• 한국산림과학회지
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• 제81권4호
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• pp.363-371
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• 1992

본(本) 연구(硏究)는 산지(山地)에서 합리적(合理的)으로 임도망(林道網)을 배치(配置)하는 모델을 개발(開發)할 목적(目的)으로 수행(遂行)되었다. 본(本) 연구(硏究)의 임도망(林道網) 배치(配置)모델은 수치지형해석(數値地形解析)과 노선선정(路線選定)의 두 부분으로 구성되어 있다. 본(本) 모델에서는 수치지형(數値地形) 모델을 통하여 지황(地況) 및 임황(林況)에 대한 정보(情報)를 제공(提供)할 뿐만 아니라 종단구배(縱斷勾配)를 바탕으로 임도개설(林道開設)의 적정성(適正性)을 평가(評價)할 수 있다. 이러한 수치지형해석(數値地形解析)의 결과(結果)를 이용(利用)하여 계획(計劃)된 임도밀도(林道密度)를 만족(滿足)시키는 적정임도망(適正林道網)을 수립하게 된다. 노선선정(路線選定)에서는 임도간격(林道間隔)에 따라 노선(路線)의 선택(選擇) 및 임도배치(林道配置)를 위해 면적분할법(面積分割法)을 적용하였으며, 분할면적(分割面積)의 크기는 임도밀도(林道密度)에 의해 산출(算出)된다. 이 면적분할법(面積分割法)은 임도(林道)가 편재(偏在)되어 배치(配置)되지 않도록 해줄 뿐만 아니라 임도계획(林道計劃) 담당자가 융통성(融通性)있게 임도밀도(林道密度)를 조절(調節)하여 배치계획(配置計劃)을 수립할 수 있다. 즉, 임도망(林道網) 계획(計劃)에 있어서의 필수요소인 임도밀도(林道密度)를 다양하게 적용하여 봄으로써 합리적(合理的)인 임도망(林道網)을 구축할 수 있는 것이다. 또한, 노선선정기준(路線選定基準)은 종단구배(縱斷句配), 투자효과(投資效果), 토공량(土工量) 및 이상의 세가지 기준(基準)의 조합(組合)과 같은 4가지 기준(基準)을 적용(適用)하였다. 임도망(林道網) 배치(配置)모델의 현지(現地) 적용가능성(適用可能性)을 평가(評價)하기 위해 평균집재거리(平均集材距離), 집재가능성(集材可能性), 개발지수(開發指數), 순환로망지수(循環路網指數) 등과 같은 지표(指標)를 사용(使用)하였으며, 임도망(林道網) 계획시(計劃時) 노선(路線)을 선정(選定)함에 있어 수치지형분석(數値地形分析)과 면적분할법(面積分割法)을 이용(利用)하는 것이 효과적(效果的)인 것으로 판단(判斷)된다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권4호
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• pp.420-430
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• 2001

임도개설상(林道開設上)의 기술적인 문제(問題)와 현장애로를 해소하기 위하여 임도(林道)의 직접적인 효과(效果)인 집재비(集材費)와 개설비(開設費)를 중심으로 투자효과(投資效果)를 최대(最大)로 하는 임도망(林道網) 배치(配置)프로그램을 개발(開發)하였다. 프로그램은 Windows 95/98을 운영체제로 하고 Microsoft Visual Basic 5.0을 사용하여 전체 인터페이스 설계(設計)와 계산 프로그램을 작성하였으며, 인터페이스는 계층적인 구조(構造)로 설계(設計)하고 GUI의 형태(形態)로 제공(提供)하였다. 프로그램 개발에 사용한 입력데이터는 Map데이터(지리정보(地理情報)데이터)로서 수치지형도(數値地形圖)(DTM), 계획구역구분도(計劃區域區分圖), 산림기능구분도(山林機能區分圖), 임내(林內) 도로망도(道路網圖)와 콘트롤데이터(계산용(計算用) 조건인자(條件因子) 테이터)인 임상별(林相別) 목재생산량(木材生産量) 및 노동투입량(勞動投入量), 지형별(地形別) 집재비(集材費), 지형별(地形別) 목도단가(林道單價), 노동단가(勞動單價), 임도(林道) 및 작업도(作業道) 우회율(迂回率), 보행거리계수(步行距離係數), 보행속도(步行速度) 등을 사용하였다. 개발된 프로그램은 현재의 임도개설비(林道開設費)로 향후 벌채(伐採)까지의 적정(適正) 임도밀도(林道密度)와 임도개설연장거리(林道開設延長距離)를 파악할 수 있다. 또한 임도노선배치(林道路線配置)를 프로그램화하여 직접적 경제효과(經濟效果)인 임업적(林業的) 효과(效果)를 제일 우선적으로 생각하여 최적(最適)의 임도노선(林道路線)이 배치(配置)할 수 있으며, 종전의 주관적인 임도노선배치(林道路線配置)보다는 많은 요인(要因)에 의하여 임도망(林道網)이 결정(決定)되고 좀 더 과학적이고 이론적인 임도노선배치(林道路線配置)가 가능하므로 투자효과(投資效果)를 최대(最大)로 하는 임도노선배치(林道路線配置) 계획법(計劃法)을 제시(提示)할 수가 있다. 또한 임도노선배치계산(林道路線配置計算)에서 임도노선(林道路線)마다의 배치우선순위(配置優先順位)가 프로그램상에서 결정(決定)되므로 임도노선배치(林道路線配置) 계획(計劃)을 시업계획(施業計劃)과 병행해서 결정(決定)할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.108-120
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• 2008

