• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1149-1161
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• 2021

컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1591-1604
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• 2020

본 연구는 고해상도 위성영상을 딥러닝 알고리즘에 적용하여 토지피복을 분류하고 공간객체별 알고리즘의 성능 검증에 대한 연구이다. 이를 Fully Convolutional Network계열의 알고리즘을 선정하였으며, Kompasat-3 위성영상, 토지피복지도 및 임상도를 활용하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 알고리즘에 적용하여 각각 최적 하이퍼파라미터를 산출하였다. 하이퍼파라미터 최적화 이후 최종 분류를 시행하였으며, 전체 정확도는 DeeplabV3+가 81.7%로 가장 높게 산정되었다. 그러나 분류 항목별로 정확도를 살펴보면, 도로 및 건물에서 SegNet이 가장 우수한 성능을 나타내었으며, 활엽수, 논의 항목에서 U-Net이 가장 높은 정확도를 보였다. DeeplabV3+의 경우 밭과 시설재배지, 초지 등에서 다른 두 모델보다 우수한 성능을 나타내었다. 결과를 통해 토지피복 분류를 위해 하나의 알고리즘 적용에 대한 한계점을 확인하였으며, 향후 공간객체별로 적합한 알고리즘을 적용한다면, 높은 품질의 토지피복분류 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권6호
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• pp.43-53
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• 2022

Rice paddy has been actively converted into upland crop fields as more profitable upland crop cultivation are encouraged along with the decrease in rice consumption. However, the current water supply system remains mainly for paddy water supply, so research on pipeline water supply for upland cultivation is needed. The objective of this study was to optimize storage tank installation locations for pipeline water supply in reservoir irrigation districts. Five of reservoir irrigation districts were selected as the study sites and gridded of 10×10 m in size. Then genetic algorithm was adopted to evaluate the effects of spatial storage tank allocation on total pipeline cost. The lengths of the main and branch pipelines were considered as the objective cost function for the optimization of storage tank installation. Overall the shorter the branch pipeline and the longer the main pipeline, as the number of storage tanks increase. The minimal pipeline cost, i.e., optimal condition was reached when approximately 10% of the storage tank numbers to total upland plots were installed. The methodology presented in this study can be applied to determine the number and spatial arrangement of storage tanks for upland pipeline irrigation system design.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권4호
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• pp.213-221
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• 2013

이 논문에서는 반무한 고체영역의 표면에서 측정한 변위응답의 시간이력으로부터 유한요소망 연속기법을 이용해 탄성파 속도의 공간적 분포를 추정하는 역해석 문제를 소개한다. 반무한 영역에서의 역해석을 위해서는 해석 대상이 되는 유한영역의 경계에서 파동의 반사가 일어나지 않도록 하는 것이 중요하다. 이를 위해 유한영역의 경계면에 perfectly-matchedlayers(PMLs)라는 수치적 파동흡수층을 도입하였고, PML을 경계로 하는 유한영역에서 역해석 문제를 정의하였다. 이 문제를 탄성파동방정식을 구속조건으로 하는 최적화 문제로 표현하였으며, 라그랑주 승수법에 기초한 비구속 최적화 기법에 의해 탄성파속도의 최적 분포를 결정하였다. 해의 정확도와 수렴성을 높이기 위해 유한요소망 연속기법을 도입하여 점진적으로 밀도가 증가하는 유한요소망에 대해 연속적으로 역해석을 수행하였다. 1차원 예제들을 통해 유한요소망 연속기법을 이용한 역해석으로부터 탄성파속도의 분포를 정확히 추정할 수 있음을 확인하였으며, 측정 응답에 노이즈가 존재하는 경우에도 제안한 역해석 기법은 목표 탄성파속도 분포에 근사한 결과를 도출하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제72권6호
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• pp.689-712
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• 2019

Time-series models like AR-ARX and ARMAX, provide a robust way to capture the dynamic properties of structures, and their residuals can be effectively used as features for damage detection. Even though several research papers discuss the implementation of AR-ARX and ARMAX models for damage diagnosis, they are basically been exploited so far for detecting the time instant of damage and also the spatial location of the damage. However, the inverse problem associated with damage quantification i.e. extent of damage using time series models is not been reported in the literature. In this paper, an approach to detect the extent of damage by combining the ARMAX model by formulating the inverse problem as a multi-constrained optimization problem and solving using a newly developed hybrid adaptive differential search with dynamic interaction is presented. The proposed variant of the differential search technique employs small multiple populations which perform the search independently and exchange the information with the dynamic neighborhood. The adaptive features and local search ability features are built into the algorithm in order to improve the convergence characteristics and also the overall performance of the technique. The multi-constrained optimization formulations of the inverse problem, associated with damage quantification using time series models, attempted here for the first time, can considerably improve the robustness of the search process. Numerical simulation studies have been carried out by considering three numerical examples to demonstrate the effectiveness of the proposed technique in robustly identifying the extent of the damage. Issues related to modeling errors and also measurement noise are also addressed in this paper.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권3A호
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• pp.249-253
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• 2006

