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- 저자 : 최규훈 ( Gyuhoon Choi ) (검색결과 25 건)
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필터기법을 활용한 수로부 수위자료의 품질관리 기법 연구
최규훈 ( Gyuhoon Choi ),김경환 ( Kyunghwan Kim ),임세윤 ( Seyun Lim ),유승환 ( Seung-hwan Yoo ),최은혁 ( Eunhyuk Choi ),강문성 ( Munsung Kang ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-
하천과 저수지 수위자료의 품질관리는 많은 연구가 이어지고 있으나, 농업용수 공급을 위한 수로부에 대한 수위자료를 축적하기 위한 측정기 설치가 농업용 저수지보다는 짧으며, 설치 대상을 점차 확대되고 있다. 이로 인해 수로부의 품질관리는 전무한 실정으로 저수지와 수로부의 수위자료의 품질관리는 시설별의 역할, 관개급수 방식 및 양상도 다르며, 저수지에 비하여 수로부의 수위자료는 단위별 면적, 급수 방식에 따라 급변하는 성격을 지니므로, 저수지의 품질관리의 방식 또한 다를 수밖에 없다. 그러므로 저수지 수위자료의 품질관리 방식과 다른 수로부만의 품질관리 방안에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다. 수로부 수위자료의 품질관리가 중요한 이유는 저수지로부터 시작되는 수로부는 농업용수 공급량을 산정할 수 있는 직접적인 인자이기 때문이다. 본 연구에서는 수로부 수위자료의 이상치 제거 및 보정방안을 도출하고, 이를 바탕으로 Hampel 필터기법과 N차 중앙 필터기법을 활용하여 그 필터 적용 방법에 따른 품질 관리 적용성을 평가하고자 한다. 이를 통하여 농업용수 사용량 등의 정확한 산정이 가능하며, 공급체계 개편 등 농업용수절감에도 큰 효과를 얻을 수 있을 것이다.
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SNAK(Smart Nexus for Agriculture in Korea) 개발: 웹기반 의사결정지원 SNAK 시스템 설계
최규훈 ( Gyuhoon Choi ),이상현 ( Sang-hyun Lee ),유승환 ( Seung-hwan Yoo ),최진용 ( Jin-yong Choi ),허승오 ( Seung-oh Hur ) 한국농공학회 2018 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2018 No.-
최근 물, 식량 등의 자원 확보와 지속가능성과 관련하여 물, 에너지, 식량 자원의 연계성을 해석하고 통합적인 관리방안을 제시하기 위한 넥서스(Nexus) 개념을 바탕으로, SNAK(Smart Nexus for Agriculture in Korea: SNAK)을 위한 시스템을 설계하고자 한다. 현재 물과, 인구, 식량, 에너지 등의 다양한 주제와 각 주제들을 통합적으로 고려할 수 있는 새로운 의사결정지원 시스템의 필요성이 높아지고 있는 추세이다. 하지만 다양한 시스템의 통합과 운영측면에서 의사결정을 위한 사용자는 시스템 운영의 복잡성의 증가로 시스템의 접근성과 사용성 등이 현저히 저하되는 문제가 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 다양한 Nexus 기반의 운영시스템 사례를 조사하고, 이를 바탕으로 사용자 경험 요소에 근거한 웹기반 사용자 인터페이스 디자인의 요소를 도출하고, 보다 쉽고 직관적인 의사결정을 위한 확장가능한 시스템을 설계하고자 하였다. 먼저 의사결정지원을 위한 사용자 경험 시나리오를 바탕으로 물, 에너지, 식량 자원의 연계성을 분석하기 위한 모델의 각 요소 입력정보를 정의하고, 입력 방식 및 범위을 정의하였으며, 다음으로 설정된 각각의 요소들로부터 계산된 값들을 시나리오기반으로 사용자가 최대한 쉽게 비교하여 의사결정이 가능하도록 보고서 출력 기능을 제시하고자 하였다.
