세계적으로 최근 국지적 호우에 의한 홍수 및 토사재해가 빈번히 발생하여 인적피해 및 자산피해가 급증하고 있다. 일반적으로 강우에 의해 홍수가 발생되며 하안 및 하천 구조물에 피해를 주는 동시에 월파 및 제방이 붕괴되어 하천에서 제내지로 범람하여 범람피해가 발생된다. 하지만 도시지역에서 발생되는 강우는 불투수 면적비율이 비교적 커 다른 지역보다 최대 침수심이 발생되는 시간이 매우 빠르게 도달하는 환경적 특징이 있다. 또한 선상지 지역에 발달된 도시는 어느 동일한 강우사상에 의해 발생되는 내 외수 범람재해 및 토사재해가 동시에 발생되어 피해가 중첩될 가능성이 매우 크며 피해 리스크 또한 증가하고 있는 추세이다. 따라서 이상기후에 의해 발생되는 재해경감을 위해 기존의 대책 및 새롭게 구축되는 해저드 맵에 대해서 이와 같은 여러 재해 발생 가능성을 충분히 고려된 멀티 해저드 맵 구축이 필요하다. 본 연구에서는 일본 오노시의 지역방재계획을 위한 통합적인 해저드 맵 구축을 위해 내 외수 범람에 의한 피해 및 토석류 발생에 의한 영향평가를 실시하여 두 재해가 동시에 발생 가능한 지역을 대상으로 멀티 해저드 맵 구축 및 피난계획 수립을 목적으로 최근 발생되는 국지적 호우에 대한 예측을 위해 아직 검토대상 지역에 발생하진 않았지만 발생 가능한 강우사상을 추출하기 위해 DAD 분석을 실시하여 가능최대강우량을 산정하여 외력조건으로 사용하였다. 뿐만 아니라 토석류 모델의 현장 적용성 평가를 위해 2011년에 발생된 우면산 토석류 재해를 대상으로 비교 검토를 실시하였으며 본 논문의 주요한 결과를 아래와 같이 나타내었다.
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험(Simulation) 모형의 기반이 된다. 본 연구에서는 이러한 의미 기반 지식모델을 통합에 있어 텍스트 마이닝을 통해 도출된 토픽(Topic) 모델 간 통합 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 통합된 의미 기반 지식모델은 토픽 간의 구조적 규칙과 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등 관계적 의미분석이 가능하며 대규모 비정형 문서의 의미 분석과 활용에 실질적인 기반 연구가 될 수 있다.
본 논문에서는 혼돈 스트림 발생기에 사용되는 혼돈합성함수의 디지털 회로설계를 연구 하였다. 혼돈키 스트림 발생기의 수학적 모델에 기인하는 전반적인 설계 개념과 절차를 자세히 설명하였다. 또한 혼돈 함수에 대한 이진화 2진 진리표를 보였다. 결과로서 1차원과 2차원 두 종류의 혼돈맵들-텐트맵과 삐뚤어진 로지스틱 맵-을 연결시켜 합성맵으로 사용하는 합성상태머신의 설계를 제시하였다.
최근 사용자 중심의 스마트시티 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 공간기반의 커뮤니케이션을 통한 스마트시티 서비스 시나리오 도출을 위해 공간정보유형을 검토하고, 사용자 중심의 체험요소 시나리오 도출을 위한 방향성을 마련하고자 한다. 본 연구결과는 향후 스마트시티 테스트베드에 적용 가능한 보행지도, 워킹맵으로서 시민이 스마트시티를 체험할 수 있는 공간시나리오를 제시하기 위한 기초자료를 제시하는 데 의의를 둔다. 특히 보행지도인 워킹맵을 통해 스마트시티 테스트베드 내 보행시나리오를 시뮬레이션 함으로서 사용자 요구사항을 기반으로 하는 서비스 방향을 실험하였다. 본 연구를 통해 기존 인프라를 통한 스마트시티 서비스가 다목적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 공간정보 및 체험요소 연계모델과 페르소나 모델을 통한 워킹맵은 추후 스마트시티 테스트베드에 적용 가능한 예비시나리오로서 활용될 수 있다.
