본 연구에서는 토지이용변화 예측 모형으로 산출된 토지이용도를 사용하여 용담댐 소유역의 지표유출량을 비교 및 분석하였다. 토지이용예측모형은 DynaCLUE 모형을 사용하였으며, 토지이용 면적 시나리오는 2000년, 2007년 및 2013년 실제 중분류 토지이용도를 기반으로 회귀식을 산정하였다. 모의된 토지이용도는 실제 토지이용도와 공간적인 분포 및 면적 비교를 통해 변환 탄성계수와 변환 행렬을 수정하여 검·보정하였다. DynaCLUE 모형으로 모의된 토지이용도는 공간적인 분포에서 초지가 실제 토지이용도와 차이가 발생하였으나, 각 토지이용별 면적을 비교한 경우 모의 토지이용도와 실제 토지이용도가 매우 유사하게 나타났다. CLUE 모형으로 모의된 토지이용도에서 발생하는 공간적인 불확실성은 복잡한 용담댐 소유역의 토지이용을 반영할 Driving factor가 부족하여 발생하는 것으로 판단된다. 산출된 모의 토지이용도를 SWAT 모형의 입력 자료로 사용하여 2013년 용담댐의 소유역 지표유출량을 모의하였다. SWAT으로 산정된 유출량의 보정은 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용했으며, 보정된 모의 지표유출량과 실제 유량 측정값을 비교한 결과 유의미한 비교 결과가 나타났다. 향후 토지이용예측모형을 이용하여 토지이용 변화를 수문 분석에 반영하는 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
지속가능한 물관리를 위해서는 강우, 수문학적 반응의 동적 순환과 생공업 및 농업 기반시설과 같은 관리 조치에 사용되는 물을 포함한 가용수(Available Water)의 시공간적 영향을 파악할 수 있어야 한다. 가용수의 구성요소를 파악하기 위해 블루워터와 그린워터의 개념이 제안되었다. 블루워터는 강수로 인해 형성된 지표수, 지하수 및 호수·저수지의 저류량을 포함하며, 그린워터는 강수로부터 불포화 토양층에 저장된 토양수분과 수역, 초목에서 대기 중으로 방출되는 증발산을 말한다. 블루워터와 그린워터를 산정하기 위해서는 동적 수자원과 인적 요소에 의존되는 수자원을 정확하게 구별해야 하며 물 가용성 평가를 용이하게 하는 통합 기반 개념의 수문학적 모델이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 5대강을 대상으로 각 유역의 가용수량의 변화를 파악하기 위해 각 유역별 블루워터와 그린워터를 평가하고자 하였다. 5대강 유역의 장기간 변화와 광범위한 분석을 위해 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 수문모델링 결과를 활용하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 수문 검보정을 위해 전체 기간(2005~2020) 중 모형의 보정(2005~2009) 및 검증(2010~2017)기간을 설정하였으며, 각 유역의 다목적댐과 다기능 보의 실측방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였다. 검보정된 SWAT 결과를 활용하여 블루워터와 그린워터를 분류하였으며 가용수량을 평가하는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
WASP5 모형을 새만금호에 적용하여 모형의 매개변수 추정을 수행하였다. 추정방법으로는 수질항목 및 매개변수들을 몇 개의 군으로 나누어, 각 군의 매개변수들을 시행착오법에 의하여 순차적으로 추정하는 방법을 사용하였다. 모의 수질항목으로서 엽록소 a, 질소 순환요소들, 인순환요소들, BOD 및 DO 등을 포함하였으며, 복잡도 4에서 수질을 모의하였다. 새만금 담수호의 전체유역을 수 개의 물수지 단위 소유역으로 구분하여 물수지 분석을 하였다. 본 연구에서는 물수지 분석모형에 의한 1975년부터 1996년까지 22년간 월별 평균유입량을 산정하여 모형의 상류경계단에서의 유량 입력자료로 이용하였다. 1997 및 1998년의 수질측정자료는 계절별 평균치와 함께 계절별 매개변수의 보정 및 검증에 각각 사용하였다. 수질항목 및 관련 매개변수들을 계열별로 분류하여 추정하는 것이 많은 수의 매개변수 추정에 있어서 효율적인 방법임을 알 수 있었다. 모형의 보정 및 검증 결과, 유기물의 비점오염원에 대한 정량적 평가가 필요함을 알 수 있었다.
