본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.
동결융해과정이 지속적으로 반복되면서 발생되는 응력이력현상으로 인해 암반내의 피로현상이 누적되면서 암반내 누적 변위가 증가할 뿐 아니라 강도 역시 지속적으로 감소된다. 동결융해로 인한 응력의 hysteresis 현상은 대기온도의 영향에 의한 것으로, 일반적으로 점탄성 거동을 하게 된다. 그러므로, 이상물체를 이용한 암반해석을 위해, 일반적으로 점탄성 거동해석에 사용되는 Kelvin 모델을 적용할 수 있다. 또한 다공질암의 동결융해에 따른 열화 과정을 정량적으로 파악하기 위한 새로운 지표를 설정하고자 동결-융해 실험을 실시하였다. 본 연구에서는 다공성 응회암을 이용 동결-융해 실험을 실시 암석의 열화과정의 분석을 시도하였다. 실내실험 결과, 공극률의 변화를 정량화하여 열화특성을 설명하였다. 탄성계수 및 일축압축강도 등 암석의 물성변화를 공극률을 이용 열화 특성 함수로써 표현하였다.
운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.
최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.
해상에서 선박을 운항하는 항해사의 피로도 (Fatigue) 는 안전항해와 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 당직근무 중에 피로가 누적되어 업무수행능력이 저하되면 선박의 충돌 및 좌초 둥과 같은 매우 위험하고 중대한 해양사고를 유발할 가능성이 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 항해사의 근무환경, 피로유발요인 및 피로증세 등에 대하여 조사하였고, 항해경험자를 대상으로 정신적 육체적인 작업부하도에 대한 피로도 평가관련 설문조사를 실시하고 그 결과를 분석하였다. 그리고 이와 같은 피로도 조사 및 설문조사 분석결과를 바탕으로 항해사의 피로도 평가항목을 선정하고 이를 토대로 항해사의 업무수행능력을 평가하기 위한 피로도 평가모델을 제시하였다.
본 논문은 실내의 로비나 복도에 설치된 방범 카메라로부터 얻어진 일련의 영상으로부터 '걷기', '뛰기', '앉기', '일어서기', '넘어짐'의 비교적 짧은 시간에 일어나는 인간 행동들을 실시간으로 인식하는 시스템의 구현에 관해 다룬다. 먼저 입력으로 받은 영상을 계층적 색인 구조를 갖는 다중 가우시안 기반의 배경 모델을 이용하여 윤곽을 추출하고 객체를 인식하여 시간차에 의한 가중치로 누적하여 시간 템플릿을 만든다. 만들어진 시간 템플릿으로부터 특징을 추출하여 신경망 모델에 적용하여 5가지 인간행동을 구분한다. 구현된 시스템으로 인간행동 인식 실험을 수행하였는데, 실험 참가자들의 행동 방식이 약간씩 달랐음에도 불구하고 높은 인식률을 보여주었다.
본 연구에서는 고온의 천이 열하중을 받는 304 SS 재질의 액체금속로 원통용기에 대하여 진행성 변형기구인 열적 라체팅(thermal ratcheting) 변형거동을 해석하였다. 재료의 반복 소성을 나타내는 구성식으로서 Chaboche모델을 이용하였으며 이 모델의 적용을 위하여 ABAQUS의 사용자 프로그램을 개발하였다. 열천이 과정이 반복되는 동안에 축방향의 온도분포 이동에 따른 탄소성 해석을 수행한 결과 소성변형이 각 싸이클마다 누적되어 점진적 변형이 일어났으며 이 해석결과를 시험치와 비교함으로써 해석의 타당성을 검토하였다. 반복 소성거동에 대한 Chaboche 모델을 이용하면 천이 열하중을 받는 304 SS. 재질의 고온구조물에 대하여 라체팅 거동을 정량적으로 평가 할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 템플릿 모델을 이용하여 차량의 외관에 따른 종류를 인식하는 방법을 제안한다. 우선, 영상에서 차량을 검출하기 위하여 누적 차영상 기법을 이용하여 배경 영상을 추출한 후 차량 영역을 획득한다. 획득한 차량 영상은 날씨와 조명 영향에 따라서 그림자가 존재할 수 있다. 따라서 외곽선을 추출하고 가로와 세로, 대각선 방향으로 사영한 결과를 이용하여 그림자를 제거한다. 그림자 영역이 제거된 최종 차량 영역은 템플릿 모델과의 매칭을 통하여 가장 적합한 차량 종류로 인식한다. 제안된 방법을 이용하여 차량 종류를 인식하였을 때 만족할 만한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
코로나바이러스는(COVID-19)는 2019년 12일 중국 후베이성 우한시에서 시작된 코로나바이러스감염증으로 2020년 1월부터 전 세계로 퍼져, 일부 국가 및 지역을 제외한 대부분의 나라와 모든 대륙으로 확산되었다. 이에 WHO는 범 유행전염병(Pandemic)을 선언하였다. 2022년 3월 18일 현재 국내 누적 확진환자 8,657,609명과 11,782명의 사망자를 일으켰고 전 세계적으로도 많은 사상자를 내고 있는 실정이고 사회 및 경제적인 피해로도 계속 확대되고 있다. 많은 감염자와 사망자의수에 대한 예측은 코로나바이러스의 전염병을 예방하고 즉각적 조치를 취할 수 있는데 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 문화적 인자를 제외한 국내에서 연구 사례가 많지 않은 기상 요인을 인자로 포함하여 머신러닝 모델을 통해 확진자를 예측하였다. 그리고 여러 가지 모델을 성능 평가 기법인 Root Mean Square Error(RMSE) 및 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 통해 성능을 평가하고 비교하여 정확도 높은 모델을 제시하였다.
낙동강 전 권역을 209개 유역으로 나누고 각 유역에서 배출되는 비점오염부하 기여율을 산정하기 위해 HSPF모델을 2012년 2013년을 기준으로 보정 및 검증을 실시하였다. 유량의 경우 보정한 결과 R2가 0.71~0.93, 검증은 0.71~0.79로 비교적 양호한 값으로 산정되었다. 수질의 경우는 % difference로 검 보정을 실시하였는데 보정의 경우 DO는 0.4~9.7 %, BOD는 0.5~30.2 % difference, TN은 낙본 C 및 황강 B를 제외 하고는 1.9~28.6 % difference로 나타났고 검증은 DO 0.2~13.7%, BOD는 1.3~23%, TN은 황강 B를 제외한 0.5~24.3%로 비교적 잘 모의 되었다. 그러나 TP는 농도가 다른 항목에 비해 미량이기 때문에 차이의 범위가 크게 나타났는데 보정의 경우 0.8~55.3 % difference이고 검증에서도 같은 결과를 얻었다. 209개 유역별 BOD 연간 누적부하량을 산정한 결과 RCH 123(경상남도 의령군), RCH 121(경상남도 진주시), RCH 92(대구광역시 달성군) 가 높은 것으로 나타났다. 그러나 영양염류에 대한 유역별 연간 누적부하량의 결과들은 BOD 연간 누적부하량 순위와 일치하지 않는 것으로 나타났다. 본류에 위치한 산림, 습지, 농지 등이 많은 유역들이 상대적으로 산림지역이나 습지가 많은 댐 상류지역의 유역들 보다 BOD 비점오염 부하량이 높은 것으로 나타났다. 토지형질을 비롯한 유역 특성들을 나타나는 다른 인자들이 비점오염 부하량과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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