• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.32 no.2D
• /
• pp.129-136
• /
• 2012

In the US, Japan and Germany the Aerial-Based Vehicle Detection System, which collects real-time traffic data using the Unmanned Aerial Vehicle (UAV), helicopters or fixed-wing aircraft has been developed for the last several years. Therefore, this study was done to find out whether the Aerial-Based Vehicle Detection System could be used for real-time traffic data collection. For this purpose the study was divided into two parts. In the first part the possibility of retrieving real-time traffic data such as travel speed from the aerial photographic image using the image processing technique was examined. In the second part the quality of the retrieved real-time traffic data was examined to find out whether the data are good enough to be used as traffic information source. Based on the results of examinations we could conclude that it would not be easy for the Aerial- Based Vehicle Detection System to replace the present Vehicle Detection System due to technological difficulties and high cost. However, the system could be effectively used to make the emergency traffic management plan in case of incidents such as abrupt heavy rain, heavy snow, multiple pile-up, etc.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.333-333
• /
• 2021

최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.269-269
• /
• 2019

첨단장비 및 기술의 도입으로 수문조사 측정기술 수준은 일정수준에 도달하였으나, 여전히 수문조사 시 많은 인력과 시간이 요구되고 있다. 수문조사 업무 규모와 범위에 비해 현재 수문조사에 투입되는 인력은 지극히 제한적이기 때문에 측정기술 자체보다는 운영 인프라 및 환경적 개선이 필요하다고 할 수 있다. 또한 유량 측정시 정확한 첨두유량 발생시각을 포착하기 어려울 뿐만아니라, 때로는 위험이 수반되기 때문에 업무의 비효율성 및 관측 자료의 정확도가 저하되는 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 비교적 높은 시간 정확도를 가지는 레이더 자료와 예측자료를 이용하여 실시간(또는 시간단위)으로 제공되는 기상정보(호우 예상지점, 도달시간 등)를 활용하여 현 조사원의 위치, 조사원의 구역 내에서 측정 우선 지점(주요 예보 지점), 측정 지점까지의 이동시간 등을 고려하여 유량 측정 순서, 최적 경로를 탐색하고자 한다. 실시간(또는 시간단위) 기상상황과 이에 따른 조사원의 이동 순서, 경로를 디지털화하여 표출(시스템, 모바일 App. 등)하여 제공함으로써 조사수행 인력의 이동을 최소화하고 효율적인 수문조사를 위한 정보 제공할 수 있을 것으로 사료되며 또한 관리자 입장에서 표출시스템의 정보를 통해 실시간 현장 정보 파악함으로써 가변하는 기상상황과 현장의 환경적 변화 사이에서 유연한 대처 및 유동적인 지원을 가능케 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 2001.05a
• /
• pp.107-112
• /
• 2001

본 연구는 FTMS와 TCS를 실시간으로 통신하여 톨게이트 운영에 관련된 다양한 교통정보를 제공하는 교통상황 모니터링과 미래의 교통상황을 예측하고 이를 바탕으로 톨게이트 교통상황을 예측하는 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)을 개발하는 것이다. 교통상황 모니터링은 실시간 교통자료를 통계처리하고 분석하여 사용자에게 그래픽하게 교통정보를 제공하고 교통류의 예측은 톨게이트에 도착하는 교통류를 60분 후까지 예측하여 톨게이트 운영자에게 제공한다. 또한 톨게이트 예측시스템은 서울톨게이트에 도착하는 교통류 패턴을 이용하여 미래 톨게이트 교통상황을 시뮬레이션하고 이에 대한 톨게이트 운영 대안을 제시하는 기능을 수행한다. FTMS 및 TCS와 실시간으로 통신하기 위하여 별도의 통신프로그램을 작성하였고 통신에 의해 수집된 실시간 교통자료들은 모니터링 시스템과 연계하여 서울 톨게이트 주변구간의 교통상황과 톨게이트 운영 현황을 제공한다. 교통류 예측 시스템에 사용되는 모형은 거시적 교통류 모형인 Simple Continuum 모형과 시계열 모형을 이용하였고 이를 통해 서울 톨게이트에 도착하는 미래 교통류를 예측 할 수 있다. 톨게이트의 교통상황을 구현하기 위하여 미시적 모형인 차량추종모형과 차로변경모형을 톨게이트 예측 시스템에 반영하였고 현재의 톨부스 운영안과 사용자가 입력하는 톨부스 운영대안에 따라 시뮬레이션 함으로써 미래 톨 플라자내 교통상황을 톨게이트 운영자에게 애니메이션으로 보여줄 수 있다. 톨게이트 시뮬레이션 시스템을 이용하여 현재의 톨게이트 운영안과 최적화된 운영안을 상호 비교함으로써 톨게이트 운영자는 좀더 과학적인 톨게이트 운영을 모색할 수 있을 것으로 생각된다. 실용적 측면에서 볼 때, 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)은 실시간 통신을 통한 모니터링과 교통류 예측으로 톨게이트 상황을 시뮬레이션하고 톨게이트 운영 대안을 제시·평가함으로써 서울톨게이트 운영을 효율화하고 이로 인한 고속도로 소통 증대를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.559-559
• /
• 2015