기상청은 농작물의 생육 및 관개를 비롯한 여러 농경활동에 미치는 토양수분의 중요성을 인식하고, 전국 11개 농업기상 관측지점에서 관측을 수행하고 있다. 그러나 이 자료가 폭넓게 활용되지 못하고 있어 우선적으로 관측자료의 신뢰도를 확보할 필요가 있다. 이 연구에서는 현업 토양수분 자료의 정확도를 검증하고, 품질 향상을 위해 적용할 보정식을 개발하는데 목표를 두었다. 먼저 관측 노장의 토양을 채취하여 토양수분함량에 영향을 미치는 용적밀도, 용적수분함량, 토성 및 보수력 등의 물리적 성질을 분석하였다. 토성은 대부분의 관측지점에서 모래가 주성분인 사양토 또는 양질사토로 분류되었으며, 1.5 g/cm3 내외의 용적밀도를 나타냈다. 미사와 점토 함량이 상대적으로 높았던 능주와 익산 지점은 용적밀도와 보수력도 다른 곳보다 더 높게 나타난 것으로 볼 때, 토성과 용적밀도, 보수력 사이에 밀접한 연관성이 있는 것으로 판단된다. 자체 설계·제작한 '레퍼런스 토양수분 관측시스템'에 이러한 관측지 토양의 특성을 반영하여 레퍼런스 센서로 사용할 EnviroSCAN 모델의 실험실 보정이 이루어졌다. 보정 작업은 load cell에서 측정한 무게 변화로부터 계산된 토양수분함량과 보정할 센서의 측정값을 비교하는 방식으로 진행되었으며, 제조사의 default 보정식에 대해 추가 보정의 필요성은 없는 것으로 결정되었다. 보정이 완료된 레퍼런스 센서와 현업 센서의 비교 관측 실험이 11개 각 지점에서 3회 이상 실시되었다. 전반적으로 레퍼런스 센서와 현업 센서의 측정값이 변화하는 패턴은 유사하게 나타났지만, 현업 센서가 레퍼런스 센서에 비해 상대적으로 토양수분을 과소평가하는 지점이 많았다. 두 센서 간의 편차는 장기간 건조 상태가 지속될 경우 일정한 추세를 유지하지만, 강수가 빈번한 시기에는 그 양상이 복잡해지는 특징이 있다. 비교 관측 실험의 결과를 바탕으로 각 기간별로 두 센서에 의해 관측된 자료의 범위와 평균을 이용하여 지점 및 깊이별 선형보정식을 개발하였다. 이 보정식을 수원 지점에 시범적으로 적용하여 뚜렷한 개선효과를 확인하였다. 또한 연속데이터에 보정식을 적용할 수 있도록 보정식이 산출되지 않은 기간의 구체적인 보정값 산정 방법도 제시하였다. 이 연구의 결과를 종합해 보면, 모든 관측지점에 대해 1년에 2회 정도의 주기적인 보정 작업이 토양수분 관측자료의 품질 향상을 위해 필수적인 것으로 판단된다.
터빈 사이클 보정 열 성능 분석은 발전소의 현재 성능을 결정하고 향상된 경제성 운전을 위해 요구된다. 본 연구에서는 신뢰성있는 성능 분석을 위해서 산업 표준인 ASME(American Society of Mechanical Engineers) PTC(Performance Test Code)를 기본으로 성능 분석에서 우선적으로 중요하게 적용되는 주급수 유량을 대상으로 영역별 판정 알고리즘을 개발하고 각 영역별로 현재의 터빈 사이클 성능을 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 추정 알고리즘은 측정 상태량의 상관 관계를 기반으로 영역별로 형상 분류를 제시하고, 이를 기반으로 커널 회귀 모델을 이용하여 학습된 추정 모델을 구성하였으며, 커널 회귀 모델링의 우수성을 검증하기 위하여 신경 회로망 모델의 학습 결과와 비교하였다. 주급수 유량의 형상 특성에 따른 분류 및 추정 모델은 터빈 사이클에서 정확한 보정 열 성능 분석을 제공함으로써 성능 분석의 신뢰도를 증가시킬 수 있었으며 다른 성능 결정 변수에 대한 학습 및 검증 모델로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 섬유 제직 공정시 섬유 제품의 질에 영향을 미칠수 있는 섬유 결함, 결함의 위치 검출 뿐만 아니라 이동중인 섬유의 왜곡각 분류 및 섬유의 밀도를 측정할 수 있는 실시간 섬유 성량 검사 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서는 잡음 문제와 실시간 처리를 위하여 광학적 렌즈로부터 섬유의 위사 부분만을 추출한 후 영역 교차법을 적용하여 섬유의 밀도를 측정하였으며, 획득된 위사 영상으로부터 평균 기울기와 가우시안 기울기 분류자를 사용하여 고속 이동 섬유 가공 공정시 발생할 수 있는 섬유의 왜곡각 분류를 통해 왜곡각 보정을 하였다. 또한 명암도 상관 행렬 특징자를 이용하여 섬유의 결함 검사와 겸함 위치를 추출하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용하여 구현한 섬유 성량 검사 시스템은 고속 이동 섬유 가공 공정에 있어서 실시간으로 섬유의 밀도 계산과 섬유 결함 검출이 가능하며 섬유 염색, 제직 및 가공공정에 있어서 섬유의 상태를 모니터링 및 제어함으로써 고품질의 섬유 제품 생산이 가능하다.
