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[표지]

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최종보고서

요약문

목차

1. 연구개발과제의 개요 13

1-1. 연구개발 목적 13

1-2. 연구개발 필요성 14

가. 연구개발의 배경 14

나. 연구개발 대상의 국내·외 현황 16

다. 연구개발 가능성 21

1-3. 연구 내용 요약 23

2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 25

2-1. 연구 수행 내용 25

가. 기존 기술 대비 기술 향상 정도 비교·분석 25

나. 강수량 산정 모델 정확도 향상을 위한 CCTV영상 자료 전처리 방법 연구 27

다. 강우입자분포 기반 빗줄기 길이 및 빗방울 크기 분포 추정 기술 개선 44

라. 진천 레이더 비교관측소 자료 기반 강수량 산정 알고리즘 범용성 확보 52

마. CCTV영상 기반 강수량 산정 기법 현업 활용을 위한 매뉴얼 제작 62

2-2. 연구 결과 분석 63

가. 기존 기술 대비 기술 향상 정도 비교·분석 상세 결과 63

나. 강수량 산정 모델 정확도 향상을 위한 CCTV영상 자료 전처리 방법 연구 결과 64

다. 강우입자분포 기반 빗줄기 길이 및 빗방울 크기 분포 추정 기술 개선 결과 70

라. 진천 레이더비교관측소 자료 기반 강수량 산정 알고리즘 범용성 확보 결과 73

마. CCTV영상 기반 강수량 산정 기법 현업 활용을 위한 매뉴얼 제작 결과 97

2-3. 연구 결과 핵심 요약 107

3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 109

3-1. 연구수행 결과 109

가. 정성적 연구개발성과 109

나. 정량적 연구개발성과 110

다. 세부 정량적 연구개발성과 111

3-2. 목표 달성 수준 130

4. 목표 미달시 원인 분석 132

4-1. 목표 미달 원인(사유) 자체 분석 내용 132

4-2. 연구개발 과정의 성실성 133

5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 135

6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 136

6-1. 최종목표 136

6-2. 성과관리 추진체계 136

6-3. 연구개발성과의 활용분야 137

6-4. 연구개발성과의 활용계획 및 방안 139

6-5. 추가연구의 필요성 141

6-6. 타 연구에의 응용 145

별첨 자료 : 참고문헌 150

[뒷표지] 152

표목차

〈표 1〉 CCTV영상 전처리 방법 연구 진행을 위한 지점별 연구 자료 기본 정보 28

〈표 2〉 픽셀 변동성을 고려한 지점별 ROI 정보 31

〈표 3〉 진천 레이더 비교관측소 내 CCTV 및 N.V.R. 기기 상세 정보 54

〈표 4〉 PARSIVEL 입자직경 채널 정보 57

〈표 5〉 PARSIVEL 낙하속도 채널 정보 58

〈표 6〉 PARSIVEL 하드웨어 스펙정보 59

〈표 7〉 기존 기술 대비 기술 향상 정도 비교·분석에 관한 세부 내용 63

〈표 8〉 모형 성능 평가 정도에 따른 PBIAS 기준 66

〈표 9〉 Stage 1. DB(DataBase) 검토 작업 기반 자료 비율 조정 PBIAS 결과 66

〈표 10〉 Stage 2. 빗줄기 추출을 통한 배경 산정 및 분리 작업 PBIAS 결과 67

〈표 11〉 Stage 3. 픽셀 변동성을 고려한 Shifting 기반 ROI 설정 PBIAS 결과 67

〈표 12〉 Stage 3. 픽셀 변동성을 고려한 Shifting 기반 ROI 설정 PBIAS 결과 67

〈표 13〉 Stage 4. KNN 기반 배경 산정 및 분리 알고리즘 고도화 PBIAS 결과 68

