• 대한공간정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.89-94
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• 2006

산림피해는 세계적으로 커다란 이슈가 되고 있으며, 그 중에서도 산불에 의한 피해는 그 자체로서의 피해 뿐 만이 아니라, 홍수 등으로 이어지는 2차 피해로 연결이 된다. 그러나, 산불 발생 당시 접근의 어려움과 상당기간에 걸친 조사기간으로 인하여 산불 피해에 대하여 명확한 분석이 어려운 실정이다. 이러한 어려움을 극복하고자 최근 들어 인공위성 영상 자료를 이용한 피해 조사가 활발히 진행되고 있지만, 위성 영상 자료 역시 산불 발생 시점에 부합하는 자료를 입수하는 것은 매우 힘들다. 또한 입수된 영상의 정확도를 검증하기 위한 작업도 상당한 부담을 가지고 있는 것도 사실이다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 자료를 이용하기 위한 사전작업으로 분광방사계를 사용하여 얻어진 식생의 분광방사특성을 이용하여 산불 피해지를 파악하고자 하였다. 일차적으로 육안관측에 의해 피해 정도를 판단하고 분광반사계를 이용하여 산불 발생 3개월과 6개월 후에 각각 측정된 현지조사 자료를 이용하여 이 두 자료를 분석함으로써 일회성 육안 관측에 의해 발생하기 쉬운 오류에 대하여 알아보고자 하였다. 또한 산불피해가 경미한 샘플링 포인트에서 수목의 소생가능성과 고사가능성을 보이는 군집을 분류할 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제50권6호
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• pp.42-57
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.76-83
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• 2022

최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있는 이유 중 하나로 고령사회가 본격화됨에 따라 IT 관련 기술을 이용한 고령 인구에 대한 연구가 지속해서 발전되고 있다. 본 논문은 초고령사회에 접어들면서 빠르게 발전하고 있는 노인층을 대상으로 한 의료서비스 영역 중 하나인 생활 패턴 감지와 낙상 감지 알고리즘 개발에 관한 것이다. 3축 가속도 센서와 심전도 센서를 이용한 시스템을 구성하여 데이터를 수집한 뒤 데이터를 분석하는 과정으로 진행하였고 실제 연구 결과로부터 행동 패턴의 분류가 가능함을 제안한다. 본 논문에 의해 구현된 인체 활동 모니터링 시스템의 유용성을 평가하기 위하여 자세 변화, 보행속도의 변화 등 다양한 조건에서 실험을 수행하여 인체의 중력 가속도와 인체 활동 정도를 반영하는 신호크기 범위 및 신호 벡터크기 파라미터를 추출하였다. 그리고 이들 파라미터값에 의해 피검자의 상태에 따라 판별이 가능하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권5호
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• pp.53-64
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• 2009

강우침투로 인하여 많은 사면이 붕괴되고 있다. 따라서 사면에 대한 최근 연구들은 강우가 유발하는 사면의 불안정성에 초점이 맞춰져 있으며 강우침투 문제는 중요한 사면붕괴 발생 요인으로 인식되고 있다. 강우가 사면 내부의 모관흡수력을 감소시키면서 사면 내부로 침투되며 심지어 지반특성에 따라 표층 근에서 양의 간극수압이 발생할 수도 있다. 이러한 현상은 사면 강도를 감소시켜 사면 붕괴를 유발할 수 있다. 국내 여러 공공기관에서는 지하수위가 표층 또는 밀정 깊이 내에 존재하도록 하여 사면의 포화상태를 가정하는 보수적인 사면 설계방안을 제시하였으나, 이러한 가정은 대부분 부적절하고 이를 만족시키기 위해 때로는 사면설계 단계에서 잘못된 지반물성이 사용되기도 한다. 본 논문에서는 실제 강우침투 현상을 고려하여 보다 합리적으로 사면의 안정성을 평가하는 기법이 제안되었다. 국내 풍화토에 대한 불포화 지반물성(강도, 함수특성곡선, 투수곡선)이 실험적으로 획득되었으며, 인공신경망 모델을 통해 간접적으로도 추정되었다. 또한 현장 계측자료의 불확실성을 보완하기 위하여 사면의 불안정성 평가기법에 대하여 결정론적 해석과 확률론적 해석에 기반한 실시간 사면 붕괴 경보 기준이 모니터링 시스템에 도입되었다. 이러한 사면안정성 평가기법은 사면 내부의 모관흡수력, 함수비와 같은 중요요소를 계측한 현장자료와 접목하여 강우에 따라 불안정해진 사면에 대한 조기 경보시스템으로 활용될 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권5호
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• pp.1-13
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• 2023

우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 토지주택연구
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• 제14권2호
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• pp.125-135
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• 2023

드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.

