• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.249-249
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• 2020

수공구조물을 설계하기 위해서는 다양한 지속기간에 대한 설계수문량을 추정해야 한다. 국내의 경우도 기후변화로 인한 이상기후의 발생으로 1~2시간 동안 강우강도가 큰 집중호우가 발생하여 도시홍수를 발생시키며 직접 또는 간접적으로 피해를 주고 있다. 특히 북한 지역은 강우관측소가 존재하지 않은 지역이 많아 수공구조물 설계에 필요한 설계수문량을 추정하기에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 하향스케일링(down-scaling)을 이용하여 북한 지역의 24시간 이내의 확률강우량을 추정하고자 한다. 이를 위하여 미계측 유역인 화천댐 상류유역의 지역빈도해석과 군집분석을 수행하여 수문학적 동질성을 확보하였고, 한강유역을 4개의 동질지역으로 구분하였다. 스케일 성질은 동일한 분포형을 가정하므로 수문학적 동질성이 확보된 기준 지속기간의 자료로부터 임의이 지속기간에 대한 확률강우량 추정이 가능하다. 따라서 북한지역의 짧은 지속기간에 대한 확률 강우량 추정을 위하여 동일한 지역 내의 지역 스케일 지수와 스케일 인자를 이용하여 하향스케일링을 적용할 수 있으며, 단기 혹은 장기에 해당하는 지속기간에 대한 확률강우량을 추정할 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.5D
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• pp.453-459
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• 2010

In the study of traffic safety, it is utmost important to obtain more reliable estimates of the expected crashes for a site (or a segment). The observed crashes have been mainly used as the estimate of the expected crashes in Korea, while the empirical Bayes (EB) estimates based on the Poisson-gamma mixture model have been used in the USA and several European countries. Although numerous studies have used the EB method for estimating the expected crashes and/or the effectiveness of the safety countermeasures, no past studies examine the difference in the estimation errors between the two estimates. Thus, this study compares the estimation errors of the two estimates using a Monte Carlo simulation study. By analyzing the crash dataset at 3,000,000 simulated sites, this study reveals that the estimation errors of the EB estimates are always less than those of the observed crashes. Hence, it is imperative to incorporate the EB method into the traffic safety research guideline in Korea. However, the results show that the differences in the estimation errors between the two estimates decrease as the uncertainty of the prior distribution increases. Consequently, it is recommended that the EB method be used with reliable hyper-parameter estimates after conducting a comprehensive examination on the estimated negative binomial model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.826-829
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• 2024

3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.130-130
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• 2017

각 수계의 다기능보는 흐름 통제 단면으로서의 중요한 기능인 정밀한 유량 산정이 가능한 수리구조물이므로 다기능보를 각 유역의 표준유량을 산정할 수 있는 국가 유량기준점으로 활용할 수 있는 방안을 강구하는 것이 바람직하다. 현재 보의 방류량 산정 방법은 보의 설계 당시 수리모형실험과 1차원 수치모의 등의 방법에 의해 산정된 결과를 활용한 것으로 보의 상류 수위만을 고려하여 보의 방류량을 산정하는 방법으로 배수위 영향을 반영할 수 없을 뿐만 아니라 유량 측정시설로서의 보의 수리적 장점을 활용하지 못하는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 현행 방류량 산정 방법과 기존 연구의 한계점을 검토하여 보 상하류 수위와 보의 수리적 유량측정 기능을 상호 보완적으로 활용하여 방류량 추정량을 개선시킬 수 있는 수정 경사-면적법을 새롭게 제안하였으며, 금강의 백제보, 영산강의 승촌보, 죽산보를 대상으로 적용하고, 연구 결과의 적정성을 검토하였다. 적용 결과, 기존 방법은 하류 수위에 관계없이 보 상류의 수위가 상승하게 되면 증가하고, 반대로 하강하게 되면 방류량이 감소하는 등 상류 수위의 패턴을 그대로 따라가는 것을 알 수 있었으며, 수정 경사-면적법을 활용하여 추정한 결과, 상시적으로 변하는 상하류 수위차에 따라 방류량이 변동하여 보다 물리적인 현상을 더 잘 반영하는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.529-533
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• 2016

