• 해양환경안전학회지
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• 제22권5호
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• pp.527-535
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• 2016

만성리 해안은 중조차 해빈으로 조립한 해저질으로 구성되어 있으며, 외해에 대해 남동쪽으로 열려있어 조석 조류보다 파랑에 의한 해빈변형이 우세하게 나타났다. 파랑은 춘계와 하계에 강하여 유의파고가 2~3m에 달하는 폭풍파가 자주 출현하였으나 추계와 동계는 고파랑이 출현하지 않는 정온한 해상상태를 보였다. 관측된 해안선변화의 계절적 특징은 입사파와 깊은 관계를 나타내었다. 춘계와 하계의 고파랑시에 해안선이 침식하였고 추계과 동계의 정온시에 침식을 회복하였다. 이런 현장자료를 바탕으로 실측해안선자료를 사용하여 해안선변화의 검증수치실험을 수행하였는데, 검증매개변수 $C_1=0.2$와 $C_2=1C_1$일 때 사후예측된 해안선은 실측해안선과의 RMS 오차가 1.26 m 정도로 만족스러웠다. 이 값을 사용하여 잠제와 도류제 등이 완공된 10년 후 만성리 해빈의 해안선을 예측한 결과, 잠제배후역에서 5~15 m 정도 해안선이 전진하며, 잠제배후역 북측에서 5~15 m 정도 해안선이 후퇴하는 결과를 나타내었다.

• 터널과지하공간
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• 제30권5호
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• pp.462-472
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• 2020

암종 분류은 현장의 지질학적 또는 지반공학적 특성 파악을 위해 요구되는 매우 기본적인 행위이나 암석의 성인, 지역, 지질학적 이력 특성에 따라 동일 암종이라 하여도 매우 다양한 형태와 색 조성을 보이므로 깊은 지질학적 학식과 경험 없이는 쉬운 일은 아니다. 또한, 다른 여러 분야의 분류 작업에서 딥러닝 영상 처리 기법들이 성공적으로 적용되고 있으며, 지질학적 분류나 평가 분야에서도 딥러닝 기법의 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일 암종임에도 다양한 형태와 색을 갖게 되는 실제 상황을 감안하여, 정확한 자동 암종 분류를 위한 딥러닝 기법의 적용 가능성에 대해 검토하였다. 이러한 기법은 향후에 현장 암종분류 작업을 수행하는 현장 기술자들을 지원할 수 있는 효과적인 툴로 활용 가능할 것이다. 본 연구에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 매우 깊은 네트워크 구조로 객체 인식과 분류를 할 수 있는 것으로 잘 알려진 'ResNet' 계열의 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 적용된 딥러닝에서는 10개의 암종에 대한 다양한 암석 이미지들을 학습시켰으며, 학습 시키지 않은 암석 이미지들에 대하여 84% 수준 이상의 암종 분류 정확도를 보였다. 본 결과로 부터 다양한 성인과 지질학적 이력을 갖는 다양한 형태와 색의 암석들도 지질 전문가 수준으로 분류해 낼 수 있는 것으로 파악되었다. 나아가 다양한 지역과 현장에서 수집된 암석의 이미지와 지질학자들의 분류 결과가 학습데이터로 지속적으로 누적이 되어 재학습에 반영된다면 암종분류 성능은 자동으로 향상될 것이다.

• 수산해양기술연구
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• 제51권2호
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• pp.235-244
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• 2015

