하천복원현장에서 표토관리 실태에 관한 연구

조용현,이종문,김원태,윤용한,강희경,박봉주,윤택승,장광은,신경준,어양준,곽무영,송홍선,Cho, Yong-Hyeon,Lee, Jong-Mun,Kim, Won-Tae,Yoon, Yong-Han,Kang, Hee-Kyoung,Park, Bong-Ju,Yoon, Taek-Seong,Jang, Kwang-Eun,Shin, Kyung-Jun,Eo, Yang-Joon 한국조경학회 2013 韓國造景學會誌 Vol.41 No.1

이 연구의 목적은 표토보존을 위해 국내 개발분야 중 주요한 사례에 해당하는 하천개발분야에서 표토관리의 실태를 조사 및 분석하는 데 있다. 전문가를 대상으로 한 설문조사를 통해 하천개발과정에서 표토관리의 실태와 문제를 파악하였다. 이를 분명히 하기 위해 국내 하천개선사업 중 환경부의 감독을 받는 생태하천복원사업으로서 최근 완료된 하천을 중심으로 개발 전과 개발 후의 토양특성을 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전문가들은 식물생장을 위해 최선의 토양관리 및 개선방법으로서 표토의 수거 및 재활용을 선호하였다. 둘째, 경제적 문제와 시공의 불편 때문에 실제 표토의 수거 및 재활용은 제대로 이루어지고 있지 않다. 셋째, 개발 후 식물생장에 필요한 유기물, 총질소 등 토양조건 요인들이 전반적으로 감소한다. This study aimed to research and analyze the real condition of topsoil management of river development field as a significant case among domestic development fields for topsoil preservation. Through survey with experts, we understood the real condition and problems of topsoil management during river development. In order to verify this, we analyzed the characteristics of soil before and after development focusing on the rivers recently completed as an ecological river restoration project, supervised by Ministry of Environment among domestic river improvement projects. The study results are like below. First, experts preferred collecting and reusing topsoil as the best method to maintain and improve soil for plant growth. Second, realistically collecting and reusing topsoil is not fully conducted due to economical issues and inconvenience in construction. In the soil condition, third, the contents of elements necessary for plant growth like organic matter and total nitrogen declined overall after development.

경관 시뮬레이션을 통한 가로 녹시율 증진방안 및 목표수준 설정 - 서울시를 사례로 -

조용현,Cho Yong-Hyeon 한국조경학회 2006 韓國造景學會誌 Vol.34 No.2

The purpose of this research is to suggest the planting methods and the reasonable target levels of IGS for promoting green streetscape in Seoul. Using the three dimensional computer simulations, various greening methods were applied to evaluate effectiveness of promoting green streetscape. The results of this study suggest that promoting tree planting on car lane is more effective than on pedestrian side walks. In wide streets, the height of tree has positive effects on promoting green streetscape. In both car lane and pedestrian side walks, the greening effects of tree planting both in zig-zag pattern and in parallel pattern were similarly most high. The width of strip in side strip planting has positive effect on promoting green streetscape. Promoting stratified planting is very effective. Promoting greening wall on pedestrian side walks is more effective than on car lane. Combined the results of IGS survey with the public officials and complex simulations, suggest that the optimal levels of IGS is ranging from 12.0% in alleys to 54.0% in car lanes among arterial roads.

영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식

조용현,Cho Yong-Hyun 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.1

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심 좌표를 계산하여 중심 이동하는 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 기저영상은 얼굴의 특징으로 주요성분분석과 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 추출하였다. 이는 2차와 고차의 통계성을 각각 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 2가지 방법을 각각 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 중심이동의 독립성분분석이 중심이동의 주요성분분석보다 더욱 우수한 인식성능이 있음도 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정함을 알 수 있었다. This paper presents an efficient face recognition method using both first moment of image and basis images. First moment which is a method for finding centroid of image, is applied to exclude the needless backgrounds in the face recognitions by shifting to the centroid of face image. Basis images which are the face features, are respectively extracted by principal component analysis(PCA) and fixed-point independent component analysis(FP-ICA). This is to improve the recognition performance by excluding the redundancy considering to second- and higher-order statistics of face image. The proposed methods has been applied to the problem for recognizing the 48 face images(12 persons*4 scenes) of 64*64 pixels. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. The experimental results show that the proposed methods has a superior recognition performances(speed, rate) than conventional PCA and FP-ICA without preprocessing, the proposed FP-ICA has also better performance than the proposed PCA. The city-block has been relatively achieved more an accurate similarity than Euclidean or negative angle.

