• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.417-418
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• 2018

미국 국립가뭄경감센터 (National Drought Mitigation Center, NDMC)는 다양한 가뭄지수를 통합하여 미국 전역의 가뭄진행상황을 모니터링하고 가뭄대응정책 수립을 위한 주요 의사결정정보로 활용하고 있다. 대표적으로 1999년에 개발되어 현재까지 운영 중인 미국가뭄모니터 (United States Drought Monitor, USDM)는 미국 전역에 대하여 가뭄단계를 표시한 지도 (U.S. Drought Monitor map)를 매주 생성하여 제공하고 있다 (http://droughtmonitor.unl.edu/). 가뭄지표(drought index)는 가뭄의 현황과 시공간적인 전개 과정을 분석하고 정량적 가뭄심도 평가 및 가뭄대응계획 수립을 위한 도구로써 다양하게 개발되어 활용되고 있다. 가뭄의 정도를 정량화하기 위하여 개발된 다수의 가뭄지수는 대상과 평가방법에 따라 가뭄을 표현하는 특성이 서로 다르다. 하나의 가뭄지수로는 가뭄특성을 온전히 표현하기 어렵기 때문에, 최근에는 단일 가뭄지수에 의존하기 보다는 다수의 가뭄지수를 이용하되, 여러 가뭄지수 간의 특징을 고려하여 각 가뭄지수가 갖는 장단점을 상호 보완하여 사용하기를 권고하고 있다. USDM은 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), Soil Moisture Model (NOAA Climate Prediction Center, CPC), 미 지리조사국의 하천유량 주간보고 (USGS Weekly Streamflow), 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI) 등의 주요 가뭄판단지표를 선정하고, 가뭄판단의 기준으로써 각 가뭄지수의 가뭄심도 (drought severity) 및 백분위수 (percentiles)로 등급을 구분하였다. 가뭄등급은 '정상 상태 (none)'를 포함하여 '비정상적인 건조 (abnormally dry, D0)'에서 최악의 가뭄상태를 의미하는 '이례적인 가뭄상태 (exceptional, D4)'에 이르는 6 단계로 구분하고, 정상상태를 제외한 5 단계의 통합가뭄단계로 표시한다. 우리나라에서는 기상청, 수자원공사, 농어촌공사에서 기상/수문/농업관련 가뭄지수의 위험지도를 실시간으로 제공하고 있으며, 각 지표별로 상이한 기준으로 가뭄을 판단하고 있다. 각각의 가뭄지표에 대한 가뭄판단기준은 해당 국가의 장기적으로 축적된 자료를 활용하여 가뭄단계 및 가뭄판단기준의 재설정에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 SPI, SC-PDSI, 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI), Evaporative Demand Drought Index (EDDI), 유효가뭄지수 (Effectvie Drought Index, EDI)의 다양한 가뭄지수를 활용하여 USDM의 가뭄심도 및 가뭄판단기준을 적용하고자한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-6
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• 2019

본 연구의 목적은 100kW급 연료전지 시스템의 열관리 성능을 실도로 운전조건에서 분석하여, 성능 해석 모델링을 개발하는 것이다. 개발된 모델을 적용하여, 열관리 시스템의 운전조건 변화에 따른 성능 변화를 고찰하고자 한다. 해석 모델링은 핵심부품들에 대한 성능 평가 데이터를 바탕으로, 성능에 영향을 주는 변수들로 개발하였다. 개발된 연료전지 열관리 시스템 해석 모델링으로 다양한 실차 운전조건에서의 최적 열관리 시스템에 대한 전력소비량을 분석하였다. 주요하게, 연료전지 열관리시스템 핵심부품(워터펌프, 냉각 팬, 3 Way Valve, 라디에이터)에 대한 성능 특성 분석 후 모델링을 진행하였다. 개발된 모델링으로 운전조건에 따른 유량 예측을 하였고, 실험값과 예측값과의 비교분석을 통하여서, 해석 모델링에 대한 검증을 진행하였다. 과도해석을 통하여서, 냉시동시 냉각수 온도가 특정온도까지의 소요시간을 예측하였다. 스택 운전조건에서 스택 입출구 온도가 적정 수준에서 움직이기 위한 열관리 시스템 운전조건에 대한 예측을 진행하였다. 그 결과를 바탕으로, 소모전력과 열방출량과의 비교분석을 하였다. 개발된 해석 모델링은 핵심부품들의 성능 변화시 연료전지 시스템 운전에 대한 영향도를 분석할 수 있도록 활용할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.299-316
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• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.101-115
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• 2020

