현재 시행되고 있는 하천정비와 하도정비는 하천 흐름의 특성을 간과한 채 일방적으로 진행되어 왔으며 그 결과로 하천의 인공화는 계속적으로 심화되고 있다. 이에 따라 하천 및 하도의 물리, 화학, 생물에 미치는 영향은 심각하며, 그 동안 인위적인 하천교란의 요인과 하천교란에 따른 영향, 즉 하상변동, 외래종 식생 침입, 생태서식처 변화 등의 정량적 평가 기술의 수립은 매우 미흡한 상태이다. 이러한 정량적 평가 기술의 수립을 위해서는 하천 교란의 요인 및 그 영향을 판단하기 위한 하천의 변화 양상 분석이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 항공사진 및 GIS기법을 이용하여 국내 주요 하천의 원인별 교란실태를 조사하고 분석함으로써 하천교란 조사기술 개발에 응용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 분석을 위하여 댐 하류의 하천교란 및 적응현장 시범지역을 선정한 후 대상 지역의 항공사진을 GIS화하여 하천교란 실태를 분석하는 데에 필요한 저수로와 제방 및 기타 자료를 shape 파일 형태로 생성하였다. 생성된 자료를 바탕으로 하천의 사행도 및 유로 변동 현황 분석을 실시함에 따라 특정 지점이나 시점을 기준으로 일어난 변화를 구체적으로 확인하여 하천의 변화 양상 분석을 실시하였으며 대상 하천의 사행도 및 저수의 구체적인 제반 수치를 제시할 수 있었다. 주요 결과로서 시간의 흐름에 따른 대상 하천의 사행화 현황과 저수로의 이동 및 변화 양상을 규명해 낼 수 있었다. 그 결과 댐 하류지역에서 하도안정문제가 발생하였음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 바탕으로 보다 효율적인 하도안정문제에 관한 대책 수립이 가능하리라 보며, 이를 위해서는 하천 교란 조사기술 개발에 대한 추가 연구가 뒤따라야 할 것이다.
국가나 지방자치단체에서 관리하는 기준점들은 다른 측량작업 및 지형정보구축과 밀접한 관계가 있으며, 전국토의 지리적 위치 기준이 되는 국가의 중요한 자산이다. 그러나, 이런 기준점들이 현재 각종 대장으로 관리되고 있으며, 관리자가 건설이나 도시개발에 따르는 기준점 망실, 보수 및 신설 등으로 현황을 손쉽게 갱신할 수 없고, 또한 사용자가 변경된 기준점 현황을 신속하게 파악할 수 없는 실정이므로, 본 연구에서는 기준점 유지관리업무를 효율적으로 수행하고 사용자가 편리하게 활용할 수 있도록 기준점 관리시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 시스템 개발을 위해, 기준점 관리업무 분석 및 요구사항을 고려하여 입력, 갱신, 검색, 네트워크, 분석 및 통계 기능 등으로 설계하였고, Mapobject를 엔진으로 Visual C++과 Visual Basic을 이용하여 구축하였다. 시스템에 사용된 도형 자료는 1/5,000 수치지도와 수치지적도면을 이용하였고, 각 기준점에 대한 속성자료는 점 명, 도엽 명, 경위도 및 TM좌표, 관측연월일, 기준점 사진 등을 활용하였다. 기준점 통합관리 시스템을 구축한 결과 기준점과 관련된 각종 도형정보와 속성정보, 위치정보를 통합관리할 수 있었다.
최근 unmanned aerial vehicle(UAV)를 이용하여 영상을 취득하고 지도제작 및 3차원 형상을 구축하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정합(image matching) 기술을 이용하여 3차원 형상을 재현하고, 형상 변화가 있을 경우 이를 탐지하여 면적 및 부피를 계산하는 방법론을 제시하는 실험으로 측정 정확도를 평가하였다. 이를 위해 모의 구조물을 구축하여 형상변화 전 후의 UAV 영상을 취득하고, 영상정합 결과물인 포인트 데이터의 비교를 위해 변화 전 데이터는 격자 형태로 변환하여 높이 값을 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 가로 세로 30cm 이상의 형상변화는 매우 높은 정확도로 면적 및 부피를 계산하였으나, 그 이하의 형상변화는 아직 영상정합기술의 한계에 기인하여 적용이 어려운 것으로 검증되었다. 하지만 제안한 방법론은 불법건축물 판별, 구조물의 일정규모 이상 피해의 정량적 분석 및 관리 등에 충분히 활용 가능할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.
