• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.297-297
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• 2021

전 지구적 기후변화에 따른 돌발성 집중호우의 증가와 급격한 도시화로 인해 도시홍수의 위험성이 증가하고 있으며 침수로 인한 인명 및 재산피해가 급증하고 있다. 특히 중·소규모 도시하천은 대부분 홍수유출 도달시간이 매우 짧고 수위가 급격히 상승하는 특성이 있어 집중호우에 매우 취약하여 더욱 선제적이고 정확한 홍수 예·경보가 요구된다. 현재 중·소규모 도시하천의 경우 실시간 하천수위가 위험수위에 도달할 시 하천을 통제하고 위험경보를 발령하는 방식으로 대응하고 있지만, 둔치 침수에 이르는 시간이 매우 짧아 통제가 어려우며 이마저도 행정 자치구별로 예경보 운영 및 통제기준이 상이하여 실질적인 대응에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 강우 발생 시부터 즉각적 대응을 위해 강우-수위 관계 및 상류 돌발홍수와 강우강도의 영향을 분석하여 구간별 둔치 범람 기준을 제시하고 자치구별로 상이한 예경보 수위 기준을 통합하여 산정하는 방법을 개발하였다. 본 연구는 서울시의 주요 침수취약지구인 도림천을 대상으로 수행하였으며, 도시하천 특성의 내외수를 연계한 강우-유출모형(SWMM)을 이용하여 확률강우 시나리오에 따른 대상하천의 수위변화 및 도달시간을 분석하였다. 본 연구의 성과는 중, 소규모 도시하천에의 홍수예경보시스템 구축 및 효율적인 하천방재계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.325-325
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• 2021

딥러닝을 이용한 침수해석은 강우자료와 그에 대한 1차원 EPA-SWMM 결과인 총월류량을 인공신경망에 학습시키고, 학습시킨 인공신경망을 테스트하기 위해 또다른 강우자료를 인공신경망으로 예측해서, 이것이 해석결과를 얼마나 잘 나타내는지 확인하고, 인공신경망이 모의한 총월류량을 잘 나타낸다면 인공신경망을 잘 학습시킨 것으로 판단하여 새로운 강우가 발생했을 때 새로운 강우자료에 대해 매번 새로 1차원, 2차원해석을 하는 것을 대신하여 인공신경망만으로 총월류량을 예측할 수 있게 되는 것이다. 강우자료를 입력자료로 사용하게 되는데, 강우량만으로는 그 강우의 특성을 전부 나타낸다고 할 수 없기 때문에 지속기간과 총강우량, 왜도(skewness), 표준편차를 추가적인 입력자료로 사용한다. 1차원, 2차원 해석결과인 총월류량은 입력자료에 대한 타깃자료가 되어, 인공신경망을 테스트하거나 실제로 이용할 때 비슷한 지속기간과 총강우량, 왜도, 표준편차를 가진 강우가 발생했을 때 타깃자료를 이용해 총월류량을 예측하는 것이다. 인공신경망이 얼마나 잘 학습되었는지 확인하기 위해서 침수지도를 작성해볼 필요가 있다. 1차원, 2차원 모의해석으로 나온 총월류량과, 인공신경망을 이용해 예측한 총월류량을 이용해 각각 침수지도를 작성하여 시각적 자료로 변환하여 비교하고, 침수지도가 일치한다면 인공신경망이 잘 학습되었다고 판단할 수 있고, 새로운 강우가 발생하면 학습시킨 인공신경망을 통해 1차원, 2차원 모의해석을 하지 않고도 총월류량을 예측할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.105-105
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• 2021

본 연구에서는 2차원 비선형 천수모형과 수심평균된 스칼라 이송모형을 해석하는 수치모형에 대해 기술하였다. 수치모형의 정확성을 보장함과 동시에 안정성을 높이기 위해 유한체적법, 플럭스 재구성 및 minmod 제한자를 사용하였다. 비선형 천수방정식의 이송항과 바닥 경사항은 계산된 수심의 양수 보존과 흐름의 정상 상태를 보장하기 위한 second order well-balanced positivity preserving central-upwind method를 이용하여 수치적으로 이산화되었다. 마찬가지로, 이송-확산 방정식 내 이송항은 동일한 2차 풍상차분법을 통해 수치적으로 풀이하였다. 격자점 경계면에서의 불연속으로 인한 수치진동을 방지하기 위해 이송항의 계산에 포함된 보존항의 차이로 인해 발생하는 스칼라의 수치확산을 최소화하기 위해 무차원의 비소산함수를 도입하였다. 또한, 확산항은 유한차분법을 이용하여 이산화하였다. 제안된 수치모형은 시간미분항의 계산을 위해 오일러 기법을 적용하여 계산된 수심 및 스칼라의 양수 보존여부와 함께 정지된 흐름의 정상 상태의 보존여부를 확인하였다. 제안된 수치모형의 해석 정확성을 평가하기 위해 1, 2차원 공간 내 다양한 흐름 조건에서의 해석해를 이용한 3개의 벤치마크 테스트를 수행하였다. 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)를 산정하여 수치모형의 성능을 정량적으로 평가하였으며, 비소산함수를 적용함에 따라 스칼라의 수치확산이 감소하게 되었음을 확인하였다. 또한, 세 차례의 벤치마크 테스트 결과는 공통적으로 수치모형에 의해 계산된 결과값이 비소산함수를 고려함에 따라 해석해와 잘 일치함을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.342-342
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• 2021

