본 연구에서는 하천실험센터에서 부유 물질 실험을 수행하여 부유 물질의 거동 및 확산을 관찰하고 이를 입자분산모형을 통하여 그 이동을 구현하고자 하였다. 규사를 물과 믹서기를 이용하여 혼합한 후 실규모 크기의 실험수로에 인위적으로 투입하고 레이저부유사측정기(LISST)를 이용하여 부유 물질의 농도를 측정하였다. 실험에서 드론 이미지 및 부유사 측정기 관측 데이터와 입자 분산 모형을 통해 부유 물질의 거동을 모의하여 비교한 결과, 비교적 실험 결과가 구현이 잘 된 것을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 입자 분산 모형의 적용성은 물론, 높은 강우량으로 인한 유량 발생 시 부유 물질 예측 활용성을 기대할 수 있게 되었다.
도시홍수는 도시의 주요 기능을 마비시킬 수 있는 수재해로서, 최근 집중호우로 인해 홍수 및 침수 위험도가 증가하고 있다. 집중호우는 한정된 지역에 단시간 동안 집중적으로 폭우가 발생하는 현상을 의미하며, 도시 지역에서 강우 추정 및 예보를 위해 레이더의 활용이 증대되고 있다. 레이더는 수상체 또는 구름으로부터 반사되는 신호를 분석해서 강우량을 측정하는 장비이다. 기상청의 기상레이더(S밴드)의 주요 목적은 남한에 발생하는 기상현상 탐지 및 악기상 대비이다. 관측반경이 넓기에 도시 지역에 적합하지 않는 반면, X밴드 이중편파레이더는 높은 시공간 해상도를 갖는 관측자료를 제공하기에 도시 지역에 대한 강우 추정 및 예보의 정확도가 상대적으로 높다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super Resolution) 기술을 활용하여 저해상도(Low Resolution. LR) 영상인 S밴드 레이더 자료로부터 고해상도(High Resolution, HR) 영상을 생성하는 기술을 개발하였다. 초해상도 연구는 Nearest Neighbor, Bicubic과 같은 간단한 보간법(interpolation)에서 시작하여, 최근 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 가장 일반화된 합성곱 신경망(CNN)을 통해 연구가 이루어지고 있다. X밴드 레이더 반사도 자료를 고해상도(HR), S밴드 레이더 반사도 자료를 저해상도(LR) 입력자료로 사용하여 초해상화 모형을 구성하였다. 2018~2020년에 발생한 서울시 호우 사례를 중심으로 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로부터 훈련된 초해상도 심층신경망 모형으로부터 저해상도 이미지를 고해상도로 변환한 결과를 PSNR(Peak Signal-to-noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)와 같은 평가지표로 결과를 평가하였다. 본 연구를 통해 기존 방법들에 비해 높은 공간적 해상도를 갖는 레이더 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대된다.
Since the middle of 1990's, domestic apartment building suppliers have set up brand images to overcome the difficulties in financial situation after IMF foreign exchange crisis. The main trends in recent apartment buildings could be classified generally into several types, such as 'Ubiquitous Intelligent(standing for High-tech)', 'Walkable Community(community-friendly)', 'Eco-friendly', 'Ergonomic Humanity(Human Engineering)', 'e-easy Home through Internet(Digital Home)'. With those brand images, construction enterprises have been making inroads into local apartment markets, especially one of the region around Dae-gu. It is meaningful and worth researching and analyzing the local residents' preferences and tendencies to form marketing strategies of brand images. Here, this research and analysis is of pre-examination before getting down the study of this subject.
개착공법으로 원형 수직구 건설 시, 가시설 흙막이 벽체는 일정 수준의 변위를 허용하는 연성벽체로 설계된다. 합리적이고 경제적인 연성벽체의 구조 설계를 위해서는 벽체에 작용하는 토압을 정확히 평가할 필요가 있다. 원형 수직구 벽체에 작용하는 토압은 주변 지반의 소성 변형과 밀접하게 연관되어 있으나, 이에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 원형 수직구의 단계 굴착을 원심모형시험을 통해 모사하고, 원심모형시험 중 촬영된 이미지에 이미지 해석 기법을 적용하여 원형 수직구 굴착 시 주변 지반에 발생하는 변형을 평가하였다.
