하천 제방의 영상 점군에서 식생 점 제거 필터링 기법 비교 분석

박희성(Heeseong Park),이두한(Du Han Lee) 응용생태공학회 2021 Ecology and resilient infrastructure Vol.8 No.4

본 연구에서는 식생이 무성한 제방의 이상유무 점검을 위한 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging) 측량의 적용성을 검토하였다. 지상 LiDAR 측량으로 생성된 제방의 영상 점군 자료에 색상필터 및 형태필터를 적용하여 각 기법별 정확성과 특성을 평가하였다. 임진강 제방의 영상 점군 자료를 이용하여 CIVE, ExG, ExGR, ExR, MExG, NGRDI, VEG, VVI, ATIN, ISL 등의 10가 식생 제거 필터를 적용하였다. 결과에 의하면 정확성은 ISL, ATIN, ExR, NGRDI, ExGR, ExG, MExG, VVI, VEG, CIVE 등의 순서로 나타났다. 색상필터는 지반 구분에 한계를 보였으며 풀꽃을 지반으로 구분하기도 했다. 형태필터는 지반 구분 정확도가 우수하나 거석을 식생으로 인식하는 한계도 보였다. 전체적으로 형태필터가 우수하나 계산 시간에서 10 배 정도 소요되었다. 정확도와 속도 향상을 위해서 형태필터와 색상필터를 결합한 복합필터에 대한 연구가 필요하다. This study investigated the application of terrestrial light detection and ranging (LiDAR) to inspect the defects of the vegetated levee. The accuracy of vegetation filtering techniques was compared by applying filtering techniques on photogrammetric point clouds of a vegetated levee generated by terrestrial LiDAR. Representative 10 vegetation filters such as CIVE, ExG, ExGR, ExR, MExG, NGRDI, VEG, VVI, ATIN, and ISL were applied to point cloud data of the Imjin River levee. The accuracy order of the 10 techniques based on the results was ISL, ATIN, ExR, NGRDI, ExGR, ExG, MExG, VVI, VEG, and CIVE. Color filters show certain limitations in the classification of vegetation and ground and classify grass flower image as ground. Morphological filters show a high accuracy of the classification, but they classify rocks as vegetation. Overall, morphological filters are superior to color filters; however, they take 10 times more computation time. For the improvement of the vegetation removal, combined filters of color and morphology should be studied.

태풍에 의해 발생하는 호우의 시간적 패턴에 대한 고찰

박희성(Park, Heeseong),조혜린(Cho, Hyerin) 대한토목학회 2016 대한토목학회 학술대회 Vol.2016 No.10

시험을 통한 한국형 고속전철 차량의 속도에 따른 실내소음 수준 분석

박찬경(Chankyoung Park),박춘수(Chunsu Park),김기환(Kihwan Kim),이억재(Ukjae Lee),나희승(Heeseong Na) 한국철도학회 2004 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.- No.-

Korean High Speed Train (KHST) designed to operate at 350㎞/h has been tested on KyungBu high speed line since it was developed in 2002. The specification of the interior noise level for high speed train in Korea has been adopted through the contract between KHRC and Korea TGV consortium, not a national specification. But it can not be adopted to KHST designed at 350㎞/h because this has involved up to 300Km/h. Therefor, in this paper, the interior noise level at 350㎞/h are predicted in passenger car using the results at 300Km/h and these results show that the KHST"s interior noise levels are good up to 300Km/h but need to be reduced at 350Km/h in the view point of limit value at 300Km/h of the contract between KHRC and Korea TGV consortium. Also it proposed to make a national specification for the interior noise level to evaluate it in detail at 350Km/h.

