• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.107-115
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• 2008

최근에 개체의 경계가 분명하게 나타나는 고해상도 위성영상을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 고해상도 영상을 이용해 도시지역을 세분화하여 연구하려고 할 때 분석의 범위는 임의로 결정되는 경우가 많다. 연구지역에 대한 사전정보가 충분하다면 임의로 결정하는 것이 가능하지만 그렇지 않을 경우 영상만을 이용해 연구 지역의 최적 분석범위를 결정하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 실제 위성 영상에 적용하기에 앞서 간단한 가상 모델의 베리오그램을 분석하였다. 모델 테스트 결과, 문턱값은 개체들의 밀도에 영향을 주고 개체의 크기와 간격은 상관거리에 영향을 준다. 이 모델 테스트의 결과를 도시지 역을 촬영한 실제 위성영상의 베리오그램에 반영하여 분석하고 이론적 베리오그램의 상관거리를 이용해 최적의 분석 단위를 결정하였다. 이 연구는 베리오그램이 연구지역에 대한 사전자료가 없는 경우 효과적으로 기본 분석단위를 결정하는데 도움을 줄 수 있을 것이라는 것을 보여주었다. 또한 베리오그램은 기존의 전통적인 크리깅이나 시뮬레이션뿐만 아니라 도시 영상의 특성을 정의하는 정보로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.46-53
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• 2011

비지역적 평균 기반 영상 잡음 제거 알고리즘은 이론적 배경이 간단한데 반해 영상 잡음 제거 성능은 우수하여 최근 가장 널리 사용되는 잡음제거 알고리즘 중에 하나이다. 그러나 기존의 비지역작 평균 기반 알고리즘도 여전히 평탄 영역에서의 잡음 제거 효과가 미흡하며 잡음 제거 과정에서 경계 및 패턴 영역의 흐려짐과 같은 문제점이 있어 다양한 방식으로 개선된 알고리즘이 개발되고 있다. 본 논문에서는 비지역적 평균값을 구할 때 사용되는 가중치를 가중치 정렬을 통해 재 정의된 임계치로서 갱신하고 그로부터 잡음 제거 효과를 향상시키는 개선된 비지역적 평균 알고리즘을 제안한다. 가중치 정렬을 통해 갱신된 가중치들을 통해 경계 및 패턴 영역에서 보다 고르고 선명하게 가중치를 구할 수 있어 결과적으로 잡음 제거로 인한 흐려짐 없이 잡음 제거가 가능하다. 다양한 잡음 정도를 갖는 실험 영상에 제안된 방법을 테스트하여 기존에 제안된 비지역적 평균 기반 알고리즘들에 비해 시각적, 수치적 성능에서 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10A호
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• pp.796-806
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• 2009

본 논문에서는 모바일 자동재난경보방송을 위하여 T-DMB 기반의 재난 정보 운영 방법과 이를 위한 T-DMB AEAS 수신 모델에 대하여 제안한다. 제안한 수신 모델에서는 T-DMB 방송 신호에 포함된 지리 정보와 DMB 신호를 전송하는 기지국의 위치 정보를 비교함으로써 현재 사용자 수신 지역을 재난지역, 인접지역 및 미경보지역으로 구문한 다음 각 지역에 따라 재난경보를 전송한다. 이 때 재난지역의 지리정보는 T-DMB 방송 신호 내에 FIG 5/2 EWS의 AEAS 메시지 내에서 얻어지며, DMB 기지국 위치 정보는 FIG 0/22의 TII 신호 내에 주 식별자와 보조 식별자의 위도 및 경도 정보와 TII 배분표를 이용하여 예측된다. 본 실험에서는 제안한 수신 모델을 화면부, 저장부, 방송 수신 모듈에 해당되는 DMB 모듈 및 제어부로 나누어 구현한 다음, T-DMB 신호발생기를 이용한 테스트 재난경보방송을 수행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1567-1577
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• 2020

시가화 지역 토지피복분류는 도시계획 및 관리에 활용된다. 따라서, 시가화 지역에 대한 분류 정확도 향상 연구는 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3A을 기계학습 중 Support Vector Machine(SVM)과 Artificial Neural Network(ANN)을 기반으로 시가화지역 분류를 진행하였다. 훈련 데이터 구축과정에서 25 m 격자를 기반으로 훈련 지역을 구분하여 영상을 학습하였으며, 학습된 모델을 활용하여 테스트 지역을 분류하였다. 검증과정에서 250개의 GTP를 활용하여 오차 행렬을 통한 결과를 제시하였다. SVM 4가지 기법과 ANN 2가지 기법 중 SVM Polynomial Model이 가장 높은 정확도인 86%를 나타냈다. Ground Truth Points(GTP)를 활용하여 두 개의 모델을 비교하는 과정에서, SVM 모델은 전체적으로 ANN 모델보다 효과적으로 KOMPSAT-3A 영상을 분류하였다. 건물, 도로, 식생, 나대지 4가지 클래스 분류 중 건물이 가장 낮은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 고층건물에 따른 건물 그림자에 의한 오분류가 주요 원인으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.450-450
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• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권6호
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• pp.13-23
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• 2012