수자원의 확보와 어류 서식 환경보전이라는 두 가지 측면은 수자원 이용이라는 목적하에 합의되기 어려운 문제를 가지고 있다. 점차적으로 수자원이 고갈되는 현시점에 효율적 물관리를 위해 최근에는 단절된 하천을 연결하기 위한 기술들이 개발되고 있으며, 이중 안정적인 물공급 시스템을 구축하기 위한 수중터널이 그러한 기술 중 하나이다. 수자원의 확보 측면에서는 의미가 있는 방법일 수 있으나 물리적으로 동떨어져 있던 서로 다른 환경을 연결하는 문제로 인한 부작용이 발생하는데 이중 외래어종 유입으로 인한 수중생물의 환경변화가 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 이러한 문제를 방지하기 위해 어류의 이동을 차단하는 기술 또한 개발되고 있으며 그물망, 버블스크린, 빛, 소리를 이용한 다양한 방법을 통해 어류의 접근을 방지하고자 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 차단시설 중 기포를 이용한 버블스크린과 관련하여 효율성을 높이기 위한 방법을 모색하고자 실제 버블의 상승속도에 영향을 미치는 여러 가지 불확실성 인자들에 대한 상관성과 인과관계를 검토하고자 하였다. 이를 위해서 외부적 원인에 대한 오차요소를 확인하고 결과값에 영향을 미치는 여러 가지 변수에 대하여 검토하고자 하는 실험연구를 수행하였다. 버블실험을 위한 수로는 길이 15m, 폭 1.5m 의 제원을 가지는 직선수로에서 수행하였으며, 버블 발생을 위한 튜브는 PVC 재질이며, 5cm 간격으로 1mm 직경을 갖는 파이프를 제작하여 활용하였다. 실험의 분석은 이미지를 이용한 방법을 사용하였으며 분석위치 및 버블사이즈 그리고 해석격자 크기에 대한 상관분석 및 회귀분석을 통해 각각 인자들과의 관계를 규명하고자 하였다.
차량번호판인식시스템은 무인 카메라 등의 영상장치를 통하여 입력된 차량 이미지로부터, 차량번호판 정보를 읽어내는 시스템이다. 이러한 차량번호판인식시스템의 응용 시스템 중 과속차량 단속과 같은 일부 응용 시스템은 번호판의 글자나 숫자를 다른 글자나 숫자로 잘못 인식할 경우 심각한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 피하기 위해 우리는 인식 결과에 대한 신뢰도가 낮은 경우 인식을 포기 또는 위임하는 '신중한 분류기(Cautious Classifier)'를 이용하여 인식시스템을 구성하였다. 또한 학습 예제의 가중치를 조정하는 방법을 사용하여 이러한 신중한 분류기의 성능을 향상시켰다.
Autonomous vehicles should recognize and respond to the specified speed to drive in compliance with regulations. To recognize the specified speed, the most representative method is to read the numbers of the signs by recognizing the speed signs in the front camera image. This study proposes a method that utilizes YOLO-Labeling-Labeling-EfficientNet. The sign box is first recognized with YOLO, and the numeric digit is extracted according to the pixel value from the recognized box through two labeling stages. After that, the number of each digit is recognized using EfficientNet (CNN) learned with the virtual environment dataset produced directly. In addition, we estimated the depth of information from the height value of the recognized sign through regression analysis. We verified the proposed algorithm using the virtual racing environment and GTSRB, and proved its real-time performance and efficient recognition performance.
