• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.203-203
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• 2011

도시지역내로 유입되는 홍수는 건물과 도로의 배치에 의해 크게 영향을 받으며, 매우 복잡한 흐름특성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 도시지역 내에 다양한 형태와 크기를 가지는 건물 및 도시 기반 구조로 되어있으며, 홍수의 강도가 강하고 도시지역이 조밀한 건물군으로 구성되어 있을 경우 홍수의 대부분은 도로와 교차점을 통해 흐른다. 도시지역내 홍수피해를 저감하기 위해서는 도로 교차로에서 홍수파의 전파특성을 분석하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 도시지역 내 도로 교차점에서 유입량에 따른 홍수흐름 특성을 Case 1(Qex : 147.23L/min, Qey : 149.52L/min)과 Case 2(Qex : 150.42L/min, Qey : 298.53L/min) 두 가지 경우에 대해 수리모형실험결과와 수치모의결과와 비교하였다. 출구지점에서 총 유출량의 절대오차가 Case 1에서는 0.84L/min, Case 2에서는 0.45L/min으로 잘 일치하였고, 수심분포 양상은 잘 일치하는 것을 볼 수 있었다. Case 3에서는 다양한 유입량의 변화에 따라 도로 교차점에서 변화하는 홍수흐름 특성과 경향을 분석하였다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2007.04a
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• pp.415-417
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• 2007

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.7
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• pp.1-10
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• 2007

In this paper, we propose an indexing method for efficiently updating current positions of moving objects on road networks. The existing road network models increase update costs when objects move to adjacent road segments because their connectivity is not preserved. We propose an intersection based network model and a new index structure to solve this problem. The proposed intersection based network model preserves network connectivity through splitting road networks to contain intersection nodes always. The proposed index structure In our experiments, we show that our method is about 3 times faster than an existing index structure in terms of update costs.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.8
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• pp.1-8
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• 2020

Air ducts installed for ventilation inside buildings accumulate contaminants during their service life. Robots are installed to clean the air duct at low cost, but they are still not fully automated and depend on manpower. In this study, an intersection detection algorithm for autonomous driving was applied to an air duct cleaning robot. Autonomous driving of the robot was achieved by calculating the distance and angle between the extracted point and the center point through the intersection detection algorithm from the camera image mounted on the robot. The training data consisted of CAD images of the duct interior as well as the cross-point coordinates and angles between the two boundary lines. The deep learning-based CNN model was applied as a detection algorithm. For training, the cross-point coordinates were obtained from CAD images. The accuracy was determined based on the differences in the actual and predicted areas and distances. A cleaning robot prototype was designed, consisting of a frame, a Raspberry Pi computer, a control unit and a drive unit. The algorithm was validated by video imagery of the robot in operation. The algorithm can be applied to vehicles operating in similar environments.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.321-321
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• 2011

최근 기상이변으로 인하여 예측이 어려운 게릴라성 집중호우 등의 증가로 재해 및 재난이 빈번하게 발생하고 있으며, 특히 도시지역에서의 홍수피해로 막대한 인명과 재산피해가 발생하고 있다. 도시지역내로 유입되는 홍수는 다양한 형태와 크기를 가지는 건물과 도로의 배치에 의해 크게 영향을 받으며, 매우 복잡한 흐름특성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 도시지역이 조밀한 건물군으로 구성되어 있을 경우 홍수의 대부분은 도로와 교차점을 통해 흐르므로 도시지역 내에서 홍수로 인한 피해를 저감하기 위해서는 도로 교차로에서의 홍수파의 전파특성을 분석하는 것이 중요하다. 교차로는 세 개 또는 네 개의 도로가 대칭 또는 비대칭으로 연결되어 있으며, 일반적으로 교차로에서의 흐름은 유입되는 유량이 상대적으로 적고 도로의 경사가 비교적 완만한 경우 상류 특성을 나타내나 이와 반대일 경우에는 상류 및 사류가 공존하는 복잡한 수면형을 나타낸다. 본 연구에서는 도지지역 내 도로 교차점에서 유입경사 변화에 따른 도로 교차부에서의 흐름특성을 수치모의 결과와 수리실험 결과와 비교하였다. Case 1은 수로의 유입경사가 3%일 경우 도로 교차로에서 수위 및 흐름특성을 수치모의결과와 비교한 결과 조도계수가 0.0086일 경우 RMSE 값은 X축에서는 0.0023, Y축에서는 0.0042로 수로중심에서의 수심분포가 잘 일치 하였으며, 흐름특성 또한 수치모의결과와 잘 일치하는 경향을 보였다. Case 2에서는 검증결과를 바탕으로 유입경사가 3%와 5%일 경우 도로와 교차점에서의 흐름특성을 수치적 방법을 통해 분석하였으며, 유입경사가 변화함에 따른 수면흐름특성을 모의하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.177-180
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• 2003

