다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행할 때 고려해야 할 중요한 요소중에 적절한 분류 클래스의 선정과 선정된 클래스의 분리도가 높아지도록 트레이닝 지역(training fields)을 잡는 것은 특히 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 하이퍼스펙트럴(hyperspectral) 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 잡음(noise)으로 인하여 다중분광 영상보다 분류 결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 트레이닝 지역의 선정시 일부 클래스에서 하이퍼스펙트럴 밴드수에 비해 상대적으로 적은 수의 트레이닝 샘플로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 밴드 추출의 효용성을 시험하였다. 밴드를 줄이는 또 다른 방법인 클래스간 분리도에 따른 최적 밴드를 추출하여 분류정확도를 평가하였다. 실험 결과, 밴드 추출이나 클래스 분리도에 따라 선택된 영상의 분류 정확도는 분류자(classifier)에 상관없이 전체 밴드를 사용한 원영상과 유사하게 나타났지만, 사용된 밴드수와 계산 시간은 단축되었다. 분류자는 MLC, SAM, ECHO의 3종류가 사용되었다.
기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 피해 역시 증가하고 있다. 태풍과 집중호우로 인한 피해를 줄이기 위한 홍수 예 경보 시스템에는 단시간 강우예측모델과 레이더 자료를 이용하여 산정된 예측강우가 필요하다. 이를 위하여 외국의 경우 단시간 강우예측 모델을 개발하여 레이더 자료를 이용한 강우예측을 수행하고 이를 수문모형과 연계하여 그 적용성을 분석하거나 홍수예보의 활용성을 평가하는 연구를 활발히 진행하고 있다. 이에 본 연구에서는 홍수예보를 위한 단시간 예측강우의 활용 측면에서 기상레이더 정보와 결합된 이류모델을 활용한 초단시간 강우예보의 국내 적용성을 평가하고자 한다. 이를 위해 최소자승법(Least-square fitting) 기법으로 레이더 강우를 추정하고, 추정된 강우를 이류모델의 초기장으로 활용하였다. 또한, 레이더 예측강우와 지상관측강우의 비교를 통해 레이더 예측강우의 정확도를 정성적 정량적으로 평가하고, 도시홍수예보의 활용 측면을 고려하여 중랑천 유역을 대상으로 초단시간 예측강우의 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 연구 결과, 관악산 레이더와 진도 레이더 대부분의 사례에서 선행시간의 증가에 따라 예측강수의 정확도가 감소하지만 정성적 평가 측면에서 예측강우는 0.6 이상의 높은 정확도를 나타내었으며, 정량적 측면에서 예측강우와 관측강우와의 상관계수는 평균적으로 선행시간 1시간 이내에서 대부분 0.5 이상의 비교적 좋은 상관성을 보였다. 예측 유역평균강우의 평가 결과 관측강우에 비해 과소추정하는 경향이 있으나 평균적으로 상관계수 0.5 이상으로 비교적 정확하게 강우를 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 레이더 자료와 이류모델을 통해 산정한 초단시간 예측강우의 활용성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자동차 기능안전 표준인 ISO 26262에서 요구하는 위험원 분석 및 위험 평가에서 온톨로지와 추론 규칙을 적용하는 방법을 제안한다. 위험원 분석 및 위험 평가는 일반적으로 수작업으로 수행되어 많은 노력이 소요되고 오류가 발생하기 쉬우며 일관성과 정확성이 부족한 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 위험원을 온톨로지로 표현하고, 평가를 위한 온톨로지 규칙을 정의하여 자동화하고 일관성 및 정확성 문제를 개선한다. 본 제안 방법을 검증하기 위해서 ESCL(electronic steering column lock) 시스템에 적용하였다. 온톨로지 규칙 적용 결과를 DL(Description Logics) Query를 실행하여 제대로 동작하는지 확인하였으며, 이를 통해 위험 평가 시에 발생할 수 있는 오류를 파악할 수 있었다.
Conventional methods of model evaluation usually rely only on model performance based on a comparison of simulated variables to corresponding observations. However, this type of model evaluation has been criticized because of its insufficient consideration of the various uncertainty sources involved in modeling processes. This study aims to propose an extended model evaluation method using multiple assesment indices (MAIs) that consider not only the model performance but also the model structure and parameter uncertainties in rainfall-runoff modeling. A simple reservoir model (SFM) and distributed kinematic wave models (KWMSS1 and KWMSS2 using topography from 250m, 500m, and 1km digital elevation models) were developed and assessed by three MAIs for model performance, model structural stability, and parameter identifiability. All the models provided acceptable performance in terms of a global response, but the simpler SFM and KWMSS1 could not accurately represent the local behaviors of hydrographs. In addition, SFM and KWMSS1 were structurally unstable; their performance was sensitive to the applied objective functions. On the other hand, the most sophisticated model, KWMSS2, performed well, satisfying both global and local behaviors. KMSS2 also showed good structural stability, reproducing hydrographs regardless of the applied objective functions; however, superior parameter identifiability was not guaranteed. Numerous parameter sets could lead to indistinguishable hydrographs. This result supports that while making a model complex increases its performance accuracy and reduces its structural uncertainty, the model is likely to suffer from parameter uncertainty. The proposed model evaluation process can provide an effective guideline for identifying a reliable hydrologic model.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
습지 생태계는 환경의 변화에 민감하여 인위적 간섭에 매우 취약하다. 습지는 육상과 수상생태계의 전이지대이며 인간생활에 매우 중요하다. 따라서 습지의 보전과 관리대책 마련이 필수적이다. 습지 분포지역의 명확한 위치정보, 속성자료를 포함하는 수치지도와 지리정보시스템(GIS)을 이용한 Environment-GIS(E-GIS)의 개선이 필요하다. 본 연구에서는 산지습원에 대한 통합 DB로서 습지관리의 기초자료를 구축하는 방법의 표준안을 제시하였다. 기준점 측량방식을 이용하여 수치지도를 이용한 정확한 위치를 규정하였고 습지분포 수치지도 영역을 표현하였다. 이로써 지리정보를 이용한 GIS DB로 전환하여 도형, 속성정보를 수치화 하였다. 본 연구에서 구축된 습지정보를 기반으로 연구범위 내 환경부 지정 대표 보존습지의 구성인자인 지형, 지질, 동 식물상 분포를 분석하여 발견되지 않은 습지 분포지역을 예측 할 수 있는 활용방안을 제시하였다.
