본 연구에서는 폐쇄성 유역에 있어서 적정 수환경 관리방안에 대하여 고찰하였다. 공간적으로 분포하는 각종 환경정보를 효과적으로 얻기 위하여 GIS데이터를 이용하였다. 표고 데이터로부터 유역의 수로 및 하도망을 자동적으로 도출하였으며, 수치고 도모델(Digital Elevation Model)을 모형화함으로써 유역으로부터의 질소 오염물질 유출량을 해석하였다. 본 모형은 실측자료를 토대로 보정 및 검증하였다. GIS와 연계한 본모형은 다수의 유입지류를 가지는 수역에 효과적이며, 토지이용의 변화를 고려한 오염물질 유출해석에 적절하게 이용될 것이다
본 논문은 PnP(plug and play) 기술을 지원하는 멀티모달 센서 플랫폼을 제안하였다. PnP 기술은 센서 모듈이 연결이 되면 자동으로 인식하여 응용프로그램을 사용하여 손쉬운 센서 제어를 제공한다. 멀티모달 플랫폼을 검증하기 위해, 펌웨어를 사용하여 센서를 실험하였다. 센서 모듈이 연결되면 펌웨어는 센서 모듈을 인지하여 센서 데이터를 읽는다. 따라서, PnP 기술 지원을 통해 소프트웨어 설정 없이 자동으로 센서를 연동할 수 있게 된다. 측정한 센서 데이터는 다양한 왜곡에 의해 오류를 가지고 있다. 따라서, 본 논문은 다항식 계산을 통해 센서의 오류를 보상하고자 한다. 다항식 보상기의 계수를 찾기 위해 유전자 알고리즘 방식을 사용하였다. 실험결과 악조건에서 97%의 오류를 제거하였다. 또한, 제안하는 플랫폼은 다양한 프로토콜의 센서를 지원하기 위해 UART, I2S, I2C, SPI, GPIO를 지원한다.
건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.
고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.
3차원 초음파 센싱에 의해 획득한 데이터로부터 물체의 부피를 자동으로 측정하고 분류적재 관리하는 임베디드시스템을 프로세서 기반으로 구현한다. 부피측정은 3개의 초음파 센서에서 획득한 데이터에서 높이와 폭은 물체가 컨베이어를 통과할 때 3 값을 기준 값과 비교하여 측정하고 길이는 물체가 처음 감지된 시점부터 범위를 벗어날 때까지의 시간을 물체의 이동속도에 대입하여 측정한다. 또한 센서의 온도 변화에 속도가 변하기 때문에 환경에 따라 보정하고 물체가 정방향이 아닐 경우 센싱값을 평균하여 오차를 줄인다. 실험은 직육면체를 기준하였으며 포장된 물류를 크기별로 분류하고 창고 및 이동체에 적재 할 경우 실용적으로 활용가능성을 높인다.
한 벌의 한글 글자체를 만드는데 일반적으로 많은 제작 비용과 시간이 소요된다. 따라서 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 대표 글자들을 입력하면 그 글자들의 디자인 특성을 딥러닝 기술을 이용하여 학습한 모델이 나머지 글자들을 자동 생성해주는 시스템 구축한다면 폰트 제작이 훨씬 용이해질 뿐만 아니라 저작권 문제로부터 자유로워질 것이다. 이와 관련된 선행연구를 실행하고 분석해 본 결과 데이터 전처리 과정에서 글자가 잘리거나 크기가 맞지 않아 제대로 된 데이터셋이 구축되지 않는 문제가 있음을 발견하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 자동적으로 글자영역을 추출하고 이미지를 보정하는 전처리 과정과 함께 기존 모델에서 새로운 필터를 추가하여 학습 성능을 높이는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 연구에서 측정된 손실값을 낮춘 결과를 확인했으며 결과적으로 실제 글자체와 더욱 유사한 사용자 맞춤형 글자체를 제공할 수 있을 것이다.
