본 연구에서는 국내 산사태 발생이력 자료을 기반으로 GIS 기법을 적용하여 산사태 위험도 분석을 수행하였다. 이를 위해 한국도로공사에서 조사한 3년 동안의 총 596개 산사태 발생이력 자료와 산사태 발생요인 정보(기상정보, 지형정보, 토질정보)를 기초로 산사태 발생과 발생요인 간의 통계적 분석을 수행하여 상관관계를 산출하였다. 그 후 산출된 상관관계 토대로 총 6개의 래스터 래이어에 대한 가중치 및 위험도 인덱스를 도출하고, 최종적으로는 가중치를 적용한 래스터 계산기법을 통해 산사태 위험지도를 작성하였다. 본 연구의 적용 결과 산사태 위험도 산출을 위해 GIS 기법을 적용할 경우, 산사태 위험지도 작성을 위한 다양한 발생요인의 통합과 분석을 보다 손쉽고, 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 연구는 서비스 로봇이 물건배달 서비스를 수행하기 위해 인식된 물체의 위치기반 정보로부터 최적의 작업 목적지를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. 위치 추정 프로세스는 격자지도에 일반화된 보로노이 그래프를 적용하여 노드와 링크로 구성되는 초기 위상학 지도 작성, RGB-D센서를 이용하여 물체의 인식과 위치정보 추출, 장애물의 형상 및 거리정보를 수집한 후 ,무게중심법과 세선화를 병행하는 하이브리드 기법을 적용하여 서비스 로봇이 물건잡기 작업을 수행할 수 있는 최적의 이동위치를 추정하게 된다. 그런 다음, 노드 위치선정 규칙에 따라 추정된 위치와 기존 노드의 기하학적 거리비교를 통해 로봇의 작업 목적지에 대한 최적의 노드정보를 갱신하게 된다.
Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.
In order to decide the location of appropriate onshore wind farm with higher potential wind energy, several decision processes using Geographic Information System (GIS) including Digital Elevation Map (DEM) were proposed and we also estimated the wind resources through the proposed decision process. Decision process consists with three steps. First step is excluding inappropriate location geographically using DEM data including SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) terrain data, landslide, land-use, roadway, and forest road data. And the second step of decision process is consideration of the difficulty caused by the natural environmental problem. This step is carried out using ECVAM (Environmental Conservation Value Assessment Map) data. And final step is determination of the most suitable location through the Moving Suitability Identification Method (MSIM) based on the moving potentially estimated wind resources area. Proposed decision process was applied over the Korean Peninsula. Wind resource potential estimated by the first and the second step is cases shows 35.09 GW and 7.17 GW, respectively, and the total evaluated energy from the all proposed step were 0.43 GW and 1.87 GW for the 3 km and 1.5 km geographical grid size, respectively.
Objectives: On September 27, 2012, leakage of anhydrous hydrofluoric acid occurred in a chemical plant in the Gumi National Industrial Complex. Following the accident, local factory workers and residents complained of abnormal health conditions. In addition, visual discolorations were widely observed in crops and trees in surrounding areas. The main objectives of the present study were to identify the area that was affected by the spill using data obtained from plants, soil, and water samples after the accident. Methods: Fluoride concentrations were analyzed in pine tree needles, soil, nearby streams, ponds and reservoirs collected from an area within a radius of three kilometers from the plant where the leak occurred. Fluoride concentrations in the air at the time of leakage were then estimated from fluoride concentrations that were measured in the pine tree needles. A Kriged map was developed to describe the spatial distribution of hydrofluoric acid at the time of the leakage and was compared with the area designated as a Special Disaster Zone by the government. Results: The Special Disaster Zone did not include all the affected area that was estimated by the Kriged map. Analytical results of the environmental samples also supported this discrepancy. Conclusion: Using plants, atmospheric concentrations of fluoride at the time of the leakage could be estimated. For the area that was identified as affected, further public health risk assessment and environmental risk assessment should be considered. Also, in the absence of air monitoring at the time of leakage, studies employing plants may be conducted in order to better understand the spatial extent and severity of the contamination.
본 논문에서 우리는 추정된 시차지도에서 가려짐 영역의 시차를 교정하는 새로운 스무딩 필터인 가려짐 패턴 (occluding patterns)을 제안한다. 영상은 몇 개의 계층으로 구성되어 있고, 각각의 계층은 유사한 시차를 나타낸다. 그리고 추정된 시차들은 가려짐 영역의 경계 주변에서 특정한 방향성을 갖고 분포하며, 이러한 시차 분포의 방향성은 좌우 시차지도에 대해서 서로반대이다. 그러나 평균값 필터 또는 중간값 필터와 같은 기존의 스무딩 필터는 이러한 시차의 분포 특성을 고려하지 않고 스무딩을 수행하기 때문에 오차는 줄일 수 있으나, 교정된 시차의 정확성은 보장되지 않았다. 이와 반대로, 본 논문에서 제안하는 가려짐 패턴은 좌우 영상에서 각각 추정된 시차지도에 대해서 가려짐 영역이 발생하는 특성과 가려짐 영역에서의 시차 분포 특성을 함께 고려하여 정확하게 가려짐 영역의 시차를 교정한다. 본 논문에서 제안한 가려짐 패턴은 다양한 실험 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 기존의 스무딩 방법에 비해서 정확하게 시차를 교정하는 것을 확인하였다.
