수력발전 사업에 있어 Desander 구조물은 주로 고산지대 수력발전댐의 Run-of-river 형식의 발전방식에서 유사로 인한 터빈의 손상을 방지하기 위한 목적으로 설치된다. Desander의 적정 규모는 터빈의 손상을 일으킬 수 있는 유사 입경에 대해 안정적으로 침전을 시킬 수 있는 폭/길이/깊이로 평가할 수 있으며 상대적으로 Desander의 규모가 크게 설계된 경우 초기 공사비 증가하고 반대로 규모가 작게 설계된 경우 터빈의 교체 주기 단축으로 인한 유지관리비가 증가된다. 현재까지 일반적인 Desander 구조물의 설계 방식은 제거 입경의 침전 속도, 유입유량 및 깊이를 변수로 사용하여 경험식(L. Sudry method, Guicciardis method 및 Rouse method)을 통해 규모를 결정해 왔다. 하지만, 3-D 전산유체해석을 통해 유속 흐름 분석으로 직 간접적 Desander 규모의 적정성을 평가할 수 있는 현 시점에서 경험식으로부터 도출된 결과의 신뢰성과 객관성을 검증할 필요가 있다고 판단된다. 본 연구에서는 노르웨이 NSTU에서 개발한 유사의 이송 및 확산해석 기능이 내장된 범용 소프트웨어인 SSIIM을 이용하였다. SSIIM(Simulation of Sediment movements In water Intakes with Multiblock)은 개수로 흐름 상태에서 유사 이동 및 하상 변동을 분석할 수 있도록 개발된 3-D 해석 프로그램이다. SSIIM은 수치해석 방법으로 유한체적법(Finite Volume Method)를 채택하였으며 Navier-Stokes equations을 통해 유체의 흐름을 해석한다. 입력 자료는 유입 유량($m^3/sec$), 유입 유사량(kg/sec), 유출부 수위 및 해당 Desander Structure grid 자료가 사용되며 해석 결과로 Desander 내 grid 별 유속, 수위, 유사 농도 변화 등을 제공한다. 본 연구에서는 SSIIM을 이용하여 제거 목표 유사 입경의 차집 효율(Trap efficiency)로 Desander의 적정 규모를 평가 할 수 있는 설계법을 제안하며 설계 단계에서 결정되는 최소 제거유사 입자와 차집 효율에 의한 Desander의 적정 규모 평가 분석을 파키스탄 A 프로젝트를 대상으로 수행하였다. 연구 성과로 (1)SSIIM을 통해 해석된 차집 효율을 기초로 Desander의 적정 규모를 계획할 경우 경험적 방식에 비해 설계의 객관성과 신뢰성을 제고할 수 있으며 (2)3-D 수치해석을 통해 grid 별 유사농도를 확인 할 수 있어 Desander 형상과 규모에 대한 평가가 가능하다.
본 연구의 주요 목적은 댐 설계를 위한 유역의 비유사량 추정방법을 개발하는 것으로 유역면적 $200km^2{\sim}2,000km^2$의 중규모 유역을 대상으로 한다. 이를 위하여, 먼저 연구(I)에서는 비유사량 추정방법의 개발방향을 결정하고, 기존 저수지 퇴사자료에서 5점과 하천 유사량 실측 자료에서 8 점 등 총 13 점의 비유사량 자료를 도출하였다. 본 연구(II)에서는 이러한 중규모 유역에서 수집된 유역 비유사량 자료와 유역특성 인자들을 이용하여 3 변수 경험공식과 6 변수 도표식 방법을 개발하였다. 제한된 범위와 비교 분석 결과, 본 연구에서 개발된 방법들은 기존의 방법들보다 모형 개발에 이용된 자료의 범위와 신뢰도 면에서 적용성이 높은 것으로 나타났다. 한편, 본 연구에서 수집된 비유사량 자료 및 개발된 모형에 의하면, 우리나라에서 중규모 유역의 경우 비유사량의 하한치는 $100tons/km^2/yr$정도이며 상한치는 $1,000tons/km^2/yr$ 정도로 추정된다.
항공영상을 이용하여 수치표면자료와 같은 3차원 자료를 자동으로 제작하기 위해서는 영상정합이 반드시 필요하다. 최근 사용되고 있는 항공 디지털 프레임 영상은 과거의 아날로그 영상에 비해 폐색지역이 적은 고중복도 다중 스트립 영상으로 촬영되기에 용이하다. 최근 다중 스트립 영상을 이용한 다중영상정합 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 각 영상에서 추출된 점(point feature)이나 형상(linear feature)의 유사성 측정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 수직궤적 기반 다중영상정합을 대상으로 영역기반 유사성 측정 방법으로 SNCC(Sum of Normalized Cross-Correlation)와 SSD(Sum of Squared-Difference) 방법을 비교 분석하였다. 또한 영역기반 유사성 측정에 필요한 요소로 영상의 화소값, 화소값 기울기 강도, 화소값과 화소값 기울기 강도 평균을 각각 사용하여 결과를 비교하였다. 이 외에도 영역기반 유사성 측정에서 중요한 요소인 기준 윈도우의 크기를 비정규 적응형 기준 윈도우 방법과 정규 적응형 윈도우 방법을 적용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 위하여 사용된 항공영상은 ZI Imaging 사의 DMC (Digital Modular Camera)에 의해 종중복도는 80%, 횡중복도는 60%로 촬영되었으며, 3개의 스트립으로 구성되었다. 다양한 방법으로 실험을 수행한 결과에 따르면 유사성 측정 방법으로는 SNCC, 유사성 측정 요소로는 화소값과 화소값 기울기 강도 평균, 그리고 비정규 적응형 기준 윈도우가 수직궤적 기반 다중영상정합의 영역기반 유사성 측정에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.
