자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영상유속계이다. 이처럼 영상유속계로 하천 유속을 측정할 때, 적절한 품질의 영상을 취득하는 것은 기본이며 매우 중요한 단계이다. 특히 홍수 첨두는 야간에 발생하는 경우가 많으므로, 야간에 영상 분석에 적절한 품질의 하천 표면영상을 취득하는 것은 매우 어려운 일이다. 야간 영상을 측정하기 위해 별도의 조명을 이용하거나 발광체를 이용하는 방법이 대안으로 제시되었으나 여전히 실용적인 차원의 적용에는 이르지 못하고 있다. 본 연구에서는 표면영상유속계의 영상 취득 장치로 원적외선 카메라를 이용할 수 있는가 시험하였다. 원적외선 카메라는 별다른 조명의 도움없이 야간의 하천 표면영상을 취득할 수 있다. 안동하천실험센터의 인공수로에서 주야간 촬영을 하고 영상 분석을 통해 원적외선 카메라의 적용성을 검토하였다. 비교를 위하여 일반적인 캠코더와 근적외선 카메라를 동시에 적용하였다. 세 종류의 카메라로 촬영된 영상은 시공간 영상의 상호상관 분석법을 통해 유속으로 환산하고, 미속계로 측정한 표면 유속과 비교하였다. 비교 결과 원적외선 카메라 영상은 주야간에 상관없이 적절한 유속을 분석해 낼 수 있음을 보였다. 다만, 공간 해상도가 높지 않아 영상 분석의 정확도는 최적의 조건에서 다른 카메라로 촬영된 영상에 비해 떨어진다.
본 논문은 공포게임의 긴장감 형성을 위해 플레이어의 행동에 대한 기능적 제약이 아니라 심리적 반응 유도를 통해 긴장감을 극대화한 <사일런트 힐2>를 시공간 관점에서 분석하였다. 이를 위해 공포게임에서 긴장감을 유도하는 3가지 주요상황을 정리하고 시공간 분석 기준을 마련하였다. <사일런트 힐2>의 게임시간은 컷신이 연출될 때를 제외하면 비현실적인 게임자체의 순수 허구 시간이 적용되었으며 게임 공간은 3가지의 공간유형을 다양한 조합으로 사용하였다. 이러한 분석결과는 플레이어의 동적/정적 긴장감과 일시적/지속적 긴장감을 조절하여 게임이벤트 및 맥락과 유연하게 연결시킬 수 있는 공포게임의 시공간 디자인 가이드라인을 모색하게 해준다.
가뭄은 지구 대기 형성만큼이나 오래된 현상으로 생태계, 수문학, 농업 및 경제에 중대한 영향을 주며 세계 어디에서나 발생할 수 있는 자연재해 중 하나이다. 가뭄에 의한 사회·경제적 피해를 줄이고 가뭄 위험을 관리하기 위해서는 가뭄의 시공간적 특성을 이해하는 것이 중요하다. 하지만, 기존의 가뭄 감시는 가뭄 지표를 계산하여 산정된 결과 값을 바탕으로 해당 지역의 가뭄 유무의 정보를 제공하는 1차원적 방법으로 가뭄 감시 및 관리를 위해서는 시·공간적 정보제공이 필요하다. 본 연구에서는 시·공간적 가뭄 전이 분석을 위해 GPM(Global Precipitation Measurement) 자료를 활용하여 2000년부터 2020년까지 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였으며, 산정된 SPI를 Spatial drought tracking (S-TRACK) 방법을 적용하여 가뭄의 대륙규모(continetal scale) 시공간적 변화와 전이현상을 살펴보고자 하였다. 본 연구를 결과를 바탕으로 가뭄의 시·공간적 변화에 대한 이해 및 광역규모에서의 가뭄현상의 이동과정을 알아볼 수 있으며, 더 나아가 본 연구의 성과는 기존의 국지적 가뭄 감시 및 예측 방법에 적용하여 가뭄에 대한 효율적인 대응방안을 마련하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Landsat TM 위성영상을 이용하여 전라북도 고군산 군도 미지형을 무감독 분류의 ISODATA 기법과 감독 분류의 최근린법으로 분석한 시공간 변화를 파악하고자 한다. 각각의 퇴적물 지형은 새만금 방조제 공사 진행에 따라 지리적 요인과 기후 환경적 영향에 대하여 상이한 특성을 갖는다. 본 연구 지역의 지형적 특성을 구체적으로 구분한 결과는 간척 계획수립과 간척된 이후의 퇴적 및 침식 지형 예측에 유용할 것으로 사료된다. 아울러 Landsat TM 7개의 band 중에서 밴드 4는 조간대와 해변의 구분, 그리고 밴드 5는 조간대에 대한 세부적인 미지형의 분류에 이용하며, 위성영상이 미지형 변화의 탐지에 효율적임을 밝히고자 한다. 따라서 위성영상을 이용한 지형지물의 분류 및 변화에 대한 탐지는 제방 축조공사가 완료된 후 방조제 외측에 위치한 고군산 군도에서 갯벌이 형성되는지의 여부를 밝히는데 매우 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 이질적인 수신단말들에 효율적인 스테레오 영상전송을 위한 시공간적 계위를 이용한 부호화 방법을 제시하였으며, 각각의 시간적, 공간적 계위의 오버헤드를 분석하였다. 제시된 부호화기는 유연성있는 스테레오 비디오 서비스를 위해서 하나의 영상에 각각 시간적, 공간적으로 확장 가능한 추가적인 비트열을 정의하였다. 실험을 통하여 공간적 계위 오버헤드는 시간적 계위 오버헤드에 비해 상대적으로 크지만, 스테레오 부호화기의 양안차 예측으로 인해 많이 감소됨을 보였다. 제안된 스테레오 비디오 부호화기는 다양한 디스플레이 장치 및 네트워크 환경을 가지는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 효율적인 스테레오 비디오 전송 서비스에 활용될 것으로 기대된다.