연무가 있는 상황에서 촬영된 영상은 낮은 대비로 인해 시인성이 낮아지는 문제가 있다. 이렇게 연무로 인해 흐릿한 영상에서 연무의 효과를 제거하는 과정을 연무제거라고 한다. 연무제거에서 가장 중요한 문제 중 하나는 전달지도 (transmission map) 또는 깊이지도 (depth map)를 정확하게 추정하는 것이다. 본 논문에서는 정확한 깊이지도 추정을 위해 생성적 대립쌍 신경망 (Generative Adversarial Network: GAN)을 이용한 정확한 깊이 영상 추정 방법을 제안한다. 제안된 GAN 모델은 흐릿한 입력영상과 이에 상응하는 깊이지도 간의 비선형 매핑을 학습한다. 그리고 연무제거단계에서는 훈련된 모델을 사용하여 입력영상의 깊이지도를 추정하고 이것을 전달지도를 계산하는데 사용한다. 이어서 guided filter를 사용하여 전달지도를 다듬는다. 마지막으로 대기 산란 모델을 기반으로 연무가 제거된 영상을 복원한다. 제안된 GAN 모델은 합성실내영상으로 훈련되었다. 하지만 실제 연무영상에 대해서도 적용할 수 있다. 이를 실험을 통해 증명하였다. 또한 실험에서 제안된 방법이 이전에 연구된 방법에 비해 시각적 및 정량적 측면에서 우수한 결과를 나타냈다.
The purpose of this study is to review foreign scenic inventory map for the systematic management of natural scenic resources. Several foreign cases were surveyed and analyzed to apply the scenery inventory map in domestic, such as Visual Resource Management(VRM) from United States Bureau of Land Management, Scenery Management System(SMS) from USDA Forest Service and Visual Landscape Inventory(VLI) from British Columbia Ministry of Forest's, that were already established scenery inventory maps. The results are as follows. First, the characteristic of Korean landscape is quite a different from those of north american's, which is much smaller and more complex in topography and land use. So, it would be difficult to apply foreign system directly and we need more researches to our own system. The multi-stepped landscape unit system is highly recommended. Second, scenic quality could be estimated by the pre-built database, such as land forms, vegetation, hydrology and land uses. Historical and cultural attributes should be complemented. Third, existing scenic integrity could be grasped by scenic damage, landscape alteration caused by human activities and land exfoliation. Also, subjective evaluation method should be supplemented by objective criteria through further detailed studies. Finally, about landscape view conditions, landscape control points should be surveyed and established in advance, and viewing distance, viewing frequency, amount of observers and public interests should be considered.
Kyeongbokgung succeeded in regaining its status as a royal palace after the reconstruction that began in the second year of King Gojong(1865) only to have most of its buildings taken down in the early 20th century. Fortunately, however, there is the Pukkwoldohyong(Map of North Palace), which drew out each of the buildings of Kyeongbokgung and their arrangement in details in 1907 when the royal palace lost its original appearance. And there is another plot plan of the royal palace at the Korea University Museum, which labeled it Kyeongbokgung-Baechido(Planning Map of Kyeongbokgung Palace). The map presents almost the same plan as Pukkwoldohyong in terms of making and expressive methods, being estimated to have been made in 1888 since its building arrangement doesn't show the changes made after 1890. The map also offers more information about the uses of each building than Pukkwoldohyong and matches the excavation results of the relics. Kyeongbokgung-Jeondo(Map of Kyeongbokgung Palace), which is recorded to be made during the reconstruction of the palace in the early years of King Gojong in historical materials, describes the shapes and arrangements of the buildings in a concrete and realistic fashion. The Kyeongbokgung-Baechido seems to be one of the plans made in the process of restoring and repairing buildings that were lost or destroyed in fire. The Kyeongbokgung-Baschido has the following historic values; 1) it provides dues to estimate the early state of the palace after the reconstruction during the reign of King Gojong. In fact the Sujeongjeon and Heungbokjeon show the early state of the reconstruction; 2) it contains data with which to understand the changes to the palace after 1890, around which they added Hamhwadang and Jibokjae; and 3) it offers information about the uses of the palace's buildings from 1885 to 1880 with its descriptions of the building purposes and relationships regarding the life in the palace.
본 연구의 목적은 국가산림자원조사 자료와 수치임상도를 활용하여 무주군 지역 리기다소나무림의 추정된 탄소 저장량에 대한 공간분포도를 작성하고자 하였다. 국가산림자원조사 자료를 이용하여 바이오매스 추정식을 개발하기 위해서 수고, 임령, 흉고직경, 수관밀도와의 상관관계를 분석한 결과, 수관밀도(0.74)인자가 가장 높은 양(+)의 상관성을 보였고, 다음으로는 수고(0.61)인자에서 높은 상관관계가 나타났다. 상관분석 결과를 기반으로 탄소 저장량 추정식을 도출한 후 수치임상도를 활용하여 추정된 탄소 저장량 공간지도를 작성하였다. 수관밀도와 수고를 적용하여 추정된 탄소 저장량을 산출한 결과, 평균 58.2 ton C/ha로 나타났으며 전북 무주지역 리기다소나무림의 지상부 총 탄소저장량은 430,963 C ton으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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