드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.
도로와 주변의 상황을 정확히 인지하는 객체탐지 기술은 자율주행 분야에 핵심적인 기술이다. 자율주행 분야에 객체탐지 기술은 추론 서비스의 정확도와 함께 실시간성도 요구된다. 고성능 머신이 아닌 자원제약 기기에서 정확도와 함께 실시간성을 위한 객체탐지 기술을 적용하기 위해서는 태스크 오프로딩 기술을 활용해야 한다. 본 논문에서는 자원 제약적 기기에서 자율주행의 실시간 객체탐지를 위한 태스크 오프로딩 적용과 관련하여 태스크 오프로딩의 성능 비교, 입력 이미지 해상도에 따른 성능 비교, 카메라 객체 해상도에 따른 성능 비교 등의 실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 본 실험에서 낮은 해상도의 이미지는 태스크 오프로딩 구조의 적용을 통하여 성능 개선을 도출할 수 있었고, 이는 자율주행의 실시간 기준을 충족하였다. 높은 해상도의 이미지는 성능 개선은 있었으나 통신 시간의 증가에 따른 이유로 자율 주행의 실시간 기준을 충족하지 못하였다. 이러한 실험을 통해 자율주행에서의 객체인식은 사용하는 객체인식 모델과 함께 입력 이미지, 통신 환경 등의 다양한 조건이 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.
국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.
팔경시 '경주십이영'을 통해 서거정은 고도 경주의 폐허화된 역사문화경관에 대한 감회를 적나라하게 표현하고 있다. '경주십이영'은 신라문화의 대표적 성지인 계림, 반월성, 나정, 오릉 그리고 장소성 깊은 승경인 금오산(남산), 포석정, 문천, 첨성대, 분황사, 영묘사, 김유신묘 등을 중심으로 거기에 깃든 신화와 설화는 물론 관련된 사건과 인물을 회고하는 방식으로 이루어져 기존 '팔경'과는 다른 폐허미학적 메타포가 강하게 전달되고 있다. '경주십이영'은 서거정의 팔경시 뿐만 아니라 그 이전의 팔경시와 비교할 때, 제영 구조와 형식은 물론 내용에 있어서도 차이를 보이는데, 특히 의미와 행위를 부각시킨 인문적 특성이 강하게 나타난다. '경주십이영'의 제영 순서를 추적할 때 2일 이상의 유람시간을 통해 2개 이상의 시각회랑으로 이루어진 것으로 보이며, 봄철에 지어진 시임에도 불구하고 시 속에는 '자연의 아름다움과 생활의 풍류' 그리고 '번성과 풍요'는 배제되고 대부분 오래 되고, 부서져 허물어지고, 늙고, 슬프고 등의 아쉬움과 슬픔의 정조가 지배적이다. 서거정은 '경주십이영'을 통해 경주의 다양한 경승과 경물 등 가시 영역의 문명적 폐허 뿐만 아니라 신화와 전설 등 비가시 영역의 문화적 폐허를 반복, 병렬, 병치 그리고 대조의 수사학적 표현으로 회고와 영탄의 폐허미를 읊고 있다. 이는 서거정이 '경주'를 바라보는 사유방식이자 표현방식이며 기존 회고시의 전형적 특성으로 서거정이 '경주십이영'을 통해 표현하고자 한 폐허 경험은 무엇보다도 그것이 전하는 아우라, 즉 12가지 역사문화경관에 담긴 총체적 신라문화에 편재한 질에 대한 정성적 경험이었다는데 그 특징이 읽혀진다. 기문 등을 근거로 '고도 경주'에 대한 서거정의 긍정적 인식에도 불구하고 '경주십이영'에 담긴 신라와 경주의 이미지는 폐허로 점철되고 있다. 그러나 폐허가 소멸과 몰락의 길을 가리키는 비관주의적 개념임에도 불구하고, 그 폐허의 양상은 조선 전기의 문풍을 좌우했던 인물로서 조선 왕조를 통해 경주를 다시 상승 부흥시키고자 하는 의지를 포괄하는 양가적인 것으로 보인다. 그러므로 서거정의 '경주십이영'에서 발견되는 풍경의 미학은 가장 은유적이면서도 문화적 상징성이 강한 것으로 폐허성을 반성적 경험의 가치로 전환하기 위한 역설적 폐허미학의 소통방식으로 전개되고 있다.
