• 제목/요약/키워드: Temporal background modeling

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베이지안 네트워크를 이용한 자동 화재 감지 시스템 (Automatic fire detection system using Bayesian Networks)

  • 정광호;고병철;남재열
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권2호
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    • pp.87-94
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    • 2008
  • 본 논문에서는 실시간 화재 감지를 위해 비전 기반의 새로운 화재 감지 기법을 제안한다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 컬러정보와 픽셀들의 시간적인 변화량 검출을 위해 다수의 휴리스틱한 특징들을 적용함으로써 실험결과가 환경의 변화에 민감한 문제들이 존재했다. 또한 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 본 논문에서는 시간축 상에서 불규칙하게 변화하는 화재의 특성을 분석하고 이를 토대로 확률 모델을 구성하여 이를 베이지안 네트워크(Bayesian network)에 적용하는 새로운 방법을 제안한다. 우선, 배경 모델링과 컬러 모델을 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 명암도에 평준화된 Red 색상의 왜도(skewness)와 웨이블릿 변환을 통하여 얻어진 3가지 고주파 성분의 왜도를 노드로 갖는 베이지안 네트워크를 구성하여 최종 화재를 감별한다. 실생활 환경에서 촬영된 화재 영상에 대한 실험 결과는 빠른 검출 속도와 우수한 화재 검출 성능을 보여주고 있다.

셀룰러 오토마타 기반 WCA2D 모형을 이용한 부산 온천천 유역 고해상도 도시 침수 해석 (High-resolution Urban Flood Modeling using Cellular Automata-based WCA2D in the Oncheon-cheon Catchment in Busan, South Korea)

  • 최현진;이송희;우현아;노성진
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권5호
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    • pp.587-599
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    • 2023
  • 기후변화로 인해 전 세계 주요 도시에서 홍수의 빈도와 위험성이 증가함에 따라, 도시 침수에 대비한 선제적 대응을 위해 넓은 공간 영역에서 고해상도 2차원 침수 정보를 신속하고 정확하게 해석할 수 있는 모의 기술의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 천수 방정식(shallow water equations)에 기반한 물리적 해석 방법은 고해상도 침수 예측을 위해 많은 컴퓨터 자원과 계산 시간이 소요되는 한계가 있다. 본 연구는 전환 규칙과 가중치 기반 시스템을 사용하여 침수의 시공간 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타(cellular automata) 기반 2차원 침수 해석 모형 Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D)의 이론적 배경을 고찰하고, 부산 온천천 유역의 침수 사상 모의를 통해 재현하여 국내 도시 유역에 대한 적용성을 검토하였다. 또한, Open Computing Language (OpenCL)와 Open Multi-Processing (OpenMP)과 같은 병렬계산(parallel computing)기술을 적용한 버전을 순차계산(sequential computing)결과와 비교하여 연산성능을 평가 하였다. 연구결과, WCA2D 모형에 의한 최대 침수심 분포는 과거침수 피해지도와 유사하게 모의되어, 복잡한 지형특성을 가지는 도시유역 침수의 시공간적 변화를 해석하기에 적절함을 확인하였다. 또한,병렬 계산 적용시 순차 계산 버전에 비해 OpenCL과 OpenMP는 약8배~14배, 5배~6배 연산 효율이 향상되어 효율적인 도시 침수 모의가 가능하였다.

공기괴 역궤적 분석을 위한 FLEXPART Lagrangian Particle Dispersion 모델의 최적화 및 자동화 (Parameter Optimization and Automation of the FLEXPART Lagrangian Particle Dispersion Model for Atmospheric Back-trajectory Analysis)

  • 김주일;박선영;박미경;리선란;김재연;조춘옥;김지윤;김경렬
    • 대기
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    • 제23권1호
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    • pp.93-102
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    • 2013
  • Atmospheric transport pathway of an air mass is an important constraint controlling the chemical properties of the air mass observed at a designated location. Such information could be utilized for understanding observed temporal variabilities in atmospheric concentrations of long-lived chemical compounds, of which sinks and/or sources are related particularly with natural and/or anthropogenic processes in the surface, and as well as for performing inversions to constrain the fluxes of such compounds. The Lagrangian particle dispersion model FLEXPART provides a useful tool for estimating detailed particle dispersion during atmospheric transport, a significant improvement over traditional "single-line" trajectory models that have been widely used. However, those without a modeling background seeking to create simple back-trajectory maps may find it challenging to optimize FLEXPART for their needs. In this study, we explain how to set up, operate, and optimize FLEXPART for back-trajectory analysis, and also provide automatization programs based on the open-source R language. Discussions include setting up an "AVAILABLE" file (directory of input meteorological fields stored on the computer), creating C-shell scripts for initiating FLEXPART runs and storing the output in directories designated by date, as wells as processing the FLEXPART output to create figures for a back-trajectory "footprint" (potential emission sensitivity within the boundary layer). Step by step instructions are explained for an example case of calculating back trajectories derived for Anmyeon-do, Korea for January 2011. One application is also demonstrated in interpreting observed variabilities in atmospheric $CO_2$ concentration at Anmyeon-do during this period. Back-trajectory modeling information introduced in this study should facilitate the creation and automation of most common back-trajectory calculation needs in atmospheric research.