• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2000년도 특별강연 및 추계학술발표대회 개요집
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• pp.182-185
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• 2000

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1984년도 하계학술회의논문집
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• pp.280-281
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• 1984

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 2004년도 요약집 춘계학술발표대회
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• pp.468.1-468.1
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• 2004

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.444-448
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• 2008

유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권3호
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• pp.209-216
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• 2009

스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1665-1669
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• 2007

경상북도 지역에서 낙동강에 위치한 안동의 하회마을, 내성천에 위치한 예천의 회룡포와 영주의 무섬마을 등은 마을 앞에 위치한 깨끗한 백사장으로 널리 알려진 관광명소이다. 하회마을의 점사주의 경우 낙동강 상류에 안동 및 임하 다목적댐이 건설되면서, 수량이 조절됨에 따라 토사수리학적 특성이 상당히 변화되었으며, 식생이 발생하는 등 옛 모습을 상실해 가고 있는 지역이다. 이 연구는 낙동강의 중상류 구간인 안동조정지댐 직하류부터 하회마을 직하류에 위치한 광덕교 지점까지의 하도구간에 일차원 하상변동 수치모형인 HEC6 모형을 적용하여 하회마을 앞의 점사주에 영향을 미치는 토사수리학적 특성 변화를 규명할 목적으로 수행하였다. 수치모형 적용구간의 하상변동을 예측하기 위해 적절한 일차원 준정상 상태 하상변동모형으로 HEC-6 모형을 선정하였으며, 모형적용을 위한 현황분석으로 하상토 특성 자료를 수집 분석하였다. 지형자료에 대한 분석 결과, 다목적댐 건설 이후 하회구간의 하천 지형 변화의 특징으로 저수로 쪽의 하상저하가 두드러지게 나타남을 발견할 수 있었다. 모형의 적용영역 내에 위치한 각 수위표 지점의 수리 수문자료를 수집하여 분석하였다. HEC-6 모형의 보정은 고정상 및 이동상 수리모형 실험결과를 사용하여, 고정상 보정과 이동상 보정으로 구분하여 수행하였다. 이동상 보정 결과 Ackers and White 공식이 다른 공식에 비하여 전반적으로 우수한 결과를 제공함을 알 수 있었다. 하천망 유사이동 수치모형인 HEC-6 모형을 사용하여 장기 하상변동을 예측하였으며, 댐 건설이 하류 하천의 지형변화에 미치는 영향을 분석하였다.ppm)인 시료에 적합한 여과법을 이용하여 분석하였으며, 유사 입경분포 분석방법으로는 BW관 방법을 이용하여 분석하였다. 현재까지 국내 외적으로 하천 유사량 산정과 관련된 많은 경험식들이 제시되고 있다. 하지만, 외국의 충적하천에 기초하여 개발되어진 유사량 공식들을 우리나라 하천에 무분별하게 적용하는 것은 위험스러우며, 유사량 산정 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 무엇보다 우리나라 하천의 지형, 수리, 수문학적 요소들이 유사 특성에 미치는 영향을 알아야 한다. 그러므로, 본 연구에서는 실측을 통한 유사량 값을 하천의 지형, 수리, 수문학적 요소들과 비교 분석하여우리나라 하천에 맞는 유사특성을 알아보고, 기타 총유사량산정 공식을 이용하여 실측한 유사량과 비교 분석하고자 한다.호강유역의 급격한 수질개선을 알 수 있다.世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와 동년대에 동일한 목적으로 찬술되었음을 알 수 있다. $\ulcorner$경상도실록지리지$\lrcorner$(慶尙道實錄地理志)에는 $\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중

• 생물환경조절학회지
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• 제8권1호
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• pp.9-18
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• 1999

오하이오 중부에서 풍속이 0.5m.s$^{-1}$인 경우는 매우 드물었으며, 5년 평균 풍속은 약 2.5 m.s$^{-1}$인 것으로 나타났다. 최고 기온이 35t인 오하이오주의 대표적인 여름에 온실 내의 여섯 곳에서 측정된 기온의 최대범위는 1.7$^{\circ}C$, 온실 내외 기온의 최대차는 3.5$^{\circ}C$인 것으로 나타났다. CFD 모델에서의 온도 분포를 분석한 결과, 온실의 환기 회수가 0.9 회/분 이상일 때 실내 공기가 외부 기온을 2.8$^{\circ}C$이상 초과하는 경우는 없었던 것으로 예측되었다. 풍향과 풍속에 따라서 각각의 환기구들의 효율성이 영향을 받는 것으로 나타났으며, 특히 환기창을 통해 유입되는 강한 바람에 의하여 발생하는 공기의 소용돌이들은 지붕창들의 효율성에 많은 영향을 미치는 것으로 예측되었다. CFD model은 서쪽에서와 동쪽에서 불어오는 바람이 각각 2.1 m.s$^{-1}$와 3.5 m.s$^{-1}$이상일 때 이 연동형 온실은 적정한 자연 환기량을 취할 수 있다고 예측하였다. 측면창 바로 옆에 위치한 식물군과 벤취에 의해 측면창을 통한 자연적인 공기의 유입이 방해를 받기 때문에, 바람이 서쪽에서 불어올 때 식물군이 없을 때보다 평균 12%의 환기량의 감소 결과를 가져오는 것으로 예측되었다. 식물군은 공기의 유입창의 위치보다 약간 낮은 곳에 위치하여야 하며, 유입창을 너무 높이 설치하면 측면창을 통해 유입되는 공기는 가장 근접한 지붕창을 통해 대부분이 배출되는 것으로 예측되었다. 연동형 자연환기식 온실에 있어서 바람이 불어오는 쪽의 측면창들과 바람의 반대쪽을 향한 지붕창들의 혼합형이 가장 효율적인 온실 설계인 것으로 예측되었다.

