• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제26권4호
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• pp.237-246
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• 2008

목 적: 국소적 전립선암에 대한 근치적 목적의 방사선치료시 3차원 입체조형방사선치료(3-dimensional conformal radiotherapy, 3DCRT) 또는 세기조절방사선치료(intensity modulated radiotherapy, IMRT)를 시행하면 직장의 부작용이 현저히 감소하지만 비뇨기계 부작용의 발생률은 감소하지 않는다. 방사선 치료로 인한 급성 비뇨기계 부작용은 환자의 삶의 질을 저하시킬 뿐 아니라 만성 비뇨기계 부작용의 발생을 증가시킨다. 따라서 비뇨기계 부작용을 줄이기 위해 방광을 채운 상태에서 방사선치료를 하는 방법이 제안되었는데 이 경우 방사선 조사야에 포함되는 방광의 면적이 줄어들어 부작용이 감소한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 전립선암의 방사선치료시 방광의 부피가 급성 비뇨기계 부작용에 미치는 영향에 대하여 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 전립선암으로 근치적 목적의 방사선치료를 받은 환자 42명을 대상으로 하였으며 대조군과 실험군이 각각 21명씩 포함되었다. 대조군은 본 연구가 계획되기 전에 방광 조절을 하지 않고 방사선치료를 시행 받은 환자 중 무작위로 추출하였고, 실험군은 치료 1시간 전 450 ml의 물을 마셔 방광을 채운 상태에서 방사선치료를 받은 환자들이었다. 모의치료시 설계용 CT와 초음파를 이용하여 방광의 부피를 측정하였고, 실험군에서는 방사선 치료 기간 동안 초음파로 매주 방광의 부피를 측정하였다. 결 과: 모의치료시 초음파로 측정한 방광의 부피와 CT로 측정한 방광의 부피는 유의한 상관성을 보여(r=0.679) 방광 부피를 측정하는 데 있어 초음파의 정확성을 확인하였다. 실험군에서 같은 양의 물을 마셔도 방광의 부피는 환자에 따라 차이가 컸고(범위 $22{\sim}352\;ml$), 방사선치료 기간 동안 방광의 부피는 일정하게 유지되지 않았다. 그러나 모의치료시 방광의 부피가 컸던 환자는 치료기간 중에도 방광의 부피가 큰 경향을 보였다. 실험군의 방광 부피는 평균 $299{\pm}155\;mL$이었고 대조군은 평균 $187{\pm}155\;ml$로, 일정량의 물을 마시면 방광 조절을 하지 않았을 때보다 방광 부피가 유의하게 증가하였고(p=0.009), 실험군에서 급성 비뇨기계 부작용이 대조군보다 감소하였지만 통계적으로 유의하지는 않았다 또한 방광의 부피가 클수록 부작용이 감소하는 경향을 보였고, 모의치료시 CT로 측정한 방광의 부피가 150 ml 이상이면 1등급과 2등급의 비뇨기계 부작용이 현저히 감소하였다(p=0.023). 치료 기간 중의 방광 부피에 따른 부작용 발생률은 통계적으로 유의한 변화를 보이지 않았으나 방광의 부피가 클수록 1등급 부작용이 감소하는 경향을 보였고, 100 ml 이상인 경우에는 모든 등급의 부작용이 감소하는 경향을 보였다. 결 론: 방광을 채우고 방사선치료를 할 때 치료 기간 중 방광의 부피가 일정하게 유지되지 않았음에도 불구하고 방광 조절을 하지 않았을 때보다 비뇨기계 급성 부작용이 감소하는 경향을 보였고, 모의치료시 방광 부피가 150 mL 이상인 경우 부작용은 현저히 감소하였다. 따라서 전립선암 환자에서 방사선치료를 할 때 방광을 채우는 것이 급성 비뇨기계 부작용을 줄이는 데 도움이 될 것으로 생각한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권1호
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• pp.29-35
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• 2014