The multi-frequency characteristics of anchovy schools were investigated using six acoustic lines collected at 38 and 120 kHz while a primary trawl survey was conducted from 14 April and 18 April of 2014 in off the coast of Tongyeong and Geo-je. Here, the frequency characteristics mean ${\Delta}MVBS$ that is the difference of Mean Volume Backscattering Strength at two frequencies. To use the characteristics effectively, the optimal cell size ($10{\times}2m$) was determined by examining several different cell sizes in consideration with the shapes of fish schools and the ${\Delta}MVBS$ pattern. By examining 6 histograms of ${\Delta}MVBS$, afternoon groups were occupied more in the ${\Delta}MVBS$ range of -6~-4 dB than that of -4~-2 dB, comparing to morning groups. The ${\Delta}MVBS$ range of the morning groups was between -16.9 dB and 11.6 dB, and that of the afternoon groups -16.7 dB and 13.0 dB. The average and standard deviation were $-3.9{\pm}3.6$ dB in the morning and $-4.1{\pm}3.4$ dB in the afternoon, suggesting that morning groups were 2 dB higher than afternoon groups. The ${\Delta}MVBS$ range of all anchovy schools regardless of morning and afternoon was between -16.9 dB and 13.0 dB, their average ${\Delta}MVBS$ was $-4.1{\pm}3.5$ dB. The characteristics can support to identify anchovy species in the waters where multiple fish species are distributed. It is hoped that this study presents the availability and benefit of acoustic data from a primary trawl survey.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.87-98
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• 2012

하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.148-157
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• 2012

최근 에너지의 무분별한 소비에 따른 유한에너지 부족으로 인하여 지구온난화 발생 등 지구환경이 변화함으로써 이에 대한 해결방법으로 친환경 에너지자원 확보 및 신재생에너지 자원량에 대한 국민들의 관심이 증대하고 있다. 본 연구에서는 최근 각광받고 있는 공간정보기술과 신재생 에너지인 태양광 에너지 분야에서의 활용 가능성을 타진하고자 LiDAR 데이터를 이용한 태양광에너지 자원도를 제작하였다. 연구 대상지는 경상북도에 위치하고 있는 울릉군의 울릉도를 선정하였다. 울릉군 지역의 항공 라이다(LiDAR : Light Detection And Ranging) 신규 촬영 및 자료처리를 통하여 1m급 등고선을 생성하였으며, 이를 활용하여 1m급 수치표고모델(Digital Elevation Model) 자료를 구축하였다. DEM 자료를 이용하여 태양 고도 및 방위각에 따른 태양광 입사범위를 파악하여 태양광에너지 평가 기술에 활용하였으며, 1m급의 정밀하고 정확한 공간해상도 자료를 기반으로 태양광에너지 자원도를 제작함으로써 보다 정확한 정보 반영과 과학적이고 합리적인 신재생에너지 자원량 평가 방법 제시가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권2호
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• pp.95-105
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• 2020

본 연구에서는 CADMAS-SURF 모형을 사용하여 케이슨 직립제의 상부에 패러핏의 설치 위치에 따라서 규칙파에 의한 파압과 파력의 특성을 분석하였고, 파력결과를 사용하여 방파제 및 지반 안정성 평가를 수행하였다. 수치해석결과, 후부 패러핏을 채택하면 전면 최대 파압 및 파력을 저감시킬 수 있으며, 패러핏에 작용하는 최대 파압은 전면에 있는 경우에 비하여 다소 증가하나 전면 최대 파압과의 위상차에 의해 방파제의 안정성에는 거의 영향을 미치지 못함을 확인하였다. 그리고 Yamamoto et al.(2013)이 후부 패러핏의 문제점으로 지적한 바 있는 충격파압은 발생하지 않았다. 활동, 전도에 대한 안정성 검토 결과, 후부 패러핏 구조를 채택하면 항외측에 패러핏을 설치한 경우에 비하여 13% 적은 자중으로도 목표 안전율인 1.2를 확보할 수 있는 것으로 평가되었다. 이때 최대 지반지지력도 30% 감소되는 것으로 확인되어 후부 패러핏 구조의 실제 현장에서의 적용성이 높은 것으로 평가되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.425-431
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• 2020

