 구역당 건물 개수의 평균값으로 나눌 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in order to calculate the VMR, the building density determining unit 112 divides a plurality of zones constituting the object zone 20 according to the number of buildings per zone, And a variance value for the number of buildings per zone is calculated using the average value of the number of buildings per zone, and the variance value can be divided by the average value of the number of buildings per zone.

이 실시예에서, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 상기 대상 영역(20)에 포함된 건물의 개수를 상기 대상 영역(20) 내 구역의 개수로 나누어 상기 구역당 건물 개수의 평균값을 계산할 수 있다.In this embodiment, the building density determining unit 112 may calculate an average value of the number of buildings per section by dividing the number of buildings included in the target area 20 by the number of the zones in the target area 20 .

또한, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 상기 구역당 건물 개수로부터 상기 구역당 건물 개수의 평균값을 감산하여 제곱하고, 제곱한 값에 해당 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 개수를 곱하고 대상 영역 내 구역의 전체 개수로 나누고, 나누어 얻은 값을 합산하여 상기 분산값을 계산할 수 있다.Also, the building density determining unit 112 multiplies the squared value by the number of buildings having the number of buildings per the zone by subtracting the average value of the number of buildings per zone from the number of buildings per zone, And the divided values are summed up to calculate the variance value.

예를 들어, 대상 영역이 총 16 개의 구역으로 분할되고, 구역당 건물 개수(i)가 0 내지 4로 관측된 아래와 같은 표본데이터의 경우, 구역당 건물 개수의 평균값

, 구역당 건물 개수에 대응하는 분산값 s² 및 그에 따른 VMR은 다음과 같이 계산될 수 있다:For example, in the case of the following sample data in which the target area is divided into 16 zones and the number of buildings (i) per zone is observed from 0 to 4, the average value of the number of buildings per zone

, The variance value s ² corresponding to the number of buildings per zone and the resulting VMR can be calculated as:

구역당 건물 개수(i)Number of buildings per zone (i) 해당 구역의 개수(O_i)The number of the zones (O _i ) 건물의 개수(i×O_i)Number of buildings (i x O _i )

0 7 0 1.538 One One One 0.048 2 One 2 0.001 3 One 3 0.079 4 6 24 1.693 Sum 16 30 3.359

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 상기 VMR이 기 설정된 값보다 크면 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 군집으로 결정할 수 있다. 반면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 상기 VMR이 기 설정된 값보다 작거나 같으면 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 산재로 결정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the building density determining unit 112 may determine the building distribution of the object area 20 as a cluster if the VMR is greater than a predetermined value. On the other hand, if the VMR is less than or equal to a preset value, the building density determiner 112 may determine the building distribution of the object area 20 as a sparse material.

일 실시예에 따르면, 상기 기 설정된 값은 1일 수 있으나, 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 1보다 크거나 작은 값이 설정될 수도 있다.According to an exemplary embodiment, the predetermined value may be 1, but it is not limited thereto. A value greater than or equal to 1 may be set according to an embodiment.

상기 기 설정된 값이 1인 경우, 전술한 표 4와 같은 표본데이터에서 VMR이 1보다 크기 때문에, 대상 영역의 건물 분포는 군집으로 결정될 수 있다.
If the predetermined value is 1, since the VMR is larger than 1 in the sample data as shown in Table 4, the building distribution of the object area can be determined as a cluster.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 VMR에 대한 통계적 유의성을 검정하는 카이 제곱 검정(chi-square test)을 이용하여 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the building density determining unit 112 can determine the building density of the object area 20 using a chi-square test that tests statistical significance for the VMR have.

이 실시예에 따르면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 대상 영역(20) 내 구역의 전체 개수에서 1을 감산한 값을 상기 VMR에 곱하여 카이제곱값을 산출할 수 있다.According to this embodiment, the building density determining unit 112 may calculate a chi-square value by multiplying the VMR by a value obtained by subtracting 1 from the total number of zones in the object area 20. [

그러고 나서, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 상기 카이제곱값이 기 설정된 한계값보다 크면 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 군집으로 결정하고, 상기 카이제곱값이 기 설정된 한계값보다 작거나 같으면 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 산재로 결정할 수 있다.Then, the building density determining unit 112 determines the building distribution of the object area 20 as a cluster if the chi-square value is greater than a predetermined threshold value, and if the chi-square value is smaller than a preset limit value The building distribution of the target area 20 can be determined as a sparse material.

예를 들어, 전술한 표 4와 같은 표본데이터의 경우, VMR이 1.791이고, 대상 영역(20) 내 구역의 전체 개수가 16이므로, 카이제곱값은 다음과 같이 계산될 수 있다:For example, in the case of the sample data shown in Table 4 above, since the VMR is 1.791 and the total number of zones in the object area 20 is 16, the chi-square value can be calculated as follows:

카이제곱값 = (대상 영역 내 구역의 전체 개수 - 1) × VMRChi square value = (total number of zones in the object area - 1) x VMR

= (16 - 1) × 1.791 = 26.865 = (16 - 1) x 1.791 = 26.865

표 7과 같은 표본데이터에서 자유도는 n - 1 = 16 - 1 = 15이며, 유의수준 α = 5%(즉, 1 - α = 95%)인 경우, 카이제곱값의 한계값은 25.0이다. 카이제곱값과 한계값을 비교하면, 카이제곱값이 한계값보다 크므로 상기 대상 영역(20)의 건물 분포는 군집으로 결정될 수 있다.
For the sample data as shown in Table 7, the degree of freedom is n = 1 = 16 - 1 = 15 and the significance level α = 5% (ie 1 - α = 95%). When the chi-square value and the threshold value are compared, the building distribution of the object area 20 can be determined as a cluster because the chi-square value is larger than the threshold value.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 구역당 건물 개수를 확률변수로 설정하고, 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 개수를 예측하기 위해 사용된 확률분포모델의 적합성을 검정하여, 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the building density determining unit 112 sets the number of buildings per section as a random variable and the fitness of the probability distribution model used to estimate the number of the buildings having the number of buildings per each zone The building density of the target area 20 can be determined.

일 예로, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 실제 개수와, 상기 확률분포모델에 따른 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 예측 개수 간의 차이값에 따라 상기 확률분포모델의 적합성을 검정하는 카이 제곱 검정을 이용할 수 있다.For example, the building density determiner 112 may calculate the probability density distribution of the buildings according to the difference between the actual number of zones having the number of buildings per zone and the number of zones having the number of buildings per zone according to the probability distribution model A chi-square test can be used to test the fit of the model.

이 실시예에 따르면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 구역당 건물 개수에 따라 다수의 구역을 구분하고, 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하고, 상기 평균값과 상기 확률분포모델을 이용하여 각 구역당 건물 개수에 대한 확률을 계산하고, 상기 각 구역당 건물 개수에 대한 확률에 상기 대상 영역(20) 내 구역의 개수를 곱하여 상기 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 예측 개수를 계산하고, 상기 각 구역당 건물 개수마다 상기 구역의 실제 개수로부터 상기 구역의 예측 개수를 감산하여 제곱하고, 제곱한 값을 해당 구역당 건물 개수에 대한 구역의 예측 개수로 나누고, 나누어 얻은 값을 합산하여 카이제곱값을 계산하고, 상기 카이제곱값을 기 설정된 한계값과 비교할 수 있다.According to this embodiment, the building density determining unit 112 divides a plurality of zones according to the number of buildings per zone, calculates an average value of the number of buildings per zone, and calculates an average value of the number of buildings per zone using the average value and the probability distribution model. Calculating a probability of the number of buildings per building, multiplying the probability of the number of buildings per each zone by the number of zones in the target zone 20 to calculate the number of zones having the number of buildings per zone, The number of predictions of the zone is subtracted from the actual number of the zones for each number of buildings per zone and the square is divided by the number of zones for the number of buildings per zone and the divided values are summed to obtain a chi-square value And compare the chi-square value with a predetermined threshold value.

상기 확률분포모델은 포아송(Poisson) 확률분포모델을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 다양한 확률분포모델이 이용될 수 있다.The probability distribution model may include a Poisson probability distribution model, but not limited thereto, various probability distribution models may be used according to the embodiment.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 구역당 건물 개수의 발생 확률을 예측하기 위해 사용되는 포아송 분포의 그래프이다.4 is a graph of Poisson distribution used to predict the probability of building a building per zone in accordance with an embodiment of the present invention.

포아송 분포는 지리공간 상에 매우 희귀하게 발생하는 현상의 확률변수 x가 나타내는 일종의 이산분포확률로서, 단위시간이나 단위공간에서 발생하는 점 개체(예컨대, 대상 영역에 위치하는 건물)의 기태를 표현할 수 있다. 포아송 분포의 경우, 희귀하게 나타나는 현상의 발생은 서로 독립적이라고 가정하기 때문에 어느 시간 또는 어느 공간에서 희귀현상이 발생할 확률은 동일하며, 시간 또는 공간 간격이 증가하면 그에 비례하여 발생확률은 증가한다.Poisson distribution is a kind of discrete distribution probability represented by the probability variable x of a phenomenon that occurs very rarely in the geospatial space. It can express the geometry of a point object (for example, a building located in the target area) have. In the case of Poisson distribution, the probability of occurrence of a rare phenomenon in any time or space is the same, since the occurrence of a rare phenomenon is assumed to be independent of each other, and the probability of occurrence increases in proportion to an increase in time or space interval.

