이 연구에서는 지표화 중심의 산불확산예측 알고리즘을 기반으로 GIS 환경에서 운용이 가능한 지표화 확산예측모델을 개발하였다. 이 모델은 지형, 연료, 기상 등 산불환경인자를 분석하고 입력하는 부분과 시간에 따라 확산속도, 화선에서의 산불강도, 연소면적을 예측하는 지표화 확산예측 부분, 마지막으로 예측결과를 사용자에게 제시하는 출력 부분으로 구성되었다. 산불확산속도를 계산하기 위해서 산불행동에 영향을 미치는 산불환경인자중에서 지형인자는 경사, 기상인자는 풍속, 풍향, 실효습도를 고려하였다. 또한 연료인자는 수치임상도를 이용하여 연료깊이, 연료량, 소화습도를 계산할 수 있는 연료모듈을 개발하여 입력되도록 하였다. 연료습도는 실효습도, 최고온도, 강수량, 일일 적산량의 함수관계로 추정하였다. 모델을 2002년 청양에서 발생한 산불에 적용한 결과 확산속도에 대해 61%의 일치도를 보였다.
해저면의 정보를 얻기 위하여 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar)를 이용하여 해저면의 모자이 영상을 생성하였다. 경사거리 보정에 필요한 Tow-Fish의 수증고도 산출을 위해 short time energy 함수를 각 ping의 음압 레벨에 적용하였으며, 수주(water column) 영역이 제거된 모자익 영상을 생성할 수 있었다. 모자익 영상 생성시 각 화소의 음압 대표값으로 최대값, 최근값 및 평균값을 사용하였으며, 평균값 사용시 일정 방향으로 발사된 음파의 음악값만을 대상으로 평균값을 구하여 해저면의 3차원 정보를 보존하였다. 모자익 영상 생성 방법으로 Im/pixel 이상의 저해상도로 전테 탐사 영역에 대한 조자익 영상을 생성한 후 관심 대상 영역을 선택하여 0.1m/pixel의 공간 해상도를 가진 고화질의 모자익 영상을 생성하였으며, 해저면의 암석, 연흔, 개펄, 인공 어초 등의 해저 물체를 확인할 수 있었다.
시민의 안전을 위협하는 지반재해 중 하나인 지반함몰이 최근 도심지에서 빈번하게 보고되고 있다. 다양한 지반함몰 발생 메커니즘 중, 하수관 손상부를 통한 토사 유실이 서울시에서 발생하는 지반함몰의 주요원인으로 나타났다. 본 연구에서는 서울시 하수관 정보와 지반함몰이 발생한 위치 정보를 기반으로 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 하수관 정보로부터 손상 하수관으로 유발되는 지반함몰의 발생 여부를 예측하는 모델을 학습하였다. 모델 성능 평가 결과, 본 연구에서 도출한 모델이 지반함몰을 상당히 훌륭하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 입력변수로 사용한 하수관 정보 중 하수관 길이, 해발고도, 경사, 매립 심도, 하수관 순서로 지반함몰 발생 위험에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 지반함몰 위험도 지도 작성, 지하공동 탐사 계획 수립 및 하수관 정비 사업 계획 수립의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
강한 지진의 영향에 있는 레디얼 게이트에 작용하는 동수압 산정을 위한 계산 모형이 제시되었다. 지진동으로 움직이는 구조물의 영향을 호소부와의 이동경계면으로 처리함과 아울러 강한 지진동 효과를 고려하여 동적 레이어링법이 적용된 ALE 알고리즘과 호소부 자유수면 거동을 위한 SIMPLE법을 사용하는 것이 제안된다. 제안된 방법은 단순한 수직 또는 경사 댐체 벽면에 대하여 널리 알려진 실험 결과 및 그로부터 유도된 제안식과 비교하여 타당성과 유효성이 증명되었다. 계산모형에서 사용할 호소부 상류부 측의 무한경계까지의 거리를 산정하기 위한 파라미터 분석을 수행하여 호소부 수위의 2배가 최적의 길이임을 관찰하였다. 마지막으로 제안된 계산 모형을 사용하여 여러 곡률의 대형 레디얼 게이트에 작용하는 지진동수압을 성공적으로 산출하였다.
본 논문에서는 다중 레이블 분류를 위한 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 많은 특징 선별 기법들은 상호정보척도 등을 이용하여 특징과 레이블 사이의 연관성을 계산하여 특징을 선별하였다. 하지만 상호정보척도는 결합 확률을 요구하기 때문에 실제 전제 특징 집합에서 결합 확률을 계산하는 것은 어렵다. 따라서 소수의 특징만 계산이 가능하여 지역적 최적화만 가능하다는 단점을 가진다. 이런 지역적 최적화 문제를 피해, 주어진 특징 전체 공간에서 저랭크 공간을 구성하고, 희소성을 가진 특징들을 선별할 수 있는 특징 선별 기법을 제안한다. 이를 위해 뉴클리어 노름을 이용해 회귀 기반의 목적함수를 설계하였고, 이 목적 함수의 최적화 문제를 풀기 위한 경사하강법 방식의 알고리즘을 제안하였다. 4가지의 데이터와 3가지 다중 레이블 분류 성능을 기준으로 다중 레이블 분류 실험 결과를 통해 제안하는 방법론이 기존 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다. 또한 제안하는 목적함수의 파라미터 값 변화에도 성능 변화가 둔감한 것을 실험적인 결과로 확인하였다.
