인공위성영상을 이용하여 벡터 지도 생성은 지형에 따른 건물, 도로, 농지 등에 관한 벡터를 추출하는 작업이 필요하다. 이 작업의 정확도는 지도의 정확도와 상관관계가 있기 때문에 건물 추출의 정확성이 달라진다. 따라서 건물추출의 정확성을 향상시키기 위해 본 연구에서는 위성영상에서 건물 추출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인공신경망을 이용하여 건물의 그림자를 추적하고 이를 중심으로 건물위치와 외형을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험하였으며, 양호한 결과를 얻었다.
전략 게임은 여러 종류의 유닛 (Unit)이 존재한다. 각각의 유닛은 특정 유닛에 대해 강한 면모를 보이기도 하고, 또 다른 종류의 유닛에게는 약한 면모를 가지고 있다. 이를 유닛간의 상성이라고 한다. 상성은 전략적 선택을 하는데 기반이 되고, 심리전을 유발하여 보다 게임에 몰입할 수 있게 해준다. 게임 인공지능이 상성을 고려하도록 하기 위해 각각의 유닛 간에 수치화된 상성 정보가 필요하다. 그리고 생성된 수치 자료를 토대로 유닛의 행동방법을 결정할 인공 지능도 필요하게 된다. 다음 행동 및 이동을 위해 주로 사용되는 방법은 영향력 분포도(influence map)이다. 영향력 분포도는 자신과 상대방의 세력을 수치적으로 파악하는 것이다. 하지만 일반적인 형태의 영향력 분포도로는 각 유닛간의 상성을 표현하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 영향력 분포도를 상성에 맞게 보정할 수 있는 방법을 제시하여 인공지능이 지능적인 행동을 하도록 돕는 방법을 제안한다. 이를 길 찾기 문제에 적용하여 전략적 이동경로를 선택하는 방법을 제시하였다.
최근에 기후변화로 인해 너울성 고파 등 이상고파의 출현빈도가 높아지고 항만에서의 하역중단이 증가할 가능성이 커지고 있다. 하역중단을 최소화할 수 있도록 방파제(breakwater) 등을 추가적으로 건설하여 정온도(tranquility)를 향상시키는 것도 매우 중요하지만, 하역중단시점을 미리 예보함으로써 항만 운영을 효율적으로 하는 것도 또한 중요하다. 본 연구에서는 효율적인 항만 운영을 위하여 하역중단시점을 사전에 예보할 수 있도록 바람 예보자료를 이용하여 항외 주요 지점에서의 파랑자료를 추산하고, 복잡한 지형을 가진 항내 주요 지점에 대해서는 장기 관측을 실시하여 파랑자료를 수집한 후, 광역 계산지점에서의 파고와 항내 관측지점에서의 파고 사이의 관계를 자기회귀모델(auto-regressive model)과 인공신경망(artificial neural networks) 모델을 이용하여 바람예보자료를 이용한 수치실험 결과만으로 항내 파고를 예측하고, 하역중단시점을 예보할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안방법의 적용성을 평가하기 위하여 포켓(pocket) 형상의 비교적 복잡한 지형 조건을 가진 포항신항 내 파랑관측지점에서의 파고 예측 및 하역중단시점을 예측하였으며, 그 결과를 관측자료와 비교하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 인공신경망 모델의 파고 예측결과를 자기회귀모델에 의한 파고 예측결과와 비교할 때, 인공신경망 모델의 예측결과가 관측자료와의 상관계수가 높고 RMS 오차가 작음을 알 수 있었고, 하역중단시점의 예측에 있어서도 인공신경망의 결과가 자기회귀모델의 결과보다 상대적으로 우수함을 알 수 있었다.
본 연구는 건기에 1일 50ton 규모의 지하수 양수를 목적으로 하는 소규모 인공함양(Artificial Recharge) 지하저수지 설치를 위한 적지선정 기법을 모색한다. 먼저 수리모델 실험결과 다양한 인자에 부응하는 적지 후보지 형상을 정의하고, 주입과 양수모델링 실험을 수행하여 적합한 양수효율을 산정하였다. 다음으로는 최적 후보지 선정을 위하여 각종 지형공간정보를 처리하여 GIS(Geographic Information System) DB를 구축하였다. 구체적으로 설명하면, 5m 격자의 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 유역분할 영상을 생성하여 적지의 최소단위로 정의하며 경사도를 이용하여 일정기간의 대수층 저류 기간을 확보하기 위한 적정 수두구배를 결정한다. 최종적으로 유역 분할 영상과 경사도, 정사영상 및 DEM 자료 등을 종합 이용하여 최적 형상에 준하는 영역을 인공함양의 최종 후보지로 선정한다.
