• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.175-190
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• 2018

본 연구는 최근 해양선진국에서 이슈화되고 있는 해양공간계획(Marine Spatial Planning ; MSP)의 도구인 한국형 GIS 시스템에 있어 해양공간정보 데이터베이스 구축 시 도출되는 여러 가지 현안을 분석하고 개선방향을 도출하였다. 본 연구과정에서 구축된 우리나라 해역의 250여건의 공간정보는 자료수집, GIS 변환, 자료분석 처리 및 데이터 그룹핑과 핵심공간 매핑의 순서로 가공되었으며 이 과정에서 공간정보가 부족하여 디지타이징 과정을 거치거나 기존 해양공간정보와의 중첩 수행 시 발견되는 좌표계 오류 등 그 밖의 여러 가지 문제점이 발생하였다. 또한 해양이용현황 분석을 위한 공간데이터 제작 시 개인정보 제외 자료처리 방안과 지적기반의 공간정보 생성 시 실제 공간정보와 이격 발생을 최소화 하는 등 방안을 제시하였다. 부족한 공간정보의 확보를 위하여 해양수산정보 및 해당 메타파일의 표준규격을 제시하였으며 해양공간정보의 정밀도 및 해석력 제고를 위해 해양 공간 평가 지표를 제시하였다. 아울러 한국형 해양공간계획체제 구축을 위한 해양공간정보의 품질관리에 있어서의 생산, 처리, 분석, 활용 단계의 표준관리 지침수립으로 생애전주기에 걸친 품질관리체계를 제시하여 해양공간정보 개방 확대 및 활용모델에 대한 방향을 도출하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권8호
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• pp.3199-3209
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• 2024

During the decommissioning of nuclear and particle accelerator facilities, a considerable amount of large-scale radioactive waste may be generated. Accurately defining the activation level of the waste is crucial for proper disposal. However, directly measuring the internal radioactivity distribution poses challenges. This study introduced a novel technology employing machine learning to assess the internal radioactivity distribution based on external measurements. Random radioactivity distribution within a structure were established, and the photon spectrum measured by detectors from outside the structure was simulated using the FLUKA Monte-Carlo code. Through training with spectrum data corresponding to various radioactivity distributions, an evaluation model for radioactivity using simulated data was developed by above Monte-Carlo simulation. Convolutional Neural Network and Transformer methods were utilized to establish the evaluation model. The machine learning construction involves 5425 simulation datasets, and 603 datasets, which were used to obtain the evaluated results. Preprocessing was applied to the datasets, but the evaluation model using raw spectrum data showed the best evaluation results. The estimation of the intensity and shape of the radioactivity distribution inside the structure was achieved with a relative error of 10%. Additionally, the evaluation based on the constructed model takes only a few seconds to complete the process.

• 한국측량학회지
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• 제18권2호
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• pp.143-155
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• 2000

지형공간정보체계 중 토지정보체계를 통하여 지형 및 지적자료의 통합활용에 관한 사용자들의 요구는 계속 증가하고 있어 그 해결방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 지형 및 지적자료의 통합에 따른 문제점해결을 위하여 자료의 오류유형검출 및 조정기법을 다루었다. 이를 위하여 먼저 도형자료와 속성자료로 나뉘어져 있는 지적자료의 1차 통합자료모형을 구현하였고 다음으로 지적자료 중 도형자료를 지형자료의 도형자료와 일치시키는 개선된 방법으로 지적자료와 지형자료에 대한 2차 통합자료모형을 구현하였다. 이와 같은 연구로부터 도형자료(지적도면)와 속성자료(부동산관리체계)가 이중으로 관리됨으로써 생기는 각종 오류유형 및 원인을 확인하였고, 1차 통합자료모형을 제작하여 이들 오류에 대한 개선 방안을 제시할 수 있었다. 또한 지적도를 지형도에 일치시키기 위하여 일반적인 rubber sheeting, 좌표변환 등 기존의 방법을 이용한 경우보다 본 연구에서 개발한 다중블록조정기법을 적용한 결과, 기준점과 필지 면적에 있어 보다 향상된 정확도를 확보함으로써 2차 통합자료모형을 구현할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.586-597
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• 2022

본 연구에서는 국내 주요 연약지반으로 알려진 낙동강 조간대 지역의 압밀침하 취약성 평가에 활용할 상부 점성토층의 위치별 두께 정보를 추정할 수 있는 모델을 개발하였다. 두께정보 추정을 위하여 기계학습 알고리즘인 RF (Random Forest), SVR (Support Vector Regression), GPR (Gaussian Process Regression)과 지구통계기법인 정규크리깅(Ordinary Kriging)을 이용한 4가지 공간추정 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 모델 개발을 위하여 수집한 연구지역의 시추공 자료 4,712개 중 상부점성토층이 존재하는 2,948개의 시추공 자료를 사용하였으며, 개발된 모델들의 성능을 정량적으로 평가하기 위하여 피어슨(Pearson) 상관계수와 오차제곱평균(mean squared error)을 사용하였다. 또한, 정성적 평가를 위하여 연구지역 전역에 상부점성토층의 두께를 추정하여 점성토층의 지역별 분포 특성을 상호 비교하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.79-90
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• 2006

본 연구의 목적은 도시지역에 SWMM 모형에 필요한 적정규모의 배수유역(HSU) 및 관거망 공간정보의 정밀도 수준을 파악하는 데 있다. 공간정밀도 수준의 차이가 지표면 유출유량의 모의결과에 미치는 영향은 매우 미미한 수준에서 억제가 가능하였으나, 오염부하량 유출의 모의결과는 토지이용이 서로 다른 다수의 단위소유역들을 재합성하여 새로운 단위소유역을 작성하면 유출 오염부하량이 감소됨이 확인되었다. 한편, 관거의 공간정밀도 차이에 따른 유출량 모의결과는 유출첨두시간에 약간의 차이를 보이지만 전체 모의 기간을 통하여는 유출 패턴과 총유량에 미치는 영향은 매우 낮았다. 관거 유출과정 중에 다소의 유출부하량 계산의 오차가 발생하였으나, 그 규모는 관거 정밀도가 낮은 Case-3을 제외하고는 약 5~10% 정도였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.347-352
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• 2012

