• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.332-340
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• 2013

본 논문은 실제 환경과 모의실험에서 이동 로봇의 위치 추정과 자율주행 구현을 위한 프로그래밍 툴킷에 대해 서술한다. 기존에 사용되고 있는 라이브러리들은 복잡성과 유용성의 결함으로 사용에 어려움이 있다. 제안된 툴킷은 추측항법, 운동 모델, 측정 모델, 그리고 방향 또는 지향각의 연산을 위한 툴킷들로 구성된다. 추측 항법과 운동 모델은 차륜 구동 로봇과 전, 후륜 속도에 의한 이륜차 로봇에 대해 다룬다. 툴킷들은 실제 환경과 모의실험에서의 자율주행을 위해 사용 가능하다. 툴킷의 사용가능성은 모의실험의 결과와 실제 실험의 결과를 보임으로써 증명한다. 제안된 툴킷은 이동 로봇의 위치추정, 지도 작성, 그리고 장애물 회피와 같은 자율주행의 구성 기술을 위한 알고리즘의 검사에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권6호
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• pp.529-536
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• 2007

불투수도는 도시화, 환경변화를 추정하기 위한 중요한 지수로서 도시 기후 변화, 홍수기철 도시 범람의 증가, 홍수 모델링에 영향 등 도시의 홍수 기상학과 수문학적인 변화와 매우 밀접한 관계가 있다. 본 연구에서는 안성지역 일대를 대상으로 하여 Landsat ETM+ 영상을 이용한 불투수도 작성을 시도하였다. 학습 및 검수자료는 고해상도 영상인 IKONOS 영상을 이용하였으며, Landsat ETM+ 영상에 대한 위성반사율을 이용하여 tasseled cap과 NDVI로 전환하고 다양한 변수들이 불투수도에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 Regression Tree 알고리즘에 따라 불투수도 추정식을 개발하여 지도화하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권12호
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• pp.117-125
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• 2021

시민의 안전을 위협하는 지반재해 중 하나인 지반함몰이 최근 도심지에서 빈번하게 보고되고 있다. 다양한 지반함몰 발생 메커니즘 중, 하수관 손상부를 통한 토사 유실이 서울시에서 발생하는 지반함몰의 주요원인으로 나타났다. 본 연구에서는 서울시 하수관 정보와 지반함몰이 발생한 위치 정보를 기반으로 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 하수관 정보로부터 손상 하수관으로 유발되는 지반함몰의 발생 여부를 예측하는 모델을 학습하였다. 모델 성능 평가 결과, 본 연구에서 도출한 모델이 지반함몰을 상당히 훌륭하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 입력변수로 사용한 하수관 정보 중 하수관 길이, 해발고도, 경사, 매립 심도, 하수관 순서로 지반함몰 발생 위험에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 지반함몰 위험도 지도 작성, 지하공동 탐사 계획 수립 및 하수관 정비 사업 계획 수립의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권3호
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• pp.37-44
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• 2008

국토개발사업의 사전 계획 과정에서 개발할 것인지 보전할 것인지에 대한 의사결정은 인간 활동에 영향을 줄 수 있는 편리함과 이익을 고려해야 할 뿐만 아니라, 자연환경생태에 미칠 수 있는 영향을 종합적으로 예측하고 평가할 수 있는 자료기반 및 통합적 평가기법을 요구한다. 동식물생태와 지형경관요소들은 환경부의 생태자연도를 통해서 환경영향평가에 현재 활용되고 있지만, 자연생태의 주요 구성요소 중 하나인 토양생태는 정량적인 자료와 지형정보와 연계된 정보의 부재로 환경영향평가에서 고려되지 못하고 있다. 본 연구에서는 토양생태를 포함한 자연환경과 생활환경 요소들을 망라해서 총체적 환경성을 평가할 수 있는 수치지도를 작성하고 토양생태 등급의 가중치가 친환경도로 노선 선정에 미치는 영향에 대해서 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과 자연환경 요소들 중 토양생태의 가중치가 14% 이상 만 되어도 최적 친환경노선 선정에 민감하게 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과를 통해서 이제까지 환경영향 평가에서 무시되어 오던 토양생태 정보가 친환경 건설개발사업의 계획 및 기초설계 단계에서 중요하게 고려되어야 할 생태요소임을 입증할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.53-63
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• 2020

