• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_2호
• /
• pp.1567-1577
• /
• 2020

시가화 지역 토지피복분류는 도시계획 및 관리에 활용된다. 따라서, 시가화 지역에 대한 분류 정확도 향상 연구는 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3A을 기계학습 중 Support Vector Machine(SVM)과 Artificial Neural Network(ANN)을 기반으로 시가화지역 분류를 진행하였다. 훈련 데이터 구축과정에서 25 m 격자를 기반으로 훈련 지역을 구분하여 영상을 학습하였으며, 학습된 모델을 활용하여 테스트 지역을 분류하였다. 검증과정에서 250개의 GTP를 활용하여 오차 행렬을 통한 결과를 제시하였다. SVM 4가지 기법과 ANN 2가지 기법 중 SVM Polynomial Model이 가장 높은 정확도인 86%를 나타냈다. Ground Truth Points(GTP)를 활용하여 두 개의 모델을 비교하는 과정에서, SVM 모델은 전체적으로 ANN 모델보다 효과적으로 KOMPSAT-3A 영상을 분류하였다. 건물, 도로, 식생, 나대지 4가지 클래스 분류 중 건물이 가장 낮은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 고층건물에 따른 건물 그림자에 의한 오분류가 주요 원인으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제110권2호
• /
• pp.280-288
• /
• 2021

소나무재선충병의 발생 특성을 이해하는 것은 소나무재선충병의 피해 및 확산을 최소화하기 위한 방제전략 수립을 위해 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 기상 요인, 지리적 요인, 그리고 인위적 요인과 같은 환경 조건과 소나무재선충병 발생과의 관계를 분석하였다. 2016년 5월부터 2018년 4월까지 소나무재선충병 발생 자료와 자연적, 인위적 요인들을 포함한 다양한 환경 조건의 공간 자료들을 수집하였고, 소나무재선충병에 의한 고사목 발생 본 수에 대한 환경 변수들의 상대적 기여도를 평가하였다. 총 17개의 자연적 요인과 인위적 요인 중에서 소나무재선충병 발생에 영향을 미치는 요인들을 확인한 결과 자연적 요인은 고도와 5~8월 기온이, 인위적 요인은 도로와 건물과의 거리가 소나무재선충병 감염고사목 발생본수와 밀접하게 연관이 있는 것으로 나타났다.

• 토지주택연구
• /
• 제13권1호
• /
• pp.113-129
• /
• 2022

건축물의 친환경성에 대한 심도 있는 검토는 건축물의 LCC를 비롯하여 다양한 가치판단에 직결된다. 그러나 전통적 설계방식은 친환경성이 최적화된 건축물 대안을 제시하는 데 한계를 지닌다. 따라서 본 연구는 건축계획 단계에서 기후, 도시와 같은 미시적 측면의 지역조건을 계획에 반영하여 친환경성이 최적화된 건축물 대안을 도출할 수 있는 의사결정 보조도구를 제시하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 정부기관인 국토정보플랫폼에서 제공하는 수치지형도의 등고선, 건물, 도로 정보를 기반으로 건축대지 인근 지역의 3차원 모델링 작성 및 태양환경 분석을 수행할 수 있는 알고리즘을 제작했고, 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 기축 건축물 입면 방향과의 일사량 및 일조시간을 비교하여 최적향 산출 가능 여부를 검토했다. 그 결과, 도출된 최적향이 기축 건축물의 정면향 대비 더 높은 일사량 및 일조시간을 확보할 수 있다는 비교분석 결과가 도출되었으며, 이를 통해 개발 알고리즘이 태양입사 환경관점에서 유효한 입면 방향을 산출할 수 있음이 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.389-395
• /
• 2022

심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.599-607
• /
• 2021

스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.93-101
• /
• 2023

이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권6호
• /
• pp.959-969
• /
• 2022

이 연구는 라이브커머스의 품질요인이 고객의 구매의도에 미치는 영향과, 그 관계에 있어서 고객관여도의 조절효과에 대해 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 라이브커머스를 사용하는 대학생 및 일반인을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 데이터분석을 위해 신뢰도분석, 요인분석, 분산분석, 회귀분석을 실시하였다. 라이브커머스의 품질요인은 콘텐츠, 시스템, 서비스, 쇼호스트 특성으로 구분하였으며, 고객관여도는 상품관여도와 서비스관여도로 나누어 분석하였다. 연구결과 각 품질요인은 모두 고객의 구매의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 한편 고객의 상품관여도는 콘텐츠 및 시스템 품질에, 서비스관여도는 서비스 및 쇼호스트 특성에 유의적인 조절효과가 있었으며, 각 품질요인이 구매의도에 미치는 정도는 고객관여도가 높을수록 더 높게 나타났다. 본 연구는 라이브커머스의 품질요소와 구매의도간의 관계에서 고객관여도가 어떤 조절효과가 있는지 학술적인 성과를 추가하였고, 라이브커머스에서 고객의 구매를 유도하기 위해 개별 고객의 상품관여도 및 서비스관여도 정도를 고려하여 맟춤식 지원을 해야 한다는 실무적 시사점을 제공한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.36-56
• /
• 2022

