• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권1호
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• pp.16-24
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• 2011

해양에서의 음속은 수온, 염분, 압력에 의한 실험식으로 계산되며 해양에서의 평균 염분은 약 34 psu (practical salinity unit)로 수성이나 수평 거리에 따른 변화가 대부분 수 psu 이하이기 때문에 음속에 크게 영향을 마치지 못한다. 그러나 최근 여름철에 중국 양쯔강 범람에 의해서 24 psu 정도의 저염수가 제주 서부 해역으로 유입되는 사례가 발생하고 있으며 이 저염수는 음속에 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 환경 변화가 수중통신에 미치는 영향을 분석하였다. 즉, 저염수로 인한 음속구조의 변화를 계산하였고, 저염수층 내에서 송수선 수심과 전달거리를 바꿔가며 음파 전달 경로를 모의하여 통신 채널을 추정하였으며, BPSK(Binary phase shift key) 변조방식을 이용하여 비트 오류율을 계산하였다. 동일한 실험 조건하에 저염수가 없는 경우의 성능을 비교하여, 저염수가 통신 성능에 어떠한 영향을 미치는가에 대해 분석하였다. 저염수는 수심 약 20m까지의 표층부에서 음속의 기울기를 양의 기울기로 변화시켜 음과 채널을 형성하였고, 표층부에서 대부분의 송수신 신호의 비트 오류율을 감소시키는 경향을 확인하였다. 본 논문의 저염수에 의한 수중 통신 성능에 미치는 영향을 분석한 결과는 정확한 해양 통신 및 탐지 성능분석을 하기 위해서는 해양환경의 변화를 고려하는 것이 매우 중요하다는 것을 시사한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1479-1487
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• 2013

최근 이상기후에 따른 홍수로 인해 하천제방 붕괴 및 홍수피해가 급증하고 있다. 하천제방 관련 홍수피해는 침투에 의한 제방붕괴 및 파이핑, 부적절한 축제재료선정, 다짐불량 등 제방누수와 관련된 제방파괴요인이 52% 정도를 차지하는 것으로 나타나, 이에 대한 대책으로 저비용 TDR(Time Domain Reflectometry) 하천제방 누수탐사기법과 같은 대책이 요구된다. 본 논문에서는 아크릴로 제작된 소형 캡슐모양의 CAP(CAPsule)형 몰드 및 기존 탐침형 TDR를 사용하는 저비용 TDR 제방누수 모니터링시스템의 성능을 평가하고자 기존 TDR(탐침형, 튜브형)과 개발 CAP형 TDR에 대한 다양한 비교실험을 수행하였다. 실험결과, 평가된 TDR시스템은 20cm 정도의 누수탐사능력인 임계탐사능이 존재하며, 함수비, 건조단위중량 등에 대한 TDR 탐사 민감도의 경우 건조단위중량에 비해 함수비가 3배 이상 민감한 것으로 평가되었다. 또한, 개발 CAP형 TDR 시스템의 경우 함수비 측정을 위한 화강풍화토 지반 함수비(w)-유전상수(${\epsilon}$) 관계식을 제시하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.96-110
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• 2020

최근 국내외적으로 기후변화로 인한 대형화재, 집중호우, 지진 등으로 재난발생 가능성이 높아지고 있으며, 특히 어린이와 노약자등을 포함한 다양한 사람들이 몰리는 전통시장, 노유자시설, 다중이용시설 등 이용자 밀집지역에 대형 재난사고가 지속적으로 발생하고 있다. 연구목적: 본 연구에서는 화재발생 시 이용자 밀집시설에서 화재발생 사실을 조기에 감지하고, 대피자가 안전하게 대피하기 위해 빅데이터와 첨단기술을 활용한 재난감지 및 최적의 대피경로를 분석하고자 한다. 연구방법: 상황인지 기반의 3차원 객체모델 기술과 A*알고리즘의 최적화를 통한 새로운 알고리즘을 제안하고, 이들 활용한 시나리오 기반의 최적 대피경로 선정 기법을 제시하였다. 연구결과: HPA*E알고리즘을 이용하여 화재발생 시 대피시뮬레이션을 3D모델로 재현하고, 최적의 대피경로와 대피시간을 시나리오별로 산출하였다. 결론: 본 연구는 향후 우리나라에서 재난사고 발생 시 대피자가 안전하고 신속하게 대피할 수 있는 경로를 제시함으로써 인명피해를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_3호
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• pp.889-900
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• 2017

본 연구에서는 NIR(Near-Infrared) 원격탐사 자료를 이용한 연구의 결과인 논문을 분석함으로써 NIR의 기술 및 활용 연구 분야를 체계적으로 정리하고, 이후 NIR 영상을 활용한 연구의 흐름과 방향을 정립하는 데에 목표가 있다. 이를 위하여 최근 5년간의 국내 저널들과 활용 분야 SCI저널, 기술 개발 분야 SCI저널에 대하여 NIR 활용 연구에 관하여 사례조사를 실시하였다. 선별작업 이후 총 281편의 논문에 대하여 분석을 수행하였으며 통계 분석을 위해 분류와 소분류로 구분하여 우세한 연구 추세를 살펴보았다. 그 결과 논문 작성을 수행한 연구자들의 소속은 대학이 약 60% 이상으로 가장 높았다. 적용 분야의 경우 국외에서 육지 50%, 환경 30% 그리고 재해 11%의 분포를 나타냈다. 한편 국내의 경우 육지 55%, 환경 24%, 재해 10%의 분포를 보였다. 육지에 대한 국내 연구 사례는 임업과 농업이 각각 47%, 28%로 가장 높은 비율을 차지했다. 그 외에 국토관리(17%), 지질/자원과 관련하여 나머지 8%를 차지했다. NIR을 활용한 재해 관측은 산사태, 가뭄, 기상재해, 홍수 등에 활용되었다. 여기서 특히 기상재해는 황사에 관한 연구 결과로 국내의 실정이 반영된 것으로 보인다. 하지만 국내의 연구 사례 중 산불 탐지에 관한 결과가 존재하지 않았다. 국내의 실정을 고려해 볼 때에 이에 관한 추가적이고 활발한 연구가 수행될 필요가 있어 보인다. 이 통계적 논문 분석 자료가 향후 우리나라의 NIR 기술 개발과 활용 분야 확장에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.485-493
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• 2008