'시설물안전관리에관한특별법'에 정의되어 있지 않고 1, 2종 교량에 포함되지 않는 기존의 소규모 교량은 유지관리 관련 제도적 근거가 미비하여 중차량 하중에 의한 구조적 손상이나, 재료적 노후도 관리가 적절히 이루어지지 않고 있다. 그러나 이들 교량의 상당수가 인구 밀접지역에 위치하고 있으며 그 수량이 1, 2 종 시설에 비하여 많은 수를 차지하고 있으며 또한 도심지에 위치하고 있어 사고 발생시 사회적, 경제적 손실은 매우 크다. 이 논문에서는 이들 소규모 교량도 국가 자산의 중요한 일부로 인식하여 시기적절한 유지관리 활동이 가능하도록 장기성능예측에 필요한 핵심 파라미터 분석을 위한 테스트베드를 구축하였다. 테스트베드는 소규모 교량 형식의 대부분을 차지하고 있는 콘크리트 교량을 대상으로 하였으며, 장기 성능에 영향을 미치는 요소로 중차량에 의한 과도한 반복하중에 의한 피로 누적을 하중 마일리지 개념을 도입하여 성능 저하를 예측하고, 염해에 의한 재료적 노후도를 평가할 수 있도록 마련하였다. 테스트베드를 통한 최종 결과물을 도출하기 위해서는 필연적으로 장기적인 성능 관측이 요구되므로, 본 연구는 소규모 교량의 자산관리에 필요한 장기성능예측 파라미터를 추출하기 위한 제반 연구의 기반 구축에 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.841-848
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• 2004

진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 관중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적 해를 생성한 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-II보다 우수한 수렴 결과를 보였다.

• 국제지역연구
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• 제15권1호
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• pp.585-602
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• 2011

본 논문은 Phillips and Sul(2007)에 의해서 개발된 패널 수렴 테스트 방법을 이용하여 한국 21개 도시의 소비자 물가지수 중 집세 지수를 분석함으로써 지역별 집세의 동태적 수렴화 현상을 분석한 것이다. 분석 결과 한국의 21개 도시의 집세는 4개의 그룹별로 수렴하고 있으며 그 수렴 수준에 따라 수도권을 중심으로 한 제1그룹과 부천 등의 제2그룹 및 부산 대구 등의 제3그룹 그리고 청주 전주 목포 등의 제4그룹으로 나뉘어 수렴한다. 그룹에 소속된 도시들의 수렴 속도는 수도권을 중심으로하는 제1그룹, 제4그룹, 제2그룹 제3그룹의 순서로 나타났는데 이는 집세 수렴수준이 높은 제1그룹과 수렴수준이 낮은 제4그룹간에 집세의 양극화 현상이 빠르게 나타나고 있는 것을 보여주는 것이다. 이처럼 도시별로 집세지수가 수렴하며 지역별로 양극화하고 있다는 결과는 향후 세제 및 주택 정책에 반영하여 지역별 소득 격차 완화에 사용할 수 있음을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.372-384
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• 2014

DTV 필드 테스트는 실내와 실외에서 전계강도와 수신 가능성 등을 측정하는 것으로 실외의 경우 측정 차량을 도로에서 수평적으로 이동하면서 9m 높이의 안테나를 사용 DTV 신호를 측정하였다. 현대의 고층 빌딩과 같은 수직 집단 구조의 주거 형태에서는 수직적인 DTV 신호 측정을 통하여 수직 방향 전파 환경 분석이 필요하다. 특히 전면에 장애물이 많아 다중 경로 간섭과 임펄스 잡음의 영향으로 전계강도가 수신 임계값인 $43dB{\mu}V/m$ 이상인 경우에도 수신이 불가한 경우가 있어 건물 밀집지역이나 특수한 측정 환경에 적합한 필드 측정 및 분석이 절대적으로 필요하다. 이를 위하여 자유롭게 비행하면서 DTV 수신신호 레벨을 측정할 수 있는 비행체 옥토형 멀티콥터를 개발하고 시험을 거쳐 실용성 있게 성능을 개선하였다. 휴대형 소형 DTV 수신신호 레벨 측정기와 안테나 및 데이터 전송용 M/W 송신기 또는 녹화용 장비가 탑재되어 DTV 수신신호 레벨 측정이 가능한 이 멀티콥터를 이용하여 전파환경이 다른 3지역의 측정을 통해 신뢰성 검증과 실용성을 입증하였다. 수직 방향 수신신호 레벨 측정은 수직 방향 전파 환경 변화가 큰 장소, 고층 아파트 같은 집단적 수직 주거 형태, 도보나 차량으로 접근이 불가능한 지역 등 측정점의 특수한 환경에 적합한 데이터를 얻을 수 있어 기존의 수평적 필드 테스트에서는 접근하기 어려운 장소의 전파 변화 분석에 유용하게 사용할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.73-80
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• 2015

화학공장과 같이 위험지역에 설치된 밸브장치는 폭발의 위험을 방지하기 위해 방화 방폭장치로 밀폐되어 있다. 본 논문에서는 방폭장치로 인해 외부전원장치를 사용할 수 없는 밸브장치에 적외선센서와 Zigbee 센서를 이용하여 위험지역의 밸브의 열림도를 측정하여 개폐여부를 확인하고, 밸브 개폐 작동시간을 로그화하여 운전 관리자가 공장을 관리 통제할 수 있는 저전력 모니터링 시스템을 제안한다. 전력관리기능을 적용하기 위해 개선된 비동기LPL 알고리즘을 적용한 전력제어 릴레이보드를 개발하고, 이를 적용한 방폭형 지능형 밸브시스템과 공장 밸브 개폐모니터링 시스템을 설계하고 이를 구현 및 테스트 하였다.