포아송 분포는 영역 내에서 모든 점들의 입지 확률이 같고 점의 입자는 상호독립적이며, 점 개체는 공간적으로 완전히 임의적인 분포를 갖는다고 전제한다. 따라서, 확률분포모델의 적합성 검정은 점 개체들이 포아송 분포에 의해 완전하게 임의적으로 분포되어 있다는 귀무가설에 기초한다. 완전히 임의적으로 분포하는 경우에 기대되는 분포패턴에 대한 실제 분포패턴을 카이 제곱 검정을 통해 통계적 유의도를 판정할 수 있다.The Poisson distribution assumes that all the points have the same probability of location, the points are mutually independent, and the points have a completely arbitrary distribution spatially. Thus, the fitness test of the probability distribution model is based on the null hypothesis that point entities are completely arbitrarily distributed by the Poisson distribution. The statistical significance can be determined through a chi-square test of the actual distribution pattern for the expected distribution pattern when fully randomly distributed.

계산된 카이제곱값이 기각역의 값(즉, 한계값)보다 크면 귀무가설을 기각하고 연구가설을 받아들이며, 다시 말해 점 개체는 임의적 분포가 아닌 밀집되어 있다고 볼 수 있다. 카이제곱값의 한계값은 구역당 건물 개수의 전체 개수에서 1을 뺀 자유도를 갖는다.If the computed chi-square value is greater than the rejection value (ie, the threshold value), the null hypothesis is rejected and the research hypothesis is accepted. In other words, the point entity is considered to be concentrated rather than randomly distributed. The limit value of the chi-square value has a degree of freedom minus one in the total number of buildings per zone.

임의의 통계자료 계열에 특정확률분포를 적용할 수 있다는 가설이 기각될 확률을 확률분포모델의 적합성 검정의 유의수준 α라고 하며, 5%가 사용될 수 있으나 이에 제한되지는 않는다. 계산된 카이제곱값이 한계값보다 작거나 같으면 가정된 확률분포모델은 유의수준 α로 적합성이 인정되며 한계값보다 크면 기각될 수 있다.The probability that a hypothesis that a particular probability distribution can be applied to any statistical series is rejected is called the significance level α of the fitness test of the probability distribution model, and 5% can be used, but is not limited thereto. If the computed chi-square value is less than or equal to the threshold value, then the hypothesized probability distribution model can be rejected if it is accepted as a significant level α and greater than the threshold value.

예를 들어, 아래와 같은 표본데이터의 경우, 포아송 확률분포모델을 이용하여 카이제곱값을 계산하는 과정은 다음과 같다:For example, in the case of the following sample data, the process of calculating the chi-square value using the Poisson probability distribution model is as follows:

구역당 건물 개수(i)Number of buildings per zone (i) 해당 구역의 개수(O_i)The number of the zones (O _i ) 건물의 개수(i×O_i)Number of buildings (i x O _i ) 포아송 확률(

)Poisson probability (

) Predicted number of zones (

)

0 7 0 0.153 2.448 8.464 One One One 0.288 4.608 2.825 2 One 2 0.270 4.320 2.551 3 One 3 0.168 2.688 1.060 4 6 24 0.079 1.264 17.745 5 or more 0 0 0.042 0.672 0.672 Sum 16 30 1.0 16 33.317

이 실시예에 따르면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 상기 카이제곱값이 상기 한계값보다 크면 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 군집으로 결정할 수 있다. 반면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 상기 카이제곱값이 상기 한계값보다 작거나 같으면 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 산재로 결정할 수 있다.According to this embodiment, the building density determining unit 112 may determine the building distribution of the object area 20 as a cluster if the chi-square value is greater than the threshold value. On the other hand, if the chi-square value is less than or equal to the threshold value, the building density determining unit 112 can determine the building distribution of the object area 20 as a speckle.

예를 들어, 전술한 표 5와 같은 표본데이터에서 자유도는 n(i) - 1 = 6 - 1 = 5이며, 유의수준 α = 5%(즉, 1 - α = 95%)인 경우, 카이제곱값의 한계값은 11.1이다. 표 5의 표본데이터는 카이제곱값이 한계값보다 크기 때문에 대상 영역의 건물 분포는 군집으로 결정될 수 있다.For example, in the sample data as shown in Table 5, the degree of freedom is n (i) -1 = 6-1 = 5, and when the significance level? = 5% (i.e., 1-? = 95% The limit value of the value is 11.1. Since the sample data in Table 5 has a larger chi-square value than the limit value, the building distribution in the target area can be determined as a cluster.

확률분포모델의 적합성을 검정하는 다른 예로, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 실제 개수에 대한 누가확률분포와, 상기 확률분포모델의 누가확률분포 간의 최대 편차에 따라 상기 확률분포모델의 적합성을 검정하는 K-S 검정(Kolmogorov-Smirnov test)을 이용할 수 있다.
As another example of checking the suitability of the probability distribution model, the building density determining unit 112 may be configured to determine the probability distribution of the actual number of the zones having the number of buildings per zone and the maximum deviation between the probability distributions of the probability distribution models A KS test (Kolmogorov-Smirnov test) which tests the fitness of the probability distribution model can be used.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 각 구역 내 건물의 개수를 기반으로 도수로 주어지는 범주형 데이터에 대하여, 각 구역당 건물 개수가 균등하게 분포하는지 여부로 적합성을 검정함으로써, 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정할 수 있다. 다시 말해, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 각 구역당 건물 개수가 균등하게 분포한다는 가설에 기초하여 도수로 주어지는 범주형 데이터에 대한 적합성을 검정함으로써 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the building density determining unit 112 determines suitability of the categorical data given as a frequency based on the number of buildings in each zone, whether or not the number of buildings per zone is evenly distributed The density of buildings in the target area can be determined. In other words, the building density determining unit 112 can determine the building density of the target area by checking the suitability of the categorical data given to the water based on the hypothesis that the number of buildings per zone is evenly distributed.

이 경우, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는, 각 구역의 건물 개수와 구역당 건물 개수의 평균값에 따라 범주형 데이터의 적합성을 검정하는 카이 제곱 검정을 이용하여 상기 대상 영역의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.In this case, the building density determiner 112 may determine the building density of the target area using a chi-square test that tests the suitability of the categorical data according to the number of buildings in each zone and the average number of buildings per zone have.

상기 건물 밀집도 결정부(112)는, 각 구역의 건물 개수에 구역당 건물 개수의 평균값을 감산하여 제곱하고, 제곱한 값을 상기 구역당 건물 개수의 평균값으로 나누고, 나누어 얻은 값을 상기 대상 영역 내 구역 전체에 대하여 합산하여 카이제곱값을 계산하고, 상기 카이제곱값을 기 설정된 한계값과 비교할 수 있다.The building density determining unit 112 divides an average value of the number of buildings per zone by the number of buildings in each zone, squares the value, divides the value by an average value of the number of buildings per zone, The entire region can be summed to calculate a chi-square value, and the chi-square value can be compared with a predetermined threshold value.

상기 건물 밀집도 결정부(112)는, 상기 카이제곱값이 상기 한계값보다 크면 상기 대상 영역의 건물 분포를 군집으로 결정하고, 상기 카이제곱값이 상기 한계값보다 작거나 같으면 상기 대상 영역의 건물 분포를 산재로 결정할 수 있다.If the chi square value is less than or equal to the threshold value, the building density determining unit 112 determines a building distribution of the target area as a cluster if the chi-square value is greater than the threshold value, Can be determined by accident.

예를 들어, 카이 제곱 검정을 수행하는 경우, 총 16 개의 구역(n = 16)으로 분할되고 30 개의 건물이 위치하는 대상 영역에 대하여, 아래와 같이 카이제곱값이 계산될 수 있다:For example, when performing a chi-square test, a chi-square value can be computed for a target area divided into a total of 16 zones (n = 16) and where 30 buildings are located:

구역(i)Section (i) 해당 구역 내 건물의 실제 개수(O_i)Actual number of buildings in the area (O _i ) 구역당 건물 개수의 평균값(E_i)The average value of buildings per zone (E _i )

One 0 1.875 1.875 2 0 1.875 1.875 3 0 1.875 1.875 4 0 1.875 1.875 5 0 1.875 1.875 6 0 1.875 1.875 7 0 1.875 1.875 8 One 1.875 0.408 9 2 1.875 0.008 10 3 1.875 0.675 11 4 1.875 2.408 12 4 1.875 2.408 13 4 1.875 2.408 14 4 1.875 2.408 15 4 1.875 2.408 16 4 1.875 2.408

Sum

30 30 28.664

전술한 표 7과 같은 표본데이터에서 자유도는 n - 1 = 16 - 1 = 15이며, 유의수준 α = 5%(즉, 1 - α = 95%)인 경우, 카이제곱값의 한계값은 25.0이다. 표 7의 표본데이터는 카이제곱값이 한계값보다 크기 때문에 대상 영역의 건물 분포는 군집으로 결정될 수 있다.
For the sample data as shown in Table 7 above, the degree of freedom is n = 25 -1 = 15, and if the significance level is α = 5% (ie 1 - α = 95%), the limit value of the chi-square value is 25.0 . Since the chi-square value of the sample data in Table 7 is larger than the threshold value, the building distribution in the target area can be determined as a cluster.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 건물의 높이에 따라 대상 영역(20) 내 건물을 다수의 그룹으로 분류하고, 각 그룹에 대하여 구역 내 해당 그룹 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the building density determining unit 112 classifies the buildings in the target area 20 into a plurality of groups according to the height of the building and sets the number of corresponding group buildings in the area The density of buildings in the target area 20 can be determined based on the density of buildings.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 건물을 다수의 그룹으로 분류하여 나타낸 대상 영역(20)의 일 예를 도시한다.FIG. 5 illustrates an example of a target area 20 in which buildings are classified into a plurality of groups according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 바와 같이, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 건물의 높이가 기 설정된 기준 높이보다 크거나 같은 경우, 해당 건물을 제 1 그룹으로 분류하고, 건물의 높이가 상기 기준 높이보다 작은 경우, 해당 건물을 제 2 그룹으로 분류할 수 있다.5, if the height of the building is greater than or equal to a preset reference height, the building density determining unit 112 classifies the building into the first group, and if the height of the building is smaller than the reference height , The building can be classified into the second group.

