• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1091-1100
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• 2022

딥러닝 기술의 진보와 함께 다양한 국내외 고해상도 원격탐사 영상의 활용이 가능함에 따라 딥러닝 기술과 원격탐사 빅데이터를 활용하여 도심 지역 건물 검출과 변화탐지에 활용하고자 하는 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 고해상도 원격탐사 영상의 의미론적 건물 분할을 위해서 건물 분할에 우수한 성능을 보이는 DeepResUNet 모델을 기본 구조로 하고 잔차 학습 단위를 개선하고 Convolutional Block Attention Module(CBAM)을 결합한 새로운 건물 분할 모델인 CBAM-DRUNet을 제안한다. 제안한 건물 분할 모델은 WHU 데이터셋과 INRIA 데이터셋을 이용한 성능 평가에서 UNet을 비롯하여 ResUNet, DeepResUNet 대비 F1 score, 정확도, 재현율 측면에서 모두 우수한 성능을 보였다.

• Computers and Concrete
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• 제28권6호
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• pp.533-547
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• 2021

Calculating the shear capacity of slender reinforced concrete beams without shear reinforcement was the subject of numerous studies, where the eternal problem of developing a single relationship that will be able to predict the expected shear capacity is still present. Using experimental results to extrapolate formulae was so far the main approach for solving this problem, whereas in the last two decades different research studies attempted to use artificial intelligence algorithms and available data sets of experimentally tested beams to develop new models that would demonstrate improved prediction capabilities. Given the limited number of available experimental databases, these studies were numerically restrained, unable to holistically address this problem. In this manuscript, a new approach is proposed where a numerically generated database is used to train machine-learning algorithms and develop an improved model for predicting the shear capacity of slender concrete beams reinforced only with longitudinal rebars. Finally, the proposed predictive model was validated through the use of an available ACI database that was developed by using experimental results on physical reinforced concrete beam specimens without shear and compressive reinforcement. For the first time, a numerically generated database was used to train a model for computing the shear capacity of slender concrete beams without stirrups and was found to have improved predictive abilities compared to the corresponding ACI equations. According to the analysis performed in this research work, it is deemed necessary to further enrich the current numerically generated database with additional data to further improve the dataset used for training and extrapolation. Finally, future research work foresees the study of beams with stirrups and deep beams for the development of improved predictive models.

• Coupled systems mechanics
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• 제11권6호
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• pp.505-524
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• 2022

Floods represent extreme hydrological phenomena that affect populations, environment, social, political, and ecological systems. After the catastrophic floods that have hit Europe and the World in recent decades, the flood problem has become more current. At the EU level, a legal framework has been put in place with the entry into force of Directive 2007/60/EC on Flood Risk Assessment and Management (Flood Directive). Two years after the entry into force of the Floods Directive, Bosnia and Herzegovina (B&H), has adopted a Regulation on the types and content of water protection plans, which takes key steps and activities under the Floods Directive. The "Methodology for developing flood hazard and risk maps" (Methodology) was developed for the territory of Bosnia and Herzegovina, following the methodology used in the majority of EU member states, but with certain modifications to the country's characteristics. Accordingly, activities for the preparation of the Preliminary Flood Risk Assessment for each river basin district were completed in 2015 for the territory of Bosnia and Herzegovina. Activities on the production of hazard maps and flood risk maps are in progress. The results of probable climate change impact model forecasts should be included in the preparation of the Flood Risk Management Plans, which is the subsequent phase of implementing the Flood Directive. By the foregoing, the paper will give an example of the development of the hydrodynamic model of the Zujevina River, as well as the development of hazard and risk maps. Hazard and risk maps have been prepared for medium probability floods of 1/100 as well as for high probability floods of 1/20. The results of LiDAR (Light Detection and Ranging) recording were used to create a digital terrain model (DMR). It was noticed that there are big differences between the flood maps obtained by recording LiDAR techniques in relation to the previous flood maps obtained using georeferenced topographic maps. Particular attention is given to explaining the Methodology applied in Bosnia and Herzegovina.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권6호
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• pp.189-196
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• 2023

