• 한국조경학회지
• /
• 제40권1호
• /
• pp.92-99
• /
• 2012

도시 지역의 야생동물 서식처는 급격한 도시화와 산업화 과정에서 파괴되거나 파편화되었다. 도시지역에 서식하는 야생동물의 로드킬을 저감하기 위해 파편화된 서식처의 연결이 필요하다. 도시지역의 인공장애물을 안전하게 통과하기 위해서는 야생동물의 행동에 기반한 야생동물 이동통로의 위치가 선정되어야 한다. 본 연구에서는 강서습지생태공원에서 서식하는 멸종위기종인 삵을 목표종으로 하여 야생동물 이동통로의 잠재적 대상지를 파악하였다. 이동통로의 선정은 공간구조를 객관적으로 평가하는 방법인 공간구문론 분석을 통해 이루어졌다. 통합도가 높은 것이 공간의 접근성과 연결성 높은 것을 의미하며, 이 논문에서는 통합도가 높은 공간이 삵이 더 자주 이동하는 공간을 의미한다. 포획된 삵은 발신기를 부착하여 2009년 3월부터 6월까지 4개월간 월 72시간 연속으로 원격무선추적하였다. 삵의 이동경로를 분석하기 위해 ArcGIS의 Animal Movenent와 Hawth Tools를 이용하였고, 공간구문론 분석을 위해 Axwoman 4.0을 사용하였다. 삵의 하루 평균이동거리는 $2.099{\pm}1.08km$로 나타났다. 연구기간 동안 삵은 로드킬의 위험을 안고 올림픽대로를 20회 이상 횡단하였다. 삵의 이동경로에 대한 공간통합도로서 전체 통합도는 0.458~1.834, 국부 통합도는 0.210~6.061로 나타났다. 삵의 이동경로와 도로가 중첩되는 5개 지점을 선정하여 통합도 값을 측정하였으며, 이들 지점 중 통합도가 높은 곳이 로드킬의 발생 가능성이 높은 곳이다. 따라서 5개 지점 중 전체 통합도와 국부 통합도가 가장 높은 곳을 각각 잠재적 이동통로 적지로 제안하였다. 국부 통합도가 가장 높은 지점에 터널형 이동통로가 건설 중에 있으며, 공사 완료 후 이들 지점에 대한 이동통로의 적지 여부를 검증할 것이다.

• 터널과지하공간
• /
• 제33권4호
• /
• pp.281-298
• /
• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.