• Title/Summary/Keyword: 데이터재사용

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CCTV 영상 기반 강우강도 산정을 위한 실환경 실험 자료 중심 적정 강우 이미지 DB 구축 방법론 개발 (Rainfall image DB construction for rainfall intensity estimation from CCTV videos: focusing on experimental data in a climatic environment chamber)

  • 변종윤;전창현;김현준;이재준;박헌일;이진욱
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권6호
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    • pp.403-417
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    • 2023
  • 본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

지형정보 기반 조난자 행동예측을 위한 마코프 의사결정과정 모형 (MDP(Markov Decision Process) Model for Prediction of Survivor Behavior based on Topographic Information)

  • 손진호;김수환
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.101-114
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    • 2023
  • 유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.

MIKE 모델을 이용한 산지소유역 강우유출 및 침수 분석 - 프랑스 Var river 유역을 중심으로 - (Analysis of inundation and rainfall-runoff in mountainous small catchment using the MIKE model - Focusing on the Var river in France -)

  • 이수원;장동우;정승권
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권1호
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    • pp.53-62
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    • 2023
  • 최근 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도 또한 증가하고 있다. 집중호우는 짧은 시간에 많은 양의 유출량을 발생시켜 중소하천으로 합류되기 전, 산간지역 하류부분에 홍수를 발생 시킬 수 있다. 홍수로 인한 하류지역의 피해를 감소시키기 위해서는 집중호우에 대한 산지소유역 유출량 산정이 매우 중요하다. 하지만 현재 국내에서 가장 많은 분석을 진행하고 있는 하수관망 침수분석에서는 산지소유역의 강우유출량을 산정하기보다는 기존에 보유 데이터를 활용한 시간·면적법을 사용하고 있으며, 이는 지역의 토양 특성을 정확하게 적용하였다고 판단하기 어려운 실정이다. 이에 강우 발생 시 많은 유출량으로 인해 단시간 내에 하류지역의 침수를 발생시킬 수 있는 산지소유역에 대한 강우유출량 분석을 진행한다면, 보다 정확한 유출량 산정을 통해 하류지역에 발생될 수 있는 침수 특성을 분석의 정확도가 향상되어 하류지역의 주민 대피, 피해 범위의 산정을 위한 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다. 산지소유역 강우유출량 산정을 위해 MIKE series 중 MIKE SHE를 활용하여 산지소유역 강우유출량을 산정하였고, MIKE 21 FM (Flow model)을 통해 하류지역의 침수 분석을 진행하였다. 본 연구를 통해 산지소유역에 강우 발생 시 발생 유출량 및 하류까지의 도달 시간을 확인할 수 있었으며, 이 분석 결과는 향후 강우 발생 시 하류지역에 사전 대피를 통한 인적·물적 자원을 보호하는데 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.