초연결, 초지능, 초융합의 패러다임 기반의 4차 산업혁명 시대를 맞이하고 있는 오늘날에는 모바일, 클라우드, 빅데이터 등의 기술을 바탕으로 원격업무 환경이 중심이 되고 있다. 이와 같은 원격업무 환경은 코로나19로 인한 비대면에 대한 요구로 가속화되었다. 원격업무 환경은 언제, 어디에서나 서비스 및 자원에 접근하여 다양한 업무를 수행할 수 있기 때문에, 업무 효율성은 증가시켰으나 내외부 경계를 모호하게 만듦으로써 전통적인 경계 기반 네크워크 보안모델을 무력화시키는 문제점을 야기시켰다. 본 논문에서는 경계면의 개념을 넘어 네트워크에서 발생하는 모든 행위를 신뢰하지 않는다는 제로 트러스트 사상에 기반한 핵심 구성요소와 이들 간의 관계를 중심으로 한 보안모델을 구축함으로써, 전통적인 경계면 중심 보안 전략의 한계점을 개선할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권1호
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• pp.45-55
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• 2008

The impact on streamflow and groundwater recharge considering future potential climate and land use change was assessed using SLURP (Semi-distributed Land-Use Runoff Process) continuous hydrologic model. The model was calibrated and verified using 4 years (1999-2002) daily observed streamflow data for a $260.4km^2$ which has been continuously urbanized during the past couple of decades. The model was calibrated and validated with the coefficient of determination and Nash-Sutcliffe efficiency ranging from 0.8 to 0.7 and 0.7 to 0.5, respectively. The CCCma CGCM2 data by two SRES (Special Report on Emissions Scenarios) climate change scenarios (A2 and B2) of the IPCC (Intergovemmental Panel on Climate Change) were adopted and the future weather data was downscaled by Delta Change Method using 30 years (1977 - 2006, baseline period) weather data. The future land uses were predicted by CA (Cellular Automata)-Markov technique using the time series land use data of Landsat images. The future land uses showed that the forest and paddy area decreased 10.8 % and 6.2 % respectively while the urban area increased 14.2 %. For the future vegetation cover information, a linear regression between monthly NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from NOAA/AVHRR images and monthly mean temperature using five years (1998 - 2002) data was derived for each land use class. The future highest NDVI value was 0.61 while the current highest NDVI value was 0.52. The model results showed that the future predicted runoff ratio ranged from 46 % to 48 % while the present runoff ratio was 59 %. On the other hand, the impact on runoff ratio by land use change showed about 3 % increase comparing with the present land use condition. The streamflow and groundwater recharge was big decrease in the future.

• 대한조선학회논문집
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• 제56권3호
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• pp.281-289
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• 2019

In order to investigate the influence of thru holes near leading edge of model propeller on cavitation behavior, a model propeller with thru holes was manufactured and tested at Large Cavitation Tunnel (LCT). The pressure distribution around the thru hole on propeller blade was numerically calculated to help understand the local flow characteristics related to cavitation behavior. The model propeller is a five bladed propeller which has 2 blades with thru holes and 3 blades with smooth surface. The cavitation observation tests were conducted at angles of $0^{\circ}$ & $6^{\circ}$ using an inclined-shaft dynamometer in LCT. There are big difference on the suction side cavitation behavior each other due to the existence of thru hole. While the blades with thou holes start generation of the sheet cavitation from the leading edge on the suction side, the blades with smooth surface generate the cloud cavitation from the mid-chord. Cavitation on the blades with thru holes shows more similar behavior to those of the full-scale propeller of which the pipe line for air injection is closed. The numerical analysis result shows that the sharp pressure drop occurs around thru holes on the blade. Consequently, the thru hole around leading edge stimulates the cavitation occurrence and stabilizes the cavitation behavior. Based on these results, the effect of thru holes on propeller cavitation behavior behind a model ship should be studied in the future.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1573-1587
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• 2021

