• Journal of Korean Society of Water and Wastewater
• /
• v.34 no.6
• /
• pp.481-493
• /
• 2020

Deep learning models, which imitate the function of human brain, have drawn attention from many engineering fields (mechanical, agricultural, and computer engineering etc). The major advantages of deep learning in engineering fields can be summarized by objects detection, classification, and time-series prediction. As well, it has been applied into environmental science and engineering fields. Here, we compiled our previous attempts to apply deep learning models in water-environment field and presented the future opportunities.

• Korean Journal of Environment and Ecology
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.159-172
• /
• 2001

본 연구는 수도권 지역의 아까시나무림을 중심으로 식물군집의 식생구조적 특성을 분석함으로써 향후, 도시녹지의 자연성 복원을 위한 기초 자료로 제시하고자 하였다. 조사지역은 서울도심지역으로 중구 남산과 서대문구 안산, 서울외곽지역으로 은평구 봉산과 부천시, 성주산, 비도시지역으로 경기도 천마산을 선정하였다. 주요 연구분야는 생태적 특성과 복원모델로 구분하였가. 생태적 특성평가는 천이단계, 자연성 및 다층적 식생구조와 종다양성을 실시하였으며, 복원모델은 적정수종, 개체수, 흉고단면적, 수목간 최단거리를 선정하였다. 조사결과, 복원모델은 비도시지역 중 자연성이 높으며 다층구조를 이루고 있는 자생식물군집을 선정하였으며 적정식물은 교목성장 3종, 아교목성정 7종, 관목성장 16종, 주연부 수종 4종 초본식물 27종이 적절한 것으로 판단되었다. 향후, 아끼시나무림읜 자연성 복원을 위해서 자연림인 참나무류로의 천이를 유도할 수 있도록 자생종 중심의 생태적 복원방안의 모색이 이루어져할 것이다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2010.09a
• /
• pp.147-148
• /
• 2010

낙후된 도시를 정비하는 방법으로 새로이 등장한 거점확산형 주거환경개선사업은 전면철거방식인 주택재개발사업이내 공동주택 건설방식과 비교하여 지역주민의 재정착 비율이 높고, 기존 도시 조직을 고려하며 점진적으로 개발할 수 있는 기성시가지 정비수법으로 주목받아 왔다. 또한 지역의 침체된 경제를 활성화시키고 황폐화된 구시가지를 회복시키기 위하여 정부에서는 도시의 새로운 경쟁력을 찾고 지역 주민의 삶의 질을 보장하기 위해 지역 주민의 삶의 질을 보장하기 위해 지역 커뮤니티를 근간으로 하는 도시재생사업을 추진하게 되었다. 효과적인 거점확산형 주거환경개선사업을 위해서는 주민참여가 중요하며, 현재에 이르러서는 필수적인 요건이 되었고, 도시계획 역시 주민과 함께 하는 방향으로 변화하게 되었다. 이에 따라 GIS도 주민과 같은 비전문가의 의사결정을 지원하기 위한 도구로 확대되어 활용되고 있다 하지만, 현행 주민참여 방식은 형식적인 수단에 불과하며, 주민 참여도를 높일 수 있는 획기적인 방법은 아직도 연구해야할 과제이다. 따라서 본 연구에서는 커뮤니티의 재생을 목적으로 하는 거점확산형 주거환경개선사업에서 능동적 주민참여를 좀 더 효율적으로 이끌어 내고자 사업정보제공서비스, 주민의사반영 서비스, 쌍방향적 의견교환서비스, GIS 서비스를 제공하는 커뮤니티 재생을 위한 앱 기반 PPGIS 모델을 제안하였다. 최근 스마트폰의 보급률이 급증함에 따라 스마트폰의 활용은 주민들의 관심과 참여 비율의 변화를 크게 가져올 수 있을 것으로 기대되며, 커뮤니티 재생을 위한 스마트폰의 앱 기반 PPGIS 모델은 정책결정자, 전문가 그리고 주민이 서로의 생각을 교환하고 이해하는데 또 다른 유용한 의사소통 도구가 되어 주민의 참여도를 높여 줄 것이라 기대된다 특히, 스마트폰을 많이 사용하고 있는 젊은층의 흥미를 유발하여 참여도가 낮은 젊은층의 참여도를 높이는데 기여할 것이라 여겨진다,

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.221-223
• /
• 2004

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
• /
• 1997.04a
• /
• pp.87-88
• /
• 1997

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.5 no.8
• /
• pp.393-400
• /
• 2016

Recently, there have been various researches on efficient and automatic analysis on urban environment methods that utilize the computer vision and machine learning technology. Among many new analyses, urban safety analysis has received a major attention. In order to predict more accurately on safety score and reflect the human visual perception, it is necessary to consider the generic and local information that are most important to human perception. In this paper, we use Double-column Convolutional Neural network consisting of generic and local columns for the prediction of urban safety. The input of generic and local column used re-sized and random cropped images from original images, respectively. In addition, a new learning method is proposed to solve the problem of over-fitting in a particular column in the learning process. For the performance comparison of our Double-column Convolutional Neural Network, we compare two Support Vector Regression and three Convolutional Neural Network models using Root Mean Square Error and correlation analysis. Our experimental results demonstrate that our Double-column Convolutional Neural Network model show the best performance with Root Mean Square Error of 0.7432 and Pearson/Spearman correlation coefficient of 0.853/0.840.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.49-62
• /
• 2005

