라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.
라이다데이터를 이용한 다양한 활용알고리즘이 개발되고 있지만, 대부분의 제안된 알고리즘은 정성적인 검증만이 수행되고 있다. 알고리즘의 객관적이고 정량적인 검증을 위해서는 대상에 대한 참값(true value)을 알아야 하지만, 라이다데이터는 데이터 특성상 참값을 알기 어렵다. 본 연구에서는 모의 라이다데이터는 분할 알고리즘의 성능을 평가할 수 있는 참값을 가지고 있다는 점에 착안하여, 모의 라이다데이터를 이용하여 분할 알고리즘의 성능을 보다 객관적/정량적으로 평가해보고자 하였다. 이를 위해 먼저, 1) 분할 알고리즘의 결과를 객관적으로 가늠할 수 있는 정량적인 평가요소들을 정의하고, 2) 3차원 도시모델을 입력 데이터로 모의 라이다데이터를 생성한 후, 3) 분할알고리즘을 적용하여 객체표면을 나타내는 평면패치를 생성하였다. 마지막으로 4) 성능평가지표를 기준으로 생성된 패치에 대한 분석을 자동화하여 수행하였다.
새로운 에너지원인 풍력 발전에 대한 연구가 세계적으로 활발히 진행되고 있는 가운데 본 논문에서는 풍력 발전의 핵심 부분인 풍력 터빈에 관한 모의실험을 다루고자 한다. 실제 기상조건과 유사한 바람데이터를 실시간으로 생성, 이를 이용하여 풍력터빈 시뮬레이터용 DC motor의 토크제어 시스뎀을 설계 구현하였다. 본 연구는 기존의 단순 토크제어 시스템과는 달리 실시간으로 생성되는 데이터를 이용하여 보다 실제 풍력발전에 가까운 모의실험을 가능하게 한다. M/G Set를 기반으로한 DC motor 토크 제어 시스템은 바람데이터의 변화에 따른 풍력터빈의 토크와 발전단의 부하의 상관관계를 명확히 하는데 크게 이바지 할 것이며 더 나아가 발전기로의 정확한 토크 전달로써 계통 연계 연구에 많은 기여를 하고자 한다.
기존의 지능형 지휘통제체계 연구에서는 지휘관의 전장 상황 질문에 대한 분석 결과를 지식베이스 기반 상황 데이터에서 정보를 추출하여 제공해주고 있다. 하지만, 다양한 표현의 자연어가 사용된 정·첩보를 문맥에 맞게 분석하는 것이 상황 분석에 있어 중요해지면서 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황 분석용 인공지능 개발에 필요한 데이터 셋을 제공하기 위해 전장 상황 모의 시나리오 기반 가설 데이터 셋 생성 방법을 제안한다. 가설 데이터 셋은 실제 전장 환경이 고려된 모의 시나리오에서 전장 지식요소를 식별하여 생성한다. 먼저 후보가설을 생성하면 자동으로 단위가설이 생성된다. 단위가설을 조합하여 유사 식별 가설 조합을 만들고, 연관된 후보가설을 그룹화하여 집합가설을 생성한다. 제안하는 방법으로 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하기 위해 생성기 SW를 구현하였고, 생성기 SW로 가설 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하였다.
Ladar (LAser Detection And Ranging, Lidar)는 레이저 신호를 이용하여 대상지역에 대하여 정밀한 3차원 거리를 취득하는 센서로 최근 들어 미사일, 항공기 등에 탑재되어 자동표적인식 등에 활용되고 있다. 기존의 영상기반센서와 달리 센서와 표적과의 거리를 밝기나 색상 값으로 표현한 range 영상을 제공하며, 이로부터 표적의 정밀한 3차원 모델의 생성이 가능하기 때문에 표적의 인식과 식별을 가능하게 한다. 이러한 Ladar 센서의 데이터를 모의 생성한다면, 센서의 개선 및 개발 또는 센서 데이터 처리 알고리즘의 개발을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 특히 Linear FM 기반의 Ladar 센서의 신호 생성 및 신호처리 과정을 시뮬레이션하여 Ladar 영상을 모의 생성하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 FM chirp modulator를 탑재한 시스템의 레이저 신호를 모의로 생성하고, FFT기반 신호처리를 통해 센서와 표적과의 거리를 획득하였으며, 최종적으로 Ladar range 영상을 성공적으로 모의 생성하였다.
라이다는 레이저 펄스를 이용해서 대상표면에서 추출된 조밀한 3차원 좌표를 신속하게 취득할 수 있어서 대상물의 3차원 모델을 자동으로 생성하는 것에 효과적으로 이용된다. 이러한 장점에 힘입어 국방 및 안보 분야에서 특히 지능형 유도 미사일과 유무인 정찰기에 라이다의 적용이 빠르게 증가하고 있다. 이에 본 연구는 라이다의 활용가능성을 사전에 검증하기 위해 라이다데이터를 시뮬레이션을 통해 생성하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 라이다를 구성하는 GPS, IMU, LS의 기하모델링을 통해 레이저 펄스의 3차원 좌표를 계산하는 센서 방정식을 유도하였고, 이를 기반으로 주어진 시스템변수, 비행경로 및 자세, 시스템오차, 기준 DEM 등을 입력으로 모의 라이다데이터를 생성하는 프로그램을 개발하였다. 도심지역의 모의 라이다데이터 생성에 적용하였고, 생성된 데이터를 분석하여 시뮬레이션의 정확도 및 활용성을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이터는 활용 알고리즘 개발을 위해 필요한 다양한 실험 데이터를 경제적으로 제공하고, 나아가 최적의 비행 및 시스템 변수의 설정에 기여할 수 있다.