드론 영상은 위성이나 항공 영상보다 공간 해상도가 수배 혹은 수십 배가 높은 초고해상도 영상이다. 따라서 드론 영상 기반의 원격탐사는 영상에서 추출하고자 하는 객체의 수준과 처리해야 하는 데이터의 양이 전통적인 원격탐사와 다른 양상을 보인다. 또한, 적용되는 딥러닝(deep learning) 모델의 특성에 따라 모델 훈련에 사용되는 최적의 데이터의 축척과 크기가 달라질 수밖에 없다. 하지만 대부분 연구가 찾고자 하는 객체의 크기, 축척을 반영하는 영상의 공간 해상도, 영상의 크기 등을 고려하지 않고, 관성적으로 적용하고자 하는 모델에서 기존에 사용했던 데이터 명세를 그대로 적용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 드론 영상의 공간 해상도, 영상 크기가 6가지 월동채소의 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 모델의 정확도와 훈련 시간에 미치는 영향을 실험 통해 정량적으로 분석하였다. 실험 결과 6가지 월동채소 분할의 평균 정확도는 공간 해상도가 증가함에 따라 증가하지만, 개별 작물에 따라 증가율과 수렴하는 구간이 다르고, 동일 해상도에서 영상의 크기에 따라 정확도와 시간에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 특히 각 작물에 따라 최적의 해상도와 영상의 크기가 다름을 알 수 있었다. 연구성과는 향후 드론 영상 데이터를 이용한 월동채소 분할 모델을 개발할 때, 드론 영상의 촬영과 학습 데이터의 제작 효율성 확보를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.79-98
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• 2018

이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-6
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• 2016

인공지능은 빅데이터 분석 기술에서 보다 인간적인 기술로 진화하고 있다. 인공지능은 사물인터넷의 센싱 기술로 말미암아 인간의 오감보다 더 정교한 감각 기관을 가질 것으로 예측된다. 그리고 인공지능은 클라우드 네트워크 기술로 언제 어디서나 인터넷에 접속하여 컴퓨팅 자원을 지원받을 수 있을 것이다. 이처럼 인공지능은 최신 기술들의 총아로 발전 중에 있다. 이와 동시에 인공지능에 대한 불안과 미래 시대에 대한 암울한 전망도 높아지고 있다. 대부분의 기술 디스토피아적 미래상은 현상을 객관적으로 조망하는 관조적 시야를 잃어버렸을 때 발생한다. 또한 이러힌 비관론은 기술 발전의 미래상을 인간 의지의 주관적 미래상으로 전환시킬 능력과 자신감의 부재를 반영하기도 하다. 이 글은 인공지능 기술과 서비스의 발달에 따른 대량해고와 실업, 기계에 의한 인류 종말 등 일반적 주제를 다루기보다는 가까운 지금 일어나고 있는 개인정보보호 침해의 이슈를 다루고자 한다. 더 나아가 이 논문은 개인정보보호를 보장하면서 인공지능 산업을 발전시킬 수 있는 도덕적/법제도적 모델에 대해서도 고찰하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제13권3호
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• pp.99-125
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• 2013

본 연구에서는 다중지능이론과 자원기반학습이론을 기반으로 대통령기록물을 활용하여, 아동 청소년의 다중지능 발달을 위한 대통령기록관 교육프로그램을 개발했다. 교육프로그램 개발을 위한 연구방법으로 국내외 대통령기록관의 교육프로그램에 대한 문헌조사 분석 및 담당자 면담을 시행하였다. 이를 통해 미국과 국내의 대통령기록관 교육프로그램을 다중지능영역측면에서 비교 분석을 통하여 다양한 다중지능영역을 만족시킬 수 있는 교육프로그램 구성을 제안하였다. 본 연구를 통한 기대효과는 크게 두 가지이다. 첫째는 학습자의 학업능력을 신장시킬 수 있으며 둘째로는 대통령기록물의 중요성을 인식하고 활용도를 증진시킬 수 있다.