건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.
노거수 내부의 대규모 공동이나 부후는 나무가 쓰러지거나 부러지는 주요 원인 중 하나로, 구조적으로 약해진 나무는 강풍이나 폭설에 더욱 취약하다. 특히 노거수는 강풍, 폭설 등과 같은 외부 충격 발생 시 피해 가능성이 상대적으로 더 높고 한번 훼손되면 회복이 어렵기 때문에 예방적 관리가 중요하다. 이에, 천연기념물 이팝나무 7개소를 대상으로 육안교목평가(VTA)와 나무단층영상촬영을 실시하여 노거수의 물리적 생육상태를 평가하였다. 육안교목평가 결과, 상대적으로 '양산 신전리 이팝나무'와 '순천 평중리 이팝나무', '광양읍수와 이팝나무'는 가지의 연결각도가 좁고, 부착력이 약한 것으로 분석되었으나 수관이 왜소하고 하중 부담이 낮아 추가적인 보호시설 설치보다는 위험징후에 대한 정기 모니터링이 필요한 것으로 나타났다. 나무단층영상촬영 결과 이팝나무 전체적으로 내부에 공동이 탐지되었고 '순천 평중리 이팝나무(70.8%)', '고창 중산리 이팝나무(66.8%)', '광양읍수와 이팝나무(56.9%)' 순으로 공동이나 부후로 추정되는 면적이 넓은 것으로 조사되었다.
내부 침식은 제방 손상 및 붕괴의 주요 원인 중 하나이며, 그 대표적인 유형으로 후퇴 침식 파이핑을 들 수 있다. 후퇴 침식 파이핑은 내부 침식 관련 제방 손상의 약 1/3 정도를 차지하며이를 예측하고 예방하는 것은 제방의 안전성 유지를 위해 중요하다. 본 연구에서는 추적자를 이용해 파이핑 현상을 예측하여 사전에 예방하는 것을 목적으로 실험을 실시하였다. 실험은 상류측과 하류측의 수두차, 유사의 크기, 차수벽의 유무 세 가지 조건을 변경하여 진행하였다. 추적자인 로다민은 실험을 시작할 때와 파이핑이 발생했다면 발생한 직후, 총 두 번 주입하였다. 실험을 진행하는 동안 파이핑 형성 과정을 영상으로 기록하였고 추적자의 농도와 유출구에서의 유량의 시계열을 측정하였다. 실험을 통해 본 연구에서는 유사의 종류에 따라 파이핑이 발생하는 수두차가 다르며 수두차가 클수록 파이핑이 쉽게 발생한다는 점을 관찰하였다. 또한 파이핑이 발생한 시점 직후에 추적자의 농도가 급격하게 증가하는 그래프의 양상을 확인했고 이를 통해 추적자의 농도 시계열 자료를 획득함으로써 파이핑의 발생 유무를 발견할 수 있다는 점을 확인하였다. 파이핑으로 인한 제방 손상 및 붕괴를 예방하는 데 있어서 본 연구의 활용도가 높으리라 기대된다.