효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석을 이용한 영상신호의 분리 및 특징추출

조용현,Cho, Yong-Hyun 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.2

본 연구에서는 효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용한 영상신호의 분리와 특징추출을 제안하였다. 제안된 학습규칙은 할선법과 모멘트를 이용한 조합형 고정점 학습알고리즘이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512\times512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 $256\times256$ 픽셀의 10개 지문상과 $480\times225$ 픽셀의 지폐영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다. 한편 추출된 $16\times16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다. This paper proposes a separation and feature extraction of image signals using the independent component analysis(ICA) based on neural networks of efficient learning rule. The proposed learning rule is a hybrid fixed-point(FP) algorithm based on secant method and momentum. Secant method is applied to improve the performance by simplifying the 1st-order derivative computation for optimizing the objective function, which is to minimize the mutual informations of the independent components. The momentum is applied for high-speed convergence by restraining the oscillation in the process of converging to the optimal solution. The proposed algorithm has been applied to the composite images generated by random mixing matrix from the 10 images of $512\times512$-pixel. The simulation results show that the proposed algorithm has better performances of the separation speed and rate than those using the FP algorithm based on Newton and secant method. The proposed algorithm has been also applied to extract the features using a 3 set of 10,000 image patches from the 10 fingerprints of $256\times256$-pixel and the front and the rear paper money of $480\times225$-pixel, respectively, The simulation results show that the proposed algorithm has also better extraction speed than those using the another methods. Especially, the 160 basis vectors(features) of $16\times16$-pixel show the local features which have the characteristics of spatial frequency and oriented edges in the images.

주요성분분석에 의한 일반회귀 신경망의 성능개선

조용현,Cho, Yong-Hyun 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.11

This paper proposes an efficient method for improving the performance of a general regression neural network by using the feature to the independent variables as the center for partern-layer neurons. The adaptive principal component analysis is applied for extracting, efficiently the fcarures by reducing the dimension of given independent variables. In can acluevc a supertor property of the principal component analysis that converts input data into set of statistically independent features and the general regression neuralnetwork, espedtively. The proposed general regression neural network has been applied to regress the Solow's economy(2-independent variable set) and the wie elephone(1-independent vanable set). The simulation results show that the proposed meural networks have better performances of the regressionfor the lest data, in comparison with those using the means or the weighted means of independent variables. Also,it is affected less by the number of neurons and the scope of the smoothing factor. 본 논문에서는 독립변수들의 특징을 추출하여 패턴층 뉴런의 중앙값을 이용함으로써 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 회귀분석에 이용되는 데이터의 각 독립변수들의 집합으로 변환시키는 특징을 살려 일반회귀 신경망의 성능을 더 개선하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 2개의 독립변수 집합을 가진 Solow의 경제문제와 4개의 독립변수 집합을 가진 국내 유선전화문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 중심값을 각 독립변수들의 평균이나 가중평균을 이용하는 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 뉴런 수나 평활요소의 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

