• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1779-1786
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• 2014

물리현상의 난해성으로 인해 수학적인 관계식이 제시되기 어려운 경우 인공지능 기술에 근거한 다양한 기법이 적용되어 왔다. 수리학 분야의 대표적인 예로 교각주위 국부세굴 문제를 들 수 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘의 진화된 방법인 GEP 기법을 이용하여 교각주위 국부세굴을 예측하는 방법을 제시하였다. 64개의 실험 자료를 이용하여 GEP 모형을 학습시켜 회귀식을 구축하였으며, 33개의 실험 자료를 이용하여 구축된 모형의 검증을 실시하였다. 평형세굴심 예측을 위하여 차원을 갖는 일반 변수와 표준화된 변수로 GEP 모형을 구축하여 예측 결과를 비교하였는데, 차원을 갖는 변수에 의한 GEP 모형이 세굴심을 더 잘 예측하는 것으로 나타났다. 구축된 GEP 모형을 두 가지 현장 실측자료에 적용하였다. 적용 결과, 실험 자료에 적용한 경우에 비해 예측의 정확도가 낮아지는 것을 확인하였다. 또한, 현장 실측자료를 이용하여 학습시킨 경우 실험 자료를 이용하는 경우 보다 예측 능력이 많이 향상되는 것으로 나타났다. GEP 모형의 적용성을 위해 ANN 모형과의 비교를 수행하였으며, 본 연구에서 사용된 GEP 모형이 교각주위 국부세굴 예측에 대하여 실내 및 현장 모두 ANN 모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.437-444
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• 2008

본 연구는 IKONOS-2 위성영상의 센서모델인 RPC 모델에 존재하는 편의들을 항공레이저측량 자료를 활용하여 보정하고 이를 통해 IKONOS-2 위성영상과 항공레이저측량 자료를 정합하기 위해 다양한 조정방정식을 적용하고 이를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 거리자료인 항공레이저측량 자료와 영상자료인 IKONOS-2 위성영상의 특성을 고려하여, 선형객체를 편의 수정을 위한 기하보정의 기본요소로 활용하였다. 이 때, IKONOS-2 위성영상의 RPC 모델에 존재하는 편의들은 항공레이저측량 자료로부터 추출된 선형객체들을 이용하여 영상좌표계 상에서 조정되게 된다. 특히, 본 연구에서는 IKONOS-2 위성영상의 RPC 모델의 편의보정을 위해 선행연구들에서 제시된 다양한 형태의 변환함수들에 대해 기하보정 방법론을 적용하고, 사용되는 변환함수에 따른 기하보정의 정확도 평가를 수행하였다. 또한, 기하보정에 사용되는 선형객체의 개수가 결과에 미치는 영향에 대한 평가도 동시에 수행하였다. 마지막으로 DGPS 측량을 통하여 획득된 검사점들을 활용하여 정확도 평가를 수행하고 연구결과의 효용성을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.597-608
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• 2022

원격탐사 자료는 재난, 농업, 도시계획 및 군사 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 다양한 고해상도 센서에서 취득된 시계열 자료의 활용에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 시계열 원격탐사 자료의 활용을 위해 딥러닝 기법을 이용한 영상 매칭 방법을 제안하였다. 본 연구에서 적용한 딥러닝 모델은 영상분할 영역에서 많이 사용되고 있는 HRNet을 기반으로 하였다. 특히, 기본영상과 목표영상 간 상관도 맵을 효과적으로 계산하고, 학습의 효율을 높이기 위하여 denseblock을 추가하였다. 국토지리정보원의 다시기 항공정사영상을 이용하여 제안된 모델의 학습을 수행하였으며, 학습에 사용하지 않은 자료를 이용하여 평가를 하고자 하였다. 딥러닝 모델을 이용한 영상매칭 성능을 평가하기 위해 영상 매칭결과와의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 제안기법을 통한 영상 매칭률이 80%일 때의 평균 오차는 3화소로 ZNCC에 의한 결과인 25화소에 비해 더 높은 정확도를 보였다. 제안된 기법은 식생의 생장에 따라 영상의 변화가 심한 산지 및 농지 지역에 대해서도 효과적임을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝을 이용한 기준영상과 목표영상의 매칭을 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 위성영상의 상호좌표등록 및 다시기 영상의 정합 등에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.161-167
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• 2009

This paper offers a competitor analysis model for use by contractors as parts of more informed approach in identifying key competitors, and as a basis for formulating bidding strategies. Linear mixed model approach is used in measuring competitiveness between bids (by using bid competitiveness percentage) according to: (i) project size, (ii) work sector; (iii) work nature; and (iv) number of bidders. The model was tested empirically by application to a bidding dataset obtained from a large Hong Kong contractor. Allowing for heterogeneity across competing contractors (i.e. with the model parameters that varied across contractors), the results indicate that competitiveness in bidding of this contractor is generally greater than the majority of his competitors.

