최근의 영화는 기존의 애니메이션과 실사영화라는 범주로 나눌 수 없을 만큼 그 경계가 모호하다. 디지털영화의 등장이 애니메이션과 실사영화의 경계를 허물고 있는 것이다. 이 논문은 애니메이션과 실사영화, 디지털영화의 프레임과 이를 근간으로 한 미장센의 특성을 다루고 있다. 애니메이션과 실사영화는 각각 회화적, 사진적 프레임 특성을 가지고 있지만, 합성이미지를 근간으로 하는 디지털영화는 두 양식의 프레임 특성을 모두 갖게 된다. 이는 결국 영화작가의 표현스타일인 미장센의 차이로 나타난다.
본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.
PURPOSES : The purpose of this study is to evaluate different types of Ground Penetrating Radar (GPR) testing for characterizing the road cavity detection. The impulse and step-frequency-type GPR tests were conducted on a full-scale testbed with an artificial void installation. After analyzing the response signals of GPR tests for detecting the road cavity, the characteristics of each GPR response was evaluated for a suitable selection of GPR tests. METHODS : Two different types of GPR tests were performed to estimate the limitation and accuracy for detecting the cavities underneath the asphalt pavement. The GPR signal responses were obtained from the testbed with different cavity sizes and depths. The detection limitation was identified by a signal penetration depth at a given cavity for impulse and step-frequency-type GPR testing. The unique signal characteristics was also observed at cavity sections. RESULTS : The impulse-type GPR detected the 500-mm length of cavity at a depth of 1.0 m, and the step-frequency-type GPR detected the cavity up to 1.5 m. This indicates that the detection capacity of the step-frequency type is better than the impulse type. The step-frequency GPR testing also can reflect the howling phenomena that can more accurately determine the cavity. CONCLUSIONS :It is found from this study that the step-frequency GPR testing is more suitable for the road cavity detection of asphalt pavement. The use of step-frequency GPR testing shows a distinct image at the cavity occurrences.
본 연구는 최근들어 국가적 차원으로서의 야간경관조명이 활성화 되고있는 시점에서 역사적 건축물의 야간경관조명 연출효과를 조사.분석하였다. 평가대상은 경관조명시설이 설치된 국내 역사적 건축물중 도성의 문의 성격을 띈 남대문, 광화문을 선정하였다. 평가방법은 야간에 조명 현황조사 및 물리량의 측정을 실시하였다. 물리량은 피조면의 휘도 및 색조를 측정하였으며, 이를 토대로 경관조명의 연출효과를 분석하였다. 분석결과, 전체적인 조명방식은 외곽투광기를 이용한 전반조명과 건축물 내부와 하단부에 설치된 조명기구로 상향조명 (기단) 및 엑센트조명(공포)을 병용하고 있다. 조명연출 실태는 기단과 용마루가 강조되고 있어, 용마루선과 기단부가 야간에 역사적 건축물의 이미지를 상징하고 있다. 주간과 야간의 전반적인 색도분포는 주간에는 태양반사광 등의 영향으로 백색의 색도분포를 나타냈고, 야간에는 조며익구의 광색 및 색온도로 인하여 황색의 색도분포를 나타내었다.
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.
본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.
본 연구에서는 하천환경 평가체계에서 가장 우선적으로 이루어지는 하천 유형화 및 세구간 설정 작업을 위해 위성영상의 활용방안을 검토하였다. 국내 하천 환경 평가체계의 경우 하천 유형화 결과에 따라 저수로 폭의 10배 또는 20배를 기준으로 평가 세구간을 설정하기를 제안한다. 연구수행을 위해 청미천 본류를 대상으로 하천 관련 기본자료들을 이용하여 하천 유형화 작업을 수행하였으며, 이후 위성영상에 최적분류법을 적용하여 토지피복분류를 수행하였다. 위성영상의 경우 10 m 해상도의 개방형 자료인 Sentiel-2를 이용하였으며, 다양한 유량 조건을 고려하기위해 총 4개의 위성영상자료를 이용하였다: 2018년 2월 2일 (일유량 = 2.39 m3/s), 5월 23일 (일유량 = 15.51 m3/s), 6월 2일 (일유량 = 3.88 m3/s), 7월 7일 (일유량 = 33.61 m3/s). 토지피복분류 결과로부터 저수로 폭을 획득하였으며, 결과를 통해 하천환경평가를 위한 세구간을 설정하였다. 세구간 설정 결과는 하천 환경 물리적 지표 중 소의 다양성, 사행도, 하천횡단 형상, 하천횡단구조물에 대한 평가를 통해 검토되었다. 본 연구를 통해 하천환경 평가시스템을 위한 세구간 설정에 위성영상을 활용하는 경우 유량 조건에 대한 충분한 고려가 필요할 것으로 판단된다.
