종중복도 60%이상, 횡중복도 30%이상 촬영되어지는 항공영상과 스테레오 촬영이 가능한 위성영상은 도화에 사용되는 입체시를 이용하여 영상(Stereo Aerial Image) 자체를 화면상에 입체적으로 구현하여 건물의 높이 정보 판독 및 해당 지역상에서 년도별 변화지역을 판독하는 일련의 업무 수행에 있어 중요한 자료로 활용하고 있지만 장기간의 작업시간, 작업에 대한 정확성에 취약점을 나타내고 있으며, 이는 행정업무의 효율성 저하요인을 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 항공사진 및 위성영성의 촬영상의 특성을 활용하여 영상 매칭 DEM을 활용한 높이정보의 변화와 영상 정합을 통한 변화지역 판독을 자동화 하는 시스템을 구현하였다. 시스템 구현을 위해서 개발 언어로 Visual C++을 사용하였으며, 개발된 알고리즘에 대한 평가 수행을 위해 사용자가 직접 입체 판독 및 분석을 수행할 수 있도록 편광 모니터를 사용하여 판독 시스템을 추가적으로 개발하였다.
The clogging of the flow area at the tube support plates(TSPs), especially at the upper TSPs results in the water level oscillation of a steam generator during normal operation. A reduction of the TSP flow area causes to increase in pressure drop within the two-phase flow zone, which destabilizes the boiling flow through the tube bundle. This phenomenon was occasionally observed at a few domestic and foreign nuclear power plants. One of the methods for defining the flow area clogging is visual inspection, which is the most effective inspection method. The results of the visual inspection for TSPs' flow area are clogging images on TSPs' quartrefoil lobes. These images are complexly distorted due to lens aberration and external factors like the distance to a subject and angle etc. In this work, we developed the analysis algorithm for clogging image of the TSP flow area of steam generators. For this purpose, we designed an image verification device applicable to the camera employed in the field for visual inspection and then, we demonstrated the validity of image analysis algorithm by using this device and commercial autoCAD program.
본 연구는 훼손된 금석문의 과학적 판독방법을 제시하기 위한 것이다. 이를 위해 한자를 좌표화하였다. 좌표화한 글자의 부분에서 온전히 남은 부분과 훼손된 부분이 존재하는 다른 글자를 찾아 부분적인 훼손글자를 판독하는 방법이다. 부수의 위치에 따라 한자를 9칸으로 나누었으며 9칸에 해당하는 글자의 형태를 검색하여 해당글자를 찾아가는 방식이다. 이는 기존의 문맥을 통한 판독보다 과학적이며 판독글자 외에도 후보글자를 파악할 수 있어 보다 정확한 판독을 가능하게 해준다. 이 알고리즘을 바탕으로 소프트웨어를 만든다면 현재 사용되지 않는 고한자(古漢字; 과거에 사용되었으나 현재는 사용되지 않는 한자)를 판독하는 고문서나 금석문 판독에 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 앞으로 행서나 초서 역시 같은 방법으로 후속 연구를 진행한다면 금석문 판독 및 훼손글자 판독에 큰 도움이 될 것으로 생각한다.
수치항공사진측량법은 지속적인 컴퓨터공학의 발전으로 인해 측량분야에 있어 발전적인 방법중의 하나로 대두되었다. 현재의 수치항공사진측량은 많은 측정장비와 검사법을 활용할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 하지만 자동화의 측면에서 볼 때 완전히 개발된 상태라고 할 수는 없다. 기존의 항공사진측량 순서에 따른 작업흐름은 지상기준점 측량, 판독 및 지적정보취득 등 외업의 작업량에 따라 지연되어진다. 이에 공정의 간소화를 연구함으로서 수치도화법 경제적 활용가능성을 타진할 수 있다. 이에 본 연구는 새로운 작업흐름 개발과 알고리즘 연구에 초점을 두었다. 본 연구결과 경제적인 비용절감과 지형 및 지적도 제작의 기술증진에 의 효과를 얻을 수 있다.
