2019년 12월경 후베이 우한시에서 발생한 코로나19 바이러스가 점차 줄어드는 듯 보였으나, 2020년 11월, 2021년 6월 기준으로 점차 늘어나고 있으며, 전세계적으로 총 1억 9천 2백만명, 대한민국 기준 총 확진자는 대략 18만4천명으로 추정된다. 이에 따른 대책으로 중앙재난안전대책본부는 사회적 거리두기 4단계를 시행하면서 강력한 대응책을 내고있지만, 델타바이러스등 전염성이 강한 코로나 변이 바이러스가 기승을 부리면서 국내 일일 확진자 수는 1800명대 까지 증가하게 되었다. 그에따라 코로나바이러스의 심각성을 강조하고자 코로나 누적 확진자 수를 ARIMA 알고리즘을 이용해 예측한다. 그 과정에서 추세와 계절성을 제거하기 위해서 차분을 이용하고, MA, AR, 자기상관함수와 편자기상관함수를 이용해 ARIMA에서 p,d,q값을 결정하고 예측한다. 마지막으로 예측값과 실제값을 비교해 얼마나 잘 예측되었는지 평가한다.
본 논문은 딥러닝기법 중 하나인 합성곱 신경망과 순환 신경망 중 하나인 장단기 메모리를 이용하여 사격시 발생하는 소음(이하 사격음)만으로 화기의 종류, 사격음 발생지점에 관한 정보(거리와 방향)을 추정하는 모델을 다루었다. 이를 위해 미국 법무부 산하 연구소의 지원하에 생성된 Gunshot Audio Forensic Dataset을 이용하였으며, 음향신호를 멜 스펙트로그램(Mel-Spectrogram)으로 변환한 후, 4종의 합성곱 신경망과 1종의 장단기 메모리 레이어로 구성된 딥러닝 모델에 학습 및 검증 데이터로 제공하였다. 제안 모델의 성능을 확인하기 위해 합성곱 신경망으로만 구성된 대조 모델과 비교·분석하였으며, 제안 모델의 정확도가 90 % 이상으로 대조모델보다 우수한 성능을 보였다.
수중 음향 채널의 주요 특징은 다중 경로와 빠른 주파수 페이딩을 가지고 있다. 이로 인해 다중 주파수 대역을 가지는 주파수 변이 변조(Frequency Shift Keying, FSK) 신호는 다중 경로로 인한 선택적 페이딩으로 인하여 특정한 주파수에 할당된 정보 비트의 손실을 가져온다. 따라서 본 논문에서는 프리엠블 오류율 기반으로 각 중심 주파수의 이득을 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 수신되는 신호의 페이딩으로 인한 특정 주파수의 이득을 변화하면서 프리엠블 오류율이 10 % 미만인 영역의 값을 할당하여 최적의 이득 값을 추정하였다. 경북 문경의 호수에서 300 m ~ 500 m의 이동 거리를 가지는 호수 실험을 하였으며, 부호화율 1/3을 가지는 주파수 변이 변조 신호의 터보 등화 모델에서 터보 등화 반복 횟수가 증가함에 따라 제안한 알고리즘의 적용 시 모두 복호됨을 확인하였다.
수재해 저감과 예방을 위해서는 공간적 변동성을 반영한 정확한 면적 강우량의 측정은 필수적이다. 이러한 요구에 부응하기 위해 24 GHz 이중편파 전자파를 기반으로 소규모 공간 범위에 대해 저고도의 지상 강우를 30 m의 거리해상도로 관측할 수 있는 전파강수계가 개발되었다. 전파강수계는 시제품이 개발된 이래로 한국건설기술연구원 연천센터와 국내 여러 현장과 인도네시아 등에서 시험을 실시하였다. 임상훈 등(2020)은 전파강수계의 반사도와 비차등위상차를 이용한 강우 추정식을 개발하여 연천 및 거제 관측 자료에 적용한 바 있다. 본 논문에서는 연천센터에 분산 배치한 우량계 자료를 이용하여 전파강수계의 강우 공간분포 측정 성능을 평가하였다. 공간우량계는 15대 중 음영구역 바깥에서 정상 작동한 7개의 0.5mm급 우량계 자료와 핏게이지에 있는 0.2mm급 우량계 2대가 비교에 사용되었다. 전파강수계 강우강도는 비교 위치에 해당하는 점 주변의 레이 방향 5개(37.5 m에 해당) 및 방위각 방향 5개 게이트 등 총 25개의 복셀에서 산출된 강우 정보를 평균하여 비교하였다. 정확도는 지상우량계를 참값으로 보고 MAE(Mean absolute error)로 평가하였다. 그 결과 평균 4.2%의 오차를 보였으며, 우량계의 오차를 ±5%로 가정할 경우 3.3~7.9%로 나타났다. 전파강수계의 누적 강우량 값은 강우계에 비해 작은데, 이는 지속적인 관측을 통해 강우 산정의 정확도를 개선하는 것이 필요함을 의미한다.