본 연구에서는 행정정보, GIS, RS정보, 확률모델을 이용하여 교토의정서에서 정의하는 산림전용지역의 추출가능성에 대하여 검토하였다. 1989년의 정사사진과 2001년의 IKONOS화상을 이용한 산림전용지역의 특성을 보면, 1989년부터 2001년까지의 산림전용지역은 약 40ha로 나타났다. 산림전용지역의 종류를 살펴보면, 도로(임도) 개설 및 주택지 개발을 위한 산림전용이 대부분을 차지하였고, 택지전용지의 80%는 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였으며, 신설된 도로 또한 20% 이상이 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였다. 산림전용지역의 추출모델 구축을 위하여 지형인자와 위성영상인자를 이용하였으며, 확률 개념을 도입한 산림전용지 발생 확률 지도를 작성하였다. 구축한 산지전용지 발생 모델의 유효성을 검증하기 위하여, 대상지역을 시스템적으로 구분하여, 추출 정도를 비교 검토하였다. 베이즈 모델과 Regression모델을 비교한 결과, 베이즈모델이 Regression모델보다 높은 추출확률을 나타냈다. 모델의 적합성을 평가하기위해서 대상지역을 2지역으로 구분하여 한쪽의 정보만을 가지고 발생확률지도를 작성하고, 나머지 지역에 대하여 발생확률을 검토한 결과에서도 베이즈모델이 높은 추출확률을 나타냈다.

• 한국환경과학회지
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• 제25권4호
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• pp.603-613
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• 2016

Fog may have a significant impact on road conditions. In an attempt to improve fog predictability in Jeju, we conducted machine learning with various data mining techniques such as tree models, conditional inference tree, random forest, multinomial logistic regression, neural network and support vector machine. To validate machine learning models, the results from the simulation was compared with the fog data observed over Jeju(184 ASOS site) and Gosan(185 ASOS site). Predictive rates proposed by six data mining methods are all above 92% at two regions. Additionally, we validated the performance of machine learning models with WRF (weather research and forecasting) model meteorological outputs. We found that it is still not good enough for operational fog forecast. According to the model assesment by metrics from confusion matrix, it can be seen that the fog prediction using neural network is the most effective method.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.95-100
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• 2023

Due to Traffic accidents people faces health and economical casualties around the world. As the population increases vehicles on road increase which leads to congestion in cities. Congestion can lead to increasing accident risks due to the expansion in transportation systems. Modern cities are adopting various technologies to minimize traffic accidents by predicting mathematically. Traffic accidents cause economical casualties and potential death. Therefore, to ensure people's safety, the concept of the smart city makes sense. In a smart city, traffic accident factors like road condition, light condition, weather condition etcetera are important to consider to predict traffic accident severity. Several machine learning models can significantly be employed to determine and predict traffic accident severity. This research paper illustrated the performance of a hybridized neural network and compared it with other machine learning models in order to measure the accuracy of predicting traffic accident severity. Dataset of city Leeds, UK is being used to train and test the model. Then the results are being compared with each other. Particle Swarm optimization with artificial neural network (PSO-ANN) gave promising results compared to other machine learning models like Random Forest, Naïve Bayes, Nearest Centroid, K Nearest Neighbor Classification. PSO- ANN model can be adopted in the transportation system to counter traffic accident issues. The nearest centroid model gave the lowest accuracy score whereas PSO-ANN gave the highest accuracy score. All the test results and findings obtained in our study can provide valuable information on reducing traffic accidents.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제27권3호
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• pp.195-203
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• 2011