자율주행 분야 글로벌 동향 파악 및 공간정보 서비스 활성화 방안 도출을 위해 빅데이터 분석방법을 활용하였다. 사용된 빅데이터는 뉴스기사와 특허문헌을 상호 연계하여 활용하고, 뉴스 기사를 통한 동향 분석, 특허문헌 정보를 활용한 기술 분석이 진행 되었다. 본 논문에서는 자율주행에 대한 주요 뉴스에서 토픽모델을 기반으로 한 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 빅데이터화 하고 주요 단어를 추출하였다. 특허정보의 주요 단어를 기반으로 적용된 워드넷(WordNet)을 활용하여 공간정보와 연계성 분석, 글로벌 기술 동향 분석을 실시하고 공간정보 분야의 동향 분석 및 예측을 실시하였다. 본 논문에서는 주요뉴스와 특허문헌 정보를 기반으로 한 빅데이터 분석방법으로 자율주행 분야와 공간정보와의 연계성 분석을 통하여 최신 동향과 미래를 예측하는 방법을 제시한다. 빅데이터 분석으로 도출된 자율주행 분야 공간정보의 글로벌 동향은 플랫폼 얼라이언스, 비지니스 파트너쉽, 기업 인수합병, 합작회사 설립, 표준화 및 기술개발로 도출되었다.

• 농촌계획
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• 제27권4호
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• pp.55-70
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• 2021

In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권4호
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• pp.218-227
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• 2022

본 연구는 효율적인 하천 관리를 위해 중요한 데이터 중 하나인 하천 공간의 토지피복 분류를 위해 딥 러닝 기반의 이미지 트레이닝 방법의 활용가능성을 검토하였다. 이를 위해 대상 구간의 RGB 이미지를 활용하여 라벨링 작업 후 학습시킨 결과를 활용하여 기존 대분류 지표를 기준으로 토지피복 분류를 시도하였다. 또한 개방형으로 제공되는 Sentinel-2 위성 영상으로부터 무감독 분류 및 감독 분류에 의한 하천 공간의 토지피복 분류를 수행하였으며, 딥 러닝 기반 이미지 분류 결과와 비교하였다. 분석 결과의 경우 무감독 분류 결과와 비교하여 매우 향상된 예측 결과를 보여주었으며, 고해상도 이미지의 경우 더욱 정확한 분류 결과를 제시하였다. 단순한 이미지 라벨링을 통해 분류된 피복 분류 결과는 하천 공간 내 수역과 습지의 분류 가능성을 보여주었으며, 향후 추가적인 연구 수행이 이루어진다면 하천 관리를 위해 딥 러닝 기반 이미지 트레이닝 기법을 이용한 하천 공간내 피복 분류 결과의 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.43-53
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• 2023

본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.187-197
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• 2008