3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 1993년 야간 가시밴드 위성원격탐사 DMSP/OLS 자료를 이용하여 동해 전해역 야간 어선의 시공간적 변화를 GIS(Geographic Information System)에 적용하여 살펴보았다. 야간 어선의 월별 및 계절분포를 조사하기 위해 연구 영역을 위도 30$^{\circ}$$N-44^{\circ} N, 경도 124^{\circ} E-142^{\circ}$ E을 선택했다. 어선의 시공간적 분포 분석에 이용한 GIS 소프트웨어는 ArcView 3.2로서 그 확장기능 중에서 Image Analyst를 이용하였다. 야간 가시밴드 Operational Linescan System(OLS) 영상은 야간 어선의 시공간적 분포에 대한 유용한 정보를 제공한다. 분석된 결과를 보면, 야간 어선이 밀집된 해역은 대마도와 대한해협주변, 한국 동해안 연안지역, 일본 혼슈열도 연안지역, 대화퇴 주변해역이었다
본 논문에서는 잡음이 있는 저조도 동영상의 고속 시인성 개선 기법을 제안한다. 먼저, 영상에서 고속 추출한 광도를 기반으로 입력 영상을 저조도 영역과 고조도 영역으로 구분한 뒤, 각 영역의 특징을 반영한 전달 함수의 독립적인 생성 및 적용을 통해 영상의 밝기를 개선한다. 다음으로 동영상의 풍부한 시공간적 정보 활용 극대화를통해 효율적으로 영상의 잡음을 제거한다. 마지막으로 영상의 색상 분포 분석을 통해 매핑 함수를 생성하고, 이를 적용하여 색상 치우침 문제가 있는 저조도 영상의 색상을 효과적으로 복원한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법 대비 우수한 시인성 개선 및 속도 개선 결과를 보임을 확인한다.
무선영상취득시스템(WIA 시스템, Wireless Image Acquisition System)은 라즈베리 파이에 전용 카메라와 WiFi 모듈을 장착하여, 하천의 영상을 실시간으로 촬영하여 무선으로 서버로 전송하는 시스템이다. 이 시스템이 갖는 가장 큰 이점은 시스템을 구성하는 비용이 매우 저렴하다는 점이다. 라즈베리 본체와 카메라 모듈, WiFi 모듈 모두 매우 저렴하고, 또 사용하는 전력이 작아서 상용 전원이 아닌 태양광 발전이나 배터리 등을 이용할 수 있다. 따라서 비용과 장소에 구애받지 않고 손쉽게 어디든지 설치하여 하천의 상시 감시나 계측에 활용할 수 있다. 또한, 상용 전원을 이용하지 않아도 되기 때문에, 산간벽지나 오지 등의 소하천 관리에도 적합하다. 본 연구에서는 이 WIA 시스템을 경상남도 김해시의 대청천에 적용하여 홍수 시 하천의 수표면을 촬영하고, 촬영된 동영상을 분석하여 수위와 유속을 동시에 계측하여 유량을 산정하였다. 라즈베리 파이에 $640{\times}480$ 화소의 카메라를 장착하여 10분 간격으로 10초간의 동영상을 촬영하고, 이를 WiFi 모듈을 이용하여 무선으로 서버로 전송한다. 전송된 동영상을 분석하기 전에 설치 지점의 3차원 좌표 변환 자료와 횡단면 좌표를 입력하여 대상 지점의 측정 매개변수를 설정한다. 즉, 이들 자료에서 영상 내의 표정점과 측정선을 설정해 둔다. 그 다음, 전송된 동영상을 시공간 영상으로 만들어 수위를 분석한다. 비슷한 방법으로 동영상에서 유속을 분석하고, 분석된 수위와 유속, 그리고 미리 설정된 횡단면 좌표를 이용하여 유량을 산정해 낸다. 설치된 WIA 시스템을 실제로 운용하여, 2017년 9월 11일의 06:10~19:00의 호우 사상 전체를 분석하였다. 10분 간격으로 촬영된 10초간 동영상 중에서 적절한 분석이 가능한 영상 77개에서 수위와 유속을 분석한 결과, 최대 수위는 0.746 m(간이수위표 기준), 최대 유속은 0.962 m/s, 최대 유량은 $12.977m^3/s$에 이르렀다. 지점 특성상 다른 유속계를 이용한 검증은 사실상 불가능하였다. 또, 하폭이 넓어서 일출 전과 일몰 후의 촬영 자료는 분석이 어려운 점이 있다. 이러한 기술적 문제들을 보완하면, WIA 시스템을 이용한 소하천의 수위와 유속 측정 시스템은 경제성이고 효율이 높은 관측시스템으로 유망할 것으로 기대된다.
하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상 지형은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식 방법으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고 있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심분포 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간 초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용하였다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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