• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.150-163
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• 2022

최근 차별화된 영역에 대한 요구와 보안 등의 다양한 원인으로 증가하고 있는 게이티드 커뮤니티는 지역사회에 위화감을 조성하고 통행제한과 주변지역 단절 등을 야기한다는 문제점도 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 유동인구 빅데이터를 이용하여 활력도를 분석하고, 네트워크 분석 및 사회연결망분석을 이용하여 보행자의 접근성을 분석함으로써 게이티드 커뮤니티가 주변지역에 어떠한 공간적 영향을 미치는지 실증적으로 고찰하였다. 분석결과 대상 지역 내 전체적인 활력도는 용도지역과 건물 용도의 영향을 크게 받는 것으로 나타났으나, 아파트 단지에 초점을 맞추면 같은 용도지역이라도 단지의 형태가 외부에 개방적일 때 유동인구가 많아 활력도가 높은 것으로 나타났다. 접근성 측면에서 살펴보면 게이티드 커뮤니티의 개방을 가정했을 때, 물리적인 연결성이 개선됨에 따라 보행자가 선택할 수 있는 도로가 많아지고, 단절되었던 공간에 통행과 교류가 발생하면서 접근성이 향상될 수 있음을 확인하였다. 재산권 존중과 주거환경 개선의 가치도 소중하지만, 개선 가능한 지역의 투과성을 어떻게 도시 공공성 향상에 반영할 수 있을지에 대한 고민과 함께 지역사회와 공존할 수 있는 공동체의 가치와 방향에 대한 검토가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1663-1676
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• 2022

최근 딥러닝을 활용한 토지피복분류 기법 연구가 다수 수행되고 있다. 그런데 양질의 토지피복 학습데이터를 충분하게 구축되지 못하여 성능이 저하되는 양상이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 확장 기법의 적용을 통한 토지피복분류 성능의 향상을 확인하였다. 분류 모델로는 U-Net이 활용되었으며 AI Hub에서 제공하는 토지피복 위성 이미지 자료를 연구자료로 활용하였다. 원본 데이터로 학습한 모델과 데이터 확장 기법이 적용된 데이터로 학습한 모델의 픽셀 정확도는 각각 0.905와 0.923이었으며 평균 F1 스코어는 각각 0.720과 0.775로 데이터 확장 기법을 적용하였을 때가 보다 우수한 성능을 나타내는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 원본 학습데이터를 활용하여 학습한 모델의 경우 건물, 도로, 논, 밭, 산림, 비대상 지역 클래스에 대한 F1 스코어가 0.770, 0.568, 0.733, 0.455, 0.964 그리고 0.830이었으며, 데이터 확장을 적용하였을 때에 각 클래스에 대한 F1 스코어는 각각 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969 그리고 0.860으로 모든 클래스에 대해 데이터 확장이 성능향상에 유효하다는 사실을 확인하였다. 또한, 클래스 균형에 대한 고려없이 데이터 확장을 적용했음에도 불구하고 데이터 불균형에 의한 클래스별 성능 왜곡을 완화할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 절대적인 학습데이터의 양이 증가했기 때문이라 판단된다. 본 연구 결과는 다양한 영상 처리 분야에서 데이터 확장 기법의 중요성과 효과를 증명하는 기반 자료의 역할을 수행할 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.35-44
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• 2022

V_S30지도는 부지증폭을 나타내는 주요 변수로 임의의 부지에서 지반운동을 예측하는 ShakeMap의 핵심 변수로 사용된다. 하지만, 한반도의 지질특성과 지형특성을 고려하는 V_S30지도는 아직 제시된 적이 없다. 이번 연구에서는 지질과 지형을 고려하는 V_S30지도를 작성하기 위해 전단파 속도 주상도로부터 계산 또는 추정된 1,101개의 V_S30과 한반도 광범위 지질, 지형정보 레이어를 수집하였다. 이러한 데이터와 일반선형회귀분석 방법을 사용하여 V_S30 추정 모델을 개발하였다. 모델은 지질분류에 따라 매립지, 신생대 제4기 퇴적층, 중생대 그룹, 선캄브리아기와 해양층으로 구분된 후 지형정보의 함수로 제안되었다. 지도의 해상도는 기상청에서 기존에 진도추정을 위한 ShakeMap 구동에 사용하는 미국지질조사국(USGS)의 지도의 2배로 하였다. 그 결과, 프락시 기반 V_S30지도의 대수로그 잔차의 표준편차는 0.233으로 USGS의 V_S30 지도의 표준편차인 0.387보다 낮은 수치를 보인다. 본 연구에서 개발한 V_S30지도를 사용한다면 ShakeMap의 불확실성이 줄어들 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.165-175
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• 2021