지하 공동은 토지의 이용과 개발을 제한할 뿐 아니라 안전과 환경에 심각한 우려를 준다. 우리나라는 석회암이 널리 분포하고 폐광산이 많으며 도심이 확장되고 토지의 개발이 활발하여, 지하 공동에 의한 지반 안전과 환경 보존 문제를 안고 있다. 전남 무안군 덕보들에 한국지질자원연구원에서 마련한 물리탐사 실험장에서 지하 공동의 탐지와 모니터링을 위한 고정밀 중력탐사를 하였다. 중력은 약 30 m 간격의 논둑길을 따라 5 m 간격으로 모두 800여 측점에서 AutoGrav CG-3 중력계로 측정하였으며, 측점의 절대적 위치 오차는 수 mm 이하로 유지하였다. 중력 측선은 MS (minimum support) 역산으로 밀도 분포를 작성하였으며, 고분해능 3차원 중력 역해의 비유일성을 줄이기 위하여 Euler 디컨벌루션의 해를 제한 조건으로 이용하는 역산 방법을 고안하였다. 역산에 의하여 작성한 밀도 분포는 잔여 중력 분포와 전체적으로 잘 일치하였으며, 특히 공동과 관련된 것으로 예상되는 3곳의 중력 이상대의 밀도 분포 형태, 즉 공동의 위치 뿐 아니라 공동형태와 발달 양상을 잘 보여주었다. 이러한 해석 결과는 시추 주상도와 매우 잘 일치하였다. 탐사 실험장의 진입로에서 그라우팅을 전후하여 시간차 중력 모니터링을 하였다. 탐사 조건에 의한 불일치는 기준점의 관측 중력을 비교하여 조정하였다. MS 역산으로 작성한 그라우팅 전, 후의 밀도 분포를 비교하여 그라우팅의 효과를 검토하였다. 이 현장 사례를 통하여 ${\mu}Gal$ 수준의 정밀도와 정확도의 고정밀 중력탐사는 지하 공동을 탐지할 뿐 아니라 공동의 분포와 발달 양상을 확인하는 가장 직접적이고 효과적인 수단이 됨을 보여주었다. 또한, 시간차 중력 모니터링은, 여러 가지 오차 요인들이 있지만, 시간의 경과에 따른 지하 밀도 분포의 변화를 관측하는 데 효과적임을 보여주었다.
지구온난화로 인해 극지방에 대한 접근성이 높아짐에 따라 석유자원이 풍부한 영구동토 지역에서 자원개발 플랜트 건설의 수요가 증가하고 있다. 동토 지역에서의 자원개발 플랜트 건설 입지는 동토 활성층의 융해와 동결에 기인하는 지표변위가 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 동토의 변위를 고려하여 자원개발 플랜트 건설의 입지를 선정한 연구 사례는 거의 없다. 이 연구에서는 캐나다 앨버타 주의 Athabasca 남부 지역에서 최적의 오일샌드 개발 플랜트 건설 입지를 선정하기 위해 지표변위를 비롯한 다양한 공간정보를 활용하여 계층화 분석(Analytical Hierarchy Process)을 수행하였고, 동토 지역에서의 자원개발 플랜트 건설 활동에 있어 지표변위의 중요성을 논의하였다. 2007년 2월부터 2011년 3월까지 획득된 시계열 ALOS PALSAR 영상에 Small BAseline Subset-Interferometric Synthetic Aperture Radar 기법을 적용하여 지표변위 속도 정보를 구축하였고, ERA5 재분석 자료로부터 2000~2010년 기간에 대한 평균 기온, 지표온도, 지중온도 정보를 구축하였다. 도로 및 철도와 토지피복 공간정보는 각각 캐나다 연방 통계청과 북미환경협력위원회에서 제공하는 자료를 구축하여 활용하였다. 토지피복, 지표변위, 도로 접근성을 가장 중요한 공간정보로 설정하여 수행한 최적 입지 분석 결과는 2010년 이후 건설된 오일샌드 플랜트 건설지와 비교하여 그 타당성이 확인되었고, 입지 적합도 평가에 대한 지표변위의 민감도는 매우 높은 것으로 분석되었다. 이 연구를 통하여 동토 지역에서 최적의 자원개발 플랜트 건설지를 선정하는데 지표변위가 필수적으로 고려되어야 함이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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