• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.27-36
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• 2004

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴과 퍼지 신경망을 이용한 얼굴인식 기법을 제안한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습 과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 각 얼굴 영상들은 전처리과정을 거치며 이 영상들을 이용하여 고유얼굴을 추출한다. 추출된 고유얼굴을 이용한 가숭치 135개에 대하여 비대칭 가우시안 함수를 응용한 퍼지 소속도 함수를 이용하여 퍼지 소속도가 부여되며 이 소속도들이 신경망의 입력으로 사용되어 학습과정을 거친다. 학습과정을 거친 후, 신경망의 출력은 현재의 얼굴 이미지가 데이터베이스의 얼굴 이미지와 유사한 정도를 나타내게 되어 인식을 수행한다. 제안하는 알고리즘으로 가중치의 개수와 퍼지 레벨의 개수에 대하여 기존의 얼굴 데이터 베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 특정 조건하에서 약 95% 이상의 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.955-963
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• 2019

현재 시민의 생명을 보호하기 위한 목적으로 민방위대피소의 설치와 관리가 정부 및 지자체 주도하에 이뤄지고 있다. 향후에는 지정된 전용 대피소를 포함하여 일반 대피시설의 확장을 통한 효율적인 민방위 대피소 운영의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 대피소의 선정 시 수용인원만을 고려한 양적인 운영이 아닌 거주민의 분포 및 대피소의 접근 위치를 고려하는 것이 효율적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 행정구역 데이터에 비해 세밀하게 거주민 분포를 파악할 수 있는 전수 집계구 데이터와 건물 데이터, 도로망 정보를 기반으로 유전자 알고리즘과 Huff 중력 모델을 활용하여 모든 거주민을 실질적으로 수용할 수 있는 민방위대피소를 선정하였다. 또한, 효율적인 데이터 관리와 빠른 처리를 위해 공간 데이터베이스를 활용하였으며, 본 연구 성과를 개량하면 시 단위의 광범위한 지역에 대해서도 일반 대피시설의 선정 및 개선 연구의 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.319-321
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• 2005

최근 효율적인 교통 흐름 제어 및 교통정보 서비스 제공을 위한 ITS(Intelligent Transport System)에 대표적인 서비스로는 수집된 정보를 바탕으로 도로의 소통정보를 모니터링하고 이용자들에게 웹이나 지역에 설치된 VMS를 통해 정보를 제공하는 것이라 할 수 있다. 그러나 이러한 서비스를 위한 GIS가 OpenGIS와 같은 표준화 단체에서 제안하고 있는 구조를 따르지 않고 있으며, 지리정보의 표현도 검증 없이 자체적으로 GIS정보를 이용함으로 인해 서비스의 성능과 품질 저하는 물론 정보통합의 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 OpenGIS에서 공간정보 표현에 권고되고 있는 GML을 기반으로 도로망에 구축되어진 각종 교통정보 기기로부터 ITS로 수집된 실시간 교통정보를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 이를 반영하여 모바일 기기 또는 웹서비스를 통해 교통상황을 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 GML을 기반으로 한 지리정보 DB와 각종 교통정보 기기로부터 수집된 실시간 교통정보의 통합을 통해 모바일 기기나 웹을 통해 공통적으로 서비스를 제공할 수 있는 Client/server 시스템에 주안점을 두고 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 전용 공간데이터를 구축하지 않고, 표준화된 공간정보인 GML을 이용한 변환 메커니즘을 통하여 서비스를 제공함으로써 비용과 시간을 절약할 수 있으며, 이 기종의 시스템에 서비스가 가능하도록 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1354-1358
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• 2008

수질오염관리 정책이 배출원 관리에서 유역공동체를 중심으로 한 사전 예방적 유역관리정책으로 변화됨에 따라 단순문서에 의한 오염원 자료관리 등의 업무처리체계로는 수질오염총량관리제 실시에 따른 실무지원이 어렵다. 이를 위해서는 수질오염총량관리기술지침에 근거한 하천, 호소 및 오염배출실태자료의 체계적 관리가 필요하며, 유역환경(단위유역, 소유역 등)에 대한 기초정보와 국가수질측정망 자료 및 자치단체 소하천 등의 수질자료의 연계활용이 필요하다. 따라서 경기도에서는 수질오염총량제 시행에 따른 유역관리현황 정보를 구축하고, 국가하천을 중심으로 한 중앙정부의 유역환경정보와 지방하천 및 소하천을 중심으로 한 지방자치단체의 유역환경정보를 통합, 운영함으로써 통합적인 유역관리지원 체계를 구축하고자 한다. 이를 통해 수질측정망 및 수위-유량 등 수문자료와 배수구역도, 단위유역도, 항공사진 등 지리정보를 활용한 유역관리정책 기반을 구축하고, 경기도 및 31개 시 군의 유역관리정책수립 및 시행에 필요한 논리적, 기술적 정보제공 시스템을 구축하고자 한다. 따라서 본 연구는 오염총량관리제도의 의무제 전환이 예측되는 상황에서 향후 광역시도간 광역계획 혹은 경기도내 시군의 오염총량관리계획에 능동적으로 대응하기 위해 경기도 차원의 수질측정망 자료, 오염원 실태조사 자료 및 수위-유량 등 수문자료와 배수-구역도, 토지이용도, 단위 유역도, 항공사진 등 GIS 자료 등을 데이터베이스화하여 경기도내 시 군 환경담당부서의 업무분석을 통해 업무에 활용되는 주요 환경자료에 대한 업무지원체계를 확립하기 위한 수질오염정보화 시스템을 구축하고 그 활용방안을 제시하는데 그 목적이 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.19-32
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• 2007