목 적 : 본 연구는 이미 상용화가 시작된 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료(Gated RapidArc) 이전의 자동화가 되지 않는 장비들에서 호흡 동조 방사선 치료(Gated radiation therapy)와 체적 세기조절 회전 방사선 치료(VMAT)를 동시에 시행할 수 있게 Gated RapidArc의 정확성을 분석하여 유용성을 평가하고, 진폭모드(Amplitude mode)를 이용하여 Gated RapidArc가 자동으로 되지 않는 장비에 환자를 적용하여 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 방사선량 분포의 분석은 물 등가물질 고체 팬톰과 GafChromic 필름(EBT2 QD+, USA)을 이용하였으며, Film QA (ver. 2.2, USA) 필름 분석 프로그램을 이용하여 Gamma 인자(3%, 3 mm)를 분석하였다. 또한, 삼차원 선량 분포의 정확도를 확인하기 위해서 Matrixx(IBA Dosimery, Germany) 선량 측정 장비와 Compass(IBA Dosimetry, Germany) 선량 분석 프로그램을 이용하였다. 고체 팬톰을 이용한 호흡 동조 주기 신호는 4D 팬톰(Dynamic Thorax Phantom, CIRS, USA)과 Varian RPM(Real-Time Position Monitor) 호흡 동조 시스템을 이용하여 만들었으며, 자유호흡(free breathing)과 호흡정지(breath holding) 시에 따른 방사선량 분포를 각각에 대하여 분석 평가하였다. 환자에게 적용하기 위하여 2013년 2월부터 2013년 8월까지 간암환자 4명을 대상으로 4DCT의 영상을 얻기 위하여 충분한 호흡주기 연습후에 환자의 호흡주기에 맞게 위상모드(Phase mode)를 이용하여 환자가 고글의 호흡주기 패턴을 눈으로 보고 정확하게 따라할 수 있도록 하면서 4DCT의 영상을 획득하였다. Gated RapidArc 치료를 위하여 진폭모드(Amplitude mode)의 호흡주기를 만들어 3회 호흡을 시행한 후 40%~60%의 구간에서 5~6초 호흡을 참을 수 있도록 연습을 하고, 치료 시 40%~60%의 구간에서 환자가 숨을 참을 때 Beam On 버튼을 눌러주는 방식의 반자동으로 치료를 시행하였다. 결 과 : 비 호흡 및 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료기법 간의 절대선량은 전산화 치료 계획을 이용한 계산값과 1% 이내의 차이를 보였으며, 치료 기법 간의 차이 또한 1% 이내의 차이를 보였다. Gamma 인자(3%, 3 mm)는 99% 이상의 일치함을 보였으며, 각 장기별 선량 차이는 대체로 95% 이상의 일치함을 보였다. 또한 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료를 위하여 만든 진폭모드(Amplitude mode)의 호흡주기와 실제 환자의 호흡주기가 잘 일치하는 것을 볼 수 있었다. 결 론 : 비 호흡 동조와 호흡 동조 시 체적 세기조절 회전 방사선 치료간의 절대 선량 및 방사선량의 분포가 매우 잘 일치함을 보였다. 이는 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료 기법을 이용하여 호흡에 따라 움직이는 흉부나 복부의 종양 치료에 적용이 가능한 것으로 사료된다. 또한 실제 치료환자를 대상으로 고글을 통하여 진폭모드(Amplitude mode)의 호흡주기를 만들어 Gated RapidArc가 자동으로 되지 않는 장비에 치료를 적용한 결과, 5~6초정도 정지된 호흡에서 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료가 원활히 이루어짐을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권2호
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• pp.235-243
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• 2007