산업과 기술이 고도화되면서 물류의 운송, 관리, 유통이 대량화되었고 이런 대량의 물류 정보를 효율적으로 관리하기 위해 RFID(Radio-Frequency Identification) 기술이 개발되었다. 관리를 목적으로 하는 RFID는 물류 산업뿐만 아니라 전력전송 및 에너지관리 분야까지 산업 전반에 응용되고 있는 상태이다. 그러나 RFID 장치는 프로그램 개발 용량의 제한으로 개발에 제약을 받고 있고, 이런 제약은 기존의 강인한 암호화 방법을 사용할 수 없어서 보안에 취약함을 가지고 있다. 우리는 이런 RFID의 제약적인 환경에 적용하기 쉬운 단순 연산으로 구현할 수 있는 보안용 혼돈 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 2차원 Tent-map 혼돈 시스템으로 혼돈계의 매개변수에 따른 신호의 편중 분포 문제점을 해결하기 위해 암호용 매개변수(𝜇₁)와 분포용 매개변수(𝜇₂)그리고 키값으로 사용될 수 있는 상점 ID 값을 매개변수(𝜃)로 하는 시스템이다. 설계된 RFID 인증 시스템은 난수와 유사하며 초기값으로 재생산이 가능한 혼돈 신호의 특성이 있고 매개변수에 대한 편중 분포 문제를 해결하였기 때문에 기존의 혼돈 시스템을 이용한 암호화 방법보다 효과적이라고 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.632-640
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• 2017

울산만에서 강우에 의한 염분구배 및 환경요인이 분변계 대장균의 계절적, 지역적 분포에 미치는 영향을 파악하기 위해, 2013년 2월부터 2015년 11월까지 계절 조사를 총 12회 수행하였다. 아울러 울산만 내측과 외측의 염분구배 및 지리학적 특성을 기반으로 13개 정점을 3개의 구역(I, II, III)으로 나누어 평가하였다. 조사기간 중 수온과 염분은 각각 $8.5-26.1^{\circ}C$와 13.5-34.4 psu의 범위, 엽록소-a는 $0.4-74.0{\mu}g\;L^{-1}$, 투명도는 0.5-10.0 m로 변화하였다. 특히 염분농도는 2014년 춘계, 하계, 추계 울산만 내측의 구역 I에서 낮은 농도로 관찰되었고, 만 외측의 구역 III으로 갈수록 증가하였다 (one-way ANOVA, p < 0.05). 아울러, 해역의 염분구배는 대장균의 분포에도 영향을 미쳤고, 특히 태화강의 영향을 강하게 받는 구역 I에서 가장 높게 관찰되었고, 다음으로 구역 II, 구역 III순으로 나타났다. 대장균 개체수는 투명도(r = -0.36; p < 0.05)와 더불어 염분과 음의 상관성(r = -0.53; p < 0.01)이 확인되었고, 이는 육상기원의 대장균이 해역으로 유입될 경우 염분이 낮은 환경에서 보다 유리하게 증식한다는 것을 의미한다. 결과적으로 울산만 내만에서는 잦은 집중강우(< 50 mm)로 인한 육상기원 오염원이 하천 및 태화강으로 유입되어 울산만 최내측인 구역 I에서 현저하게 영향을 미쳤고, 염분구배에 따라서 대장균 개체수도 희석되어 만 외측으로 향할수록 낮게 나타나는 것을 파악하였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권6호
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• pp.121-132
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• 2021

Green facade has a significant impact on building's energy performance by controlling the absorption of solar radiation and improving outdoor thermal comfort through shading and evapotranspiration. In particular, since high-density building does not enough green space, green facade, and rooftop greening using artificial ground plants are highly utilized. However, the level of cooling effect according to plant traits and irrigation control is different. Therefore, in this study, the cooling effect analyzed for a total of 4 cases by controlling the irrigation condition based on hedera and spurge. Although hedera under sufficient water had the highest cooling effect(-2℃~-4℃), had the lowest cooling effect under non-irrigation(+1.1℃~+4.4℃). In addition, hedera under sufficient water had cooling effect than hedera under non-irrigation(-1℃~-8.1℃) and in the case of spurge, it had cooling effect(-0.3℃~-7.8℃) more than non-irrigation. As a result of measuring the amount of transpiration according to the light intensity (PAR) and carbon dioxide concentration conditions, transpiration of hedera was higher than the spurge (respectively 0.63204mmolm^-2s^-1, 0.674367mmolm^-2s^-1). The difference in the cooling effect of the green facade under irrigation condition was significant. But the potential cooling effect of green facade according to plants species was different. Therefore, in order to maximize and continuously provide the cooling effect of green facade in urban areas, it is necessary to consider the characteristics of plants and the control of water supply through the irrigation system.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.341-353
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• 2022

도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.