본 논문에서는 지리 정보로부터 3차원 지형 정보로 복원하는 알고리즘을 제안한다. 자연스러운 3차원 지형의 표현을 위해 기존의 복원 알고리즘들은 삼각형 패치 기법이나 랜덤 프랙탈 중간점 변위기법들을 이용하여 복원하였다. 이와 같이 가우시안 분포를 사용한 랜덤 프랙탈 중간점 변위 방법으로 복원한 결과는 좌우대칭인 이미지에 대해서는 자연스럽게 표현되지만, 자연에 내재된 비대칭인 지형의 모습을 표현하기에는 어려움이 있었다. 좌우비대칭인 지형을 좀 더 자연스럽게 표현하기 위해 기존의 랜덤 프랙탈 중간점 변위 방법에 신경회로망을 이용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 신경회로망의 학습결과를 3차원 지형 복원에 이용함으로써 비정형적인 데이터가 갖는 통계적 특성을 활용한다. 제시된 알고리즘의 우수성은 복원된 결과의 근사도 평가로 보인다. 또한, 신경회로망 학습 결과를 이용하여 산악지형과 평탄지형에 대하여 실험하고 실험 결과 산악지형에 대한 적용 예가 더 효과적임을 보인다.
광산 및 폐광산으로부터의 오염 및 유해영향에 대한 보고와 관심이 대두되면서 휴ㆍ폐광산에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 경북 군위군의 고로 폐광산 주변 중 광미 및 광폐석으로 오염된 것으로 생각되어지는 하천 및 농경지에 대한 오염 정도와 분포를 규명하기 위하여 토양정밀조사를 실시하였다. 토양 오염 정밀조사 지침에 따라 총 741개의 토양 시료 분석 결과 Cu, Cd, Pb은 토양오염 우려 기준에 훨씬 미치지 못하였지만 As는 표토 및 심토 구간(0-30cm)에서 토양 오염 우려 기준 농도를 상당 수 초과하여 하천 및 농경지의 복원이 필수적임을 알 수 있었다. 합리적인 복원물량을 산출하기 위하여 배경치 농도(1.23mg/kg), 토양오염우려기준 40%농도(2.4mg/kg), 토양오염우려기준농도(6mg/kg), 토양오염대책기준농도(15mg/kg)별로 오염 등급을 나누어 오염 지도를 작성하고 각 등급별 복원목표에 따라 복원이 필요한 면적과 복원대상물량을 산출하였다. 본 연구는 오염토양의 복원을 목적으로 국내에서 최초로 실시된 대규모의 토양정밀조사라는 점에서 의미가 있으며, 이 결과는 실제 고로 폐광산지역의 복원 사업설계에 중요한 자료로 사용될 수 있다.
디스플레이 기술이 발전함에 따라 다양한 크기의 디스플레이를 탑재한 장치들이 등장하게 되었고, 다양한 디스플레이 크기만큼 다양한 해상도를 사용하고 있다. 때문에 비디오 코덱과 scaler는 보편적으로 함께 사용된다. 그러나 기존의 scaler는 비디오 코덱의 복호화기와 화면 해상도 변환 모듈이 독립적으로 구성되고, 서로 간에 정보를 이용하지 않으므로 시스템의 성능 개선에 한계가 존재하였다. 즉, 비디오 코덱의 복호화기는 비트스트림으로부터 복호한 정보를 바탕으로 영상을 복원하고, 복원영상은 up/down scaler에서 확대/축소를 수행한다. 하지만 비디오 코덱의 비트스트림에 존재하는 정보는 영상의 특성을 반영하기 때문에 up/down scaler에서 비디오 코덱의 복호화기에서 복호된 정보를 이용하면 복잡도의 증가 없이 효율적인 확대/축소를 수행할 수 있다. 이에 본 논문에서는 비디오 코덱 중 차세대 비디오 코덱인 H.264/AVC 복호화기에서 생성된 복원 영상에 대해서 별도로 영상의 특성을 계산하는 모듈 없이 H.264/AVC 복호화기에서 복원된 정보 중 인트라 모드 정보를 바탕으로 영상의 특성에 맞는 up/down scaler를 구현하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 scaler들보다 물체의 경계영역을 더 선명하게 확대하는 효과를 보인다.