The VR (virtual reality) simulator such as helicopter simulation needs virtual environment of existing urban area. But the real urban environment keeps changing. We need a modeling method to make use of the GIS data that are updated periodically. The flight simulation needs to visualize not only buildings in near distance but also a large number of buildings in the far distance. We propose a method for modeling urban environment from aerial image and digital map with a comparatively small manual work. Image based modeling is applied to urban model which considers the characteristic of Korean cities. Buildings in the distance can be presented without creating a lot of polygons. Proposed method consists of the pre-processing stage which prepares the model from the GIS data and the modeling stage which makes the virtual urban environment. The virtual urban environment can be modeled with the simple process which utilizes the height map of buildings.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.71-73
• /
• 2000

지역 및 국부적인 규모로 미세분진에 관련된 문제점들을 포괄적으로 이해하기 위해서는 자연적 및 인위적으로 발생된 미세분진과 그 분진생성을 야기시키는 전구물질들의 오염 발생원들을 정확히 결정하는 능력을 필요로 한다. 분진 오염원의 확인 및 정량적인 기여도를 확인하는 방법으로 수용모델(receptor model)이 가장 많이 사용되고 있다. 수용모델중 화학적 질량수지(CMB) 모델은 미국 환경청에서 추천하여 광범위하게 사용중에 있는 해석모델이다. (중략)

• KIEAE Journal
• /
• v.7 no.3
• /
• pp.3-10
• /
• 2007

사회적 경제적 환경적 영향에 대한 장기적인 고려 없이 진행된 개발도상국가의 도시화와 인구증가는 도시의 슬럼화 등 다양한 문제를 초래하고 있다. 본 연구는 베트남 하이퐁시를 대상으로 생태적 도시계획모델을 제시하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 적용한 생태적 계획과정은 크게 네 단계로 구분할 수 있다. 첫째, 기존에 연구된 생태적 도시계획 과정 및 절차를 검토, 정리하였다. 둘째, 한국을 포함한 성공적 사례를 검토함으로써 베트남에 적용 가능한 전략과 친환경적 개발 요소 등을 도출하였다. 베트남과 비슷한 경제발전 과정을 거친 한국의 일산, 분당 등 생태도시 사례로 부터 네 가지 전략을 도출하였다. 셋째, 대상지 분석 및 토지적합성평가를 실시하였으며 절대보전, 상대보전, 개발가능 지역 등을 도출하였다. 마지막으로 앞의 세 단계를 토대로 생태적 신도시건설을 위한 토지이용계획을 수립하였고, 블루네트워크(수체계), 그린네트워크(녹지체계), 화이트네트워크(바람길체계), 휴먼네트워크(자전거 및 보행도로체계), 문화네트워크(역사자원체계)의 다섯 가지 네트워크개념을 적용하였다. 각 네트워크별, 각 네트워크간의 연결 및 순환을 강조함으로써 현존하는 자연적 문화적 자원을 보전, 신도시의 가치로 창출되게 하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.6-6
• /
• 2018

최근 집중 호우로 인한 내수침수 피해가 도시화와 기후변화로 늘어나고 있다. 내수침수 피해로 인한 복구비용과 시간이 증가하고 있으며 향후에는 이보다 더 크게 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 충분한 선행시간을 가지고 내수 침수 구역을 제시할 수 있어야 한다. 기존의 물리적 모델은 정확하고 정교한 결과를 제공하지만, 시뮬레이션을 준비하고 마치는 데에 시간이 많이 소요된다. 그 이유로서는 강우량, 지형적 특성, 배수관망 시스템, 수문학적 매개변수 등의 다양한 데이터도 필요하기 때문이다. 이는 도시유역에 대한 내수침수의 실시간 예측이 어렵게 되었으며, 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 원인이 되었다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 해결책으로 결정론적 방법과 확률론적 방법을 자료지향형 모형으로 결합하여 해결책을 제시하고자 하며, 특정 강우 조건하에 도시유역에서의 내수침수에 영향을 미치는 맨홀에 대한 정보를 제공하고자 한다. 위와 같은 과정을 수행하기 위하여 입력자료 조합에 대한 비선형 분석을 실시하였으며, 그 결과로 특정 강우 조건에 대하여 각 맨홀에 대한 누적월류량을 예측할 수 있는 비선형 인공신경망을 구축할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 방법론은 국내의 강남 배수분구에 대하여 적용이 되었으며, 내수침수 예측결과와 2차원 해석결과를 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 위 과정을 통하여 1차원 도시유출해석을 위한 입력 자료를 준비하는 시간을 절약하고, 다양한 강우 조건과 내수침수지도 사이의 연관성을 학습하는 예측 모형을 이용하여 도시유역의 내수침수에 대한 충분한 선행시간을 확보하고자 한다. 결론적으로, 이 연구의 결과는 도시유역에 대한 비구조적 대책 수립에 도움을 줄 것으로 확인이 되며 도시 유역 내에 맨홀 위치들을 고려한 위험지구를 파악하는 데에 유용할 것으로 판단된다.