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 기법을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 작업자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라 제어를 통해 이동하는 작업자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, AGV 구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 AGV과 작업자간의 거리와 실제좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 AGV의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 산출된 2차원 공간좌표는 검출된 작업자의 위치좌표와의 관계를 통해 작업자의 폭과 실제 측정한 값과의 오차율이 평균 1.8% 이하로 유지됨으로써 보다 지능적인 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제4권3호
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• pp.133-140
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• 2002

Site-specific minimum temperature forecasts are critical in a short-term decision making procedure for preventive measures as well as a long-term strategy such as site selection in fruits industry. Nocturnal cold air pools frequently termed in mountainous areas under anticyclonic systems are very dangerous to the flowering buds in spring over Korea, but the spatial resolution to detect them exceeds the current weather forecast scale. To supplement the insufficient spatial resolution of official forecasts, we developed a GIS - assisted frost risk assesment scheme for using in mountainous areas. Daily minimum temperature data were obtained from 6 sites located in a 2.1 by 2.1 km area with complex topography near the southern edge of Sobaek mountains during radiative cooling nights in spring 2001. A digital elevation model with a 10 m spatial resolution was prepared for the entire study area and the cold air inflow was simulated for each grid cell by counting the number of surrounding cells coming into the processing cell. Primitive temperature surfaces were prepared for the corresponding dates by interpolating the Korea Meteorological Administration's automated observational data with the lapse rate correction. The cell temperature values corresponding to the 6 observation sites were extracted from the primitive temperature surface, and subtracted from the observed values to obtain the estimation error. The errors were regressed to the flow accumulation at the corresponding cells, delineating a statistically significant relationship. When we applied this relationship to the primitive temperature surfaces of frost nights during April 2002, there was a good agreement with the observations, showing a feasibility of site-specific frost warning system development in mountainous areas.

• 국토계획
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• 제54권2호
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• pp.93-108
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• 2019

This study examines the relationship between three-dimensional urban built environment and urban surface temperature using LANDSAT 8 satellite image data in Seoul city. The image was divided into 600m×600m grid units as an unit of analysis. Due to the high level of spatial dependency in surface temperature, this study uses spatial statistics to take into account spatial auto-correlation. The spatial error model shows the best goodness of fit. The analysis results show that the three-dimensional built environment and transport environment as well as natural environment have statistically significant associations with surface temperature. First, natural environment variables such as green space, streams and river, and average elevation show statistically significant negative association with surface temperature. Second, the building area shows a positive association with surface temperature. In addition, while sky view factor (SVF) has a positive association with surface temperature, surface roughness (SR) shows a negative association with it. Third, transportation related variables such as road density, railway density, and traffic volume show positive associations with surface temperature. Moreover, this study finds that SVF and SR have different effects on surface temperature in regard to the levels of total floor areas in built environment. The results indicate that interactions between floor area ratio (FAR) and three-dimensional built environmental variables such as SVF and SR should be considered to reduce urban surface temperature.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1123-1131
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• 2020

현재 QR 코드는 가장 흔히 사용되고 있는 2차원 바코드이다. QR코드는 작은 크기, 높은 부호화 및 에러 보정 능력, 손쉬운 생성 및 읽기 과정 등의 장점으로 인해 많은 응용에 활용되고 있다. 최근에는 인쇄된 컬러 QR코드 응용을 통하여 제한된 정보 저장 능력을 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 컬러 정보를 QR코드에 다중화함으로써, 정보 추출을 위한 색상 간의 간섭 왜곡뿐만 아니라 기하왜곡 등으로 인하여 삽입 정보를 제대로 추출하는데 어려움을 갖게 된다. 본 논문에서는 색상차 왜곡과 기하 왜곡을 극복하기 위한 강인하고 효과적인 정보 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CMYK 컬러 모델에 기반하여 컬러 QR코드를 생성함과 더불어 정보 읽기 과정에서 전역 공간 정합과 국부 공간 탐색을 적응적으로 사용함으로써 삽입 정보 인식률을 개선하는 것이다. 인쇄된 QR코드에 대한 다양한 실험을 통해 제안한 방법은 실제 삽입된 정보를 추출함에 있어서 3% ~ 5% 정도의 비트 인식률 개선효과를 보인다.

• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.52.1-52.1
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• 2019

The Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) is the instrument of Solar Dynamics Observatory (SDO) to study the magnetic field and oscillation at the solar surface. The HMI image is not enough to analyze very small magnetic features on solar surface since it has a spatial resolution of one arcsec. Super resolution is a technique that enhances the resolution of a low resolution image. In this study, we use a method for enhancing the solar image resolution using a Deep-learning model which generates a high resolution HMI image from a low resolution HMI image (4 by 4 binning). Deep learning networks try to find the hidden equation between low resolution image and high resolution image from given input and the corresponding output image. In this study, we trained a model based on a very deep residual channel attention networks (RCAN) with HMI images in 2014 and test it with HMI images in 2015. We find that the model achieves high quality results in view of both visual and measures: 31.40 peak signal-to-noise ratio(PSNR), Correlation Coefficient (0.96), Root mean square error (RMSE) is 0.004. This result is much better than the conventional bi-cubic interpolation. We will apply this model to full-resolution SDO/HMI and GST magnetograms.