• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.346-346
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• 2020

홍수기 효과적인 하천관리를 위해서는 광역 모니터링을 위한 기술 확보가 매우 중요하며, 최근 드론을 활용한 하천 모니터링에 관한 관심이 점차 증가되고 있다. 하천관리에 필요한 드론 탑재용 센서는 기본적으로 RGB 광학센서를 비롯하여 근적외선(Nir) 및 열적외선 센서가 함께 운용되는 것이 효과적이다. 그러나 현재 판매되는 드론 카메라를 살펴보면 근적외선과 열적외선 센서가 별도로 분리되어 있고 광학센서에 비해 상대적으로 매우 고가로 판매되고 있는 실정이다. 따라서 하천 모니터링을 위해서는 광학(RGB), 근적외선 그리고 열적외선 센서가 통합된 저가의 탑재체 개발이 시급하고 이를 활용한 하천 모니터링 프로세스를 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 일반 드론에 쉽게 탑재 가능한 하천 모니터링용 탑재체를 개발하였으며, 이를 기반으로 하천 홍수 및 부유사 모니터링에 활용하였다. 광학센서는 하천의 주요 형상을 확인하는데 이용하였으며, 근적외선 센서는 홍수 및 부유사 탐지에 활용하였다. 특히 본 연구에서는 비교적 넓은 하천 구역에 대한 공간정보를 구축하기 위해 75% 이상의 중복도를 가지고 촬영하도록 세팅하였으며 영상접합 SW를 활용하여 정사영상을 생성하였다. 구축한 근적외선 정사영상으로부터 영상분석 프로그램을 활용하여 홍수 및 부유사 영역을 추출하였으며 이를 통해 홍수기 하천 모니터링 및 치수 업무 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있었다. 저가용 드론 센서는 상용 SW와의 연계가 어렵기 때문에 자동비행 프로그램처럼 해당 위치별 영상 촬영이 어려운 한계가 있었으며, 본 연구에서는 센서의 제원특성을 활용하여 자동비행 SW에서도 일정 이상의 중복도를 확보할 수 있는 비행고도별 촬영시간 등을 종합적으로 설계하였다. 이를 통해 해당 지역에 대한 하천 모니터링용 정사영상을 구축할 수 있었으며 기존의 고가용 드론 센서와 유사한 효과를 가져올 수 있었다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.350-353
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• 2009

본 논문에서는 국토모니터링 기술의 한 부분으로서 도로 지역에 대한 효율적인 실시간 교통모니터링을 위해 도로상의 차량 정보를 LiDAR 데이터로부터 취득하는 과정을 실험하였다. 도로영역의 데이터를 추출하기 위해서 좌표 변환된 수치지도와 LiDAR 데이터를 이용하였고, 국지적 임계치 필터링을 사용하여 추출된 도로영역의 데이터를 차량과 도로의 자료로 분리시키는 작업을 수행하였으며, 추출된 차량의 포인트들을 이용하여 차량을 표현할 수 있는 기본 속성값을 추출하였다. 마지막으로, 분리된 차량의 포인트에 대해서 MDC(Minimum Distance Classification) 클러스터링를 이용하여 차량의 종류를 분류하였다. 결과적으로 본 연구를 통하여 차량인식과 차량의 종류에 대한 분류를 수행할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.999-1008
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• 2010

The objective of this paper is to develop variable sampling interval multivariate control charts that can offer significant performance improvements compared to standard fixed sampling rate multivariate control charts. Most research on multivariate control charts has concentrated on the problem of monitoring the process mean, but here we consider the problem of simultaneously monitoring both the mean and variability of the process.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.353-355
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• 2010

라이프 케어 모니터링 시스템은 무자각, 진료, 일상 모니터링의 세 가지 영역으로 구성되며, 개인의 특성을 고려하여 맞춤형 건강 관리 서비스가 이루어져야 하며 실시간으로 유지 및 관리 되어야 한다. 본 논문에서는 라이프 케어 모니터링 시스템에서 실시간 처리해야하는 태스크가 증가함에 따라 마감시간 준수율이 하락하는 문제점을 해결하는 방안에 관한 연구이다. 즉, 개인의 질병과 몸 상태가 고려된 모니터링 요소에 가중치를 부여하고, 상대적으로 중요도가 떨어지는 모니터링 요소는 주기를 증가시킴으로써 실시간 처리율을 향상시키는 것이다. 제안한 방법의 유용성을 검증하기 위해 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 최대 23%까지 마감시간 준수율이 향상됨을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.539-540
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• 2012