대기 중의 구름은 태양의 복사에너지를 반사하여 일조량을 변화시킬 뿐만 아니라 고 지표면의 복사에너지를 반사 시켜 기온 변화에 영향을 미치는 중요한 변수이며, 특히 지표면의 일조량은 태양에너지를 활용하는 산업분야에서 매우 중요한 필수 정보이다. 따라서 지표면에서 하늘의 관측은 현재까지 목측이 일반적인 방법이며 위성사진이나 상대적으로 관측 범위가 좁은 장비들을 사용하여 보완하는 실정이다. 따라서 목측을 대체할 운량의 관측에서 자동 관측 시스템을 위한 알고리즘이 개발되었으나 계절에 따라 대기 중의 오염물질이나 안개 등으로 관측치의 신뢰도가 현장에서 적용될 만큼 높지 않다. 따라서 연무에 강한 운량 관측 알고리즘을 개발하였으며 이는 전천 영상으로부터 연무 정도를 계산하여 수치화하고 개발된 구름판독기에 추가하여 계절과 기후에 둔감한 알고리즘을 개발하여 기존의 구름판독기와 비교하여 신뢰도를 향상시킴을 확인하였다.
본 연구의 목적은 2006년 태풍 에위니아, 빌리스, 개미와 집중호우로 인해 많은 산사태가 발생한 진부면 지역을 대상으로 항공사진을 이용한 산사태 탐지 및 인공신경망과 GIS를 이용한 산사태 취약성을 분석하는데 있다. 산사태 위치는 산사태 발생 전후의 항공사진을 판독 후 현장에서 확인하였다. 취약성 분석을 위해 지형, 지질, 토양, 임상, 선구조, 토지이용도 등의 자료는 공간 데이터베이스로 구축하였다. 산사태와 관련 요인들간의 상대적 가중치는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 결정하였다. 그 결과 경사방향과 경사는 다른 요인들 보다 1.2~1.5배 높게 나타났다. 이 가중치를 이용하여 취약성도를 작성 후 분석에 사용하지 않은 산사태 위치와 비교하여 검증하였다. 그 결과 예측 정확도는 81.44%로 나타났다.
지하수 조사 및 개발에 필수적인 수문지질도 및 부속도면의 작성은 표준화와 함께, 도면 작성의 전산화가 요구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 수문지질도의 주요 도면인 stiff diagram 분포도와 우물(지하수위) 분포도 작성의 전산화를 위한 알고리즘 개발과 부속도면인 지질구조선 분포도의 작성과 분석에 필요한 알고리즘을 개발하는데 목적을 두었다. 일반적으로 지하수 유동 통로 또는 부존 지점으로서의 역할을 담당하는 지질구조선(lineament)은 항공사진이나 위성영상 판독을 통하여 추출한다. 지하수 조사 및 연구에 있어서 GIS를 활용한 지질구조선의 통계적 해석은 성과의 정확도를 제고할 뿐 아니라 신속한 과업수행에도 도움을 준다. 지질구조선의 분석은 지하수 조사, 개발과 관리를 위한 필수 항목으로서 지질구조선의 추출, 방향별 통계 계산, 단위면적내 지질구조선 밀도(길이밀도, 교차점밀도 등) 계산 등이 신속하고 용이하게 이루어져야 한다. 이를 위하여 ArcView GIS 3.x의 Avenue$^{TM}$ script를 활용하여 지질구조선 분석 프로그램을 개발하였다. 단위면적내의 지질구조선 밀도 통계 계산에서 격자형 단위 셀을 적용할 경우 격자의 모서리 방향에 따른 지질구조선 길이의 가중현상이 발생하게 되어 분석결과의 왜곡을 발생시킬 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 방향별 가중을 일으키지 않는 원형 셀을 적용하여 지질구조선 분석을 수행할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 영암 및 강진지역을 대상으로 본 프로그램의 적용성을 검토한 결과 매우 유용하게 활용될 수 있음이 확인되었다. 아울러, 본 프로그램은 지질구조선뿐만 아니라 디지타이징된 선형구조에 대한 통계 및 밀도분포를 계산하는데 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 본다.
본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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