• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.7-7
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• 2017

범람파동 개념에 따르면 하도와 홍수터의 횡적 연결성은 하천 생태계의 생물다양성과 생산성 증대에 중요한 역할을 한다. 제방에 의하여 제내지 홍수터가 하도와 차단된 우리나라 하천에서 생태적 서비스를 증대하기 위해서 횡적 연결성을 복원하는 기술 개발이 필요하다. 횡적 연결성의 복원 기술을 개발하기 위해서는 우선 하도와 홍수터 사이에 생태적 연결성의 현황을 파악하고 연결성을 저해하는 요인을 진단하는 평가 기술 개발이 시급히 요청되고 있다. 따라서 본 연구에서는 제방에 의하여 차단된 제내지 하천환경에서 수리적, 생태적 횡적 연결성을 평가하고 진단하는 기술을 개발하고 연결성 회복 방안을 제안하고자 한다. 차단된 제내지 하천환경 평가는 1) 지리정보시스템을 이용하여 차단된 하천공간을 탐색하고, 2) 탐색된 전체 재내지에서 원격평가에 의하여 간편하게 횡적 연결성 평가를 실시하고, 3) 선정된 특정 제내지 대상지에서 현장평가에 의하여 상세하게 연결성을 평가하는 순서로 수행된다. 차단된 하천공간의 획정은 홍수가 범람할 수 있는 제내지 공간을 잠재적 하천공간으로 정의하고 수치표고모델 (DEM)과 하천기본계획의 30년 빈도 홍수위 자료를 이용하여 제내지 홍수터를 탐색하였다. 제내지 홍수터의 원격 연결성평가는 지리정보시스템에서 수치지도와 토지피복도 등 공간자료를 이용하여 수리 및 서식처 환경성, 제방 차단성과 하도 및 육상 연결성을 평가하고 원격평가 결과를 토대로 현장평가 대상지를 선정하였다. 횡적 연결성의 현장평가를 위하여 크게 하도-홍수터 연결성과 제내지 서식처 보존성으로 평가 항목을 선정하였다. 또한 연결성 평가는 수리연결성과 생물연결성으로, 서식처 보존성 평가는 습지유지율, 습지보존성, 육역지보존성을 세부항목으로 구성하였다. 평가 항목별로 5 등급의 평가 기준에 따라서 평가 점수를 부여하고 평가 총점을 산출하여 최종 연결성 평가 등급을 5 단계로 구분하였다. 현장평가를 위한 MS Access 기반 소프트웨어를 개발하여, 데이터 입력과 관리 및 평가 결과 산출과 비교를 편리하게 하였다. 개발된 제내지 하천환경 평가법을 청미천과 만경강에 적용하여 검증하였다. 개발된 평가법을 바탕으로 차단된 제내지 하천환경에서 연결성 회복에 따른 어류와 식생의 분포를 예측하는 수리생태 결합모델을 개발하였다. 먼저 차단된 제내지에서 연결 수로를 복원하여 유속, 수심 분포를 준이차 수리수문 모델로 예측하였다. 예측된 수리 환경에 따라서 지표어종의 서식처 적합도 지수 (HSI)를 이용하여 서식 분포 확률을 모의하였다. 또한 일반화가법모델 (GAM)을 이용하여 환경구배에 의한 우점식생의 분포를 예측하였다. 차단된 제내지 하천환경의 생태적 연계성 평가 기술을 기반으로 제방제거, 제방후퇴, 제방고 하강, 수문 및 연결수로 개선, 생물이동 저해 장벽 제거 등의 다양한 복원기술이 개발되어야 할 것으로 생각된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.30-42
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• 2021

전국 고속도로의 포트홀 발생으로 인한 보상금액과 건수는 2015년 대비 2019년에 각각 약 4.2배, 3.5배 수준으로 증가하고 있으며, 이러한 도로 위 위험요소들로 인한 피해 증가로 국토교통부는 사업용 차량 내 장치(운행기록계, 블랙박스, ADAS)가 수집하는 정보를 활용하여 도로위험정보를 수집하고 제공할 수 있는 기술 및 서비스를 개발 중에 있다. 본 연구는 이러한 기술개발을 대비하여 운전자 및 도로관리자에게 도로위험정보를 제공하기 위해서 연속류 및 단속류를 대상으로 개발한 알고리즘에 대한 통합평가를 실시하여 설정한 3개 시나리오들을 검증하였다. 그 결과, 통합평가 전체 정확도가 81.88%로 도출되었고 통합평가의 목적과 가정을 고려하여 1분 미만 데이터의 누락, GPS 좌표 위치와 알고리즘 관련 오류들만 본 통합평가 시 발생한 오류로 간주하였다. 그 중에서 GPS 오류 데이터들을 보정하여 전체 90.15%(도로파손의 확률: 99.38%, 결빙: 84.45%,안개: 94.42%)의 정확도로 도출하였다. 본 연구결과는 사업용 차량이 수집할 위치기반 정보 정확도 향상 및 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권7호
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• pp.930-938
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• 2018