지구 온난화를 대비하여 PV(Photovoltaic)를 활용하여 생산된 전기를 산업현장이나 기타 다양한 분야에 활용되고 있다. 이러한 PV 시스템은 PV 어레이를 통하여 생산된 직류 전기를 인버터(inverter) 통하여 교류 전기로 전환하여 활용하고 있다. 더욱 현재에는 PV의 가격 하락으로 그 활용도가 높아 졌고 CO2 절감을 위해 정부차원에서 적극 장려하고 있다. 본 논문에서는 이러한 PV 기반의 발전 시스템을 모니터링하기 위하여 블루투스 모듈을 이용하여 데이터 브릿지를 설계하였다. 설계된 브릿지 모듈을 통하여 태양광 인버터에 대한 정보를 모니터링 할 수 있도록 하였으며, 주변 환경에 대한 환경 정보를 안드로이드 기반의 스마트폰에서 모니터링 하도록 하였다. 이러한 스마트폰 기반으로 스마트 그리드(smart grid) 시스템을 모니터링 할 수 있는 스마트한 모니터링 시스템을 제시하고자 한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.89.2-89.2
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• 2010

고속도로에서 주행속도가 높아지게 되면, 도로의 노면 상태에 따라 차량의 안전과 쾌적한 운전자의 환경이 변화될 수 있다. 이처럼 도로의 노면 상태를 결정하는 주된 인자는 도로의 평탄성과 소성변형에 의한 노면의 요철이라고 할 수 있다. 평탄하지 못한 도로를 자동차가 고속으로 주행하게 되면, 자동차의 속도에 의한 도로와의 마찰이 발생하여 자동차에는 매우 큰 흔들림이 발생하게 된다. 또한, 도로의 경우에도 자동차의 차축과 도로면에서 발생하는 충격에 의해 미세한 진동이 발생하게 된다. 그리고 광섬유 브래그 격자(FBG)센서는 외부에서 작용하는 매우 미세한 물리량에 의한 변화의 측정이 가능한 매우 우수한 계측 센서로 사용이 가능하기 때문에 온도보상형 광섬유진동센서를 제작하였고, 이를 고속도로 포장면의 평탄성 모니터링에 활용하고자 하였다.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.6
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• pp.29-41
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• 2011

Recently, the importance of systematic Land-monitoring has been emphasized. The existing Law does not include any definitions or regulations of monitoring. Although there exist laws regarding examining and measuring the current status of region, utilization, distribution, share, security and management of the data need to be improved. In order to upgrade the Land-monitoring system, several tasks such as terms, building cycle, forms, scope, management team should be well-defined. In this study, problems of the Land-monitoring is investigated by understanding the legislation in the land planning system and its operating system. The setting of the land-monitoring concept in Framework Act on the National Land and revision of specific laws in this field were introduced. Finally, new Land-monitoring legislation covering the improvement of the data-acquisition and co-utilization were suggested.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.26-30
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• 2009

본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 열대해역에서의 생태환경 분포도를 작성함으로써 생태 환경의 변화를 효과적으로 모니터링 할 수 있도록 하는 데에 목적이 있다. 지구온난화 현상에 따라 산호 면적이 감소하고 있다. 이처럼 산호는 환경 변화가 민감하게 반응을 하기 때문에 열대해역에서 산호를 모니터링 하는 것은 주변 생태환경 변화 전체에 대한 관리 역할을 하기 때문에 중요하다. 본 연구에서는 이러한 열대해역의 환경을 효과적으로 모니터링 하기위하여 고해상도 위성영상인 IKONOS와 Kompsat-2 영상을 이용하여 생태환경 분포도를 작성하여보았다. 연구지역은 한남태평양연구센터가 위치한 마이크로네시아 연방국의 Weno 섬 북동쪽 연안이고, 이 지역에서 2007년과 2008년 2번의 현장관측을 실시하여 총 121개 정점에서 광관측 및 환경 자료를 얻었다. 기존의 감독분류와 무감독분류 방법, 그리고 객체지향 영상분류 방법 등을 이용하여 분포도를 작성하였고, 현장관측 자료를 이용하여 검증하였다. 고해상도 영상이기 때문에 기존 방법에서 나타나는 오분류 현상이 객차지향 영상분류 방법을 사용할 경우 적어지는 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.5
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• pp.133-148
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• 2022

In this study, a road pavement crack deterioration model was developed for a pavement road sections of the Sejong-city. Data required for model development were acquired using a deep learning-based road asset monitoring system. Road pavement monitoring was conducted on the same sections in 2021 and 2022. The developed model was analyzed by dividing it into a method for estimating the annual average amount of deterioration and a method based on Bayesian Markov Mixture Hazard model. As a result of the analysis, it was found that an analysis results similar to the crack deterioration model developed based on the data acquired from the Automatic pavement investigation equipmen was derived. The results of this study are expected to be used as basic data by local governments to establish road management plans.