• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.116-116
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• 2021

자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.169-169
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• 2011

토양수분의 시공간적 분포는 수문 및 침식 모형 등에 중요한 근거를 제공하는 동시에 사면에서의 증발과 강우형성, 강우로 내려온 물이 침투나 하천 유입 등으로 인해 다시 해수로 들어가는물 순환 과정을 이해하기 위한 수문과정의 중요한 요소이다. 최근 들어 토양수분에 대한 많은 연구가 진행이 되고 있지만, 토양수분을 직접 측정하는 과정이 매우 어렵기에 통계적인 방법을 통해 예측을 하는 경우가 많다. 그렇기에 이번 연구에서는 설마천과 청미천 유역의 토양수분 자료를 이용하여 통계적 방법 중에 하나인 시간안정도 분석을 실시하여 시공간적 변동성에 대해 해석하였다. 토양수분 자료의 유의성을 검토해 본 결과, 연구지역에서의 토양수분의 공간적 분포는 Gumbel 분포가 적합하다는 결과가 나왔고, 이로 인해 연구지역의 토양이 비 균질함을 알 수 있었으며, 시간 안정도 분석을 통해 유역을 대표하는 지점을 찾을 수 있었다. 각 유역의 대표성을 띄는 지점을 찾음으로써, 모든 측정 지점에서 측정해보지 않더라도, 유역의 전체적인 토양수분 값의 분포를 예측해 볼 수 있다. 이는 토양수분 자료를 이용하는 향후 연구에 많은 경제성과 효율성을 제시할 수 있다. 외부적인 환경요인이 토양수분의 변동성에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 분석을 분산 분석과 Tukey's 분석으로 실시하였고, 점토질의 토양과 경사도가 토양수분 변동성에 영향을 미친다는 결과를 얻을 수 있었다. 경사도가 토양수분의 변동성에 영향을 미친다는 결과를 통해, 산지 지형이 많은 우리나라의 대표적인 지표 특성상 향후 연구에 기반이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.228-228
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• 2023

국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.698-701
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• 2007

지하수 개발가능량 산정을 위한 함양량의 평가는 수문계의 물리적인 형태나 함수층의 수리성 분석 및 수직인 지질분포를 파악하여 어떤 조건하에서 물이 유입 유출되는가를 파악한 후에만 가능하다. 또한 지하수계의 물리적인 형태를 이해함으로써 조사지역의 지표수계나 지하수계의 양계를 통해서 흐르는 물의 양을 결정짓는 물수지 분석이 수행되어야 한다. 이에 따라 강수량, 증발산량, 지하수 유출량, 지표유출량 그리고 하천유출량 등을 수문학적으로 고려해야만 한다. 본 연구는 지표수-지하수 결합모형을 도입하여 분포형 지하수 함양량의 시공간적인 변동성을 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 지표수-지하수 결합모형인 SWAT-K모형을 미호천 유역에 적용하였으며, 지표수의 총유출량과 지하수위의 공간분포자료를 이용하여 검정과 검증을 수행하였다. 전체유역에 대한 연평균 함양량은 수문총량의 약 19%인 것으로 나타났다. 1999년${\sim}$2004년까지의 소유역별 연간 함양량 결과를 월별로 나타냈으며, HRU(Hydrologic Response Unit)별 함양량의 공간분포를 통해 월별, 계절별 특성을 살펴볼 수 있었다. 소유역 모두 강수가 집중하는 7-9월에 걸쳐 많은 함양이 이루어지며 $1{\sim}3$월에는 상대적으로 함양이 적은 것을 볼 수 있다. 월함양량의 경우 최대 약200mm범위내에서 유역의 토지이용 및 토양특성, 경사등에 따라 매우 비균질하게 분포하는 것을 확인할 수 있었다. 이와같은 함양량의 시공간적 불균일성으로 인해 지하수 관리방안은 소유역별 함양특성을 반영해야 할 것으로 판단된다.의 종분산지수가 일반적인 자연대수층에 비해 9.1배 정도 높다는 것을 의미한다. 이는 시험대수층의 투수성이 매우 높아 염소이온의 용질이송이 매우 빠르게 발생되었기 때문이다. 본 연구에서 추정된 종분산지수를 Gelhar et al.(1992)의 연구 결과와 비교 분석한 결과에서도 시험규모에 비해 매우 높은 수리분산이 발생된 것으로 나타났다. 그리고 염소이온의 확산면적을 추정하기 위해, 수렴흐름 추적자시험에 의한 종분산지수와 시험대수층의 평균선형유속을 이용하여 종분산계수를 구하였다. 현장에서 수행된 양수시험에 의한 평균선형유속 22.44 m/day와 평균 종분산지수 0.4155 m를 적용하여 산정된 종분산계수는 $9.32\;m^2/day$이었다. 따라서, 시험부지 내 충적층에서 일정한 양수율$(2,500\;m^3/day)$로 지하수를 개발할 시에 양수정 주변지역으로 유입되는 염소이온의 확산면적은 1일 $9.32\;m^2$ 정도일 것으로 나타났다.적인 $OH{\cdot}$ 의 생성은 ascorbate가 조직손상에 관여할 가능성을 시사하였다.었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.3B
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• pp.285-293
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• 2010

Soil moisture is a key factor to control the exchange of water and energy between the surface and the atmosphere. In recent, many researches for spatial and temporal variability analyses of soil moisture have been conducted. In this study, we analyzed the spatio-temporal variability of soil moisture in Walnut Gulch Experimental Watershed, Arizona, U.S. during the Soil Moisture Experiment 2004 (SMEX04). The spatio-temporal variability analyses were performed to understand sensitivity of five observation sites with precipitation and relationship between mean soil moisture, and its standard deviation and coefficient of variation at the sites, respectively. It was identified that log-normal distribution was superior to replicate soil moisture spatial patterns. In addition, precipitation was identified as a key physical factor to understand spatio-temporal variability of soil moisure based on the temporal stability analysis. Based on current results, higher spatial variability was also observed which was agreed with the results of previous studies. The results from this study should be essential for improvement of the remotely sensed soil moisture retrieval algorithm.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.8 no.4
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• pp.441-449
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• 2007