영상 신호 처리 분야 중 잡음제거(denoising)는 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 자연 영상은 지역적 유사성 뿐 만 아니라 비지역적 유사성도 높다는 점은 널리 알려져 있다. 즉, 입력 영상의 특성을 결정짓는 에지나 텍스쳐 패턴이 떨어져 있는 영역에서도 반복적으로 나타난다. 본 논문에서는 비지역적 유사도가 높은 영상 블록을 검출하여 과충분한 신호 집합을 만들고 이를 3차원 변환을 통해 희소(sparse)하게 표현한 후 영상에 포함된 잡음 성분을 제거하는 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 여러 영상에 대해 잡음제거 결과로부터 제안된 알고리듬이 부드러운 영역과 에지 영역을 잘 살려 원 영상을 복원할 수 있음을 알 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 잡음제거 알고리듬들과의 복원 성능 비교를 통해 상대적으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
풍화작용에 의해 생성된 유사는 자연 매체에 의해 이동하고 하천에 도달하기 이전이나 이후 퇴적되며, 해당 과정 중에서 하상변동, 홍수위 상승, 제방 안정성, 두부 침식, 생태환경 변화, 수질문제 등 다양한 침식과 퇴적 관련 문제들이 발생한다. 이러한 유사 문제의 해결과 지속적인 하천관리를 위해서는 유사의 생성, 이송, 그리고 퇴적 과정에 대한 충분한 이해와 정량적인 유사량을 파악하는 것이 필수적이다. 다양한 연구들을 통해서 유사량을 정량적으로 파악하기 위해 여러 종류의 모델과 공식들이 제안 되어져 왔다. 그 중 경험적 모델의 경우 실제로 관측된 값을 기반으로 하며, 복잡한 계산이나 요구하는 자료가 다른 종류의 모델들 보다 적어 쉽게 접근이 가능하다. 이러한 경험적 모델은 유사에 영향을 주는 인자를 규명하거나 특정 유역이나 지역에서 이송 및 퇴적 되는 유사의 출처와 특성을 규명하는 초기 단계에서 유용하게 이용된다. 국내 하천의 경우 여름에 강우가 집중되고 대부분의 국토가 산지로 이루어져있어 상류에서 침식이 주로 발생한다. 또한, 본류 및 하류 지역의 하천은 유사의 퇴적이 주로 일어나서 하천의 형태와 물길이 형성된 충적 하천 형태로 발전 되어있기 때문에 국내 하천에서는 전반적으로 국부적이며 다양한 형태의 유사 관련 문제가 발생한다. 국내 하천에서 발생하는 유사 관련 문제를 해결하기 위해 국내 하천의 유사량을 추정하는 다양한 경험적 모델들이 지속적으로 개발되어왔다. 하지만 과거에 개발된 모델들의 경우 계측 자료가 충분하지 않은 시기에 개발 되었으며, 현재에는 활용하기 불가능하다. 본 연구에서는 국내 하천의 비유사량을 예측하는 동시에 국내 하천의 유사 특성을 이해하기 위해 과거에 국내 하천을 대상으로 비유사량을 추정하기 위해 개발되었던 경험적 모델을 개선하였다. 본 연구를 통해 기존 경험 모델의 경우 주기적인 업데이트가 필요함을 확인하였으며, 개발된 모델의 경우 국내 하천 유사 관리를 위해 미래 유사량 예측하는 등 다양한 방면으로 활용 관리가 가능할 것으로 보인다.
기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.
