• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.424-424
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• 2018

인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.423-427
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• 2012

지하수 관측이란 지하수위 하강, 수질오염 등 지하수 장해로부터 지하수를 보전 관리하고 대책을 수립하기 위하여 정기적 및 장기적으로 지하수위, 수질 등 부존된 지하수 특성의 상태와 변화하는 추이를 관찰하여 측정하는 행위를 말한다. 지하수는 지하의 보이지 않는 지층구조에서 매우 천천히 유동하므로 수위하강 및 수질오염 발생을 늦게 인지할 경우 원상회복이 불가능할 수 있고, 지하수 장해를 인지한 이후의 대처과정에서도 기존의 관측자료가 없거나 부족할 경우에는 원인분석과 대책수립이 지연되거나 불가능할 수 있으므로 지하수관리에 있어 관측정호를 설치하고 정기적으로 지하수의 부존 및 유동특성, 배경수질 등의 지하수 관측은 기본적이며 필수적인 요소이다. 따라서 지하수 관측망을 설치하고 운영하기 위해서는 관측 목적을 명확히 정의하고 관측 프로그램이 이를 만족시키도록 구성되어야하며 시간적, 공간적으로 지하수가 변동되는 것을 고려하여 관측 지역 대수층의 유형과 특성 등이 완전히 파악되어야 한다. 필요시 기존 관정을 활용하여 관측하며 관측 항목, 관측 유형, 위치측량 및 관측 주기 등은 관측의 목적에 부합되도록 한다. 관측 데이터의 생성, 전송 및 분석 진행과정 등이 완벽하게 정립되어 데이터의 생성에서부터 활용까지 체계화되어야 하고 지하수와 지표수는 연계된 단일 수자원으로서 지하수 관측은 지표수 관측과 연계되어 설계되고 분석되어야 한다. 또한 취득된 데이터의 정확성은 지속적으로 검토 확인되어야 하며 전문가의 능력을 활용하여 관련 자료의 분석이 이루어지고 데이터의 정도를 높이기 위한 후속조치들이 병행되어야 한다. 그리고 지하수위, 수질 등 관측 자료가 자연적인 지하수 유동 체계에 의하여 변화되는 것이라고 인식될 경우에는 관측 시스템 전반을 재평가하여 보다 효율적인 관측 시스템으로 발전시켜야 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.295-295
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• 2015

강우의 시 공간적 불균형이 심한 우리나라는 수자원 확보 및 관리가 어려움에 따라 신규 수자원 확보와 기존 수자원 관리의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있다. 최근 대체수자원으로서 대두되고 있는 지하수는 지표수에 비해 이용지점에서 바로 취수하여 사용이 가능하다는 장점이 있으나, 오염이 진행되면 복구에 상당한 기간과 비용이 소요됨에 따라 철저한 관리가 필요하다. 특히 해안지역 수자원의 경우, 내륙지역에 비해 하천이 발달해 있지 않아 지하수에 대한 높은 의존도에 따른 수량적 문제와 해수와 접해있는 면적이 많음에 따라 지하수와 해수간의 유동으로 인한 수질적 문제로 지하수 관리가 더욱 어렵다. 이에 본 연구는 지하수유동해석프로그램인 Visual MODFLOW의 SEAWAT model을 이용하여 지하수위 변화에 따른 해수침투의 영향을 판단하고자 하였다. 연구지역은 태안지역의 근흥1, 근흥2 관측소의 지하수위 데이터를 사용하였으며, 2008 ~ 2014년 까지 매년 지하수위 변동에 따라 해수침투 영향을 분석하였다. 이와 함께 해수침투 영향 판단 인자인 EC, TDS는 각 관측소 데이터를 통한 환산 및 분석 진행하고, $Cl/HCO_3$ 몰비는 참고문헌을 인용하여 모델링에 의한 해수침투 영향과 관측자료 및 이온분석을 통한 영향을 비교하였다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.10 no.1
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• pp.105-115
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• 2014

In this research, we developed video analytic algorithms to detect water-level automatically and a system for proactive alarming using intelligent CCTV cameras. We applied these algorithms and a system to test-beds and verified for practical use. We made camera-selection policies and operation plans to keep the detection accuracy high and to optimize the suitability for the ever-changing weather condition, while the environmental factors such as camera shaking and weather condition can affect to detection accuracy. The estimation result of algorithms showed 90% detection accuracy for all CCTV camera types. For water level detection, NIR camera performed great. NIR camera performed over 95% accuracy in day or night, suitable in natural weather condition such as shaking condition, fog, and low light, needs similar installment skills with common cameras, and spends only 15% high cost. As a result, we practically tested water level detection algorithms and operation system based on intelligent CCTV camera. Furthermore, we expect the positive evidences when it is applied for public use.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.12
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• pp.1227-1241
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• 2012

In this study, a novel water surface detection method was proposed. In the method water surface is detected by analysis on correlation coefficients obtained from rectangular control areas of the same vertical position in two successive images including both water surface and staff gauge. Four methods respectively based on threshold, peak, slope and variance ratio, are used to identify water surface from vertical distribution of correlation coefficient. In addition, swaying correction algorithm and statistical filtering are applied to minimize outliers caused by positional image mismatch. Images taken from 28 different sites during low flow were tested to evaluate the method. Mean relative error to eye measurement was approximately from 3.4 to 5.7 cm. As long as water surface moves, this method can be used to improve image stage gauge by supplementing the previous water surface detection method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.277-280
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• 2013