대전의 도시 소하천, 관평천 유역을 연구대상지역으로 강우시의 유량 및 수질 변화 특성을 파악하기 위한 원격 제어실시간 자동 모니터링 시스템을 설치하여 자료를 확보하고 이 시스템을 이용하여 확보된 강우시 연속측정 자료를 이용하여 도시유역 모델인 SWMM (Storm Water Management Model) 모델을 보정하는 데 사용하였다. 실시간 자동 모니터링 시스템은 강우량계, 초음파 수위계, 자동수질측정장치, 자동취수장치, 데이터 로거 및 전송장치 등으로 구성되었으며 원격으로 제어할 수 있도록 설계되었다. 강우시 유량은 초음파 수위계와 사각 위어 공식을 이용하여 지속적으로 측정이 가능하도록 설계되었으며 정확도는 수동측정을 병행하여 확인하였다. 수질센서로 측정할 수 없는 항목은 자동채수기에 의해 일정시간 간격으로 시료를 채취한 후 실험실로 이송하여 분석하여 자료를 확보하였다. 위에서 실측된 유량 및 수질 연속 자료를 이용하여 연구대상지역에 대해 SWMM 모델을 구축하였다. SWMM 모델의 보정과 검증 결과 유량은 매우 양호한 수준으로 예측하고 있으나 BOD, COD, SS, TN, TP 등의 예측은 강우 특성에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 SWMM에 나타난 바와 같은 특정 유역에 고정된 형태의 오염물질 축적과 유출현상을 나타내는 경험식이 강우 및 선행강우 특성을 반영하여 수정될 필요가 있다는 것을 시사하고 있다. 본 연구에서 제안된 빗물 자동모니터링 및 모델링 시스템은 향후 강우에 따른 하천 수질관리를 위한 유역단위의 빗물 수량 수질 관리시설의 설계 및 운영에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
재난전조정보란 웹으로부터 재난이 예상되는 정보를 자동으로 수집하거나, 관련자가 재난전조정보 사이트의 신고를 통하여 제공하는 데이터에 대하여 자동 또는 수동으로 확인을 거친 정보이다. 이렇게 수집된 데이터에 대하여 자동으로 분석 정보를 제공하는 기술에 연구의 초점을 맞추었다. 정보를 분석하기 위하여 가장 대표적인 재난 유형 4가지(교량, 공사장, 건축물, 축대 및 옹벽)에 대하여 온톨로지 구조를 정의하였다. 온톨로지 구조에 따라 과거 유사 사례 DB를 구축하였으며, 해당 사례로부터 재난 발생에 대한 규칙을 도출하고, 규칙 사이에 가중치 적용을 통하여 규칙 정보를 일반화하였다. 도출된 규칙은 재난 전조 정보에 적용하였으며, 규칙의 가중치를 통하여 해당 정보를 점수화 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법에 대하여 실제적인 구현을 통하여 실용성을 검증하였다. 재난 전조정보에 대한 점수는 사건 사례의 품질에 의존적이기 때문에, 시스템의 성능은 데이터 업그레이드에 따라 계속 증가할 것이다. 또한 규칙에 대한 지속적인 품질 보정이 필요할 것이다.
과거 수 십 년 동안의 축적되어진 수 십 만 장의 조위관측기록지는 해양 과학 연구자에게 매우 중요한 데이터이다. 그러나 방대한 량의 조위관측기록지에서 연구자가 원하는 조위관측 기록을 찾기는 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 해양 과학 연구자들은 조위관측기록지에서 그래프를 추출하여 검색이 용이한 디지털 데이터로 변경하여 관리하는 시스템 개발을 요구하고 있다. 이러한 요구에 따라 본 논문에서는 조위관측기록지에서 그래프를 추출하여 디지털 데이터로 변경하는 조위관측기록지 디지타이징 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 조위관측기록지 디지타이징 시스템은 스캔된 이미지의 기울기 보정 및 이미지 규격화를 자동으로 수행하는 전처리 시스템과 이미지에서 그래프 영역을 추출하고 세선화 작업을 수행하는 디지타이징시스템, 데이터의 신뢰성을 검토하는 후처리 시스템으로 구성된다. 조위관측기록지 디지타이징 시스템은 수작업에 대한 의존도를 줄임으로서 작업 공정의 효율성을 높여 조위관측기록지 디지타이징 작업에 따른 비용을 최소화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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