• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.23 no.5
• /
• pp.473-478
• /
• 2013

In this paper, we develop the Heavy Rain Advisory Decision Model based on intelligent neuro-fuzzy algorithm RBFNNs by using KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) Reanalysis data. the prediction ability of existing heavy rainfall forecasting systems is usually affected by the processing techniques of meteorological data. In this study, we introduce the heavy rain forecast method using the pre-processing techniques of meteorological data are in order to improve these drawbacks of conventional system. The pre-processing techniques of meteorological data are designed by using point conversion, cumulative precipitation generation, time series data processing and heavy rain warning extraction methods based on KLAPS data. Finally, the proposed system forecasts cumulative rainfall for six hours after future t(t=1,2,3) hours and offers information to determine heavy rain advisory. The essential parameters of the proposed model such as polynomial order, the number of rules, and fuzzification coefficient are optimized by means of Differential Evolution.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
• /
• v.12 no.5
• /
• pp.399-405
• /
• 2010

The accumulated displacements and fatigues of rock are increased by the stress-hysteresis, induced from repeated frost-thawing. Also the shear strength is decreased by them continuously. The stress-hysteresis is affected by the atmospheric temperature changes, whose behavior is visco-elasticity, usually. Therefore, to do ideal body analysis, Kelvin model could be used to analyze the frost-thawing behavior in winter. In general, rock slope failure occurs by the deterioration of rocks, which is caused by the repetition of freezing-thawing process. In order to keep the safety of such rock mass structures the deterioration process of rock needs to be described quantitatively using some meaningful parameters. In this work, the deterioration process in freezing-thawing cycle of tuff, which is a famous soft porous rock, is investigated through laboratory tests and successfully described as a differential equation for the change of porosity. And then, the deterioration of the mechanical properties of rock, such as Young's modulus and uniaxial compressive strength, are quantitatively described as a function of the porosity.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2000.09a
• /
• pp.845-848
• /
• 2000

운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.06a
• /
• pp.309-312
• /
• 2016

최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
• /
• 2006.05a
• /
• pp.1-6
• /
• 2006

해상에서 선박을 운항하는 항해사의 피로도 (Fatigue) 는 안전항해와 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 당직근무 중에 피로가 누적되어 업무수행능력이 저하되면 선박의 충돌 및 좌초 둥과 같은 매우 위험하고 중대한 해양사고를 유발할 가능성이 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 항해사의 근무환경, 피로유발요인 및 피로증세 등에 대하여 조사하였고, 항해경험자를 대상으로 정신적 육체적인 작업부하도에 대한 피로도 평가관련 설문조사를 실시하고 그 결과를 분석하였다. 그리고 이와 같은 피로도 조사 및 설문조사 분석결과를 바탕으로 항해사의 피로도 평가항목을 선정하고 이를 토대로 항해사의 업무수행능력을 평가하기 위한 피로도 평가모델을 제시하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02a
• /
• pp.750-754
• /
• 2007

본 논문은 실내의 로비나 복도에 설치된 방범 카메라로부터 얻어진 일련의 영상으로부터 '걷기', '뛰기', '앉기', '일어서기', '넘어짐'의 비교적 짧은 시간에 일어나는 인간 행동들을 실시간으로 인식하는 시스템의 구현에 관해 다룬다. 먼저 입력으로 받은 영상을 계층적 색인 구조를 갖는 다중 가우시안 기반의 배경 모델을 이용하여 윤곽을 추출하고 객체를 인식하여 시간차에 의한 가중치로 누적하여 시간 템플릿을 만든다. 만들어진 시간 템플릿으로부터 특징을 추출하여 신경망 모델에 적용하여 5가지 인간행동을 구분한다. 구현된 시스템으로 인간행동 인식 실험을 수행하였는데, 실험 참가자들의 행동 방식이 약간씩 달랐음에도 불구하고 높은 인식률을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
• /
• 1996.05d
• /
• pp.235-240
• /
• 1996