도 5에 도시된 실시예에서 기준 높이는 30 m이나, 상기 기준 높이는 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 30 m보다 더 작거나 큰 값이 설정될 수도 있다.In the embodiment shown in FIG. 5, the reference height is 30 m, but the reference height is not limited thereto and may be set to a value smaller or larger than 30 m according to an embodiment.

또한, 도 5에 도시된 실시예는 대상 영역(20) 내 건물을 두 개의 그룹으로 분류하였으나, 그룹의 개수는 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 셋 또는 그 이상의 그룹으로 분류될 수도 있다. 이 경우, 그룹의 수가 많아짐에 따라 기준 높이의 개수 역시 많아질 것이다.In addition, although the embodiment shown in FIG. 5 classifies buildings in the object area 20 into two groups, the number of groups is not limited thereto and may be divided into three or more groups according to an embodiment. In this case, as the number of groups increases, the number of reference heights will also increase.

대상 영역(20) 내 건물들을 높이에 따라 다수의 그룹으로 분류한 경우, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 각 그룹마다 구역 내 해당 그룹 건물의 개수를 기반으로 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정할 수 있다.When the buildings in the target area 20 are classified into a plurality of groups according to their heights, the building density determining unit 112 determines the density of buildings in the target area 20 based on the number of the group buildings in each area You can decide.

예를 들어, 도 5을 참조하면, 상기 건물 밀집도 결정부(112)는 구역 내 제 1 그룹 건물(·)의 개수를 기반으로 상기 대상 영역(20)의 제 1 그룹 건물 밀집도를 결정하고, 구역 내 제 2 그룹 건물(x)의 개수를 기반으로 상기 대상 영역(20)의 제 2 그룹 건물 밀집도를 결정할 수 있다.
For example, referring to FIG. 5, the building density determiner 112 determines a first group building density of the object area 20 based on the number of first group buildings in the area, The second group building density of the object area 20 can be determined based on the number of the second group buildings x.

상기 노풍도 산정부(113)는 대상 영역(20)의 건물 밀집도와 각 구역 내 건물의 개수에 따라 각 구역의 노풍도를 산정할 수 있다.The fan section 113 can calculate the degree of wind of each zone according to the density of buildings in the target zone 20 and the number of buildings in each zone.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 노풍도 산정부(113)는, 각 구역의 노풍도를 산정하기 위해, 상기 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 건물의 개수가 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역에 제 1 노풍도를 할당할 수 있다. 그리고, 상기 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 건물의 개수가 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역에 제 2 노풍도를 할당할 수 있다. 그리고, 구역 내에 건물이 없는 경우, 해당 구역에 제 3 노풍도를 할당할 수 있다.In accordance with an embodiment of the present invention, the degree of wind crowding degree is determined in order to calculate the degree of wind of each zone, and when the number of buildings in the zone is greater than the number of reference buildings , The first wind level can be assigned to the zone. If the density of the buildings is determined as a scatterplot or the number of buildings in the zone is less than or equal to the number of the reference buildings, a second degree of wind can be assigned to the zones. And, if there is no building in the zone, a third fan can be assigned to the zone.

이 실시예와 같이, 대상 영역(20) 내 건물들이 건물의 높이에 따라 다수의 그룹으로 분류되지 않은 경우, 노풍도는 세 등급으로 분류될 수 있다.As in this embodiment, when the buildings in the object area 20 are not classified into a plurality of groups according to the height of the building, the degree of wind can be classified into three classes.

상기 제 1 내지 제 3 노풍도는 제 3 노풍도로부터 제 1 노풍도로 갈수록 지표면이 거칠어짐을 의미할 수 있다. 예를 들어, 표 3의 노풍도 구분을 참조하면, 제 1 노풍도는 노풍도 B에 대응하고, 제 2 노풍도는 노풍도 C에 대응하고, 제 3 노풍도는 노풍도 D에 대응할 수 있다.The first to third wind diagrams may mean that the ground surface becomes rougher from the third wind diagram to the first wind diagram. For example, referring to the classification of the wind in Table 3, the first fan corresponds to the fan B, the second fan corresponds to the fan C, and the third fan corresponds to the fan D .

일 실시예에 따르면, 상기 기준 건물 개수는, 구역의 건물 개수에 대한 표준편차값에 기 설정된 계수를 곱한 값과, 구역당 건물 개수의 평균값을 합산한 값(즉, 평균값 + (계수 × 해당 구역의 표준편차값))일 수 있다. 상기 계수는 1.96으로 설정될 수 있으나, 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 1.96보다 크거나 작은 값이 설정될 수도 있다.
According to one embodiment, the number of reference buildings is a value obtained by multiplying a standard deviation value for the number of buildings in the zone by a predetermined coefficient, and a value obtained by adding the average value of the number of buildings per zone (i.e., Of the standard deviation value). The coefficient may be set to 1.96, but the present invention is not limited thereto. A value greater or less than 1.96 may be set according to an embodiment.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 대상 영역(20) 내 건물들이 높이에 따라 다수의 그룹으로 분류된 경우, 상기 노풍도 산정부(113)는 각 그룹에 대한 건물 밀집도와 함께 구역 내 각 그룹에 속하는 건물의 개수에 따라, 각 그룹별 구역의 노풍도를 산정할 수 있으며, 구역의 그룹별 노풍도 중에서 가장 높은 등급의 노풍도(즉, 거칠기가 가장 높은 노풍도)를 해당 구역의 노풍도로 산정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when the buildings in the object area 20 are classified into a plurality of groups according to their heights, the coloring part 113 may calculate the degree of building density for each group According to the number of the buildings to which it belongs, it is possible to calculate the degree of wind of each zone, and the highest degree of wind intensity (ie, the highest degree of roughness) can do.

예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이 대상 영역(20) 내 건물들이 두 그룹으로 분류된 경우, 상기 노풍도 산정부(113)는 구역의 노풍도 산정 시, 제 1 그룹 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 상기 제 1 그룹에 속하는 건물의 개수가 제 1 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 1 노풍도를 할당할 수 있다.For example, as shown in FIG. 5, when the buildings in the target area 20 are classified into two groups, the first and second groups of buildings may be classified into two groups, And if the number of buildings belonging to the first group in the zone is larger than the number of first reference buildings, the first degree of wind can be assigned to the first group of the first group.

또한, 상기 노풍도 산정부(113)는 제 1 그룹 건물 밀집도가 산재로 결정되거나 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물의 개수가 상기 제 1 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 2 노풍도를 할당할 수 있다.If the number of buildings belonging to the first group in the zone is less than or equal to the number of the first reference buildings, the acid portion 113 of the first group The second degree of wind can be assigned to the second degree of wind.

또한, 상기 노풍도 산정부(113)는 구역 내에 제 1 그룹에 속하는 건물이 없는 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 4 노풍도를 할당할 수 있다.In addition, if there is no building belonging to the first group in the zone, the mountaineering unit 113 can assign the fourth hallway to the first group of the zone.

또한, 상기 노풍도 산정부(113)는 제 2 그룹 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물의 개수가 제 2 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 2 노풍도를 할당할 수 있다.If the number of buildings belonging to the second group in the zone is larger than the number of second buildings in the zone, the acid portion 113 of the second group of buildings is determined The second wind can be assigned to the second wind.

또한, 상기 노풍도 산정부(113)는 제 2 그룹 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물의 개수가 상기 제 2 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 3 노풍도를 할당할 수 있다.If the number of buildings belonging to the second group in the zone is less than or equal to the number of the second reference buildings, You can assign a third degree of wind to the group of winds.

또한, 상기 노풍도 산정부(113)는 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물이 없는 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 4 노풍도를 할당할 수 있다.In addition, if the building 113 does not have a building belonging to the second group in the zone, it can allocate the fourth fan degree to the second group of the zone.

실시예에 따라, 한 구역에 둘 이상의 노풍도가 할당되는 경우, 상기 노풍도 산정부(113)는 상기 둘 이상의 노풍도 중에서 가장 높은 등급의 노풍도(즉, 거칠기가 가장 높은 노풍도)를 해당 구역의 노풍도로 산정할 수 있다.According to the embodiment, when two or more winds are assigned to one zone, the windshield 113 also receives the highest level of winds (that is, the winds having the highest roughness) among the two or more winds It is possible to estimate the wind of the area.

예를 들어, 전술한 실시예에서 제 1 그룹 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물의 개수가 제 1 기준 건물 개수보다 많아, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도가 제 1 노풍도로 산정되고, 이와 동시에 제 2 그룹 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물의 개수가 제 2 기준 건물 개수보다 많아, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도가 제 2 노풍도로 산정된 경우, 이 구역은 제 1 노풍도와 제 2 노풍도가 동시에 할당된다. 이 경우, 상기 노풍도 산정부(113)는 두 노풍도 중에서 더 높은 등급의 노풍도인 제 1 노풍도를 해당 구역의 노풍도로 산정할 수 있다.For example, in the above-described embodiment, the density of the first group building is determined to be dense, the number of buildings belonging to the first group in the zone is larger than the number of the first reference buildings, The number of buildings belonging to the second group in the zone is larger than the number of the second reference buildings and the degree of wind noise for the second group of the zone is calculated In the case where the second wind is calculated, this zone is assigned the first wind and the second wind simultaneously. In this case, the loudspeaker can also calculate the first degree of wind, which is the higher degree of loudspeaker in the two degrees of wind, from the wind of the corresponding area.