본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 이동로봇에 삼차원 레이저 스캐너를 장착하여 삼차원 데이터의 수집, 수집된 데이터의 정합, 데이터 수집을 위한 이동로봇의 경로계획 및 장애물 회피주행 등 모든 작업들을 유기적으로 결합시켜 실내 환경에 다한 삼차원 모델을 자율제작하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 스캔순서최적화를 통한 빠른 동적 물체 정보의 제거, 계층적 육면체 맵과 기하학적맵을 이용한 최적 경로 예측에 의한 다음 스캐닝 위치의 결정, 오도미터 정보와 명암 정보를 이용해 수정된 ICP 알고리즘을 통한 데이터의 정합을 통하여 이동물체와 관계없는 실내환경에 대한 삼차원 모델의 자율복원 한다.
본 논문에서는 CNN에서 클래스 활성화 맵과 원샷 러닝을 결합하여 트위터 분류를 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 클래스 활성화 맵은 트윗 분류에 대한 분류 주제와 연관된 핵심 어휘를 추출하고 강조 표시하도록 사용되었다. 특히 작은 학습 데이터 셋을 사용하여 다중 클래스 분류의 성능을 향상시키기 위해 원샷 러닝 방법을 적용한다. 제안하는 방법을 검증하기위해 TREC 2018 태스크의 사건 스트림(TREC-IS) 학습데이터를 사용하여 비교실험을 했다. 실험 결과에서 CNN 기본 모델의 정확도는 58.1%이고 제안 방법의 정확도는 69.6%로 성능이 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 디자이너가 제작한 3차원얼굴 모델을 생성하기 위해 표준 3차원 얼굴 모델을 변형하는 방법을 제시한다. 3차원 얼굴 모델을 변형하는 방법에는 근육에 기반 한 얼굴 변형 방법이 대표적인데, 본 논문에서는 기존의 얼굴 근육에 기반 한 얼굴 변형방법의 비효율적인 면을 개선하고 근육에 기반 한 보다 직관적인 얼굴 변형을 위해 얼굴 근육 운동 예측맵을 정의하고 이를 이용하여 근육을 독립적으로 처리하고 정의 했던 기존의 단점과 근육의 배치와 설정작업을 개선하고자 한다.
신호등은 운전자가 반드시 인지하고 조치를 취해야 할 교통 정보를 포함하고 있으며 이를 실시간으로 검출하여 운전자에게 알리는 것은 매우 중요하다. 그러나 신호등의 크기가 전체 영상에서 차지하는 비율이 낮고, 다른 객체에 의하여 가려지는 경우가 많아 실제 신호등 검출이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 색상 기반 돌출맵과 형태학 정보를 이용한 신호등을 검출 방법을 제안한다. 돌출맵은 시각적 주의집중 영역을 검출하는데 사용되는데, 이를 개량한 색상 기반 돌출맵은 신호등의 색상과 형태를 검출 것에 적합함을 실험을 통하여 확인하였으며, 제안된 모델은 PC 환경에서 98.14%의 검출율과 83.52%의 재현율을 달성하였다.
논문에서는 두 가지 혼돈맵들을 연결시킨 하나의 합성맵을 기초로 사용하는 독립된 하나의 합성상태머신을 설계하는 방법 및 그 결과를 제시하였다. 혼돈2진스트림발생기로 사용하기 위하여 혼돈합성맵에 관한 디지털회로를 설계하였다. 두 가지 혼돈함수들- 톱니함수와 비뚤어진 로지스틱 함수-로 구성되는 혼돈합성함수의 이산화 진리표를 작성하였고, 디지털회로의 수학적 모델로써 간략화 된 부울대수식들을 제시하였다. 결과로써 혼돈합성함수의 맵에 관한 디지털회로들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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