본 연구에서는 고온의 천이 열하중을 받는 304 SS 재질의 액체금속로 원통용기에 대하여 진행성 변형기구인 열적 라체팅(thermal ratcheting) 변형거동을 해석하였다. 재료의 반복 소성을 나타내는 구성식으로서 Chaboche모델을 이용하였으며 이 모델의 적용을 위하여 ABAQUS의 사용자 프로그램을 개발하였다. 열천이 과정이 반복되는 동안에 축방향의 온도분포 이동에 따른 탄소성 해석을 수행한 결과 소성변형이 각 싸이클마다 누적되어 점진적 변형이 일어났으며 이 해석결과를 시험치와 비교함으로써 해석의 타당성을 검토하였다. 반복 소성거동에 대한 Chaboche 모델을 이용하면 천이 열하중을 받는 304 SS. 재질의 고온구조물에 대하여 라체팅 거동을 정량적으로 평가 할 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.296-299
• /
• 2010

본 논문은 템플릿 모델을 이용하여 차량의 외관에 따른 종류를 인식하는 방법을 제안한다. 우선, 영상에서 차량을 검출하기 위하여 누적 차영상 기법을 이용하여 배경 영상을 추출한 후 차량 영역을 획득한다. 획득한 차량 영상은 날씨와 조명 영향에 따라서 그림자가 존재할 수 있다. 따라서 외곽선을 추출하고 가로와 세로, 대각선 방향으로 사영한 결과를 이용하여 그림자를 제거한다. 그림자 영역이 제거된 최종 차량 영역은 템플릿 모델과의 매칭을 통하여 가장 적합한 차량 종류로 인식한다. 제안된 방법을 이용하여 차량 종류를 인식하였을 때 만족할 만한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.68-68
• /
• 2022

코로나바이러스는(COVID-19)는 2019년 12일 중국 후베이성 우한시에서 시작된 코로나바이러스감염증으로 2020년 1월부터 전 세계로 퍼져, 일부 국가 및 지역을 제외한 대부분의 나라와 모든 대륙으로 확산되었다. 이에 WHO는 범 유행전염병(Pandemic)을 선언하였다. 2022년 3월 18일 현재 국내 누적 확진환자 8,657,609명과 11,782명의 사망자를 일으켰고 전 세계적으로도 많은 사상자를 내고 있는 실정이고 사회 및 경제적인 피해로도 계속 확대되고 있다. 많은 감염자와 사망자의수에 대한 예측은 코로나바이러스의 전염병을 예방하고 즉각적 조치를 취할 수 있는데 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 문화적 인자를 제외한 국내에서 연구 사례가 많지 않은 기상 요인을 인자로 포함하여 머신러닝 모델을 통해 확진자를 예측하였다. 그리고 여러 가지 모델을 성능 평가 기법인 Root Mean Square Error(RMSE) 및 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 통해 성능을 평가하고 비교하여 정확도 높은 모델을 제시하였다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
• /
• v.26 no.1
• /
• pp.68-77
• /
• 2017

In order to estimate the non-point pollution loads from each watersheds among 209 watersheds, the calibration and validation of HSPF model were carried out based on 2012 in 2013 years. In the case of flow rate, R2 of calibration and validation were 0.71~0.93 and 0.71~0.79, which were relatively good values. With the respect to calibration of water quality, % differences between measured and simulated values were 0.4 ~ 9.7 of DO, BOD 0.5 ~ 30.2% and TN 1.9~28.6% except for Hwhangkang B site. In case of validation, DO was 0.2 ~ 13.7%, BOD 1.3~23% and TN 0.5~24.3% excluding Hwhangkang B. However, since the concentration of TP was very small compared with other items, the range of difference was large as 0.8~55.3%. level. As the result of calculating annual accumulative BOD loads for each watershed, it was found that RCH 123 (Uryeong, Gyeongsangnamdo), RCH 121 (Jinju, Gyeongsangnamdo) and RCH 92 (Daegu) were the high ranked. The unit watersheds including various landuse type susch as forest and agricultural sites in mainstream areas have a higher BOD nonpoint pollution load than those in dam regions. However, the results of the annual cumulative loading of the basins for nutrients did not appear to be consistent with the BOD annual cumulative loading ranks. Other factors that represent watershed characteristics such as landslope and soiltypes, including landuse pattern, have been found to be closely related to nonpoint pollutant loads.