• 터널과지하공간
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• 제16권6호
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• pp.451-466
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• 2006

DOM 시추코어에서 측정된 불연속면의 위치 및 방향성 자료를 이용하여 현장암반의 구조적 특성을 고려한 사면거동 해석이 가능하였다. 3차원 공간에서 설정된 절리들의 위치에 의거하여 붕락 현상이 발생된 개착사면의 추가적인 파괴양상을 예측하였으며, 개별 절리면의 붕락위해 가능성과 개착면 상에서의 trace 위치를 파악하여 세부적인 사면거동 양상을 파악하였다. 개착사면 횡단면에서 개별절리들의 파괴거동 양상과 사면체 블록형성을 대수학적으로 산출하여 사면 붕락심도를 규명하였다. 현장사면에 자동화 계측시스템을 설치하여 사면 거동에 대한 계측자료를 수집하였으며, DOM 시추공 내에 지중경사계를 설치하여 사면거동 양상을 횡단면 해석 결과와 대비시켜 분석하였다. 지중경사계를 이용하여 측정된 개착면의 표면변위 자료에 의거하여 사면 파괴시기를 예측할 수 있는 방법론을 고찰하였으며, 강우가 사면거동에 끼치는 영향성을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1639-1643
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• 2008

국내에서의 범람홍수 및 범람으로 인한 제방붕괴 특성은 그 해석상의 어려움으로 인해 주로 과거 범람상황 및 지형도를 통한 경험적 추정 등에 의존해 오고 있는 실정으로 정교한 물리학적 이론에 근거하지 못하였으므로 범람홍수량, 제방의 붕괴폭 등을 정확하게 예측하기에는 미흡한 점이 많았다. 도시하천과 같이 제방 인접한 곳에 주거, 산업시설 등이 밀집하고 있는 지역에서의 제방붕괴로 인한 홍수류의 범람은 막대한 인명 및 재산피해를 발생시키는 큰 재해가 될 수 있다. 본 연구를 통해서 홍수시 제방월류로 인한 제방붕괴 양상을 예측하고 이를 통해 범람유량의 정확한 예측을 통하여 도시하천 제방 계획시 홍수피해와 투자액을 감안한 경제적인 하천 제방단면 결정을 위한 기본자료로 활용될 수 있고, 도시 중요시설물의 입지 선정시 홍수피해에 대한 판단자료로 이용될 수 있을 것이다. 본 연구에서 개발된 모형을 이용하여 Teton 댐, Mantaro landslide 댐, Spirit Lake 장애물 댐 등에 적용하여 개발된 모형의 정확성을 입증하였다. 적용결과 개발된 모형은 기존의 모형과 같은 결과를 나타내어 국내 계산환경에 적용가능함을 보여 앞으로 이용가능성이 큰것을 알 수 있었다. 적용결과 파이핑의 발생위치의 영향은 대체로 파이핑의 위치가 제체의 윗부분에 위치할수록 최대 유출량은 커지는 것으로 나타났으나 Lawn Lake 댐의 경우에는 사면의 식생의 영향으로 다른 결과를 나타내었다. 점착력은 경우에는 점착력이 클수록 유출량의 크기는 감소하는 것으로 나타났으며 마찰각은 최대 붕괴폭의 크기 및 발생시간, 댐의 높이와 폭, 저수용량 등과 유출량이 연관있어 좀 더 많은 계산결과를 이용하여 심도있는 고찰이 요구되었다. 입자의 중간크기, 공극률, 균일성의 경우 적용된 댐들 모두 유사한 결과를 나타내었고 변수들이 커질수록 유출량도 증가하였다. 댐 사면 경사의 경우에는 상,하류 사면 모두 경사가 완만할수록 유출량이 감소하였다. 위의 결과를 통해 개발된 제방붕괴 해석모형은 좀 더 많은 연구와 적용을 통해 개선과 검증이 이루어진다면 국내 제방붕괴해석에 필요한 해석모형이 될 수 있다고 판단되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.23-34
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• 2004

본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.