하천은 크게 이수와 치수 및 환경 등의 주요 기능을 가지고 있다. 이수는 하천과 물이 주는 가치를 말하며, 치수는 기능이라기 보다는 엄밀한 의미에서 하천관리를 통한 자연재해 방지를 의미한다. 이러한 이 치수 기능의 확보와 수변환경 조성을 위해 친환경적 수리구조물인 가동보의 설치가 증가 하고 있다. 가동보는 하천에 주로 설치되는 수리구조물 중의 하나로 국내에서는 2000년 대부터 고정보를 대신하여 설치가 시작 되었으며, 최근 친환경적 하천정비 및 다양한 목적 등으로 국내 하천에 약 1,200여개의 가동보가 설치 및 운영되고 있다. 이와 같이 다목적 활용을 위해 가동보의 수요가 급증하고 있으나, 안전한 이 치수를 위한 유량 계측 시스템은 국내 외 적으로 구축되어 있지 않은 실정이다. 하천 유량 자료는 하천관리에 있어 서 필수적인 요소이며, 하천 유량 측정을 위해 국토교통부 및 환경부에서는 매년 막대한 예산을 사용하고 있는 실정이다. 이에, 본 연구에서는 단면이 일정한 가동보 특징을 고려하여 높이 측정센서와 상류측 수위 측정 센서로부터 계측된 자료를 추출하여 가동보 월류량 산정식을 적용해 가동보와 연계한 실시간 유량 계측 시스템을 개발하였다. 개발 결과 각 센서의 계측값을 이용하여 실시간 하천유량 계측이 가능하며, 기 설치된 가동보에 적용이 가능해 개발된 기술을 국내 가동보에 적용한다면 정량적인 실시간 유량 측정이 가능하여 안전한 하천관리가 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.286-286
• /
• 2023

물의 전체 순환 구조에서 토양수분이 차지하는 정량적 비중은 상대적으로 작지만, 강우-유출 과정의 비선형에 영향을 미치는 지배적 요인 중 하나이고, 토양 침식과 산사태, 농업생산량, 기후 변화 대응 등 광범위한 주제와 연관되어 있어, 토양수분의 물리과정에 대한 이해 증진과 예측 기술의 지속적인 개선이 필요하다. 본 연구에서는 금오공과대학교 유역 내에서 토양수분과 기상 요소를 실시간 관측하고, 기계학습 기법을 이용하여 토양수분을 단기 예측하는 기술을 개발하고 평가한다. 구체적으로는, 토양 관측 장비인 TEROS를 사용하여 표층 지점의 10cm, 심층 지점의 40cm에서의 토양수분, 토양장력과 토양온도를, 기상 관측 장비인 ATMOS를 사용하여 태양복사, 강수량, 기온, 풍속, 대기압 등 다양한 기상 요소를, 실시간 클라우드 방식으로 1여 년간 수집한 데이터를 활용한다. 또한, 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 사용하여 토양수분 예측 모형을 구축하고, 선행 예측 시간에 따른 모의 정확도를 평가한다. 기상 요소의 누적 등 자료 분석 방법이 표층 및 심층 토양수분 예측에 미치는 영향, 그리고 예측 모형 개선 방향에 대해 토의한다. 실시간 현장 관측 자료 및 인공지능 기반 단기 토양수분 예측 모의 기술은 소규모 유역의 수문순환 분석 및 물리기반 모형의 개선 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.19 no.8
• /
• pp.329-335
• /
• 2018

