• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.131-143
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• 2014

본 논문에서는 자연 이미지가 갖는 통계적 일관성과 안개를 인식하는 시지각적 통계 특성을 이용하여 단일 안개 영상에서, 안개가 없는 참조 영상과의 비교 없이, 시지각적으로 안개 영상의 가시성을 예측한다. 제안하는 모델은 기존 안개 영상의 가시성 예측 방법들이 불가피하게 사용했던 추가 정보들, 예를 들면, 다수의 다양한 안개 영상, 차량 탑재 카메라의 지리적 위치 정보, 사람의 가시성 평가에 대한 학습 결과, 도로 선 혹은 교통 신호와 같이 안개 영상의 돋보이는 특정 물체 정보 등을 사용하지 않는다. 본 논문의 모델은 오직 테스트 안개 영상이 자연 현상에 의한 안개 영상 혹은 안개가 전혀 없는 영상에서 일관적으로 발견되는 통계적 특성으로부터 얼마나 떨어져 있는지 측정함으로써 안개 영상의 가시성을 예측한다. 시지각적으로 안개를 인식하여 일관된 통계를 나타내는 특징 인자들은 공간상의 자연 이미지 통계 모델과 안개 영상의 특징 (명암대비의 감소, 색상과 채도의 감소, 밝기의 증가)으로부터 유도된다. 제안하는 모델은 안개 영상의 전체 영역에 대한 가시성뿐만 아니라 각 관심 영역에서 패치 크기에 따른 지역적 안개 영상의 가시성도 예측할 수 있다. 본 모델의 성능분석을 위하여 사람이 직접 인지하는 가시성 측정 실험을 100 장의 다양한 안개 영상에 대해 수행하였다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 예측된 안개 영상의 가시성과 사람이 체감한 안개 영상의 가시성을 비교한 결과, 둘 사이에 매우 높은 상관관계가 있는 것으로 평가되었다. 본 논문이 제안하는 무참조 안개 영상의 가시성 예측 모델은 사람의 시지각적 특성을 활용한 새로운 방법으로, 향후 안개 영상의 가시성 향상 알고리듬 개발과 선 개발된 안개 제거 및 가시성 향상 알고리듬들의 성능을 정확히 평가할 수 있는 새로운 측정방법 개발 등에 매우 유용할 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.260-263
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• 2017

본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1255-1263
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• 2021

안개는 대체수자원이 될 수 있으나 교통사고 위험을 높이고 공항 운영에 제약을 가하는 사회적 영향이 큰 기상현상이다. 본 연구에서는 1 km 미만 가시거리(시정)로 정의되는 안개 발생을 기상자료로 예측하는 지역 기계학습모형을 개발하고 그 예측력을 평가하였다. 전라북도 지역의 10개 기상청 지상관측소의 2017-2019년 시정 및 기상관측자료로 앙상블 분류기법인 Extreme Gradient Boosting (XGB), Light Gradient Boosting(LGB), Random Forests (RF)를 학습시켜 지역 안개 모형을 개발하였고 독립적인 2020년 자료로 모형의 사용성을 평가하였다. 그 결과, 학습·검증기간(2017-2019)에는 True Skill Score를 기준으로 가장 높은 예측력을 보인 방법은 LGB 기법이었지만 다른 두 모형에 비해 False Alarm Ratio가 컸다. RF 모형과 XGB 방법 역시 기존 연구에 상응하는 예측성능을 보이는 것으로 확인되었다. 2020년 자료를 입력해 안개 발생을 모의했을 때 세 모형의 예측성능은 2017-2019년 기간보다 떨어졌지만 모두 관측 안개일수의 공간분포와 일관되는 안개 위험을 예측했다. 세 기계학습모형은 안개위험이 상대적으로 높은 지역을 추출하는 기법으로 사용이 가능할 것으로 보인다.

• 보존과학회지
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• 제32권4호
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• pp.491-500
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• 2016

안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠다니는 현상으로 주변의 온도, 습도, 바람, 지형 등에 따라 안개의 형태나 발생 여부 등이 달라진다. 특히 안개는 수분을 함유하는 수원(水源) 근처에서 온습도 차이로 인해 발생하기 쉬우며, 오늘날 기후 변화는 안개 발생에 더욱 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 다양한 기후요인 중 안개가 문화재에 미치는 영향을 알아보고자 각 재질에 대해 옥외폭로 및 인공열화를 실시하였으며 지속적인 안개 발생으로 인한 재질의 손상정도를 예측하기 위해 색변화를 중심으로 회귀분석을 실시하였다. 금속 표준시편에 대한 옥외폭로 및 인공열화 결과, 표면 변화가 크게 발생하였으며 화견 및 단청류의 경우 표면상 열화된 모습은 관찰되었으나 색차의 경우 일정한 경향성은 확인되지 않았다. 안개 발생빈도에 따라 유의적인 색변화가 발생한 금속 표준시편을 대상으로 안개 발생빈도에 따른 색 변화 예측식을 작성하였으며, 실제 옥외폭로를 통한 색차값의 비교를 통해 색 변화 예측식의 적용 가능성을 확인하였다. 이를 바탕으로 향후 보다 종합적인 손상 예측식을 수립한다면 실제 현장에서 보존환경에 따른 재질의 손상도 예측이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제33권3호
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• pp.256-267
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• 2015

