• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.279-286
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• 2021

최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.39-47
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• 2019

본 논문에서는 실시간으로 보행자를 추적할 때 배경 제거를 이용하여 변형된 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 추출을 제안하였다. 기존의 HOG 특징 추출은 연산량이 많아 추적 속도가 느린 문제가 있다. 배경 제거를 통해 연산량 감소와 추적률을 향상시키기 위해 연구하였다. 불필요한 영역에서의 특징 추출을 감소시키기 위해 HSV 색공간에서 S 채널과 V 채널을 이용하여 영역 제거를 진행하였다. 영상의 평균 S 채널과 V 채널로 배경 제거 후 입력 영상이 전체적으로 어두워 객체 추적에 실패하는 경우가 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 히스토그램 평활화를 하였다. 제거된 영역에서 추출되는 HOG 특징이 감소되고, 객체에서는 명확한 HOG 특징이 추출되어 객체 추적 속도와 추적률이 향상되었다. 본 실험에서는 다수의 보행자나 한명의 보행자가 존재하는 영상, 배경이 복잡한 영상, 흔들림이 심한 영상을 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 기존의 HOG-SVM 방법과 비교하여 처리 속도는 약 41.84% 향상되었으며 오 추적률은 약 52.29% 감소되어 개선된 추적률을 보였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.27-35
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• 2019

역해석 수행 시 상대적으로 복잡한 공간 및 목표 설계 변수가 많은 경우, 지반공학 분야에 적용하기 위한 연구를 수행하였다. 지반공학 다변수 문제에 대한 모델로 터널 분야 및 흙막이벽체에 대해서 Sharan 공식 및 Blum 방법을 사용하였다. 최적화 방법은 크게 결정론적인 방법 및 확률론적인 방법으로 구분된다. 본 연구에서는 전자 중 모의강화법(SA), 후자 중 차분진화 알고리즘(DEA), 입자 군집 최적화 알고리즘(PSO)을 선택하여 다변수 모델을 적용해서 비교하였다. 지반공학 다변수 역해석 문제에서 결정론적인 방법은 문제가 있음을 확인하였고, 차분진화 알고리즘의 우수성을 확인하였다. DEA는 Sharan의 이론 해에 대한 문제에서 평균 3.12%, Blum 문제에 대해서 평균 2.23% 오차율을 보였고, 반복 탐색 회수도 가장 작은 것으로 파악되었다. DEA 대비해서 SA는 117.39~167.13배, PSO는 2.43~6.91배의 탐색시간이 소요되었다. 지반공학 문제의 다변수 역해석에 차분진화 알고리즘을 적용하면, 계산속도 및 정확도가 향상될 것으로 기대된다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제42권4호
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• pp.272-277
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• 2018

Background: Studying the ecosystem carbon cycle requires analysis of interrelationships between soil respiration (Rs) and the environment to evaluate the balance. Various methods and instruments have been used to measure Rs. The closed chamber method, which is currently widely used to determine Rs, creates a closed space on the soil surface, measures $CO_2$ concentration in the inner space, and calculates Rs from the increase. Accordingly, the method is divided into automatic or manual chamber methods (ACM and MCM, respectively). However, errors of these methods and differences in instruments are unclear. Therefore, we evaluated the characteristics and difference of Rs values calculated using both methods with actual data. Results: Both methods determined seasonal variation patterns of Rs, reflecting overall changes in soil temperature (Ts). ACM clearly showed detailed changes in Rs, but MCM did not, because such small changes are unknown as Rs values are collected monthly. Additionally, Rs measured using MCM was higher than that using ACM and differed depending on measured plots, but showed similar tendencies with all measurement times and plots. Contrastingly, MCM Rs values in August for plot 4 were very high compared with ACM Rs values because of soil disturbances that easily occur during MCM measurements. Comparing Rs values calculated using monthly means with those calculated using MCM, the ACM calculated values for monthly averages were higher or lower than those of similar measurement times using the MCM. The difference between the ACM and MCM was attributed to greater or lesser differences. These Rs values estimated the carbon released into the atmosphere during measurement periods to be approximately 57% higher with MCM than with ACM, at 5.1 and $7.9C\;ton\;ha^{-1}$, respectively. Conclusion: ACM calculated average values based on various Rs values as high and low for measurement periods, but the MCM produced only specific values for measurement times as representative values. Therefore, MCM may exhibit large errors in selection differences during Rs measurements. Therefore, to reduce this error using MCM, the time and frequency of measurement should be set to obtain Rs under various environmental conditions. Contrastingly, the MCM measurement is obtained during $CO_2$ evaluation in the soil owing to soil disturbance caused by measuring equipment, so close attention should be paid to measurements. This is because the measurement process is disturbed by high $CO_2$ soil concentration, and even small soil disturbances could release high levels into the chamber, causing large Rs errors. Therefore, the MCM should be adequately mastered before using the device to measure Rs.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권7호
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• pp.463-473
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• 2019