도시화 및 산업화로 인해 불투수면이 지속적으로 증가하고 있으며, 불투수면 증가로 인해 유역의 물순환 구조가 왜곡되고, 비점오염 배출량이 증가하는 등의 문제가 야기되고 있다. 왜곡된 물순환 체계 회복 및 비점오염 배출 저감 등을 위해 중장기 물순환 개선 목표 수립과 관련된 조항이 물환경보전법 상에 추가되어 2020년 시행예정이며, 광주, 대전, 울산, 안동, 김해시 등은 물순환 선도도시로 선정되어 관리되고 있는 등 물순환 개선을 위한 노력이 높아지고 있다. 본 연구에서는 경안천 중권역을 대상으로 HSPF (Hydrological Simulation Program - FORTRAN) 모형을 이용하여 유출량을 모의하여, 소권역별로 물순환요소를 도출하고, 물순환율을 산정 하고자 한다. 모형의 구동을 위한 기상자료는 기상청으로부터 취득하였으며, 지형자료는 환경부의 소권역도, 국토지리정보원의 수치지형도를 활용하였고, 토지피복도는 국가공간정보포털에서 취득한 연속지적도를 토지피복 분류에 따라 재분류하여 구축하였다. 모형의 보정을 위한 유량자료는 환경부 유량측정망과 수위관측소의 유량자료를 활용하였으며, 2013~2017년은 보정, 2008~2012년은 검정기간으로 활용하였다. 도출된 수문모의 결과를 활용하여 2008년부터 2017년까지 소권역별로 매년 물순환율을 산정하고 비교하였다. 본 연구의 결과는 추후 물순환 현황파악을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
HSDPA, WiBro, 모바일 디바이스 등의 정보통신 기술의 발전으로 사용자가 컴퓨터나 네트워크를 의식하지 않고 언제 어디서나 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 구현이 가능해졌다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 위치에 따른 특정 정보를 제공하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit, IMU)의 오차 보정을 위한 필터 및 알고리즘을 소개하고 실내 측위 보정을 위한 매핑 알고리즘을 제안한다. 제안하는 매핑 알고리즘은 지도를 자동으로 인식하여 교차로, 복도, 목적지로 분류하고 현재 위치를 인식하여 잘못된 매핑이 일어나지 않게 하고 사용자의 움직임 이벤트 발생 시 위치 검색의 효율을 높인다. 또한 유동적인 매핑계수를 두어 이동거리와 방향에 대한 오차 보정을 지속적으로 수행한다.
적외선 카메라를 이용하여 물체를 탐지하여 분류하는 개념은 군 운용 장비에 많이 적용되고 있다. 물체를 탐지하는 기술은 오래 전부터 연구되어 왔으며, 현재는 서브픽셀 단위로 물체를 탐지 할 수 있는 기술까지 발전해 왔다. 하지만 탐지된 물체를 분류하는 기술은 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 적외선 카메라를 이용하여 물체(Target, Artillery, Missile등)의 복사량을 측정하고 이를 바탕으로 물체를 분류하는 방법을 제시하였다. 제시된 물체 분류 방법을 검증하기 위해 블랙바디를 이용한 실험으로 복사량을 측정하여 입증하였다. 또한 정확한 복사량 측정을 위해 측정 시 발생할 수 있는 오차는 모델링을 이용한 교정을 통하여 보정되었다. 점표적 및 면표적에 대한 복사세기의 이론적 배경을 기반으로 복사량 계측 후 복사량에 대한 모델링을 표준화 하였다. 본 연구를 기반으로 표준화된 모델은 대상물체를 실측하여 교정된 복사량과 비교하여 물체분류에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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