미국 환경청의 SWMM 5(storm water management model 5)는 유역의 홍수유출 모의 및 연속 유출 모의를 할 수 있는 모형으로서 국내뿐만 아니라 세계적으로 많이 사용되고 있는 모형이다. SWMM 5와 같은 유역 유출모형에서 결과의 적절성을 향상시키기 위해서는 모형에 사용되는 매개변수를 올바르게 추정할 필요가 있다. 하지만, 외국의 정교한 유역 유출모형들이 우리나라에서 제대로 적용되고 있지 못하는 이유 중 하나는 적절한 매개변수의 추정이 이루어지지 못하고 있는 점이다. 이러한 문제를 해결하고자 SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템을 개발하였다. SWMM 5의 매개변수 추정지원 시스템은 민감도 분석, 최적화 기법에 의한 모형 자동보정, 매개변수 할당 및 도움 모듈로 이루어져 있다. SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템에 사용되는 최적화 기법은 전역최적화 기법 중 하나인 SCE-UA(shuffled complex evolution-University of Arizona) 이다. SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템의 개발은 국내 수자원 기술자들의 SWMM 5에 대한 이해 및 활용도를 더욱 향상시켜줄 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.14-17
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• 2020

단안 영상에서의 깊이 추정은 주어진 시점에서 촬영된 2 차원 영상으로부터 객체까지의 3 차원 거리 정보를 추정하는 것이다. 최근 딥러닝 기반으로 단안 RGB 영상에서 깊이 정보 추정에 유용한 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 깊이를 추정하는 모델들이 기존 방법들의 성능을 넘어서면서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 Attention Model 과 같이 특정 특징 맵의 채널 혹은 공간을 강조하여 전체적인 네트워크의 성능을 개선하는 연구가 소개되었다. 본 논문에서는 깊이 정보 추정을 위해 사용되는 특징 맵을 강조하기 위해서 Attention Model 을 추가한 AutoEncoder 기반의 깊이 추정 네트워크를 제안하고 적용 부분에 따른 네트워크의 깊이 정보 추정 성능을 평가 및 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.395-398
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• 2009

3 차원 객체 검색 및 자세 추정 기법은 의료, 보안 등의 다양한 산업 영역에서 매우 중요한 이슈 중 하나로써 연구되고 있다. 정확한 객체 검색 및 자세 추정을 위해서는 객체의 가능한 모든 영상 정보를 사용하여야 하기 때문에 많은 연산시간이 걸리게 되고, 특히 객체의 정확한 자세를 추정하기 위해서는 높은 CPU 의 성능과 큰 메모리 공간을 필요로 한다. 이러한 제약으로 인해, 3 차원 객체 검색 및 자세 추정은 상대적으로 하드웨어의 성능이 낮은 모바일 장치에서 실행되기 어려웠다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 장치에서도 효과적으로 객체 검색 및 자세 추정이 가능하도록 하기 위한 클라이언트-서버 환경에서의 객체의 외형 기반 인덱스 구축 및 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법의 주요 특징은 i) 모바일 장치의 하드웨어 환경을 고려하여 비교적 적은 수의 객체의 영상을 바탕으로 한 객체 검색 및 후보 자세 예측과 ii) 모바일 장치에서의 검색 결과와 많은 수의 객체 영상을 기반으로 한 서버에서의 정확한 자세 추정이다. 실험 결과에서는 제안된 기법들을 통해, 빠른 시간 내에 정확한 객체 검색 및 자세 추정이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.184-184
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• 2022

