도심지에서의 침수피해는 이상홍수 및 국지성 호우 시 우수관거 시설기준 미달, 펌프장 등 배수시설이 설치되지 않아 하천의 계획홍수위보다 제내지의 지반고가 낮은 저지대 지역에서 많이 발생하고 있다. 특히, 내수침수의 경우는 외수에 따른 범람보다는 국민의 재산과 인명피해에 직접적인 영향을 미치므로 침수피해 위험도가 높은 지역의 주민에게 그 지역의 침수빈도와 범위를 인지시키고 사전대응 능력을 향상시킬 필요가 있다. 따라서 연구의 목적으로 매년 피해가 발생한 이력이 있는 위험지구에 대해 전국단위 시군구별 침수피해 지도를 작성하여 침수심 산정과 피해액 예측할 수 있는 기초자료로 활용하고, 주민들의 신속한 대처를 통해 그들의 생명과 재산을 보호하여 재난 안전 국가 이미지 제고에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 도심지 유출모형인 XP-SWMM을 활용하여 내수재해 위험요인에 대한 전국을 해석하는 것에 한계가 있어 풍수해저감종합계획에 수록된 XP-SWMM모의 분석 결과 값을 활용하고자 하였다. 기 수립된 전국 풍수해저감종합계획의 과거 피해 자료를 바탕으로 이상 집중호우나 태풍의 내습 시 풍수해 피해 발생 가능성이 제일 높은 지역을 연구범위 대상지역으로 선정하였다. 그 중 풍수해의 주요 원인으로서 태풍, 집중호우 및 해일로 인한 피해발생 빈도가 높은 지역이면서 하천재해 및 내수침수 피해가 많은 경기도 동두천시를 연구대상 지역으로 선정하였으며, 대상지 유역 현황과 지형정보 및 빈도별 침수심을 조사하였다. 수록된 내용에 따르면 경기도 동두천시는 우수관망의 밀도가 높은 4개 위험지구를 내수재해 발생가능성 지역으로 선정하여 10년, 20년, 30년, 50년, 100년, 200년 6개 빈도에 대해 XP-SWMM 모의를 실시하였다. 이와 같이 수록된 각 빈도에 대한 모의 결과 값을 GIS기술을 이용하여 디지털화 하고 부가적인 분석을 위한 GIS데이터화 하는 내삽법을 선정하여 침수면적 및 침수심을 산출하였다. 그러나 면적비교를 통해 모의 결과 값을 디지털화 하는 과정에서 많은 오차가 발생되는 것을 확인하였고, 이를 보완하기 위해 좌표보정 자동화 프로그램을 개발하여 이러한 문제점을 제거하여 신뢰도를 향상시켰다. 이렇게 계산된 연구 대상지역의 침수심과 침수면적을 활용하여 지도제작 표준 지침서 및 가이드라인을 제시하여 한국형 호우피해 지도제작 기술개발에 기여하고, 비구조적 대책으로서 이상홍수에 대한 위험도를 파악하여 지역별 도심침수 방지를 위한 대비체계를 구축하는 등 위험지역에 대한 사전분석 및 활용에 기초자료로 도움이 되고자 한다.
태풍에 의해 발생하는 폭풍해일은 태풍의 경로, 강도, 발생위치 등을 예측하기가 어려운 실정이기 때문에 발생 시나리오를 기반으로 연구가 수행되어왔다. 국내는 다양한 시나리오에 대해 수치모의를 수행하였고 그 결과를 침수 예측지도로 제작하였다. 하지만, 이 같은 방법은 수행한 시나리오 외에 발생가능한 모든 경우에 대해 예측하기 어렵고, 실제로 수치모의 수행시간이 길기 때문에 실시간으로 대응하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하여 폭풍해일의 위험도를 예측하는 방법을 개발하였다. 동해안 지역을 대상으로 폭풍해일에 의한 위험도 예측을 수행하였고 예측을 위한 방정식을 산정하기 위해 COMSOL AB사에서 개발한 COMSOL을 이용하였다. 몇 가지 가정사항과 제한조건으로 기본방정식을 유도하였으며 방정식의 계수와 상수는 시행착오법으로 도출하였다. 그 결과, 해일에 의한 침수 예측지도와 공간적 분포는 지도의 상부를 제외하면 매우 유사하게 나타났다. 오차가 큰 지도 상부의 경우 기초 데이터로 사용한 지도의 해상도로 인해 저항상수 k의 값이 제대로 반영되지 못한 것으로 판단된다. SIND 모형은 실시간 예측이 가능한 모형으로 향후 모형의 정확성을 향상시킨다면 이상기후로 인해 재난이 발생하였을 경우 빠르게 대처가 가능할 것으로 기대된다.