• 한국해양공학회지
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• 제33권5호
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• pp.427-434
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• 2019

Artificial intelligence (AI)-aided research currently enjoys active use in a wide array of fields thanks to the rapid development of computing capability and the use of Big Data. Until now, forecasting methods were primarily based on physics models and statistical studies. Today, AI is utilized in disaster prevention forecasts by studying the relationships between physical factors and their characteristics. Current studies also involve combining AI and physics models to supplement the strengths and weaknesses of each aspect. However, prior to these studies, an optimization algorithm for the AI model should be developed and its applicability should be studied. This study aimed to improve the forecast performance by constructing a model for neural network optimization. An artificial neural network (ANN) followed the ever-changing path of a typhoon to produce similar typhoon predictions, while the optimization achieved by the neural network algorithm was examined by evaluating the activation function, hidden layer composition, and dropouts. A learning and test dataset was constructed from the available digital data of one typhoon that affected Korea throughout the record period (1951-2018). As a result of neural network optimization, assessments showed a higher degree of forecast accuracy.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.53-61
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• 2014

Landsat OLI 위성영상은 다양한 분광정보 밴드를 포함하고 있기 때문에, 토지피복지도 생성, 도심지역의 분석, 식생지수의 추출, 변화탐지 모니터링 등과 같은 다양한 원격탐사 분야에 활용할 수 있다. 또한, 토지피복지도는 GIS 및 국토 모니터링에 있어서 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 Landsat OLI 위성과 기존의 토지피복지도를 활용하여 토지피복지도를 생성하고자 하였다. 이를 위해, 기존의 토지피복지도와 K-means 기법의 상관관계를 활용하여 훈련자료를 자동으로 생성하였으며, 생성된 훈련자료를 이용하여 각 클래스 별 분광 반사율 값을 추정하였다. 최종적으로, 반복적인 분광혼합분석을 통하여 각 클래스 별 점유 비율 영상과 토지피복지도를 생성하였다. 청주시 일대에 대한 토지피복지도와 Landsat OLI 위성영상을 활용한 실험을 수행하였으며, 감독분류 기법에 대한 결과 및 기존 토지피복지도와의 비교평가를 통하여 본 연구에서 제안된 기법이 수동으로 취득한 훈련자료가 없어도 효과적으로 토지피복지도를 생성할 수 있음을 정량적, 시각적으로 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1083-1094
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• 2021

접근불능지역에 대한 핵활동 모니터링을 위해서는 고해상도 위성영상을 이용하여 핵활동 관련 객체의 변화양상을 분석하는 방법론의 수립이 필요하다. 그러나, 위성영상을 이용한 전통적인 객체탐지 및 변화탐지 기법들은 영상 취득 시 계절, 날씨 등의 영향에 의하여 탐지 결과물들을 다양한 활용분야에 적용하기에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 모델을 이용하여 위성영상에서 관심객체를 탐지하고, 이를 활용하여 다시기 위성영상 내의 객체 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위하여, 객체탐지를 위한 공개데이터셋을 이용하여 딥러닝 모델의 선행학습을 수행하고, 관심지역에 대한 학습자료를 직접 제작하여 전이학습에 적용하였다. 다시기·다종 위성영상 내의 객체를 개별적으로 탐지한 후, 이를 활용하여 영상 내 객체의 변화양상을 탐지하였다. 이를 통해 접근불능지역에 대한 핵 활동 관련 모니터링을 위하여 다양한 위성영상에 대한 객체탐지 결과를 직접적으로 변화탐지에 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Earthquakes and Structures
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• 제3권2호
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• pp.117-140
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• 2012

The proposed research includes a comprehensive study on the seismic vulnerability assessment of typical building types, representative of the structural materials, the seismic codes and the construction techniques of Southern Europe. A damage database is created after the elaboration of the results of the observational data obtained from post-earthquake surveys carried out in the area struck by the September 7, 1999 Athens earthquake, a near field seismic event in an extended urban region. The observational database comprises 180.945 buildings which developed damage of varying degree, type and extent. The dataset is elaborated in order to gather useful information about the structural parameters influence on the seismic vulnerability and their correlation to the type and degree of building damages in near field earthquakes. The damage calibration of the observational data was based on label - damage provided by Earthquake Planning and Protection Organization (EPPO) in Greece and referred to the qualitative characterization for the recording of damage in post-earthquake surveys. Important conclusions are drawn on the parameters that influence the seismic response based on the wide homogeneous database which adds to the reliability of the collected information and reduces the scatter on the produced results.

• Earthquakes and Structures
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• 제4권3호
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• pp.299-324
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• 2013

The current research focuses on the seismic vulnerability assessment of typical Southern Europe buildings, based on processing of a large set of observational damage data. The presented study constitutes a sequel of a previous research. The damage statistics have been enriched and a wider damage database (178578 buildings) is created compared to the one of the first presented paper (73468 buildings) with Damage Probability Matrices (DPMs) after the elaboration of the results from post-earthquake surveys carried out in the area struck by the 7-9-1999 near field Athens earthquake. The dataset comprises buildings which developed damage in several degree, type and extent. Two different parameters are estimated for the description of the seismic demand. After the classification of damaged buildings into structural types they are further categorized according to the level of damage and macroseismic intensity. The relative and the cumulative frequencies of the different damage states, for each structural type and each intensity level, are computed and presented, in terms of damage ratio. Damage Probability Matrices (DPMs) are obtained for typical structural types and they are compared to existing matrices derived from regions with similar building stock and soil conditions. A procedure is presented for the classification of those buildings which initially could not be discriminated into structural types due to restricted information and hence they had been disregarded. New proportional DPMs are developed and a correlation analysis is fulfilled with the existing vulnerability relations.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권6호
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• pp.117-123
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• 2015

An experimental study of model truss-type vertical gate consisting of a truss and a plate was presented in this paper to examine the structural dynamics of the gates. A 1:61 scale model was constructed for the 95 m prototype gate using an acrylic truss and an acrylonitrile butadiene styrene plate. The scaled model was tested in a 1.6 m wide concrete flume for two orientations to determine the effects of gate orientation on structural vibrations. Natural frequencies of the model gate was measured and calibrated with FEM predictions. Vertical vibrations were measured under various operational conditions, including a range of bottom opening heights and different upstream and downstream water levels. The gate model with reverse direction was preferred due to its low overall vibrational response and flow level combinations. The test results also provide a basic dataset for development of operations guidelines that minimize flow-induced vibrations of the gates.