Hepatocellular carcinoma is significant worldwide public health problem with an estimated annually mortality of 1,000,000 people. Radiofrequency (RF) ablation is an interventional technique that in recent years has come to be used for treatment of the hepatocellualr carcinoma, by destructing tumor tissues in high temperatures. Numerous studies have been attempted to prove excellence of RF ablation and to improve its efficiency by various methods. However, the attempts are sometimes paradox to advantages of a minimum invasive characteristic and an operative simplicity in RF ablation. The aim of the current study is, therefore, to suggest an improved RF ablation technique by identifying an optimum RF pattern, which is one of important factors capable of controlling the extent of high temperature region in lossless of the advantages of RF ablation. Three-dimensional finite element (FE) model was developed and validated comparing with the results reported by literature. Four representative Rf patterns (sine, square, exponential, and simulated RF waves), which were corresponding to currents fed during simulated RF ablation, were investigated. Following parameters for each RF pattern were analyzed to identify which is the most optimum in eliminating effectively tumor tissues. 1) maximum temperature, 2) a degree of alteration of maximum temperature in a constant time range (30-40 second), 3) a domain of temperature over $47^{\circ}C$ isothermal temperature (IT), and 4) a domain inducing over 63% cell damage. Here, heat transfer characteristics within the tissues were determined by Bioheat Governing Equation. Developed FE model showed 90-95% accuracy approximately in prediction of maximum temperature and domain of interests achieved during RF ablation. Maximum temperatures for sine, square, exponential, and simulated RF waves were $69.0^{\circ}C,\;66.9^{\circ}C,\;65.4^{\circ}C,\;and\;51.8^{\circ}C$, respectively. While the maximum temperatures were decreased in the constant time range, average time intervals for sine, square, exponential, and simulated RE waves were $0.49{\pm}0.14,\;1.00{\pm}0.00,\;1.65{\pm}0.02,\;and\;1.66{\pm}0.02$ seconds, respectively. Average magnitudes of the decreased maximum temperatures in the time range were $0.45{\pm}0.15^{\circ}C$ for sine wave, $1.93{\pm}0.02^{\circ}C$ for square wave, $2.94{\pm}0.05^{\circ}C$ for exponential wave, and $1.53{\pm}0.06^{\circ}C$ for simulated RF wave. Volumes of temperature domain over $47^{\circ}C$ IT for sine, square, exponential, and simulated RF waves were 1480mm3, 1440mm3, 1380mm3, and 395mm3, respectively. Volumes inducing over 63% cell damage for sine, square, exponential, and simulated RF waves were 114mm3, 62mm3, 17mm3, and 0mm3, respectively. These results support that applying sine wave during RF ablation may be generally the most optimum in destructing effectively tumor tissues, compared with other RF patterns.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.253-263
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• 2013

광학측정기법 중 주파수 스캐닝 간섭계는 기존 3차원 측정기법과 비교하여 광학 하드웨어 구조가 측정과정동안 고정되어 있어, 대물렌즈나 대상물체의 수직 스캐닝 없이 단지 광원의 주파수만 특정한 주파수 밴드내에서 스캐닝 하여 대상물체에 주사되므로, 우수한 광학 측정 성능을 보인다. 광원의 주파수를 변경하여 간섭계를 통해 간섭 영상을 획득한 후, 밝기 영상 데이터를 주파수 영역 데이터로 변환하고, 고속 푸리에 변환을 통한 주파수 분석을 이용하여 대상 물체의 높이 정보를 계측한다. 하지만, 대상물체의 광학적 특성에 기인한 광학노이즈와 주파수 스캐닝동안 획득되는 영상의 수에 따라 증가하는 영상처리시간은 여전히 주파수 스캐닝 간섭계의 문제이다. 이를 위해, 1) 편광기반 주파수 스캐닝 간섭계가 광학 노이즈에 대한 강인성을 확보하기 위해 제안되어진다. 시스템은 주파수 변조 레이저, 참조 거울 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 대상 물체 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 편광 광분배기, 이미지 센서 앞단의 편광기, 광섬유 광원 앞단의 편광기, 편광 광분배기와 광원의 편광기 사이에 위치하는 ${\lambda}/2$ 판으로 구성된다. 제안된 시스템을 이용하여, 편광을 기반으로한 간섭이미지의 대조대비를 조절할 수 있다. 2) 신호처리 고속화 방법이 간섭계 시스템을 위해 제안되며, 이는 그래픽 처리 유닛(GPU)과 같은 병렬처리 하드웨어와 계산 통합 기기 구조(CUDA)와 같은 프로그래밍 언어로 구현된다. 제안된 방법을 통해 신호처리 시간은 실시간 처리가 가능한 작업시간을 얻을 수 있었다. 최종적으로 다양한 실험을 통해 제안된 시스템을 정확도와 신호처리 시간의 관점으로 평가하였고, 실험결과를 통해 제안한 시스템이 광학측정기법의 실적용을 위해 효율적임을 보였다.