효율적 수중 위치 추적 기법 연구

강희성(HeeSeong Kang),이혁(Huk Lee),박성준(Sung-Joon Park) 한국통신학회 2020 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2020 No.2

무선 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율을 위한 향상된 클러스터 헤드 선출 기법

김희성(Heeseong Kim),김광명(Kwang Myung Kim),박건용(Geon Yong Park),윤희용(Hee Yong Youn) 한국통신학회 2012 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2012 No.6

비전공자 SW기초 교육을 위한 디자인씽킹 기반의 SW교육 프로그램 개발 사례 연구

신희성(HeeSeong Shin),서응교(EungKyo Suh),오경선(KyungSun Oh),정혜진(Haejin Chung),박소현(Sohyun Park) 한국컴퓨터교육학회 2018 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.22 No.2

본 연구는 지능 정보화시대에서 요구하는 역량을 길러내기 위해 소프트웨어 교육 내용을 제안하는 데 그 목적이 있다. 특히 비전공자 대상의 SW 기초교육의 개선점을 제공하고자 한다. 연구 방법은 수도권 소재 D대학교 SW 기초교육의 사례 통해 핵심 역량을 신장하기 위한 디자인씽킹과 소프트웨어 교육을 접목하여 개발한 1단계 SW 기초교육 내용을 알아보았다. 연구 결과는 1단계 SW 기초교육은 SW 교육의 필요성을 인식할 충분한 기회를 제공하도록 한다. 그뿐만 아니라 팀 과제와 팀 활동을 통해 협업의 기회를 제공하고, 의사소통과 창의력이 향상되도록 한다. 본 연구의 시사점은 SW 기초교육에서 SW 교육의 필요성을 체득할 수 있는 활동의 기회를 제공하고, 컴퓨팅 사고뿐 아니라 미래핵심역량의 준비도 함께 되어야 함을 이야기하고 있다. 본 연구는 향후 체계화된 SW 기초교육의 밑거름이 될 것으로 기대한다.

개선된 확률밀도함수 적용을 통한 빈도별 적설심 산정

박희성,정건희,Park, Heeseong,Chung, Gunhui 한국수자원학회 2020 한국수자원학회논문집 Vol.53 No.4

In Korea, snow damage has happened in the region with little snowfalls in history. Also, accidental damage was caused by heavy snow leads and the public interest on heavy snow has been increased. Therefore, policy about the Natural Disaster Reduction Comprehensive Plan has been changed to include the mitigation measures of snow damage. However, since heavy snow damage was not frequent, studies on snowfall have not been conducted on different points. The characteristics of snow data commonly are not the same as the rainfall data. Some southern coastal areas in Korea are snowless during the year. Therefore, a joint probability distribution was suggested to analyze the snow data with many 0s in a previous research and fitness from the joint probability distribution was higher than the conventional methods. In this study, snow frequency analysis was implemented using the joint probability distribution and compared to the design codes. The results were compared to the design codes. The results of this study can be used as the basic data to develop a procedure for the snow frequency analysis in the future.

