• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1131-1139
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• 2020

소스코드에 대한 정적 분석은 광범위한 소스코드에 대해서 잔존하는 보안약점을 찾는 것으로 정적 분석 도구를 활용하여 점검을 하고, 그 결과에 대해서 정적 분석 전문가가 정탐 및 오탐 분석을 한다. 이 과정에서 분석양이 많고 오탐의 비율이 높아 많은 시간과 노력이 들어가게 되어 효율적으로 분석하는 방안이 요구되고 있다. 또한 전문가들은 정·오탐 분석을 할 때 결함이 발생한 라인의 소스코드만 보고 분석을 하는 경우는 드물다. 결함의 유형에 따라서 주변의 소스코드를 같이 분석하고 최종 분석 결과를 내리게 된다. 이러한 정적 분석 도구를 사용하여 전문가가 정·오탐을 판별하는 어려움을 해결하기 위해서 본 논문에서는 정적 분석 도구가 찾은 보안약점이 정탐인지 아닌지를 전문가가 아닌 인공지능을 통해 판별하는 방법을 제안한다. 또한 이러한 기계학습에 사용되는 학습 데이터(결함주변 소스코드)의 크기가 성능에 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 최적의 크기를 확인하였다. 이 결과를 통해 정적 분석 후 정·오탐을 분류하는 정적 분석 전문가의 업무에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.