원자로 건물 내부에는 원자로의 안전운전을 위한 다수의 계통, 구조물 및 기기들이 위치하고 있다. 원자로의 안전과 직결되는 안전계통 변수 (수위, 압력) 들은 경우에 따라서는 현장확인이 요구된다. 원자로 가동 중에 운전원에 의한 안전계통변수의 현장확인이 용이하도록 원자로 건물 내부의 출입구 (2 중문) 부근에 수위계, 압력계 등의 현장계기가 위치하고 있다. 본 논문에서는 일본의 (주) 동경전력이 공개한 후쿠시마 제 1 원자력발전소 1 호기 원자로건물의 IC (비상용 복수기, isolation condenser) 조사영상에 나타나는 현장계기의 영상인식에 대해 기술한다. 조사 영상의 분석에 의하면 현장계기들은 기계식의 아날로그 타입이다. 아날로그 타입의 기하구조를 이용하여 계기판 눈금을 인식하고, 계기판 바늘의 기울기 계산을 통해 계기판을 영상 판독할 수 있었다. 이러한 계기판의 영상판독은 후쿠시마 원전 사고와 같이, 고방사선 피폭 우려로 인해 사람대신에 로봇이 원자로 건물내부에 진입하여 주요 계통, 구조물 및 기기의 현장계기를 판독한다고 가정하면, 유용한 기능이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.9
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• pp.67-76
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• 2010

This paper proposes a image-based water level measurement method, which adapt to the ruler's surface condition. When the surface of a ruler is deteriorated by mud, drifts, or strong light reflection, the proposed method judges the pollution of ruler by comparing distance between two levels: the first one is the end position of horizontal edge region which keeps the pattern of ruler's marking, and the second one is the position where the sharpest drop occurs in the histogram which is construct using image density based on the axis of image height. If the ruler is polluted, the water level is a position of local valley of the section having a maximum difference between the local peak and valley around the second level. If the ruler is not polluted, the water level is detected as the position having horizontal edges more than 30% of histogram's maximum value around the first level. The detected water level is converted to the actual water level by using the mapping table which is construct based on the making of ruler in the image. The proposed method is compared to the ultrasonic based method to evaluate its accuracy and efficiency on the real situation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1104-1108
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• 2010

최근 수자원의 효율적인 배분을 위한 수자원관리의 중요성에 대한 인식과 하천의 환경적 기능에 대한 사회적 요구 증대로 수자원 기초조사에 의해 수집되어진 자료의 활용빈도가 다양한 분야에서 증가하고, 높은 신뢰도와 정확도를 요구하고 있다. 개발된 수위-유량 관계식의 신뢰도 검증은 일반적으로 지점별 수위-유량 관계식과 수위자료에 의해 산정된 유하량을 유역의 면적평균 강우량을 이용하여 산정한 유출률과 비교 분석하는 수문학적 방법에 의해 이루어지고 있는 실정이다. 최근에는 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적 기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있음에 따라 본 연구에서는 낙동강수계 임하댐유역을 대상으로 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 적용하여 유출량을 산정하고, K-water에서 수자원 환경기초조사 성과로 개발된 임하댐 상류 영양 수위관측소의 수위-유량 관계 곡선식을 이용하여 산정된 유출량과 비교함으로써 수자원기초조사 성과의 신뢰도를 검증하였다. 분포형 유출모형 적용에 필요한 매개변수 추출을 위해 GIS 기법을 이용하여 DEM, 토지피복도, 토양도에서 $Vflo^{TM}$의 입력인자인 경사도, 흐름방향, 조도계수, 수리전도도, 유효공극률, 토양심도를 추출 산정하였으며, 임하댐 유역의 8개 우량관측소 시우량자료를 이용하여 강우의 공간적인 통계 특성을 잘 반영하는 크리깅(Kriging) 기법에 의한 분포형 강우를 생성하였다. 또한, 본 모형을 통해 검증된 초기함수조건 등의 유역의 특성을 이용한 단기유량예측을 통하여 홍수량 예측 및 수문조사 효율성 향상에 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.4
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• pp.156-163
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• 2015

In this paper, we propose an active water level and distance measurement algorithm using a light beam pattern. On behalf of conventional water level gauge types of pressure, float-well, ultrasonic, radar, and others, recently, extensive research for video analysis based water level measurement methods is gradually increasing as an importance of accurate measurement, monitoring convenience, and much more has been emphasized. By turning a reference light beam pattern on bridge or embankment actively, we suggest a new approach that analyzes and processes the projected light beam pattern image obtained from camera device, measures automatically water level and distance between a camera and a bridge or a levee. As contrasted with conventional methods that passively have to analyze captured video information for recognition of a watermark attached on a bridge or specific marker, we actively use the reference light beam pattern suited to the installed bridge environment. So, our method offers a robust water level measurement. The reasons are as follows. At first, our algorithm is effective against unfavorable visual field, pollution or damage of watermark, and so on, and in the next, this is possible to monitor in real-time the portable-based local situation by day and night. Furthermore, our method is not need additional floodlight. Tests are simulated under indoor environment conditions from distance measurement over 0.4-1.4m and height measurement over 13.5-32.5cm.