일 실시예에 따르면, 제 4 노풍도로부터 제 1 노풍도로 갈수록 지표면이 거칠어짐을 의미할 수 있다. 예를 들어, 표 3과 같은 노풍도 구분의 경우, 제 1 노풍도는 노풍도 A에 대응하고, 제 2 노풍도는 노풍도 B에 대응하고, 제 3 노풍도는 노풍도 C에 대응하고, 제 4 노풍도는 노풍도 D에 대응할 수 있다. 전술한 실시예는 노풍도를 네 등급으로 구분하였으나, 노풍도 등급의 개수는 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 넷보다 많거나 적을 수도 있다.According to one embodiment, it may mean that the ground surface becomes rougher from the fourth wind path to the first wind path. For example, in the case of classification as shown in Table 3, the first fan corresponds to the wind A, the second fan corresponds to the fan B, the third fan corresponds to the fan C, The fourth fan can correspond to the fan D as well. Although the above-described embodiment classifies the degree of wind noise into four classes, the number of classifications of the wind wind is not limited thereto, but may be more or less than four according to the embodiment.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제 1 기준 건물 개수는 구역의 제 1 그룹 건물 개수에 대한 표준편차값에 기 설정된 계수를 곱한 값과, 구역당 제 1 그룹 건물 개수의 평균값을 합산한 값(즉, 제 1 그룹 평균값 + (계수 × 해당 구역의 제 1 그룹 표준편차값))으로 설정될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the first reference building number is a value obtained by multiplying a standard deviation value of the first group building number of the zone by a predetermined coefficient, and a value obtained by adding the average value of the first group building number per zone (I.e., the first group average value + (coefficient x first group standard deviation value of the region)).

또한, 상기 제 2 기준 건물 개수는 구역의 제 2 그룹 건물 개수에 대한 표준편차값에 기 설정된 계수를 곱한 값과, 구역당 제 2 그룹 건물 개수의 평균값을 합산한 값(즉, 제 2 그룹 평균값 + (계수 × 해당 구역의 제 2 그룹 표준편차값))으로 설정될 수 있다.Also, the number of the second reference buildings is a value obtained by multiplying a standard deviation value of the number of the second group buildings of the zone by a predetermined coefficient and an average value of the number of the second group buildings per zone (i.e., + (Coefficient x second group standard deviation value of the zone)).

일 실시예에 따르면, 상기 기 설정된 계수는 1.96으로 설정될 수 있으나, 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 1.96보다 크거나 작은 값이 설정될 수도 있다.
According to an exemplary embodiment, the predetermined coefficient may be set to 1.96, but not limited thereto, and may be set to a value of 1.96 or less according to an embodiment.

상기 설계풍속 산정부(114)는 상기 산정된 각 구역의 노풍도를 기반으로 목표 영역의 설계풍속을 산정할 수 있다.The design wind speed calculation unit 114 can calculate the design wind speed of the target area based on the calculated wind rating of each zone.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 설계풍속 산정부(114)는 노풍도별로 상기 목표 영역 내 해당 노풍도를 갖는 구역의 면적과 상기 목표 영역의 전체 면적 간의 면적 비율을 계산할 수 있다. 그러고 나서, 상기 설계풍속 산정부(114)는 각 노풍도마다 설정된 파라미터값에 해당 노풍도의 면적비율을 가중치로 적용하고 합산하여 목표 영역의 파라미터값을 산출할 수 있다. 그러고 나서, 상기 설계풍속 산정부(114)는 상기 산출된 목표 영역의 파라미터값을 이용하여 목표 영역의 설계풍속을 산정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the design wind speed calculation unit 114 may calculate the area ratio between the area of the area having the corresponding degree of wind in the target area and the total area of the target area. Then, the design wind speed estimating unit 114 may calculate the parameter value of the target area by applying and summing the area ratio of the wind flow to the parameter value set for each wind speed as a weight value. Then, the design wind speed calculation unit 114 can calculate the design wind speed of the target area using the calculated parameter value of the target area.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 각 구역의 노풍도가 산정된 목표 영역(30)의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 6에 도시된 실시예는 설계풍속을 구하고자 하는 목표 영역(30)이 상기 대상 영역과 동일한 경우이지만, 실시예에 따라 상기 목표 영역(30)은 대상 영역의 일부에 해당할 수도 있다.6 is a diagram showing an example of a target area 30 in which the degree of wind of each zone is estimated according to an embodiment of the present invention. In the embodiment shown in FIG. 6, the target area 30 for which the design wind speed is to be obtained is the same as the target area, but the target area 30 may correspond to a part of the target area.

도 6에 도시된 실시예에서, 목표 영역(30)은 총 9 개의 구역으로 분할되고, 각각의 구역은 모두 동일한 면적을 갖는 것으로 가정한다.In the embodiment shown in FIG. 6, the target area 30 is divided into a total of nine zones, and each zone is assumed to have the same area.

이 실시예에서 목표 영역(30)의 설계풍속을 산정하기 위해, 상기 설계풍속 산정부(114)는 노풍도별로 상기 목표 영역(30) 내 해당 노풍도를 갖는 구역의 면적과 목표 영역의 전체 면적 간의 면적비율을 계산할 수 있다.In order to estimate the design wind speed of the target area 30 in this embodiment, the design wind speed calculation part 114 calculates the wind speed of the target area 30 based on the area of the area having the corresponding degree of wind in the target area 30, Can be calculated.

예를 들어, 도 6에 도시된 목표 영역(30)의 경우, 노풍도 A 내지 D에 대한 면적비율은 다음과 같이 계산될 수 있다:For example, in the case of the target area 30 shown in FIG. 6, the area ratio for the winds A to D can be calculated as follows:

노풍도 A에 대한 면적비율 = 노풍도 A를 갖는 구역의 면적 / 목표 영역의 전체 면적 = 1/9,The ratio of the area to the wind A = the area of the area having the degree of wind A / the total area of the target area = 1/9,

노풍도 B에 대한 면적비율 = 노풍도 B를 갖는 구역의 면적 / 목표 영역의 전체 면적 = 1/3,The area ratio of the wind blowing to the area B = the area of the area having the wind blowing B / the total area of the target area = 1/3,

노풍도 C에 대한 면적비율 = 노풍도 C를 갖는 구역의 면적 / 목표 영역의 전체 면적 = 2/9,The area ratio of the wind to the area C = the area of the area having the airflow C / the total area of the target area = 2/9,

노풍도 D에 대한 면적비율 = 노풍도 D를 갖는 구역의 면적 / 목표 영역의 전체 면적 = 1/3.The ratio of the area to the wind D = the area of the area having the wind D / the total area of the target area = 1/3.

그러고 나서, 상기 설계풍속 산정부(114)는 노풍도별로 설정된 파라미터값에 해당 노풍도의 면적비율을 가중치로 적용하고 합산하여 상기 목표 영역(30)에 대한 파라미터값을 산출할 수 있다.Then, the design wind speed calculation unit 114 may calculate the parameter value for the target area 30 by applying the sum of the area ratios of the winds to the parameter values set for each of the winds, as a weight.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 노풍도마다 설정된 파라미터값을 예시적으로 나타내는 표이다.FIG. 7 is a table exemplarily showing parameter values set for each degree of wind according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 설계풍속 산정부(114)가 산출하는 파라미터값은 설계풍속을 산정하기 위해 사용되는 파라미터값 중에서 노풍도별로 값이 상이하게 설정되는 파라미터값일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the parameter value calculated by the design wind speed calculation unit 114 may be a parameter value that is differently set according to the wind speed among the parameter values used for calculating the design wind speed.

예를 들어, 상기 파라미터값은 풍속고도분포계수(K_zr), 지형계수(K_zt), 난류강도(I_z), 풍속고도분포지수(α), 기준경도풍높이(Z_g) 및 대기경계층시작높이(Z_b) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이러한 파라미터값들은 도 7에 도시된 바와 같이 각 노풍도마다 서로 다른 값으로 설정될 수 있다.For example, the parameter value of wind speed high distribution coefficient (K _zr), branched coefficient (K _zt), turbulence intensity (I _z), wind speed height distribution index (α), based on gyeongdopung height (Z _g) and starting Boundary Layer And a height Z _b . These parameter values may be set to different values for each of the windings as shown in Fig.

상기 설계풍속 산정부(114)는 상기 목표 영역의 파라미터값을 산출하기 위해, 노풍도별로 설정된 파라미터값에 해당 노풍도의 면적비율을 가중치로 적용하고 그로부터 얻은 값들을 합산할 수 있다.In order to calculate the parameter value of the target area, the design wind speed calculation unit 114 may apply the area ratio of the degree of the wind to the parameter value set for each degree of wind and add the values obtained therefrom.

예를 들어, 도 6에 도시된 목표 영역의 풍속고도분포계수(K_zr), 지형계수(K_zt), 난류강도(I_z), 풍속고도분포지수(α), 기준경도풍높이(Z_g) 및 대기경계층시작높이(Z_b)는 다음과 같이 계산될 수 있다:For example, the (K _zr) coefficient velocity height distribution of the target region shown in Figure 6, the terrain coefficient (K _zt), turbulence intensity (I _z), wind speed height distribution index (α), based on gyeongdopung height (Z _g) And the atmospheric boundary layer starting height (Z _b ) can be calculated as follows:

K_zr = 0.58 × 1/9 + 0.81 × 1/3 + 1.0 × 2/9 + 1.13 × 1/3 = 0.933K _zr = 0.58 x 1/9 + 0.81 x 1/3 + 1.0 x 2/9 + 1.13 x 1/3 = 0.933

K_zt = 1.28 × 1/9 + 1.20 × 1/3 + 1.17 × 2/9 + 1.13 × 1/3 = 1.179K _zt = 1.28 x 1/9 + 1.20 x 1/3 + 1.17 x 2/9 + 1.13 x 1/3 = 1.179

I_z = 0.23 × 1/9 + 0.22 × 1/3 + 0.19 × 2/9 + 0.15 × 1/3 = 0.191I _z = 0.23 x 1/9 + 0.22 x 1/3 + 0.19 x 2/9 + 0.15 x 1/3 = 0.191

α = 0.33 × 1/9 + 0.22 × 1/3 + 0.15 × 2/9 + 0.10 × 1/3 = 0.177? = 0.33 x 1/9 + 0.22 x 1/3 + 0.15 x 2/9 + 0.10 x 1/3 = 0.177

Z_g = 500 × 1/9 + 400 × 1/3 + 300 × 2/9 + 250 × 1/3 = 338.889Z _g = 500 x 1/9 + 400 x 1/3 + 300 x 2/9 + 250 x 1/3 = 338.889

Z_b = 20 × 1/9 + 15 × 1/3 + 10 × 2/9 + 5 × 1/3 = 14.111Z _b = 20 x 1/9 + 15 x 1/3 + 10 x 2/9 + 5 x 1/3 = 14.111

그러고 나서, 상기 설계풍속 산정부(114)는 산출된 파라미터값을 이용하여 목표 영역에 대한 설계풍속을 산정할 수 있다.Then, the design wind speed calculation unit 114 can calculate the design wind speed for the target area by using the calculated parameter values.