본 연구에서는 공급 우선순위에 따른 물수급 분석 결과의 비교를 위해 국내 수자원장기종합계획에서 활용한 K-WEAP (Korea-Water Evaluation And Planing System) 모형과 MODSIM (Modified SIMYLD) 모형을 이용하여 분석하였다. 기존의 수자원장기종합계획은 수요처의 공급 우선순위를 모두 동일하게 공급하는 것으로 가정하여 분석하였으며 K-WEAP은 최대충족률을 만족시키기 위한 비율 배분을 수행하는 반면 MODSIM은 물 공급 우선순위의 적용이 필수적인 것으로 분석되었다. 먼저 우선순위에 따른 한강 유역의 물수급 분석 결과, 평균 1,035 천 $m^3$의 물부족이 감소하였으며 이는 생 공용수의 배분량이 증가하면서 회귀수량이 증가하고, 수자원의 재이용이 많아지기 때문인 것으로 분석되었다. 우선순위를 적용한 K-WEAP과 MODSIM의 분석결과를 비교할 경우, 상대오차 최대 5.3%이내, 결정계수($R^2$)는 0.9999로 매우 유사한 물 부족이 발생하였다. 또한 두 모형 모두 합리적인 물 부족 분석 결과를 제공한다면, 모형의 구축과 데이터 처리에 해당하는 GUI 편의성은 K-WEAP이 더 우수한 것으로 나타났으나, 구동시간의 효율성은 MODSIM이 더 우수한 것으로 분석되었다. 향후 K-WEAP모형 뿐만 아니라 MODSIM 모형을 활용한 다양한 시나리오에 따른 분석을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 지질학회지
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• 제54권5호
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• pp.545-556
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• 2018

본 연구에서는 강원도 양구군 해안면에서 토양수분 관측과 수치 모델링을 이용하여 강우에 따른 잠재 지하수 함양량을 정량적으로 추정하였다. 토양수분 모니터링을 위해 깊이별(30, 60, 90 cm)로 토양수분 센서를 4지점(YHS1-4)에 설치하였으며 YHS3 주변에 자동기상관측 장비도 설치하였다. 토양수분 모니터링 기간은 2017년 3월 25일부터 2018년 3월 25일까지이며 기상관측 기간은 2016년 5월 6일부터 2018년 5월 6일까지이다. HYDRUS 1D 프로그램을 이용하여 우기인 2017년 6월부터 8월까지 수치해석을 수행하였다. 토양수분 모니터링 기간 동안 평균 토양수분함량은 YHS3에서 $0.300-0.334m^3/m^3$로 전반적으로 높았으며 YHS1에서 $0.129-0.265m^3/m^3$의 가장 낮은 수분 함량 범위들을 보였다. 토양수분 이동 모델링 결과 현장 관측 값과 모델링 값은 유사하였으나 피크 값들이 모델링 결과가 큰 것으로 나타났다. 관측 및 모델링 자료의 상관분석 결과 r, $r^2$, RMSE는 각각 0.88, 0.77, 0.0096으로 높은 상관성 및 낮은 오차율을 나타냈다. 모델링 설정기간 동안 500 cm 깊이에서의 총 잠재 지하수 함양량은 744.2 mm로 나타났다. 이는 2017년 강수량(1,214 mm)의 61.3%가 함양된 것으로 나타났다. 연구지역의 잠재 지하수 함양량은 높은 것으로 나타났으며 불포화대를 통한 지하수 함양 추정연구에 유의미한 결과 값을 제공할 수 있을 것으로 여겨진다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.265-278
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• 2019

Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.

