• 제목/요약/키워드: Computer modeling

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딥러닝에 의한 라이다 반사강도로부터 엄밀정사영상 생성 (True Orthoimage Generation from LiDAR Intensity Using Deep Learning)

  • 신영하;형성웅;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.363-373
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    • 2020
  • 정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

열쾌적성과 에너지절약을 위한 녹지계획 전략 연구 (A Study on Greenspace Planning Strategies for Thermal Comfort and Energy Savings)

  • 조현길;안태원
    • 한국조경학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.23-32
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    • 2010
  • 본 연구의 목적은 옥외공간의 표면재료 구성에 따라 열쾌적성에 작용하는 인체 에너지수지를 산정하고, 수목차양이 건물에너지 절약에 기여하는 효과를 분석하여 도시녹지계획의 바람직한 전략을 제시하는 것이다. 옥외공간의 대표적 구성재료 유형을 반영하여, 수목차양이 부재하는 콘크리트 포장공간과 잔디공간, 수목차양의 마사토 포장공간 등 3개 공간유형별 휴식활동의 인체 에너지수지를 산정하였다. 이들 공간유형별 에너지수지 차이에 기여한 결정변수는 차양 여부와 지표면 알베도 및 온도이었다. 차양이 부재하는 콘크리트 포장공간과 잔디공간의 인체 에너지수지는 각각 $284W/m^2$, $226W/m^2$로서, 열쾌적성 측면에서 상당히 불량한 것으로 나타났다. 따라서, 옥외 휴식공간은 증발산이 가능한 차양교목 및 자연재 바닥면으로 구성함이 바람직하다. 수목차양에 의한 건물에너지 절약은 남부지방 대구시를 사례로 컴퓨터 모델링 프로그램을 활용하여 계량화하고, 중부지방 춘천시의 기존연구와 비교하였다. 건물 서향에 식재한 차양수목이 연간 냉난방에너지 절약 상 가장 효과적이었다. 반면, 남향의 차양수목은 중부 및 남부지방 모두 냉방에너지 절약효과가 낮고 난방에너지 소비를 가중시키므로 그 식재를 회피해야 한다. 서향과 동향의 대형 차양수목은 건물유형 및 지방에 따라 냉방에너지를 1~2%/주 절약하였다. 저자의 기존연구와 이들 연구결과를 바탕으로, 옥외공간의 열쾌적성 증진과 옥내공간의 에너지절약을 위한 도시녹지계획의 지표를 포함한 전략을 제시하였다. 본 지표 및 전략은 공간구성 재료에 따른 열쾌적성, 녹지의 차양, 증발산 및 풍속감소에 의한 건물에너지 절약, 기온저감을 위한 녹지의 면적과 체적 등을 포함하며, 아울러 제시한 전략의 실효성을 감안하여 녹지분야 주요 법제에의 적용안을 모색하였다.

가상현실시스템(CAVE)을 활용한 문화 Content의 복원 과정을 통한 CAVE활용 방안에 대한 연구 (Research about CAVE Practical Use Way Through Culture Content's Restoration Process that Utilize CAVE)