일 실시예에 따르면, 상기 설계풍속 산정부(114)는 설계풍속을 산정하기 위해 필요한 기본풍속 V₀, 풍속고도분포계수 K_zr, 지형계수 K_zt, 및 중요도계수 I_w를 계산하거나 입력받고, 전술한 수학식 1에 따라 목표 영역을 지나는 바람의 설계풍속을 산출할 수 있다.According to one embodiment, the design wind speed calculation unit 114 calculates or inputs the basic wind speed V ₀ , the wind speed altitude distribution coefficient K _zr , the terrain coefficient K _zt , and the importance coefficient I _w necessary for calculating the design wind speed, It is possible to calculate the wind speed of the wind passing through the target area according to the above-mentioned equation (1).

전술한 정보 획득부(111), 건물 밀집도 결정부(112), 노풍도 산정부(113) 및 설계풍속 산정부(114)는 설계풍속을 산정하기 위한 프로그램을 실행하여 설계풍속 산정 알고리즘을 실행하는 프로세서, 예컨대 CPU로 구성될 수 있다. 또한, 상기 설계풍속을 산정하기 위한 프로그램은 저장부(12)에 저장되어 있을 수 있고, 상기 설계풍속 산정 장치(100)는 상기 저장부(12)로부터 상기 프로그램을 불러와 실행할 수 있다.The information acquiring unit 111, the building density determining unit 112, the wind intensity estimating unit 113, and the design wind speed estimating unit 114 execute a program for estimating the design wind speed to execute a design wind speed estimating algorithm Processor, e.g., a CPU. In addition, a program for estimating the design wind speed may be stored in the storage unit 12, and the design wind speed calculation apparatus 100 may execute the program by loading the program from the storage unit 12. [

본 발명의 일 실시예에 따른 설계풍속 산정 장치(100)는 출력부(14)를 더 포함할 수 있다. 상기 출력부(14)는 본 발명의 일 실시예에 따라 산정된 설계풍속을 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 출력부(14)는 소정의 정보를 시각적으로 표시하는 디스플레이, 예컨대 LCD, PDP를 포함할 수 있다.
The design wind speed estimating apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may further include an output unit 14. The output unit 14 may output the calculated design wind velocity according to an embodiment of the present invention and provide the wind velocity to the user. According to one embodiment, the output unit 14 may include a display for visually displaying predetermined information, for example, an LCD, a PDP.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 설계풍속 산정 방법을 설명하는 예시적인 흐름도이다.8 is an exemplary flowchart illustrating a design wind speed calculation method according to an embodiment of the present invention.

도 8에 도시된 바와 같이, 상기 설계풍속 산정 방법(300)은, 대상 영역(20)을 다수의 구역으로 분할하는 단계(S31), 각 구역 내 건물에 관한 정보를 획득하는 단계(S32), 각 구역 내 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계(S33), 상기 건물 밀집도 및 상기 각 구역 내 건물의 개수에 따라 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계(S34), 및 상기 각 구역의 노풍도를 기반으로 상기 대상 영역(20)의 일부 또는 전부에 해당하는 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 단계(S35)를 포함할 수 있다.8, the design wind speed calculation method 300 includes a step S31 of dividing the target area 20 into a plurality of zones, a step S32 of obtaining information on the buildings in each zone, (S33) determining a building density of the target area (20) based on the number of buildings in each zone, calculating a degree of wind of each zone according to the building density and the number of buildings in each zone (S34 (S35) calculating a design wind speed of a target area corresponding to a part or all of the target area 20 based on the degree of wind of each of the zones.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 대상 영역(20)을 다수의 구역으로 분할하는 단계(S31)는, 상기 대상 영역(20)을 기 설정된 면적을 갖는 단위 구역으로 분할하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step S31 of dividing the target area 20 into a plurality of areas may include dividing the target area 20 into unit areas having predetermined areas have.

상기 대상 영역(20)을 구성하는 다수의 구역은 서로 동일한 면적을 가질 수 있으나, 실시예에 따라 각 구역의 면적이 모두 동일할 필요는 없다.Although the plurality of zones constituting the target zone 20 may have the same area, the areas of the zones need not be the same according to the embodiment.

일 실시예에 따르면, 상기 각 구역 내 건물에 관한 정보를 획득하는 단계(S32)는, 저장부(12)에 저장된 대상 영역(20)에 대한 지리정보를 불러오는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the step S32 of obtaining the information on the buildings in each zone may include the step of loading the geographical information about the target area 20 stored in the storage unit 12. [

다른 실시예에 따르면, 상기 정보를 획득하는 단계(S32)는, 대상 영역(20)에 대한 지리정보를 제공하는 서버(200)에 접속하는 단계, 및 상기 서버(200)로부터 대상 영역(20)에 대한 지리정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.According to another embodiment, the step S32 of acquiring the information includes the steps of connecting to the server 200 providing the geographical information about the object area 20, And receiving geographical information about the geographical information.

실시예에 따라, 상기 정보를 획득하는 단계(S32)는 입력부(13)를 통해 사용자로부터 상기 대상 영역(20)에 대한 지리정보를 입력받는 단계를 포함할 수도 있다.According to an embodiment, the step of acquiring the information (S32) may include receiving geographical information about the target area 20 from a user through the input unit 13. [

본 발명의 일 실시예에 따르면, 대상 영역(20)에 대한 지리정보는, 상기 대상 영역의 전자지도(digital map), 및 상기 대상 영역을 측량하여 얻은 측량 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 측량 데이터는 지상측량, GPS 측량, 항공사진측량, 레이더(radar) 측량 및 라이더(LiDAR) 측량 중 적어도 하나를 사용하여 얻어진 데이터일 수 있으나, 상기 측량 데이터를 얻기 위한 측량방법은 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present invention, the geographic information for the object area 20 may include at least one of a digital map of the object area and survey data obtained by measuring the object area. The measurement data may be data obtained using at least one of a ground survey, a GPS survey, an aerial photogrammetry, a radar survey and a LiDAR survey, but the survey method for obtaining the survey data is not limited thereto .

또한, 상기 지리정보는 대상 영역(20)에 위치한 건물에 관한 정보, 예컨대 건물의 위치, 건물의 높이, 건물의 층수, 건물의 면적 등을 포함할 수 있다.The geographical information may include information about a building located in the target area 20, for example, the location of the building, the height of the building, the number of buildings, the area of the building, and the like.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 각 구역 내 건물에 관한 정보를 획득하는 단계(S32)는, 각 구역에 포함된 건물의 개수에 관한 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step (S32) of acquiring information on the buildings in each zone may include acquiring information on the number of buildings included in each zone.

다른 실시예에 따르면, 상기 각 구역 내 건물에 관한 정보를 획득하는 단계(S32)는, 각 구역에 포함된 건물의 높이에 관한 정보를 획득하는 단계를 포함할 수도 있다. 이 경우, 상기 각 구역에 포함된 건물의 높이에 관한 정보를 획득하는 단계는, 각 구역에 포함된 건물의 층수에 관한 정보를 획득하는 단계, 및 상기 건물의 층수에 기 설정된 높이(예컨대, 3 m)를 곱하는 단계를 포함할 수 있으나, 실시예에 따라 건물의 층수에 소정의 높이를 곱하는 대신 각 건물의 높이 정보를 직접 획득할 수도 있다.
According to another embodiment, the step (S32) of obtaining information on the buildings in each of the zones may include obtaining information about the heights of the buildings included in each zone. In this case, the step of acquiring the information on the height of the building included in each of the zones may include acquiring information on the number of the buildings included in each zone, m, but it is also possible to directly obtain the height information of each building instead of multiplying the number of the buildings by a predetermined height according to the embodiment.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계(S33)는, 각 구역 내 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역(20)에 포함된 건물의 군집 또는 산재 여부를 판정하기 위한 VMR(Variance to Mean Ratio)을 산출하는 단계, 또는 상기 VMR에 대한 통계적 유의성을 검정하기 위한 카이제곱값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계(S33)는, 상기 VMR 또는 카이제곱값을 이용하여 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step S33 of determining the building density of the target area 20 may be performed by determining the number of buildings in the target area 20 based on the number of buildings in each area, Calculating a variance to mean ratio (VMR) for determining whether or not the VMR is a predetermined value, or calculating a chi-square value for testing a statistical significance for the VMR. In this case, the step (S33) of determining the building density of the object area 20 may include determining the building density of the object area 20 using the VMR or the chi-square value.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 VMR을 이용하여 건물 밀집도를 결정하는 과정을 설명하는 예시적인 흐름도이다.9 is an exemplary flowchart illustrating a process for determining building density using a VMR in accordance with an embodiment of the present invention.

