• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.87-97
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• 2018

강우량은 매우 중요한 기상 정보이다. 일반적으로, 도로 수준과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수준의 강우량을 측정하기 위해 충분한 수의 기상 관측 장비를 설치하는 것은 비용 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 영상으로부터 강우량을 인식하기 위해 심층 신경망을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 위해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 영상과 강우량 데이터를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 프레임 RGB와 두 연속 프레임 RGB 차이를 입력으로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 또한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권1호
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• pp.67-74
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• 2022

일반적으로 동역학 방정식을 이용하여 항공기의 거동을 분석하기 위해서는 공기 역학적 성분이 필요하고, 이를 위해서는 진 대기속도가 필수적이다. 대기속도는 피토관과 같은 항공기의 탑재 장비를 이용하여 계측할 수 있으나, 상업용 항공기의 계측 데이터는 항공사 내규 관련 보안성 데이터를 포함할 수 있으므로 확보하기 어렵다. 일반인들이 이용할 수 있는 항적 데이터 중 하나로 방송형자동종속감시 데이터가 있으며 항공기의 속도를 대지속도 형태로 제공한다. 대지속도는 진 대기속도와 바람 속도의 합으로 표현된다. 본 논문에서는 일반인들이 획득 가능한 항적, 기상, 지형 데이터를 결합하여 진 대기속도를 추정하는 방법을 제시한다. 각 데이터를 통합하기 위해 좌표계를 일치시킨 후 고도 기준을 평균 해수면 고도로 통일하였다. 또한, 해상도가 가장 낮은 기상 데이터의 격자를 기준으로 보간을 수행하여 항적 데이터의 모든 점에 대한 바람 벡터를 산출하였다. 이러한 과정을 여러 항적에 적용하여 기상, 지형 데이터의 통합을 통해 진 대기속도를 추정하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.227-235
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• 2022

본 연구는 국내 액체화물량이 가장 많은 울산항에서 발생한 해양사고 통계자료를 토대로 해양사고 위험도와 취약성을 분석했다. 울산항에서 발생된 해양사고 발생 위험성, 환경피해도, 환경오염사고 취약성에서 상당히 취약한 것으로 드러났으며 분석결과를 바탕으로 향후 울산항에서 발생할 가능성이 높은 해상사고 시나리오와 사고대응전략을 마련하였다. 또한 울산항에서 발생한 대형 해양오염 사고에 대비하기 위한 대응전략으로서 제어장비와 기반인프라를 구축하고 제어센터를 설립하여 해양사고안전 기능을 통합하는 것이 필요하다고 판단된다. 특히, 울산항과 같이 액체화물특화 항만의 경우 물동량의 규모나 해양오염사고의 빈도를 볼 때, 안전관리 상설기관의 유치가 절실하며 안전항만을 구축하는데 필수적으로 고려해야 할 것으로 사료된다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권2호
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• pp.108-116
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• 2022

Accurately predicting wartime resources requirements and preparing war supplies in peacetime is an important task that can determine the outcome of the war by guaranteeing the duration of the operation. The wartime warship damage rate is a measure of estimating the battle damage of our warships in the process of performing battles to achieve the war goal. In the previously studied wartime warship damage rate estimation method, when damage occurs, long-term repair is required due to the complexity and specificity of the ship structure. Only the case of a complete defeat at the level of sinking was defined as a damage, and even if it was impossible to perform a maritime operation mission, it was not estimated as a damage if the level of sinking was not reached. Therefore, in order to improve the reliability of the wartime warship damage rate, the equipment damage assessment level can be estimated based on the warhead weight of the threat weapon system, the vulnerability rate of the warship's equipment, and the warship's hull. In the future, it is expected that the estimation methodology proposed in this study will be used as a simulation logic when developing a model for analyzing the wartime resources requirements for the warship's equipment and hull.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1002-1012
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• 2022

4차 산업이 발전함에 따라 해상운송 분야에서도 자율운항선박의 연구가 진행되고 있다. 현재 2, 3단계의 자율운항선박이 운항을 하고 있으며 육상에서 원격조종의 장비로 감시하며 상황에 따라 운항에 개입하는 육상원격제어사가 이미 활용되고 있다. 하지만 이들의 교육과정이 국제적으로 정립되지 않아 부적격한 육상원격제어사에 의한 사고 위험성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 육상원격제어사에 필요한 교육을 기존의 해기사 교육 중 육상원격제어사에게 필요한 교육과 원격제어환경에서 필요한 교육으로 구성하였고 효과적인 교육의 활용을 위해 비기술적 역량교육을 포함하였다. 이러한 교육과정은 신속하게 활용될 수 있으며 역량평가를 통한 해사안전에 부합하는 신규 육상원격제어사를 배출할 수 있다. 그리고 기존의 선원들도 육상원격제어사로 전직할 수 있는 교육을 제공할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.45-54
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• 2010