이 단보에서는 PlanetScope 영상을 사용하여 Red-Green-Blue (RGB) 히스토그램 (histogram) 분석을 통해 해양 유출유의 색상 특성과 유종 구분에 대한 실험을 수행하였다. 해양 유출유의 히스토그램은 각 밴드 화소값 분포에 따라 세 가지 카테고리(어두운 검은색 톤, 밝은 은색 톤, 밝은 무지개색 톤)로 나눌 수 있으며, 어두운 검은색 톤의 두꺼운 기름층은 중유(heavy oil)로 구분할 수 있고, 밝은 은색 및 무지개색 톤의 얇은 기름층은 경유(light oil)로 구분할 수 있다. 향후 보다 많은 영상에 대한 분석이 이루어진다면, 이러한 유출유 탐지와 유종 구분이 보다 더 일반화되고 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 항만 계류시설 중 대표적인 구조형식인 케이슨식 안벽의 장기 거동 특성을 분석하기 위하여, 센서 기반 모니터링 시스템을 구축하고, 약 10개월간의 데이터를 검토하였다. 문헌을 바탕으로 항만시설물의 피해 원인 및 유형을 분류하였으며, 이에 적합한 센서 및 계측 시스템을 선정, 현장에 설치하여 주기적으로 데이터를 확보하였다. 확보한 데이터는 LTE 통신망으로 서버에 전달 및 저장된다. 현장상황을 고려하여 경사계, 이격거리계, 침하계를 설치하였으며, 서로 다른 케이슨간의 비교를 위하여 2개 함을 대상으로 센서를 부착하였다. 계측된 센서 데이터와 기온 및 인근 해역에서 계측된 조위 데이터의 상관성을 비교하였다. 이격거리계와 침하계의 경우 온도에 따른 영향이 지배적으로 나타난 반면, 경사계는 상대적으로 덜 민감한 경향을 보였다. 온도가 약 50도 변화 할 때, 변위는 10mm, 침하는 2mm, 기울기는 0.1도 가량 변화하였다. 한편, 조위 데이터와는 뚜렷한 상관성을 보이지 않았으며, 추후 심도있는 분석이 필요하다고 판단된다. 계측된 데이터의 특성을 바탕으로 중력식 안벽에 이상상태가 발생하였을 때 이를 탐지할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있으며, 이를 위한 데이터베이스를 구축하였다. 중력식 안벽 대상 지속적인 장기 데이터 확보 및 분석을 통하여, 재해 및 재난 발생 시 구조물의 안전성 및 사용성을 객관적으로 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.
드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.
2011-2015년 동안 한국 중부 태안과 청주 강내의 배경 관측지점에서 측정한 PM10, PM2.5 질량 농도를 분석하였다. 황사 사례를 제외한 PM10 질량 농도의 계절변동에서 겨울-봄 동안 높은 농도는 서풍 기류에 의한 영향이 반영되고 있으며, 여름에는 북태평양 기단과 잦은 강수로 낮은 수준을 보이고 있었다. 따라서, 일평균 PM10 질량 농도 $81{\mu}gm^{-3}$ (미세먼지 예보 '약간 나쁨' 이상) 이상의 사례도 겨울-봄 동안에 발생이 많으며, 특히 중국 동부 배출원에 가까운 태안에서 더 많은 사례가 발생하고 있었다. 인위적으로 발생한 연무는 입경 $2.5{\mu}m$ 미만 입자의 구성 비율이 높다. 천리안 위성의 밝기온도차 분석에서 대기와 입자가 작은 연무는 $-0.5^{\circ}K$ 이상에서 관측된다. 2011-2015년 동안 태안과 청주 강내에서 관측한 연무 사례일의 PM10 질량 농도와 NOAA 19 위성 밝기온도차를 분석하였다. PM10 질량 농도는 $200{\mu}g\;m^{-3}$ 보다 낮지만, PM2.5/PM10 질량 농도비는 0.4보다 높고 밝기온도차는 $-0.3-0.5^{\circ}K$ 범위에 분포하고 있었다. 그러나, PM10 질량 농도 $190{\mu}g\;m^{-3}$ 이상인 황사 사례의 밝기온도차는 PM2.5/PM10 질량 농도비가 0.4보다 낮고, 밝기온도차는 $-0.7^{\circ}K$ 이하의 범위에 분포하고 있었다. 이러한 연무의 밝기온도차 경계값 범위를 적용한 결과는 MODIS AOD, OMI AI의 에어로졸 분포 범위와 일치하였다.