연구목적: 본 연구는 수도권 폐기물 차량을 대상으로 네트워크 차원에서의 자율주행기술 적용에 따른 이산화탄소(CO₂) 배출량 변화를 정량적으로 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 2030년을 목표연도로 분석 방법은 미시행시 사용자균형배정을 통해 도로 링크별 이산화탄소(CO₂) 배출량을 추정하였다. 시행시는 폐기물 차량의 자율주행기술 적용에 따라 군집주행한다는 전제하는 노선배정을 수행하였으며, 그 외 수단은 노선배정 결과를 반영한 사용자균형배정으로 이산화탄소(CO₂) 배출량을 추정하였다. 연구결과: 분석 결과, 이산화탄소(CO₂) 배출량은 전국단위의 네트워크에서 약 56.9톤/일이 감축되는 것으로 나타났으며, 수도권은 약 54.7톤/일이 감축되는 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구는 자율주행기술이 가져올 다양한 사회적 효과 중 환경적 측면에서의 영향을 정량적으로 제시하였으며, 향후 다양한 분석 방법론 개발과 관련 연구가 지속적으로 수행되어야 할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.107-118
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• 2022

최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.74-99
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• 2022

지상 오존은 차량 및 산업 현장에서 배출된 질소화합물(Nitrogen oxides; NOx)과 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학 반응을 통해 생성되어 식생 및 인체에 악영향을 끼친다. 국내에서는 실시간 오존 모니터링을 수행하고 있지만 관측소 기반으로, 미관측 지역의 공간 분포 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 매시간 남한 지역의 지상 오존 농도를 1.5km의 공간해상도로 공간내삽하였고, 5-fold 교차검증을 수행하였다. 스태킹 앙상블의 베이스 모델로는 코크리깅(Cokriging), 다중 선형 회귀(Multi-Linear Regression; MLR), 랜덤 포레스트(Random Forest; RF), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression; SVR)를 사용하였다. 각 모델의 정확도 비교 평가 결과, 스태킹 앙상블 모델이 연구 기간 내 시간별 평균 R 및 RMSE이 0.76, 0.0065ppm으로 가장 높은 성능을 보여주었다. 스태킹 앙상블 모델의 지상 오존 농도 지도는 복잡한 지형 및 도시화 변수의 특징이 잘 드러나며 더 넓은 농도 범위를 보여주었다. 개발된 모델은 매시간 공간적으로 연속적인 공간 지도를 산출할 수 있을 뿐만 아니라 8시간 평균치 산출 및 시계열 분석에 있어서도 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.171-173
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• 2022

4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제24권12호
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• pp.5-11
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• 2023

도로나 태양광 발전시설의 인위적으로 조성된 지반이 집중호우와 같은 강우에 의해서 약화되면서 발생되는 산사태, 토석류 등에 의해 경제적 피해가 발생하고 있다. 인위적으로 조성된 지반의 안정성을 파악하기 위해서 지층의 구성상태, 역학적 특성등의 지반정보 확인이 매우 중요하다. 하지만 조사부지가 대부분 급경사로 이루어지거나 진입로가 대부분 없기 때문에 지반정보를 확인하기 위해 일반적으로 사용되고 있는 시추장비와 표준관입시험의 수행이 쉽지 않다. 본 연구에서는 소형화한 오거시추 장비와 자동낙하장치를 적용한 동적콘관입시험(Dinamic Cone Penetrometer, DCP) 장비를 개발하여 산지태양광 부지에서의 적용성을 확인하기 위하여 콘저항값 및 동적콘관입시험값과 표준관입시험값의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 콘저항값은 q_c = 0.46 N, 동적콘관입시험값(N_d)는 N_d = 1.58 N으로 기존연구자들의 결과와 유사한 값을 확인하여 그 신뢰성을 확보하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권12호
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• pp.363-370
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• 2023

도로와 주변의 상황을 정확히 인지하는 객체탐지 기술은 자율주행 분야에 핵심적인 기술이다. 자율주행 분야에 객체탐지 기술은 추론 서비스의 정확도와 함께 실시간성도 요구된다. 고성능 머신이 아닌 자원제약 기기에서 정확도와 함께 실시간성을 위한 객체탐지 기술을 적용하기 위해서는 태스크 오프로딩 기술을 활용해야 한다. 본 논문에서는 자원 제약적 기기에서 자율주행의 실시간 객체탐지를 위한 태스크 오프로딩 적용과 관련하여 태스크 오프로딩의 성능 비교, 입력 이미지 해상도에 따른 성능 비교, 카메라 객체 해상도에 따른 성능 비교 등의 실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 본 실험에서 낮은 해상도의 이미지는 태스크 오프로딩 구조의 적용을 통하여 성능 개선을 도출할 수 있었고, 이는 자율주행의 실시간 기준을 충족하였다. 높은 해상도의 이미지는 성능 개선은 있었으나 통신 시간의 증가에 따른 이유로 자율 주행의 실시간 기준을 충족하지 못하였다. 이러한 실험을 통해 자율주행에서의 객체인식은 사용하는 객체인식 모델과 함께 입력 이미지, 통신 환경 등의 다양한 조건이 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.