• 한국조경학회지
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• 제43권3호
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• pp.101-113
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• 2015

본 연구는 바람통로의 세밀도와 편이성을 향상시켜 도시 녹지계획 활용도를 높이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 유체역학적 거칠기 특성을 나타내는 거칠기길이($z_0$)로부터 바람통로 네트워크 추출기법을 제안하였다. 지적필지 단위로 산출된 $z_0$에 IDW, Spline, Kriging 내삽기법을 적용해 표면이 연속적인 수치거칠기길이모델(DZoM)을 생성한 후 수계망 추출 기법을 적용해 바람통로 네트워크를 산출하였다. 내삽기법 적용 결과들을 비교하여 가장 적합한 내삽 기법을 정하고 산출된 바람통로와 토지피복 및 지표온도의 공간적 관계를 분석하였다. 연구결과 DZoM 산출기법 중 Kriging 기법의 적용성이 IDW 및 Spline 기법보다 우수한 것으로 나타났다. Kriging 기법을 이용하여 선형 추출한 바람통로 네트워크(Type B)와 Landsat-7 ETM+에서 산출한 여름철과 겨울철 야간 지표온도 분포를 비교한 결과는 공간적 일치도가 높았다. 주목할 부분으로 산출된 바람통로의 흐름이 도시의 야간 열 부하들을 완화하는 것으로 보인다. 추출된 바람통로 네트워크 사상들(features)에 대한 엄밀한 평가와 개선이 수행된다면 녹지계획 실무에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 이를 위해서는 (1) 거칠기길이 개선, (2) 녹지계획 목적에 맞는 바람통로의 해석 및 편집, (3) 분절된 바람통로 네트워크 연결, (4) 관련 자료의 상세한 구축 및 무결성 확보 등이 선행되어야 할 것이다. 제안된 바람통로 네트워크의 녹지계획 적용을 위해 향후 연구범위를 수도권으로 확장할 계획이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.547-553
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• 2008

본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2019

현재 홍수예보는 정형데이터인 유량 및 수위 등을 활용하여 이뤄지고 있다. 하지만 실제 사람들이 체감하는 홍수에 대한 위험도는 홍수예보 발령과는 달라 홍수예보가 이뤄지지 않은 지역에서 인명사고가 발생하기도 한다. 이는 수위 측정이 이뤄지지 않는 소규모 하천이나 사람들의 유동성이 큰 도심지역에서 빈번하게 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 사람들의 체감 정도 및 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 특히 소셜 네트워크 서비스(Social Network Commuinty, SNS)를 사용하는 사람들이 많아지면서 기존에 사용되어 왔던 정형데이터 센서 이외의 데이터를 제공한다. 또한 개개인이 작성하는 글은 실시간으로 활용이 가능하여 인구의 유동성 및 시 공간적 데이터를 얻기에 유용하여 활용성이 매우 높은 비정형데이터이다. 따라서 본 연구에서는 SNS 데이터를 추출하고 이를 분석하여 2018년에 발생했던 강우사상과의 패턴을 비교하여 홍수예보에서의 활용성을 분석하였다. 홍수와 관련한 키워드를 중심으로 시 공간적 정보 및 추출이 가능한 웹 크롤러(Web Crawler) 프로그램을 작성하였으며 이를 토대로 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터와 실제 홍수사상을 비교 분석을 한 결과 강우량 및 수위와 해당 지역에 대한 데이터의 양이 유사한 패턴을 보인 것으로 확인되었다. 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 분석하여 리드타임을 충분히 확보한다면 홍수예측에 활용 가능할 것이라 생각된다. 본 연구는 한국건설기술연구원 19주요-대4-시드사업인 '커뮤니티 빅데이터 패턴 해석을 통한 수난(水難) 발생 및 규모 예측 기술 개발(20190126-001) '로 수행되었습니다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.310-310
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• 2022

최근 통신의 발달로 인하여 웹(Web)상에는 다양한 데이터들이 실시간으로 생산되고 있으며 해당 내용은 다양한 산업에서 활용되고 있다. 특히 최근에는 재난과 관련 상황에서도 소셜 네트워크 서비스(SNS) 데이터가 활용되기도 하며 기존의 수치 계측 데이터가 아닌 하나의 센서 역할을 하는 개인의 비정형데이터의 업로드가 다양한 재난 모니터링 부분에 활용되고 있는 실정이다. 특히 홍수 등의 자연재해 발생 시 개개인의 업로드 한 웹 데이터에는 시간에 따른 인구의 유동성이나 간단한 위치 정보 등을 포함하여 실제 피해의 정도를 보다 빠르고 다양한 정보로 모니터링이 가능하다. 홍수 발생 시 일반적으로 활용하는 수문 데이터는 피해의 규모가 크게 예측되는 대하천 위주로 관측이 이루어지며 관측지역과 데이터의 양이 한정되어있어 비정형데이터를 함께 활용한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 웹에 있는 비정형 데이터들을 추출해내는 웹 크롤러를 구성하고 해당 프로그램을 활용하여 추출한 데이터들에 대해 강우 사상과 공간적 패턴을 비교 분석하여 크라우드 소싱 데이터를 적용한 홍수 피해지도의 활용방안을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1489-1497
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• 2018

웹 애플리케이션 서비스의 종류가 다양해짐과 동시에 사이버 위협이 급증하여 침입탐지에 대한 연구가 계속되고 있다. 기존의 단일 방어체계에서 다단계 보안으로 진행됨에 따라 대량의 보안이벤트 연관성을 분석하여 명확한 침입에 대해 대응하고 있다. 그러나 대상시스템의 OS, 서비스, 웹 애플리케이션 종류 및 버전을 실시간으로 점검하기 어려운 측면이 있고, 네트워크 기반의 보안장비에서 발생하는 침입탐지 이벤트만으로는 대상지의 취약여부와 공격의 성공여부를 확인 할 수 없는 문제점과 연관성 분석이 되지 않은 위협의 사각지대가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 침입탐지이벤트의 유효성을 검증하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공격에 상응하는 대상시스템의 반응을 사상(mapping)하여 응답트래픽을 추출하고, TF-IDF를 통해 라인(line)기반으로 가중치를 환산하고 높은 수치부터 순차적으로 확인하여 대상시스템의 취약여부와 유효성이 높은 침입탐지이벤트를 검출하였다.