본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 기존 알고리즘이 오보를 발생시키는 요인에 대하여 취약하다는 인식에 기초하여 이를 보완하여 향상된 오보억제 능력을 갖는 고속도로 돌발상황 검지모형을 구축하고자 하였다. 개발모형은 고속도로의 위치(본선구간, 진출입 구간)별로 이상교통류 판다, 정체발생 여부판다, 정체원인 구분으로 이어지는 일련의 판단프로세스를 실행하여 돌발상황 유사상황과 실제 돌발상황 간의 특성을 구별하는 방식으로 돌발상황을 검지한다. 돌발상황검지모형의 성능은 평가에 사용된 자료의 특성에 매우 민감하므로 개발모형의 성능에 대해 단정적 결론을 내릴 수는 없으나, 본 연구에서 사용된 실험환경하의 성능지표를 종합한 환산점수상으로 기존모형보다 향상된 성능을 나타내었으며, 오보율은 대다수 모형보다 우수한 것으로 분석되었다. 본 연구의 초점이 현장에서 돌발상황 검지모형의 활용성 제고를 위한 오보율 개선에 있었던 만큼 본 연구는 실험적 시도로서 소기의 성과를 거두었다고 판단된다.
전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.
최근들어 기상 이변에 따라 단시간에 집중되는 국지호우로 인하여 돌발홍수(Flash Flood)에 의한 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 대하천의 경우에는 각 홍수 통제소에 의한 홍수 예경보 시스템(Flood Warning System)을 통하여 본류 구간에서의 인명 및 재산 피해가 과거에 비하여 상당히 감소하였으나 소하천에서는 반대로 피해가 증가하고 있는 실정이며, 따라서 돌발홍수에 대한 대비의 필요성이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 돌발홍수로 인한 인명 및 재산 피해를 최소화하기 위하여 산지유역의 돌발홍수 발생 위험도를 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 돌발홍수 위험도를 평가하기 위하여 고려되는 요소들로는 유역경사, 하천경사, 강우특성 등이며, 이러한 서로 다른 단위의 평가요소들을 종합적으로 고려하기 위하여 다기준의사결정방법 중 하나인 PROMETHEE 기법을 이용하였다. 주요 평가 인자들은 크게 지형특성, 지역특성 및 강우특성으로 구분되며, 각 평가 요소들간의 상대적인 가중치의 산정은 엔트로피 이론을 이용하였다. 본 연구에서 제안된 위험도 평가 방법은 그 적용성을 검증하기위하여 17개의 소유역들을 포함하고 있는 봉화군 유역에 적용되었다. 적용 결과 봉화군 유역 내 17개의 소유역들은 돌발홍수에 대한 상대적인 위험도에 따라 고 중 저위험군으로 분류되었으며, 과거 돌발홍수로 인한 피해 이력이 있는 소유역이 고위험군에 속해있는 결과를 나타냄으로써 본 연구의 방법론에 대한 적용성이 검증되었다.
본 연구에서는 1980년부터 2008년까지의 재해역학조사센터(http://www.emdat.be/)의 자료를 활용하여, 북한지역의 홍수로 인한 피해를 조사하였다. 북한의 홍수 발생 기간 중 약 70%가 주로 7월과 8월에 발생하였으며, 홍수로 인한 총 재산피해는 약 180억 달러에 달한다. 이중 1995년의 홍수는 약 150억 달러로 세계 50대 자연재해로 기록되었다. 또한, 2007년의 홍수는 북한의 자연재해 중 가장 많은 인명피해로 당시 사망자는 600명 이상이 기록되었다. 북한의 홍수 유형별 피해 규모를 분석하기 위하여 홍수 유형을 불특정 홍수, 돌발 홍수, 일반 홍수로 분류하여 분석하였다. 또한, 남북한의 차이를 분석하기 위하여 남한의 홍수 사례를 같은 유형으로 분류하여 함께 비교하였다. 유형별 빈도는 남한의 경우 3가지 유형이 비슷한 빈도로 발생된 반면, 북한의 경우 일반홍수의 빈도가 다른 홍수의 빈도 보다 조금 많이 발생하였다. 유형별 인명피해 부분에서는 남한은 전체 유형에서 돌발홍수가 52%로 가장 많은 부분을 차지했으며, 북한의 경우는 일반홍수가 42%로 가장 많이 차지하였다. 결론적으로 남한은 일반홍수와 돌발홍수의 빈도는 같았으나, 돌발홍수가 인명피해 면에서 2.3배 많이 발생하였으며, 북한의 경우 불특정 홍수와 돌발홍수의 발생 빈도는 같았으나, 돌발홍수로 인한 인명피해가 1.5배 많이 발생하였다. 경제적 피해 부분에서는 남한의 경우 돌발홍수가 약 19억 달러로 가장 많은 피해액을 발생시켰으며, 북한의 경우 일반홍수가 약 153억 달러로 가장 많은 피해액을 발생시켰다. 이는 남한의 약 7배에 해당하는 금액이다. 남북한이 경제적 피해 부분에서 큰 차이를 보이는 것은 1995년의 대홍수의 피해액이 약150억 달러로 기록되었기 때문으로 사료된다. 향후 기후변화로 인하여, 자연재해는 더욱 증가할 것으로 생각된다. 남한의 연구뿐만 아니라 한반도 전체에 대한 연구가 필요하다. 현재, 북한의 경우 기상 현상, 재해정보 등의 연구 자료는 남한 지역의 연구에 비해 상대적으로 많이 부족하며, 매우 제한적이고 단편적인 자료들만 존재하고 있다. 따라서 이에 관한 많은 연구들이 필요한 실정이다. 현재 작성되어 있는 북한의 재해 취약성 지도를 좀 더 연구하여, 한반도 전체의 재해 취약성 지도의 작성이 필요할 것으로 생각된다. 또한, 한반도 지역에서 발생하는 위험기상에 따른 사회경제적 피해를 줄이고 능동적으로 대처하기 위해 남북간 기상협력이 활성화 될 필요가 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 CA(Cellular Automata)규칙을 이용하여, 돌발상황의 영향을 분석할 수 있는 시뮬레이션 모형을 구축하고, 실시간 자료인 VDS 자료와 현장측정 자료를 이용하여 시뮬레이션 모형을 검증하였다. 