역변위 매핑은 기하정보를 증가시키지 않고, 모델에 상세함을 더하는데 사용된다. 우리는 부드럽고 정확한 굴곡을 표현할 수 있는 GPU 기반의 실시간 역변위 매핑 기법을 제안한다. 이를 위하여, 렌더될 각 픽셀에서 광선을 만들고 이를 전진시켜 나가며 변위 맵과의 교차점을 찾는다. 광선 추적을 안전하고 효율적으로 수행하기 위하여, 변위 맵을 쿼드트리 형태의 이미지 피라미드로 만들고, 이 트리를 하향식으로 탐색하며 전진해 나간다. 나아가, 변위 맵이 화면에서 확대되었을 때 선형 보간을, 그리고 화면에서 멀어져 작게 보일때는 때는 밉맵 필터링을 통해 화질을 향상시키고 렌더링을 가속화한다. 실험을 통해, 기존의 GPU 기반의 기법들과는 달리 날카로운 변위 맵에 대해 예각에서도 깨끗한 이미지를 생성하는 것을 확인하였다. 초당 수 백 프레임의 빠른 속도로 렌더링할 수 있었으며, 변위 맵의 해상도가 커져도 렌더링 속도의 저하가 적었다. 우리의 기법은 구현이 간단하고 수행속도가 빠르기 때문에 현존하는 게임이나 가상 현실 시스템 등에 쉽게 적용할 수 있다.
LiDAR 기술은 실제와 유사한 수준의 3차원 영상 정보를 제공하는 센싱 기술로, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이 기술을 실제 활용하기 위해서는 복잡하고, 방대한 데이터 처리가 요구되며, 이에 급변하는 상황에서 빠른 대응이 필요한 군사 작전에서의 활용은 제한적이다. 본 논문에서는 무인기 플랫폼 기반의 실시간 LiDAR 데이터 처리구조를 제안하여 LiDAR 데이터 처리를 위해 무인기-고성능 데이터 처리영역 간 병렬처리와 오프로딩을 통해 실시간 수준의 탐지 정보를 제공하도록 제안한다. 또한, 제안 구조의 적용 가능성 검증을 위해 기존 처리 방식과 무인기 플랫폼의 처리환경과 유사한 ARM 클러스터에서의 병렬 처리 방식에서 실제 LiDAR 데이터의 보간 처리를 통해 처리시간, 용량을 확인하는 실험을 수행하였고, 기존 방식과 유사하거나 양호한 결과를 확인하였다. 향후 제안 구조를 기반으로 실시간성 보장이 요구되는 무인 침투자 감시 등 군사 작전에 활용될 수 있을 것이다.
움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 추정 과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 1/2 화소 (half-pixel)와 1/4 화소(quarter-pixel) 단위까지의 움직임 추정은 영상압축률을 높일 수 있지만, 계산의 복잡도가 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 각 블록간의 절대 오차 값인 SAD (Sum of Absolute Difference)가 최소 점을 기준으로 포물선 모양의 분포를 나타내는 특성 및 1/2 단위와 1/4 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색 점을 줄임으로써 처리속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는, 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SAD를 갖는 점을 기준으로 주위 8점 가운데 두 번째로 SAD가 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SAD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존 알고리듬에 비해 비교적 화질에 변화가 없고, 인코더 처리과정 에서 약 20%의 빠른 속도로 처리하는 결과를 보였다.