• Wind and Structures
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• 제28권2호
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• pp.71-87
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• 2019

The yaw and interference effects of blades affect aerodynamic performance of large wind turbine system significantly, thus influencing wind-induced response and stability performance of the tower-blade system. In this study, the 5MW wind turbine which was developed by Nanjing University of Aeronautics and Astronautics (NUAA) was chosen as the research object. Large eddy simulation on flow field and aerodynamics of its wind turbine system with different yaw angles($0^{\circ}$, $5^{\circ}$, $10^{\circ}$, $20^{\circ}$, $30^{\circ}$ and $45^{\circ}$) under the most unfavorable blade position was carried out. Results were compared with codes and measurement results at home and abroad, which verified validity of large eddy simulation. On this basis, effects of yaw angle on average wind pressure, fluctuating wind pressure, lift coefficient, resistance coefficient,streaming and wake characteristics on different interference zone of tower of wind turbine were analyzed. Next, the blade-cabin-tower-foundation integrated coupling model of the large wind turbine was constructed based on finite element method. Dynamic characteristics, wind-induced response and stability performance of the wind turbine structural system under different yaw angle were analyzed systematically. Research results demonstrate that with the increase of yaw angle, the maximum negative pressure and extreme negative pressure of the significant interference zone of the tower present a V-shaped variation trend, whereas the layer resistance coefficient increases gradually. By contrast, the maximum negative pressure, extreme negative pressure and layer resistance coefficient of the non-interference zone remain basically same. Effects of streaming and wake weaken gradually. When the yaw angle increases to $45^{\circ}$, aerodynamic force of the tower is close with that when there's no blade yaw and interference. As the height of significant interference zone increases, layer resistance coefficient decreases firstly and then increases under different yaw angles. Maximum means and mean square error (MSE) of radial displacement under different yaw angles all occur at circumferential $0^{\circ}$ and $180^{\circ}$ of the tower. The maximum bending moment at tower bottom is at circumferential $20^{\circ}$. When the yaw angle is $0^{\circ}$, the maximum downwind displacement responses of different blades are higher than 2.7 m. With the increase of yaw angle, MSEs of radial displacement at tower top, downwind displacement of blades, internal force at blade roots all decrease gradually, while the critical wind speed decreases firstly and then increases and finally decreases. The comprehensive analysis shows that the worst aerodynamic performance and wind-induced response of the wind turbine system are achieved when the yaw angle is $0^{\circ}$, whereas the worst stability performance and ultimate bearing capacity are achieved when the yaw angle is $45^{\circ}$.

• 수산해양기술연구
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• 제55권2호
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• pp.152-161
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• 2019

This research carried out a study on the job characteristics of the skipper of the coastal composite fishing vessels in order to find a way to prevent the ship collision caused by the highest human error among the marine casualty of fishing boats. Video observation was used as the research method in which six CCD cameras were installed on the vessel to collect image data and data extracted from the image were analyzed to derive the results of the functional activity of skipper according to the fishing operation process of experimental fishing vessel. The results are as follows. The working process of the experimental fishing vessel consisted of navigation for fishing ground, setting line, waiting for hauling line, hauling line and navigation to homeport. In these processes, the skipper was performing watchkeeping in the wheelhouse in which he carried out a single task, a dual task that performed two tasks simultaneously, and a triple task that performed two or more tasks simultaneously. In addition, one of the risk factors causing the collision was a no watchkeeping in the wheelhouse for navigating for fishing ground, waiting for hauling line, and hauling line at 25.4%, 64.6% and 0.3%, respectively among the marine casualty while drowsiness caused 1.2% of the marine casualty in navigating for fishing ground. Concurrent tasks that simultaneously perform two or more tasks that can overlook any other important duties while carrying out watchkeeping in the wheelhouse include 51.3% of navigation for fishing ground, 81.9% of setting line, 19.0% of waiting for hauling line, 87.9% of hauling, and 88.7% of navigation to homeport. The above concurrent tasks yielded an average of 66.1%. Experimental fishing vessels are required to focus on ship handling operations related to fishery operations, and the skipper is assigned more activities and attention to fishery related tasks. Therefore, it is considered desirable to build a collision prevention system that is appropriate to the characteristics of the skipper's work, escaping from transferring the responsibility of ship collision to the skipper completely.