• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.179-179
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• 2019

전 세계적으로 빈번히 발생하고 있는 홍수, 그중에서도 국지성 집중호우로 인한 돌발홍수에 대응하려면 정확한 강수예측자료를 빠르게 생산하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 최근 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측방법에 대하여 고찰하고, 특히 레이더 이미지를 기반으로 한 강수예측방법에 중점을 두고 그 적용성을 살펴보았다. 그 결과 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측자료는 예측의 정확성을 높일 수 있을 뿐 아니라 돌발홍수에 대응할 수 있는 자료로 충분히 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.21-21
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• 2017

최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.417-417
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• 2023

도시홍수는 도시의 주요 기능을 마비시킬 수 있는 수재해로서, 최근 집중호우로 인해 홍수 및 침수 위험도가 증가하고 있다. 집중호우는 한정된 지역에 단시간 동안 집중적으로 폭우가 발생하는 현상을 의미하며, 도시 지역에서 강우 추정 및 예보를 위해 레이더의 활용이 증대되고 있다. 레이더는 수상체 또는 구름으로부터 반사되는 신호를 분석해서 강우량을 측정하는 장비이다. 기상청의 기상레이더(S밴드)의 주요 목적은 남한에 발생하는 기상현상 탐지 및 악기상 대비이다. 관측반경이 넓기에 도시 지역에 적합하지 않는 반면, X밴드 이중편파레이더는 높은 시공간 해상도를 갖는 관측자료를 제공하기에 도시 지역에 대한 강우 추정 및 예보의 정확도가 상대적으로 높다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super Resolution) 기술을 활용하여 저해상도(Low Resolution. LR) 영상인 S밴드 레이더 자료로부터 고해상도(High Resolution, HR) 영상을 생성하는 기술을 개발하였다. 초해상도 연구는 Nearest Neighbor, Bicubic과 같은 간단한 보간법(interpolation)에서 시작하여, 최근 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 가장 일반화된 합성곱 신경망(CNN)을 통해 연구가 이루어지고 있다. X밴드 레이더 반사도 자료를 고해상도(HR), S밴드 레이더 반사도 자료를 저해상도(LR) 입력자료로 사용하여 초해상화 모형을 구성하였다. 2018~2020년에 발생한 서울시 호우 사례를 중심으로 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로부터 훈련된 초해상도 심층신경망 모형으로부터 저해상도 이미지를 고해상도로 변환한 결과를 PSNR(Peak Signal-to-noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)와 같은 평가지표로 결과를 평가하였다. 본 연구를 통해 기존 방법들에 비해 높은 공간적 해상도를 갖는 레이더 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.444-444
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• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권7호
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• pp.417-423
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• 2017

최근, 딥러닝을 사용 가능한 임베디드 디바이스가 상용화됨에 따라 임베디드 시스템 영역에서도 딥러닝 활용에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 임베디드 시스템을 고성능 PC 환경과 비교하면 상대적으로 저사양의 CPU/GPU 프로세서와 메모리를 탑재하고 있으므로 딥러닝 기술의 적용에 있어서 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 다양한 최신 딥러닝 네트워크들을 임베디드 디바이스에 적용했을때의 성능을 시간과 전력이라는 관점에서 실험적으로 평가한다. 또한, 호스트 CPU와 GPU 디바이스간의 메모리를 공유하는 임베디드 시스템들의 아키텍처적인 특성을 이용하여 메모리 복사를 줄임으로써 실시간 성능과 저전력성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 대표적인 공개 딥러닝 프레임워크인 Caffe를 수정하여 구현되었으며, 임베디드 GPU를 탑재한 NVIDIA Jetson TK1에서 성능평가 되었다. 실험결과, 대부분의 딥러닝 네트워크에서 뚜렷한 성능향상을 관찰할 수 있었다. 특히, 메모리 사용량이 높은 AlexNet에서 약 33%의 이미지 인식 속도 단축과 50%의 소비 전력량 감소를 관찰할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.30-35
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• 2018