딥러닝의 급속한 발전은 패턴인식 분야의 성능을 혁신했으며 몇몇 문제에서는 인간 수준을 넘어서는 결과들을 보여주고 있다. 데이타를 분류하는 패턴인식과 달리 본 논문에서는 주어진 몇개의 한국어 문장으로부터 비슷한 문장들을 생성하는 문제를 다룬다. 이를위해 생성모델 중의 하나인 Variational Auto-Encoder 기반의 모델을 한국어 생성에 맞게 개선하고 적용하는 방법들을 논의한다. 첫째, 교착어인 한국어의 특성상 띄어쓰기를 기준으로 단어 생성시 단어의 개수가 너무 많아 이를 줄이기 위해 조사 및 어미들을 분리할 필요가 있다. 둘째, 한국어는 어순이 비교적 자유롭고 주어 목적어 등이 생략되는 경우가 많아 기존의 단방향 인코더를 양방향으로 확장한다. 마지막으로, 주어진 문장들을 기반으로 비슷하지만 새로운 문장들을 생성하기 위해 기존 문장들의 인코딩된 벡터표현들로부터 새로운 벡터를 찾아내고, 이 벡터를 디코딩하여 문장을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 영역 기반 복원 방법을 통하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 예제 기반 복원과 얼굴 영상을 형태 정보와 질감 정보로 나누어 표현하는 변형 가능 얼굴 모형에 기반한다. 먼저, 예제 기반 복원 방법의 성능을 개선하기 위하여, 전역 복원 결과와 국부적 복원 결과를 결합하는 영역 기반 복원 방법을 제안한다. 또한, 변형 가능 얼굴 모형의 장점을 해상도 복원에 적용하기 위하여, 확장된 변형 가능 얼굴 모형을 정의한다. 제안된 모형에서 얼굴 영상은 저해상도 얼굴 영상, 보간법을 통해 개선한 고해상도 얼굴 영상, 그리고 원래의 고해상도 얼굴 영상의 쌍으로 구성되며, 이는 다시 확장된 형태 정보와 확장된 질감 정보로 나뉜다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있는 가능성을 확인하였다.
수질오염총량관리제에서 단위유역 할당부하량은 지자체의 개발용량과 밀접한 관계를 가지고 있기 때문에 상 하류 지역간의 첨예한 관심거리가 되고 있다. 총량관리제는 기준유량과 목표수질에 대한 기준배출부하량의 달성을 목적으로 하고 있기 때문에 합리적이고 과학적인 기준유량 및 목표수질의 설정이 무엇보다 중요하다. 또한 합리적인 수질모델링을 필요로 하는데, 유량배분은 모델링 과정에서 중요한 영향을 미치며, 지역의 기준배출부하량을 결정하는 결정적인 요소 중의 하나이다. 기존의 유량배분은 대부분 관측지점을 기준으로 한 단순한 면적비 유량배분기법(SAWA; simple area-based water-balance analysis)에 의존해왔다. 그러나 SAWA는 특정유역의 토지피복, 토양, 지형경사 및 강우분포 등의 수문학적 특성을 고려하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 즉, 동일한 면적의 유역이라도 이러한 수문 특성인자에 따라 유출되는 유량이 달라지는 현상을 고려하지 못하고 있다. 이는 곧 지역의 기준배출부하량의 신뢰성에 영향을 미치기 때문에 지역간 분쟁의 소지가 될 수 있다. 본 연구는 기존의 유량배분 방법인 SAWA가 가지는 한계점을 극복하고자 강우분포 및 토지피복의 수문학적 특성을 이용한 유량배분기법(HIWA; hydro-infomatical water-balance analysis)의 개발을 목적으로 수행되었다. 강우분포와 토지피복이 하천유량에 미치는 영향을 분석하고 공간정보화 한 후 지형정보체계(GIS)의 수문분석 기법을 이용하여 유량을 배분하였다 ARC/INFO의 KRIGING 보간법을 이용하여 구축한 등강우분포도와 토지피복에 따른 유출특성을 분석하여 강우유출 해석을 위한 가중지형정보를 생성하였다. 연구는 2003년 10월-2004년 3월의 미호천수계 및 수질오염총량관리단위유역 말단지점의 실측자료를 이용하였으며, 연구결과 기존의 SAWA보다 본 연구에서 제안한 HIWA가 유량배분의 정확도를 높일 수 있음이 입증되었다.