도 9에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 VMR을 산출하는 단계는, 구역당 건물 개수에 따라 대상 영역(20)을 구성하는 다수의 구역을 구분하는 단계(S3311), 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하는 단계(S3312), 상기 평균값을 이용하여 구역당 건물 개수에 대한 분산값을 계산하는 단계(S3313), 상기 분산값을 상기 평균값으로 나누는 단계(S3314)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 9, according to an embodiment of the present invention, the step of calculating the VMR includes a step S3311 of dividing a plurality of zones constituting the object area 20 according to the number of buildings per zone, Calculating a mean value of the number of buildings per zone (S3312), calculating a variance value for the number of buildings per zone using the average value (S3313), and dividing the variance value by the average value (S3314) .

일 실시예에 따르면, 상기 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하는 단계(S3312)는, 상기 대상 영역(20) 내 각 구역의 건물 개수를 합산하는 단계, 및 합산한 값을 상기 대상 영역(20) 내 구역의 개수로 나누는 단계를 포함할 수 있다.According to an exemplary embodiment, the step S3312 of calculating the average value of the number of buildings per zone may include summing the number of buildings in each zone in the target zone 20, And dividing by the number of inner zones.

일 실시예에 따르면, 상기 구역당 건물 개수에 대한 분산값을 계산하는 단계(S3313)는, 상기 구역당 건물 개수로부터 상기 평균값을 감산하여 제곱하는 단계, 제곱한 값에 해당 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 개수를 곱하는 단계, 곱하여 얻은 값을 상기 대상 영역 내 구역의 개수로 나누는 단계, 및 나누어 얻은 값을 합산하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the step of calculating a variance value for the number of buildings per zone is a step of subtracting the average value from the number of buildings per square, and squaring the number of buildings per square, Dividing the value obtained by the multiplication by the number of zones in the object area, and summing the divided values.

VMR을 이용하여 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 경우, 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계(S33)는, 상기 VMR이 기 설정된 값보다 크면(S3315에서 예) 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 군집으로 결정하는 단계(S3316), 및 상기 VMR이 기 설정된 값보다 작거나 같으면(S3315에서 아니오) 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 산재로 결정하는 단계(S3317)를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 기 설정된 값은 1일 수 있으나, 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 1보다 크거나 작은 값이 설정될 수도 있다.When determining the building density of the object area 20 by using the VMR, the step of determining the building density of the object area 20 (step S33) may be such that if the VMR is larger than a predetermined value (YES in step S3315) A step S3316 of determining a building distribution of the area 20 as a cluster and a step of determining a building distribution of the target area 20 as a speckle when the VMR is smaller than or equal to a preset value (NO in S3315) ). Here, the predetermined value may be 1, but the present invention is not limited thereto, and a value greater than or less than 1 may be set according to the embodiment.

상기 카이제곱값을 산출하는 단계는, 상기 대상 영역(20) 내 구역의 전체 개수에서 1을 감산한 값을 상기 VMR에 곱하여 카이제곱값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.The step of calculating the chi-square value may include calculating a chi-square value by multiplying the VMR by a value obtained by subtracting 1 from the total number of zones in the target area 20. [

상기 카이제곱값을 이용하여 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계는, 상기 카이제곱값이 기 설정된 한계값보다 크면 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 군집으로 결정하는 단계, 및 상기 카이제곱값이 기 설정된 한계값보다 작거나 같으면 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 산재로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
The step of determining the building density of the object area 20 using the chi-square value may include determining a building distribution of the object area 20 as a cluster if the chi-square value is greater than a predetermined threshold value, And determining a building distribution of the object area 20 as a speckle if the chi-square value is less than or equal to a preset limit value.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계(S33)는, 구역당 건물 개수를 확률변수로 설정하고, 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 개수를 예측하기 위해 사용된 확률분포모델의 적합성을 검정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the step S33 of determining the building density of the target area 20 is performed by setting the number of buildings per zone as a random variable and estimating the number of zones having the number of buildings per zone And testing the suitability of the probability distribution model used to do so.

일 예로, 상기 확률분포모델의 적합성을 검정하는 단계는, 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 실제 개수와, 상기 확률분포모델에 따른 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 예측 개수 간의 차이값에 따라 카이 제곱 검정(chi-square test)을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.For example, the step of testing the fitness of the probability distribution model may be based on the difference between the actual number of zones having a building number per zone and the number of zones having a building number per zone according to the probability distribution model And performing a chi-square test.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 카이 제곱 검정을 통해 확률분포모델의 적합성을 검정하여 건물 밀집도를 결정하는 과정을 설명하는 예시적인 흐름도이다.10 is an exemplary flow chart illustrating a process for determining building density by testing suitability of a probability distribution model through a chi-square test according to an embodiment of the present invention.

도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 카이 제곱 검정을 수행하는 단계는, 구역당 건물 개수에 따라 대상 영역(20)을 구성하는 다수의 구역을 구분하는 단계(S3321), 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하는 단계(S3322), 상기 평균값과 상기 확률분포모델을 이용하여 각 구역당 건물 개수에 대한 확률을 계산하는 단계(S3323), 상기 각 구역당 건물 개수에 대한 확률에 상기 대상 영역(20) 내 구역의 개수를 곱하여 상기 각 구역당 건물 개수를 갖는 구역의 예측 개수를 계산하는 단계(S3324), 상기 각 구역당 건물 개수마다 상기 구역의 실제 개수로부터 상기 구역의 예측 개수를 감산하여 제곱하고, 제곱한 값을 해당 구역당 건물 개수에 대한 구역의 예측 개수로 나누고, 나누어 얻은 값을 합산하여 카이제곱값을 계산하는 단계(S3325); 및 상기 카이제곱값을 기 설정된 한계값과 비교하는 단계(S3326)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 10, according to an embodiment of the present invention, the step of performing the chi-square test includes dividing a plurality of zones constituting the object area 20 according to the number of buildings per zone (step S3321 A step S3322 of calculating an average value of the number of buildings per zone, a step S3323 of calculating a probability of the number of buildings per zone by using the average value and the probability distribution model, Calculating a predicted number of zones having a building number per zone by multiplying a probability by the number of zones in the target zone 20 (S3324), calculating the number of zones per building zone from the actual number of zones (S3325) calculating a chi-square value by dividing the predicted number by squaring, dividing the squared value by the predicted number of zones for the number of buildings per corresponding zone, and adding the divided values to the sum; And comparing the chi-square value with a predetermined threshold value (S3326).

카이 제곱 검정을 이용하여 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 경우, 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계(S33)는, 상기 카이제곱값이 상기 한계값보다 크면(S3326에서 예) 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 군집으로 결정하는 단계(S3327), 및 상기 카이제곱값이 상기 한계값보다 작거나 같으면 상기 대상 영역(20)의 건물 분포를 산재로 결정하는 단계(S3328)를 포함할 수 있다.If the building density of the object area 20 is determined using the chi-square test, the step S33 of determining the building density of the object area 20 may be such that if the chi-square value is greater than the threshold value (S3327) determining a building distribution of the object area (20) as a cluster, and determining a building distribution of the object area (20) as a scatterplug if the chi-square value is less than or equal to the threshold value S3328).

일 실시예에 따르면, 건물 밀집도를 결정하기 위해 이용되는 확률분포모델은 포아송(Poisson) 확률분포모델을 포함하지만, 상기 확률분포모델은 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 다양한 분포모델이 이용될 수 있다.
According to one embodiment, the probability distribution model used to determine building density is comprised of a Poisson probability distribution model, but the probability distribution model is not limited thereto and various distribution models may be used according to the embodiment .

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계(S33)는, 각 구역 내 건물의 개수를 기반으로 도수로 주어지는 범주형 데이터에 대하여, 각 구역당 건물 개수가 균등하게 분포한다는 가설에 기초하여 도수로 주어지는 범주형 데이터에 대한 적합성을 검정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the step S33 of determining the building density of the target area 20 may be performed on the basis of the number of buildings in each zone, And testing for fitness to categorical data given to the ratios based on the hypothesis that they are evenly distributed.

일 예로, 상기 적합성을 검정하는 단계는 각 구역의 건물 개수와 구역당 건물 개수의 평균값 간의 차이값에 따라 카이 제곱 검정을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.As an example, testing for fitness may include performing a chi-square test according to the difference between the number of buildings in each zone and the average value of the number of buildings per zone.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 카이 제곱 검정을 통해 범주형 데이터의 적합성을 검정하여 건물 밀집도를 결정하는 과정을 설명하는 예시적인 흐름도이다.Figure 11 is an exemplary flow chart illustrating a process for determining building density by testing suitability of categorical data through a chi-square test in accordance with an embodiment of the present invention.

도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 카이 제곱 검정을 수행하는 단계는, 구역당 건물 개수의 평균값을 계산하는 단계(S3331), 각 구역의 실제 건물 개수로부터 상기 구역당 건물 개수의 평균값을 감산하여 제곱하고, 제곱한 값을 상기 평균값으로 나누어 각 구역의 카이제곱값을 계산하고, 각 구역의 카이제곱값을 합산하여 대상 영역(20)의 카이제곱값을 계산하는 단계(S3332), 및 상기 카이제곱값을 기 설정된 한계값과 비교하는 단계(S3333)를 포함할 수 있다. 상기 카이제곱값이 한계값보다 크면 대상 영역(20)의 건물 분포는 군집으로 결정되고(S3334), 상기 카이제곱값이 한계값보다 작거나 같으면 대상 영역(20)의 건물 분포는 산재로 결정될 수 있다(S3335).
As shown in FIG. 11, according to an embodiment of the present invention, the step of performing the chi-square test includes a step S3331 of calculating an average value of the number of buildings per zone, A square value of each zone is calculated by dividing the squared value by the average value, and a chi-square value of the target zone 20 is calculated by summing the chi-square values of each zone Step S3332, and comparing the chi-square value to a predetermined threshold value (S3333). If the chi-square value is greater than the threshold value, the building distribution of the object area 20 is determined as a cluster (S3334). If the chi-square value is less than or equal to the threshold value, (S3335).