제 4세대 원자로로 개발되고 있는 소듐냉각고속로는 냉각재로 사용되는 소듐의 물과 공기에 의한 반응을 방지하기 위하여 원자로 헤드의 개방 없이 회전 구동만을 이용하여 핵연료 교환을 수행한다. 따라서 핵연료 교환을 위해서는 노심과 상부내부구조물 사이의 공간에 원자로 헤드의 회전 구동을 방해하는 장애물의 존재 여부를 확인하는 검사가 반드시 선행되어야 하는데, 소듐의 불투명성으로 인해 통상적인 광학 장비를 사용한 검사방법으로는 장애물의 확인이 어렵고, 초음파를 이용한 검사방법이 적용되어야 한다. 이 연구에서는 불투명한 소듐 중에서 노심과 상부내부구조물 사이의 장애물 존재 여부를 확인하기 위하여 판형 웨이브가이드 초음파 센서를 적용한 원격주사 검사기법을 개발하였다. 웨이브가이드 센서는 원자로헤드 상부의 저온 구간에 초음파 트랜스듀서를 설치하고 길이가 긴 웨이브가이드를 사용하여 노심 상부의 고온 고방사능 소듐 내부로 초음파를 전파시키기 때문에, 고온 고방사능에 의한 손상 없이 장시간 적용이 가능한 장점을 가지고 있다. 먼저, 수평 방향으로 초음파를 방사시킬 수 있는 10 m 길이의 수평 빔 웨이브가이드 센서를 설계 제작하였고, 제작된 센서의 특성 분석을 위한 빔 프로파일 측정 및 기초 실험을 수행하여 방사되는 초음파의 빔 폭과 전파 거리를 평가하였다. 또한, 실제 장애물로 작용할 수 있는 부품들의 형상인 원형 목표물에 대한 원격탐지 성능시험을 수행하여 개발된 원격주사 기술의 유용성을 평가하였다.
한국의 '국가우주개발 중장기계획'에 의거하여 2008년에 첫 번째 정지궤도 통신해양기상위성(COMeS)을 발사하기 위한 사업이 추진되고 있다. 이에, 기상청은 이 위성의 기상분야 임무와 이를 완수하기 위한 요구사항을 작성하고 있다. 좀더 현실적이고 실현 가능한 요구사항을 작성하기 위해 1차적으로 가장 이상적인 위성산출자료에 대한 요구(안)을 작성하여, 실제 센서를 제작할 수 있는 기관에 1차 요구사항에 대한 의견을 요청하였다. 이들 기관에서의 답변과 다른 고려 사항들을 종합하여 2008년 발사에 필요한 수정된 요구사항을 작성하였으며, 본 논문에서는 이 수정(안)에 대해서 간단히 소개한다. 수정된 안은 정지궤도위성의 가장 중요한 임무를 한반도 주변의 악기상 탐지 및 예측성 제고에 두고 있으며, 이를 위해 기존의 정지궤도위성에서 사용하고 있는 탐측기(Sounder)의 핵심 관측파장대를 성능이 향상된 영상기(Imager)에 수용하는 원칠을 두고 작성되었다. 이 경우, 원하는 대부분의 기상요소를 산출하기 위해서는 모두 16 개 정도의 파장대에서 관측이 필요하며, 최소 12개의 파장대 관측이 필요할 것으로 조사되었다. 12개의 최소 파장대는 기존 정지궤도 영상기에서 활용되고 있는 6개의 채널에 2개의 가시채널, 1개의 근적외 채널, 2개의 수증기 채널, 그리고 오존흡수밴드가 포함되어 있다. 이들 관측자료로부터 기존의 정지궤도위성의 산출물과 수증기, 안정도지수, 바람장, 특이기상분석자료(황사, 해무 등) 등의 2차 산출물을 생산하여 활용하고자 한다. 또한, 시간적으로 고해상도의 자료를 얻기 위해서 영상기는 기본적으로 15분 이내에 전구관측이 이루어져야 하며, 필요할 경우에는 제한된 지역을 집중 관측할 수 있는 능력이 확보되도록 요구하고 있다. 요구되는 수평해상도는 가시영역의 경우 1km, 적외영역의 경우에는 2km를 경계값으로 하고, 목표값은 각각 0.5km와 1km로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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