전자해도는 종이해도를 전자화한 공식 디지털 해도로서 선박의 안전항해를 위한 필수 데이터이나 전자해도의 특수한 엔코딩 포맷으로 접근이나 조작이 용이하지 못하다. 본 연구에서는 전자해도의 접근과 서비스를 보다 용이하게 하기 위한 전자해도 SVG(Scalar Vector Graphic) 변환 연구를 수행하였다. SVG는 인터넷 브라우징 환경에서 지도의 서비스를 위한 벡터 그래픽 포맷으로서 복잡한 GIS 매핑 시스템 및 클라이언트의 특별 시스템이 요구되지 않는다. 전자해도를 SVG를 변환함으로서 활용 방안은 다음과 같다. 첫째, SVG는 벡터 그래픽의 장점으로 인해 공간 검색이 용이하며, 둘째로 특정 GIS 시스템 없이 고 품질의 벡터 그래픽 및 주제도 작성이 가능하다. 셋째로 해상교통 정보와 연계된 SVG 정보 서비스는 템플릿으로 활용될 수 있으며 다양한 해상교통 정보와 결합된 새로운 정보 서비스가 가능해진다. 전자해도의 SVG 변환 기술 개발로 해양지리정보 표현에 많은 활용이 예상된다.
선박 안전항해를 위한 필수 데이터인 전자해도는 종이해도를 전자화한 공인 디지털 해도로서 IEC 8211이라는 특정 엔코딩 방식을 취하기 때문에 사용자의 조작이 어려운 특징이 있다. 본 연구에서는 전자해도의 조작과 응용서비스를 용이하게 하기 위한 전자해도 SVG(Scalar Vector Graphic) 변환연구를 수행하였다. SVG는 웹 환경에서 지도 서비스를 위 한 벡터 그래픽으로서 GIS 매핑시스템이나 고도의 기술이 요구되지 않는다. 전자해도를 SVG로 변환함으로서 첫째, 공간 검색이 용이하며, 둘째로 특정 GIS 시스템 없이 고 품질의 벡터 그래픽 및 주제도 작성이 가능하며, 셋째로 해상교통 정 보와 연계된 SVG 정보 서비스는 템플릿으로 활용되어 다양한 해상교통 정보와 결합된 새로운 정보 서비스가 가능해진다. 전자해도의 SVG 변환 기술 개발로 해양지리정보 표현에 많은 활용이 예상된다.
인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 수달의 주요이동 패턴을 예측하기 위하여 EN-Simulator프로그램을 활용하여 주요 이동경로 분석을 실시하였다. 연구범위는 대구시 안심습지를 중심으로 반경 7.5 km를 최종 범위로 설정하여 시뮬레이션 분석을 하였으며, 모형 검증을 위해 현지조사를 활용하였다. 가상의 수달 개체수는 1,000마리, 이동 스텝 수는 격자 당 1,000 스텝으로 설정하였으며, 총 841개 격자에 대하여 시뮬레이션을 실행하였다. 분석결과, 평균 147.6±112.1 개체가 간격 50m 조건에서 분석범위 경계 지점에 도착하였다. 시뮬레이션 검증결과, 수달의 주요 이동 확률이 높은 지역 가운데 시뮬레이션의 '매우 높음 지역'에서 8개 수달흔적 지점(13.1%), '높음 지역'에서 9개 지점(14.8%)으로 나타났다. 반면 이동확률이 낮은 지역에서는 '낮음 지역' 8개 지점(13.1%)과 '매우 낮음 지역' 4개 지점(6.6%)으로 나타났다. 시뮬레이션의 검증결과 높음 결과값을 가지는 지역에서 특히 실제 수달의 서식 흔적이 많이 나타났다. 또한 이동확률의 등급 별 단위 면적(1×1㎢ 당)에 따른 수달 출현지점과의 상관관계를 알아본 결과, 가장 높은 확률로 이동하는 지역에서 단위 면적당 6.8개 흔적이 발견된 반면, 이동 확률이 낮은 지역은 0.1개 지점으로 분석되었다. 수달이 하천 지역의 주요경로를 이용하는 측면에서 보통 수준 이상 결과 지역에서는 23개(63.9%)로 많은 서식흔적이 발견되어 시뮬레이션의 주요 이동경로가 실제 수달 개체의 이동로로 활용되고 있는 것으로 나타났다. EN-Simulator 분석은 수달의 이동경로 선택에 있어서 공간특성이 이동가능성에 어떤 영향을 미치는지 예측 가능하고 분석값을 활용하여 주요 이동경로 내 추가 서식지 조성 및 로드킬 위험 지역을 사전에 파악하여 예방 가능하도록 하는 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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