K번째 최근접 표본 재추출 방법에 의한 일 강우량의 추계학적 분해에 대한 연구

박희성,정건희,Park, HeeSeong,Chung, GunHui 한국수자원학회 2016 한국수자원학회논문집 Vol.49 No.4

산업의 발전에 따라 기반시설 및 인구 등이 대도시에 밀집되어, 도시홍수방어는 인명피해 뿐만 아니라 재산피해 저감 차원에서도 매우 중요한 문제가 되었다. 요즘은 이러한 도시유역의 유출해석을 보다 정확하게 하기 위해 시강우나 분단위의 강우자료를 활용하고 있다. 하지만 기후변화 시나리오와 같은 미래 강우시나리오는 현재 일단위 수준으로 제공되므로 미래 강우에 대한 확률빈도 해석에 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 추계학적 기법을 이용해 일강우 자료를 시강우 자료로 분해하고자 하였다. 일자료를 시자료로 분해하기 위해 과거 시강우 자료를 기반으로 Gram Schmidt 변환과 K개의 최근접 표본 중 하나를 재추출하는 비모수적인 기법(KNNR)을 적용하였다. 이 방법은 연유출량을 월유출량으로 분해하기 위해 개발된 것이다. 하지만 강우자료는 유출량 자료와 달리 확률밀도가 작아 일강우를 시강우로 분해하는 데 직접 적용하는 경우 결과가 실제와 유사한 통계 패턴을 갖는다고 보기 어려웠다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 분해하고자 하는 일자의 전일과 후일을 포함한 3일 강우패턴을 7개로 구분하고 동일 패턴을 가진 자료들만 분해에 이용하도록 하여 강우자료에 대한 적용성을 높였다. 과거 52년간의 서울기상관측소 시강우 자료를 이용하여 강우자료의 분해에 대한 결과를 분석한 결과, 분해된 시강우 자료가 관측된 시강우자료와 통계적으로 매우 유사한 것을 확인하였다. 향후 기후변화자료의 시강우 분해 등에 활용하여 보다 정확한 도시유출에 대한 빈도해석 등에 적용할 수 있을 것으로 판단된다. As the infrastructures and populations are the condensed in the mega city, urban flood management becomes very important due to the severe loss of lives and properties. For the more accurate calculation of runoff from the urban catchment, hourly or even minute rainfall data have been utilized. However, the time steps of the measured or forecasted data under climate change scenarios are longer than hourly, which causes the difficulty on the application. In this study, daily rainfall data was disaggregated into hourly using the stochastic method. Based on the historical hourly precipitation data, Gram Schmidt orthonormalization process and K-Nearest Neighbor Resampling (KNNR) method were applied to disaggregate daily precipitation into hourly. This method was originally developed to disaggregate yearly runoff data into monthly. Precipitation data has smaller probability density than runoff data, therefore, rainfall patterns considering the previous and next days were proposed as 7 different types. Disaggregated rainfall was resampled from the only same rainfall patterns to improve applicability. The proposed method was applied rainfall data observed at Seoul weather station where has 52 years hourly rainfall data and the disaggregated hourly data were compared to the measured data. The proposed method might be applied to disaggregate the climate change scenarios.

다기준 의사결정방법을 이용한 홍수취약성 분석

황난희(Hwang, Nanhee),박희성(Park, Heeseong),정건희(Chung, Gunhui) 대한토목학회 2019 대한토목학회 학술대회 Vol.2019 No.10

엔트로피 이론을 이용한 전라도지역 대설 취약성 분석

하준혁(Ha, Joonhyeok),박희성(Park, Heeseong),정건희(Chung, Gunhui) 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.5

한국에서 주로 발생하는 자연재해 중 대설은 호우, 태풍 등과 아울러 주요 자연재해 중 하나이며, 겨울철 주요 자연재해이다. 그러나 우리나라에서 대설로 인한 피해는 주로 농업용 비닐하우스 등 재산피해에 집중되었기 때문에 다양한 각도에서 연구가 수행되지 못하였으나, 최근 들어 더욱 빈번해지는 대설피해와 인명피해 발생으로 인해 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 전라도 지역을 대상으로 대설 피해에 대한 취약성 분석을 위해 Pressure-State-Response (PSR) 구조체계를 적용해 압력지수(Pressure Index), 상태지수(State Index), 대응지수(Response Index)로 주요 인자들을 구분하고, 엔트로피 방법을 이용하여 가중치를 산정하였 으며, 이에 따른 결과 값들을 이용하여 전라도 지역에 대한 대설 피해 취약성 지수를 산정하고 결과를 분석하였다. 그 결과 대설에 취약한 지역들의 순위를 도출해낼 수 있었다. 본 연구에서 도출해낸 결과는 향후 대설 방재 관련 정책 수립 등의 사업을 실시할 때 해당지역의 우선순위를 판단하는데 도움이 될 것으로 기대한다. Along with heavy rains and typhoons, heavy snow is one of the most common and major natural disasters that regularly occur in Korea; these snow events are especially dangerous in winter. However, since past heavy snow damage has mainly occurred in agricultural areas and has caused minimal economic damage, little research has been conducted on these disaster events. Recently, interest in heavy snow damage research has increased due to heavy casualties and frequent damage. In this study, a Snow Vulnerability Index for Jeolla province was calculated using a Pressure-State-Response (PSR) structure using Pressure, State, and Response Indices. The weights among the studied factors were calculated using the entropy method. The results of this study can be used to determine high-priority areas for large-scale heavy snow disaster prevention projects.