지능형 교통체계 시스템으로 인해 보다 신뢰성 있는 교통자료의 취득이 용이해졌으며, 실시간 통행시간 예측을 통한 경로정보 제공 및 중장기 통행시간 예측 등의 정보제공 서비스의 활용성이 높아짐에 따라 정확하고 신뢰성 있는 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 안개 발생 시 정확한 교통정보를 제공하기 위하여 안개 발생에 따른 속도패턴 변화를 분석하였으며, 분석결과를 기반으로 하여 안개 시 통행속도 중장기 예측전략을 개발하였다. 서울시 교통정보센터에서 수집된 2009-2013년 올림픽대로 링크 속도자료와 83건의 안개 발생 정보를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 옅은 안개가 발생한 경우 맑은 기상 시의 속도보다 평균 약 2.92kph 감소하는 것으로 나타났으며, 짙은 안개의 경우 평균 5.36kph의 속도가 감소하는 것으로 나타났다. 통행속도 중장기 예측은 과거 패턴 개수를 다양한 범위로 적용하여 분석한 결과, 평균 절대적 백분율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)는 14.11-16.31%로 나타났으며, 중장기 예측 전략수립을 위한 적정 과거 패턴 개수는 30-45개로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 연구 결과는 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 사전 혼잡관리를 위한 교통관리전략을 수립하는 등 도로교통 운영 및 관리 에 효율적으로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권2호
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• pp.105-118
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• 2023

본 연구에서는 2016년부터 2020년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART 머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다. 기상자료, 농업관측자료, 추가 파생자료와 각 자료를 오버 샘플링한 확장자료, 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다. 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다. 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고, 안개가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다. 전체적으로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다. 이 연구 결과는 머신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서, 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1353-1354
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• 2015

본 연구에서는 관측자료 기반의 안개 예보를 수행하기 위해 특징선택을 이용한 SVR 회귀분석 기반 시정 예측 가이던스를 개발하였다. 예측에 필요인자를 사전에 선택하는 유전알고리즘 기반의 최적화 방법을 적용하여, 관측된 여러 기상인자의 입력인자 중 실제 시정을 예측하기 위한 입력인자를 선택하여 준다. 지점별 안개발생에 필요한 입력인자 및 예측 모델을 구성하여 통합적인 예측 모델이 아닌 각 지점에 최적화된 정보를 제공할 수 있도록 예측을 수행한다. 자료의 수집 특성상 3시간 간격으로 3시간 예보를 위한 시정을 예측하고, 예측 모델의 검증을 위해 현업의 수치모델 기반의 시정예측 정보와의 비교를 통해 실제 안개 시점에 대해 비교 분석하였고 그 결과를 통해 긍정적인 효과를 보였다. 예측모델을 적용하여 지도에 예측시정 정보를 제공하는 표출 시스템을 통해 실시간 가이던스를 제공하고자 연구를 수행하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.375-380
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• 2017

본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측 지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2002년도 추계 학술발표논문집
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• pp.85-88
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• 2002

기상학적으로 안개는 지상에서 발생하는 응결 현상으로, 시정이 1km 이하일 때로 정의된다. 안개 발생은 기후 인자의 영향을 많이 받는다. 따라서 각 지역마다의 발생 특성을 따로 통계해야 할 필요가 있다. 특히 항공 교통의 장애가 되는 위험 요소로서의 역할이 중시되어 각 비행장마다 발생 특성이 따로 통계 분석되고 이용되어 왔다.(중략)

• 한국해양학회지:바다
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• 제8권2호
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• pp.121-131
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• 2003

동해안에서 지난 20년 동안 발생한 월별 안개 발생빈도와 지속시간 분석에 의하면 1월, 2월, 11월, 12월의 안개 발생빈도는 거의 전무함을 알 수 있다. 이 현상은 태백산맥으로부터 동쪽으로 경사를 이루어 복사 안개의 발생이 어려운 지형 특징을 가지고 있기 때문으로 사료된다. 반면에 안개발생빈도의 90%이상을 차지하는 봄, 여름철의 안개 발생 원인은 크게 3가지로 분류된다. 첫 번째는 증기해무로서 오호츠크해 고기압의 확장으로 찬 북동기류가 동해상으로 이류하여 발생한다. 두 번째는 이류해무로서 따뜻한 기단이 상대적으로 찬 해수면 위로 이류하여 냉각, 포화되어 발생한다. 세 번째는 전선해무로써 저기압이 동해상으로 이동하여 수증기가 공급된 상태에서 한랭 전선 후면의 찬공기가 이류하면서 발생한다 한편, 해상풍, 상대습도, 운저고도, 시정 등의 예측과 동해 해역의 수직단면에서 안개 예측이 가능한 해무예측시스템(DUT-METRI)을 구축하여 사례기간의 해무를 모사하였, 위성자료로부터 이를 검증하였다.