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계(S33)는, 건물의 높이에 따라 대상 영역(20) 내 건물들을 다수의 그룹으로 분류하는 단계, 및 각 그룹에 대하여 구역 내 해당 그룹 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 다시 말해, 대상 영역(20) 내 건물들을 높이에 따라 다수의 그룹으로 분류한 경우, 각 그룹에 대하여 전술한 건물 밀집도 결정 과정을 수행하여 각 그룹마다 건물 밀집도를 결정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step S33 of determining the building density of the object area 20 includes the steps of classifying the buildings in the object area 20 into a plurality of groups according to the height of the building, And determining the building density of the object area 20 based on the number of the group buildings in the zone with respect to the group. In other words, when the buildings in the target area 20 are classified into a plurality of groups according to their heights, the building density determination process for each group can be performed to determine the building density for each group.

이 실시예에 따르면, 상기 건물의 높이에 따라 건물을 다수의 그룹으로 분류하는 단계는, 건물의 높이가 기 설정된 기준 높이보다 크거나 같은 경우, 해당 건물을 제 1 그룹으로 분류하는 단계, 및 건물의 높이가 상기 기준 높이보다 작은 경우, 해당 건물을 제 2 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 기준 높이는 30 m일 수 있으나, 기준 높이는 이에 제한되지 않고 그보다 작거나 큰 값으로 설정될 수도 있다.According to this embodiment, the step of classifying buildings into a plurality of groups according to the height of the building may include classifying the buildings into a first group if the height of the buildings is greater than or equal to a preset reference height, And classifying the building into a second group when the height of the building is smaller than the reference height. Here, the reference height may be 30 m, but the reference height is not limited thereto and may be set to a smaller or larger value.

이 실시예에 따르면, 상기 각 그룹에 대하여 구역 내 해당 그룹 건물의 개수를 기반으로 대상 영역(20)의 건물 밀집도를 결정하는 단계는, 구역 내 제 1 그룹 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역(20)의 제 1 그룹 건물 밀집도를 결정하는 단계, 및 구역 내 제 2 그룹 건물의 개수를 기반으로 상기 대상 영역(20)의 제 2 그룹 건물 밀집도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to this embodiment, the step of determining the building density of the object area 20 based on the number of the group buildings in the zone for each of the groups may include determining the density of buildings in the object area 20 based on the number of the first group buildings in the area Determining the first group building density of the object area 20 and determining the second group building density of the object area 20 based on the number of the second group buildings in the area.

전술한 실시예는 대상 영역(20) 내 건물들을 두 개의 그룹으로 분류하였으나, 그룹의 개수는 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 셋 또는 그 이상이 될 수도 있다.
Although the above embodiments classify buildings in the object area 20 into two groups, the number of groups is not limited thereto and may be three or more according to an embodiment.

상기 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계(S34)는, 대상 영역(20)의 건물 밀집도와 각 구역 내 건물의 개수에 따라 각 구역의 노풍도를 산정할 수 있다.The step S34 of calculating the degree of wind of each zone can calculate the degree of wind of each zone according to the density of buildings in the target zone 20 and the number of buildings in each zone.

일 실시예에 따르면, 상기 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계(S34)는, 상기 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 건물의 개수가 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역에 제 1 노풍도를 할당하는 단계; 상기 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 건물의 개수가 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역에 상기 제 2 노풍도를 할당하는 단계; 및 구역 내에 건물이 없는 경우, 해당 구역에 제 3 노풍도를 할당하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the step of calculating the wind level of each zone (S34) may be such that if the density of buildings is determined to be dense and the number of buildings in the zone is greater than the number of the reference buildings, ; Assigning the second degree of wind to the zone if the building density is determined to be a sparse or the number of buildings in the zone is less than or equal to the number of the reference building; And if there is no building within the zone, assigning a third degree of wind to the zone.

이와 같이, 대상 영역(20) 내 건물들을 높이에 따라 다수의 그룹으로 분류하지 않은 경우, 노풍도는 세 등급으로 구분될 수 있으며, 여기서 상기 기 설정된 등급의 노풍도는 제 1 노풍도이고, 상기 제 1 노풍도보다 한 등급 낮은 노풍도는 제 2 노풍도이고, 가장 낮은 등급의 노풍도는 제 3 노풍도일 수 있다.When the buildings in the target area 20 are not classified into a plurality of groups according to their heights, the degree of wind can be divided into three classes, wherein the degree of wind of the predetermined class is the first degree of wind, The first degree of wind may also be a second degree of wind, and the third degree of wind may be the third degree.

실시예에 따라, 대상 영역(20) 내 건물들을 높이에 따라 다수의 그룹으로 분류한 경우, 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계(S34)는, 각 그룹에 대한 건물 밀집도와 함께 구역 내 각 그룹에 속하는 건물의 개수에 따라 각 그룹별 구역의 노풍도를 산정하는 단계를 포함할 수 있다.According to the embodiment, when the buildings in the target area 20 are classified into a plurality of groups according to their heights, the step S34 of calculating the degree of wind in each of the zones, together with the building density for each group, The number of buildings belonging to each group may be calculated according to the number of buildings belonging to each group.

예를 들어, 대상 영역(20) 내 건물들이 높이에 따라 제 1 그룹과 제 2 그룹으로 분류된 경우, 상기 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계(S34)는, 제 1 그룹 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물의 개수가 제 1 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 1 노풍도를 할당하는 단계; 제 1 그룹 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물의 개수가 상기 제 1 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 2 노풍도를 할당하는 단계; 및 구역 내 제 1 그룹에 속하는 건물이 없는 경우, 해당 구역의 제 1 그룹에 대한 노풍도로 제 4 노풍도를 할당하는 단계를 포함할 수 있다.For example, when the buildings in the target area 20 are classified into the first group and the second group according to their heights, the step S34 of calculating the degree of wind of each of the zones is performed in such a manner that, If the number of buildings belonging to the first group in the zone is greater than the number of the first reference building, assigning a first degree of wind to the wind for the first group of the zone; If the density of the first group building is determined as a spoilage or if the number of buildings belonging to the first group in the zone is less than or equal to the number of the first reference buildings, ; And if there is no building belonging to the first group in the zone, assigning the fourth fan degree to the wind for the first group of the zone.

또한, 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도를 산정하기 위해, 상기 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계는, 제 2 그룹 건물 밀집도가 밀집으로 결정되고, 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물의 개수가 제 2 기준 건물 개수보다 많은 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 2 노풍도를 할당하는 단계; 상기 제 2 그룹 건물 밀집도가 산재로 결정되거나, 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물의 개수가 상기 제 2 기준 건물 개수보다 적거나 같은 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 3 노풍도를 할당하는 단계; 구역 내 제 2 그룹에 속하는 건물이 없는 경우, 해당 구역의 제 2 그룹에 대한 노풍도로 제 4 노풍도를 할당하는 단계를 포함할 수 있다.Also, in order to calculate the degree of wind for the second group of zones, the step of calculating the degree of wind of each zone is determined by the density of the second group of buildings and the number of buildings belonging to the second group in the zone Assigning a second degree of wind to the second group of the zones if the number of second buildings is greater than the second number of buildings; If the density of the second group building is determined as a spoilage or the number of buildings belonging to the second group in the zone is less than or equal to the number of the second reference buildings, Assigning; And if there is no building belonging to the second group in the zone, assigning a fourth fan degree to the second group of the zone.

그러고 나서, 상기 각 구역의 노풍도를 산정하는 단계(S34)는, 구역의 제 1 및 제 2 그룹에 대한 노풍도 중에서 가장 높은 등급의 노풍도(즉, 거칠기가 가장 높은 노풍도)를 해당 구역의 노풍도로 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
The step S34 of calculating the degree of wind of each of the above zones then determines the highest degree of wind noise (i.e., the highest degree of wind noise) among the degrees of wind noise for the first and second groups of zones, And a step of estimating the intensity of the light.

일 실시예에 따르면, 상기 제 1 내지 제 4 노풍도는 제 4 노풍도로부터 제 1 노풍도로 갈수록 지표면이 거칠어짐을 의미할 수 있다. 예를 들어, 표 3과 같은 노풍도 구분의 경우, 제 1 노풍도는 노풍도 A에 대응하고, 제 2 노풍도는 노풍도 B에 대응하고, 제 3 노풍도는 노풍도 C에 대응하고, 제 4 노풍도는 노풍도 D에 대응할 수 있다.According to one embodiment, the first to fourth wind diagrams may mean that the ground surface becomes rougher from the fourth wind diagram to the first wind diagram. For example, in the case of classification as shown in Table 3, the first fan corresponds to the wind A, the second fan corresponds to the fan B, the third fan corresponds to the fan C, The fourth fan can correspond to the fan D as well.

전술한 실시예는 노풍도를 네 등급으로 구분하였으나, 노풍도 등급의 개수는 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 넷보다 많거나 적을 수도 있다.Although the above-described embodiment classifies the degree of wind noise into four classes, the number of classifications of the wind wind is not limited thereto, but may be more or less than four according to the embodiment.

상기 제 1 기준 건물 개수는, 구역의 제 1 그룹 건물 개수에 대한 표준편차값에 기 설정된 계수를 곱한 값과, 구역당 제 1 그룹 건물 개수의 평균값을 합산한 값으로 설정될 수 있다. 또한, 상기 제 2 기준 건물 개수는, 구역의 제 2 그룹 건물 개수에 대한 표준편차값에 기 설정된 계수를 곱한 값과, 구역당 제 2 그룹 건물 개수의 평균값을 합산한 값으로 설정될 수 있다.The first reference building number may be set to a value obtained by multiplying a standard deviation value of the first group building number of the zone by a predetermined coefficient and an average value of the first group building number per zone. The number of the second reference buildings may be set to a value obtained by multiplying the standard deviation value of the second group building number of the zone by a predetermined coefficient and an average value of the number of the second group buildings per zone.