한반도 영역을 대상으로 RDAPS모형의 수치예보자료, AWS의 관측강수, 상층기상관측(upper-air sounding)의 관측자료를 이용하여 권역별 강수발생확률을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 제시하였다. 사용된 자료의 기간은 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 하였다. 500/750/1000 hPa에서의 지위고도, 500-1000 hPa에서의 층후(thickness), 500 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 750 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 표면풍속, 500/750 hPa/표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도등을 신경망의 예측인자로 사용하였다. 신경망의 구조는 3층 MLP(Multi Layer Perceptron)로 구성하여 역전파알고리즘(Back-propagation)을 학습방법으로 사용하였다. 신경망예측결과 한반도전체에 대한 예측성과의 개선은 H가 6.8%상승하였고, 특히 TS와 POD는 각각 99.2%와 148.1% 상승함으로서 강수예측에 대한 신경망모형이 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. KSS 역시 92.8% 개선됨으로서 RDAPS 예측에 비하여 뚜렷이 개선된 결과를 보여주고 있다.

• 한국환경농학회지
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• 제28권1호
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• pp.1-8
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• 2009

도시화로 인하여 농경지가 기속적으로 줄어듦에 따라 농업의 환경적 공익기능도 축소되고 있다. 따라서 농업의 공익기능 관련 실증 분석사례를 제공함으로써 식량안보 및 공업의 공익기능을 유지하고 농지보전 정책 논리를 제공하고자, 용인시를 대상으로 토지이용도를 이용한 연차별 농경치 이용면적과 변화를 분석하고 지표면 온도 추정을 통하여 환경보전 기능을 평가하였다. 최근 10년간 도시화가 현저히 진행된 용인시를 대상으로 세부정밀토양도에 기반한 1999년 토지이용 현황과 위성영상에서 추출한 농경지 지도와 지적도에 기반한 2006년의 농경지를 중심으로 한 토지이용 현황을 비교해 보면 논, 밭, 과수원 등 농경지와 산림의 분포가 현저히 감소한 반면, 주거 도심지의 면적이 크게 확대된 것으로 나타났다. 특히 처인구에서 농경지 감소와 도심지 확장 현상이 눈에 띄게 나타났다. 토지이용 면적 및 지목별 변화를 보면 1999년 용인시 토지이용 면적은 산림 > 논 > 밭 > 주거 도심지 순으로 나타났으나 2006년의 토지이용 면적은 산림 > 주거 도심지 > 논 > 밭 순으로 바뀌었다. 논과 밭의 면적은 1999년에 비해 2006년에 각각 34%와 41%, 감소하였고, 주거 도심지 면적은 245% 증가하였다. 논이 주거 도심지로 전용된 면적이 1,751.1 ha이며, 밭이 주거.도심지로 전용된 면적이 1,242.1 ha로 나타나 전용된 면적의 가장 많은 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 용인시의 농경지 면적 변화에 따른 농업의 환경적 기능변화에 대하여 계량화한 결과는 논 면적이 1999년에 8,063.3 ha에서 2006년에 5,309.3 ha로 감소한 결과, 농경지의 환경적 공익기능이 34% 감소한 것으로 나타났다. 마찬가지로 밭 면적이 1999년에 3,572.1 ha에서 2006년 2,112.5 ha로 줄어듦에 따라 환경적 공익기능이 41% 감소된 것으로 나타났나. Landsat TM 열상의 열 적외광을 이용하여 용인시의 두시기별 지표면 온도 분포를 비교 분석하였다. 1994년 9월에는 $20^{\circ}C$ 이하가 대부분이었으나, 농경지 및 산림 감소와 도시 확장 이후인 2006년 9월에는 $25^{\circ}C$ 이상 되는 지역의 면적이 현저히 넓게 분포하는 것으로 변화하였다. 시기별 토지이용별 지표면 온도분포 비교를 하였을 때 1994년 9월 지표면 온도 영상에서 $25^{\circ}C$ 이상인 지역은 전체 면적의 0.3%로 나타났고, 2006년 9월은 11.2%로 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 2006년 9월에 지표면 온도가 $25^{\circ}C$ 이상 되는 지역에 분포하는 주거.도심지의 면적이 37.7%로 가장 높게 나타났으며, 논과 산림의 분포면적 비율이 각각 5.6%와 4%로 나타났다. 위의 결과로 여름철 고온기에 논과 산림이 주변의 지표면 온도를 낮춰주는 기후순화 기능이 크다는 것으로 추정할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.