본 연구에서는 2차원 흐름 해석 모형인 Hydro_AS-2D 모형을 이용하여 해수면 상승과 극한 홍수 발생 시 창원시 성산구 및 의창구 일대의 침수피해 상황을 모의하고, 그 결과를 3차원 지형 상에 표출한 후 BIM 기술을 이용하여 최적 대피경로를 도출하였다. 기후변화는 홍수재해 측면에서 크게 두 가지 요소에 영향을 미치는데 해수면 상승과 극한 강우사상의 증가이다. 해수면 상승은 그 자체만으로 연안지역에 해수가 범람하여 침수현상을 유발하는 영향을 미칠 수 있을 뿐 아니라 하천의 기점 홍수위를 상승시켜 하천 전체에 걸쳐 홍수위 상승을 유발한다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 해수위 상승과 태풍에 의한 폭풍해일에 의한 해수위 상승, 그리고 태풍에 의한 극한 강우사상을 모의조건으로 설정하였다. 창원시의 지형공간정보와 하천정비기본계획의 하천횡단 정보를 이용하여 유역전체의 3차원 공간정보로 구성하고 이를 수치모형화 하였다. 연구대상지역은 BIM 기술을 이용하여 3차원 지형정보 상에 건물의 층고, 대피소 위치 등의 정보를 가지고 있는 3차원 도시정보모델로 구축하였으며, 수치모의 결과를 이 모델 상에 표출하고 대피계획을 위한 분석에 사용하였다. 침수발생 시 대피경로는 시간에 따른 침수 범위의 변화에 따라 대피소로의 경로를 설정하는 알고리즘에 의해 결정되며, 설정된 경로는 직관적인 3차원 공간정보 상에 표출되어 사용자에게 제공된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권2호
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• pp.88-99
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• 2007

토양수분은 토양으로의 침투나 지표유출 기작에 직접적인 영향을 주며 간접적으로 유역 단위의 수문학적, 수리화학적, 기상학적, 생태학적 반응에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 광릉 슈퍼사이트 내 원두부 소유역을 대상으로 사면에서의 토양수분 전이과정이 토양수분의 추계학적 모형구조와 갖는 연계성을 규명하기 위해서 일련의 유도과정이 수행되었다. 유도된 단변량 추계학적 모형의 구조에 근거하여, 관측된 토양수분의 시계열을 모의하였다. 자료전처리, 모형구조의 규명, 후보 모형군의 구성, 모수추정, 검정 등의 과정을 통해서 도출된 모형들의 공간적인 분포는 대상사면의 지형학적인 특성들이 반영된 것으로 판단된다. 다방향 알고리즘에 의한 기여면적이나 습윤 지수와 함께 대상지점의 국부경사도가 중요변수로 도출되었다. 본 연구 결과는 광릉 슈퍼사이트와 같은 복잡 경관에서 토양수분의 공간분포를 결정짓는 중요한 요인들을 이해하고 이를 통해 현실성있는 토양수분 분포 지도를 작성하는데 기여 하게 될 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.256-262
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• 2004

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.687-693
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• 2006

최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.721-732
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• 2017

벼 등 식량작물 작황 추정의 경제, 산업적 중요성이 증가함에 따라 생물리 모형과 원격탐사 기반의 위성자료를 활용한 작황 추정 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구에서는 위성 기반의 전천후 기상 입력자료(i.e. 기온, 대기 수증기압 포차, 일사량)와 빛 이용효율 모형을 이용한 생물리적 작물 성장 알고리즘을 벼에 적용하여 벼의 수확량을 수확 시기 보다 이르게(9월 중순 경) 추정하는 것을 목적으로 하였다. 2003년부터 2014년까지 12년간 경상권을 제외한 국내의 군 단위 행정구역별 벼 수확량을 추정하고, 이를 통계청에서 제공하는 현미 생산량 통계와 비교, 평가하였다. 벼 건중량, 수확지수 그리고 수확량 추정 결과는 각각 지도로 작성하여 공간적 분포 양상을 분석하였다. 연도별 전국 평균 추정 건중량은 평균오차(ME)가 0.56%, 평균절대오차(MAE)가 5.73%로 유의미한 결과를 보였다. 연도별 군 단위 건중량은 ME가 0.10%에서 2.00%, MAE가 2.10에서 11.62%의 범위를 보였다. 추정된 건중량은 강원지역에서 상대적으로 과대 모의하고, 충청 이남의 도심과 서해 인근지역에서 과소 모의하는 경향을 보였다. 건중량과 유관한 통계청 자료(i.e. 볏짚 생산량)와는 상반된 변동 양상을 보였는데, 이는 입력자료의 해상도(1 km)로 인한 픽셀 내 토지피복 이질성으로 인한 오차로 사료된다. 또한 생육기간 이후 수확시기의 생육상황을 고려하지 못하는 점을 향후 연구에서 개선할 필요가 있다.