지난 2019년 인천시, 서울시 문래동, 포항시 등에서 발생한 수질사고로 인해 국민의 상수도에 대한 신뢰도가 최악의 상황에 있으며, 이후로도 깔따구 유충이 발견되는 등 상수도 관망 내 체계적인 수질 관리 및 빠르고 정확한 수질 사고 발생 지점의 추정이 중요해 지고 있는 실정이다. 오염물 유입 추정은 수리학적 사고로 고려되는 누수와는 달리 상대적으로 그 지점 추정이 어렵다. 대게의 경우 수리해석을 진행하여 유량과 유향을 파악한 뒤 계측 지점에서부터 동일 시간대로 역으로 흐름을 거슬러 올라가며 확률상 높은 지점을 추정하는 것이 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 범용 수리해석 프로그램인 EPANET2.2에 내장된 Trace Analysis (이후 trace 분석) 옵션을 사용한 오염물 유입 지점 추정 방법론을 소개한다. 본 연구에서는 방법론의 검증을 위해 오염물 유입지점은 한 곳으로 가정하였다. 해당 방법론은 먼저 절점별 trace 분석을 실시하여 모든 지점에서 수질 관측 지점까지 물이 도달하는데 소요되는 시간을 산정한다. 해당 시간과 오염물 관측 데이터와의 비교를 통해 유입 확률이 높은 지점을 추출한다. 이를 위해 실측 데이터가 필요하며, 결과는 지점별 확률로 나타난다. 모의 결과 1개의 수질 관측 지점으로도 개략적인 지점을 선정할 수 있는 것으로 나타났다. 다만, 수질 관측 지점의 수에 따라 분석 결과의 정확도가 향상한다. 마지막으로 유입 지점 추정 확률이 낮은 경우, 유입 지점 추정 확률을 향상시킬 수 있는 추가 수질 분석 지점을 결정하였다. 본 연구에서 소개한 방법론은 향후 수질 사고 발생 시 최초 확산 방지를 위한 격리 지점 선정에 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대하며, 나아가 수질 관측 지점을 결정 및 대응 방안 수립 가이드라인으로 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.194-194
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• 2018

현재까지 우리나라에서는 공식적으로 총 세 번의 전국 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 추정이 이루어졌다. 첫 번째는 1988년에 건설부 주도로 작성된 바 있는데, 1987년까지의 관측된 기상자료를 이용한 수문기상학적인 방법을 전국에 적용하여 한국가능최대강수량도를 작성하였다. 이후 12년 뒤인 2000년에 건설교통부 주도로 그 동안의 축적된 관측자료를 추가하여 한국가능최대강수량을 추정하였다(건설교통부, 2000a). 2000년의 전국 PMP도 추정은 WMO 보고서(WMO, 1986)를 가능한 충실히 반영하려는 노력이 있었으며, 과학적인 측면에서도 한층 진일보된 PMP도가 생산되었다고 평가할 수 있다. 그러나 2000년 이후 태풍 '루사' 또는 태풍 '매미'와 같은 관측 최대 강우량 기록을 경신하는 대형 호우사상들이 연이어서 발생하였기 때문에, 기존에 추정된 전국 PMP도에 대한 의문이 제기됨에 따라 해당 호우들을 추가하여 전국 PMP도를 개략적으로 재산정하여 제시한 바 있다(건설교통부, 2004). 국외에서는 PMP 추정의 표준으로 인정받고 있는 World Meteorological Organization (WMO) 보고서(WMO, 1986)가 2009년에 수정되어 발간됨에 따라 PMP 추정절차 중 일부 방법에 대한 기술적 보완이 이루어졌다(WMO, 2009). 그러나 우리나라의 경우 2008년 PMP 및 PMF 산정절차 지침 수립 용역 이후 중앙정부 차원의 전국 PMP도 생산은 더 이상 추진되고 있지 않은 상태이기 때문에, 2018년 현재에도 2000년 혹은 2004년에 재산정된 전국 PMP도를 그대로 수자원 실무에 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 WMO(2009)에서 제시하는 방법 및 최근 국외에서 적용되고 있는 PMP 추정방식을 참고하여 1973년부터 2017년까지의 기상 자료를 이용하여 전국을 대상으로 PMP를 추정하여 다양한 지속시간별 영향면적별 전국 PMP도를 생산하고 기존 2004년 보고서 결과와 비교를 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.444-444
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• 2022

하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.