• 한국의류학회지
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• 제29권12호
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• pp.1595-1607
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• 2005

3차원 스캐너를 통한 인체 측정치는 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 연구는 이러한 3차원 측정치의 정확성과 신뢰도를 조사하기 위한 것이다. 이를 위해 TECMATH사의 VITUS 전신 스캐너로 인체를 측정, ScanWorX Body Measure 소프트웨어를 이용하여 항목을 측정 한 값과 직접 인체측정 에 의해 얻어진 값을 비교하였다. 피험자는 평균 체형의 미국 여대생 25명이며 기준 자세와 일상생활에 많이 쓰이는 $135^{\circ}$ 양팔들기, 어깨 구부리기, 어깨 들어올리기의 3가지 동적 자세를 실험 동작으로 하여 체표의 길이 및 둘레의 변화를 측정하였다. 기준 자세와 135"양팔 들기에 대한 측정치 비교에서 두 가지 측정법에 의한 항목들의 차이는 $-2\~20mm$였으나 두 동작 모두에서 목둘레만이 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 길이항목보다 둘레항목에서 좀 더 큰 차이를 보였다. 실험 동작에 의해 상반신 18개의 측정항목들은 유의한 체표변화를 나타내었으며 특히 어깨길이, 겨드랑앞벽사이길이, 겨드랑뒤벽사이길이 그리고 견봉사이길이에서 뚜렷한 변화가 나타났다. 그러나 두 측정 법에 따른 체표변화 차이는 없었다. 어깨 구부리기와 어깨 들어올리기 동작시에는 스캔 측정을 3회 반복함으로써 3차원 측정치의 신뢰도를 조사하였는데 모든 항목에서 3회 반복된 측정치가 통계적으로 동일한 것으로 나타났다. 또한 ScanWorX소프트웨어의 가상적 도구인 Body Measure와 자동 프로그램인 ScanWorX Tailor의 측정치를 비교한 결과 자동 측정치가 더 큰 값을 보였고 사용한 프로그램에 따른 유의한 차이를 나타내는 항목들이 나타났다. 이상의 결과로 3차원 인체 측정기를 사용함으로써 짧은 시간에 동작을 촬영하고 이에 대한 측정치를 얻을 수 있어 편리함과 신뢰도에 있어서 장점을 가짐을 확인할 수 있었다. 그러나 좀 더 다양한 분석과 정확한 결과를 얻기 위해서는 의복 분야에 유용한 자동 프로그램의 개발과 3차원 인체 측정기간의 호환성의 문제들이 요구된다고 할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.553-562
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• 2017