  • 김태열;유석호;허영주
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.11-20
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    • 2004
  • 80, 90년대의 영화에서만 보아오던 가상현실이 과학 및 컴퓨터 기술의 비약적인 발전을 바탕으로 우리에게 가까이 다가오고 있다. 다양한 가상현실 시스템 (VRML, HMD, FishTank, Wall Type, CAVE Type)의 개발과 함께 그 시스템의 발전으로 더욱 현실감 있는 가상현실 구현이 가능해지고 있다. 몰입감이 높은 가상 현실은 이로써 사람들이 일상적으로 경험하기 어려운 환경을 직접 체험하지 않고서도 그 환경에 들어와 있는 것처럼 보여주고 조작할 수 있게 해주는 것이다. 가상현실의 응용분야로는 교육, 고급 프로그래밍, 원격조작, 원격위성 표면탐사, 탐사자료 분석, 과학적 가시화(scientific visualization)등을 들 수 있다. 구체적인 예로서, 탱크 및 항공기의 조종법 훈련, 가구의 배치 설계, 수술 실습, 게임 등 다양하다. 이런 가상현실 시스템에서는 인간 참여자의 실제조작과 가상 작업공간이 하드웨어로 상호 연결된다. 이렇게 상호 연결된 하드웨어로 인간의 오감을 적절하게 자극하여 몰입감을 더하여 준다. 아직 많은 부분이 모자라지만 많은 연구와 노력으로 빠른 시간 안에 거의 인간이 느낄 수 있는 느낌을 가상현실에서도 현실과 같이 느낄 수 있을 것이다. 이 논문에서는 가상현실시스템의 기본적인 정의와 개념 그리고 종류를 알아보고 그 중에서 몰입감이 뛰어난 CAVE형의 가상현실시스템에 대하여 개념분석을 하였고 다음으로 2003년 KISTI(한국과학기술정보연구원)에서 만들어진 경복궁(문화 원형 Content)을 가상현실시스템에서 복원 과정을 Design process를 거쳐 제작되는 과정을 통해 가상현실시스템에서의 VR프로그래밍 방법과 모델링 방법을 제시하였다. 이러한 과정을 통해 몰입형 가상현실 시스템의 활용성에 대해 알아보았고 지금 시점에서 이러한 CAVE형 가상현실 시스템의 활용방안에 대하여 연구해 보았다. 끝으로 가상현실시스템을 활용한 문화재 복원 과정에서 나타난 문제점에 대하여 서술 하고 가상 현실 시스템의 활용 방안을 제시한다.

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비점오염모델 적용을 위한 우리나라 행정구역별 강수 중 질소농도 비교분석 (Comparative Analysis of Nitrogen Concentration of Rainfall in South Korea for Nonpoint Source Pollution Model Application)

  • 최동호;김민경;허승오;홍성창;최순군
    • 한국환경농학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.189-196
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    • 2018
  • 본 연구에서는 비점오염 모델에 강우의 질소 농도를 현실적으로 반영하기 위하여 국내 문헌과 3년 동안 관측한 강우 질소 농도를 분석하여 1개시(서울시), 9개도(경기도, 강원도, 충청남/북도, 전북남/북도, 경상남/북도, 제주도) 6개 광역시(부산, 인천, 대전, 울산, 대구, 광주)의 강우시 $NO_3{^-}$, $NH_4{^+}$ 및 T-N의 대표 농도를 제시하였다. $NO_3{^-}$$NH_4{^+}$의 평균 농도는 각각 1.88 mg/L와 0.96 mg/L 였으며, T-N은 2.84 mg/L 였다. 이는 환경부에서 제시하고 있는 2015년 전국 $NO_3{^-}$$NH_4{^+}$의 평균 농도인 1.98 mg/L와 1.05 mg/L와 비슷한 것으로 나타나 본 연구에서 제시된 각 행정구역별 농도는 타당한 수치로 사료된다. 본 연구결과 행정구역별로 질소농도의 차이가 있는 것으로 나타나 해당지역에 적합한 질소농도의 적용이 필요한 것으로 나타났다. 따라서 비점오염 모델 적용시 다양한 구축자료(수문인자, 지형인자 및 영농활동 인자 등)와 더불어 모델 적용지역의 강우 특성을 적절히 반영하여 오염부하량을 추정하는데 활용이 가능할 것으로 판단된다.

