본 연구에서는 국립공원에서 자연의 소리는 생태계의 구성요소임과 동시에 탐방객들이 공원을 체험하는 중요한 요소이다. 따라서 국립공원 내 소음 분포 특성을 파악하고 자연의 음환경(Soundscape) 보존 및 복원을 위한 노력은 국립공원 관리 차원에서 중요한 과제 중 하나이다. 그러나 여전히 국내 국립공원에서는 소음 관리 및 음환경 보존에 대한 관심이 미약한 것이 사실이다. 무등산국립공원은 호남지역에서 가장 중요한 자연보호지역 중 하나로 계절별 동물이 우는 소리, 물소리, 바람 소리 등 탐방객들에게 자연의 소리를 제공할 수 있는 최적의 장소이지만 대도시에 인접해 있고 공원 내부로 도로 및 대규모 시설지가 인접해있는 등 소음이 발생하여 공원 내 음환경에 위협이 되고 있는 상황이다. 따라서 본 연구는 소음지도, 탐방로 소리등급도, 주요 지점의 음환경 녹음 데이터, 소리자원 분포도 등의 분석을 통해 무등산국립공원 내 소리 분포 특성을 파악하고 광범위한 소음의 영향을 나타냄으로써 음환경 관리의 필요성을 시사하고 있다는 중요성을 지니고 있다. 반면 본 연구에서는 연구 인력과 장비의 한계로 인하여 소음지도, 탐방로 소리등급도, 소리자원 분포도의 속성 데이터 수집 기간이 상이한 점이 한계점으로 남는다. 그러나 본 연구의 결과는 탐방 만족도 및 자연의 음환경 보존 등을 목표로 향후 지속적인 음환경 보존 및 관리를 위해 활용될 수 있는 기초자료가 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 U-Net, 잔차 신경망, 서브 픽셀 컨볼루션을 기반으로 새로운 초해상도 신경망을 제안한다. U-Net의 최대 풀링으로 인해 세부적인 정보의 손실이 일어나는 것을 막기 위해 서브 픽셀 컨볼루션을 활용한 다운 샘플링 그리고 연결을 제안한다. 이는 필터 안의 최대 값만으로 새로운 피처맵을 만드는 최대 풀링과 다르게 필터 안의 모든 픽셀을 사용한다. 2×2 크기의 필터가 지나가면서 왼쪽 위, 오른쪽 위, 왼쪽 아래, 오른쪽 아래의 픽셀들로만 이루어진 피처맵을 만든다. 이를 통해 크기가 절반이 되고, 피처맵이 개수가 4배가 된다. 그리고 연산량을 줄이기 위해 두 가지 방법을 제안했다. 첫 번째는 U-Net의 업 컨볼루션 대신 연산량이 없고, 성능이 더 좋은 서브 픽셀 컨볼루션을 사용한다. 두 번째는 U-Net의 연결 층 대신 두 피처 맵을 더하는 층을 사용한다. 밴치 마크 데이터 세트로 실험한 결과 스케일 2의 set5 데이터를 제외하고 모든 스케일 및 벤치마크 데이터 세트에서 더 나은 PSNR 값을 보여주고, 국소부위의 패턴을 명확하게 표현할 수 있었다.
최근 빅데이터를 저장 및 관리하기 위해 대용량 데이터를 안정적으로 접근할 수 있는 고성능의 저장시스템 개발과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 데이터센터 및 엔터프라이즈 환경의 저장시스템에서는 대용량의 데이터를 관리하기 위해 대용량의 SSD(solid state disk)가 대량으로 사용되고 있다. 일반적으로 SSD는 미디어인 NAND 플래시 메모리의 특성을 감추고 데이터를 관리를 효율적으로 하기 위해 FTL(flash transfer layer)을 사용한다. 그러나 FTL의 알고리즘은 SSD의 용량이 커질수록 데이터가 저장된 NAND의 위치 정보를 관리하기 위해 DRAM을 많이 사용하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 FTL에서 사용하는 DRAM 자원을 줄이기 위한 가상 메모리 (virtual memory)를 적용한 FTL 정책을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 가상 메모리 기반 FTL 정책은 LRU(least recently used) 정책을 사용하여 최근 사용된 데이터의 멥핑 정보를 DRAM 공간에 적재하고 이전에 사용된 정보는 NAND에 저장하는 방식으로 멥 데이터를 관리한다. 마지막으로 실험을 통해 가상 메모리 기반의 FTL과 일반 FTL의 데이터 쓰기 처리를 하는 동안 소모되는 성능과 자원의 사용량을 측정하고 분석한다.
