• 대한토목학회논문집
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• 제28권4B호
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• pp.363-374
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• 2008

국내에서 수공구조물의 설계를 위한 확률강우량을 산정하기 위해서 널리 사용되는 강우강도식은 주로 회귀분석을 적용한 형태가 일반적이지만, 본 연구에서는 각 지점별 적정확률분포형의 누가분포함수를 활용하여 강우강도식의 형태를 결정하고, 매개변수는 유전자알고리즘을 적용하여 추정하는 강우강도식을 제안하고자 한다. 기존에 사용하던 강우강도식과의 정확도 비교를 위하여 기상청 22개 지점에 대한 재현기간, 지속기간별 평균제곱근오차, 평균제곱근 상대오차를 검토한 결과 누가분포함수를 활용한 강우강도식이 더 높은 정확도를 가짐을 보였으며, 또한, 최근의 집중호우에 대한 영향을 살펴보기 위하여 2006년 까지의 강우자료를 이용하여 기존의 회귀식에 의한 방법과 누가분포함수를 활용한 경우의 결과값을 비교한 결과 이 경우에도 누가분포함수를 활용한 강우강도식의 정확도가 더 높음을 알 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 누가분포함수를 활용한 강우강도식은 기존의 회귀분석을 활용한 강우강도식보다 정확도면에서 우수하다고 할 수 있으며, 국내에 충분히 적용가능한 형태의 강우강도식이라고 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.29-41
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• 2017

확률강수량 산정은 하천관리, 수공구조물 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 기초적인 자료 중 하나이다. 실무에서는 대표지속시간에 대해서 지점빈도해석을 통해 확률강수량을 추정하고 이를 지속시간에 대해서 회귀분석을 실시하여 IDF (intensity-duration-frequency) 곡선을 작성한다. 이들 IDF곡선을 활용하여 기타 지속시간에 대해서는 내삽 또는 외삽으로 보간 하여 확률강수량 추정이 이루어지고 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 자료 연한이 짧은 점을 고려한다면, 보다 정확하고 신뢰성 있는 확률강수량 산정 기법의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 Bayesian GLM 모형을 통하여 자료의 확률분포 매개변수의 Scaling 특성을 고려할 수 있는 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 모형 적용결과 개별지점에서 효과적인 매개변수 추정뿐만 아니라, 유역전체의 특성을 대표하는 매개변수 추정이 가능하였다. 본 연구결과를 통해 도출된 IDF 곡선은 향후 다양한 수자원분야의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 미계측유역 또는 지속시간별 자료가 불충분한 지역에 대해서도 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제7권2호
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• pp.227-235
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• 2006

In this paper a robust image processing method with modified Otsu algorithm to recognize the road lane for a real-time controlled autonomous vehicle is presented. The main objective of a proposed method is to drive an autonomous vehicle safely irrespective of road image qualities. For the steering of real-time controlled autonomous vehicle, a detection area is predefined by lane segment, with previously obtained frame data, and the edges are detected on the basis of a lane width. For stable as well as psudo-robust autonomous driving with "good", "shady" or even "bad" road profiles, the variable threshold with modified Otsu algorithm in the image histogram, is utilized to obtain a binary image from each frame. Also Hough transform is utilized to extract the lane segment. Whether the image is "good", "shady" or "bad", always robust and reliable edges are obtained from the algorithms applied in this paper in a real-time basis. For verifying the adaptability of the proposed algorithm, a miniature vehicle with a camera is constructed and tested with various road conditions. Also, various highway road images are analyzed with proposed algorithm to prove its usefulness.