본 연구는 생태복원사업의 식재 및 유입식물의 현황을 파악하여 식재식물의 문제점을 해결하기 위한 기초자료로 활용하기 위해 수행하였다. 적극적 복원을 실시한 환경부 생태계보전협력금 반환사업지역과 산림청 민간인 통제선 이북지역 산림복원사업지역에서 식재 및 유입식물을 조사하여 자생, 외래, 재배의 특성을 분석하였다. 또한, 식재식물 중 자생식물의 식재 및 서식 지역, 서식지 특성 비교·분석, 생활형 특성을 분석하였다. 분석결과 생보협 사업의 식재식물 중 자생식물은 50.4%, 외래식물은 6.8%, 재배식물은 42.9%이었다. 민북 사업에서 식재식물 중 자생식물은 78.6%, 외래식물은 21.4%이었고, 재배식물은 없었다. 식재 지역과 서식 지역의 거리가 가깝지 않고 서식지 특성이 상이한 곳에 식재되었다고 판단되는 자생식물도 여러 종 확인되었다. 라운키에르 생활형의 경우 식재식물은 대형지상(MM)과 미소지상(N)식물의 비율이 높았고, 유입식물은 일년생(Th)과 반지중(H)식물의 비율이 높았다. 따라서 생태복원 시 외래 및 재배식물 보다 자생식물의 식재 비율을 높이고, 자생식물 선정 시 서식지와 생태적 특성을 고려하여 생태복원의 효과를 높여야 할 것이다.
지금까지의 하천 설계는 하천의 유량, 유사량, 하상토 입도분포, 강턱의 입자 또는 하도 표면의 특성, 하곡의 경사 등을 고려하여 안정한 횡단면을 결정하기 위한 목적으로 발전되어 왔다. 하지만, 하천 복원에 있어서 이동 하상의 안정 하도 및 하천을 설계하는 작업은 수리학적, 하천 형태학적, 그리고 유사 수리학적 측면에서 매우 복잡한 문제들을 포함하고 있으며 더 나아가 다양한 생태서식처 및 환경을 제공할 수 있는 측면까지도 고려하도록 요구되어 지고 있다. 자연하천 복원 설계시 가장 선행되어야 할 작업은 복원하고자 하는 현재의 하천 및 하도의 안정성에 대한 평가이며 이러한 과정에서 평형 하천의 개념을 반드시 고려해야 한다. 안정하도 및 평형하천 형태를 계산하는 방법들이 여러 연구자들에 의해 제안되어 왔고 여러 해석적 방법들 중 Copeland의 방법은 실제로 충적하천에서의 안정 하도 평가 및 설계에 가장 많이 이용되고 있으며 미공병단에 의해 개발된 SAM(Stable Channel Analysis Model) 모형에서 채택하고 있는 해석적 방법 중 하나이다. 본 연구에서는 Copeland의 해석적 안정하도 분석 방법을 기본 모듈로 채택하고 있는 미공병단에서 개발한 SAM(Stable Channel Analysis Model)의 기본적인 특성과 활용도에 대해서 알아보고 이를 남한강 제1지류인 청미천의 구하도 복원 예정 구간에 적용시켜 현재하도의 안정성을 평가하였다. 분석 결과, 안정하도 경사는 현재 하도 경사보다 완만한 것으로 나타났으나 SAM에서 예측하고 있는 청미천의 안정 하폭은 현재 하도의 하폭보다 훨씬 작은 것으로 나타났다. 이는 현재 청미천의 복원 구간에서 사주가 많이 발생하는 이유를 뒷받침 하는 결과라고 할 수 있다. 안정수심은 현재 하도의 수심보다 깊은 것으로 계산되었다. SAM을 이용한 계산 결과들은 현재하도의 안정성 평가뿐만 아니라 복원 구간의 안정하도 설계를 위한 기초자료로 활용될 것이다.
