• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권6호
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• pp.46-53
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• 2023

도심 교통 체증과 환경오염이 중요한 대도시 문제로 부각되는 가운데, 최근에는 Urban Air Mobility(UAM)가 효율적인 대책으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 부산 지역의 지형 및 인프라 등의 실제 데이터를 고려한 GIS 기반 공간 분석과 군집 알고리즘을 수행하였으며 이를 통해 UAM 운영을 위한 버티포트 위치와 경로를 선정할 수 있었다. 부산권 UAM 인프라 시스템의 중심으로 예상되는 김해국제공항을 기반으로, 목표 지역에서 세 개의 버티포트 위치가 적합하다 판단하였으며, 이후 지상 위험 평가(Ground Risk)를 고려한 A^*(A-star) 알고리즘을 이용해 위험도와 거리를 최소화하는 비행경로를 선정하였고, 이를 통해 최소 거리 경로 대비 80.168%의 위험 감소 효과를 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.992-994
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• 2022

본 논문에서는 시각장애인의 안내견을 위한 인공지능을 활용한 객체 인식 기반 과속 탐지 알고리즘을 제안한다. 이는 안내견이 도로 상에서 이동용 장치를 인식하는 것을 도와줌으로써 위험 요소 탐지 능력을 향상시킬 수 있고, 시각장애인의 안전을 보장할 수 있다. 인식 시스템은 Yolov5를 활용하여 사물 학습 과정을 진행하였고, 이동용 물체의 인식 과정을 통해 속도 측정 및 주변 위험 요소를 구분하여 판단하게 하였다. 판단된 정보는 안내견에게 교육된 신호로 전달되고, 시각장애인을 안전하게 인솔하여 도로상의 사고를 사전에 예방할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1056-1058
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• 2022

본 연구는 항만에서 안전 수칙을 위반하여 발생하는 사고 및 이상행동을 실시간 탐지를 수행한 후 위험 상황을 관리자가 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 지원하는 지능형 CCTV, Smart Eye를 제안한다. Smart Eye는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 다양한 객체 탐지(Object Detection) 모델과 행동 인식(Action Recognition) 모델을 통해 낙하 및 전도사고, 안전 수칙 미준수 인원, 폭력적인 행동을 보이는 인원을 복합적으로 판단하며, 객체 추적(Object Tracking), 관심 영역(Region of Interest), 객체 간의 거리 측정 알고리즘을 구현하여, 제한구역 접근, 침입, 배회, 안전 보호구 미착용 인원 그리고 화재 및 충돌사고 위험도를 측정한다. 해당 연구를 통한 자동화된 24시간 감시체계는 실시간 영상 데이터 분석 및 판단 처리 과정을 거친 후 각 장소에서 수집된 데이터를 관리자에게 신속히 전달하고 항만 내 통합관제센터에 접목함으로써 효율적인 관리 및 운영할 수 있게 하는 '지능형 인프라'를 구축할 수 있다. 이러한 체계는 곧 스마트 항만 시스템 도입에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.362-368
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• 2018

해상에서 잠수함을 마주하는 급박한 상황에서 올바르게 상황을 판단하는 것은 매우 중요하다. 지휘관의 잘못된 판단으로 한순간에 아군을 전멸로 몰고 갈 수 있기 때문이다. 이러한 위급한 상황에서 인간 지휘관을 대신하여 적합한 전술을 생성하고 효과도를 분석하기 위하여 기존에 지능 에이전트와 유전 알고리즘을 사용한 연구가 진행된 바 있다. 본 연구에서는 각 함정 및 잠수함에 추론엔진 기반의 에이전트를 적용하고, 각 에이전트에 유전 알고리즘 기반의 규칙을 적용하여 변화하는 상황에 적응하여 최적의 전술이 도출될 수 있도록 하였다. 그리고 간단한 시뮬레이션을 통해서 적 잠수함의 성능에 따른 아군의 위험도를 분석해보고 그에 따른 적합한 전술을 유전알고리즘을 사용하여 생성하였다. 또한 생성된 전술들에 대해서 평가해 보고 왜 그런 결과가 나오게 되었는지 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.444-450
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• 2013