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 경안천 유역($255.44km^2$)을 대상으로 미래 토지이용변화가 수문-수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. Landsat TM(1987, 1991, 1996, 2004), $ETM^+$(2001) 위성영상으로부터 시계열 토지이용도를 작성하고, CA-Markov 기법을 이용하여 2030, 2060, 2090년도의 미래 토지이용변화를 예측하였다. 모형의 입력 자료인 수문 기상자료와 지형자료(DEM, 토양도, 하천도 등), 수질자료(SS, T-N, T-P)를 구축하고 1999, 2000년 자료를 이용하여 모형의 보정을 실시하였으며, 2001, 2002년에 대하여 검증하였다. 검보정 결과, 유출량에 대해 모형 효율성 계수는 0.59, 수질항목(Sediment, T-N, T-P)에 대한 결정계수는 0.88, 0.72, 0.68로 분석되었다. 미래 토지이용변화에 따른 유출량과 비점오염 부하량의 변화를 분석한 결과, 도시화가 진행되면서 2004년을 기준(76.3)으로 유역 평균 CN값이 2030년 76.9, 2060년 77.1, 2090년 77.4로 증가하면서 유출량이 1.4%, 2.0%, 2.7% 증가하는 것으로 분석되었다. 또한, 비점오염원의 증가로 유사량과 T-N, T-P 부하량은 2004년을 기준으로 2030년 51.4%, 5.0%, 11.7% 증가하였으며, 2060년 70.5%, 8.5%, 16.7% 2090년에 74.9%, 10.9%, 19.9% 증가하는 것으로 분석되었다.

• 한국지형학회지
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• 제18권1호
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• pp.41-56
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• 2011

이 연구에서는 미래의 토지피복도 작성을 위해 위성영상을 기반으로 토지피복 변화를 분석하고, 토지지목의 통계자료를 이용하여 미래의 토지지목 변화를 예측하였다. 토지지목 예측 방법에는 이중지수 평활법을 이용하였다. 위성영상을 이용한 각 연도별 토지피복 분류 결과, 천안·아산시의 토지피복 변화에서 가장 큰 증가 면적을 보인 유형은 인공구조물이며, 다음으로 수역, 초지, 나대지 등도 증가하였다. 반면에 산림지, 논, 습지, 밭 등은 감소하였다. 토지지목의 시계열분석 결과에서는 위성영상을 이용한 토지피복 분류 결과와 유사한 결과가 나타났다. 이중지수 평활법을 이용한 토지지목 변화를 예측한 결과, 2010년에서 2100년까지 논, 밭, 산림지와 습지는 지속적으로 감소하는 반면, 인공구조물, 수역, 나대지, 초지는 계속해서 증가할 것으로 예측되었다. 이상의 결과는 기후변화 대응전략 마련을 위한 기후변화에 따른 토지피복 변화 예측을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 환경영향평가
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• 제33권2호
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• pp.64-73
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• 2024

개발사업으로 인한 서식지 파괴의 심각성이 대두되면서 생물다양성을 보전하기 위해 환경영향평가(EIA)의 중요성은 커지고 있다. 경관스케일에서 개발 요인과 주변 환경요인에 따른 생물다양성 영향을 정량적으로 평가하기 위해 선행연구들이 진행되고 있으나, 개발사업을 기준으로 생물다양성 감소에 영향을 미치는 요인에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 통해 유효하다고 밝혀진 독립변수(사업 면적, 사업 유형, 고도, 생태·자연도, 녹지와의 이격거리, 보호구역과의 이격거리)들을 다중클래스 로지스틱 회귀분석, T-test, 사업 유형 검토분석을 통해 종풍부도 변화에 유의미한 영향을 미치는지를 검토하였다. 연구 결과, 토지 피복 단위에서 생물다양성에 영향을 끼치는 것으로 밝혀진 요인 중 사업 규모와 환경영향평가 시 종풍부도 값만이 p-value=0.05 이하의 값을 보였다. 그리고 사업 유형의 경우, 체육시설의 설치, 에너지 개발, 산업입지 및 산업단지의 조성에서 조류의 생물다양성 감소가 크게 변화하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 분석 규모에 따라 영향을 끼치는 변수에서의 차이가 발생할 수 있음을 확인하였기에, 환경영향평가에서 생물다양성 변화를 분석하기 위해서는 개발사업 단위에서의 지표 활용에 연구가 추가로 필요할 것이며, 타 생물종으로의 일반화를 위해 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.