잠수함에서 발생하는 수중방사소음은 적함의 소나에 의해 피탐될 확률과 직결되며, 잠수함 저소음화 방안은 생존성 향상을 위해 필수적이다. 최신 잠수함의 경우 기계류 소음저감 및 고속/대형화가 진행됨에 따라 선체 주위에 발생하는 유동소음에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자유수면의 효과를 고려하여 잠수함 형상 주위에 발생하는 유동소음 수준을 예측할 수 있는 소음해석기법을 개발하였다. 잠수함이 자유수면 근처 운항시에 잠수함 주위 유동장의 교란에 의해 발생하는 난류유동소음과 쇄파버블에 의한 소음이 발생한다. 먼저 잠수함 주위 유동장 해석을 위해, VOF법 기반의 비압축성 이상유동(two-phase flow)해석을 수행하여 잠수함 주위 자유수면 형상과 유동장 정보를 도출하였다. 이후 난류유동소음해석을 위해 음향상사기법인 Permeable FW-H를 적용하였고, 쇄파버블 소음해석을 위해 유동해석에서 도출된 난류운동에너지 분포결과를 기반으로 쇄파버블 소음모델을 적용하였다. 최종적으로 개발된 유동소음 해석기법은 선박해양플랜트연구소(KRISO)의 대형캐비테이션터널(LCT)에서 수행된 잠수함 모형 유동소음계측 실험결과와 비교를 통해 검증을 수행하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권5호
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• pp.527-534
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• 2019

항로에서의 위험도 평가 모델은 해상 교통량을 기초로 다양한 형태의 수학적 분석 방법 등이 응용되고 있다. 국내 해상교통안전진단에서는 항로를 통항하는 선박 규모를 표준화시킨 해상교통혼잡도 모델을 활용하고 있으며, 해상교통혼잡도가 높으면 충돌과 같은 위험상황이 발생할 개연성이 높다고 해석하고 있다. 그러나 항로의 특정 지점에서 관측된 해상 교통량의 밀도 변화가 항로의 위험도를 표현할 수 있는지 보다 면밀한 과학적 검토가 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 항로에서의 충돌 및 좌초 등의 위험도를 확률적 기법으로 평가하는 IWRAP Mk2(IALA 공식 추천 평가모델) 모델로 항로 위험도를 체계적으로 평가하고, 동일 해역에서 해상교통혼잡도 모델로 해상교통혼잡도를 평가하여 항로 위험도와 해상교통혼잡도의 연관성을 분석하였다. 분석 결과, $R^2$이 0.943인 선형함수가 도출되었으며, 유의수준에서도 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 또한 Pearson 상관계수가 0.971로 높게 나타나 강한 정적 상관관계를 보였다. 이처럼 각각의 수학모델의 공통적인 입력 변수의 영향으로 항로 위험도와 해상교통혼잡도는 강한 연관성을 가지는 것으로 확인되었다. 이러한 연구 결과를 기반으로 항로 위험도를 예측할 수 있는 평가 기법이 고도화될 수 있는 모델 개발을 위한 응용 자료로 활용되기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.151-157
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• 2021

최근 IoT 기술이 다양한 클라우드 환경에 적용되면서 IoT 장치에서 생성되는 다양한 정보의 정확한 검증 기술이 필요하게 되었다. 그러나, IoT 기술 및 5G 기술의 융합으로 인하여 IoT 정보 처리가 빠르게 처리되면서 정확한 분석이 요구되고 있다. 본 논문은 오버레이 클라우드 환경을 위한 블록체인 기반의 다중 IoT 검증 모델을 제안한다. 제안 모델은 지역 IoT 그룹 내 포함된 IoT 장치에서 송·수신되는 정보의 무결성을 보장하면서 오버레이 네트워크의 병목현상을 최소화하기 위해서 IoT 정보를 n비트의 블록체인으로 2계층(n+1 계층과 n-1 계층)을 추가 분류하여 IoT 정보를 다중 처리하고 있다. 또한, 제안 모델은 n계층에 가중치 정보를 k개의 블록이 포함하도록 함으로써 IoT 정보가 서버에서 손쉽게 처리하도록 하였다. 특히, IoT 장치간 송·수신 정보는 오버레이 네트워크에서 병목현상을 최소화하도록 n비트의 IoT 정보를 블록체인으로 분산 처리한 후 IoT 정보에 가중치를 부여함으로써 서버 접근을 손쉽게 하도록 하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.507-518
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• 2021