이렇게 구축된 시뮬레이션 모형을 이용하여, 고속도로상에서 돌발상황이 발생하였을 때의 영향을 분석하였다. 그 결과는 5% 신뢰구간에서 통계적으로 유의함으로 나타났다. 돌발상황의 영향을 분석하기 위해서 돌발상황의 지속시간과 교통량의 변화에 따른 돌발상황의 유형을 분류하였고, 각각의 돌발상황 유형에 따른 영향을 분석하였다. 이때 돌발상황에 의한 영향은 구간 통행시간의 변화와 혼잡 지체시간의 변화를 통해서 분석하였다. 결과에 따르면, 교통량이 적을 때는 교통류가 돌발상황에 의해서 거의 영향을 받지 않았고, 교통량이 증가함에 따라, 돌발상황에 의한 영향이 점점 더 커지는 것으로 나타났다. 또한, 교통량이 2000대/시를 넘어설 때는 돌발상황이 발생하지 않더라도, 교통량의 증가에 따라 혼잡지체가 자연스럽게 발생하는 것으로 나타났고, 돌발상황이 45분 동안 계속될 경우에는 약 425∼722대·시의 지체가 발생하였다.
A pulsed jet was measured with high-definition 3D-PTV technique. The measurement system consists of three CCD cameras, Ar-ion laser, an image grabber and a host computer. Two fitness functions were introduced in a genetic algorithm in order to enhance the correspondences of the particles. One was based on a concept of the continuum theory and the other one was based on a minimum distance error. The head vortex of the jet was visualized by LIF and was reconstructed by the constructed high-resolution 30-PTV system for comparisons.
돌발가뭄(Flash drought, FD)은 기존 가뭄과는 달리 급작스러운 발생이 대표적인 특징으로, 즉각적인 수분 스트레스를 유발하여 생태계에 주요한 영향을 미친다. 보다 효과적인 돌발가뭄의 모니터링을 위해서는 돌발가뭄의 특징과 원인에 대한 보다 종합적인 이해가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 자료를 사용하여 2012년부터 2022년 사이 한반도 전역에서 발생한 돌발가뭄에 대해 분석하고자 하였다. 스트레스 기반 탐지 기법인 표준 증발 스트레스 비율(Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR)의 변화를 바탕으로 돌발가뭄을 탐지하였으며, 발생 빈도와 기간에 대해 분석하였다. 또한, 탐지된 돌발가뭄 사건들을 실제 증발산(Actual Evapotranspiration, AET)과 잠재 증발산(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 기반으로 세 가지 케이스로 분류하였으며, 각 케이스 별 발생 특성 및 공간 분포에 대해 분석하였다. 그 결과, 돌발가뭄의 발생 빈도와 기간에 지역적인 편차가 있는 것을 확인하였으며, 평균 빈도는 6.4회, 평균 발생 기간은 31일로 나타났다. 일반적인 돌발가뭄인 Case 1, AET의 감소가 주 원인이 되어 발생한 Case 2, PET의 증가에 의해 발생한 Case 3으로 돌발가뭄 사건들을 분류하였을 때, 한반도에서는 Case 1 돌발가뭄이 1,448건으로 가장 많이 발생했으며, Case 2 돌발가뭄이 Case 3 돌발가뭄보다 약 1.5배 더 많이 일어난 것을 확인할 수 있었다. Case 2 돌발가뭄은 수분 제한 조건(water-limited condition)에서 발생하여 AET와 PET가 모두 감소하는 결과로 이어졌으며, Case 3 돌발가뭄은 에너지 제한 조건(energy-limited condition)에서 발생한 이후 AET와 PET가 모두 증가하였다. Case 2 돌발가뭄은 주로 북서부와 중남부에 위치한 농경지에 영향을 주었으며, Case 3 돌발가뭄은 산지에 해당하는 동부에서 집중적으로 발생하였다. 본 연구의 결과들은 기후 요소, 토지피복 및 수분 가용성을 고려한, 돌발가뭄에 대한 이해를 돕고, 보다 효과적인 가뭄 대응 방안 수립에 기여할 수 있다.
돌발성 난청은 환자에게 듣지 못하게 된다는 공포를 야기하는 질환이며 아직 확실한 병인이나 치료법이 확정되어 있지는 않다. 저자들은 인제의대 서울백병원 이비인후과에서 입원 및 동일한 치료를 받은 15례의 돌발성 난청 환자에 대하여 임상 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 청력회복은 Siegel의 분류로서 완전회복 1례, 부분회복 2례, 경도회복 5례, 무회복이 7례이었다. 2) 현훈이 있었던 10례중 4례에서만 회복이 있었으나 현훈이 없던 5례중 4례가 회복되었다. 3) 청력손실이 완전농인 8례중 6례에서 무회복이었다. 4) 발병 8일 이내인 경우 치료시작 시기와 청력 회복사이 에는 연관이 없었다. 5) 적혈구침강속도(ESR)과 청력회복 사이에는 연관이 없었다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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