선구조는 인접한 지형구조 사이의 구분이 명확한 직선 또는 만곡의 지형요소로서 일반지질, 광물탐사, 자연재해, 지구조 분석 등에 널리 활용된다. 과거에는 현장조사 혹은 지도를 이용하여 선구조를 추출하였으나, 현재는 원격탐사 기술의 발달로 인하여 넓은 지역에 대한 선구조를 효율적으로 추출할 수 있게 되었다. 선구조 추출을 위해서 항공기 혹은 인공위성 원격탐사 영상 혹은 지형표고모형의 육안판독 방법 이외에 보다 객관적인 결과 도출을 위한 자동화 방법이 개발되었다. 본 연구에서는 지형표고모형의 공간해상도 차이에 따라 자동 추출된 선구조의 특성을 분석, 평가하고자 한다. 연구 지역은 대한민국 경상도 언양, 모량 주변 지역으로 약 90 m (3초) 공간해상도를 갖는 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) Digital Elevation Model(DEM)과 12 m 공간해상도를 갖는 TerraSAR-X add-on for Global Digital Elevation Measurement(Global DEM) 자료를 사용하였다. 또한 Global DEM을 재배열(resampling)하여 30 m (1초) 간격의 공간해상도를 갖는 지형고도모형을 제작하였다. 다양한 각도의 태양고도와 태양방위각을 고려한 음영기복도를 제작하였으며, 선구조 자동 추출을 위해 PCI Geomatica 소프트웨어의 LINE 모듈을 이용하였다. 수치표고모형 공간해상도에 상관없이 선구조의 최빈값은 $N15-25^{\circ}E$로 북북동(NNE)의 방향성을 보였다. 그러나 공간해상도가 좋을수록 보다 많고 세밀한 선구조가 추출되었다. 본 연구 결과를 통해 선구조 밀도는 수치표고모형의 공간해상도에 비례함을 알 수 있었으며 연구 목적에 따라 적절한 공간해상도를 갖는 수치표고모형이 선택되어야 함을 알 수 있었다.
본 연구는 인천시 도시구조의 특성을 제시하고, 도시구조의 재편과 효율적 운영을 위한 전략을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 인천시는 인구증가와 함께 지속적인 외곽으로의 평면적 확산이 진행되고 있다. 대규모 개발사업에 따른 새로운 주거지로의 인구이동이 활발해짐으로써 기존 시가지의 쇠퇴가 두드러지는데 반해 시 외곽지역에 많은 인구가 집중하고 있는 추세이다. 인천이 추구해야 할 표시구조 재연의 기본 방향으로 네트워크형 도시구조 창출, 개발지정구역의 설정, 도심재활성화를 위한 발전축 조성, 생활권 중심지 개발을 제시하였다. 인천시의 도시구조 운영전략으로는 국제지향적 단지개발, 새로운 거점과 발전축 조성, 전문테마거리 조성을 통한 특화지향적 개발, 세계도시형 표시로의 성장을 위한 네트워크형 개발, 지역생활권 중심개발을 제안하였다. 이를 통해 인천의 안정적인 발전과 주민의 삶의 질 향상을 위한 마스터플랜을 수립하고 효율적인 도시구조 음영전략을 수립하는데 기본적인 틀이 마련될 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 기존 DTV 커버리지 측정차량의 문제점을 해결하고 효율적으로 전파 음영지역을 찾아내기 위해 고정식 DTV전파측정차량의 기능을 포함하면서도 이동하며 전파수신현황 및 수신상태를 측정할 수 있는 다중 안테나 이동측정시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 모두 4개의 무지향성(omni-directional)안테나와 고정측정을 위한 1개의 지향성(directional)안테나를 포함하며, 공간 다이버시티(space diversity)를 활용하여 운용할 수 있도록 각각의 안테나마다 측정장비를 배치하고 각각의 측정값을 실시간으로 수집하고 처리한다. 제안된 시스템의 효용성을 보이기 위해 국내 수신 전파 환경을 3가지 유형으로 모델링하고 이들 지역에서 집중적인 측정을 실시하였다. 또한 측정 결과의 상세한 분석을 토대로 이동측정 및 고정측정간의 상관관계를 밝히고자 하였다. 특히 제안된 시스템의 적용을 위한 실험에는 방송사 현업 실무자들이 측정 및 결과 정리에 공동으로 참여하는 등 객관성을 확보하고자 하였으며 개발 장비를 국책 연구기관의 인위적 난시청 조사사업에 일부 적용하는 등 실제 방송 커버리지 관리 업무에 적극적으로 활용하고 있다.
