최근 기후 변화에 따른 게릴라성 호우에 의한 전 세계 도심 속 산지 지역에서 토석류의 발생 빈도수가 증가하고 있으며, 이 결과 더 많은 인명피해와 주요 시설물 파괴 등의 피해가 사회적 큰 문제로 대두되고 있다. 현재까지는 도심지역 재해 관리 및 피난 계획 수립 시, 토석류 범람은 별도로 취급되어 피난 권고 시스템이 구축되고 있으나 피난계획 수립 시, 재해 발생 가능성을 고려한 여러 재해를 기반으로 통합적인 대책 수립이 필요하며 향후, 현재보다 더 큰 강우가 발생할 가능성이 굉장히 크며 이에 대한 대책 수립의 중요성 또한 강조되고 있다. 본 연구에서는 실제 지역에서의 토석류의 유동형태를 파악하고, 외력조건으로 DAD 분석을 통해 가능최대 강우량과 유출량을 산정하며 주거지 지역에서의 토석류 영향범위 파악을 목적으로 한다. 실제 지역에서의 토석류 특성을 분석하기 위해 토석류 흐름 패턴, 퇴적 깊이, 도달속도, 발생된 토사량 및 토석류 이동거리를 평가했다. DAD 해석 결과, 피크 시간 강우량은 국지성 호우에 의해 약 135mm, 24시간 누적 최대강우량은 태풍에 의한 호우로 약 544mm로 조사 되었다. 또한 토석류에 의한 영향범위를 파악 하였다.
조선소의 안벽공정은 복잡한 구조물의 내부에 많은 인원이 투입되어 다양한 작업이 동시 다발적으로 이루어 지고 있다. 이에 따라 폭발, 화재 등 중대재해 발생의 가능성이 높으나, 사고 발생 시 내부 인원에게는 사고 발생의 여부와 대피에 대한 정보가 효과적으로 전달되기 어려운 실정이다. 최근 조선소 안전사고의 증가에 따라 안전과 공정 모니터링에 대한 요구사항이 강화되고 있다. 이에 주요 조선소에서는 IT 기술을 접목하여 공정을 실시간으로 모니터링하고 작업자의 안전을 위해 작업 환경을 감지하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 밀집된 구역에 다수의 인원이 존재하는 상황에서 비상상황이 발생하는 경우 대형 인명사고를 줄이기 위하여 모바일을 기반으로 화재 발생 등 위험 구역 정보와 사용자가 입력한 위치를 기반으로 안전하고 정확한 대피경로를 생성하여 제공하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 지상의 건물에 대하여 진행되고 있는 화재 대피 시스템의 동향을 분석하고 탈출 경로 계산을 위한 다양한 알고리즘을 비교하여 본 연구에 적합한 알고리즘을 선정하고 프로그래밍을 수행하였으며 비콘을 이용한 위치 파악 기술의 적용 가능성을 확인하기 위한 기초 실험을 수행하였다. 제안된 방법은 초대형 선박 건조 현장, 여객선 및 대형 공공시설 등에 활용되어 안전사고 시 인명사고를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 해사위성 통신을 이용한 기상 예보 데이터를 수신하여 운항 선박의 최적 항로 안전 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장은 경험적으로 기상, 선박 제원 상태 및 운항 일정을 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최적 항로 안전 평가 시스템을 소개한다. 선사와 선장이 요구하는 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 신속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행하며, 기본적으로 기상 예보는 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 확보되어져야만 한다.
양식어업과 정치망어업의 생산과 관리를 효율적으로 행할 수 있는 기초자료를 마련하기 위해 어류의 서식환경과 분포생태를 원격으로 측정할 수 있는 시스템을 구축하여 1997년 10월부터 1998년 6월까지 경남 통영군 산양면 성지실업 육삼양어장과 경남 장승포시 능포리 소재 능포수산공사 정치망어장에서 용존산소 (D.O.), pH 및 탁도 (SS) 등의 수질환경요소와 어류의 분포생태를 원격계측시스템을 이용하여 측정 분석하였고, 또한, 제l차, 제2차 년도에서 실시한 수온, 염분, 유향, 유속 및 수중소음 등에 대한 물리적인 환경요소들도 함께 측정하여 종합 분석, 검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 해상국으로부터의 용존산소, pH 및 탁도의 화학적 수질환경 정보를 음성용 VHF 무선 송수신기로 수신한 FSK 변조신호를 모뎀을 이용하여 복조한 다음 노트북 컴퓨터로 원자료의 저장과 공학단위로 변환시켜 화면상에 나타나게 한 결과 해상국의 원자료와 통일한 결과를 얻게되어 원격제어시스템의 기능이 원활함을 확인할 수 있었다. 2. 가두리 양식 장에서 25시 관측한 화학적 수질환경은, 한사리인 경우 평균적으로 pH 8.1, 용존산소 8.7 mg/l, 탁도 2.6 FNU를 나타내어 알카리성에 비교적 맑고 깨끗하였으며, 조금시에는 pH 8.1, 용존산소 8.5 mg/l, 탁도 4.1 FNU를 나타내어 다소 현탁한 현상을 나타내었다. 