〈표 14〉 Stage 5. 이미지 내 픽셀 값을 통한 Labeling 및 이상치 제거 PBAIS 결과 68

〈표 15〉 Stage 6. 과적합 방지를 위한 Image Augmentation PBIAS 결과 68

〈표 16〉 각 전처리 단계별 테스트 데이터 셋의 강수량 산정 모델 적용시 RMSE 결과 69

〈표 17〉 진천 레이더비교관측소 내 자료 분석에 사용된 CCTV 기기 정보 73

〈표 18〉 본 연구개발성과의 활용 가능한 기존 재해·재난 관리 시스템 138

그림목차

〈그림 1〉 스마트시티 정책동향 14

〈그림 2〉 국가 정보화 정책 추진 현황 15

〈그림 3〉 국가 정보화 정책 추진 현황(제6차 국가정보화 기본계획) 15

〈그림 4〉 Parsivel 수농도 종단속도 보정 기법의 개요도 16

〈그림 5〉 도로위험기상정보 시스템을 통한 기상현상 판별 체계 17

〈그림 6〉 도로위험기상정보 시스템을 통해 획득 가능한 기상정보 17

〈그림 7〉 CCTV영상 기반 누적 강수량과 우량계 기반 누적 강수량의 비교 19

〈그림 8〉 Weather Talk 구현 예시 20

〈그림 9〉 4차 산업 혁명 핵심기술을 접목한 관측기술의 변화 21

〈그림 10〉 4차 산업 혁명 기술을 이용한 기상 관측 현황 및 계획 22

〈그림 11〉 강수량 산정 모델 정확도 향상을 위한 CCTV영상 자료 전처리 방법 연구 개요 27

〈그림 12〉 ROI 선정 예시 1 33

〈그림 13〉 ROI 선정 예시 2 35

〈그림 14〉 Nearest Neighbor 알고리즘 개요 36

〈그림 15〉 K-Fold Cross Validation 알고리즘 개요 37

〈그림 16〉 KNN 기반 배경 산정 및 분리 알고리즘 구동 예시 1 38

〈그림 17〉 KNN 기반 배경 산정 및 분리 알고리즘 구동 예시 2 39

〈그림 18〉 Image Augmentation 예시 1 42

〈그림 19〉 Image Augmentation 예시 2 43

〈그림 20〉 CCTV영상자료 기반 강우강도 산정 알고리즘 44

〈그림 21〉 컨볼루션 저주파필터 처리 전/후의 CCTV 이미지 자료 예시 45

〈그림 22〉 중첩된 빗줄기 이미지 예시 45

〈그림 23〉 빗줄기 이미지를 이용한 입자직경 산출 알고리즘 개선 전/후의 수농도 시계열 분포 47

〈그림 24〉 빗줄기 이미지를 이용한 입자직경 산출 알고리즘 개선 전/후의 강우강도 시계열 분포 48

〈그림 25〉 빗줄기 이미지를 이용한 입자직경 산출 알고리즘 개선 전/후의 평균 수농도 분포 49

〈그림 26〉 빗줄기 이미지를 이용한 입자직경 산출 알고리즘 개선 전/후의 강우강도 산포도 49

〈그림 27〉 파시벨 광학우적계의 강우입자 직경채널별 수농도 보정계수 50

〈그림 28〉 수농도 보정계수 전/후의 수농도 시계열 분포 예시 51

〈그림 29〉 수농도 보정계수 전/후의 PARSIVEL 자료와 CCTV 자료 기반 강우강도 산포도 51

〈그림 30〉 진천 레이더 비교관측소에 설치한 CCTV 현황 52

〈그림 31〉 진천 레이더 비교관측소 위치 53

〈그림 32〉 서울(중앙대) 우적계 자료와 진천(레이더 비교관측소) 우적계 자료와의 비교 53

〈그림 33〉 진천 레이더 비교관측소 내 CCTV 및 N.V.R. 기기 관련 Key Features 55

〈그림 34〉 PARSIVEL 우적계의 관측 원리 56

〈그림 35〉 PARSIVEL 우적계의 레이더 강도 변화를 고려한 입자정보 산출 모식도 56

〈그림 36〉 직교 방향의 카메라를 통한 관측구조 및 관측영역 모식도 59

〈그림 37〉 2DVD 관측기기의 구성도 60

〈그림 38〉 2DVD 관측기기의 내부구조 60

〈그림 39〉 2DVD 관측자료 예시 61

〈그림 40〉 CCTV영상 기반 강수량 산정 방안 연구와 CCTV영상 기반 강수량 산정 방안 연구II와의 차별점 63

〈그림 41〉 단계(Stage)별 전처리 방법 적용에 대한 결과 Violin Plot 65