일 실시예에 따르면, 상기 계수는 1.96으로 설정될 수 있으나, 이에 제한되지 않고 실시예에 따라 1.96보다 크거나 작은 값이 설정될 수도 있다.
According to one embodiment, the coefficient may be set to 1.96, but is not so limited, and may be set to a value greater or less than 1.96, depending on the embodiment.

상기 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 단계(S35)는, 상기 산정된 각 구역의 노풍도를 기반으로 목표 영역의 설계풍속을 산정할 수 있다.The step S35 of calculating the design wind speed of the target area can calculate the design wind speed of the target area based on the calculated wind rating of each zone.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 과정을 설명하는 예시적인 흐름도이다.12 is an exemplary flow chart illustrating a process for estimating the design wind speed of a target area in accordance with an embodiment of the present invention.

도 12에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 단계(S35)는, 노풍도별로 목표 영역 내 해당 노풍도를 갖는 구역의 면적과 상기 목표 영역의 전체 면적 간의 면적비율을 계산하는 단계(S351), 노풍도별로 설정된 파라미터값에 해당 노풍도의 면적비율을 가중치로 적용하고 이들을 합산하여 목표 영역에 대한 파라미터값을 산출하는 단계(S352), 및 상기 산출된 목표 영역의 파라미터값을 이용하여 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 단계(S353)를 포함할 수 있다.12, according to an embodiment of the present invention, the step S35 of estimating the design wind speed of the target area may include calculating the wind speed of the target area A step S352 of calculating a parameter value for the target area by applying the area ratio of the degree of the wind to the parameter value set for each degree of the wind according to the weight and summing them, And calculating the design wind speed of the target area using the calculated parameter value of the target area (S353).

일 실시예에 따르면, 상기 파라미터값은 풍속고도분포계수(K_zr), 지형계수(K_zt), 난류강도(I_z), 풍속고도분포지수(α), 기준경도풍높이(Z_g) 및 대기경계층시작높이(Z_b) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the parameter value of wind speed high distribution coefficient (K _zr), branched coefficient (K _zt), turbulence intensity (I _z), wind speed height distribution index (α), based on gyeongdopung height (Z _g) and atmosphere And a boundary layer starting height Z _b .

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 설계풍속 산정 방법(300)은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 저장 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다.The design wind speed calculation method 300 according to an embodiment of the present invention may be stored in a computer-readable recording medium that is manufactured as a program to be executed in a computer. The computer-readable recording medium includes all kinds of storage devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, and the like.

이상, 대상 영역을 다수의 구역으로 분할하고, 대상 영역의 건물 밀집도와 각 구역 내 건물의 개수에 따라 각 구역의 노풍도를 산정한 후, 각 구역의 노풍도를 기반으로 목표 영역의 설계풍속을 산정하는 설계풍속 산정 장치 및 방법이 설명되었다.In the above, the target area is divided into a plurality of zones, and the degree of wind in each zone is calculated according to the density of the building in the target zone and the number of the buildings in each zone. Then, A device and method for estimating the design wind speed has been described.

상기 설계풍속 산정 장치 및 방법에 따르면, 노풍도마다 획일적으로 설정된 파라미터값을 사용하는 대신, 대상 영역의 객관적인 정보를 바탕으로 해당 영역에 적합한 파라미터값 및 설계풍속을 산정할 수 있다. 또한, 설계자의 주관적인 판단에 의해 대상 영역의 노풍도가 부적절하게 결정됨으로써 설계풍속이 너무 크거나 너무 작게 계산되어 건축물의 경제성 및 안전성이 저하되는 것을 방지할 수 있다.According to the apparatus and method for calculating the design wind speed, the parameter value and the design wind speed suitable for the corresponding area can be calculated based on the objective information of the target area, instead of using the parameter value uniformly set for each wind speed. In addition, the wind speed of the target area is determined improperly according to the subjective judgment of the designer, so that the design wind speed is calculated to be too large or too small to prevent the economical and safety of the building from deteriorating.

10: 통신부
11: 처리부
12: 저장부
13: 입력부
14: 출력부
100: 설계풍속 산정 장치
111: 정보 획득부
112: 건물 밀집도 결정부
113: 노풍도 산정부
114: 설계풍속 산정부10:
11:
12:
13:
14: Output section
100: Design wind speed calculation device
111: Information obtaining unit
112: Building density determination section
113: Goguryeo Mountain Government
114: Design wind velocity estimation unit

Claims

An information acquiring unit that divides the object area into a plurality of zones and acquires information on buildings in each zone;
A building density determining unit for determining a building density of the target area based on the number of buildings in each zone;
An outdoor fan for calculating an outdoor level of each zone according to the density of buildings and the number of buildings in each zone; And
And a design wind speed calculation unit for calculating a design wind speed of a target area corresponding to a part or all of the target area based on the degree of wind of each zone,
Wherein the building density determining unit comprises:
The building density of the target area is determined by using a VMR (Variance to Mean Ratio) for determining the cluster or scattered state of buildings in the target area or by using a chi-square value for testing statistical significance for the VMR Design wind speed calculation device.

delete

The method according to claim 1,
Wherein the information obtaining unit obtains information on the number of buildings included in each zone or the height of the building.

delete

The method of claim 3,
Wherein the information obtaining unit comprises:
Wherein the information about the number of buildings included in each zone is acquired and information about the height of the building is obtained by multiplying the number of floors of the building by a predetermined height.

delete

The method according to claim 1,
Wherein the building density determining unit comprises:
Determining a building distribution of the target area as a cluster if the VMR is greater than a preset value,
And determines a building distribution of the target area as a sparse material when the VMR is less than or equal to a preset value.

The method according to claim 1,
Wherein the building density determining unit comprises:
Wherein the VMR is multiplied by a value obtained by subtracting 1 from the total number of zones in the target zone to calculate a chi-square value, and the chi-square value is compared with a predetermined threshold value.

An information acquiring unit that divides the object area into a plurality of zones and acquires information on buildings in each zone;
A building density determining unit for determining a building density of the target area based on the number of buildings in each zone;
An outdoor fan for calculating an outdoor level of each zone according to the density of buildings and the number of buildings in each zone; And
And a design wind speed calculation unit for calculating a design wind speed of a target area corresponding to a part or all of the target area based on the degree of wind of each zone,
Wherein the building density determining unit comprises:
A design wind speed calculation device for setting the number of buildings per zone as a random variable and determining the density of buildings in the target area by checking the suitability of the probability distribution model used to estimate the number of zones having the number of buildings per zone.

13. The method of claim 12,
Wherein the building density determining unit comprises:
Calculates a chi-square value that tests the suitability of the probability distribution model according to the difference between the actual number of the zones having the number of buildings per zone and the number of the zones having the number of buildings per zone according to the probability distribution model , And compares the chi-square value with a preset limit value.

delete

An information acquiring unit that divides the object area into a plurality of zones and acquires information on buildings in each zone;
A building density determining unit for determining a building density of the target area based on the number of buildings in each zone;
An outdoor fan for calculating an outdoor level of each zone according to the density of buildings and the number of buildings in each zone; And
And a design wind speed calculation unit for calculating a design wind speed of a target area corresponding to a part or all of the target area based on the degree of wind of each zone,
Wherein the building density determining unit comprises:
A design wind speed estimating device for determining building density of a target area by using a chi-square test which tests the suitability of categorical data according to the number of buildings in each zone and the average value of the number of buildings per zone.

17. The method of claim 16,
Wherein the building density determining unit comprises:
The number of buildings in each zone is subtracted from the average value of the number of buildings per square and squared, the squared value is divided by the average value of the number of buildings per zone, the divided value is summed over the entire zone in the target zone, And compares the chi-square value with a preset limit value.

18. The method according to any one of claims 11, 13 and 17,
Wherein the building density determining unit comprises:
Determining a building distribution of the object area as a cluster if the chi-square value is greater than a predetermined threshold,
And determining a building distribution of the object area as a scatterplug if the chi-square value is less than or equal to a preset limit value.

17. The method according to any one of claims 1, 12 and 16,
Wherein the building density determining unit comprises:
The building is classified into a plurality of groups according to the height of the building,
A design wind speed calculation device for determining the density of buildings in the target area based on the number of group buildings in the zone for each group.

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17. The method according to any one of claims 1, 12 and 16,
The design wind speed estimating section calculates:
Calculating an area ratio between the area of the area having the corresponding degree of wind in the target area and the total area of the target area,
The parameter values of the target area are calculated by applying and summing the area ratios of the corresponding degrees of the winds to the parameter values set for the winds,
And calculates the design wind speed of the target area using the calculated parameter value.

28. The method of claim 27,
Wherein the parameter value comprises at least one of a wind speed altitude distribution coefficient, a terrain coefficient, a turbulence intensity, a wind speed altitude distribution index, a reference rough wind height and an atmospheric boundary layer start height.

A method for estimating a design wind speed of a design wind speed estimating device,
Dividing the object area into a plurality of zones;
Acquiring information on buildings in each zone;
Determining a building density of the target area based on the number of buildings in each zone;
Calculating a degree of wind of each zone according to the density of buildings and the number of buildings in each zone; And
And calculating a design wind speed of a target area corresponding to a part or all of the target area based on the degree of wind of each zone,
Wherein determining the building density of the target area comprises:
Calculating a VMR (Variance to Mean Ratio) for indicating the cluster or scattered state of the buildings in the target area based on the number of buildings in each zone; Or calculating a chi-square value to test statistical significance for the VMR,
Including the step of setting the number of buildings per zone as a random variable and testing the suitability of the probability distribution model used to predict the number of zones having a building number per zone,
Performing a chi-square test to determine the suitability of the categorical data according to the average number of buildings per zone and the number of buildings per zone.

A computer-readable recording medium,
29. A recording medium on which a program for executing a design wind speed calculation method according to claim 29 is recorded in a computer.