지하공간정보지도 관리 시스템은 지하공간의 다양한 지하시설물을 3D 메쉬 데이터로 통합하고, 모바일 환경에서 지하시설물의 3D 이미지와 위치를 확인할 수 있도록 지원한다. 그러나 모바일 환경에서 실행되는 일정 지역 안에는 다양한 지하시설물이 존재할 수 있고 층층히 겹쳐 보일 수 있어서 모바일 환경에서 실행하는데 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 가시성에서 문제가 되지 않는 범위 내에서 3D 메쉬 데이터의 정점의 개수를 줄여서 데이터의 크기를 줄임으로써 모바일 환경에서 실행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 딥러닝 기반 K-means 정점 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 첫번째로 우리가 제안하는 방법은 딥러닝 Encoder-Decoder 기반의 모델을 통하여 정재된 정점의 특징 정보를 얻고, 두번째로 특징 정보를 K-means 정점 클러스터링을 통하여 서로 비슷한 정점끼리 묶어서 단순화를 하였다. 실험결과 제안한 방법으로 다양한 지하시설물들의 정점을 30%까지 줄였을 때, 이미지 모형이 약간의 변형은 발생하였지만 사라지는 부분은 없어서 모바일 환경에서 확인하는데 문제가 없었다.
The speed of vehicles has remained a significant factor that influences the severity of accidents and traffic accident rate in many parts of the world including South Korea. This behavior where drivers drive at speeds which exceed a posted safe threshold is known as 'speeding'. Over the past twenty years, the Korean National Police Agency (NPA) has become aware of an increased frequency of drivers who are speeding. Therefore, fixed-type ASE systems [1] have been installed on hazardous road sections of many highways. These system monitor vehicle speeds using a camera. However, the use of ASE systems has changed the behavior of the drivers. Specifically, drivers reduce speed or avoid the route where the cameras are mounted. It is not practical to install cameras at every possible location. Therefore, it is challenging to thoroughly explore the location where speeding occurs. In view of these problems, the author of this paper designed and implemented a prototype visualization system in which point and color are used to show vehicle location and associated over-speed information. All of this information was used to create a comprehensive visualization application to show information about vehicle driving. In this paper, we present an approach detecting vehicles moving at speeds which exceed a threshold and visualizing the points those violations occur on a map. This was done using vehicle trajectory data collected in Daegu city. We propose steps for exploring the data collected from those sensors. The resulting mapping has two layers. The first layer contains the dynamic vehicle trajectory data. The second underlying layer contains the static road networks. This allows comparing the speed of vehicles on roads with the known maximum safe speed of those roads, and presents the results with a visualization tool. We also compared data about people who drive over threshold safe speeds on each road on days and weekends based on vehicle trajectories. Finally, our study suggests improved times and locations where law enforcement should use monitoring with speed cameras, and where they should be stricter with traffic law enforcement. We learned that people will drive over the speed limit at midnight more than 1.9 times as often when compared with rush hour traffic at 8 o'clock in the morning, and 4.5 times as often when compared with traffic at 7 o'clock in the evening. Our study can benefit the government by helping them select better locations for installation of speed cameras. This would ultimately reduce police labor in traffic speed enforcement, and also has the potential to improve traffic safety in Daegu city.