본 연구는 낙동강 하구의 습지를 대상으로 습지생태계의 종합적인 정보 추출을 위해 지리정보시스템 및 원격탐사 기법을 이용하여 습지 데이터베이스를 구축하였다. 습지 데이터베이스 구축을 위해 낙동강 하구를 대상으로 1998년 3월부터 9월까지 현지조사를 실시하였다. 또한, Landsat TM 영상자료(1997. 5. 17)를 1:50,000 지형도로 기하보정한 후, 감독분류 및 무감독분류를 실시하여 현지 식생조사 자료와 비교, 분석해 습지분류도를 제작하였으며, 습지식생의 활력을 측정하기 위해 중합차식생지수(NDVI:Normalized Difference Vegetation Index)에 의한 식생활력도 지도와 습지의 생산력을 분석하기 위해 낙동강 하구 습지의 우점식물종인 갈대군락의 생산성에 근거한 습지생산력 지도 및 습지식생의 변화를 사전에 예측한 식생천이 예상도를 작성하였다. 본 연구에서 구축한 낙동강 하구 습지생태계 데이터베이스는 습지생태계 보존 및 관리를 위한 기초자료로써 활용될 수 있으며, 식물 뿐 만 아니라 습지생태계 전반에 대하여 상세한 정보구축이 이루어지면 습지보존과 관리가 효과적으로 실현될 것이다. 또한, 이러한 기법들은 우리나라 전역의 습지목록 작성에 활용될 수 있을 것이다.
하천 코리더는 종의 국소적 소멸을 예방하도록 분산과 이동을 원활하게 한다. 그러나 우리나라는 수변의 치수, 친수, 이수와 같은 기능을 중시한 결과 수중보, 댐과 같은 인공구조물 설치로 하천 코리더의 연결성을 약화시켜왔다. 본 연구는 강원도 횡성의 섬강을 대상으로 어류의 군집에 영향을 미치는 변수를 종분포모형을 이용하여 추출하고 수변지역의 연결성을 종풍부도와 희귀도로 평가하는 것이다. 현장조사 결과 출현종수는 38종 7,061개체로 나타났으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 종분포모형 결과 어류의 종풍부도에 영향을 주는 변수는 유속과 급여울, 하천의 폭과 수변의 면적으로 선택되었으며, 모형의 정확도 검증 결과 상관계수는 0.83, 절대평균오차는(MAPE)는 19.2%로 적합한 것으로 나타났다. 둘째, 희귀도가 낮은 지점은 수로가 직강화된 전천과 횡성군 시가화지역 인근으로 나타났으며, 높은 지점은 하천 폭이 넓고 섬강과 전천이 합류하는 지점과 하도습지가 있는 하류지점으로 분석되었다. 연결성이 낮은 지점은 수변의 완충림이 거의 없고 보(洑)가 설치되어 있는 지점으로 나타났으며, 높은 지점은 하천 주변에 농경지 및 산림과 같은 자연토지피복이 우점하고 수변의 모래/자갈의 비율이 높은 곳이 연결성이 높게 평가되었다. 본 연구에서 제시한 결과는 복원을 위한 가이드로 기존 수변 시설물을 개선하고 추가하여 연결성을 강화시키는데 좋은 기준이 될 것으로 판단한다.
신생아 난청은 신생아들에게 있어서 흔한 선천성 질환 중의 하나로 알려져 있다. 이를 방치할 경우 언어장애와 학습장애를 불러 오는 결과를 초래하게 되지만 조기에 발견하여 치료를 한다면 예방 할 수 있다. 신생아 청력장애를 조기에 선별하기 위해 사용되는 방법으로 청성뇌간반응검사(auditory brainstem response; ABR)가 유용하게 쓰이고 있다. 하지만 기존의 수동 ABR 시스템은 시간이 오래 걸리며 숙련된 검사자가 매번 파형을 분석해야 하는 번거로움이 있다는 단점이 있다. 이와 같은 이유로 최근 청력을 자동으로 판독하는 A-ABR(Automated-ABR)의 필요성이 인식되어 연구가 활발하지만, 국내에서는 아직 관련된 연구가 미미한 실정이다. 본 연구에서는 선행 연구를 통하여 구현된 A-ABR 시스템을 휴대용으로 개발하여 신생아를 포함한 정상 성인과 난청을 가진 성인을 대상으로 시스템에 대한 성능 평가를 수행하였다. 임상 진단 결과와 A-ABR의 결과를 비교한 결과 94.4%의 민감도, 92.2%의 특이도, 93.0%의 정확도를 보임으로서 우수한 진단 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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