국내에서 발생하는 교통사고는 손해보험협회에서 작성한 「자동차사고 과실비율 인정기준」에 따라 과실비율을 산정하며, 이를 통해 보험사의 합의나 판결이 내려진다. 하지만, 과실비율 산정에 있어 분쟁이 빈번하게 일어나고 있다. 따라서, 교통사고 발생 시 경찰공무원에 의해 작성되는 교통사고 정보를 이용하여 「자동차사고 과실비율 인정기준」 상의 교통사고 유형을 신속하게 확인할 수 있다면, 보다 효과적인 대응이 가능할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 경찰에 의해 작성된 교통사고 정보를 학습시켜 「자동차사고 과실비율 인정기준」 에서 제시하는 교통사고 유형으로 분류하는 모델을 개발하고자 한다. 특히, 데이터마이닝을 통해 경찰청 교통사고 데이터에서 「자동차사고 과실비율 인정기준」 의 교통사고 유형으로 분류하는 데 필요한 핵심어들을 추출하였다. 그리고, 키워드를 의사결정나무 및 랜덤 포레스트 모델을 통해 학습시켜 교통사고 유형을 도출하는 모델을 개발하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.78-96
• /
• 2023

도시부 교통정보 수집은 VDS, DSRC, 레이더 등 다양한 시스템에 의해 수집되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 스마트교차로시스템이 확대 보급되고 있으며 교통량, 속도, 차종 등 다양한 정보수집이 가능하다. 그러나 관련 문헌을 고찰한 결과 지금까지의 성능평가 기준은 딥러닝 영역을 고려하지 않은 RBS기반 평가체계로 '기준값-측정값'의 퍼센트 오차만 고려하고 있어 기존 평가방식으로는 딥러닝 부분의 평가를 수행할 수 없어 새로운 성능평가 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 데이터 비율 및 가중치를 고려하여 Precision과 Recall 등 딥러닝 성능지표를 고려한 오차산정식을 개발하여 개별오차와 구간 오차, 전체오차를 산정하였다. 연구결과, 측정값 1의 오차율은 3.99와 3.54, 측정값 2는 5.34와 5.07로 기존 산정식과 오차율에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 반복측정 분석결과 개발 산정식이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.232-232
• /
• 2023

고속도로 및 편의시설 건설로 불투수층의 면적이 증가하여 강우 시 고속도로 및 편의시설에서 발생하는 오염원에 의한 하천의 수질 영향도 커지고 있다. 특히 휴게소에서는 자동차의 급가속, 급감속으로 더욱 많은 분진과 오염물질이 발생할 수 있으며 타이어 마모 입자, 자동차 배기가스, 중금속 및 오일류 등이 휴게소나 도로 지표에 집적되어 있다. 이렇게 발생한 오염물질은 우기에 강우와 함께 불투수면을 침투하지 못하고 배수로를 통해 유출되어 인근 하천의 수생태 및 토양의 주요 오염원으로 작용하고 있다. 이에 따라 고속도로 및 인근 휴게소의 비점오염 저감대책이 필요하며 효율적인 비점오염원 저감을 위해 장기적인 모니터링, 지속적인 자료 수집 및 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강원지역 고속도로 및 인근 휴게소에서 강우 시 강우유출수 모니터링을 통해 강우유출수 유량가중평균농도 (Event Mean Concentration) 산정하고 강우유출수 수문곡선 (hydrograph)을 작성하였다. 또한 강우사상에 따른 분석항목별 초기세척효과(First Flush Effects)와 오염부하량을 산정하였다. 추가적으로 차량 기인 입자를 확인하기 위해 μ-FT-IR 현미경 분석 실험을 하였다. 모니터링 장소는 휴게소 및 고속도로 일원이며, 모니터링은 선행무강우일수 2일 이상, 강우량 10mm 이상일 때 실시하였으며 2022년 6월부터 10월까지 총 4회 실시하였다. 모니터링 결과 타이어 및 브레이크 패드 마모와 관련된 중금속인 Zn, Cu, Pb 등의 중금속이 높게 분석되었으며 이러한 중금속의 오염부하량 역시 높게 산정되었다. 강우유출수 수문곡선에서 강우 초기 오염물질의 세척효과가 나타났다. MFFn 산정 결과 강우 30% 구간에서 초기세척효과를 보였다. μ-FT-IR 현미경 분석 결과 PE (Polyethylene)가 가장 많이 검출되었고 PP (Polypropylene), PS (Polystyrene) 순으로 검출되었다. 이러한 강우유출수 모니터링 데이터는 향후 고속도로 휴게소 및 고속도로 주변 오염저감 시설 설치 및 사회적 동참을 위한 타당한 근거 확보를 위한 기초자료로서 제공될 수 있을 것이다.