본 논문에서는 실시간 얼굴인증 시스템의 구축을 위한 LVQ 신경망 기반의 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존의 연구에서 PCA, LDA 변환이 많이 적용되며 신경망을 결합한 형태가 제안되고 있지만 신경망 학습 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. LVQ 신경망은 학습 시간이 짧고 클래스간의 분리도를 최대화할 수 있는 교사학습방법이다. 따라서, 본 논문에서 제안된 방법은 동영상으로부터 실시간으로 입력되는 얼굴영상을 PCA와 LDA변환을 순차적으로 적용하여 부분공간상의 변환된 특징벡터로부터 LVQ 신경망의 학습을 통하여 얼굴을 인식한다. 외부조명의 영향에 강건한 인식시스템을 구축하기 위하여 얼굴검출 단계에서 검출된 얼굴영역은 밝기값의 최대-최소 정규화 방법에 의해 보정된 정규화 영상을 생성한다. 정규화된 얼굴영상은 PCA와 LDA 변환을 통해 부분공간상의 특징벡터로 변환된다. 변환된 훈련 데이터로부터 LVQ 신경망의 초기 중심 벡터를 결정하고 신경망의 학습률 향상을 위해 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하며, 초기 중심 벡터를 이용하여 LVQ2 학습 방법에 의해 학습된 중심벡터는 클래스의 대표 벡터가 된다. 결국 각 클래스의 대표 벡터로부터 입력 영상의 특징벡터간의 유클리디언 거리 비교법을 적용하여 얼굴 인식을 수행한다. ORL 데이터베이스를 이용한 정지 영상에 대한 인식과 실시간으로 입력되는 영상에 대한 인식 등 두 가지 형태의 영상을 기반으로 실험한 결과 두 경우에 모두 제안된 방법이 기존의 인식 방법보다 인식률에서 우수함을 입증할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권2호
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• pp.57-70
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• 2012

본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 기반으로 확률강우량과 인공신경망을 적용하여 2006년 태풍 에위니아에 의하여 발생한 강원도 인제 덕적리 지역의 산사태 취약성도 및 미래 위험도를 작성 및 검증하고자 한다. 산사태 취약성 및 위험도와 관련된 요인으로는 지질, 지형도(경사, 경사방향, 곡률도), 토양도(토양 지형, 토질, 토양 배수, 토양 모재 및 유효토심), 임상도(영급, 경급, 소밀도 및 수종) 등을 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 전체 산사태 발생 위치는 694개소이며 이중 50%는 인공신경망의 산사태 발생 지역으로 적용하였으며, 나머지 50%는 취약성도 및 위험도 검증에 활용하였다. 산사태 발생 강우량 임계치는 1일 202mm 및 3일 누적 449mm로 적용하였다. 확률강우량은 1973년부터 2006년까지의 실측 강우량을 정리하여 2106년까지 목표연도별(1년, 3년, 10년, 50년 및 100년) 산사태 취약성도를 작성하였다. 연구결과 연구지역은 강우량의 증가에 의하여 미래 산사태 가능성이 지속적으로 증가하였다. 향후 본 연구는 강우량의 변화에 의한 산사태 위험성 분석에 한 축을 차지 할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• 자원환경지질
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• 제46권4호
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• pp.301-312
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• 2013

산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.35-51
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• 1998