최근 묻지마식의 강력범죄가 계속 일어나면서 여성 및 노약자들의 피해가 심각해지고 있다. 기존 시스템으로는 CCTV는 많이 설치되어 있으나 범죄가 일어난 후 사후 조치에 그쳐 범죄를 예방하기에는 어려움이 많이 발생하고 있는 바 아파트나 빌딩등 음영지역과 폐쇄 공간등에서의 사건 사고를 본 장치를 통하여 범죄를 방지하고자 본 기술을 연구하여 제품과 소프트웨어를 개발한다. 범죄로 예상되는 행위,행동의 움직임의 특정 대상을 영상분석 빅데이터 기술과 융합 센서 기술을 이용하여 운영되고 있는 CCTV 장치 혹은 경보의 이벤트를 받고자 하는 특정장소에 통신기술을 이용하여 경보 신호를 보내주는 장치 개발한다. 본 개발 장치는 범죄 발생을 사전에 예측하여 실시간으로 범죄발생을 경보 신호로 처리하여 전송해주는 장치로 사용되는 소비자들에게 본 장치를 연구 개발하여 저가의 장치를 공급하며 단독형 장치와 서버를 구성하여 연결되는 장치를 제공하게 된다.
전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.
해안지역은 레저공간, 요양, 항만 및 발전소 건설 등으로 인간의 활용이 용이한 공간으로써 그 이용이 점점 늘어나고 있다. 해안은 해양과 육지가 서로 만나며 지속적으로 변화하는 지역이다. 이렇듯 활발한 변동이 일어나고 있는 해안지형에 대한 정기적인 해안침식 모니터링이 필요하지만, 지상라이다(LiDAR : Light Detection and Ranging) 측량방법은 많은 시간 소요와 제약사항들이 있다. 이에 대한 보완책으로 한국해양과학기술원에서는 효율적인 해안지형 측량을 위한 해상모바일라이다 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 선박에 지상라이다(RIEGL LMS-420i), 모션센서(MAGUS Inertial+)와 RTKGNSS(LEICA GS15 GS25)를 함께 고정 설치하여 해안선을 따라 선박을 운항하며 일정한 방향(해안 방향)으로 스캔하면서 탐사한다. 지상라이다로는 침식이 진행된 해안을 측량시, 해안침식에서 중요한 전빈지역에 음영대가 많이 발생하여 관측에 어려움이 있다. 하지만 이 해상모바일라이다 시스템을 활용하면 음영대를 효과적으로 관측할 수 있으며, 선박이 해안선을 따라 이동하며 연속측량 할 수 있어, 비교적 짧은 시간에 넓은 지역을 효율적으로 관측할 수 있다. 본 시스템을 이용하여 강릉항 주변 안목 송정해변에 대하여 실험 측량을 실시하고 검토하였다. 이와 같은 효율적인 시스템 이용하여 침식피해가 심각한 해안을 대상으로 효과적인 정밀 측량 모니터링을 실시하고 그 변화 양상을 파악한다면 연안침식대응기술 개발 및 연안침식통합관리체계 도출에 기여를 할 수 있을 것으로 판단된다.
현재 하천측량은 주로 토털스테이션이나 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 이용하여 하천의 종단 및 횡단 데이터를 취득하는 것으로 수행되고 있으며, 국토교통부는 최근 전국 주요하천에 드론을 기반으로 한 하상변동조사 및 하천측량 시범사업을 착수하였다. 하천측량과 관련된 연구는 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 활용한 연구가 주로 수행되었으며, 대상물의 선형을 추출하거나 토털스테이션 측량 성과와 비교를 통한 정확도 평가가 이루어 졌다. 하지만 드론 라이다를 활용한 연구나 취득된 데이터를 이용한 하천측량의 적용 가능성을 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 하천측량을 위한 드론라이다 데이터의 활용성을 평가하고자 하였다. 연구를 통해 수목과 기타 지물에 대한 데이터를 추출하여 지면에 대한 포인트클라우드 형태의 3차원 공간정보를 생성하였으며, GNSS를 이용한 검사점의 측량성과와 비교를 통해 0.008~0.048m의 차이를 나타내어 하천측량을 위한 드론 LiDAR 데이터의 활용성을 제시하였다. 드론 LiDAR 데이터는 대상지역 전체에 대한 정밀한 3차원 공간정보로 대상지역에 대한 측량성과의 누락으로 인한 음영지역도 줄일 수 있을 것이며, 실제 하천지형의 형상을 보다 정밀하게 나타낼 수 있어 횡단도면의 생성뿐만 아니라 대상지에 대한 면적, 경사 등 다양한 분석이 가능하여 지형분석에 활용이 기대된다.
