항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.
최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시(Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 전문가에 의지하여 접근 가능한 지점에 대한 육안 검사 및 비파괴 검사를 벗어나 사각지대가 없는 온라인 계측 시스템의 구비와 함께 자동으로 위험요소를 검출하는 시스템이 요구되고 있다. 본 연구에서는 비선형적인 구조물의 응답을 고려하기 위해 관리도 기법, 평균제곱근편차, 일반 극치 분포 등과 같은 통계적 기법을 이용하여 이상거동을 판별에 활용할 수 있는 신호 특징 추출과 적응형 임계치 설정 알고리즘을 제안하였으며, 강제진동 실험과 실제 운용중에 있는 구조물의 지진 계측 시스템의 가속도 응답을 이용하여 성능을 검증하였다.
융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.
고도화된 무기체계와 복잡한 전략으로 인하여 지휘관이 분석하고 판단해야 할 정보의 복잡도가 증가하고 있다. 지휘관의 적시적 판단을 위해서 전장의 정보를 지식화하고 분석할 수 있는 지능형 서비스가 필요하다. 지능형 서비스는 전장상황 정보로부터 지식을 추출하는 단계와 지식베이스를 구축하는 단계, 지식베이스로부터 전장상황을 분석하는 단계로 구성된다. 본 논문은 두 번째 단계에서 구축 완료된 지식베이스를 임베딩함으로써 입력 쿼리와 유사한 정보를 추출하는 방안을 연구한다. 지식베이스 임베딩을 위해 문장화 과정이 필요하며 random-walk 알고리즘을 적용한다. 문장화된 정보는 Word2Vec을 활용하여 벡터화되고 코사인 유사도를 통해 입력 쿼리와 유사한 정보를 찾는다. 본 논문에서는 오픈 지식베이스로부터 98개 개체를 기준으로 980개의 문장을 생성하고 100차원의 벡터로 임베딩함으로써 코사인 유사도 기반 유사 개체가 추출됨을 확인했다.
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
본 연구는 국가연구개발사업 성과로 발생한 최종보고서 기재항목 기준을 마련하여 데이터베이스 품질 향상과 관리 효율성 제고에 기여하고자 한다. 이를 위하여 과학기술정보통신부의 49개 산하기관에서 제출한 최종보고서를 수집하고 기관별 샘플을 선정하였다. 과학기술기본법 시행규칙의 최종보고서·요약서 서식과 대조하여 구성요소와 기재항목을 정립하고, 국가연구개발정보표준과 연계현황을 분석하여 최종보고서의 고유항목을 도출하였다. 기재항목은 중요도에 따라서 주요, 선택으로 구분하고 기재항목의 기입 위치를 제안하였다. 이와 같이 최종보고서 기재항목의 표준화가 진행되면, 데이터베이스 구축 시 메타데이터 추출 자동화와 보고서 메타데이터의 품질 향상을 기대해볼 수 있다.
For agricultural water management, it is essential to establish the digital infrastructure data such as agricultural watershed, irrigated area and canal network in rural areas. Approximately 70,000 irrigation facilities in agricultural watershed, including reservoirs, pumping and draining stations, weirs, and tube wells have been installed in South Korea to enable the efficient management of agricultural water. The total length of irrigation and drainage canal network, important components of agricultural water supply, is 184,000 km. Major problem faced by irrigation facilities management is that these facilities are spread over an irrigated area at a low density and are difficult to access. In addition, the management of irrigation facilities suffers from missing or errors of spatial information and acquisition of limited range of data through direct survey. Therefore, it is necessary to establish and redefine accurate identification of irrigated areas and canal network using up-to-date high resolution images. In this study, previous existing data such as RIMS (Rural Infrastructure Management System), smart farm map, and land cover map were used to redefine irrigated area and canal network based on appropriate image data using satellite imagery, aerial imagery, and drone imagery. The results of the building the digital infrastructure in rural areas are expected to be utilized for efficient water allocation and planning, such as identifying areas of water shortage and monitoring spatiotemporal distribution of water supply by irrigated areas and irrigation canal network.