본 논문은 도시의 가로망에서 발생하는 교통사고의 효과적인 관리와 분석을 수행하기 위한 방안을 제시한 글이다. 즉 지리정보시스템을 교통사고 관련 데이터의 구축과 분석의 기본적인 틀로서 이용하여 교통사고의 분석을 보다 과학적으로 수행할 수 있는 기법을 제시하고자하였다. 교통사고는 네트워크 상에서 발생하는 공간적 특징을 가지고 있다. 공간적 특성 및 관련 데이터와 사고데이터를 지리정보시스템을 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 이러한 기반 위에서 점, 선, 면적인 분석을 수행할 수 있는 기법을 제시하였다. 이는 단순히 문자위주의 교통사고 관리시스템보다 진일보한 시스템으로 판단되고, 효과적인 원인 분석 등에 활용 필 수 있다는 측면에서 본 연구에서는 수원시의 특정부분에 있어서의 사고데이터를 지리정보데이터베이스로 구축하였다. 이를 기반으로 대상지역에 대한 점, 선, 면적인 제반 분석을 수행하였다. 한편, 구축된 데이터베이스를 바탕으로 특정공간 상에서 사고가 얼마나 많이 발생하는지, 또는 어떤 유형의 사고가 많이 발생하는지를 판단할 수 있는 계량적인 판단을 할 수 있는 지수들을 소개하여 교통사고에 대한 각 소구역별 세부분석을 실시하였다. 끝으로, 지형분석자료를 바탕으로 도로의 연장과, 도로의 교차점 수를 설명변수로 하는 교통사고 예측모형에 대한 교통사고빈도 회귀식을 도출하였다.

• Spatial Information Research
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• 제14권2호
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• pp.245-260
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• 2006

이동성을 지원하는 모바일 환경에서 위치정보의 활용과 사용자 요구가 증가되고 GIS 공간 DB와 연계된 다양한 서비스가 진행되고 있다. 일반적으로 도로 DB를 구성하는 교통 네트워크의 논리적 관계의 표현은 노드-링크 구조를 사용한다. 이러한 단일 수준에 적합하게 설계된 구조는 다양한 모형 적용에 유연하지 못하고, 데이터베이스 검색과 유지관리 측면에서 비효율적이다. 본 연구에서는 동적 분할(Dynamic Segmentation)을 이용한 네트워크 모델의 설계와 구축을 통해 기존 도로망 모델의 문제점과 구축상의 한계점을 보완하고, 네트워크의 검색과 표현에 효율적인 계층 모델을 구현하고자 하였다. 설계된 모델은 다양한 수준의 단계별 표현과 계층 간 개체 관계성을 지원하며, GIS가 지닌 네트워크 공간 모델링 기능을 대폭 보완할 수 있을 것으로 기대 된다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.331-341
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• 2015

본 연구는 섬유보강 콘크리트의 실무 적용을 위한 성능 평가에 대해 재료 시험으로 낭비되던 시간과 노력을 최소화하고 적용에 있어서의 이론적인 배경을 확보하기 위해, 기존의 가이드라인 및 시험 기준에 따른 실험 결과의 수집과 통계적 분석을 통한, 콘크리트의 압축강도에 기반한 주요 특성들을 특정하기 위해 수행되었다. 섬유보강콘크리트는 다양한 변수에 영향을 받게 되므로 이론적인 접근이 어려운 측면이 있어 본 연구에서는 현재 실무에서 다방면으로 사용되고 있는 100MPa 이하의 압축강도를 가지는 콘크리트를 중심으로 0.25%에서 2% 사이의 강섬유 혼입량에 대한 압축강도와 인장강도 시험을 수행하였다. 인장강도 시험은 표준기관에서 정하고 있는 시험방법인 쪼갬인장강도와 휨인장강도에 대해 수행하였다. 섬유보강콘크리트의 재료시험 결과 쪼갬인장강도와 휨인장강도 모두 압축강도의 증가에 따라 증가하는 추세를 보였으며 강도의 증진률은 압축강도 증가와 함께 감소하는 추세를 보였다. 또한섬유의 혼입량 증가는 인장강도의 증가를 유발하는 것을 확인할 수 있었으며, 압축강도 증가에 따른 인장강도 증진률 감소를 막아 콘크리트 압축강도 증가에 선형적으로 인장강도가 증가하도록 해주는 것을 확인할 수 있었다. 기존 연구들로부터 구축한 데이터베이스를 통한 섬유보강콘크리트의 기계적 성질에 대한 검토를 수행하였다. 다양한 변수에 따른 인장강도의 추정을 위해 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망은 multi layer perceptron으로 구성하였으며 전달함수로는 sigmoid 함수를 사용하였고 역전파 알고리즘을 통해 학습을 수행하였다. 인공신경망을 사용한 콘크리트 인장강도의 추정 결과 시험 결과와 추정결과가 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 인공신경망에서 결합력이 큰 변수들은 물-시멘트비와 섬유의 혼입량으로 나타났으며 섬유보강콘크리트의 인장강도는 물-시멘트비에 영향을 받는 압축강도와 혼입량을 통해 추정할 수 있을 것으로 판단된다.