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문종윤(Jongyoon Mun),조완희(Wanhee Cho),성보람(Boram Seong),한수만(Sooman Han),최진휴(Jinhyu Choi) 한국해양환경·에너지학회 2021 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.5
본 연구는 한반도 주변의 기상정보로 파랑을 예측하고 CCTV 영상에서 월파를 감지하는 기술을 개발하였다. 성능의 우수성이 널리 알려진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 한 종류인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하여 파랑예측과 월파감지 모델을 구축하였다. 파랑예측에 사용된 CNN모델은 U-net을 기반으로 구축하였으며 월파감지에 사용된 CNN모델은 객체 검출 모델을 사용하였다. 파랑예측 모델의 입력 자료는 일본 기상청(Japan Meteorological Agency, JMA)의 대기 예측정보인 MSM(Meso Scale Model)을 사용하였다. 합성곱신경망 파랑예측 모델의 학습데이터는 ADSWAN(ADCIRC + SWAN) 파랑모의 결과의 위도 30˚ ∼42.75˚, 경도 122.5˚∼135.25˚영역을 사용하였으며 격자 간격은 0.05˚로 설정하였다. 파랑 예측 모델의 정확도 향상을 위해 기존 U-net 구조의 인코더와 디코더 레이어의 깊이를 7층으로 확장하여 사용하였다. 상관성 분석 결과, 파고와 주기는 각각 풍속과 파고에 상관성이 높게 나타나 바람장 정보로부터 유의파고를 예측하고 예측된 유의파고로부터 주기를 예측하는 두 단계의 예측 모델을 구성하였다. 예측 결과에서 ADSWAN 파랑모의와의 상관성은 0.93, 관측치와의 상관성은 0.83으로 분석되었고 1시간 예측에 약 0.024초가 소요되었다. 월파감지 모델의 학습데이터는 삼척과 주문진의 CCTV 1년 1개월 분량의 영상(2018.10.01. ∼ 2019.10.31.)에서 월파가 발생한 프레임을 수동으로 추출하여 약 2만장의 데이터를 구축하였다. 월파의 기준은 탐지된 파도 영역이 난간을 넘는 것으로 설정하였으며, 난간을 넘지 않는 파도를 구분하기 위해 배경과 파도를 분리하고 난간 구역과 비교하여 여과하는 알고리즘을 구축하였다. 또한, 해수면과 분리된 파도 영역을 비교하여 실제 처오름높이를 산정하였으며, 월파감지의 정확도 분석 결과 mAP<sub>50</sub>은 0.60, 속도는 80.5fps로 나타났다. In this study, we developed a technology to predict wave using atmospheric modeling data around the Korean Peninsula and to detect wave overtopping using CCTV images. For the development, we adopted Convolutional Neural Network(CNN), a kind of Artificial Neural Network(ANN) known for its high performance. Wave prediction model is based on U-net, whereas overtopping detection model makes use of object detection models. Input data for the wave prediction model is MSM (Mesoscale Model) atmospheric forecasting data from the Japan Meteorological Agency(JMA). The training data for wave prediction model is ADSWAN(ADCIRC+SWAN) wave simulation results, whose spatial extension is 122.50°E 135.25°E, 30.00°N∼42.75°N with resolution of 0.05°. In order to improve the accuracy of wave prediction model, we extend the depth of the encoder and decoder layers from the U-net structure to the seventh layers. Correlation analysis shows that wave heights are highly correlated with wind speeds while wave periods are with wave heights. Thus, we constructed a two-step model that predicts wave heights from the former and wave periods from the latter. In our prediction results, correlations with ADSWAN wave simulation results and observation were found to be 0.93 and 0.83 respectively. The 1-hour prediction took about 0.024 seconds. The training data for overtopping detection model is around 20,000 frames manually extracted from one year-long CCTV video images (2018.10.01. ∼ 2019.10.31.) from Samcheok and Jumunjin. We defined wave over the fence as a overtopping event, and developed a filtering algorithm to separate the background from the wave by comparing regions. Furthermore, we estimated wave run-up height from the separated wave regions and preformed the accuracy analysis, mAP<sub>50</sub> being 0.60 and the processing speed being 80.5fps.