텔레비젼 카메라, 비디콘 카메라(vidicon camera), 디지털 검지기, 스캐너 등 물리적 장치로 획득한 영상은 주위의 밝기로 인하여 어두운 영상을 얻거나 영상장치의 물리적 속성과 영상 전송에 기인하여 영상은 열악한 대비를 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용한다. 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였다. 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.188-191
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• 2004

야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되거나 흐린 저대비(low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 동영상 압축표준인 MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차 신호를 분리하여 압축한다. 밝기신호만을 추출한 후 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용하는데, 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였고 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다 븐 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.4
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• pp.109-122
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• 2002

본 연구에서는 교차로의 비용 및 특성을 고려한 도로선형최적화 모형을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용하여 개발하였다. 기존의 도로선형최적화 모형은 교차로 특성을 고려하지 못해서 실제 적용에 심대한 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 특정 도로선형에 교차로 건설의 필요가 있을 경우, 민감(Sensitive)하고 지배적인(Dominating) 교차로 비용 항목들 즉, 토공비용, 보상비, 포장비, 사고비용, 지체 및 연료소모비용 등의 산정이 시도되었다. 또한 비교적 우수한 도로선형 대안을 유전자 알고리즘을 이용한 탐색과정 중에서 비효율적으로 강제 퇴화시키는 단점 보완을 위한 교차로 국소 최적화 방법(Local Optimization of Intersections)이 개발되어 기존 모형을 보완하였다. 공간상의 도로선형은 매개변수적 묘사(Parametric Representation)를 통하여 구현하였으며 벡터운영(Vector Manipulation)을 통해 교차로비용 산정의 근간인 교차점과 다른 중요점들의 좌표를 찾을 수 있었다. 개발된 교차로 비용산정 모형이 보다 정밀하게 교차로 비용을 산정함이 증명되었으며 궁극적으로는 기존의 최적화 모형의 단점을 보완할 수 있음이 제시되었다. 또한, 새로이 제시된 교차로 국소 최적화 방법이 최적대안 탐색과정의 유연성을 증대하였으며, 결과적으로 효율적인 교차로의 유지에 기여함을 알 수 있었다. 제시된 교차로 국소 최적화 방법은 추후 단일노선이 아닌 도로망 최적화시의 기초를 제시함은 주목할 만 하다. 두개의 예제에서 도출된 최적노선 및 교차로 비용 등의 검토 결과, 도로상의 교차로 건설비용은 도로선형 최적화에 큰 영향을 미치는 실질적이며 민감한 비용 항목임이 검증되었으며 이는 도로선형최적화 모형이 교차로 비용을 반드시 검토 및 평가할 수 있어야 함을 반증한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.9
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• pp.777-781
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• 2001

This paper presents an image contrast enhancement technique for improving the low contrast images using the improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) model. The low pictorial information of a low contrast image is due to the vagueness or fuzziness of the multivalued levels of brightness rather than randomness. Fuzzy image processing has three main stages, namely, image fuzzification, modification of membership values, and image defuzzification. Using a new model of automatic crossover point selection, optimal crossover point is selected automatically. The problem of crossover point selection can be considered as the two-category classification problem. The improved IAFC model is used to classify the image into two classes. The proposed method is applied to several experimental images with 256 gray levels and the results are compared with those of the histogram equalization technique. We utilized the index of fuzziness as a measure of image quality. The results show that the proposed method is better than the histogram equalization technique.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.2
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• pp.17-25
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• 2006

In the present study, a 2-D chimera technique for overlapped bodies in relative motion is developed using unstructured triangular meshes. The solid boundary nodes located next to the intersecting point between bodies are merged to the intersecting point to assure accurate representation of the intersecting region. In order to assign proper value of flow variables at the nodes located out of the computational field, interpolation is conducted for non-active nodes. For validation, the motions of a NACA64A006 airfoil and a NACA0012 airfoil with a plane flap are computed and the results are compared with other simulations. The motion of a launching missile ejected from a NACA0012 airfoil is also simulated.