환경부는 기존 대형 강우레이더 관측망에 대한 동해안 지역 관측공백 해소와 집중호우에 의한 재해예방을 목적으로 2기의 전파강수관측소를 삼척과 울진 통고산에 구축 운영하고 있다. 본 연구에서는 삼척 및 울진 전파강수관측소 관측 자료 품질 향상을 위한 다양한 품질 분석 기법을 소개하고 그 결과를 제시한다. 설치된 전파강수관측소의 시스템 특성 중 하나인 Short/Long 펄스 신호에 따른 자료의 연속/불연속성 및 피뢰침에 의한 자료 품질, 그리고 강수에 의한 신호감쇠에 따른 유효관측거리 등을 분석하였다. 이러한 분석을 기반으로 신호보정옵셋 및 피뢰침 위치 등을 조정하여 자료 품질을 향상하였다. 또한 삼척과 울진 전파강수관측소를 대상으로 분포형 비차등위상차 산정 기술을 적용하고 그 결과를 분석하였다. 비차등위상차는 시스템 편차나 우박 등의 영향에서 자유로워 특히 전파강수관측소와 같은 X 밴드 정량강우 추정에서 중요하다. 일반적으로 비차등위상차는 차등위상차에 대한 필터링 기법으로 산출하는데, 이 방법은 약한 강수에 대해 변동성이 크며 지형에코 등에 의해 영향을 크게 받는다는 단점이 있다. 본 연구에서는 일반적인 필터링 기법에 의한 비차등위상차와 분포형 기법을 적용한 비차등위상차에 대해 비교 분석을 하였다. 전파강수관측소 강우 자료를 이용한 분포형 비차등위상차 시험적용 결과 기존 비차등위상차에 비해 정성적으로 우위를 보임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 소형 풍력발전기를 교량에 설치하여 전력생산과 아울러 내풍안정성을 개선할 수 있는 방안을 연구하였다. 이를 위하여 기존 공기역학적 진동억제 대책과 유사하게 교량에 풍력발전기를 설치하기 위한 방법과 풍력에너지 추정 방법을 제시하였다. 풍동실험 결과를 보면, 페어링처럼 소형 풍력발전기를 설치하면 와류진동을 거의 억제할 수 있는 것으로 나타났고, 이때 교축방향 최적 이격 거리는 터빈 직경의 3-4.5배인 것으로 나타났다. 그리고 풍력발전기를 설치하면 항력계수는 낮아지고 양력계수의 기울기도 음에서 양의 값으로 바뀌어 전반적인 내풍안정성이 향상되는 것으로 나타났다. 한편 풍하측의 풍력발전기는 평균풍속이 낮아 발전을 못하지만, 풍상측의 풍력발전기는 상당량의 전기에너지를 생산하는 것으로 나타났다.
도심에서 지하구조물, 고층빌딩의 건설은 기존 지하철 터널의 근접시공이 수반되는 경우가 많다. 이 경우 지하철 구조물의 정적 동적인 안정성이 동시에 확보 되도록 하여야 하며 국내에서는 일반적으로 정적인 관리 기준만 제시되었다. 하지만, 도심지 근접시공이 많은 굴착 제약 조건하에서도 발파를 수행되는 경우가 대부분이므로 동적 가이드라인 또한 필요하다. 본 연구에서는 수치해석을 활용하여 발파진동에 따른 영향을 검토하고, 발파 제약영역을 추정하고자 하였다. 특히, 지하철 터널의 토피고 및 지반특성을 변화시켜 구조물의 최대진동속도 변화를 분석하였다. 해석결과 토피가 증가할수록 진동속도가 감소하는 결과를 보였다. 지반강성 변화 파라미터 스터디 결과 직경의 $1{\sim}2$배 이격 시 풍화암, 연암, 경암의 순서로 라이닝 진동속도가 더 커지는 결과를 보였지만, 이격되는 거리가 직경의 3.5배의 경우는 지반과 무관해지는 경우를 보였다. 진동규제속도인 1 cm/sec를 만족하는 발파위치 포락선 분석결과 전반적으로 지반특성이나, 심도의 차이에도 그 영향은 현저하지 않음을 보였다.