조완희 ( Wan Hee Cho ),한건연 ( Kun Yeun Han ),김영주 ( Young Joo Kim ) 한국지리정보학회 2010 한국지리정보학회지 Vol.13 No.2
본 연구에서는 울산광역시 태화강 유역에 대하여 건물영향을 고려한 2차원 침수해석을 실시하여 건물영향에 따른 흐름의 양상, 침수심, 침수위 등을 분석하였다. 지형자료는 최근 대도시를 중심으로 구축되고 있는 1m 간격으로 수집된 LiDAR 자료를 바탕으로 10m 간격의 자료를 추출하여 지형자료를 생성하였으며, 수치지형도로부터 추출된 건물자료를 GIS Tool을 활용하여 구축된 지형자료와 합성하여 2차원 침수해석에 적용되는 지형자료를 구성하였다. 파제에 대한 가상의 시나리오를 생성하여 건물영향을 고려한 2차원 침수해석을 실시하였으며, 침수해석 결과에 대한 분석을 통하여 효율적이고 정확한 침수해석 방법을 제안하고자 하였다. 침수면적에 따른 적합도는 건물영향을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우를 비교한 결과 90%이하로 떨어지는 것을 확인하였고, 최대 침수심은 건물영향을 고려하지 않은 경우가 건물영향을 고려한 침수해석 결과보다 0.29m 높게 계산되는 것으로 나타났으며, 침수위의 경우 침수심과는 반대로 건물영향을 고려한 경우의 침수해석 결과가 0.49m 높게 나타나는 것으로 분석되었다. In this study, 2-dimensional inundation analysis for Taehwa watershed in Ulsan metropolitan city was conducted to analyze flow behaviors, inundation depth and inundation stage, considering the building effect. Lidar having the interval of 1 m was employed to generate topographic data with 10m interval, and building data extracted from digital map was combined with the constructed topographic data for 2-dimensional inundation analysis. A few scenarios were constructed for the analysis to provide an effective and accurate inundation analysis method through analyzing the results. The disagreement based on the areas of inundation showed over 10% between the cases with and without consideration of building effect. The maximum inundation depth without considering the effects of buildings was 0.29m higher than that with considering the building effects. On the contrary, the maximum inundation stage with consideration of building effects was 0.49m higher than that without consideration of building effects.
조완희 ( Wan Hee Cho ),염경택 ( Kyung Taek Yum ),김진수 ( Jin Soo Kim ),반양진 ( Yang Jin Ban ),정세웅 ( Se Woong Chung ) 한국환경영향평가학회 2012 환경영향평가 Vol.21 No.3
There are many long and round shape shores due to terrain characteristics in Daecheong reservoir. Therefore it is indicated different spatial distribution of algae every year since the stream is being regulated by these terrain characteristics and reservoir operation about inflow and outflow discharge. Also oversupply of nutrient salt from tributaries of Daecheong reservoir where pollutants were concentrated generates massive growth of algae and depending on hydrological, reservoir operation condition, those proliferated algae at the stagnant tributaries moves to the mainstream of Daecheong reservoir which could create problems of water quality. In this study, it was analyzed the tendency of algae generation by examining algae occurring status for the last 4 years since 2008, and implemented hydraulic analysis at Daecheong reservoir through numerical tracer simulation by applying 3-dimensional hydrodynamic model, ELCOM. Also it was implemented a quantitative analysis of causal relationship based on the algae generation tendency and hydraulic behavior at Daecheong reservoir. Through numerical tracer simulation in this study, it could be noticed the degree of spread of inflow indicated similar trend to the algae occurring status at Daecheong reservoir and verified the different tendency of algae generation in 2011 unlike previous year caused by the rise of water temperature.