컴퓨터 비전(Computer Vision: CV) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서로 돌발상황을 검지하고 있다. 그러나 현재 이러한 기술은 대부분 고정식 영상 센서를 기반으로 한다. 따라서 고정식 장비의 영상 범위가 닿지 않는 음영지역의 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 최근 엣지 컴퓨팅(Edge-computing) 기술의 발전으로 이동식 영상정보의 실시간 분석이 가능해졌다. 본 연구는 차량 내 설치된 이동식 영상 센서(dashboard camera 혹은 dash cam)에 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 고속도로에서 실시간으로 돌발상황 검지 가능성에 대해 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국도로공사 순찰차량에 장착된 dash cam에서 수집된 4,388건의 스틸 프레임 데이터 기반으로 학습데이터를 구축하였으며, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 객체 모두 예측 정밀도가 70% 이상으로 나타났고, 교통사고는 약 85%의 정밀도를 보였다. 또한 mAP(mean Average Precision)의 경우 0.769로 나타났고, 객체별 AP(Average Precision)를 보면 교통사고가 0.904로 가장 높게 나타났고, 낙하물이 0.629로 가장 낮게 나타났다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하며, 이를 위해 지하 공동구를 대상으로 디지털 트윈 기술을 적용하여 화재 침수 등의 재난을 예방하는 연구가 진행 중이다. 각 센서로부터 감지된 신호를 플랫폼까지 전송하기 위해서는 네트워크 망이 필요하다. 본질적으로 지하 공동구 터널이 외부 무선 통신 시스템의 수신 범위가 부족하여 지하 공동구 환경에서 무선망을 적용하기 위한 분석이 필요하며, 지하 공동구 내에는 송, 배전 케이블로 인해 발생하는 전자기파 간섭, 내부의 구조물, 장애물 및 수도관 등의 금속 재질 관에서 발생하는 신호의 난반사 등으로 인해 무선 신호가 왜곡되거나 크기 감소가 발생할 수 있으므로 센싱을 통한 원격 감시, 모니터링 작업을 위한 실시간 연결을 보장하려면 지하 공동구 내에 무선 범위를 측정하고 분석해야 한다. 따라서 본 연구에서는 지하 공동구 내 무선 네트워크 환경을 구축하기 위해서 음영지역을 최소화고, 공동구 내부에서 무선환경 연결에 문제가 없도록 실제 공동구 환경을 측정하였으며, 지하 공동구 지형별 각 구간에 따른 데이터 전송속도 및 신호의 세기, 신호 대 잡음비를 분석하였다. 얻은 결과는 지하 공동구에서 무선 네트워크 설치를 위한 적절한 무선 계획 접근 방식을 제공한다.
초기 도심항공 모빌리티 (UAM ; urban air mobility) 운용 과정에서는 기존 유인항공기를 위한 시계 및 계기 비행 규정을 필수적으로 준수해야하고, 기체에 탑승한 조종자와 버티포트 등 UAM 이해당사자 간 통신에서도 음성 통신이 활용되어야 하므로, UAM 운항 전 구간에서 필수적으로 VHF (very high frequency) 항공이동통신이 안정적으로 제공되어야 한다. 본 논문에서는 초기 UAM 실증 구간으로 고려 중인 한강과 인천 아라뱃길 회랑 영역과 주요 버티포트 후보지에 대한 VHF 통신 커버리지 분석 결과를 모의실험을 통해 도출하였다. 해당 영역에 대한 정밀 수치표면모델 (digital surface model) 기반의 지형 및 건물 데이터를 구축하였고, 이의 영향을 고려한 통신 품질 예측 모의실험을 실시하였다. 분석 영역에 대한 3차원 커버리지 분석 결과 300 m ~ 600 m 구간의 회랑 구간의 경우 안정적인 커버리지 확보가 가능하지만, 버티포트 주변 영역의 경우 건물 등의 영향으로 저고도 영역에서 음영지역이 일부 있어 버티포트 주변의 안정적 커버리지 확보 대책이 필요함을 확인하였다.