대학 캠퍼스계획은 과거 대학의 기능과 건축물의 미관 만을 강조하였으나, 녹화, 에코를 중시하는 과정을 거쳐 이제는 지역주민의 문화와 커뮤니티 공간으로 전환되었다. 본 연구는 국립 순천대학교 문화공원 조성사업 현상설계 당선작으로 선정된 계획안의 설계전략과 내용을 분석한 것이다. 국립 순천대학교 문화공간 조경 설계의 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 대학 시설의 개방 차원을 넘어서 지역과의 적극적인 연계 방안을 모색하고자 하였다. 물리적 환경의 연계만이 아니라 학교와 지역의 역사, 문화를 시민과 함께 공유할 수 있는 계층별 프로그램을 공유하는 거점공간으로 조성하였다. 둘째, 건축물과 옥외시설물에 통합된 이미지를 부여하기 위하여 형태 및 색채계획을 수립하였다. 디자인 모티브는 대학을 대표하는 상징성이 충분한 '세권의 책'을 선정하여 3권의 책이 만들어내는 6개의 선과 이들이 만들어 내는 육각형, 원의 형태를 설계에 적용하였다 색채의 경우 조화성, 심미성과 함께 가시성을 높일 수 있도록 건축물에 대해서는 소재색인 적갈색을 적용하고 시설물의 경우 주조색은 검정색과 파랑색, 강조색은 흰색와 노랑색을 적용하여 순천 도시 이미지를 선도하고자 하였다. 셋째, 일반적으로 대학 캠퍼스가 가지는 폐쇄성을 극복하고 지역과 소통할 수 있도록 누구나가 자연스럽게 방문하고 체험이 가능한 베리어프리(barrier free) 설계를 지향하였다.
본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.
본 연구는 도시미기후 측면에서 냉섬 역할을 하는 논경작지의 대규모 택지개발로 인한 도시기온 변화량를 분석하여 논경작지 보존을 위한 기초자료를 제공하고 도시온도 상승을 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 인천시 부평구와 부천시의 개발 전 후 토지피복 변화를 분석하기 위해 1989년 5월 17일과 2000년 5월 7일 위성영상을 산림, 초지 및 식재지, 논경작지, 나지, 시가화 지역을 구분하여 분석한 결과, 기존 인천시 부평구와 부천시 중앙에 넓게 분포하고 있던 논경작지 대부분이 신도시 건설로 인해 시가화 지역과 개발 중인 나지로 변한 것으로 분석되었다. 토지피복변화 유형별 지표면 온도 변화 현황 분석 결과, 지표면 온도가 높아진 주요 유형은 논경작지에서 나지로 변화된 유형($+1.4939^{\circ}C$), 논경작지에서 시가화 지역으로 변화된 유형($0.9356^{\circ}C$)이었다. 논경작지 토지이용 변화에 따른 온도 변화 영향요인을 분석하기 위해 논경작지 변화지역을 대상으로 블록별 평균 지표면 온도차를 분석한 결과, 1989년 세부 연구대상지는 논경작지였기 때문에 $19{\sim}20^{\circ}C$ 사이의 균일한 온도분포를 나타낸 반면, 시가화 지역으로 변한 2000년 블록별 지표면 온도는 $19.1{\sim}23.9^{\circ}C$로 온도편차가 크고 분포가 다양하게 나타나고 있었다. 논경작지 토지이용 변화에 따른 도시기온 변화 원인 분석을 위해 지표면 온도 변화량과 도시기온 변화 영향요인간 상관관계를 분석한 결과, 녹지율 상관계수는 -0.662로 강한 음의 상관관계를 보였으며, 건폐율, 불투수포장율, 용적율은 지표면 온도 변화량과 상관계수가 +0.231, +0.226, +0.123으로 통계적 유의성이 인정되지 않았다. 논경작지 토지이용 변화에 따른 지표면 온도 변화모형을 구축하기 위해 녹지율을 독립변수로 지표면 온도 변화량을 종속변수로 한 회귀분석을 실시한 결과, 기존 논경작지에서 시가화 지역으로 변화할 경우 녹지율 및 불투수포장율이 0%라 가정할 때 $+3.889^{\circ}C$의 온도 상승이 예상되며 녹지율이 10% 증가할 때마다 $+3.889^{\circ}C$에서 $-0.430^{\circ}C$ 만큼 온도저감 효과가 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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