청감실험에 의한 국악당의 음향설계조건 설정 (Establishment of the Room Acoustic Criteria for the Korean Traditional Music Halls Using Subjective Listening Tests)

  • 한찬훈;신직수
    • 한국음향학회지
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    • 제26권7호
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    • pp.343-352
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    • 2007
  • 본 연구의 목적은 국악당의 설계에 있어서 기존의 서양음악을 기준한 실내음향설계의 한계를 벗어나서 국악기의 음향특성에 맞는 실내음향의 설계기준을 제시하는데 있다. 이를 위하여 국악시재를 이용한 청감실험을 실시하였다. 먼저 국악합주를 무향실내에서 녹음하여 국악기의 지향음향특성을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였다. 설계중인 국악공연장의 3차원 공간을 설정하여 국악음원을 방사시킨 후 실내에서 충격응답을 얻었으며 추출된 충격응답 시료를 가지고 무향실에서 녹음된 음원과 콘볼루션시켜 가청화(auralization)시재를 제작하였다. 가청화작업을 통하여 조사한 실내음향인자는 잔향시간(RT), 저주파 잔향비(BR), 고주파 초기감쇠시간비(Brilliance), 음의세기(G), 음악명료도(C80), 초기시간지연차(ITDG), 양이효과지표(IACC)등 총 7가지이며 무향녹음된 음원은 기악합주곡으로 구성하되 가청화 데이터를 각 지표안의 서로 다른 시료들과 짝을 지어 총 80쌍의 시료쌍을 제작하였다. 가청화 작업을 통하여 만든 시재를 국악연주자와 서양음악연주자를 대상으로 청감실험을 실시하였다. 청감실험결과 국악당에 대한 실내음향의 조건은 서양음악의 경우와 비교하여 매우 다른 양상을 나타내었다. 잔향시간은 0.8-1.0초의 매우 낮고 명료한 소리를 선호하였으며 잔향시간의 주파수특성도 모든 주파수 대역에서 일정한 잔향특성을 선호하는 것으로 나타났다. 또한 각 악기의 소리특성을 인지하기 위한 고음의 명료도가 중요한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 국악당 및 국악음원을 사용하는 공간의 설계에 유용하게 사용될 수 있으리라 판단된다.나타내었으며, 고농도로 갈수록 심화되었고 benzoic acid, salicylic acid, trans -cinnamic acid에서 매우 강한 억제효과를 나타내었다.의 수와 균체의 량은 0.81 $\times$ $10^{8}$ cfu/$m\ell$와 12g-DCW/$\ell$, 항진균 활성은 8.6mm로 나타나 5$\ell$ jar fermenter 배양에 배해 균의 수는 1/10로 줄었으며 항진균 활성도 64%로 낮게 나타났다.다. 것으로 생각한다.후 30분간 재관류하며 결과를 측정하였다(제3, 4군: 상온 심정지군). 결과: 저온 심근 보호액 군에서는 허혈전처치를 시행 후 심근 보호액을 주입한 군(제1군)과 허혈 전처치 없이 심근 보호액을 주입한 대조군(제2군)의 비교에서 관상동맥 관류량, 심박동수, 좌심실내압, 좌심실압과 맥박수를 곱한 값, 좌심실압 순간 변화율 및 CPK, LDH의 비교 모두에서 통계적으로 유의한 차이를 볼 수 없었다(p=NS). 상온 심정지 군에서는 허혈 전처치 후 $37^{\circ}C$에서 허혈을 유지한 군(제3군)과 허혈 전처치 없이 허혈을 유지한 대조군(제4군)의 비교에서 허혈 전처치를 시행한 군이 좌심실 수축기압, 좌심실압과 맥박수를 곱한값, 좌심실 이완기압, 좌심실압 순간 변화율 등이 허혈 전처치를 시행치 않은 군보다 유의하게 호전되었고 CPK, LDH의 변화에서도 유의한 차이를 보여 허혈 전처치가 심근의 기능적 회복 및 심근 보호에 효과가 있음을 보았다(p<0.05).

빅데이터와 딥러닝을 활용한 동물 감염병 확산 차단 (Animal Infectious Diseases Prevention through Big Data and Deep Learning)

  • 김성현;최준기;김재석;장아름;이재호;차경진;이상원
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.137-154
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    • 2018
  • 조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.