부산시 도심지 지하 지질과 지질구조 그리고 단층손상에 의한 지질위험도를 해석하기 위해 위성영상 및 전산음영기복도, 203개의 시추공 검층, 텔레뷰어, 그리고 지구물리 탐사 자료들을 종합적으로 분석하였다. 이를 통하여 연구지역 지하 지질은 백악기 안산암질$\sim$데사이트질 화산암류, 반려암, 화강암류로 구성되어 있으며, 동래단층을 비롯한 최소 3개의 단층파쇄대가 존재하고 있음이 밝혀졌다. 지형적 특성, 지질단면상의 파쇄대의 폭과 제4기 퇴적층과 기반암 풍화 잔류물의 심도 분포 등을 근거로 할 때, 연구지역의 동래단층은 북쪽으로 갈수록 파쇄대의 폭과 파쇄강도가 줄어들며 연구지역 북부의 서면교차로와 양정교차로 사이 지역에서 분절될 것으로 판단된다. 또한, 서면교차로보다 남쪽의 도심지 계곡부는 대부분 제4기 동안 해침을 경험한 것으로 해석된다. 한편 단층핵과의 거리, 코아회수율, 암질지수, 일축압축강도, S파 탄성파 속도를 입력변수로 작성된 지질위험도는 연구지역의 지하 단층들에 의한 기반암의 손상정도를 가시적으로 표현하는데 유용하였다. 따라서 이러한 평가방법은 기존 암반분류법을 보완하고 지질학적 요인들을 효과적으로 반영할 수 있는 암반평가를 실시하는데 기여할 것이다.
최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.
현재 위치기반서비스(LBS : Location Based Service) 를 위해 사용되고 있는 위치측위 방식은 GPS 기반의 측위 방식과 이동통신망을 이용한 네트워크 기반의 측위기술들이 있다. 그러나 GPS 와 네트워크기반의 측위 방식은 비가시선 효과(NLOS) 와 중계기에 의한 전파 지연 발생 때문에 위치측위 정확도가 저하되는 문제점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 현재 CDMA 시스템에서는 패턴매칭(Pattern Matching) 알고리즘을 사용한다. 패턴매칭 알고리즘은 GPS 에 의한 위치측위 시 측정된 RF 신호의 전파 특성을 측위 된 위치와 함께 데이터베이스로 구축하여, 사용자의 측위 요청이 있을 때 수신신호의 전파특성과 데이터베이스를 비교하여 위치를 제공하는 방식이다. 그러나 패턴매칭 알고리즘은 GPS 신호를 수신할 수 없는 음영 지역과 실내 에서는 데이터베이스가 구축되어지지 않는다. 패턴매칭 알고리즘은 데이터베이스의 위치 정보가 위치측위를 요청하는 사용자의 위치를 결정하기 때문에 데이터베이스가 구축이 되지 않는 지역에서는 측위정확도의 오차가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 현재 CDMA 시스템에서 사용하는 패턴매칭 알고리즘의 위치측위 성능을 분석하고 패턴매칭 알고리즘을 이용한 위치측위 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 신호세기 예측 알고리즘을 이용하여 현재 구축이 되지 않은 지역의 데이터베이스를 구축하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘으로 데이터베이스가 없는 지역의 신호세기를 예측하여 데이터베이스를 구축한 후 패턴매칭 알고리즘의 위치측위 성능을 분석하였다.