충적하천에 댐이 건설되면 하류 하천의 식생환경에 변화를 주게 된다. 이입, 활착 및 성장과정을 거치는 제외지 식생은 하천의 유량이 증가하면 소류력과 세굴로 인해 쓸려 내려가기 때문에, 일반적으로 홍수기를 거치면 식생 활착 및 성장 이전의 사주 모습으로 복귀하게 된다. 그러나 댐의 홍수조절 기능은 홍수기에도 하류 하천에 식생을 정착시킬 만큼 큰 소류력을 발생시키지 않아 결국 식생의 성장에 기여하게 된다. 또한 댐은 상류로부터 공급되었던 세립토를 차단시켜 하류 하천의 하상 표면을 조립화 시키게 되는데, 이는 하상의 고정력을 증대시켜 식생의 안정적인 성장을 돕게 된다. 하천에 식생이 자리잡게 되면 홍수 시 흐름에 대한 저항력의 증가로 수위가 높아질 수 있고 제방에 자리 잡은 식생의 이탈은 제방의 붕괴 위험을 증가시킬 수 있고, 식생 사주의 발달이 지속되면 이동사주에서 정지사주로 변화되어 기존의 충적하천 자체가 사라지게 될 수도 있고, 하류 하천의 수리 및 유사 거동 특성도 변화시켜, 기존과 다른 하천 경관 및 수생태계 출현할 수 있다. 국내에서는 2000년대부터 이러한 하천 제외지 사주의 식생 활착이 가속화되어 왔으며, 특히 내성천, 황강 등 댐이 건설된 낙동강 지류 하천에서 이런 현상이 두드러지게 나타났다. 이에 따라 관련된 많은 조사·연구들이 수행되었으며, 변화 원인으로 홍수조절, 유사공급 변화 및 기후변화가 제시되었다. 그러나 댐이 건설되지 않은 하천(비조절 하천)에 대한 조사와 같은 비교군 지역의 정량적 분석은 상대적으로 부족하여, 정확한 제외지 식생 증가에 대한 원인을 규명하지 못하였다고 판단된다. 이에 비조절 하천이라 판단되는 감천을 대상으로 식생의 변화 양상을 분석하고, 유사 및 기후변화 등과의 관계를 본 연구에서 제시하였다. 감천은 상류에 김천부항댐이 건설되었으나, 댐의 영향범위가 전체 유역면적의 약 6%로 비조절 하천에 가깝고 사주가 발달된 충적하천이므로, 하천 본류에 댐이 건설된 다른 지역과의 비교군으로 적합하다고 판단하였다. 대상 지점은 상, 중, 하류의 사주가 발달된 지역으로 선정하였고, 본 연구에서 개발된 이미지 처리기법을 적용하여 사주 면적을 계산하였다. 분석결과 식생역으로 전환된 모래 사주의 면적은 봄~초여름 강우량과 밀접한 관계가 있는 것으로 파악되었다. 특히 초여름까지 가뭄이 지속될 때, 식생역은 증가하였다. 그러나 식생 활착 이전에 큰 유량 발생 시 식생이 쓸려 내려가고 유사가 그 자리를 대체하여 다시 사주가 발달하는 과정을 보여 주어, 감천의 사주 식생역의 증가 추세는 없는 것으로 파악되었다. 향후 댐이 본류에 건설된 조절 하천과의 비교를 통해 사주의 식생역 증가에 대한 댐 건설의 영향을 파악할 것이다.
DEM(Digital Elevation Model)은 지형에 대한 높이를 수치로 저장한 3차원 공간정보로 식생과 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미하며, 지형에 대한 3차원 시각화, 경사분석, 건설공사를 위한 설계 및 물량산출 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 3차원 공간정보 구축과 관련된 많은 연구들이 이루어지고 있지만 DEM 생성과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS(Mobile Mapping System), UAV 이미지 및 UAV LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 DEM을 구축하였으며, 각각의 결과물에 대한 정확도 평가 및 분석을 수행하였다. 연구결과 MMS와 UAV LiDAR에 의해 생성된 DEM의 정확도는 ±4.1cm 이내였으며, UAV 이미지를 이용한 DEM은 ±8.5cm의 정확도를 산출하였다. 또한 각각의 방법에 의한 자료처리 과정 및 결과물에 대한 비교를 통해 MMS, UAV 이미지, UAV LiDAR의 특징 및 효율성을 제시할 수 있었다. MMS 및 UAV를 활용한 DEM 구축은 지형에 대한 분석 및 가시화, 건설공사를 위한 기초자료 생성, 공간정보를 활용한 서비스 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이며, 관련 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
자기치유에 관한 연구는 현재 다각화되었으며 연구를 평가하는 방법도 다양해졌다. 그중에서, 스캐닝 전자 현미경(SEM)을 통해 획득된 반사전자(BSE) 이미지는 균열에서의 자기치유 효과를 평가하는 수단으로 시도되었다. BSE 이미지를 평가하기 위해서 정교한 시편 전처리가 대단히 중요하다. 에폭시 함침은 경화체의 입자, 기공과 인공 균열 내부에 투입되어 새롭게 생성된 자기치유 수화물의 구조를 안정화시키고 변형 없이 연삭 및 연마의 응력을 견딜 수 있게 한다. 함침 시편은 표면을 매끄럽게 하고 고해상도의 BSE 영상을 얻기 위해 건조 연마 후 습식 연마용 다이아몬드 서스펜션으로 연마한다. 함침과 연마가 된 자기치유 시편의 자기치유 수화물을 평가한 결과, 생성된 수화물은 인공균열의 표면에 형성되었으며 자기치유 물질은 $Ca(OH)_2$와 C-S-H로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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