In video coding, motion estimation is a process to estimate the pixel of the current frame from the reference frame, which affects directly the predictive quality and the encoding time. This paper is related to AHHS(Adaptive Hierarchical Hexagon Search) using spatio-temporal motion activity for fast motion estimation. The proposed method defines the spatio-temporal motion activity of the current macroblock using the motion vectors of its spatio-temporally adjacent macroblocks, and then conventional AHS(Adaptive Hexagon Search) is performed if the spatio-temporal motion activity is lower, otherwise, hierarchical hexagon search is performed on a multi-layered hierarchical space constructed by multiple sub-images with low frequency in wavelet transform. In the paper, based on computer simulation results for multiple video sequences with different motion characteristics, the performance of the proposed method was analysed and assessed in terms of the predictive quality and the computational time. Experimental results indicate that the proposed method is both suitable for (quasi-) stationary and large motion searches. The proposed method could keep the merit of the adaptive hexagon search capable of fast estimating motion vectors and also adaptively reduce the local minima occurred in the video sequences with higher spatio-temporal motion activity.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.849-853
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• 2001

본 논문에서는 연속적인 인간의 제스처 영상을 저차원 제스처 특징 공간과 HMM 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 연속성을 가진 모델영상들을 HMM로 포즈들의 시공간적 특성을 매칭에 이용하였다. 이 방법은 동작의 구분뿐만 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.165-165
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• 2021

전 세계적으로 하천 수질이 저하되고 있다. 이는 수생태계의 손상을 야기하고 인류를 위한 하천의 물 공급원 기능에 저해 요소로 작용한다. 오염된 수생태계에 대한 효과적인 맞춤형 관리전략을 수립하려면 수질의 시공간적 변동 요인을 이해하는 것이 중요하다. 시간적 및 공간적 변동성이 모두 중요하지만, 본 연구에서는 낙동강 전체 유역에서 나타나는 공간적인 변동성에 집중하여 하천 수질의 공간적 차이에 영향을 미치는 요인을 식별하고 그들의 상대적 중요성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 낙동강 유역 전역의 40개 수질오염총량관리 단위유역에서 5년 동안 수집된 하천 총인 농도와 유역특성 자료를 사용하였다. 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성을 식별하기 위한 통계모델 선정을 위해 완전 탐색 접근법과 베이지안 추론이 적용되었다. 완전 탐색은 두 단계에 걸쳐 진행되었으며, 1 단계 완전 탐색의 결과로 유역특성 자료들의 중요도가 선정되었으며 2 단계 완전탐색 결과로 통계모델이 우선 선정되었다. 우선 선정된 통계모델은 베이지안 추론을 통해 모델의 정확도와 불확실성이 분석되었고 공간적 변동성 분석을 위한 최적 모델이 선정되었다. 본 연구의 결과로 낙동강 하천 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성에 대한 통찰력이 제공된다. 또한 식별된 주요 유역특성은 유역특성 변화에 대한 하천의 수질 반응을 예측하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.233-233
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• 2017

현재의 기술과 전문가들의 지식을 바탕으로 수치 예보 모델의 해상도가 점차 증가하고 있으나 한편으로는 해상도가 높아질수록 신뢰성 있는 장기 예보를 제공하는데 어려움이 있다. 즉, 고해상도 모델의 경우 미세한 오차가 발생 하더라도, 실제 기상학적 관점에서 시공간적으로 변동성이 크게 발생할 개연성이 크며, 이로 인해 모델에서 발생하는 불확실성은 더욱 커질 수 있다. 한국 기상청(KMA)에서는 영국기상청으로부터 도입한 통합모델(UM)을 현업 운영하고 있다. 본 연구에서 기상청 통합모델인 UM3.0 예보모델의 예측정확성을 다양한 관점에서 평가하고자 한다. 기상청 UM3.0 모델은 3km의 공간해상도와 1시간 시간해상도를 가지며, 예보시작시점기준 7일간의 예보정보를 제공한다. 강수량 예측정보의 활용성을 평가하기 위해서 예측 시계열에 대해 RMSE, 편의 및 등 다양한 통계지표와 공간적인 강수량 발생 특성을 평가하기 위해서 FSS 방법을 적용하였다. 본 연구 결과를 통해 UM3.0 모델의 1시간 및 3km의 시공간해상도와 선행예보 기간을 그대로 수문학적으로 활용하는 데에는 다소 무리가 있는 것으로 평가되었으며, 이러한 점에서 수문학적 활용관점에서 최적의 시공간적 규모와 선행예보 시간을 분석하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.4
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• pp.185-194
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• 2008

When forecasting demand for a new road, a select link analysis is usually used to understand the OD pairs that send trips along paths that use the selected link (i.e., the new road). These OD pairs and their associated volumes are listed in a select link analysis. However, there is no research about other methods to obtain these results, so experts are almost always dependent on select link analysis results to obtain these results. The purpose of this study is to propose a model with a different approach from select link analysis to obtain the previously mentioned results. Time and spatial characteristics of networks are used in this new approach. Select link analysis results are used as a comparison index for the results by the proposed model. Also, two case studies (interzonal trips and intracity trips) are performed to validate the significance of the model. Consequently, a correlation coefficient between the results by the proposed model and the comparison index shows high significance: 0.82.