자기공명영상(MRI)은 뇌의 구조적 및 기능적 연구에서 핵심 기술로 필요성이 증가하고 있다. Tractography 분석을 이용하는 뇌지도(Connectome)는 MRI를 통해 뇌의 구조적 연결성을 확인하고 연결성의 변동성을 이용해 질병 병리학에 대한 이해를 높이는 방법으로 인간을 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 하지만 마우스 같은 작은 동물의 경우 분석 방법의 표준화가 부족하고 영상에 대한 정확한 전처리 전략 및 아틀라스 기반 신경 정보학에 대한 과학적 합의가 없다. 또한, 인간의 뇌에 비해 마우스의 뇌는 매우 작기 때문에 높은 해상도를 갖는 영상을 획득하는 것에도 어려움이 있다. 연구에서는 구조적 영상과 확산 텐서 영상을 이용해 구조 영역 세분화를 포함한 구조적 연결성 분석을 가능하게 하고 마우스 뇌 데이터를 처리하는 Allen Mouse Brain Atlas 기반 영상 데이터 분석 파이프라인을 제시한다. 각 분석 방법은 마우스 뇌 영상 데이터의 분석을 가능하게 하고 이미 인간 영상데이터로 검증된 소프트웨어를 이용해 신뢰성을 가질 수 있게 하였다. 또한, 연구에서 제시되는 파이프라인은 복잡한 분석 과정과 다양한 기능들 중 마우스 Tractography에 필요한 기능들을 정리하여 사용자가 효율적으로 데이터 처리를 하는데 최적화되었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권8호
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• pp.531-540
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• 2022

본 논문에서는 IMM 필터 기반으로 장사정포의 탄종을 식별하고 탄착점을 신속하게 예측하는 알고리즘을 제시한다. 탄도궤적 방정식을 시스템 모델로 사용하고, 각각 다른 탄도계수 값을 갖는 3가지 모델을 IMM 필터에 적용한다. 가속도를 중력, 공기저항, 양력에 의한 3가지 성분으로 나누고 양력가속도를 새로운 상태변수로 추가하여 추정한다. 속도벡터와 양력가속도가 수직이라는 운동학 조건을 유사 측정값으로 추가한 측정방정식을 다룬다. IMM 필터를 통해 추정된 상태변수와 모드 확률이 가장 높은 모델의 탄도계수를 기반으로 탄착점을 예측한다. 탄착점 예측을 위해 일반적으로 사용되는 룽게-쿠타 수치적분 대신, 준해석적인 방법을 사용하여 적은 계산량으로 탄착점을 예측할 수 있음을 설명한다. 마지막으로 최소제곱법을 이용한 상태변수 초기화 방법에 대해 제안하고 성능을 확인하였다. 탄종식별, 탄착점 예측 및 초기화를 포함한 통합 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.71-80
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• 2022

과거 양식장에서 어류 질병은 세균성이었던 반면 최근은 바이러스성 및 혼합된 형태가 되면서 어류 질병의 빈도가 높아졌다. 양식장이라는 밀폐된 공간에서 바이러성 질병은 확산속도가 높으므로 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 집단 폐사를 방지하기 위해서는 어류 질병의 빠른 식별이 중요하다. 그러나 어류의 질병 진단은 고도의 전문지식이 필요하고 매번 어류의 상태를 눈으로 확인하기 어렵다. 질병의 확산을 막기 위해서는 병이든 어류의 자동식별 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 넙치의 질병 식별 시스템의 성능을 높이기 위해서 기존 전처리 방법을 비교 실험한다. 대상 질병은 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스를 선정하였고 이미지 전처리 방법으로 RGB, HLS, HSV, LAB, LUV, XYZ, YCRCV를 사용하였다. 실험결과 일반적인 RGB를 사용하는 것보다 HLS가 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 간단한 방법으로 질병의 인식률을 향상해 어류 질병 식별 시스템을 고도화 할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.55-61
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• 2022

현재 경찰과 소방이 범죄신고, 긴급출동과 같은 구조 상황발생 시 통화권영역 내에서는 이동통신 사업자가 구축한 네트워크,와이파이,GPS기반의 긴급 구조용 측위시스템을 활용하여 요구조자의 단말과 직접 연동하여 예상위치를 정밀 측위를 하고 있다. 그러나 산악구조의 경우 조난자가 산악지형의 음영지역에 위치하거나 단말의 방전(power off) 시에는 단말과 직접 연동하여 정밀 측위가 불가능하며 마지막 접속 기지국 정보만을 받고 있어 수색의 위치를 한정할 수 없으므로 구조 골든타임 확보가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 개선방안으로 시계열 기지국 정보, 위치정보 및 조난자의 성별, 나이, 행동적 특성을 반영한 이동성 모델과 지능형 추론을 기반으로 하는 전파분석 및 위치추정 시뮬레이션과 같은 이동통신 포렌식 기술을 통해 조난자의 예상 위치정보의 확률에 따른 히트맵 방식의 시각화를 통해 위치정보의 정확성을 높여 소방, 수색대의 수색지역을 축소하여 신속하고 정확한 인명구조에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1120-1128
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• 2022

해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km²의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.