본 연구는 도로건설이 송이생산지에 미치는 영향을 최소화하기 위해 강원도 양양군내 신설 예정인 고속도로 건설지 주변의 송이생산 소나무군락의 식생구조를 분석하여 보전 및 복원의 기초자료로 활용하고자 하였다. 고속도로 건설예정지의 영향권과 송이생산량을 고려하여 도로 주변에 총 20개 조사구를 설정하여 Classification기법중의 하나인 TWINSPAN을 이용하여 군락을 분리한 결과, 소나무군락(군락 I, II), 소나무-굴참나무군락(군락 III), 소나무-낙엽활엽수군락(군락 IV)의 4개 군락으로 최종 분리되었다. 군락별 종다양도는 $1.7353{\pm}0.0341{\sim}1.9079{\pm}0.2471$의 범위이었으며 종수는 평균 $9.2{\pm}2.8$, 교목층 출현 평균개체수는 $9.6{\pm}5.0$개체이었다. 식생밀도는 $100m^2$당 4~29주(평균 9.55주), 평균상대공간지수는 35%이하이었으며 평균수령은 $38{\pm}8.34$년생이었으며 토양은 $A_0$층의 깊이가 4~6cm, 토양산도는 4.70~5.63(평균 5.29) 송이 생육에 적정한 수준이었다. 송이는 소나무와 공생의 관계로 소나무군락의 식생구조와 매우 밀접한 관계를 가지고 있으므로 생태적 관리방안으로 적정밀도 조절, 아교목층과 관목층의 밀도조절, 교목층 낙엽활엽수의 제거 등을 제안하였다. 향후 도로건설시 송이생산지역내 관통도로를 최소화하고 송이생산지내 및 인근지역을 관통할 경우 숲내부 천이 및 식생구조 변화가 발생하지 않도록 생태적 관리 및 복원조치가 필요할 것이다.
본 연구는 토지피복 분류에 사용 가능한 ROI 생성 과정에서 기계학습 기반 교차검증을 활용하였다. 연구지역은 세종시를 포함한 2019년 10월 28일 단시기 KOMPSAT-3A 영상을 활용하였다. 연구 과정에서 4개의 밴드(Red, Green, Blue, Near Infra-red)를 독립변수로 교차검증 과정에서 학습시켰다. 또한 SVM의 4가지 기법(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid)을 활용하여 추출된 ROI를 기반으로 토지피복 분류를 실시하였다. 교차검증 과정에서 훈련된 3,500개의 데이터 중 1,813개의 데이터가 추출되었으며 건물, 도로, 그리고 초지에서 약 60%의 데이터가 제거되었다. 추출된 ROI를 기반으로 다른 SVM기법에 비해 SVM Linear 기법이 91.77%로 가장 높은 분류 정확도를 나타냈다. 분류 클래스 중 초지의 경우 산림과의 오분류가 가장 많이 발생하며 79.43%의 생산자 정확도로 가장 낮은 분류 정확도를 보여주었다. 연구 결과에 따라 교차검증에서 추출된 ROI는 산림, 수역, 그리고 농업지역에 대해서는 90%이상의 분류정확도를 보여주며 효과적인 분류결과를 도출할 수 있었으나, 80%의 분류정확도를 보여주는 건물, 도로, 나대지, 그리고 초지 지역을 분류하는 방법에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 할 필요성이 존재한다.
The Baekdudaegan Mountain Range is a backbone of the Korean Peninsula which carries special spiritual and sentimental signatures for Koreans as well as significant ecological values for diverse organisms. However, in spite of importance of this region, the forests of Baekdudaegan have been damaged in a variety of human activities by being used as highland vegetable grower, lumber region, grass land, and bare land, and are still undergoing destruction. The existing researches had determined the details of the damage through on-site and recent observations. Such methods cannot provide quantitative and integrated analysis therefore could not be utilized as objective data for the ecological conservation of Baekdudaegan forests. The goal of this study is to quantitatively analyze the forest damage in the Baekdudaegan preservation region through land cover categorization and change detection techniques by using satellite images, which are 1980s, and 1990s Landsat TM, and 2000s Landsat ETM+. The analysis was executed by detecting land cover changed areas from forest to others and analyzing changed areas' spatial patterns. Through the change detection analysis based on land cover classification, we found out that the deforested areas were approximately three times larger after the 1990s than from the 1980s to the 1990s. These areas were related to various topographical and spatial elements, altitude, slope, the distance form road, and water system, etc. This study has the significance as quantitative and integrated analysis about the Baekdudaegan preservation region since 1980s. These results could actually be utilized as basic data for forest conservation policies and the management of the Baekdudaegan preservation region.