〈그림 42〉 수농도 보정계수 전/후의 PARSIVEL 기반 수농도와 CCTV영상 기반 수농도 시계열 분포 71

〈그림 43〉 CCTV 영상 이미지 자료를 통해 얻은 분석 시각별 입자 분류 결과 72

〈그림 44〉 수농도 보정계수 전/후의 PARSIVEL과 CCTV 기반 강우강도, Dm 비교 73

〈그림 45〉 CCTV 종류별 평균 수농도, Gamma 분포 75

〈그림 46〉 2DVD, PARSIVEL, CCTV 종류별 수농도 시계열 분포 77

〈그림 47〉 2DVD, PARSIVEL, CCTV, 우량계 관측을 통해 얻은 강우강도, 누적 강우강도 시계열 분포 78

〈그림 48〉 우적계[(a, c, e)2DVD, (b, d, f)PARSIVEL]와 CCTV 관측을 통해 얻은 강우강도 산포도 80

〈그림 49〉 우적계[(a)2DVD, (b)PARSIVEL]와 CCTV 관측[(c)CH001, (d)CH002, (e)CH003]을 통해 얻은 강우강도와... 81

〈그림 50〉 CH 001 대상 컨볼루션 필터 적용 결과(2023-01-13 00:00:00 KST) 83

〈그림 51〉 CH 001 대상 컨볼루션 필터 적용 결과(2023-01-13 06:02:00 KST) 84

〈그림 52〉 CH 004 내 각 AREA별 컨볼루션 필터 적용 결과(2023-01-12 22:00:01 KST) 86

〈그림 53〉 CH 004 내 각 AREA별 컨볼루션 필터 적용 결과(2023-01-12 23:00:00 KST) 87

〈그림 54〉 CH 003 내 각 AREA별 컨볼루션 필터 적용 결과(2023-01-13 03:00:00 KST) 88

〈그림 55〉 기상청 AWS 관측지점에서 얻은 강우값과 CCTV영상자료를 통해 얻은... 89

〈그림 56〉 기상청 AWS 관측지점에서 얻은 강우값과 CCTV영상자료를 통해 얻은... 90

〈그림 57〉 기상청 AWS 관측지점에서 얻은 강우값과 CCTV영상자료를 통해 얻은... 91

〈그림 58〉 기상청 AWS 관측지점에서 얻은 강우값과 CCTV영상자료를 통해 얻은... 92

〈그림 59〉 2DVD, PARSIVEL 관측을 통해 얻은 수농도 분포 93

〈그림 60〉 2DVD, PARSIVEL 관측을 통해 얻은 강우강도 구간별 수농도 분포 94

〈그림 61〉 서울과 진천에서 PARSIVEL 관측을 통해 얻은 수농도 분포 95

〈그림 62〉 서울과 진천에서 PARSIVEL 관측을 통해 얻은 강우강도 구간별 수농도 분포 96

〈그림 63〉 셔터속도에 따른 빗줄기 영상 차이 예시 97

〈그림 64〉 빗방울의 이동과 촬영된 빗줄기에 대한 개략적인 모식도 98

〈그림 65〉 렌즈 방정식 유도를 위한 개념도 99

〈그림 66〉 이미지 센서와 이미상 나타나는 빗줄기 길이 모식도 100

〈그림 67〉 실제 거리를 찾기 위한 과정 예시 102

〈그림 68〉 유효체적 산정을 위한 개념도 102

〈그림 69〉 권장 조리개(F-값)과 셔터스피드 영역 105

〈그림 70〉 CCTV영상 기반 강수량 산정 방안 연구II 추진체계 133

〈그림 71〉 CCTV영상 기반 강수량 산정 방안 연구II 세부 연구내용별 업무 수행 및 진도 현황 134

〈그림 72〉 CCTV영상 기반 강수량 산정 방안 연구 성과관리 추진체계 136

〈그림 73〉 기상청 날씨마루 비눈안개 정보 예시 137

〈그림 74〉 지능형 도로 관리 시스템 개요 137

〈그림 75〉 스마트 시티 내 ICT 및 IoT 기술 기반 솔루션 제시 예시 140

〈그림 76〉 빗줄기 낙하 각도에 따른 단방향 빗줄기 길이 변화 예시 143

〈그림 77〉 기상청 날씨누리의 자연어 처리 기반 비정형 자료 분석 및 시각화 예시 146

〈그림 78〉 레이더 빔 차폐 예시 147

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