이와같은 원인은 유향과 유속 때문에 가두리 축양조내의 해수의 유입정도에 영향을 받았기 때문으로 판단되었다. 3. 정치망어장에서 25시 관측한 화학적 수질환경은,5 m층에서는 평균적으로 pH 8.5, 용존산소 3.8 mg/l, 탁도 0.5 FNU를 나타내었고 ,10 m 층에서는 평균적으로 pH 8.1, 용존산소 6.1 mg/l, 탁도 0.6 FNU를 나타내어 저층일수록 용존산소는 많이 분포되나 탁도는 약간 높아 다소 흐린 것으로 판단되었다. 4 가두리 축양조내에서의 이류는 주간중은 1m 가끼운 표층에 분포하고, 야간중에는 2-4m 층에 머물다 일출과 함께 부상하고 일몰과 동시에 하강하는 경향을 나타내었으며, 정치망의 상자망 내에서의 어류는 주간중은 표층 가까이에 머물고 야간중은 6m 수층까지 하강하여 분포하는 경향을 나타내었다. 5. 연안 가두리 양식장과 정치망어장에서 수온 염분, 유향, 유속 및 환경소음 등의 물리적 수직환경 요소와 용존산소, pH, 탁도 등의 수질환경요소 등을 측정할 수 있는 원격계측시스템과 원격어군탐지기를 이용하여 수질환경과 어류의 분포생태를 비교분석한결과 실시간으로 매일 매일의 환경변화와 어군분포생태를 파악할 수 있는 시스템임을 확인할 수 있었다. 추후에는 이러한 원격 측정 자료를 단일화 시스템으로 집약화하는 시스템 개발이 진행되어야 할 것으로 생각된다.
폭풍 해일의 예측을 위한 초기 자료로서의 정보를 공급하기 위하여 태풍 중심과 최대 풍속 지점의 분석 기술이 기압장과 바람장의 초기화 과정내에서 개발되었다. 이 연구는 태풍 파라메타의 준자동화와 준객관 분석을 목적으로 하였으며 GMS 적외선과NOAA의 채널 4와 5의 적외 자료를 이용하여 실시간 자료를 사용하는 분석 과정과 이로부터 몇 사례에 적용하여 얻은 결과를 보이고 있다. 이 방법은 태풍의 최근접 눈벽 근처에서 대류운의 운정 고도를 분석하여 태풍 파라메타를 결정하는 간단한 방법이다. 태풍눈을 중심으로 등방성으로 원대칭하게 단면도를 구성하여 최대 운정 고도가 나타나는 지점을 최대 풍속 지점으로 결정하는 방법으로, 최대 상승 지역인 눈벽 지점이 최대 지상 풍속 지점으로 간주되었다. 태풍 중심의 추정 결과는 종관 분석에 의한 경로와 잘 일치하였으며, 최대 풍속 지점은 눈에서부터 50에서 200km내에 나타났다. GMS와 NOAA의 적외 자료를 이용한 분석 결과를 비교하면, NOAA 자료에서 얻은 최대 풍속 반경이 GMS의 그것보다 더 큰 값을 보였다.
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
연근해 소형 어선에 널리 탑재되어 있는 소형 레이더 장치에 radar target extractor를 인터페이스하여 레이더 선호를 수록, 처리 및 해석하기 위한 PC based radar system 을 구축하고, cell averaging CFAR 처리장치를 통해 실제의 레이더 echo 신호를 처리하여 오경보 확률의 설정치 변화에 따른 echo영상의 변화패턴을 레이더 스코프상에서 직접 비교, 분석한 결과 및 레이더 영상신호의 음영구역의 발생대역폭을 추정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 레이더 선호의 해석을 통해 추출된 표적의 운동벡터 및 방위, 거리, 속력, CPA, TCPA 등과 같은 ARPA 정보를 실시간으로 이동 궤적과 함께 PC 모니터상에 구현하고 있기 때문에 소형 레이더 시스템에 이 장치를 부착하면 저가의 비용으로써 ARPA 정보의 취득이 기능하다. 2. ideal threshold 에 의한 표적검출성능을 개선시키기 위해 cell averaging CFAR processor 의 CUT전후에 각각 3 개의 guard cell과 이 cell의 좌$.$우측에 각각 20개씩, 총 40개의의 reference cell를 설치하여 레이더의 video 신호를 입벽한 후, 오경보 확률 10$\^$-0.25/∼10$\^$-1.0/의 범위에 대하여 설정치를 점차증가시켜 갈 때, 레이더 영상신호는 10$\^$-0.75/ 의 설정치에서 가장 양호한 clutter 제거효과를 나타내었다. 3. 레이더 스코프상에서 영상신호를 관찰하면서 cell averaging CFAR 의 오경보 확률을 적정하게 제어하면 지금까지의 ideal threshold level 에 의한 잡음억제기법에서 나타나는 선박영상의 과도한 레벨약화현상을 보완할 수 있을 것으로 판단한다. 4. 부산 용호만에 정박중인 예인선의 레이더 신호를 해석하여 영상의 음영패턴과 음영 대역폭을 추정한 결과, 예인선의 유효높이는 약 1.2 m 이었고, 이들 음영효과의 정량적 해석을 통한 해상표적의 형상정보는 향후 3차원 레이더 영상을 구현하는 데 그 기초자료가 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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