전세계적의 지구온난화에 따른 기후변화 영향으로 기온상승, 강우증가, 해수면 상승 등에 자연재난의 발생이 증가하고 있다. 그 중 가뭄의 경우 전조증상, 발생원인, 발생기간 뿐만 아니라 대상범위나 피해범위도 불명확하다. 가뭄은 근본적으로 강우량의 부족으로 시작되며 농업, 생활, 공업 등의 전반적인 피해를 발생시킨다. 최근에는 기후변화의 영향으로 기온증가, 해수면상승, 극한호우, 메가가뭄 등 전세계적으로 다양한 자연재난이 빈번히 발생하고 있다. 가뭄은 태풍, 홍수, 지진 등의 자연재난 중에서도 가장 광범위한 피해를 유발시키는 재난이라고 할 수 있다. 미국의 National Oceanic and Atmospheric Administration에서는 20세기의 관측된 가장 심각한 자연재난 중 하나로 가뭄이 선정되었으며 최근 기후변화에 따른 기온 및 강수의 증가는 가뭄피해의 직간접적인 영향으로 피해가 급증할 것이라고 하였다. 본 연구에서는 농업·생활·공업 가뭄에 대하여 피해액과 복구액에 대한 정량적 피해특성을 산정할 수 있는 추정식을 제안하고자 한다. 농업·생활·공업 가뭄에 대한 피해액은 다양한 인자들을 고려하며 매년 변화하는 물가를 반영하여 피해액의 추정식을 제안하였다. 또한, 복구액은 가뭄피해발생으로 발생될 수 있는 농업·생활·공업의 특성에 맞는 복구인자를 구성하였으며 피해에 대한 복구뿐만 아니라 인적, 물적 자원에 대한 인자도 포함하였다. 본 연구에서 산정된 농업·생활·공업 가뭄의 피해액 추정식의 경우 정량적 검증을 위해 1965년부터 2018년까지 국내에서 발생된 가뭄피해와를 대상으로 비교 분석하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.202-203
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• 2021

The proportion of old buildings over 30 years old increased from 29.0% in 2005 to 37.8% in 2019. These old buildings were created during the absence of building-related safety standards such as fire safety performance. In the process of use, illegal changes and extensions were made, making them more vulnerable to safety. In the 1st Basic Plan for Fire Safety Policy, among the 12-Key Tasks, one is to ensure the safety of residential living spaces. Fire safety investigations are being conducted to prevent large-scale disasters such as multi-use buildings, but no investigation has been conducted at the regional district level where small-scale old buildings are concentrated. Therefore, in order to derive fire risk factors in the old building district where old buildings are concentrated, the composition characteristics of the buildings were first analyzed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.577-579
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• 2021

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.787-790
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• 2021

본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.791-794
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• 2021

범죄차량 판독 시스템, 지능화된 CCTV 등 차량과 관련된 시각지능에 관한 연구가 큰 관심을 받고 있다. 이 중 차량 분류 기술은, 특정 차량을 인식하는 핵심기술이다. 이와 관련한 기존 연구들은 큰 차종으로만 분류하거나, 분류 가능한 차종의 수, 정확도 등이 낮아 실용성 및 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 차종을 정확하게 분류할 수 있는 2단계 차종 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 시스템은 CNN으로 학습된 모델을 기반으로 1차로 차량의 유형을 분류하고, 2차로 정확한 차종을 분류한다. 실험 결과, 52개의 차종을 분류함에 있어 단일 분류 모델에 비해 5.3%p 더 높은 90.2%의 분류 정확도를 보였다. 이를 통해, 더욱 정확한 차종 분류가 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.711-714
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• 2021

고정 카메라 환경에서 전경과 배경 간 픽셀값의 차를 이용하여 전경을 추출하기 위해서는 정확한 배경 영상이 필요하다. 또한, 프레임마다 변화하는 실제 배경과 맞추기 위해 배경 영상을 지속해서 갱신할 필요가 있다. 본 논문에서는 정확한 배경 영상을 생성하기 위해 실시간 처리가 가능한 딥러닝 기반 객체 탐지기의 결과를 입력받아 영상 처리에 활용함으로써 배경을 생성 및 지속적으로 갱신하고, 획득한 배경 정보를 이용해 전경을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 고정 카메라에서 획득되는 비디오 데이터에 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 지속적으로 입력받아 픽셀 단위의 배경 영상을 갱신하고 개선된 배경 영상을 도출한다. 이후, 획득한 배경 영상을 이용하여 더 정확한 전경 영상을 획득한다. 또한, 본 논문에서는 시설물에 가려진 객체를 더 정확히 탐지하기 위해서 전경 영상을 이용하여 시설물 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 실제 돈사에 설치된 카메라로 부터 획득된 12시간 분량의 비디오를 이용하여 실험한 결과, 제안 방법을 이용한 전경과 시설물 추출이 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.779-782
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• 2021

Survival time analysis is one of the main methods used by the pathologist to prognosis for cancer patients. In this paper, we strive to estimate the individual survival time of Adenocarcinoma (ADC) lung cancer patients from pathological images by adopting the convolutional neural network called the SurvPatchV1 model. First, we extracted tissue patches from the whole-slide images (WSI) to deal with extremely large dimensions of WSI. Then the survival time of each patch is estimated through the SurvPatchV1 model. Finally, the individual survival time of each patient is computed. The proposed method is trained and tested on the subset of the NLST dataset for ADC lung cancer. The result demonstrates that our model can obtain all tissue information in lieu of only tumor information in a whole pathological image to estimate the individual survival time.