• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.6
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• pp.571-585
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• 2021

Various studies have analyzed urban decline at a universal level using the general characteristics of declining cities. However, urban decline at the city level should be considered because this decay occurs based on the unique attributes of a particular city. In addition, since this phenomenon occurs and spreads in microspaces, studies should consider smaller spatial units continuously. This study aims to develop an urban decline measurement model that considers regional characteristics to analyze the urban decline of Ulsan Metropolitan City over time and space. The index value of Ulsan, compared to the national average, is calculated and reflected in the weight to reflect regional characteristics in the model. In addition, after analyzing urban decline by administrative dong units, we also performed analysis by counting district units using spatial hierarchical structure to demonstrate evaluation on smaller unit spaces. As a result of analyzing urban decline patterns by associating the index calculated using the model with the social phenomenon of Ulsan Metropolitan City, urban decline formed clusters and spread to adjacent regions over time. In addition, results confirmed that external factors such as new towns and urban regeneration projects affect urban decline. By illustrating the degree of urban decline proposed measurement model used in this study, it is possible to present the priority of areas required for urban regeneration projects. Results are also helpful to test the effectiveness of completed or presently-implemented urban regeneration projects.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.8
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• pp.1035-1045
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• 2004

In this paper, we describe a method that can recognize gestures and evaluate the degree of the gestures from sequential gesture images by using Gesture Feature Space. The previous popular methods based on HMM and neural network have difficulties in recognizing the degree of gesture even though it can classify gesture into some kinds. However, our proposed method can recognize not only posture but also the degree information of the gestures, such as speed and magnitude by calculating distance among the position vectors substituting input and model images in parametric eigenspace. This method which can be applied in various applications such as intelligent interface systems and surveillance systems is a simple and robust recognition algorithm.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.5 no.1
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• pp.21-29
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• 2001

주차장, 버스터미널, 스타디움, 집회공간과 같은 낮은 고유진동수를 갖는 장경간 건축물에서는 저속 차량의 이동하중이나 보행자의 보행하중과 같은 동적하중에 의해 과도한 바닥판 진동이 발생할 수 있으며 이러한 진동은 건축물의 이용자에게 불쾌감을 일으켜 건축물의 사용성에 심각한 영향을 주게된다. 구조물에 가해지는 보행하중의 일반적인 적용방법은 분할된 요소의 절점을 따라 절점하중으로 가하는 것이다. 그러나 이러한 해석모델은 보행하중을 절점에만 가해야하는 제한적인 문제점을 가지고 있어 보폭 수만큼 절점을 생성시켜야 하며 보폭이 변하거나 절점이외에 하중이 작용할 경우 해석모델을 수정해야하는 번거로움이 있다. 본 연구에서는 보행하중에 대한 계측과 분석을 통하여 보행하중의 동적특성을 분석하였으며 계측한 보행하중을 예제구조물에 적용하였다. 그리고 보행하중에 의한 구조물 진동의 효율적인 해석을 위하여 구조물에 가해지는 보행하중을 등가의 절점하중으로 치환하는 방법을 제안하였으며 제안된 등가절점 하중의 타당성을 검증하기 위하여 예제구조물의 진동해석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.399-399
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• 2022

최근 국지성 호우 등 홍수방어 시설의 설계빈도를 초과하는 강우 발생으로 홍수피해가 증가하고 있다. 그 중 도시지역의 내수침수 피해는 전체 피해액의 50%를 넘는다. 그러나 우수관거의 노후화 및 통수능 부족으로 우수의 즉각적인 배출이 이루어지지 않아 침수피해가 증가하고 있다. 침수피해의 주요 원인 중 저지대 지역 및 우수관거의 통수능력 부족이 침수피해의 가장 큰 원인을 차지한다. 따라서 도심지의 경우 내수침수로 인한 피해가 증가하고 있는 점을 감안하면 배수관거와 연계한 저류시스템 구축으로 침수 빈발 지역의 치수 능력 향상을 통하여 경제적 피해를 저감시킬 수 있다. 저류시스템은 현장 노면수 저류를 위한 측구 저류조와 저류조 운영 시스템을 의미하며, 저류조 운영 시스템 모델에 대한 연구를 수행하였다. 측구 저류조 운영 시스템 구축을 위해서 현장 센싱(Sensing)데이터와 연계할 수 있는 정보체계 및 운영 시스템 모델이 필요하다. 이에 센서를 활용한 도심지 측구 저류조 운영 시스템 모델을 제시한다. 먼저 센서의 구성은 측구 저류조 내의 협소한 공간과 전원공급, 방진·방수 문제를 해결할 수 있도록 구성되어야 하며, 무전원 근거리 이동통신기술(RFID)을 적용하여 측구 저류조 운영 시스템 수집서버와 통신하여 센싱 데이터를 저장한다. 데이터는 근거리 RFID 리더기가 측구 저류조로부터 센싱 정보를 수신하여 통신모듈에 수신한 저류조 개폐도어 열림과 닫힘 시그널(signal), RFID의 고유 ID 등을 전달 받아 운영 시스템 내의 RFID 이력 DB(Database)에 기록한다. 기록된 정보는 각각 RFID 일련번호, 기록 시간, 동적센서 시그널 값 등이 저장되어 각각의 측구 저류조의 상태를 확인할 수 있어야 한다. 저류량 산정을 위해서 GIS기반의 하수도 시설물 속성 데이터를 포함하는 운영 시스템을 구성해야 한다. 운영 시스템은 수집된 센서정보를 시계열 단위로 분석하고 위치정보 기준으로 측구 저류조 내의 총 저류량 산출에 필요한 기초정보를 제공하며 결과를 표출한다. 따라서 하수도 시설물의 속성정보를 포함하여 측구 저류조 및 센서의 속성정보 정의가 필요하며, 공간정보 파일(Shape File)을 적용하여 GIS 운영 시스템을 구축하여야 한다. 운영 시스템은 저류조 만관상태와 총 저류량을 산출하여 침수위험 알림을 제공할 수 있으며, 예상 강우에 따른 도심지 피해를 역으로 예측하여 강우사상 빈도에 따른 측구 저류조 체적을 결정할 수 있다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.34 no.5
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• pp.19-35
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• 2018

