본 연구의 목적은 공간분석 및 모델링을 이용하여 지방행정구역을 재설정하는 최적화 모델을 개발하는 데에 있다. 이를 위해 먼저 기존의 지방행정체제 개편과 관련된 논의들을 비판적으로 검토하여 구역 설정을 위한 기준을 도출하였다. 도출된 기준을 바탕으로 행정구역 재설정을 위한 최적화 모델을 정의하였다. 구역내 동질성, 구역간 형평성, 공간적 배열이라는 세 가지 요소를 행정구역 재설정 최적화 모델의 주요 기준으로 고려하였다. 행정구역과 실제 생활권(경제권)을 일치시키기 위한 구역내 동질성은 구역에 포함된 단위 지역간 상호작용의 형태로 정량화되었다. 인구, 면적, 재정력 등의 차이를 이용하여 구역간 형평성을 평가하였다. 마지막으로 조밀하고 연속적인 구역이 형성되도록 공간적 배열을 제약하였다. 제시된 행정구역 재설정 최적화 모델은 GIS 환경에서 자동구획절차(AZP) 알고리즘을 이용하여 구현되었으며, 시군 공간 단위의 합역을 통한 광역체계 행정구역을 설정하는 문제에 적용되었다. 적용 결과 제시된 모델은 목적함수 대안에 따른 최적화된 구획체계를 도출하였다.
단계적 연료방식을 가지는 가스터빈 연소기의 해석을 위한 방법을 제안하였으며, 이를 바탕으로 연료배분방식에 따른 연소기의 연소 및 NOx 발생특성을 규명하였다. 연소기 해석모델은 연소기 내부를 선회기구역, 1차연소구역, 재순환구역, 2차연소구역 및 희석구역으로 나누어 각각의 반응구역을 혼합반응기, 플러그 유동반응기의 모델로서 근사하였다. 반응기내의 연소 및 NOx 생성반응은 천연가스 반응모델과 Zel'dovich 의 NOx 모델을 이용하여 예측하였다. 본 해석방법을 이용하여, 각 반응구역에 유입되는 연료량이 연소기내 연소특성, NOx 발생 특성 및 온도분포에 미치는 영향을 검토하였다. 또한, NOx 저감을 위해 증기분사를 사용하는 경우에 분사위치가 NOx 발생에 미치는 영향을 분석하여, 가스터빈 연소기설계에 필요한 기초자료를 제공하였다.
선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.
차량에 부착된 CCD 카메라를 이용하여 취득된 도로 주변의 영상에 존재하는 사람의 얼굴을 추출하여 제거하는 처리를 할 경우, 사생활 침해의 문제 없이 사용자들에게 원하는 지역의 도로영상의 제공이 가능해진다. 이 실험의 목적은 차량에서 취득된 도로 주변의 칼라 영상에서 사람의 얼굴을 자동으로 추출하는 기술을 개발하는데에 있다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, HSI(색상, 채도, 명도) 칼라 모델과 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 이들 모델에 임계값을 적용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능함을 확인할 수 있었다. 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 이용하여 클러스터링을 실행하고 이렇게 나뉘어진 각각의 구역들에 구역의 면적, 구역내 존재하는 화소의 개수, 구역의 가로와 세로 비율 그리고 타원조건을 적용하여 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 최종적으로 남겨진 구역을 이진화 하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 이들을 눈, 코, 입 등으로 간주하여 최종적인 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 추출되지 않은 얼굴과 잘못 추출된 구역이 발생했으나, 얼굴에 해당하는 임계값등의 조건을 약화시킬 경우 대부분의 얼굴의 추출이 가능할 것으로 여겨지며, 추출된 구역을 흐리게 처리할 경우 오인식된 부분에 대한 사용자의 거부감도 줄일 수 있을 것 으로 예상된다.