고해상도(Very High Resolution; VHR) 위성영상을 이용한 재난 피해 평가는 신속한 피해 정보 추출과 함께 세부적인 피해 정보 획득이 가능하다. 하지만 일반적으로 VHR 위성의 낮은 영상 취득 주기로 인해 재난 발생 전 VHR 영상의 수급은 제한적이며, 재난 발생 후 영상만으로는 피해 지역과 미피해 지역의 정확한 식별에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS (Geographic Information System) 데이터를 이용하여 국내 산불 피해 지역에 대한 변화 탐지를 수행하였다. 산불 발생 전 VHR 영상을 대체하기 위한 GIS 데이터로는 토지피복도가 사용되었으며, 산불 발생 전 토지피복 현황에 대한 공간정보를 이용하여 산불발생 전 NIR (near-infrared) 영상을 시뮬레이션하였다. 변화 탐지 과정에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 상관도 기반의 변화 탐지 기법을 적용하였으며, superpixel 기반의 영상 분석을 통해 영상 분석의 복잡도를 감소시키는 동시에 VHR 영상의 디테일을 보존하고자 하였다. 제안 기법은 2019년 발생한 강원도 산불 지역에 대해 검증되었으며, 두 연구 지역에 대해 모두 98% 이상의 높은 전체 정확도와 0.97 이상의 높은 F1-score 값을 제시하였다.
기후변화로 인한 극한홍수의 피해를 저감하면서 동시에 자연친화적 수변구역의 홍수완충공간을 조성하기 위해 제방이 건설되기 이전의 홍수범람 범위와 하천구역을 참조하여 홍수터 복원을 수행할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 금강 대상구간에 대해 고지도를 활용하여 홍수터 복원가능 공간의 입지 선정 방법을 제안하고 홍수터를 홍수완충공간으로 활용할 경우 홍수위 저감 효과를 부정류 수치모의를 통해 분석하였다. 고지도를 활용하여 하천구역 변화를 분석한 결과, 1919년에 비해 2020년 하천구역 면적이 단계적으로 총 27.8% 감소 (1,059,380 m2)한 것으로 추정되었으며, 과거 홍수범람 구역이었던 제내지를 offline 저류지로 복원할 경우 2,200,868 m3의 유효 저류용량을 가지는 것으로 나타났다. HEC-RAS 부정류 모의를 통해 분석한 홍수위와 홍수량 조절 효과는 대상구간의 하류 단면에서 16 cm와 219.01 m3/s인 것으로 나타났다. 본 논문의 수치모의에는 홍수완충공간이 offline 저류지 형식으로 적용되었으며, 제방 후퇴/이설을 통한 홍수터의 확대가 적용될 경우 홍수위 저감 효과는 다르게 나타날 수 있다.
본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
지구온난화로 인하여 세계 선진국을 중심으로 온실가스를 감축하기 위한 국제협약을 체결해 왔으며, 우리나라도 2013부터 의무대상국 지정이 유력해짐에 따라 이산화탄소 배출량 감축을 위한 다양한 사업 및 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 산림바이오매스 량과 이산화탄소 량을 관리하기 위하여 이중화된 객체형 공간정보를 관리하던 방식에서 벗어나 단일화된 격자형 공간객체를 기반으로 다양한 정보를 관리 할 수 있는 데이터베이스 제작함으로서 다양한 속성에 따른 주제도를 제작할 수 있는 방안을 마련하였다. 또한 LiDAR자료와 KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 산림바이오매스 최적의 산정방법을 이용하여 산림바이오매스를 제작할 수 있는 시스템을 설계하였으며, 다양한 기관에서 산림바이오매스를 등록하고 활용할 수 있는 산림바이오매스 모니터링 시스템을 설계함으로서 산림바이오매스의 추출, 관리, 활용이 가능한 실질적 방안을 제시할 수 있었다.
비아 필링에 있어서 void나 seam 생성이 없이 비아를 채우는 것은 매우 중요한 사항으로 전류밀도, 전류모드, 첨가제 등을 변화시켜 결함없는 비아를 얻어왔다. 그러나 다양한 첨가제의 부산물이 오염의 원인이 되며 도금액의 수명을 줄이는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 오염을 최소화하기 위하여 다른 첨가제가 없이 JGB만을 사용하여 JGB 농도와 전류밀도 변화에 따른 비아 필링 현상을 연구하였다. 지름이 $15{\mu}m$이며 종횡비 4인 비아가 사용되었으며 펄스전류를 이용하여 도금을 하였다. 전류밀도는 $10{\sim}20mA/cm^2$, JGB 농도는 0~25 ppm까지 변화시키면서 JGB 농도와 전류밀도와 의 상관관계를 mapping 하였다. 그로부터 지름이 $15{\mu}m$이며 종횡비 4인 비아 필링의 최적 조건을 확립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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