• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.149-152
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• 2010

본 논문은 지구공간에 존재하는 다양한 공간정보를 이용하여 도로 및 철도 계획과 공사를 위한 최적노선을 선정하는 기법에 관한 새로운 연구이다. 사람과 물자를 수송하는데 있어서 가장 기본적인 공공교통시설인 도로 및 철도를 건설하기 위하여 초기에 가장 중요한 결정이 바로 최적노선결정이므로 환경파괴를 최대한으로 감소시키고 그 기능을 충분히 발휘할 수 있도록 대상 지역의 여러 가지 조건을 고려하여 가장 적합한 노선의 위치를 결정하여야 한다. 3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 다차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이저 측량 기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 본 연구에서는 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치 지도 벡터와의 통합 및 전환으로 다차원 공간에서 건물 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하는 것을 연구목적으로 하였고, 연구방법으로는 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상 기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭하여야 하므로, 항공기에 탑재한 센서로 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다 또한 본 연구에서는 연구대상지역의 지형조건, 기존 노선과의 비교, 토지이용, 지형경사, 사면방향, 지가 등을 분석하여 각각의 경중률을 고려한 후 선택된 후보노선들을 비교분석함으로서 최적노선을 선정하고자 하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.23 no.3
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• pp.29-47
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• 2024

Many domestic and foreign studies derive factors that significantly affect the use of shared E-scooters based on performance data, but few studies have been conducted with comparative analysis models using predictive power, applying them to other regions. Therefore, by clearly establishing detailed influencing factors and scope in Gwangjin-gu and Gangnam-gu by using domestic shared E-scooter performance data, this study enhances predictive power, and the Geographically Weighted Regression model is derived through spatial autocorrelation verification. Based on the results, the direction of a construction model created from regional differences was presented, and major implications from the user's perspective are derived based on the difference between actual use and the model's prediction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.697-699
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• 2005

연속 변수 함수 최적화를 위한 진화 연산에서는 전통적으로 확률 분포를 도입하여 새로운 세대를 생성하는 기법을 사용하고 있다. 최근 들어 이러한 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 variational 베이지안 혼합 인자 분석 기법(Bayesian mixtures of factor analyzers)을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 연속 변수 함수의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하여 개체군의 다양성을 유지할 수 있기 때문에 지역 최적점으로 일찍 수렴하는 현상을 방지할 수 있으며, 세부 개체군 내의 분포 추정을 통해 탐색을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 평가 함수들에 대하여 다른 분포 추정 진화 연산과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.17 no.1
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• pp.5-13
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• 2001

강도 또는 변형 이방성은 층리진 최적암, 박층모양의 변성암, 균일하게 절 리가 나있는 암석에서 흔히 볼 수 있다(Amadei, 1982, 1996). 특히, 대구지역은 퇴적암의 일종인 셰일로 구성되어 층리면의 각도에 따라 역학적인 특성이 달리 산정되어져야 한다. 이에 본 연구에서는 층리면의 각도를 달리하여 시료를 성형한 후 각종 시험을 수행하였다. 그 결과 일축 압축강도는 수평면과 층리면이 이루는 각이 0$^{\circ}$, 90$^{\circ}$에서 최고 강도를, 60$^{\circ}$에서 최저 강도를 나타내었다. 또한 간접 인장시험과 점 하중시험, 탄성파시험에서는 90$^{\circ}$에서 최고값을, 0$^{\circ}$에서 최저값을 보였다. 그리고, 층리에 따른 퇴적압의 일축 압축강도를 간접 인장강도, 점하중강도와의 상관성을 분석하여 각각의 관계를 회귀분석을 통한 상관식으로 나타내었다. 추가적으로 층리에 따른 공학적특성을 정량적으로 나타내었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.18 no.2
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• pp.179-189
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• 2000

This study is tried to organic combination in implementing the suitability analysis of urban landuse between GSIS and ANN(Artificial Neural Network). ANN has merit that can decide rationally connectivity weights among neural network nodes through procedure of learning. It is estimated to be possible that replacing the weight among factors needed in spatial analysis of the connectivity weight on neural network. This study is composed of two kinds of neural networks to be executed. First neural network was used in the suitability analysis of landuse and second one was oriented to analyze of optimum landuse pattern. These neural networks were learned with back-propagation algorithm using the steepest gradient which is embodied by C++ program and used sigmoid function as a active function. Analysis results show landuse suitability map and optimum landuse pattern of study area consisted of residental, commercial. industrial and green zone in present zoning system. Each result map was written by the Grid format of Arc/Info. Also, suitability area presented in the suitability map and optimum landuse pattern show distribution pattern consistent with theroretical concept or urban landuse plan in aspect of location and space structure.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.50 no.6
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• pp.385-391
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• 2022

This paper presents to develop a path planning algorithm combining gradient descent-based path planning (GBPP) and particle swarm optimization (PSO) for considering prohibited flight areas, terrain information, and characteristics of fixed-wing unmmaned aerial vehicle (UAV) in 3D space. Path can be generated fast using GBPP, but it is often happened that an unsafe path can be generated by converging to a local minimum depending on the initial path. Bio-inspired swarm intelligence algorithms, such as Genetic algorithm (GA) and PSO, can avoid the local minima problem by sampling several paths. However, if the number of optimal variable increases due to an increase in the number of UAVs and waypoints, it requires heavy computation time and efforts due to increasing the number of particles accordingly. To solve the disadvantages of the two algorithms, hierarchical path planning algorithm associated with hierarchical particle swarm optimization (HPSO) is developed by defining the initial path, which is the input of GBPP, as two variables including particles variables. Feasibility of the proposed algorithm is verified by software-in-the-loop simulation (SILS) of flight control computer (FCC) for UAVs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1767-1771
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• 2006