본 논문은 환경변화에 강인한 센서 융합 교통정보 수집 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 센서의 특징을 융합하여 영상 검지기에 비해 환경에 강인하고, 주 야간 등 시간에 영향을 받지 않으며 루프 검지기에 비해 유지보수에 드는 비용이 적다. 이는 레이더의 물체 추적 기법과 영상검지기의 차량분류, 적외선거리계의 신뢰성 높은 객체검지 정보를 융합하고 각 센서의 문제점을 보완하여 개선을 이루었다. 구현된 시스템을 보행자의 통행이 가능한 도로에서 주 야간 5일에 걸쳐 6시간 동안 실험한 결과 88.7%의 분류정확도와 95.5%의 차량 검지율을 나타내었다. 본 시스템의 파라미터 최적화 작업을 실험환경에 따라 적응되는 방식으로 보완한다면 교통정보 수집 체계의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 24GHz 측방설치 차량감지용 레이다를 개발하였다. 다차선에 존재하는 차량들의 속도 측정 및 차량 분류를 위해 24GHz 송수신 모듈을 개발하였고, 신호처리부에 새로운 신호처리 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 고정된 FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) 레이다 모듈로써, 동작원리 이론과 알고리즘에 대해 측정된 데이터를 나타내었다. 측정된 결과는, 가변 threshold 추출 방법을 이용하여 한 차선의 차량 속도에 대해 95%의 정확성과 두 차선에 대해서는 90%의 정확성을 보였다. 또한, 차량의 분류는 소형, 중형, 대형의 3종 분류로 약 89%의 정확성을 나타내었다.
본 연구는 현재 수행중인 "한국형 포장 설계법 개발과 포장성능 개선방안 연구"의 일환으로 역학-경험적 포장 설계법에 사용될 교통하중 입력변수를 정량화하기 위해서 실시하였다. 교통하중 정량화를 위하여 기존의 ESAL 개념이 아닌 축하중 스펙트럼을 이용하였다. 이를 위하여 교통량 통계 연보내 교통량 자료를 가지고 일반 국도에 대한 대표 축하중 조사지점을 차로별, 지역특성별 구분에 따라 33개 지점을 통계적 방법을 이용하여 선정하였다. 그리고 선정된 대표 지점을 대상으로 축하중 계측기를 이용하여 각 차종에 대한 축하중을 조사하였다. 측정된 축하중 자료는 각각 분류된 조건에 따라서 축하중 스펙트럼으로 표준화하였으며, 그 방법으로 누적밀도함수인 S-커브 곡선을 이용하여 각 조건별 계수를 제시하였다.
본 연구는 광릉 숲지역 지형을 유형화하여 산지 지형변화 관리 방안을 제시하고자 하였다. 지형요소는 축척별 계층적 체계에 따라 분류하였다. 지형유형화를 위한 축척은 4가지로 등급을 결정하였다. 등급0 요소는 4가지, 등급1은 6가지, 등급2는 12가지, 등급3은 27가지로 지형요소를 분류할 수 있었다. 지도화에 제약이 따르는 곡저미지형은 상부곡, 중간곡, 인공하도곡으로 분류하였다. 지표침식에 대한 지형관리 방안으로 저목통로, 암석과 자갈을 이용한 사면이나 다리 주변의 지형관리, 풍화층보다 안정된 기반암 지역에 관리 도로 건설, 하도벽 안식각 유지와 석축 쌓기, 마지막으로 산림 간벌시 완충구역 유지 등을 제안하였다. 본 연구결과는 산간지역 지형유형별 산림 관리에 필요한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 본다.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.
주행 중인 차량의 타이어와 노면 사이에서 발생하는 랜덤성 초음파신호의 주기성을 검출하여 타이어의 손상을 분별하는 방법에 대하여 연구하였다. 잡음으로부터 타이어손상에 의한 유효한 펄스를 검출하기 위해 적응 임계치를 설정하는 방법을 제안하였고, 이를 위한 전처리로서 신호의 랜덤성을 감소시키는 저역통과필터를 사용하였다. 자동차의 속도에 따라 검출된 펄스의 시간간격을 밀도함수화하고 피크점의 시간을 측정하여 타이어 손상물질을 검출하는 방법을 제안하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 50km/h, 80km/h, 100km/h 일 때, 시간밀도함수의 제 1 피크시간 측정결과는 각각 169.8ms, 97.9ms, 81.8ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되었으며, 한개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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