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최규훈 ( Gyuhoon Choi ),이상현 ( Sang-hyun Lee ),유승환 ( Seung-hwan Yoo ),최진용 ( Jin-yong Choi ),허승오 ( Seung-oh Hur ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-
최근 물, 식량 등의 자원 확보와 지속가능성과 관련하여 물, 에너지, 식량 자원의 연계성을 해석하고 통합적인 관리방안을 제시하기 위한 넥서스(Nexus) 개념을 바탕으로, SNAK(Smart Nexus for Agriculture in Korea)을 위한 시스템을 설계하고자 한다. 현재 물과, 인구, 식량, 에너지 등의 다양한 주제와 각 주제들을 통합적으로 고려할 수 있는 새로운 의사결정지원 시스템의 필요성이 높아지고 있는 추세이다. 하지만 다양한 시스템의 통합과 운영측면에서 의사결정을 위한 사용자는 시스템 운영의 복잡성의 증가로 시스템의 접근성과 사용성 등이 현저히 저하되는 문제가 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 다양한 Nexus 기반의 운영시스템 사례를 조사하고, 이를 바탕으로 사용자 경험 요소에 근거한 웹기반 사용자 인터페이스 디자인의 요소를 도출하고, 보다 쉽고 직관적인 의사결정을 위한 확장가능한 시스템을 설계하고자 하였다. 이를 위한 대상지역으로 논벼 재배 지역, 수막재배 지역 및 기수담수화 지역을 선정하였다. 먼저 의사결정지원을 위한 사용자 경험 시나리오를 바탕으로 물, 에너지, 식량 자원의 연계성을 분석하기 위한 모델의 각 요소 입력정보를 정의하고, 입력 방식 및 범위를 정의하였으며, 다음으로 설정된 각각의 요소들로부터 계산된 값들을 시나리오기반으로 사용자가 최대한 쉽게 비교하여 의사결정이 가능하도록 보고서 출력 기능을 제시하고자 하였다.
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YOLO v2를 이용한 항공영상에서의 태양광 발전 시설 객체 탐지
김하영 ( Hayoung Kim ),최규훈 ( Gyuhoon Choi ),유승환 ( Seung-hwan Yoo ),오윤경 ( Yungyeong Oh ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-
최근 신재생에너지 발전 비중을 높이기 위해 정부에서는 다양한 지원책을 추진하였으며, 그 결과 급격하게 증가한 태양광 시설로 인해 환경·생태계 훼손 논란을 비롯하여 지역 주민의 민원이 증가하고 있다. 태양광 시설 입지 적합성 및 문제점을 파악하기 위해서는 선행적으로 농촌 시설 현황 모니터링이 필요하다. 그러나 현재 태양광 발전 시설의 설치 현황에 관한 공간정보의 데이터 구축이 아직은 미흡하여 농촌 지역의 토지이용 모니터링에 활용하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 농촌 지역에 설치된 태양광 시설을 탐지하기 위해 인터넷에서 제공되는 고해상도 항공영상에 딥러닝 기술을 적용하여 태양광 시설 설치 여부를 판단하는 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델 중 YOLO(You Only Look Once) v2 객체 검출기를 훈련하여 생성된 태양광 시설 검출기를 영상 분석에 활용하였다. 농촌지역에 분포하는 소규모 태양광 시설을 대상으로 AI 분석법을 적용하기에 적합한 최소한의 데이터 셋과 항공 영상의 축척의 크기를 산정하기 위해 축척이 1:5000에서 1:10000 규모인 항공 영상 이미지 약 800장을 수집하여 학습데이터를 구축하고, 이를 바탕으로 태양광 시설 탐지 모델을 생성하였다. 본 연구에서 적용한 모델중 가장 높은 성능을 보인 태양광 시설 객체 탐지 검출률은 약 93%로 나타났다. 향후 학습데이터의 양적인 보완을 통해 영상 분류모델의 객체 탐지 성능을 향상시켜 농촌 지역에 분포하는 다양한 농업시설물을 대상으로 토지이용 현황을 모니터링하는 데 활용하고자 한다.