현대 정보기술의 지속적인 발전은 무인화 및 자율화를 기반으로 한 모의 환경의 급격한 패러다임의 변화를 야기했으며 이로 인해 실 운용을 대비한 새로운 개념의 전장 환경 시뮬레이션 기술과 장치가 요구되고 있다. 그러나 무인체계 개발은 타 개발과는 차별적으로 다양하고 복잡한 기능을 고려해야함과 동시에 검증 과정이 어렵다는 특징을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 무인체계 개발을 위한 효과적인 시뮬레이터 및 데이터 생성기를 개발한다. 다양한 실 운용을 통해 개발된 시뮬레이터 및 데이터 생성기가 효과적임을 보인다.
홍수량을 산정하기 위한 강우-유출모형을 수행하기 위해서는 지형데이터 및 수문인자를 통하여 입력데이터를 구축하는데 많은 시간이 소요된다. 특히 강우-유출모형의 입력데이터의 구축에 내해서는 자료의 축적이 불가피하기 때문에 각각의 내상유역에 대한 홍수량은 주관성을 띄고 있어서 비교 검토가 어려운 실정이다. 따라서 본 인구에서는 지리정보체계(Geographic Information System, GIS)를 이용하여 각각의 대상유역의 홍수량을 객관화시킴으로써 모의 결과에 따른 값을 비교 검토하고 자료를 축적하여 하천유역관리를 수행하는데 도움을 주고자 하는 것을 연구목적으로 하고 있다. 본 연구에서는 Clark, Nakayasu, SCS, Nash 모형에 내하여 수치지도를 이용한 입력데이터를 자동으로 생성하여 반복적인 모의를 수행함과 동시에 입력데이터를 수치지도에 저장함으로써 자료를 축적할 수 있으며 향후 각각의 하천유역을 관리하는데 통합한 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.
물 공급 시설의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 운영 계획의 수립 및 검증을 위해서는 장기간의 유입량 자료가 필요하다. 하지만, 현실적으로 얻을 수 있는 실측 자료는 제한적이며, 유입량이 부족하여 댐 운영에 영향을 미치는 자료는 더욱 적을 수밖에 없다. 이를 개선하고자 장기간의 모의 유입량을 생성해 운영 계획을 수립하는 방법이 종종 사용되지만, 실측 자료를 기반으로 모의하기 때문에 이 역시 가뭄의 빈도가 낮아, 장기 가뭄이나 짧은 간격으로 가뭄이 발생할 시 안정적인 운영이 어렵다. 본 연구에서는 장기 가뭄 발생 시에도 안정적인 물 공급이 가능한 운영 계획 수립을 위해 가뭄 빈도를 증가시킨 유입량 모의 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 모의 기법은 최근 머신러닝에서 사용되는 SMOTE 알고리즘을 기반으로 한다. SMOTE 알고리즘은 데이터의 불균형을 처리하기 위한 오버 샘플링 기법으로, 소수 그룹을 단순 복제하지 않고 새로운 복제본을 생성해 과적합의 위험이 적으며, 원자료의 정보가 손실되지 않는 장점이 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아주에 위치한 Folsom 댐을 대상으로 고빈도 가뭄 유입량을 모의했으며, 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획을 수립하였다. Folsom 댐의 과거 관측 유입량 자료를 기반으로 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획과 일반적인 가뭄 빈도의 유입량을 사용한 운영 계획을 적용했을 때 발생하는 공급 부족량과 과잉 방류량의 차이를 비교해 고빈도 가뭄 유입량의 사용이 물 공급 시설의 안정적인 운영에 끼치는 영향을 확인하고자 한다.
2차원 하천흐름. 유사이동, 오염확산 해석을 위해서는 유한요소법(FEM) 등을 활용한 수치해석 모델이 사용되며, 이 때 모델링을 위해서 모의영역은 2차원의 요소망으로 구성하게 된다. 기존 국내 연구에서는 이러한 2차원 요소망 생성 및 수치해석을 위해 SMS 및 CCHE2D와 같은 외국의 상용 프로그램을 이용하였으나, "수자원의 지속적 확보기술개발 사업"의 일환으로 수행중인 "RAMS(River Analysis and Modeling System) 개발" 과제를 통해 순수 국산 2차원 수리해석 소프트웨어가 개발 중에 있다. 본 연구에서는 RAMS를 비롯한 기타 수리해석 모델에서 사용 가능한 2차원 범용 요소망 생성 프로그램을 개발하고자 다양한 요소망 생성 기법 및 국외 상용 2차원 수리해석 모델 프로그램에서의 메쉬 생성방법 등을 분석하여 프로토타입 메쉬 생성기를 개발하였다. 현재 개발 중인 요소망 생성 프로그램은 요소망 생성을 위한 기본 기능 외에도 생성된 요소망 데이터를 RAMS에 포함되어 있는 다양한 2차원 유한요소 모형의 입력자료 형태로 변환함으로써 수리해석에 적용가능하다. 이러한 범용 2차원 요소망 생성 프로그램의 개발은 안정적인 수치해석의 기반을 제공하고 다양한 하천흐름, 유사, 수질 해석 모델과 연계함으로써 하천의 수리학적인 거동을 보다 정확히 모의할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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