본 연구에서는 지하수로부터 방출된 실내라돈오염을 해석하기 위한 수학적 모델에서 모델인자들의 불확실성을 고려하고 인체축적량을 정량적으로 해석하는 PBPK모델을 사용하여 호흡을 통한 라돈의 인체축적량을 보다 현실적으로 평가하려고 한다. 우선, 전에 사용한 3 구역모델을 샤워실과 화장실을 구분하는 경계가 없다는 국내실정을 감안하여 보다 현실적으로 개량한 2-구역 모델을 개발하였다. (중략)
서울시 모델 구역의 건축물을 대상으로 가상 시나리오 지진에 의한 피해를 추정하였다. 다양한 주거 및 구조 특성을 대표할 수 있고 지반 증폭 효과를 고려할 수 있는 지역을 모델 구역으로 선정하였다. 모델 구역 내 건축물은 구조 형식에 따라 11 종류로 분류하였으며 HAZUS에서 제시한 값을 사용하여 역량 곡선(capacity curve)과 취약도 곡선(fragility curve)을 생성하였다. 가상 시나리오 지진의 지반 운동은 인공 지진 운동 생성 방법을 사용하여 생성하였으며 모델 구역을 표토층 두께에 따라 3개의 구역으로 나누고 지반응답해석을 수행하였다. 건축물의 피해 확률은 역량 스펙트럼 방법과 취약도 곡선을 사용하여 계산하였다. 최종적으로 GIS 데이터베이스를 활용하여 모델 구역 내 건축물의 전반적 피해 정도를 추정하였다.
부산항 신항은 현재 21개의 선석 규모에서 2030년까지 총 40선석까지 확대할 계획을 갖고 있다. 항만의 확대에 따라 선박 통항량 증가가 예상되며, 이를 대비해 해상교통관제도 해상교통량을 기반으로 집중관제구역을 설정할 필요가 있다. 본 연구는 부산항 신항을 대상으로 해상교통위험도 모델을 이용해 위험구역을 정량화하고 집중적으로 관제가 필요한 구역을 도출하는 것을 목적으로 한다.
본 논문은 공유형 전동킥보드 시스템 운영 시, 관리 상 발생할 수 있는 주차 문제를 해결하기 위해 반납 인증사진으로 주차, 비주차 구역을 판단하는 AI모델을 제시한다. 본 연구에서는 주차/비주차 구역 배경 관련 객체를 판별하기 위해 ADE20K에 Pre_trained된 Segfomer_b0 모델과 점자블록, 전동킥보드에 Fine_tuning한 Segfomer_b0 모델을 통해 주차/비주차에 관련된 객체의 Segmentation map을 추출하고, Swin 모델을 통해 주차/비주차 구역을 이진 분류하는 방법을 제시하였다. 최종적으로 총 1,689장을 직접 라벨링한 후 진행한 Fine_tuning SegFomer 모델은 mAP가 81.26% 수준으로 전동킥보드와 점자블록을 인식하였으며, 총 2,817장을 훈련한 Classification 모델은 92.11%의 정확도와 91.50%의 F1-Score로 주차구역과 비주차 구역을 분류하는 것이 가능하였다.
장애인 주차구역은 보행장애인을 위한 주차시설로써, 장애인의 보행 안전 통로를 확보하기 위한 주차공간이다. 하지만 장애인 전용구역에 대한 사회적인 인식 부족으로 실제 주차구역을 이용해야 하는 장애인의 이용이 제한되고 불법 주차 행위 및 주차 방해 행위 등 위반사례들이 매년 급증하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 장애인 주차 구역의 불법 주차 차량 및 주차공간 내부에서 주차를 방해하는 행위를 개선하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLOv5 모델을 적용한 장애인 주차구역 불법행위 단속시스템을 제안한다.
영광3호기 방사선관리구역에 대한 중성자선량률을 정확히 평가하기 위하여 MCNP4A 전산코드를 이용, 방사선관리구역에서의 중성자 스펙트럼 계산을 수행하였다. 영광3호기에 대한 보다 정확하고 정밀한 3차원 몬테칼로 모델을 구축하기 위하여 핵연료집합체 구성요소 및 원자로심을 둘러싸고 있는 baffle, barrel,압력용기 등을 정확하게 묘사하였으며, 특히 방사선관리구역 주위의 구조물에 대해서도 3자원 MCNP 모델을 구축함으로써 원자로심부터 방사선관리구역까지 완전한 몬테칼로 모사(full-scope Monte Carlo simulation)를 이용한 계산을 수행하였다. 계산결과는 에너지 구간에 따른 중성자속 스펙트럼으로 나타내었으며 이 결과를 바탕으로 중성자속에 대한 선량률 환산인자를 고려하여 중성자선량률을 계산할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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