반도체 제조공정에 내재된 복잡성은 작업일정(job scheduling) 문제를 해석적 방법으로는 풀기 어렵기 때문에 보통 시스템 파라미터의 변화에 대한 효과를 이산사건 모델링 시뮬레이션에 의존하여 왔다. 한편 장비 고장 등 예측 불가능한 사건들은 고정된 작업일정 기법을 사용할 경우 전체 공정의 효율을 악화시킨다. 따라서 이러한 불확실성에 대해 최적의 성능을 내기 위해서는 작업일정을 실시간으로 대처 변경하는 것이 필요하다. 본 논문은 반도체 제조 공정에 대해 시스템 제어관점의 접근방법을 적용하여 이 문제에 적응형 실시간 작업제어 틀을 제안하고, DEVS 모델링 시뮬레이션 환경을 기반으로 제안된 틀을 설계 구현하였다. 제안된 방법은 기존의 임기응변적인 소프트웨어적인 방법에 비추어볼 때 전체 시스템을 이해하기 쉬우면서도 또한 추가되는 작업제어 규칙도 쉽게 추가 적용할 수 있는 유연성을 장점으로 가지고 있다. 여러 가지 실험결과 제안된 적응형 실시간 작업제어 프레임워크는 고정 작업규칙 방법에 비해 훨씬 나은 결과를 보여주어 그 효용성을 입증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.387-396
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• 2023

현재 기상관측에 사용되는 대표적인 장비는 기상탑과 윈드라이다가 사용되고 있다. 국제 규정에 의하면 기상탑은 단독 측정이 가능하나 윈드라이다 경우 40m 기상탑 혹은 풍력발전기 블레이드 최하단의 높이에 맞는 기상탑을 필수로 설치하고 측정데이타를 보정하여야 한다. 난류는 특성상 100m 이하의 고도에서 빈번하게 발생하며 기상탑 보다는 윈드라이다가 난류의 영향을 많이 받는다. 그럼에도 불구하고 기상탑에 대한 난류 강도는 국제 규정에 명시되어 있으나 윈드라이다 대해서는 별도로 명시하지 않고 있다. 본 연구는 동일한 조건에서 기상탑과 윈드라이다에서 측정된 데이터를 수집하고 불확도 및 난류 강도 비율을 분석한다. 데이터를 분석한 결과 난류 강도 비율이 3%를 초과하는 구간이 부분적으로 존재한다. 따라서 윈드라이다에 대한 난류강도 오차율을 국제 규정에 명시할 것을 제안한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.31-38
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• 2022

케이블로 상부구조가 지지되는 특수교량의 경우 특수한 장비와 인력이 없이는 접근이 어려운 사각지대가 다수 존재하고 있어, 안전점검에 많은 애로사항이 발생하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 사장교와 현수교 등 케이블지지교량의 안전점검 사각지대를 검토하고, 드론을 활용하여 사각지대를 해소할 수 있는 방안을 연구하는 것이 목적이다. 이를 위해 해상에 위치한 사장교를 드론을 활용하여 케이블과 보강형 그리고 주탑을 점검하였다. 본 연구를 통해 드론을 활용하여 점검자의 접근이 어려운 특수교량의 외부 안전점검이 가능함을 확인하였다. 특히 특수교량의 점검사각지대인 주탑 외부 상태 및 손상 확인을 위한 드론 점검은 매우 효과적인 안전점검 방법이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.213-213
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• 2021

한국농어촌공사 농어촌연구원은 하천 및 해안분야의 다양한 수리모형실험을 수행할 수 있는 대형 수리모형실험 시설을 2018년에 구축완료하였다. 국내 최대 규모의 실험장뿐만 아니라 첨단 광학용 계측장비(PIV 및 LDV 시스템)를 연계한 전용실험수로, 대형유사실험수로 등 7종의 기능별 실험수로를 갖추고 있어 다양한 수리현상 분석을 수행할 수 있다. 최근에는 산사태의 주요 원인중 하나인 토석류 실험, 방조제 주변의 침·퇴적 실험 등을 수행하였으며, 본 연구에서는 3D 지형스캐너를 활용한 방조제 주변의 지형변동 수리모형실험에 대하여 소개를 하고자 한다. 방조제는 조수가 육지쪽으로 밀려들어와 내부개발지역이나 농지 등을 해수로부터 보호하기 위해 설치되는 외곽시설이다. 이러한 방조제 전면의 빠른 유속에 의한 침식은 배후지의 안전에 상당히 큰 문제를 야기시킨다. 방조제의 침식을 방지하기 위하여 방조제 전면에 수제공을 설치하여 수제공과 수제공 사이의 느려진 유속에 의해 방조제 전면에 토사를 퇴적시키는 방법이 있다. 본 연구에서는 방조제 전면에 수제공의 길이를 달리 설치하여 수제공 주변의 침·퇴적현상을 이동상 실험을 수행하여 분석하였다. 일반적으로 토사의 침·퇴적고를 계측하는 방법으로 일정한 격자망을 구성하여 각 지점별로 실험 전·후의 토사의 표고차를 수작업으로 계측한다. 이 경우는 실험자가 직접 측정하는 계측오차가 발생하게 되고 측정할 수 있는 지점의 수가 한계가 있어 전체적인 토사의 변화양상을 분석하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 농어촌연구원이 보유하고 있는 3D 지형스캐너를 활용하여 토사의 표고차를 측정하였다. 실험에 사용한 3D 지형스캐너의 최대 측정거리는 스캐너가 설치된 중심점으로부터 반경 80m에 해당하며, 해상도는 1.6mm~50mm의 범위로 수작업으로 격자망을 구성하여 측정하는 것보다 상당히 높은 수준의 결과를 취득할 수 있으며 계측시간을 단축할 수 있는 장점이 있다. 하지만, 펄스레이저에 의한 지형스캔 방식은 수면과 같이 레이저가 투과할 수 없는 경우에는 계측이 불가능하며, 어두운 계열의 색을 스캔하는 경우 결과 분석에 주의할 필요가 있다. 본 연구에서는 이동상 재료로 안트라사이트(검은색)를 포설하였고, 검은색 계열의 실험사에도 3D 지형스캐너가 우수한 결과를 제공하는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.