수변 생태벨트 평가방법 개발에 관한 연구

조용현,최대희,Cho, Yong-Hyeon,Choi, Dae-Hee 한국조경학회 2014 韓國造景學會誌 Vol.42 No.1

This study aims to develop the diagnostic evaluation method of the riverine ecobelt for construction, conservation, and maintenance of the riverine ecobelt. The value indices in the proposed evaluation method are composed of total 5 fields and 19 elements. The 5 fields are flood control, environmental function, growth of plants, ecobelt function, and restoration potential. Flood control field is composed of total 3 elements such as length, width, and density of green area. Environmental function field is composed of 4 elements such as park use, landscape boundary and edge, microclimate control, non-point pollution control. Growth of plants field is composed of 6 elements such as species composition, forest height, stratum structure, vine plants, plant vitality, and succession of plants. Ecobelt function field is composed of 4 elements such as longitudinal connectivity, lateral connectivity, in-stream forest or habitat, roads on bank top. Restoration potential field is composed of 2 elements such as landform and land use of the immediate vicinity. The score system ranging 1~4 was adopted. The weighting parameters of elements were unified with each other. The final grade system ranging 1~5(1: very good~5: very bad) was adopted, and the final grade was evaluated by the mean values of each field. According to the test application of the diagnostic evaluation method of the riverine ecobelt, the final grades showed effectively the real condition of each site. 이 연구의 목적은 수변 생태벨트를 조성, 보전, 관리를 위해 수변생태벨트의 진단적 평가방법을 개발하는 것이었다. 평가의 기본 틀은 일본의 제방림 평가방법을 토대로 하였으며, 국내 수변녹지의 현황에 맞게 수정한 1차 수정평가방법으로 1차 시험평가를 실시하였다. 1차 시험평가의 문제점을 보완한 2차 수정안을 가지고 전문가를 대상으로 설문을 실시하고, 그 결과를 반영하여 최종 평가방법을 제안하였다. 최종 평가방법으로 홍천강에서 시험평가를 실시하였다. 최종적으로 제안된 평가방법의 평가영역은 5가지 분야 19가지 항목으로 구성되었으며, 5가지 분야는 치수, 환경기능, 식물생장, 생태벨트기능, 복원잠재성 등이다. 치수분야 평가항목은 수림의 길이, 폭, 밀도 등 3가지 항목으로, 환경기능분야는 공원이용, 경관 경계 및 주연부, 미기후 조절, 비점오염 제어 등 4가지 항목으로, 식물생장분야는 종 구성, 수림 높이, 계층구조, 덩굴식물, 식물활력도, 후계목 생장 등 6가지 항목으로, 생태벨트기능 분야는 종적 연결성, 횡적 연결성, 하천내 수림 혹은 서식지, 제방상단 도로 등 4가지 항목으로, 마지막으로 복원잠재력분야는 지형, 인접 토지이용 등 2가지 항목으로 구성되었다. 점수체계는 1~4까지 부여되었으며, 최종 평가결과 등급체계는 우수한 1등급에서 가장 열악한 5등급까지 5등급으로 구분하였다. 각 분야별 항목별 가중치는 동일하게 하였으며, 분야별 점수 평균값을 다시 평균하여 최종 등급을 판정하는 것으로 하였다. 홍천강을 대상으로 적용된 평가방법은 각 구간의 수변 생태벨트 실태를 효과적으로 보여주었다.

소규모 대지의 조경 개선방안에 관한 연구 - 서울시를 사례로 -

조용현,Cho, Yong-Hyeon 한국조경학회 2009 韓國造景學會誌 Vol.37 No.5

우리나라 건축법에 따르면, $200m^2$ 이상의 대지 위에 건축행위를 하기 위해서는 반드시 일정면적비율 이상의 식재를 실시해야 한다. 대규모 개발에서는 이 법규가 잘 지켜지나, 소규모 개발에서는 잘 지켜지지 않고 있기 때문에 소규모 개발에 대해서는 특별한 관심이 기울여져야 한다. 따라서 이 연구의 목적은 대지의 조경에 대한 국내외 사례를 분석하고 서울시에서 소규모 대지에 대한 조경관리 실태분석을 통해 소규모 대지의 조경 설치 및 사후관리에 대한 합리적인 개선 방안을 마련하는 것이다. 이 연구에서는 2002년도에 서울시 성북구와 강남구를 대상으로 조사된 조경 실태자료를 사용하였고, 추가 현장조사와 담당공무원 및 건물소유주에 대한 설문조사를 수행하였으며, 그 분석결과를 토대로 건축단계별로 개선방안을 도출하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 건축설계 상위계획 단계에서는 조경기준의 강화, 지구단위계획에서의 지침 제공, 인센티브 제도의 도입 등을 제안하였다. 둘째, 건축설계단계에서는 설계지침 및 사례집 제작 보급, 합벽개발 허용, 연면적 2,000m2 이상 건축물 건축에서 조경기사의 직접참여 또는 협력 의무화 법조항 신설 등을 제시하였다. 셋째, 건축허가 및 준공, 사후관리단계와 관련하여 조경에 대한 허가서류 검토에 녹지직 공무원 참여 보장, 현장 검사 및 확인 업무에 조경전문가가 참여할 수 있도록 관련규정의 개정 등을 제시하였고, 사후관리에 조경전문기술자가 대행 또는 참여할 수 있도록 허용하는 관련 규정 개정 필요성 등을 제시하였으며, 시정명령 미이행 또는 위법건축물에 대한 관리감독 강화의 필요성을 제기하였다. Under the Korea Building Act, anyone planning to build a building or buildings on a site over $200m^2$ must plant plants over a specific area. In large scale development this rule is adhered to well, but such is not the case in small scale development. Therefore, special attention must be given to small scale development. Thus, the purpose of this research is to analyze the current situation and practice of planting at small scale development sites in Seoul, and then suggest policies for improving them. In this study using the data covering Seongbuk-Gu and Gangnam-Gu, which was surveyed in 2002, the current situation and practice of planting at small scale development sites was analyzed. After a questionnaire survey was conducted with government officers and building owners, the same analysis was made. Then the policies for improvement were extracted. The results are as follows: 1. In superordinate planning stage, because the minimum standards are too low, those must be strengthened. Any district plan does not control planting in private building lots. This requests active application of planting in private building lots as a design control measure in district planning. 2. In the building design stage, there are no guidelines. The obligation of building set-back between adjacent buildings by the Korean Building Act produces mass shaded and inferior planting beds. The act also is blocking landscape architects' participation in small scale development. And wall installations deteriorate the streetscape and growth of plants with shading. Therefore guidelines must be made. 3. In each stage of the building permit, the permit for building completion, and maintenance the Korean Building Act is blocking landscape architects' participation in small scale development, so the planting plan is completely handled by nonprofessional persons. Therefore, the act should be amended in order to make way for landscape architects' participation in each stage of the small scale development process.