최근 급속한 도시의 팽창과 산업의 발전으로 인하여 가스시설은 급속히 확대되고 있는 실정이다. 이러한 가스시설물의 중요성을 인식하고 많은 도시가스업체에서는 가스관망 시설정보를 전산화하여 항상 최신의 현황을 유지할 수 있는 가스시설물관리시스템을 개발하여 사용하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 가스시설물의 현황파악 및 유지관리를 위한 기본적인 기능만을 제공하는 관계로, 가스 누출사고 발생시 정확한 사태의 파악과 함께 신속한 대책 마련을 위한 의사결정 지원이 어려운 실정이다. 따라서 체계적인 가스사고관리를 수행할 수 있는 응용시스템의 필요성이 증대되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구에서는 가스사고분석을 신속하고 체계적으로 수행할 수 있는 가스사고관리 적용알고리즘 분석 및 최적의 알고리즘을 정립하여 가스사고관리시스템을 구현하였다. 본 연구를 통한 결과는 1ㆍ2차 차단밸브의 산정이 가능해짐으로써 빈번한 가스 누출사고 발생시 실시간으로 적정대처방안의 제시가 가능하게 되었다. 또한, 누출 최대가스량을 제시함으로써 누출에 대한 피해예상 분석을 위한 정보 제공 및 가스의 신속한 재공급을 위해 필요한 의사결정 지원 정보의 제공이 가능하게 되었다. 아울러, 가스누출사고에 의한 가스공급중단 관로 및 수용가에 대한 속성현황의 파악은 물론 시각적인 도식을 통한 전체적 현황파악이 가능하였다. 이러한 가스사고관리시스템의 개발을 통하여 사고 발생시 신속한 사고방안 제시 및 사고피해의 최소화를 위해 필요한 의사결정 지원 정보의 제공이 가능하게 됨으로써 국민의 안전 및 복지와 도시가스업체의 업무 효율화로 인한 예산절감 효과를 기대할 수 있다. 가시권 분석기능을 이용하여 실제 지형공간상에서 전파경로 손실치를 도시화함으로써 전파관리자가 무선서비스지역 설계, 전파음영지역 판단, 최적 중계기와 기지국 위치 선정에 기여할 것으로 판단된다.하지 않은 지역과 서로 다른 분광특성을 나타내므로 별도의 Segment를 형성하게 된다. 따라서 임상도의 경계선으로부터 획득된 Super-Object의 분광반사 값과 그 안에서 형성된 Sub-Object의 분광반사값의 차이를 이용하여 임상도의 갱신을 위한 변화지역을 탐지하였다.라서 획득한 시추코아에 대해서도 각 연구기관이 전 구간에 대해 동일하게 25%의 소유권을 가지고 있다. ?스굴 시추사업은 2008년까지 수행될 계획이며, 시추작업은 2005년까지 완료될 계획이다. 연구 진행과 관련하여, 공동연구의 명분을 높이고 분석의 효율성을 높이기 위해서 시료채취 및 기초자료 획득은 4개국의 연구원이 모여 공동으로 수행한 후의 결과물을 서로 공유하고, 자세한 전문분야 연구는 각 국의 대표기관이 독립적으로 수행하는 방식을 택하였다 ?스굴에 대한 제1차 시추작업은 2004년 3월 말에 실시하였다. 시추작업 결과, 약 80m의 시추 코아가 성공적으로 회수되어 현재 러시아 이르쿠츠크 지구화학연구소에 보관중이다. 이 시추코아는 2004년 8월 중순경에 4개국 연구팀원들에 의해 공동으로 기재된 후에 분할될 계획이다. 분할된 시료는 국내로 운반되어 다양한 전문분야별 연구에 이용될 것이다. 한편, 제2차 시추작업은 2004년 12월에서 2005년 2월 사이에 실시될 계획이다. 수백만년에 이르는 장기간에 걸쳐 지구환경변화 기록이 보존되어 있는 ?스굴호에 대한
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
수동형 소나의 성능을 측정하기 위해 주어진 환경과 시스템 변수 하에서 보통 최대 탐지거리를 고려한다. 음파가 해표면 또는 해저면과 필연적으로 접촉하는 천해에서는 표적탐지가 최대 탐지거리까지 유지되는 게 일반적이다. 그러나 심해에서는 음파가 해표면 또는 해저면과 접촉하지 않을 수도 있으며, 이 경우 음파가 도달하지 않는 음영구역이 존재할 수도 있다. 이 경우 최대 탐지거리만으로 각 소나의 탐지성능을 완전하게 기술하기 어려울 수 있다. 보다 완전한 탐지성능 기술을 위해 '탐지견고성(Robustness Of Detection, ROD)' 개념을 도입하고자 한다. 동해 연안에서 수괴의 공간적 분포와 최대 탐지거리 및 탐지견고성은 밀접한 관계가 있으며, 최대 탐지거리와 탐지견고성은 서로 반대의 공간적 변동을 보인다. 경험직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)를 도입하여 수온의 시공간적 분포를 분석한 결과 첫 번째 모드는 전형적인 계절 변화를 보이고, 두 번째 모드는 혼합층 등의 세기 변화를 반영하는 것으로 추정된다. 이 두 모드가 전체 변화의 약 92 %를 설명한다. 수심 5 m와 100 m 표적을 가정하여 수동형 소나의 최대 탐지거리와 두 모드의 계절 변화의 상관관계를 분석하면 첫 두 모드와 높은 음의 상관계수(약 -0.9)를 보인다. 수온의 계절적 변화는 표층 ~ 수심 200 m에서 발생하며, 이에 따라 수심 100 m에 표적이 존재한다고 가정하여 수동소나를 수심 100 m 이상에서 운용할 경우 계절변화가 미미한 탐지성능을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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