지능형 차량의 안전 주행을 위해서 주변 차량의 상태를 파악하고, 충돌 위험도를 판단하는 일은 매우 중요하다. 특히 중앙선을 침범하여 주행하는 차량과의 충돌은 치명적일 수 있다. 맞은편에서 다가오는 차량의 중앙선 침범을 지능형 차량의 주요 센서 가운데 하나인 레이더 센서만을 이용하여 예측하면 센서의 특성상 발생하는 노이즈로 인해 오인식의 가능성이 높다. 오인식은 중앙선 침범보다 더 위험한 결과를 초래하기도 한다. 본 논문에서는 레이더 신호에 IMM을 사용한 추적 알고리즘과 퍼지 논리를 적용하여 중앙선 침범 예측의 정확도를 높이고 오인식을 감소시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 로직은 레이더 신호와 IMM알고리즘의 결합을 적절히 조절하는 기능을 한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 모의 실험을 통해 오인식의 감소가 효과적으로 이루어짐이 검증되었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.55-57
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• 2016

본 논문에서는 CCTV 기반의 행동인식과 ConvexHull을 이용한 손의 패턴 인지를 통한 이상행동을 판단하는 알고리즘을 제시하고 있다. CCTV를 이용한 기존 범죄 예방에는 주로 얼굴 인식이 쓰인다. 이는 화면에 보이는 얼굴과 기존 범죄자와 수배자의 얼굴 정보를 대조하여 대상의 위험도를 판단하는 방식으로, 앞으로의 범죄행동 예측에는 어려움이 따른다. 따라서 보다 다양한 상황을 예측하기 위해 대상의 팔과 다리, 몸의 기울기 등의 움직임과 손의 패턴을 파악하여 이상행동을 판단한다. 몸의 움직임이 일반적인 행동을 벗어났다고 판단될 때 대상의 행동패턴을 파악하여 폭력과 납치 등의 행동패턴과 비교하여 범죄를 예측할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.511-511
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• 2023

기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.169-177
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• 2018

가뭄, 홍수 등의 자연재난으로 인해 인명 손실이 많이 발생되고 있다. 특히 도시지역에 발생되는 집중호우로 인한 침수 피해는 인명 및 구조물에 심각한 피해를 발생시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 침수피해가 높은 도시지역을 대상으로 사람들이 안전하게 대피할 수 있도록 하는 최적 대피경로에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 Flo-2D 모형 및 A*알고리즘에 대하여 고찰하여 최적 대피경로를 도출하고자 하는 방법론을 설정하였다. Flo-2D모형을 통해 위험지역을 도출하였으며, 인원수가 많은 시작지점을 선정하고 홍수재난에 대해 안전한 대피지점을 선정할 수 있도록 하는 방법을 제시하였다. 그리고 A* 알고리즘을 활용하여 출발지점에서 안전한 대피지점까지 위험지점을 거치지 않고 최적의 대피경로를 도출하였다. 본 연구를 통해 대피경로 제시뿐만 아니라 도로정비와 대피시설물에 대한 사전 대비 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.121-121
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• 2019

특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1752-1756
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• 2007

정교한 강우-유출 모의를 위해서는 적절한 매개변수의 추정이 필수적이며, 매개변수 추정 방법은 시행착오(trial and error)에 의한 수동보정법과 최적화방법을 사용한 자동보정법으로 구분할 수 있다. 모형의 매개변수의 수가 많은 경우 수동보정법에 의한 매개변수 추정은 매우 어렵다. 자동 보정법에 사용되는 최적화방법은 Rosenbrock 알고리즘, patten search, 컴플렉스(complex) 방법, Powell 방법 등과 같은 지역최적화 방법과 전역최적화 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 기존 방법론들은 매개변수의 최적화를 추적하기 위한 알고리즘이 대부분이며 이들 매개변수에 관련된 불확실성을 평가하는데는 미흡한 단접이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우-유출모형의 매개변수 추정에 있어서 불확실성을 평가할 수 있는 새로운 방법론을 검토하고자 한다. 매개변수와 관련된 불확실성을 평가하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나 통계적으로 매우 우수한 능력을 보이는 Hierarchical Bayesian 알고리즘을 Probability-Distributed 강우-유출 모형에 적용하였다. 본 방법론은 최적화와 동시에 각 매개변수에 관련된 사후분포(posterior distribution)의 추정이 가능하므로 모형이 갖는 불확실성을 효과적으로 평가할 수 있다. 따라서, 수자원 관리에 있어서 불확실성을 고려할 수 있으므로 보다 수리수문학적 위험도를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.