본 논문에서는 공간 영역의 국부 정보 및 반복 영상으로부터 예측된 노이즈를 이용한 적응 영상 복원 방식을 제안한다. 공간 영역의 국부 제약 정보 설정을 위해 서로 다른 윈도우를 갖는 국부 영역의 평균, 분산 및 최대 값의 비를 이용하였으며, 반복 기법을 이용하여 매 반복 해에서 얻어진 복원 영상으로부터 상기 제약 정보를 설정하게 된다. 더불어 반복 영상으로부터 예측된 노이즈와 국부 제약 정보를 이용하여 국부 완화도 정도를 결정하는 매개 변수를 적응적으로 산출한다. 제안된 방식을 이용하여 복원 영상을 얻기 위해 비 적응 복원 방식보다 빠른 수렴속도를 갖게 됨을 알 수 있으며, 노이즈 특성에 대한 사전 정보 없이 국부적으로 제어된 완화 정도를 지닌 복원 영상을 얻을 수 있었다. 기존 방식과 비교하여 제안방식은 수렴하기 유사한 반복 횟수를 필요로 하며 0.2 dB 이상의 SNR 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
기존의 예제기반 초해상도 복원은 다수의 외부영상을 이용한 사전 생성 방법과 단일 영상을 이용한 자기참조 예제기반 복원 방법이 있지만, 입력영상의 특성과 패치사전에 따라 복원 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 본 논문에서는 멀티 프레임의 움직임 정보를 이용하여 적응적 패치 선택을 통한 초해상도 영상복원 방법을 제안한다. 제안하는 초해상도 영상 복원 방법은 3가지 단계로 구성된다. i) 인접한 프레임간의 움직임 정보를 이용한 로컬 영역을 정의, ii) 단계적 열화를 이용한 적응적 패치 검색 방법, iii) 최적의 패치검색을 통한 패치 결합 및 초고해상도 영상복원이다. 결과적으로 제안하는 방법은 인접한 프레임간의 움직임 정보와 단계적 열화를 이용하여 패치를 검색함으로써 패치 검색의 정확성을 높여주고, 동영상에서 부자연스러운 현상이 제거된 초해상도 영상 복원이 가능하다. 실험결과에서는 기존의 초해상도 영상복원 방법과 비교할 때 복원 부작용이 감소되어 자연스럽게 복원된 영상을 제공하는 동시에, peak-to-peak signal noise ratio (PSNR)과 structural similarity measure (SSIM)를 사용한 객관적 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환과 유전자 알고리즘을 이용한 하이브리드 영상복원 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상복원을 위한 전처리로써 분해 및 합성 필터의 이상적인 직교 특성을 가지는 웨이브릿 변환을 이용하여 잡음훼손영상으로부터 고주파성 잡음의 일부를 우선 제거하고 나머지 영상에 대해서는 국부적 최적해로의 고립을 벗어나 전역해 탐색이 가능한 유전자 알고리즘을 적용한다 제안한 하이브리드 방법의 성능평가를 위하여 이진 문자영상과 Lenna 영상을 입력영상으로 인가하여 기존의 단일 유전자 알고리듬을 이용한 방법과 비교실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 하이브리드 영상 복원방법이 기존의 방법에 비하여 약 2dB 향상됨으로써 잡음훼손영상의 복원성능이 우수함을 확인하였다.
폐기물과 오염물질 투기로 인해 발생된 오염지의 복원은 1980년대 초반 미국이 본격적으로 시도하여 현장조사, 위해도 평가, 타당성 검토의 3단계를 거쳐 복원대책을 수립하는 정형이 이루어졌다. 이 정형에서는 먼저 현장조사로 오염상태에 대한 자료를 수집하고 위해도 평가로 오염도가 인체와 환경에 미치는 위해도를 정량화하며 타당성 검토에서 위해도를 제거하기 위한 각종대안을 검토하여 최종안을 선정한다. 이 과정 자체는 합리적이었으나 여러 가지 시행착오를 거치며 과잉대책이 남발되고 사업효과도 미흡하여 점차 예산낭비의 대표적인 사례로 비판이 제기되었다. 시행착오의 가장 큰 기술적 원인은 위해도 평가와 별개로 타당성 검토를 수행하며 비현실적인 완벽복원을 추구한 탓이며 이를 극복하려는 최적화 기법이 90년대 초반에 소개되었다. 이 최적화기법은 타당성 검토단계에서 각 대안의 잔류 위해도를 산정하고 해당대안의 비용과 비교하여 위해도를 허용수준으로 줄이는 최소비용 대안을 발견하는 방법이다. 이 최적화기법을 실제 프로젝트에 적용한 결과 복원대책 수행에 기대 이상의 비용절감을 이루고 정부의 수용도도 높았다. 특히 정비대책에 현장조건의 특성을 활용하는 창의적 대안을 도입하면 효과를 극대화 할 수 있는 바 두 가지 사례를 소개하였다. 앞으로 상당한 투자가 예상되는 폐광오염 문제에도 이 기법을 적용하면 비용과 효과를 최적화할 수 있을 것으로 기대되어 그 모델을 제시하였다.
오산천 어류상 분석을 통하여 생물종의 다양성 및 존속성 확보를 위한 서식처별 어류군집의 특성을 밝히고 자연 하안 및 서식처 조성 시 적합한 어류상에 대한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구에서는 오산천 일원의 3개 지점을 대상으로 각 서식처별 어류상을 조사하였다. 조사 결과 대한민국 고유종 2종을 포함하여 전체 9종 144개체가 채집되었다. 오산천 조사 지점 모두 수질이 좋지 않았으며 어류상은 빈약하였다. 기흥저수지 유입부에서는 상대적으로 다른 지점보다 많은 종수와 개체수가 채집되어 오산천 복원 시 수질개선과 함께 오산천 상류로 서식지 확장을 통한 복원이 가능할 것으로 사료된다. 복원 대상종은 대한민국 고유종인 왜매치, 치리 및 얼록동사리와 하상의 상태를 개선할 수 있을 경우에는 참마자와 모래무지를 포함할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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