본 논문에서는 단일 모바일 디바이스의 움직임을 통해 3차원 특징점을 추출하는 방법에 대해 소개한다. 단안 카메라를 이용해 카메라 움직임에 따라 2D 영상을 획득하고 Baseline을 추정한다. 특징점 기반의 스테레오 매칭을 진행한다. 특징점과 디스크립터를 획득하고 특징점을 매칭한다. 매칭된 특징점을 이용해 디스패리티를 계산하고 깊이값을 생성한다. 3차원 특징점은 카메라 움직임에 따라 업데이트 된다. 마지막으로 장면 전환 검출을 이용하여 장면 전환시 특징점을 리셋한다. 위 과정을 통해 특징점 데이터베이스에 평균 73.5%의 저장공간 추가 확보를 할 수 있다. TUM Dataset의 Depth Ground truth 값과 RGB 영상으로 제안한 알고리즘을 적용하여 3차원 특징점 결과와 비교하여 평균 26.88mm의 거리 차이가 나는것을 확인하였다.
본 논문은 빅데이터 기반 미세먼지 이상 탐지 머신러닝 시스템 설계 및 구현을 제안한다. 제안하는 시스템은 빅데이터로 구성된 미세먼지 및 기상 정보를 통해 미세먼지 대기환경지수를 분류하는 시스템이다. 이 시스템은 머신러닝 기반의 대기환경지수 분류 카테고리별 이상치에 따른 이상치 탐지 알고리즘 설계를 통해 미세먼지를 분류한다. 카메라에서 수집된 영상의 심도 데이터는 미세먼지 농도에 따른 영상을 수집한 후 미세먼지 가시마스크를 생성합니다. 그리고 모노 심도 추정 알고리즘을 통한 학습 기반 핑거프린팅 기법으로 모노스코프 카메라에서 수집된 미세먼지의 가시거리를 추론하여 미세먼지 농도를 도출합니다. 본 방법의 실험 및 분석을 위해 미세먼지 농도 데이터와 지역별, 시간별 CCTV 영상 데이터를 매칭하여 학습 데이터를 생성한 후 모델을 생성하여 실제 환경에서 테스트한다.
환경영향평가와 해역이용협의의 의사결정은 보고서에 기초하는 것이며, 이는 자연 서식처에 대한 구체적이고 정확한 정보를 필요로 한다. 생태학적 질과 상태에 대한 보고가 갖는 높은 중요성에도 불구하고, 생태학 분야의 축적된 연구 지식과 최근 기술(즉 연구 사례나 지시자/지표 기술의 활용 등) 등은 평가 현장에서 활용되고 있지 않으며, 환경영향평가서 조차 보존과 개발의 여부를 판단하는 데에 활용 가능한 정보를 담아내지 못하고 있다. 게다가 현장에서 행해지는 채집 노력량은 매우 제한적이며, 해역이용협의의 경우, 대부분의 사례가 2개 이상의 소수 표본만을 활용하는 것으로 나타났다. 이는 전문가 검토나 의사 결정에 활용될 중요한 생태학적 정보의 이해와 전달을 어렵게 하는 것이다. 따라서 보다 정확한 평가를 위해서는 효율적인 채집 정점 수의 설정이 우선 해결되어야 할 문제인 것으로 인식할 수 있었다. 본 연구에서 저자들은 대형저서동물 조사에서 채집 정점 수를 결정할 수 있는 몇 가지 통계 기법을 소개하였다. 그러나 이 기법들은 반드시 예비 조사를 통한 정보를 필요로 하므로 국내에서의 활용은 현실적으로 불가능할 것으로 판단되었다. 본 연구는 과학적 저널에 보고된 연구의 정점 배치가 환경영향평가 또는 해역이용협의 등에서 활용될 수 있는 생태학적 현상을 성공적으로 이해한 데에 기여한 것으로 볼 수 있다는 가정을 바탕으로 19개의 기존 연구에서 활용된 정점 배치 사례(총 19개 사례)를 분석하였다. 이로부터 추정된 정점 간 거리와 $4{\times}4$ km의 단위면적 내 정점수를 계산하였고, 각각의 중위수는 2.3 km, 3개로 추정되었다. 본 연구는 각 사례별 단위면적 내 정점수(NSSU)와 총 조사 정점수(TNSS)를 이용하여 어림 조사지역 면적 (ASA, $km^2$)을 계산하고, 적절한 규모의 ASA 또는 NSSU/TNSS의 예측에 활용하기 위해 ASA와 조사 목적 그리고 NSSU 간 통계적으로 유의한 함수 관계를 추정하고, 제시하였다. 이와 같은 경험적 접근 방식에 의한 추정은 환경영향평가와 해역이용협의 현장 조사 시 채집 노력량을 늘리고 타당한 자료와 정보를 근거로 의사를 교환하는 데에 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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