도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 실시간 영상에서 움직임 검출 및 추적에 관련한 기본 기술들을 나열하고 구현하여 구현 가능성 및 성능에 대하여 검증을 진행하였다. 움직임 검출에는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법이 있으며 이를 구현하여 검증하였다. 또한 움직임 추적의 경우에는 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift가 있고 Kalman 필터에 의한 움직임 추적을 구현하여 검증하였다. 구현된 방법을 통하여 보안용의 영상감시 장비의 추적 시스템 및 GPS 좌표를 기반으로하여 비행체를 추적하면서 통신링크를 유지하는 추적안테나 시스템에 적용하므로서 제어의 정확도를 높일 수 있다.
인터넷상에서 발생하는 사이버위협이 폭발적으로 증가하고 있으며 해킹 기술 또한 지속적으로 진화함에 따라 이에 대응하기 위한 다양한 보안기술 및 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히, 침입탐지시스템(Intrusion Detection System : IDS)은 사이버 공격에 대한 실시간 탐지 및 분석을 수행하기 위한 솔루션으로 대부분의 기관에서 구축 운용하고 있다. 하지만, IDS가 탐지하는 보안이벤트 수가 기하급수적으로 증가하고 있고 이들 대부분이 오탐(정상 통신을 공격으로 잘못 탐지)이기 때문에 모든 보안이벤트를 관제요원이 실시간으로 분석하기 힘들다는 문제점이 있다. 이에 IDS가 탐지한 대용량 보안이벤트를 실시간으로 분석하여 실제 해킹공격의 발생여부를 자동으로 검증하기 위한 연구가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 보호대상 정보시스템에 대한 취약점 점검결과와 대용량 보안이벤트와의 상관분석을 통해 실제 해킹공격의 발생여부를 자동으로 검증하기 위한 방법론을 제시한다. 또한, 실제 보안업무 현장에서 수집된 보안이벤트 정보와 취약점 점검결과를 활용하여 제안 방법론의 유효성을 도출하기 위한 실증적 실험을 수행한다.
본 논문에서는 실시간 응용을 위해 형판 정합 방법을 기반으로 하면서 동시에 외형 기반 (appearance_based) 방법에서 제시하는 학습 모델을 이용한 새로운 얼굴 검출 방법을 제안한다. 우선, 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위한 효과적인 전처리 과정으로 최소-최대 정규화(Min-max Normalization) 방법과 히스토그램 정규화 방법을 적용시킨다. 그런 뒤에 입력 영상과 형판을 PCA 변환하여 각각의 주성분(PC : Principal Component)을 생성하고 이를 LDA 변환한다. PCA 및 LDA 변환된 형판을 이용하여 입력 영상과의 거리 값을 구한 후 거리 값이 가장 작은 영역을 얼굴 영역으로 선택하고, 선택된 영역은 SVM을 이용하여 얼굴인지 아닌지를 검증하는 과정을 거친다. 또한, 본 논문에서는 실시간 얼굴 검출 방법을 위해 전체 영역이 아닌 $\pm$12 화소 크기의 탐색 윈도우를 이용하여 시스템의 속도 및 정확도를 고려하도록 하였다. 실제 환경과 같은 6개 부류의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA 변환만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었고, 또한 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 추가한 방법이 PCA 변환과 LDA 변환을 사용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.
소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증 절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측 방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
컴퓨터의 성능향상으로 인하여 가상현실 및 시뮬레이션에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구는 차량의 실시간 운전시뮬레이터 개발을 위한 인공위성영상의 적용에 관한 연구이다. 차량의 효율적인 성능테스트나 주행테스트를 위해서는 자동차공학과 토목공학의 접목이 필요하며, 그래픽 처리 분야에서는 가상 그래픽 주행 시뮬레이터 프로그램(Virtual Driving Simulator ; VDS) 개발, 실시간 그래픽 처리를 위한 알고리즘 개발, 효율적인 환경 및 차량 모델링 생성 및 관리 방법 개발, 인체 모델 시뮬레이션 및 설계 검증 기능부여, 가상현실 기법을 도입한 인간-컴퓨터 인터페이스를 구성 및 평가 등을 실시해야한다. 차량의 주행감각 등 가상 실험을 수행할 수 있는 독자적인 차량의 실시간 주행 시뮬레이터개발과 현실감을 부여할 수 있는 제어 알고리즘 개발, 주행 시뮬레이터의 개발을 위한 각종 인터페이스 구축에 이용되는 위성영상의 활용방안과 효용성에 관한 연구와 워크스테이션과 개인용PC에서의 실시간 시뮬레이션 구축에서의 렌더링의 상관관계 등을 분석하였다.