GuessWhat?!은 질문자와 답변자로 구성된 두 플레이어가 이미지를 보고 질문자에게 비밀로 감추어진 정답 물체에 대해 예/아니오/잘 모르겠음 셋 중 하나로 묻고 답하며, 정답 물체를 추려 나가는 문제이다. GuessWhat?!은 최근 컴퓨터 비전과 인공지능 대화 시스템의 테스트베드로서 컴퓨터 비전과 인공지능 학계의 많은 관심을 받았다. 본 논문에서, 우리는 GuessWhat?! 게임 프레임워크가 가지는 특성에 대해 논의한다. 더 나아가, 우리는 제안된 틀을 기반으로 GuessWhat?!의 간단한 solution을 제안한다. 사람이 평균 4~5개 정도의 질문을 통하여 맞추는 이 문제에 대하여, 우리가 제안한 방법은 2개의 질문만으로 기존 딥러닝 기반 기술의 성능을 상회하는 성능을 보이며, 5개의 질문이 허용되면 인간 수준의 성능을 능가한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1731-1736
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• 2007

본 연구에서는 체가름 시험을 통해 얻은 대표입경으로 조도계수를 산정하고 그 산정된 조도계수의 효용을 검정하고자 하였다. 체가름 분석을 통해 입도곡선을 작성하고 대표입경을 구함으로서 기 수립된 공식에 의한 조도계수를 산정하였다. 산정된 조도계수는 HEC-HMS의 하도추적 방법 중에 하나인 Muskingum-Cunge 8 point 방법과 HEC-RAS의 부정류 해석을 이용한 방법으로 얻은 조도계수를 비교하였다. HEC-HMS의 경우 대상유역인 오산천 유역에 대해 선행연구과정으로 저수지 방류량을 고려한 강우-유출 모형의 매개변수 추정에 관한 연구가 이뤄졌다(2006, 이아름). 선행연구에서는 계산된 유량과 실측 유량을 비교하여 Clark 단위도 방법의 매개변수를 추정하여 그 중 빈도가 큰 유출사상의 경우에 Sabol 식에 의한 모의 결과가 첨두유량의 재현성이 우수하게 나타남을 확인했다. 따라서 HEC-HMS 모형은 Clark 단위도 방법의 매개변수는 Sabol의 식에 의해 모형을 구성하고 2001년, 2002년, 2004년, 2005년의 사상에 대해 강우량, 기흥 저수지와 이동저수지의 실제 방류량을 이용해 유출량을 산정하였다. 이중 오산천 유역에 대해 선행연구에서 사용된 Muskingum의 하도추적 방법은 Muskingum-Cunge 8 point 방법으로 변경하여 대상유역에서의 조도계수를 산정하였다. HEC-RAS 모형의 부정류 해석은 2002년과 2005년의 사상으로서 상류단 경계조건으로 기흥 저수지의 방류량을 유량수문곡선으로 이용하였고, 하류단 경계조건으로는 회화수위관측소의 수위수문곡선을 이용했다. 대표입경을 이용해 얻은 조도계수를 HEC-HMS, HEC-RAS를 통해 검정한 결과 실측된 유량과 수위를 비교적 잘 재현해 내는 것으로 나타났으나, 조도계수의 보정을 통한 재현 유량과 수위를 비교했을 때, 대표입경을 통해 얻은 조도계수가 보정 조도계수보다 다소 작은 것으로 해석되었다.하고자 한다.해결책을 얻어내는 상호보완적인 결과를 추구한다. 그가 디자인하는 작품은 전형적인 이미지를 내포하지 않는다. 즉 그의 작품은 기존의 가치와 이념적인 것은 배제하고, 창의적인 개념을 도출하였다.형모서리는 건물 특화 성격이 강하므로 불가피할 경우 소형 액센트 광고 위치를 미리 벽면으로 할애하는 것이 경관 및 입면계획에 유리한 것으로 분석되었다. 불확실도 해석모형 등의 새로운 기능을 추가하여 제시하였다. 모든 입출력자료는 프로젝트 단위별로 운영되어 data의 관리가 손쉽도록 하였으며 결과를 DB에 저장하여 다른 모형에서도 적용할 수 있도록 하였다. 그리고 HyGIS-HMS 및 HyGIS-RAS 모형에서 강우-유출-하도 수리해석-범람해석 등이 일괄되게 하나의 시스템 내에서 구현될 수 있도록 하였다. 따라서 HyGIS와 통합된 수리, 수문모형은 국내 하천 및 유역에 적합한 시스템으로서 향후 HydroInformatics 구현을 염두에 둔 특화된 국내 수자원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한 이 부위의 통과시간 비율의 저하가 가장 주요하였다. 이러한 결과는 차가운 생수 섭취가 주로 결장 근위부를 자극하는 효과를 발휘하는 것이 아닌가 해석된다. 이와 같은 연구결과를 통해 생다시마를 주원료로 개발된 생다시마차와 생다시마 음료가 만성 기능성 변비 증세를 개선하는 효능이 잠재적으로 있음을 확인하였다. 그러나 생약제재의 변비약 수준으로 변비 개선 효능을 증대하기 위해서는 재료 배합비의 개선이나 대장 운동기능을 향상시키는 유효성분의 보강 등이 필요하다는 점도 알 수 있었다.더불어