수자원 개발과 계획 및 최적의 관리를 위해서는 댐지점의 수자원부존량 평가가 선행되어야 하며, 이를 위해서는 장기간의 유출량(저수지 유입량) 자료계열의 획득이 필요하다. 장기유출은 저수지의 저수용량결정, 저수지관개용수의 이용, 갈수기의 이수계획수립, 하천유지용수량결정 등에 이용되며, 장기 수자원 계획을 수립하기 위해서는 장기유출량의 정확한 추정이 매우 중요한 사항이다. 특히 동절기에 보다 정확한 유출해석을 하기 위해서는 융설에 관한 사항을 고려가 필수적이다. 그러나 국내에서는 아직 융설에 관한 실험이나 수치모형에 대한 연구가 거의 없는 실정이며 모형의 매개변수 추정 및 검증을 위한 융설 자료를 측정하기에는 매우 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 비교적 지역적 영향을 적게 받는 개념적 융설모형과 유출모형을 결합하여 안동댐 유역에 적용하였다. 융설을 고려한 경우 융설 고려전보다 3월과 4월 사이의 유출 모의 결과가 크게 개선된 것으로 나타났다. 향후 수자원 계획 수립시 겨울철의 적설과 융설을 고려한 유출분석을 적용한다면 기후변화에 따른 수자원 확보의 불확실성이 크게 줄어들 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.348-348
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• 2020

우리나라 하구에 조성된 담수호의 수자원은 다양한 용수 목적에 맞게 활용하고 있으며, 수질 기준에 부합하는 용수를 공급하고 담수호 및 간척지의 친환경적 가치를 높이기 위해서는 담수호의 상류 유역 및 유입 오염물질, 그리고 담수호 수체 특성에 대한 종합적인 이해를 기반으로 수질 오염 관리 대책을 수립하는 것이 중요하다. 일반적으로 담수호 개선을 위한 방안의 선정 방식은 연평균 수질 농도를 기준으로 목표하고자 하는 수질 기준의 만족 여부에 대한 평가와 경제적 평가를 함께 고려하여 최적의사결정 기반으로 주로 이루어져 왔다. 그러나 기존의 평가 방법에서는 목표 수질의 만족 여부가 중요하다는 점에서 담수호 수자원의 시기별 활용성에 대한 고려를 간과하기 쉽다. 또한 담수호 수자원 시스템의 수질 악화에 대한 회복탄력성을 높이는 일은 단순히 유역관리대책의 적용에 따른 수질 개선 문제와는 별도로 담수호 수자원 시스템의 지속 가능성과 연관된다는 점에서 기존의 평가 방식을 보완하기 위한 수단이 필요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 담수호 수자원 관리 방안을 평가하는 데 있어서 회복탄력성의 개념을 활용하였으며, 각 방안에 대한 시간적 변화에 따른 담수호의 회복탄력성 특징을 고려하기 위하여 동적 회복탄력성 개념 및 평가 방법을 도입하였다. 본 연구에서는 우선 기존의 수질 평가 방법에 따라 간월호를 대상으로 수질 개선 방안별 수질 변화를 SWAT-EFDC 연계모형을 통해 모의하고, 연평균 수질 농도와 총인 삭감량에 대해 분석하였다. 분석 결과, 간월호의 지형학적 특성에 따라 간월호 상류 구간의 수질 농도가 다른 구간에 비해 높게 나타났으며, 상류 구역의 경우 준설 시나리오만으로는 목표 수질을 달성하기 어려운 것으로 나타났다. 따라서, 상류 구역의 수질 목표 달성을 위해서는 준설 시나리오만으로는 한계가 있으므로 상류 유역 출구부에 위치한 하수처리시설의 총인 배출부하량을 삭감과 추가적인 유역 수질 관리 대책이 필요하다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.1
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• pp.125-132
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• 2010

With recent advancement of remote sensing technology, a variety of data acquisition over the same area is achievable. An automated co-registration of heterogeneous airborne images is a critical step for change detection. This paper describes an automatic method for co-registration between digital image and existing building model. Optimal building models for co-registration purpose are extracted as primitives from existing building model database. A set of homologous features between straight lines extracted from aerial digital image and model primitive are computed based on geometric similarity function. With obtained homologous features, EO parameter is recomputed using least square method. The result shows that die suggested method automatically co-register two data set in a reliable manner.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.162-165
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• 2002

Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation(이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있는데, 특히, 시스템모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. Neural Q-learning은 이러한 Q-learning의 Q-value를 MLP(multilayer perceptron) 신경망의 출력으로 대치시킴으로써, 비선형 시스템의 최적제어 문제를 다룰 수 있게 한 방법이다. 그러나, Neural Q방식은 신경망의 구조를 먼저 결정한 후 역전파 알고리즘을 이용하여 학습하는 절차를 취하기 때문에, 시행착오를 통하여 신경망 구조를 결정해야 한다는 점, 역전파 알고리즘의 적용으로 인해 신경망의 연결강도 값들이 지역적 최적해로 수렴한다는 점등의 문제점을 상속받는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 Neural-0 학습의 도구로, 역전파 알고리즘으로 학습되는 MLP 신경망을 사용하는 대신 최근 들어 여러 분야에서 그 성능을 인정받고 있는 서포트 벡터 학습법을 사용하는 방법을 택하여, $\varepsilon$-SVR(Epsilon Support Vector Regression)을 이용한 Q-value 근사 기법을 제안하고 관련 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여, 제안된 서포트 벡터학습 기반 Neural-Q 방법의 적용 가능성을 알아보았다.