본 논문은 LCL 필터를 사용하는 계통연계형 인버터의 병렬운전 조건에서 LCL 필터와 계통 임피던스 간의 상호간섭에 따른 공진특성을 분석하였으며, 시뮬레이션 및 실험을 통해 검증하였다. 인버터 병렬운전은 2대 조건을 고려하였으며, LCL 필터를 포함한 시스템 파라미터는 동일 조건으로 설정하였다. PCC 지점에 인버터 병렬운전 조건 시, 계통 임피던스 존재로 인해 각 인버터의 LCL 필터 간 상호간섭 영향이 발생하며 필터 공진주파수의 이동은 인버터 병렬연결 수와 계통 임피던스 크기와의 연관성을 분석하였다. PSIM을 통해 시뮬레이션하고, MATLAB/SIMULINK 2018a를 통해 검증한다. 실시간 디지털 시뮬레이터와 DSP 28377 제어보드 연동을 통해 2대 인버터 병렬운전 조건에서의 상호간섭 특성을 실험하였으며, 분석결과와 동일한 실험결과를 도출함으로써 해석의 타당성을 검증하였다.
멀티센서 시스템으로부터 취득된 영상을 이용하여 공간정보를 신속하게 생성하기 위해서 영상의 실시간 지오레퍼런싱이 요구된다. 위치/자세 센서의 성능을 보완하며 실시간 처리가 가능하려면 연속 추정 알고리즘을 활용한 온라인 항공삼각측량이 수행되어야 한다. 본 연구는 연속적으로 취득되는 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위한 효율적인 온라인 항공삼각측량 방법론을 도출하고자 한다. 기존의 기븐스 변환 갱신 알고리즘과 최근 개발된 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신 알고리즘을 활용하여 온라인 항공삼각 측량을 구현하였다. 정확도와 연산 속도 측면에서 두 알고리즘의 성능을 비교 검증하기 위하여 항공 멀티센서 시스템으로부터 취득된 센서 데이터를 모의 생성하고 이를 적용하였다. 적용 결과, 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 기븐스 변환에 의한 방법보다 추정된 지상점 좌표에 대하여 40 % 이상 높은 정확도를 보이고, 8배 이상의 빠른 처리 속도를 나타내었다. 따라서, 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위하여 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 더 적합한 것으로 판단되었다.
기존의 레이다는 RF Sub-Array 방식의 레이다 알고리즘을 적용하여 개발되어 왔고, 최근 차량용 레이다용으로 Full 디지털 방식의 Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) 레이다 알고리즘을 적용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 미확보 기술인 RF Sub-Array 방식의 하드웨어에 Phased MIMO 방식을 적용한 레이다 알고리즘을 실시간 가능하도록 구현 및 검증하였다. RF Sub-Array 방식의 Phased MIMO 알고리즘 기술 확보 차원에서 FPGA 기반의 실시간 신호처리를 위한 하드웨어 구조를 제시하고 이에 대한 설계 및 시뮬레이션을 통하여 성능을 먼저 예측하였으며, 이를 통하여 FPGA 기반의 광대역 MIMO FMCW 레이더의 디지털 송수신 신호처리 하드웨어를 개발하였고 최종적으로 RF Sub-Array 방식의 Phased MIMO 레이다 알고리즘을 실시간 구현 및 검증하였다. 이를 바탕으로 향후 테라헤르츠 대역 레이다 등에 필요한 핵심 기술 확보 및 응용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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