Nguyen, Huy Toan;Yu, Gwang Hyun;Na, Seung You;Kim, Jin Young;Seo, Kyung Sik
한국정보기술학회논문지
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제17권6호
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pp.103-114
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2019
주파수변조연속파형(FMCW) 레이더 시스템을 사용하는 이동 객체탐지가 최근 각광을 받고 있다. 레이더 객체탐지는 탐지범위 내 존재하는 고정된 객체 및 클러터들로부터 반사되는 잡음신호로 인해 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 FCMW 레이다를 이용하여 잡음배경하 이동객체탐지를 위해 강인한 주성분분석법(RPCA)을 이용한다. 먼저 원 레이더 입력신호에 보상과 보정을 적용한다. 다음 경사하강법을 사용하는 RPCA가 저계수의 성질을 갖는 잡음배경 모델을 구하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 RPCA 계산을 위해 소요계산량이 적은 새로운 업데이트 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 이동객체는 자동 다중스케일에 기반한 피크 탐지법에 의해 정위한다. 모든 단계는 슬라이딩 윈도우 방법 기반하여 처리된다. 제안된 방법을 타 RPCA 기반의 방법들과 다양한 실험 시나리오 상에서 비교했을 때, 처리 속도와 정확도 척도에서 우수한 결과를 보였다.
본 연구에서는 장애인의 이동을 방해하는 도로 경사와 같은 물리적 장벽을 제거하는 데 필요한 정보를 제공하는 일련의 과정을 진행한다. 실험을 통해 고령층, 장애인이 안전하게 목적지로 이동하는데 필요한 IoT 기반 시스템 구현이 가능하도록 하는 정량화된 노면 평탄도 지수를 구현한다. 이를 위해 사전 연구로 자이로스코프를 이용한 노면 측정 장치를 고안하였다. 본 연구에서는 주행 중 노면의 거칠기, 평탄도를 확인하기 위해 자이로스코프로부터 X, Y변위, 가속도변위 세 가지 변수를 계측하였고 측정된 데이터의 연산과정을 통해 노면의 거칠기와 평탄도를 0 ~ 100으로 정량화하는 1차 가공 과정을 수행하였다. 이를 다시 4단계로 구분하여 지도에 표시하여 사용자에게 제공할 수 있는 알고리즘을 구현하였으며, 최종적으로 장애인 및 노인 전동휠체어 사용자가 기본 이동성을 확보할 수 있는 시스템을 구축하였다.
제주도 하천유역은 경사가 급하고 투수성이 매우 좋은 현무암 지형의 특성으로 인해 일반적인 내륙의 하천과는 전혀 다른 유출 특성을 나타내고 있다. Chung et al. (2011), Kim et al. (2013), Kim and Kim (2016) 등의 연구에서도 언급된 것처럼 대부분의 하천이 특정 규모의 호우에서만 유출이 발생하고 유출된 강수량의 대부분은 중간유출 및 기저유출의 과정이 없이 지하수로 함양되며, 평상시에는 일부 하천구간을 제외한 대부분의 구간에서 건천의 형태를 이루고 있다. 이처럼 간헐적인 유출특성과 짧은 유출 지속기간, 하천단면의 불규칙성 등으로 정확한 관측자료의 확보가 쉽지 않고 관측자료에 의한 수문분석에 많은 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하고자 Chung et al. (2011)과 Kim et al. (2013)은 제주도 하천의 독특한 유출특성을 반영한 유출모의 알고리즘을 개발하여 유역 모델링을 수행한 바 있으며, Kim and Kim (2016)은 모델링 자료와 관측자료와의 비교를 통해 관측자료의 평가 및 보완을 위한 대안을 제안한 바 있다. 본 연구에서는 제주특별자치도에서 관리하고 있는 10분 단위의 관측유량자료를 이용하여 하천유역별로 호우사상별 유출률 및 한계유출 특성 등을 분석하였다. 2006~2014년 자료를 중심으로 분석한 결과, 외도천1과 천미천 지점에서의 유출률이 평균 50% 이상으로 상대적으로 높게 나타났으며, 외도천1과 천미천을 포함하여 금성천, 무릉배수로, 옹포천, 의귀천 등에서는 일부 호우사상의 유출률이 100% 이상으로 나타났다. 반면 월림배수로의 유출률은 0.1% 이내로 매우 낮게 분석되었다. 분석한 29개 지점의 평균 유출률은 약 21%로 나타났다. 평균 유출지속시간은 약 21.5시간이었으며, 유출이 발생한 최소 강수량은 6.5 mm였고, 대체로 최소 35 mm 이상의 강수량에서 유출이 발생하는 것으로 분석되었다. 일부 호우사상의 유출률에 대해서는 강우관측자료 및 수위-유량 관계식의 검토 등을 통해 보완되어야 할 것으로 판단된다.
지능형 해상교통정보서비스는 해상교통 안전을 위한 서비스들을 제공하고 있지만, 선박들의 제원과 적재량 차이로 인해 선박 복원력 이상 판단 방법은 일반화하지 못하였다. 이번 연구에서는 선박 복원성 계산을 위한 경사계 및 GPS 데이터의 수집, 가공 방법을 정립하였다. 또한 실 해역의 기상요인을 반영하지 못하는 근사적 GM 계산에서 벗어나, 각기 선박 특성 및 외력을 반영할 수 있는 데이터 과학 알고리즘을 통해 선박 운항 상태를 실시간 판별할 수 있는 모델을 연구하였다.
최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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