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
기존 화석연료를 대체하기 위한 방법으로 태양광은 가장 주목 받는 신재생에너지원 중의 하나이다. 하지만 태양광 패널을 설치하기 위한 부지 확보 문제는 태양광의 활용을 높이기 위해 극복해야 할 문제점 중의 하나이다. 이에 본 연구는 고속국도 비탈면에 태양광 패널을 설치할 것을 제안한다. 고속국도에 인접한 모든 비탈면은 유휴 공공부지이며, 고속국도 총 연장이 4,193km에 달한다는 점, 선형구조로 패널 설치 시 규모의 경제 실현이 가능하다는 점, 주변 지물로 인해 음영 발생 소지가 적다는 점, 그리고 대부분의 구간이 거주지와 멀어 민원 발생 소지가 적다는 점 등 높은 잠재력을 가지고 있다. 하지만 현장조사에 의한 방법의 경우 4,000km가 넘는 고속국도 주변을 조사하기에는 많은 시간 및 비용의 소모와 더불어 안정상의 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 극복하고 효율적인 태양광 패널 설치 대상지 선별을 위해 본 연구는 수치지도 기반의 지형 분석 방법을 제시하고자 한다. 먼저 수치지도로부터 등고선 및 고속국도 폴리라인을 추출한다. 추출한 등고선을 수치지형모형으로 변환하고, 지형의 방위각과 경사각을 계산한다. 고속국도는 이진영상으로 변환한 뒤 정제 과정을 거쳐 단절된 부분을 복원하고, 경계로부터 일정 범위 내의 지역을 버퍼지역으로 추출한다. 앞선 자료들을 중첩해 버퍼지역 내 특정 방위각과 경사각을 만족하는 지역을 대상지로 선정하고, 최종적으로 항공사진을 이용한 정성적 평가를 수행한다.
본 연구는 여수반도 북동부지역에서의 단열망 개념의 지하수유동 수치해석에 필요한 단열계의 분포특성에 대하여 여러 가지 방법을 통하여 이를 조사, 분석하는데 목적이 있다. 연구지역의 지질은 크게 화산암류와 화강암으로 구분된다. Order 1∼Order 3등급에 해당되는 광역 및 부지규모의 선상구조는 기존 지질도, 항공사진 및 전산음영기복도를 이용하여 분석되었다. Order 4등급의 단열계에 대한 자료는 지표에서 측선조사를 통하여 이루어졌다. Order 4등급의 단열계에서 저경사각의 Set 4의 방향이 선상구조에서는 두드러지지 않은 점을 제외하고는 전체적으로 유사한 분포양상을 갖는다. Order 4등급의 단열계는 3개의 고경사각 단열조와 1개의 저경사각 단열조로 분류되며, 암종별 뚜렷한 차이는 보이지 않는다. Set 1부터 Set 4의 순서대로 발달 정도가 체계적이며, 충전물질은 상대적으로 저경사각 단열조에 우세한 경향을 보인다. 단열간격은 대수정규분포를 따르고, 수정 Terzaghi 보정을 적용하였을 때 단열조별 단열의 빈도는 0.38/m∼1.01/m의 범위를 갖는다. 단열 길이 역시 대수정규분포를 따르고, 단열조별 평균치는 2.9m∼3.7m의 범위를 갖는다.
달 지상 인프라 및 기지 건설은 건설재료나 에너지 확보가 가능한 지역과 연계되어야 하며, 얼음 등의 핵심 자원이 풍부한 영구음영 지역을 형성하는 달 크레이터 지형의 탐지와 정보 수집이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 달 크레이터(crater) 객체 정보를 최신 딥러닝 알고리즘을 이용해 효과적으로 자동 탐지하는 방안에 대해 고찰하였다. 딥러닝 학습을 위해 NASA LRO 달 궤도선의 레이저 고도계 데이터를 기반으로 구축된 9만개의 수치표고모델과 개별 수치표고모델에 존재하는 크레이터들의 위치와 크기를 레이블링한 자료를 활용하였다. 딥러닝 학습은 최신 알고리즘인 Faster RCNN (Regional Convolution Neural Network)을 자체적으로 코드화하여 적용하였다. 이를 통해 학습된 딥러닝 시스템은 학습되지 않은 달표면 이미지 내 크레이터를 자동 인식하는데 적용되었으며, NASA에서 인력에 의해 정의한 크레이터 정보들의 오류를 자동 보정 가능하고, 정의되지 않은 많은 크레이터 까지도 자동 인식 가능함을 보였다. 이를 통해 공학적으로 매우 가치가 있는 각 지역별 크레이터들의 크기 분포 특성 및 발생 빈도 분석 등이 가능하게 되었으며, 향후에는 시간 이력별 변화추이도 분석 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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