본 논문에서는 CDMA2000 역방향 링크에서 DS/CDMA 용 rake structure antenna away에 적용되는 새로운 방식의 simplex downhill 최적화 기법 빔포밍 알고리즘을 제안하고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 요구되는 신호(파일럿) 분산 행렬과 간섭 분산 행렬을 사용하고 있으며, 빔포밍 가중치들은 simplex downhill 최적화 알고리즘을 사용하여 최대 SINR 기준에 따라 만들어 졌다. 본 논문에서 제안한 구조는 기존의 적응 빔포밍 알고리즘보다 더 적은 계산량, 개선된 수렴 속도와 성능을 제공한다. Simplex downhill 방법은 최적화되기 위한 결정함수의 값만을 요구하기 때문에 최적화되거나 준최적화된 가중치 벡터를 찾기에 적합한 방식이다. 또한 rake beamformer 성능을 공간 채널모델에서의 여러종류 파라미터 값에 대하여 분석하였으며, 기존 방식의 rake 수신기와 제안된 방식을 동일한 수신 전력에서 비교 분석하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.145-153
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• 2008

본 연구에서는 천연가스버스 충전소 위치 선정의 객관성과 효율성을 확보하기 위한 노력의 일환으로 공간적 접근성과 통행 비용을 고려한 천연가스 충전소 입지선정 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 충전소 입지선정 모형은 고정식 충전소를 대상으로 하였으며, 2단계로 구성되었다. 1단계에서는 천연가스버스의 노선 기종점으로부터 이동거리 제약조건을 만족하는 충전소 입지 대안들을 Heuristic Algorithm을 통해 선정하였으며, 모형의 2단계에서는 변형된 Transportation Problem을 이용하여 충전소 입지대안별 최소 통행비용을 산출하고 이를 충전소의 설치 및 운영비용과 비교분석하여 충전소 최적 입지대안을 도출하였다. 본 모형의 적용가능성 분석을 위해 수도권내의 대표적 중소도시인 안양시를 대상으로하여 천연가스버스 수요량에 따른 충전소의 입지와 규모를 산출하였다. 본 연구를 통해 객관적이고 합리적인 천연가스 충전소 입지선정 방법론의 기틀을 제시함으로써 향후 천연가스버스의 원활한 보급에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국물환경학회지
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• 제25권2호
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• pp.311-321
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• 2009

Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) was modified to improve runoff and pollutant load prediction for Korean watersheds with changes in land use classification and event mean concentration produced from observed data in Korea. The L-THIA model was linked with SCE-UA, which is one of the global optimization techniques, to automatically calibrate direct runoff. Modified L-THIA model was applied to Gumho River Basins to analyze spatial distribution of nonpoint source pollution. The results of model calibration during 1991~2000 and validation during 1981~1990 for direct runoff represented high model efficiency of 0.76 for calibration and 0.86 for validation. As a results of spatial analysis of nonpoint source pollution, the BOD was mainly loaded from urban area but SS, TN, and TP from agricultural area which is mainly located along the stream. Modified L-THIA model improve its accuracy with minimum imput data and application efforts. From this study, we can find out the L-THIA model is very useful tool to predict direct runoff and pollutant loads from the watershed and spatial analysis of nonpoint source pollution.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.551-562
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• 2000

영상의 시각적 특성을 이용하여 영상 데이타베이스를 검색하는 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용자가 직접 작성한 질의 영상에 존재하는 불완전성을 극복하기 위하여, 물체의 정확한 좌표값 대신 물체간의 위치 관계를 비교하는 기법이 많이 사용된다. 본 논문에서는 물체간의 8 방향 위치 관계 정보를 이용하여 영상을 검색하는 시스템을 위한 질의 변환 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상내에 존재하는 물체들간의 위치 관계에 추이성(transitivity)이 존재하는 경우 정보가 중복된다는 사실로부터, 질의에 존재하는 추이성을 모두 제거함으로써 질의 영상을 최소 에지의 그래프로 변환한다. 제안된 알고리즘에 의해 생성된 프라임 에지 그래프는 동일한 위상 관계(topology)를 표현하는 그래프 중 최소 개수의 에지를 가지게 되므로 검색 중의 위치 관계 비교 회수를 최적화 할 수 있다. 실험 결과, 위치 관계의 추이성을 고려하지 않은 기존 알고리즘에 비해 평균 비교 회수를 크게 감소시켜 탐색 모듈의 효율을 향상시킴을 알 수 있다

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권4호
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• pp.661-670
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• 2018

This study aims to develop a methodology of convolutional neural networks (CNNs) to produce thematic maps from remote sensing data. Optimizing the image size for CNNs was studied, since the size of the image affects to accuracy, working as hyper-parameter. The selected study area is Mt. Ung, located in Dangjin-si, Chungcheongnam-do, South Korea, consisting of both coniferous forest and deciduous forest. Spatial structure analysis and the classification of forest type using CNNs was carried in the study area at a diverse range of scales. As a result of the spatial structure analysis, it was found that the local variance (LV) was high, in the range of 7.65 m to 18.87 m, meaning that the size of objects in the image is likely to be with in this range. As a result of the classification, the image measuring 15.81 m, belonging to the range with highest LV values, had the highest classification accuracy of 85.09%. Also, there was a positive correlation between LV and the accuracy in the range under 15.81 m, which was judged to be the optimal image size. Therefore, the trial and error selection of the optimum image size could be minimized by choosing the result of the spatial structure analysis as the starting point. This study estimated the optimal image size for CNNs using spatial structure analysis and found that this can be used to promote the application of deep-learning in remote sensing.