우리나라의 III영급과 IV영급의 산림면적은 총면적에 약 65%를 차지하고 있어 목재자원의 경제적인 조성 및 관리를 위해서는 가장 중요한 시기이다. 가치 있는 숲을 조성하기 위하여 조림, 숲가꾸기, 솎아베기(간벌), 임목수확작업 등 여러 작업들이 적기에 꾸준히 이루어져야 한다. 이러한 산림작업을 효율적으로 실행하기 위하여 기계 장비의 이동통로 및 작업공간으로 활용할 수 있는 임내도로망의 확충이 필요하다. 특히, 작업로는 작업자 및 작업장비 등이 작업지까지의 도달시간을 단축시켜 실작업시간을 증대시킴은 물론, 임목수집을 위한 집재거리를 단축시켜 효율적인 작업이 가능해지고, 이용구역이 확대되어 목재의 수집율을 증대시킬 수 있다. 적정 임내도로망을 배치하기 위하여 지형도, 임도망도, 작업구역도, 임소반도, 임상도 등의 기초자료를 이용하여 주요 통과점(중 소 집재장) 선정하고, 이들을 최단경로 연결하는 임내도로망 배치기술을 개발하였다. 또한 적정 임내도로망 배치방법의 적정성을 검토한 바, 벌채구역이 현행과 동일한 조건일 때 임내도로 밀도는 현행방법 79 m/ha인데 반하여 개선방법은 42 m/ha로 현행방법보다 1/2수준으로 설치하여도 두 방법 모두 수집가능재적 및 수집율은 각각 568 $m^3$, 100%로 차이가 없었다. 또한 벌채구역을 연접한 무육간벌 대상지로 확대한 경우에는 임내도로 밀도는 현행방법 34 m/ha, 개선방법 33 m/ha로 두 방법 모두 유사한 수준이었으나, 가중평균 집재거리는 현행방법은 117 m인데 반하여 개선방법은 57 m로 현행방법의 1/2수준으로 단축되었고, 수집량은 현행방법에 비하여 400 $m^3$ 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.86-87
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• 2021

As non-road mobile pollutants such as construction equipment are emerging as the main cause of air pollutants emission, construction equipment regulations are gradually strengthening. Research was conducted by correcting the emission coefficient to calculate and predict air pollutant emissions of construction equipment, but it did not reflect site variables such as field and equipment conditions that affect actual emissions. This study derived an Artificial Neural Network emission prediction model based on the actual emission data of excavators and trucks measured at the site and proposed a platform to predict the emission of air pollutants at the site according to the working size and conditions. Through this, it is possible to establish an eco-friendly process plan using a model from the construction plan.

• 한국조경학회지
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• 제26권3호
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• pp.237-248
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• 1998

Landcover has been largely influenced by human activities, especially in recent days. The analysis of the change of land use by urbanized development is useful for determining development plan hereafter. This study aimed to the quantitative analysis about the urban sprawl within 12 years from 1985 to 1996, at Chonan, and for extracting the characteristics of change. For this purpose, this study performed land cover classifications using Landsat TM data . A hybrid classification method was used to classify satellite images into seven types of land cover. Road network digitied from 1:25,000 topographic map was rasterized and overlaid on the landcover map. A result of this study showed that area of forest and paddy decreased due to urban sprawl. Especially from 1993 to 1996, the change of land use progressed rapidly because of merging a city and a country in Chonan. The size of patch in forest had been smaller and irregular form. It is a general progress that size of patch in forest had been smaller and irregular form. It is a general progress that the forest have changed the paddy and bare land paddy and bare land have changed low-density urban or high-density urban. This explained how urbanized Chonan was and applied the suggeston of plan in landuse with the result of this study.

• 농촌계획
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• 제21권2호
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• pp.11-21
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• 2015

This study carried out evaluation of vulnerability in accessability and functionality using road network that was extracted from Intelligent Transportation System(ITS) and digital map. It was built in order to figure out accessability that locational data which include community center, public facilities, medical facilities and highway IC. The method for grasping functionality are Digital Elevation Model(DEM) and land slide hazard map provided by Korea Forest Service. The evaluation criteria for figure out accessability was set to related comparison of average time in urban area. Functionality value was calculated by the possibility of backing the vehicle possibility of snowfall and landslides. At last, this research computed weighting value through Analytic Hierarchy Process (AHP), calculated a vulnerable score. As the result, the accessability of rural village came out that would spend more time by 1.4 to 3.2 times in comparison with urban area. Even though, vulnerability of the road by a snowfall was estimated that more than 50% satisfies the first class, however, it show up that the road were still vulnerable due snowing because over the 14% of the road being evaluated the fifth class. The functionality has been satisfied most of the road, however, It was vulnerable around Lake Daechung and Piban-ryung, Yumti-jae, Suriti-jae where on the way Boeun. Also, the fifth class road are about 35 km away from the city hall on distance, take an hour to an hour and a half. The fourth class road are about 25 km away from the city hall on distance, take 25 min to an hour. The other class of the road take in 30 min from the city hall or aren't affected of weather and have been analyzed that a density of road is high. In A result that compare between distribution and a housing density came out different the southern and the eastern area, so this result could be suggested quantitative data for possibility of development.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.282-294
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• 2017

본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.