복합 토지이용 유역의 수문 모형에서 중요한 것은 큰 강우량이 발생하는 시점에서의 유출량과 유사량이다. SWAT 모형도 이와 같은 부분이 중요한 요소로 작용하는데 이는 모형의 평가가 실측값에 대한 예측값의 결정계수(Coefficient of determination, r2) 또는 Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)와 같이 큰 값의 영향이 큰 지수들로 모형의 적합성을 평가하기 때문이다. 수질오염총량제와 같이 유역에서 발생하는 총량을 평가할 때는 강우로 인해 발생하는 유출과 수질뿐만 아니라 평시에 유출에 대한 수질도 중요한 부분이 될 수 있으나 모형의 평가에서 반영되기 어려우므로 실측값과 매우 다른 경향을 나타내는 경우가 많다. SWAT 모형에서는 하천 유사량에 사용되는 계수가 모든 상황에 일괄적으로 적용되기 때문에 과대 평가되는 경향이 있다. 본 연구에서는 SWAT 모형의 비강우시 하천 유사량 모의에 대한 부분이 강우시 하천 유사량에 미치는 영향을 분석하였다. SWAT 모형에서 하천 유출량과 관련된 계수를 확정하고, 하천 유사량과 보정에 사용되는 변수 중에서 prf 계수를 평시와 강우시 다른 계수 적용하여 하천 유사량 변화에 대한 SWAT 모형의 반응을 확인하였다. 지표면 유출과 관련된 변수는 변화하지 않으므로 하천에 유입되는 유사량은 항상 같다고 가정하면, 특정 강우 조건에서의 하천 유사량은 변화하지 않아야 하지만 SWAT 모형에서는 평시 유사량에 따라 달라지는 경향이 나타났다. 이는 평시 prf 계수가 낮아질 때 하천을 통해 유역 밖으로 배출되는 유사량이 감소하였기 때문에 특정 강우 조건에서 유사량이 달라진 것으로 해석될 수 있다. 또한 현재 SWAT 모형은 지표면 유출로 유입되는 유사량 일부가 퇴적되기 때문에 평시에 실제보다 높은 농도로 예측되는 경향도 나타났다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 지표면 유출로 발생하는 유사의 하천 퇴적량을 최소화하고, prf 계수를 강우반응에 대해 변동성을 부여하는 등 비강우시에도 실측과 비슷한 수준의 유사량이 모의 될 수 있도록 SWAT 모형을 개선하고 있다.
댐의 비퇴사량 산정은 기능적 역할에 직접적인 영향을 주기 때문에 실측을 통해 정확하고 신뢰성 높은 자료 확보가 필요하다. 일반적으로 설계시 댐 비퇴사량은 상류 유역 내에서 관측한 유사량을 퇴사량으로 환산하는 방법을 적용하여야 하나, 현재 우리나라는 유사량 관측 자료가 충분치 않아 타 지역의 관측 자료를 사용하거나, 경험공식을 이용하여 비퇴사량을 추정하고 있다. 이러한 방법은 각 공식별 특성에 따라 산정결과 값에 많은 차이를 보이는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 용담댐에 실측 비퇴사량을 기준으로 가장 적절히 모의하는 경험공식의 순위를 결정하였으며, 천천 지점의 유량-유사량 관계식을 적용한 하상변동을 모의하기 위해 2차원 모형인 SMS 모형을 적용하여 하상변동의 특성을 분석하였다. 그 결과 용담댐의 비퇴사량 $472m^3/km^2/yr$을 기준으로 류시창과 민병형(1975) 경험공식이 가장 적절히 추정하였다. 또한 하상변동의 특성은 종방향 단면의 퇴적 높이가 수위에 비례하고 횡방향의 형태는 유입부에 퇴적이 많은 것으로 분석되었으며, 100년 후 댐체로 부터 22.1 km지점에서는 최대 5.674 m 퇴적 되고 저수용량이 800.945 백만$m^3$으로 감소할 것으로 추정되었다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에 제안한 알고리듬으로 여러 공격에 강인한 워터마크를 삽입하였다. 추출된 워터마크는 정칙화 영상복원에 활용하는 Tikhonov-Miller 처리를 함으로써 워터마크의 유사성 판별을 쉽게 하였다. 제안한 방법의 강인성과 유사성 향상을 실험하기 위해 명암, 크기 변화, 필터링, 잘라내기, 히스토그램 평활화, 손실압축(JPEG, gif)과 같은 영상처리를 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 비가시성을 고려한 강인한 워터마크를 삽입할 수 있고 여러 공격에 대해서 더욱 높은 상관 계수로 추출할 수가 있었다.
본 연구는 지능형 QA시스템과 관련한 연구에서, 자동 패러프레이즈 생성 시스템을 평가하는 새로운 방법을 제시한다. 기존의 패러프레이즈 생성 시스템의 자동 평가 방법은 참조할 수 있는 패러프레이즈 정보의 양이 크게 제한되어 있었으며, 원 문장의 콘텍스트(context)와 이에 의존하는 통사적 구조(syntactic structure) 및 의미적 구조의 유사성을 고려하지 않고, 단순 구/단어 수준의 의미 유사성을 기반으로 생성된 패러프레이즈를 평가하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 시맨틱 프레임(semantic frame)을 이용한 패러프레이즈 문장 평가 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 문장의 콘텍스트를 표현하는 프레임과 이러한 프레임이 발생시키는 통사적, 의미적 구조의 유사성을 바탕으로 원 문장과 패러프레이즈 문장의 '의미 유사성', '어휘 형태 비 유사성'을 평가하는 방식이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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