In recent years, researchers are increasingly trying to use BIM-based 3D models for BIM nD design such as 4D (3D + Time) and 5D (4D + Cost). However, there are still many problems in efficiently using process management based on the BIM information created at each design stage. Therefore, this study proposes a method to automate 4D and 5D design support in each design stage by using BIM-based Dynamo algorithm. To do this, I implemented an algorithm that can automatically input the process information needed for 4D and 5D by using Revit's Add-in program, Dynamo. In order to support the 4D design, the algorithm was created to enable automatic process simulation by synchronizing process simulation information (Excel file) through the Navisworks program, BIM software. The algorithm was created to automatically enable process simulation. And to support the 5D design, the algorithm was developed to enable automatic extraction of the information needed for mass production from the BIM model by utilizing the dynamo algorithm. Therefore, in order to verify the 4D and 5D design support algorithms, we verified the applicability through consultation with related workers and experts. As a result, it has been demonstrated that it is possible to manage information about process information and to quickly extract information from design and design changes. In addition, BIM data can be used to manage and input the necessary process information in 4D and 5D, which is advantageous for shortening construction time and cost. This study will make it easy to improve design quality and manage design information, and will be the foundation for future building automation research.
산림 현장조사는 현장에서 측정된 데이터를 야장에 수기로 기입하는 방법으로 이루어지고 있으며, 현장 조사 후 결과를 다시 정리해야하는 번거로움이 있다. 이에 본 연구에서는 객체 모델링과 AR을 활용한 방법을 적용하여 시험림에 대한 수목조사에 효율성을 제고하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 이용하여 연구대상지 1ha 면적의 387개 수목에 대한 데이터를 취득하였으며, 수목 객체의 추출 및 모델링을 통해 수목에 대한 좌표, 수고 및 흉고직경을 산정하였다. 이 방법은 현장에서 데이터 취득에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있으며, 디지털화 된 성과물 생성이 가능하기 때문에 관련 시스템 구축을 위한 기초자료로 활용이 가능하다. 또한 수목에 대한 모델링 결과와 GNSS 및 AR 기법을 이용한 조사는 현장에서 조사하는 수목에 대한 좌표와 수고 및 흉고직경 등의 속성정보를 확인할 수 있어 특정 객체의 위치와 속성값을 현장에서 확인하기 어려웠던 기존 조사 방법의 단점을 개선할 수 있었다. 향후 포인트클라우드와 AR 기술을 활용한 방법은 현장조사에 소요되는 인력과 시간을 감소시킬 수 있어 수목조사 및 모니터링의 효율성을 크게 향상시킬 것이다.
국내 고속도로 교통사고 건수는 2020년 기준 약 4천건으로, 비반복적 정체와 높은 주행속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수 당 사망자 수는 약3.7배에 달한다. 고속도로의 사고 유형은 측면충돌 및 추돌사고가 대부분을 차지하며, 주요 요인 중 하나는 분·합류부, 사고 등으로 야기되는 위험 교통류라고 할 수 있다. 따라서, 고속도로와 같은 연속류에서 나타나는 위험 교통류는 운전자에게 사고 방지를 위한 중요한 정보라고 할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 정보를 이용하여 속도의 변화 지점과 차로별 속도 차이가 발생하는 구간 등 위험 교통류를 분류하고자 하였다. 지오해시 기반으로 공간을 분리하였으며, 동일 구간 내에서 개별 차량의 속도 차이를 나타낼 수 있는 공간평균속도와 차량간 속도 편차를 이용하여 속도의 동질 구간을 분류하였다. 그 결과 고속도로 위험 구간 정보를 제공할 수 있는 분류부 영향권 구간과 위험 교통류 구간을 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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