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CCTV 영상 기반 강우강도 산정을 위한 실환경 실험 자료 중심 적정 강우 이미지 DB 구축 방법론 개발
변종윤,전창현,김현준,이재준,박헌일,이진욱 한국수자원학회 2023 한국수자원학회논문집 Vol.56 No.6
In this research, a methodology was developed for constructing an appropriate rainfall image database for estimating rainfall intensity based on CCTV video. The database was constructed in the Large-Scale Climate Environment Chamber of the Korea Conformity Laboratories, which can control variables with high irregularity and variability in real environments. 1,728 scenarios were designed under five different experimental conditions. 36 scenarios and a total of 97,200 frames were selected. Rain streaks were extracted using the k-nearest neighbor algorithm by calculating the difference between each image and the background. To prevent overfitting, data with pixel values greater than set threshold, compared to the average pixel value for each image, were selected. The area with maximum pixel variability was determined by shifting with every 10 pixels and set as a representative area (180×180) for the original image. After re-transforming to 120×120 size as an input data for convolutional neural networks model, image augmentation was progressed under unified shooting conditions. 92% of the data showed within the 10% absolute range of PBIAS. It is clear that the final results in this study have the potential to enhance the accuracy and efficacy of existing real-world CCTV systems with transfer learning. 본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
위성 기반 재분석 강수 자료를 이용한 한반도 격자형 확률강수량 산정
이진욱,전창현,김현준,변종윤,백종진,Lee, Jinwook,Jun, Changhyun,Kim, Hyeon-joon,Byun, Jongyun,Baik, Jongjin 한국수자원학회 2022 한국수자원학회논문집 Vol.55 No.6
This study estimated the grid-type precipitation quantile for the Korean Peninsula using PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record), a satellite based re-analysis precipitation data. The period considered is a total of 38 years from 1983 to 2020. The spatial resolution of the data is 0.04° and the temporal resolution is 3 hours. For the probability distribution, the Gumbel distribution which is generally used for frequency analysis was used, and the probability weighted moment method was applied to estimate parameters. The duration ranged from 3 hours to 144 hours, and the return period from 2 years to 500 years was considered. The results were compared and reviewed with the estimated precipitation quantile using precipitation data from the Automated Synoptic Observing System (ASOS) weather station. As a result, the parameter estimates of the Gumbel distribution from the PERSIANN-CCS-CDR showed a similar pattern to the results of the ASOS as the duration increased, and the estimates of precipitation quantiles showed a rather large difference when the duration was short. However, when the duration was 18 h or longer, the difference decreased to less than about 20%. In addition, the difference between results of the South and North Korea was examined, it was confirmed that the location parameters among parameters of the Gumbel distribution was markedly different. As the duration increased, the precipitation quantile in North Korea was relatively smaller than those in South Korea, and it was 84% of that of South Korea for a duration of 3 h, and 70-75% of that of South Korea for a duration of 144 h.
격자 기반 공간보간 기법을 활용한 국내 PM10 자료의 시공간적 변동성 분석
이진욱(Lee, Jinwook),변종윤(Byun, Jongyun),황승현(Hwang, Seunghyun),전창현(Jun, Changhyun),백종진(Baik, Jongjin) 한국방재학회 2022 한국방재학회논문집 Vol.22 No.1
본 연구에서는 2001년부터 2019년까지 관측된 국내 PM10 자료에 대한 시공간적 변동성 분석을 수행하였다. 이를 위해 연도별로 최소 175개에서 최대 484개의 지점 자료를 역거리가중법을 이용하여 공간보간하였다. 웨이블릿 분석을 통해 일평균 자료에 대한 주기적 변동성에 대해 검토한 결과, PM10은 약 1년 정도의 기간을 두고 규칙적으로 반복하는 것을 확인할 수 있었다. 월평균 및 연평균 자료에 대해 Mann-Kendall 검정을 적용한 결과, 1년에 약 1 μg/m3 정도 감소하는 추세를 보임을 확인하였다. 연평균 자료를 이용하여 격자 단위의 공간적 변화를 살펴본 결과, 북쪽으로 갈수록 상대적으로 PM10이 높게 나타났으며 시간이 지남에 따라 절대적인 관측값 및 편차가 상당히 감소된 것을 확인할 수 있었다. 전체 기간에 대한 연평균 자료들의 평균은 수도권 부근이 상대적으로 높은 것으로 확인되었으며, 표준편차에서도 유사한 경향을 확인할 수 있었다. This study analyzed spatiotemporal variability in domestic PM10 data from 2001 to 2019. From annual numbers of stations between 175 and 484, the point data at each station were spatially interpolated using the inverse distance weighted method. A periodic variability in daily mean data was examined through wavelet analysis, which showed that there was a clear annual pattern with the periodic change following a regular cycle. The Mann-Kendall Test for monthly and annual mean data showed a decreasing trend in about 1 μg/m3 per year. The spatial change in the grid data for annual mean data represented that it was relatively higher in the northern regions than that in the southern regions and its mean and deviation decreased significantly over time. For the entire period of observation data, it was found that annual mean and standard deviation of PM10 concentrations were relatively high in the region near the metropolitan area.