The necessity of predicting the spatial information of the site-specific seismic response, which is essential information for the comprehensive earthquake disaster countermeasures, is increasing for the mid-west urban areas where the earthquake-induced damages can be increased due to frequent occurrence of mid-scale earthquake such as 2016 Gyeongju Earthquake and 2017 Pohang Earthquake. Especially, researches on strategic securing of site survey datasets and understanding the site-specific site response characteristics were conducted for Gyeonggi-do, South Korea. In this study, a GIS-based framework for site-specific assessment of site response and induced vulnerable area in Gyeonggi-do, South Korea was proposed. Geo-Data based on GIS platform was constructed for regional estimation of geotechnical characteristics by collecting borehole and land coverage datasets. And the geo-spatial grid information was developed for deriving spatial distribution of geotechnical layer and site response parameters based on the optimization of the geostatistical interpolation method. Accordingly, base information for Improving earthquake preparedness measures was derived as seismic zonation map with administrative sub-units considering the quantitative site effect of Gyeonggi-do.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.2
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• pp.20-25
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• 2021

The target-object classification method was implemented using a deep-learning-based detection model in real-time images. The object detection model was a deep-learning-based detection model that allowed extensive data collection and machine learning processes to classify similar target-objects. The recognition model was implemented by changing the processing structure of the detection model and combining developed the vision-processing module. To classify the target-objects, the identity and similarity were defined and applied to the detection model. The use of the recognition model in industry was also considered by verifying the effectiveness of the recognition model using the real-time images of an actual soccer game. The detection model and the newly constructed recognition model were compared and verified using real-time images. Furthermore, research was conducted to optimize the recognition model in a real-time environment.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.298-302
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• 2010

This study proposes a differential method to analyze the properties of the topographic surface driven from lidar imagery. Although airborne lidar imagery provides elevation information rapidly, a sequence of extraction processes are needed to acquire semantic information about objects such as terrain, roads, trees, vegetation, and buildings. For the processes, the properties present in a given lidar data need to be analyzed. In order to investigate the geometric characteristics of the surface, this study employs eigenvalues of the Hessian matrix. For experiments, a lidar image containing university campus buildings with the point density of about 1 meter was processed and the results show that the approach is effective to obtain the properties of each land object Surface.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.8
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• pp.57-63
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• 2009

Object recognition technologies using PCA(principal component analysis) recognize objects by deciding representative features of objects in the model image, extracting feature vectors from objects in a image and measuring the distance between them and object representation. Given frequent recognition problems associated with the use of point-to-point distance approach, this study adopted the k-nearest neighbor technique(class-to-class) in which a group of object models of the same class is used as recognition unit for the images in-putted on a continual input image. However, the robustness of recognition strategies using PCA depends on several factors, including illumination. When scene constancy is not secured due to varying illumination conditions, the learning performance the feature detector can be compromised, undermining the recognition quality. This paper proposes a new PCA recognition in which database of objects can be detected under different illuminations between input images and the model images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.23-23
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• 2020

하구 관측은 조사 방법 및 주기에 따라 크게 두 가지로 구분되는데, 첫째는 현장에서 직접 주기적으로 자료를 수집하는 정기 현장관측과 다른 하나는 고정된 지점에 관측소를 설치하여 실시간으로 연속된 자료를 수집하는 실시간 관측으로 분류된다. 본 연구는 하구 관측망 체계를 확립하기 위한 기초 연구로서 금강하구역을 대상으로 모의된 수치 모델 자료를 이용하여 관측망을 설계하기 위한 대표 모니터링 지표를 선정하고, 이를 기반으로 관측 지점을 설계하기 위한 전략을 제시하였다. 대표 모니터링 지표는 실제 현장에서 일반적으로 취득할 수 있는 6가지 항목(수온, 염분, 용존산소, 클로로필a, 총질소, 총인)을 대상으로 EOF 분석을 실시하여 해역의 시공간 분포를 대표할 수 있다고 판단되는 2개의 항목을 선정하였다. 대표 모니터링 지점은 2개의 대표 모니터링 지표에 대한 고유 벡터 사이의 각도를 벡터의 내적으로 계산하고 이를 설계변수로 활용하여 도식최적화 기법을 통해 각 모니터링 항목들에 대한 공간 분포를 가장 잘 재현해 낼 수 있는 지점의 개수와 위치를 선정하였다. 선정된 모니터링 지점들을 이용하여 재구성된 공간 분포를 참값(수치모델)과 비교하여 통계적 적정성 여부를 평가하였으며, 이를 통해 금강하구의 대표 모니터링 지점들을 도출 해 내었다. 금강하구의 정기 현장 관측에 대한 대표 모니터링 지점은 7개로 선정되었으며, 이들은 6가지 관측 항목들에 대해서 매우 높은 공간분포 재현율을 확보할 수 있음을 확인하였다. 또한, 담수가 비정기적으로 방류되는 금강하구 시스템의 지역적 특성에 대한 시계열 정보를 연속적으로 가장 잘 취득할 수 있는 실시간 관측소 설치 영역을 결정하기 위하여, 7개의 대표 모니터링 지점에서의 시계열 정보를 금강하구둑 전면과 외해의 시계열 정보와 비교분석하여 설치가능 지점을 영역으로 제언하였다.