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권2호
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• pp.114-125
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• 2020

본 연구는 유출모형 연구를 위해 주로 사용되었던 DNN에서 벗어나, 다양한 신경망을 이용하여 유출모형을 개발하고 모형의 적합성을 나타내고자 하였다. 이를 위해 분류문제에만 사용되었던 CNN을 활용하였는데, 본 모형의 입력자료로 일반적으로 CNN에서 사용하는 사진을 이용할 수 없으며, 연구의 특성상 유역조건 및 강우 등의 영향이 반영된 수치적(numerical) 이미지(image)를 사용해야 하는 난해점이 있다. 이를 해결하고자 NRCS의 CN을 사용하여 이미지를 생성했으며, CNN 모형의 입력자료로 충분히 활용 가능함을 나타냈다. 이에 더하여, 유출 추정을 위해서만 사용되어왔던 CN의 새로운 용도를 제시할 수 있었다. 모형의 학습 및 검정 결과, 전반적으로 안정적으로 모형의 학습 및 일반화가 이루어졌으며, 관측값과 산정값간의 관계를 나타내는 R²는 0.79로 비교적 높은 값이 나타났다. 또한, 모형의 평가결과는 Pearson 상관계수, NSE, 및 RMSE 등이 각각 0.84, 0.65 및 24.54 ㎥/s으로 나타나, 전반적으로 양호한 모형의 산정성능을 보인것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권3호
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• pp.181-190
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• 2021

본 연구에서는 하천에서의 월류 발생에 따른 제방의 붕괴를 방지하거나 피해를 최소화하기 위한 신소재 보강공법을 제체 표면에 적용하여 그 효과를 검증하기 위한 실규모 횡월류 붕괴 실험을 수행하였다. 본 실험을 위해 제방 모형은 높이 2.5 m, 길이 12 m, 사면경사 1:2로 구성하였다. 또한 제방의 경우 습식 공법을 이용하여 바이오폴리머 분말, 물, 화강풍화토, 황토를 적정 비율로 혼합한 신소재를 제체 표면에 약 5 cm 두께로 분사한 뒤 식생활착 모니터링을 거쳐 최종 실험모형을 완성하였다. 안동하천연구센터 A3 수로 상류에서 4 ㎥/s 의 유량을 유입시켜 횡월류 흐름을 유도하였으며, 음향 도플러 유속계를 이용하여 상·하류의 유량 및 횡월류량의 변동을 측정하였다. 또한, 제방보강공법의 성능을 평가하기 위해 이미지 픽셀 기법 및 3차원 포인트 클라우드 모델링 기법을 활용한 시간에 따른 제방의 표면손실률을 산정함으로써 영상분석 기반의 새로운 평가 도구를 제시하였다. 본 연구결과를 적절하게 활용하게 되면 제방보강공법의 성능을 평가하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.767-772
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• 2006

레이다 기술의 국산화가 이슈가 되고 연구 개발에 박차를 가하고 있는 가운데 본 논문의 Dual-band 모노 펄스 수신기는 추적 레이다를 기반으로 한 실험적 수행 결과를 바탕으로 하고 있다. Dual-band 레이다를 Single-band 레이다와 비교해 보면 높은 비용과 소비 전력 등의 단점을 갖고 있지만 재밍이나 검파 거리, 이미지 신호 제거, 강우 감쇄 특성 면에서 이점을 가질 수 있다. 수신기는 X-band RF head 모듈, Ka-band RF head 모듈, 그리고 공통 IF모듈로 구성되며 X-band와 Ka-band의 각 신호는 IF 모듈의 스위칭에 의해 선택되어진다. 또한 IF모듈의 국부 신호단에서는 위상 제어기가 장착되어 합 채널을 기준으로 고각과 방위각 채널의 위상을 제어할 수 있도록 하였다. 측정 결과 전체 이득은 $40{\pm}3 dB$였으며, 송신/수신간 격리도는 39 dBc, 동적 영역 110 dB, 그리고 잡음지수는 X/Ka-band 각각 4.5dB/6.9dB로 나타났다.