무인항공기 (UAV, Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재되는 다양한 센서들 중에서 GPS (Global Positioning System) 수신기는 GPS 신호를 기반으로 정지비행 (hovering flight), 경로비행 (waypoint flight) 등 다양한 임무의 수행을 돕는다. GPS신호가 원활하게 수신되는 환경에서는 GPS 수신기를 활용할 수 있지만, 최근에 무인항공기의 활용을 시설물 모니터링, 배송, 레저 등 다양한 분야로 용도가 확대하면서 무인항공기의 비행 장소가 다양해지고 있다. 이러한 원인으로 무인항공기가 GPS 신호의 제약을 받는 음영지역이나 고층 빌딩이 밀집한 지역 등을 비행하면서 신호가 단절되거나 멀티패스로 인해 신호 에 다양한 잡음이 포함될 수 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기의 3차원 위치 결정을 위하여 해석 사진 측량 기법과 오토트래킹 토탈스테이션 기법을 이용하였다. 해석 사진 측량 기법으로는 중심투영의 기하학적 원리인 공선조건식 (collinearity equation)을 이용한 광속조정법을 기반으로 하였으며, 오토 트래킹 토탈스테이션 기법은 360도 프리즘 타깃을 초단위 이하로 추적하는 원리를 기반으로 하였다. 두 가지 기법에서 무인항공기의 위치 결정을 위해 사용된 타깃은 무인항공기 상단에 각각 탑재하였으며, 타깃간에는 x, y, z방향으로 기하학적 이격이 존재한다. 무인항공기의 비행 속도에 따른 결과 확인을 위해 0.86m/s, 1.5m/s, 2.4m/s로 속도를 달리하여 데이터를 취득하였으며, 타깃의 기하학적 이격을 통해 정확도평가를 하였다. 그 결과 무인항공기의 이동 경로인 x, y 방향으로는 최소 1mm에서 최대 12.9cm까지 오차가 발생하였고 비교적 이동이 적은 z 방향으로는 비행 속도와 무관하게 동일하게 7cm 오차가 발생하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.811-827
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• 2018

본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권7호
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• pp.455-465
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• 2017

2차원 유속장(flow field)은 하천흐름의 특성을 이해하기 위한 중요한 수리학적 자료 중 하나로서, 수공구조물 위치선정 및 설계, 하천에서의 이송-확산 예측, 하천의 수리학적 거동을 예측하기 위한 중요한 기본 자료로 사용된다. 지금까지 이러한 하천흐름 특성을 예측하기 위해 제한적인 현장조건과 적절한 계측방법, 계측기기의 기술적 한계로 인해 현장실험 보다는 다양한 수치모형을 이용하여 왔다. 하지만 최근에는 계측기기의 발달로 과거보다 정확하고 정밀한 현장계측이 가능하여 졌으며, 현장 계측자료의 질적이고 양적인 수요를 만족시키고 있다. 대표적으로 초음파도플러유속계(ADCPs; Acoustic Doppler Current Profilers)는 유량을 정확하게 측정하는 것으로 유명하며, 2차원 뿐만 아니라 3차원 유속장 등 자세한 유속자료를 제공한다. 하지만 이러한 측정 능력에도 불구하고, ADCP를 활용한 유속 측정은 주로 횡단면 측정을 기본으로 수행하기 때문에, 수치모형의 결과와 같이 높은 밀도의 유속장을 얻기 위해서 공간보간기법이 활용되고 있다. 하지만 만곡이 존재하는 자연하천은 하도형상에 따라 유속이 지속적으로 변화하기 때문에 일반적인 공간보간기법을 적용하기 어렵다. 즉, 자연하천의 만곡에 따른 비등방성을 고려하지 않는다면, 역거리가중법(IDW)과 크리깅(Kriging)과 같은 일반적인 공간보간기법으로는 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 만곡이 존재하는 사행하천을 대상으로 방향성을 고려하기 위한 곡선좌표계와 비등방성을 고려하기 위한 비등방적 참조범위를 적용한 공간보간기법을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 기법을 한국건설기술연구원 하천실험센터에 존재하는 3개의 사행수로가 포함된 실규모의 실험수로를 대상으로 적용한 결과, 평균제곱근오차와 상관계수는 기존의 공간보간기법과 비교하여 각각 41.5% 감소, 40.0%가 증가하여 정확성과 상관성이 개선되었다.