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YOLO v2를 이용한 항공영상에서의 태양광 발전 시설 객체 탐지
김하영 ( Hayoung Kim ),최규훈 ( Gyuhoon Choi ),유승환 ( Seung-hwan Yoo ),오윤경 ( Yungyeong Oh ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-
최근 신재생에너지 발전 비중을 높이기 위해 정부에서는 다양한 지원책을 추진하였으며, 그 결과 급격하게 증가한 태양광 시설로 인해 환경·생태계 훼손 논란을 비롯하여 지역 주민의 민원이 증가하고 있다. 태양광 시설 입지 적합성 및 문제점을 파악하기 위해서는 선행적으로 농촌 시설 현황 모니터링이 필요하다. 그러나 현재 태양광 발전 시설의 설치 현황에 관한 공간정보의 데이터 구축이 아직은 미흡하여 농촌 지역의 토지이용 모니터링에 활용하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 농촌 지역에 설치된 태양광 시설을 탐지하기 위해 인터넷에서 제공되는 고해상도 항공영상에 딥러닝 기술을 적용하여 태양광 시설 설치 여부를 판단하는 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델 중 YOLO(You Only Look Once) v2 객체 검출기를 훈련하여 생성된 태양광 시설 검출기를 영상 분석에 활용하였다. 농촌지역에 분포하는 소규모 태양광 시설을 대상으로 AI 분석법을 적용하기에 적합한 최소한의 데이터 셋과 항공 영상의 축척의 크기를 산정하기 위해 축척이 1:5000에서 1:10000 규모인 항공 영상 이미지 약 800장을 수집하여 학습데이터를 구축하고, 이를 바탕으로 태양광 시설 탐지 모델을 생성하였다. 본 연구에서 적용한 모델중 가장 높은 성능을 보인 태양광 시설 객체 탐지 검출률은 약 93%로 나타났다. 향후 학습데이터의 양적인 보완을 통해 영상 분류모델의 객체 탐지 성능을 향상시켜 농촌 지역에 분포하는 다양한 농업시설물을 대상으로 토지이용 현황을 모니터링하는 데 활용하고자 한다.
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빅데이터 활용을 위한 농업용 저수지 일별 수위자료의 품질관리
김경환 ( Kyunghwan Kim ),최규훈 ( Gyuhoon Choi ),유승환 ( Seung-hwan Yoo ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-
농업용저수지의 안전·유지관리 및 용수공급 등을 위해서는 수위와 유량을 적절히 관리해야 한다. 특히 저수지의 수위자료는 저수지의 상태 등을 볼 수 있는 중요한 자료이며, 다양한 연구에서 기초자료로 활용되고 있다. 그동안 한국농어촌공사에서는 유효저수량 10만㎥ 이상의 저수지 1,700여개소에 10분 단위 자동수위계측을 실시하고, 그 외는 저수지약 3,000여개소는 매일 현장 검측에 의해 수위값을 시스템에 입력관리하고 있다. 이를 합산하면 매년 1억개 이상의 자료가 쌓이며, 20여년간 자동수위계측 운용기간을 살펴보면 그 양은 방대함을 알 수 있다. 그동안 자료의 입력, 데이터 수신, 축적을 위한 기초적 관리방향이었다면, 이제는 쌓여진 빅데이터의 정확한 관리 및 표출을 위해서 전처리 과정 및 분석, 다양한 오측의 분류, 자동보정으로 품질관리 방향을 전환해야 한다. 따라서 본 연구에서는 그동안 축적된 일단위 입력된 수위자료를 대상으로 빅데이터를 활용하여 일괄적으로 품질관리를 실시하고, 결과분석 및 보정, 적절성을 검토하고자 한다. 이상치 제거, 이동평균, 표준편차, 이동평균을 기준으로 하는 매개변수를 임의로 지정하고 저수지별로 최적값을 검토하고, 이를 토대로 적절성 여부에 따라 저수지 품질관리 등급부여 및 분류하고자 한다. 이는 빅데이터를 활용하여 최적화된 모듈 구현이 가능하며, 자동보정으로 편익비용의 절감 및 기존 축적된 데이터의 체계적인 관리를 도모할 수 있을 것으로 판단된다.