본 연구에서는 제주지역의 산사태가능성을 분석하기 위하여 사람의 발길이 많은 사라봉, 별도봉 지역과 송악산 지역의 지형 및 토질공학적 사면 붕괴 유발 인자들을 이용하여 로지스틱회귀분석기법과 인공신경망기법을 GIS기법과 결합하여 예측지도를 작성하고 비교분석하였다. 산사태 예측지도를 작성하기 위해서 산사태 발생에 영향을 주는 사면경사, 고도, 건조밀도, 투수계수, 간극율을 선택하였으며 선정된 지역을 대상으로 실시한 야외조사와 토양물성시험 결과를 정리한 후 이를 토대로 GIS기법을 적용하여 각 레이어별 주제도를 작성하였다. 생성된 주제도를 각각 로지스틱회귀분석기법과 인공신경망기법으로 작성하여 비교분석한 결과 사면경사와 간극율의 경중률이 가장 높게 나타났고, 예측지도는 로지스틱회귀분석기법이 더욱 정확한 결과를 나타내었으며, 도로변과 산책로를 중심으로 산사태 발생가능성이 높게 분포하고 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 2002년 산사태가 많이 발생한 강원도 강릉 지역의 산사태 발생원인에 대해 인공신경망 기법과 GIS를 이용하여 취약성도를 작성 및 이를 검증하는 것이다. 이를 위해 지형도, 토양도, 임상도, 지질도, 토지피복도 등 을 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축하였고, 이러한 데이터베이스로부터, 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종 류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등을 추 출하여 산사태 발생요인으로 이용하였다. 이러한 데이터베이스와 산사태 발생 위치에 대해 인공신경망 기법을 적용하 여 산사태 발생 원인에 대해 상대적인 가중치를 계산하고, 이를 적용하여 산사태 취약성도를 만들었다. 그리고 계산 된 산사태 취약성도는 산사태 발생을 정량적으로 예측하는 비곡선 방법을 이용하여 검증되었다. 이러한 결과는 산사 태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획, 건설계획 등에 기초 자료로서 활용될 수 있다.
최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.
게임 속의 인공 지능을 높일 수 있는 지형 분석의 방안에 대하여 소개한다. 지형 분석의 방법을 온라인 게임 서버의 AI 방식에 사용함에 의해서 정해진 패턴이 아닌 좀 더 현실적인 AI의 수행이 가능하다. 본 논문에서는 지형 분석을 통하여 NPC들의 행동패턴을 다양화 할 수 있는 방안을 제시하고 이를 구현하기 위한 온라인 게임서버에서의 NPC 서버의 구조를 설계하고 이를 토대로 적응형 AI구현을 위한 NPC 서버의 실험 테스트을 통하여 실제로 적용 할 수 있는 방안을 제시 한다.
컴퓨터 그래픽스 분야와 지리정보시스템 분야에서 사진과 같은 지형을 모델링하는 방법이 연구되고 있다. 이러한 지형 모델링은 비행 시뮬레이터, 임무 예행연습과 건설 계획과 같은 응용프로그램에 사용된다 지형을 표현하는 일반적인 접근방법은 수치고도모델을 사용하는 것이다. 수치고도모델이란 지형의 고도 값을 저장한 2차원 배열을 말하며 인공위성을 통해 얻어진다. 수치고도데이터를 가지고 3차원 지형을 표현하는 처리과정은 3단계로 구성되어진다. 첫 번째 단계는 수치고도 모델에서 정확도에 따라 의미점을 추출한다. 두 번째 단계는 추출된 의미점을 바탕으로 불규칙삼각망을 구성한다. 세번째 단계는 표현된 3차원 지형을 렌더링한다. 이 논문의 목적은 불규칙 삼각망을 가진 3차원 지형을 구성하는데 있다. 불규칙 삼각망의 구성을 위해 래디얼 스위프 알고리즘을 사용하였다. 래디얼 스위프 알고리즘은 불규칙 삼각망을 빠르고 효과적으로 만든다. 그러나, 불규칙 삼각망은 삼각형된 표면의 근사치에 의해 발생하는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최적화 삼각형에 의한 개선된 래디얼 스위프알고리즘을 제안한다.
정보화 사업의 결과로 전 국토에 대한 수치지도 및 여러 가지 주제도 제작이 완료되었다. 건물도로 및 교량 등과 같은 인공적 지형지물과 하천과 같은 자연적 지형지물을 포괄하는 모든 지형지물을 체계적으로 관리하고 활용하기 위한 체계화된 관리체계가 필요하나, 지형지물의 관리기관별 DB가 불일치하여 국가적 지리정보체계의 통합관리가 어려운 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 지형지물의 관리, 검색, 활용에 공통키로 사용될 수 있고, 또한 식별자만으로 위치 판단이 가능하고, 정보의 일관성 및 NGIS DB의 체계적 관리를 할 수 있는 지형지물 유일식별자(UFID)를 부여하는 체계와 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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