본 논문에서는 컴퓨터그래픽으로 구현된 인체에 착용되는 의류의 시뮬레이션을 위한 수치해석알고리즘 및 소프트웨어 개발을 수행하였다. 개발된 알고리즘은 수학적으로 elliptical 흑은 비순차적인 성질을 가지는 두 개의 켤레조화함수(conjugate harmonic functions)들을 사용하여, 지나간 시간단계(time step)에서의 견과에 의존하지 않고 매 순간의 역학적 균형만으로 의류에 형성되는 주름의 형태를 표현한다. Global-local 해석기법을 채택하여 global 스케일에서의 전체적인 변형과 local 스케일에서의 부분적인 변형으로 나누었으며, 이 두 가지 스케일에서의 해석 결과가 선형적으로 중첩될 수 있음을 가정하였다. Global 해석에서는 신체 각 부위의 회전이나 평행이동, 뒤틀림 등의 전반적인 변형에 따른 인체와의 접촉점의 변화와 응력을 고려하였다. Local 해석에서는 국소적인 주름의 형상을 얻기 위해 주름의 진폭등고선과 주름의 방향 사이의 직교성을 가정하여 단순화 시켰다. 본 제안 방법은 불연속적으로 변화하는 두 개의 서로 다른 자세에 대해서도 중간단계 해석을 위한 시간증분의 삽입이 불필요하며, 기존의 방식에서 주로 사용되는 시간적분의 방법을 채택하지 않으므로 연산 시간의 절감과 안정성의 향상이 이루어졌다. 임의의 두 자세 사이의 연속 동작을 시뮬레이션 함에 있어서도 두 정지 자세 사이의 움직임을 보간법으로 구현하여 연속적인 의류의 변형을 구현할 수 있었다.
최근 몇 년 동안 국지성 집중호우의 빈도가 증가함에 따라 고해상도 레이더 자료의 중요성 및 활용성이 증가하고 있다. 하지만 여전히 레이더 자료의 경우 시·공간적 편의가 존재하고 이를 보정하는 것이 매우 중요하며 많은 연구에서 레이더 강우의 편의 보정을 위해 다양한 통계적 기법이 시도되었다. 본 연구에서는 시·공간적으로 강우를 추정할 수 있는 이중편파레이더의 편의를 지점 강우와 비교하여 보정하는 것을 목표로 한다. 환경부의 수자원관리 및 홍수 예측에 사용되는 S-밴드 이중편파레이더의 편의 보정을 위하여 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 Convolutional Autoencoder (CAE) 알고리즘을 구축하여 편의 보정을 수행하였다. CAE 모델의 입력자료는 환경부의 10분 단위 레이더 합성 강우자료와 같은 공간해상도로 보간된 지점 관측 강우자료를 사용하였으며, 자료의 기간은 미호천 유역에 홍수 경보가 발령된 2017년 7월 16일 00시부터 13시까지의 10분 단위 자료를 사용하였다. 그 결과로 지점 강우 대비 원시 레이더 강우의 편의가 줄어듦을 확인할 수 있으며 시·공간적으로 개선된 결과를 보여주고 있다. 따라서 각 인접한 격자 간의 공간 관계를 학습하는 CAE 모델은 레이더 및 위성에서 추정되는 격자형 기후 자료의 실시간 편의 보정에 사용할 수 있을 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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