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김귀훈 ( Kwihoon Kim ),유승환 ( Seung-hwan Yoo ),최규훈 ( Gyuhoon Choi ),최진용 ( Jin-yong Choi ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-
농업용수를 합리적으로 이용하기 위해서는 현재 사용량에 대한 정확한 이해가 필요하다. 농어촌공사는 2008년부터 농업용 저수지와 용수로에 수위계측기를 설치하여 수위 자료를 측정하고 있지만, 계측기 자체의 오류나 주변환경 등으로 인해 오차가 일부 발생하고 있다. 한편, CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로 이미지가 가지고 있는 특성이 고려되어 설계된 신경망으로 영상 처리에 주로 사용된다. CNN을 이용한 영상처리는 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 다중 분류, 수치예측 등에 탁월하다. 본 연구에서는 CNN 딥러닝을 적용하여 영상자료로 수위를 계측하였고, 이를 바탕으로 농업용수 공급량을 산정하였다. 본 연구에서는 태국의 Pranburi 저수지의 수로에서 설치된 CCTV 영상자료 중 6개수위 476개의 자료를 이용하여 70%는 training, 15%는 validation, 15%는 testing에 사용하였다. 6개 수위는 20, 70, 230, 240, 250, 290cm이며, 230, 240, 250cm에서 소수의 오답이 발생했으나, 20, 70, 290cm에서는 오답이 발생하지 않았다. 또한, 기존 자료에서 발생하지 않은 악천후 등을 고려하기 위해 image augmentation을 통해 자료를 1,000개, 2,000개, 5,000개로 증가시켜 적용하였다.
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통계적 기법을 활용한 저수지 수위자료 실시간 품질관리 기법 연구
주동혁 ( Donghyuk Joo ),김경환 ( Kyunghwan Kim ),최규훈 ( Gyuhoon Choi ),유승환 ( Seung-hwan Yoo ),최은혁 ( Eunhyuk Choi ),강문성 ( Munsung Kang ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-
저수지의 수위는 강우, 증발산, 용수공급 등에 의해 항상 변화하고 있으며, 재난예방 등 유지관리를 위하여 이를 적절히 관리해야하는 의무가 있다. 한국농어촌공사에서는 유효저수량 10만㎥ 이상의 저수지 1,700여개소에 10분 단위 자동수위계측을 실시하여 수위자료를 다량으로 축적 및 보정관리하고 있음에도 불구하고, 실시간으로 발생되는 수위자료의 이상치 검출 및 관리시스템 자료와의 비교검증, 보간을 활용한 최적화 값 도출·적용하기까지의 일련의 단계는 실시간으로 대응하기에는 한계가 있다. 기존 연구는 빅데이터를 활용하여 과거자료의 보정 및 관리에는 탁월하였으나, 시계열거동 특성을 보이는 수위자료에서는 정확도의 상향을 기대하기 어려우며, 다양한 원인의 이상치를 하나의 이상치로 묶어 자동분류 되는 경우에는 통계적인 모호성이 커져서 오분류의 가능성도 존재하게 된다. 기존의 일괄적으로 보정하는 품질관리 절차를 실시간 데이터 처리 적용 시에는 문제점이 드러나고 있다. 이에 본 연구에서는 여러 보정방법 중에서 Hampel Filter를 적용하여 보정방법의 간소화 및 정확도를 상향시키고, 실시간 자동점검기준의 범위를 축소한 ‘국지적 최적화 방식’을 이용한 실시간 품질관리 기법을 고도화 방안을 개발하였다. 또한 통계적 분류의 효율성을 높이기 위한 ‘이상치 원인 분류 및 품질등급 부여’방안을 제시하고자 한다.
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