Satellite images, which are widely used in various applications, are very useful for monitoring the surface of the earth. Since satellite data is obtained from a remote sensor, it contains a lot of noise and errors depending on observation weather conditions during data acquisition and sensor malfunction status. Since the accuracy of the data affects the accuracy and reliability of the data analysis results, noise removal and data restoration for high quality data is important. In this study, we propose a reconstruction system that models the time dependent dynamic characteristics of satellite data using a multi-period harmonic model and performs adaptive data restoration considering the spatial correlation of data. The proposed method is a real-time restoration method and thus can be employed as a preprocessing algorithm for real-time reconstruction of satellite data. The proposed method was evaluated with both simulated data and MODIS NDVI data for six years from 2011 to 2016. Experimental results show that the proposed method has the potentiality for reconstructing high quality satellite data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.184-184
• /
• 2015

수공구조물의 설계 시 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 따라서 확률강우량 산정을 위한 강우지점의 선정 및 산정방법의 표준화는 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 확률강우량 산정시 대부분은 기상청의 지상기상관측지점과 국토교통부의 산하 지점의 시 단위 또는 일 단위의 강우자료를 활용하여 확률강우량을 산정하고 있다. 또한 면적확률강우량의 산정시에는 원칙적으로 해당 유역내 외에 다수의 관측소 존재 시 Thiessen 가중평균을 이용하여 동시간 임의시간 연최대치 면적강우량자료 계열을 작성하고 빈도해석을 실시해야하지만, 동시간 강우량자료의 수집의 어려움으로 지점 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 적용 후, 면적우량환산계수를 곱하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 서울의 도림천 유역을 중심으로 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 품질관리를 실시한 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 활용하여 강우관측지점 선정과 자료기간에 따른 동시간의 면적확률강우량을산정하고 비교분석하였다. 이는 향후 면적확률강우량 산정방안의 개선 및 보완에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.111-114
• /
• 2008

최근 기후변화 등의 영향으로 전 세계 많은 지역에서 집중호우로 인한 홍수 피해가 증가하고 있으며, 국내에서도 홍수 피해액이 지속적으로 증가하는 추세이다. 이러한 집중호우로 인한 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 보다 정확한 강수 예측이 선행되어야 하며, 국내에서는 레이더와 인공위성 자료를 이용한 강수 예측기법에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 강수 예측기법은 공간적으로 균일한 자료를 획득할 수 있는 장점이 있으나, 아직까지 정확도측면에서 활용성에 한계가 있어서 지상 관측소 자료를 이용하여 보정과정을 거친 후 예측에 활용하고 있다. 본 연구에서는 조밀한 지상 관측망을 보유한 서울지역의 실시간 관측 자료를 이용하여 단시간 강수예측을 수행할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법은 지상관측자료와 이류 모델을 이용하여 강수를 예측하는 기법이다. 이를 위해 본 연구에서는 47개 지점의 서울시 홍수정보시스템의 자료를 이용하여 단시간 강수량 예측의 방법론과 적용 방법을 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11b
• /
• pp.868-871
• /
• 2003

컴퓨터의 개발과 발달은 교육 환경상에 변화를 가져왔다. 초기 본인에게 부족한 부분을 보충 하는 자료를 이용할 수 있는 보조 교재 등의 형태로 나타났으며, 멀티미디어의 등장은 보충교재로의 질을 한 단계 증가시키는 계기를 마련하였다. 인터넷의 급속한 보급과 발달은 멀티미디어의 쉬운 접근과 다양한 형태를 획득할 수 있는 방법을 마련하여, 원격교육상에서 많은 활용이 가능하게 되었다. 하지만, 현재 인터넷을 이용한 평가의 경우 대부분 현재 학교에서 이루어지고 있는 평가와 유사한 단순한 텍스트와 간단한 그림등을 포함한 형태나 동영상등 멀티미디어와 문제는 별개인 형태로 행해지고 있다. 다양한 멀티미디어 자료를 활용하기 위해서 각 멀티미디어의 특성들과 문제의 특성을 고려해서 요소들 간에 동기화를 나타내기 위해서 SMIL을 확장한 방법을 이용하였다. 또한, 교수가 출제된 문제에 대해서 평가 등에 활용시에 현재 시스템들은 수정이 불가능하여 평가의 정확성을 떨어뜨리는 요인으로 작용한다. 본 논문에서는 교수와 문제의 상호작용을 통한 실시간 문제 수정기능과 과목별 특성을 고려한 멀티미디어 요소와 문제를 결합한 실시간 학습평가 시스템을 설계, 구현하였다.