• 농업생명과학연구
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• 제50권1호
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• pp.117-124
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• 2016

토양 미생물 군집은 외부 환경변화에 있어 식물 군집보다 더 빨리 반응할 수 있다는 점에서 복원 과정의 초기 지표로 활용될 수 있다. 이런 측면에서 인위적인 교란에 대한 생태계 반응을 측정하고 생태계 복원의 지표를 제공하는 토양 미생물 군집 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구는 2012년과 2013년 준공된 이화령과 육십령 백두대간 생태축 복원사업지와 주변 임분에서 각각 토양을 채취하여 16S rRNA 파이로시퀀싱 기법을 이용하여 토양 박테리아 군집을 분석하였다. 문(Phylum) 수준에서의 박테리아 다양성은 이화령이 평균 29.3, 육십령이 평균 32.3으로 나왔고 복원사업지와 주변 임분은 통계적으로 유의한 차이를 보였으나(p<0.01), 지리적 위치(이화령과 육십령 비교)나 토심(0~15cm, 16~30cm 비교)에 따른 유의한 영향은 나타나지 않았다. 검색된 토양 박테리아 중에서 Acidobacteria(37.3%)와 Proteobacteria(31.1%)가 가장 우점적으로 분포하는 것으로 나타났으며, 복원한 토양과 주변 임분에서 이 두 문의 박테리아 다양성 양상은 서로 상반되었다. 즉, 인공적으로 복원된 토양에서는 Proteobacteria가 높은 비율로 나타났고(38.1%, 인근 산림토양에서는 24.2%), 주변 임분에서는 Acidobacteria가 다양한 것으로 나타났다(55.4%, 복원 사업지는 19.2%). 이러한 경향은 토양의 영양상태에 따라 선호하는 박테리아 종류가 다르다는 기존의 연구 결과와 유사하였으며, 특히 Acidobacteria는 산성토양을 선호하는 등 토양산도와 밀접한 연관이 있을 것으로 생각된다. 따라서, 토양 박테리아 군집 특성은 연구지 위치나 토심에 따른 영향보다는 토양복원에 따른 영향이 더 크게 나타났고 이는 향후 토양복원의 성공여부를 정량적으로 모니터링하는데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.257-268
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• 2023

해빙은 지구의 태양에너지 흡수량 및 대기-해양간 열과 물질 교환을 조절함으로써 기후조절자의 역할을 하며 그 생성, 이동, 소멸은 인공위성에 의해 주기적으로 모니터링 되고 있다. 그러나 수동마이크로파방사계 관측을 중심으로 한 저해상 산출물은 해빙 표면이 빠르게 변하는 여름철에 정확도가 크게 떨어지며, synthetic aperture radar (SAR) 관측이 대체재로 떠오르고 있으나 그간의 연구는 주로 겨울철 해빙을 대상으로 이루어졌다. 이 연구에서는 SAR 영상과 global positioning system (GPS) 추적기를 이용하여 해빙의 거칠기, 높낮이, 구조 등 표면 상태 변화가 심한 늦여름~초가을 시기의 해빙 이동 추적 기술을 평가, 분석하였다. 그 결과 겨울철보다는 관측 불확실성이 증가하나 GPS 실측치와의 상관관계는 0.98로 우수했으며, 해빙 농도 50% 이상인 경우에 해빙 농도와 적용 알고리즘의 산출 성능은 상관관계 0.59로 서로 비례하는 것으로 나타났다.

• 한국가스학회지
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• 제27권2호
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• pp.7-15
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• 2023

전기식 액중형 펌프 (electrical submersible pump, ESP)는 인공채유 (artificial lift) 기법 중 적용성과 운영 효율이 높아 전 세계 생산정에서 운영되고 있다. 저류층에서 ESP 운영 시 온도·압력, 가스·오일비, 유량 등의 변수는 ESP 성능에 영향을 미치는 요소로서, 특히 생산유체 내 자유 가스 (free gas)는 ESP의 수명 및 운영 효율을 감소시키는 주요 요인에 해당한다. 이에 본 연구에서는 ESP 성능에 영향을 미치는 변수를 정량적으로 분석하고자 현장 운영조건에서 ESP 성능실험과 손상모사 실험이 가능한 환형 유동 시스템 (flow loop system) 을 개발하였다. 개발 장치는 ESP와 튜빙 (tubing)을 하나의 시스템으로 연동시켜 ESP의 고장 및 원인 진단, 튜빙의 누출 특성을 파악할 수 있는 일체형 시스템에 해당한다. 본 연구에서는 ESP 성능 평가와 관련된 단상 유체 (single phase)와 2상 유체 (two phase) 실험을 통해 ESP를 안정적으로 운영하기 위한 유동 조건을 규명하였다. 도출된 결과값은 ESP 고장 예측 및 진단 프로그램 개발을 위한 기본 자료를 제공하며, ESP 운영을 위한 최적 운영 조건 및 고장 진단을 위한 실시간 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.23-34
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• 2023

군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.