적응적 학습 파라미터의 고정점 알고리즘에 의한 독립성분분석의 성능개선

조용현,민성재,Cho, Yong-Hyun,Min, Seong-Jae 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.4

This paper proposes an efficient fixed-point (FP) algorithm for improving performances of the independent component analysis (ICA) based on neural networks. The proposed algorithm is the FP algorithm based on Newton method for ICA using the adaptive learning parameters. The purpose of this algorithm is to improve the separation speed and performance by using the learning parameters in Newton method, which is based on the first order differential computation of entropy optimization function. The learning rate and the moment are adaptively adjusted according to an updating state of inverse mixing matrix. The proposed algorithm has been applied to the fingerprints and the images generated by random mixing matrix in the 8 fingerprints of 256${\times}$256-pixel and the 10 images of 512$\times$512-pixel, respectively. The simulation results show that the proposed algorithm has the separation speed and performance better than those using the conventional FP algorithm based on Newton method. Especially, the proposed algorithm gives relatively larger improvement degree as the problem size increases. 본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습 파라미터를 이용한 효율적인 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 엔트로피 최적화 함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 학습율과 모멘트를 역혼합행렬의 경신 상태에 따나 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문과 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문과 영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 특히 제안된 알고리즘은 문제의 규모가 클수록 분리성능과 분리속도의 개선 정도가 큼을 확인하였다.

중심이동과 신경망 기반 주요성분분석을 이용한 얼굴인식

조용현,Cho Yong-Hyun 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.6

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 단층신경망에 기반을 둔 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심이동을 위한 것으로 차원을 감소시켜 얼굴인식에 불필요한 배경을 배제시키기 위함이다. 또한 단층신경망을 이용한 주요성분분석은 수치적 기법의 대안으로 Foldiak 학습알고리즘을 이용하며, 차원을 감소시켜 얼굴영상의 특징추출을 위한 정규직교기저를 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64$\ast$64 픽셀의 48개(12명$\ast$4장) 학습자 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 각 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 negative angle를 이용하는 것이 city-block이나 Euclidean을 이용하는 것보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다. This paper presents a hybrid recognition method of first moment of face image and principal component analysis(PCA). First moment is applied to reduce the dimension by shifting to the centroid of image, which is to exclude the needless backgrounds in the face recognitions. PCA is implemented by single layer neural network which has a teaming rule of Foldiak algorithm. It has been used as an alternative method for numerical PCA. PCA is to derive an orthonormal basis which directly leads to dimensionality reduction and possibly to feature extraction of face image. The proposed method has been applied to the problems for recognizing the 48 face images(12 Persons $\ast$ 4 scenes) of 64$\ast$64 pixels. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances(speed, rate). The negative angle has been relatively achieved more an accurate similarity than city-block or Euclidean.

첨도를 이용한 군집성을 가진 고정점 알고리즘의 독립성분분석

조용현,김아람,Cho, Yong-Hyun,Kim, A-Ram 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.3

본 논문에서는 첨도가 추가된 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 의한 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 첨도의 추가는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이고, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘은 성분의 빠른 분석과 우수한 분석성능을 얻기 위함이다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 $512\times512$ 픽셀을 가지는 8개의 혼합영상의 분리에 각각 적용하여 실험한 결과, 제안된 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 기존의 기법에서 알고리즘의 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있음을 확인하였다. This paper proposes an independent component analysis(ICA) of the fixed-point(FP) algorithm based on Newton method by adding the kurtosis. The kurtosis is applied for clustering the components, and the FP algorithm of Newton method is applied for improving the analysis speed and performance. The proposed ICA has been applied to the problems for separating the 6-mixed signals of 500 samples and 8-mixed images of $512\times512$pixels, respectively. The experimental results show that the proposed ICA has always a fixed analysis sequence. The result can be solved the limit of conventional ICA which has a variable sequence depending on the running of algorithm. Especially, the proposed ICA can be used to classify and identify the signals or the images.