차량용 광학 레인센서를 이용한 실시간 강우정보 산정에 관한 연구 :A Study on the Techniques for Real-Time Rainfall Estimation by Vehicle Optical Rain Sensor

이병현

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자료유형: 학위논문

저자정보: 이병현 (강원대학교, 강원대학교 대학원)

지도교수: 김병식

발행연도: 2023

저작권: 강원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수3

이 논문의 연구 히스토리 (5)

2023

차량용 광학 레인센서를 이용한 실시간 강우정보 산정에 관한 연구

이병현 2023.01 학위논문

2021

광학센서를 이용한 강우정보 생산기법 개발 (최적 강우강도 기법을 이용한 실시간 강우정보 산정)

이병현 , 김병식 , 이영미 외 3명 한국환경과학회지 2021.12 학술저널

2020

광학센서를 이용한 강우정보 생산기법 개발 - 관측강우를 이용한 차량용 레인센서 적용성 검토 -

이병현 , 김병식 , 황성진 Crisisonomy 2020.01 학술저널

2019

Optima Rainfall Intensity 기법을 이용한 실시간 강우센서 강우 산정기법 개발

이병현 , 황성진 , 김병식 한국수자원학회 학술발표회 2019.01 학술대회자료

2018

차량용 강우센서기반 강우센서 정보를 활용한 도로 기상정보 관리에 관한 연구

이병현 , 이석호 , 권보라 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2018.01 학술대회자료

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최근 집중호우로 인하여 도로의 직·간접 피해가 증가 됨에 따라 도로구간의 강우 정보는 매우 중요한 요소임에도 불구하고 도로의 강우 정보는 설계 시나 도로 통제 시, 인근 강우 관측소 강우정보의 보간된 값이 쓰이고 있을 뿐이다. 본 논문은 차량용 레인센서를 이용하여 도로에 영향을 미치는 강우정보를 생산 및 방법을 개발하고 평가하는데 있다. 최근 재난 대응 기술에 있어, 4차 산업혁명 이후 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 등의 기술과 더불어 도시화로 인해 규모가 거대하고, 빠르고, 다양한 특성을 지니고 있는 빅데이터가 생산되고 있다. 즉, volume, velocity, variety 특징으로 방대하게 생산되고 있는 빅데이터 관련 기술에 이목이 집중되고 있다. 차량용 광학 레인센서는 와이퍼 속도를 자동으로 제어하는데 주목적이 있지만, 본 논문에서는 차량용 광학 레인센서의 또 다른 활용에 주목하였다. 광학 레인센서는 일반적인 강우 관측기와 다르게 감지되는 물방울 입자가 커지거나 많아질수록 빛의 산란이 크게 발생한다. 이러한 관계를 강우량 산정에 적용하였다. 본 논문에서는 실내 실험에서 챔버를 통해 7가지 강우 조건을 재현하여, 광학 레인센서의 반응확인을 목적으로 실험을 수행하였고 해당 결과를 MLP(Multi Layer Perceptron) 모형의 학습자료로 활용하여, 레인센서 기반 강우정보 생산방법을 검토하고 활용하는 방안을 제시하고자 하였다.
특히, 연구 결과의 검증을 위하여 실험 차량에 설치된 광학 레인센서 관측 값을 학습모델에 적용하였고 재난 대응의 관점으로 기상청에서 제시하고 있는 강우 등급으로 환산하여 비교하고 검증하였다. 검증결과, 전반적으로 강한 비나 매우 강한 비 등급에서 등급은 잘 재현하는 것으로 확인되었으나 정량적으로는 과소 추정되는 결과가 확인되었다. 특히, 모든 강우 정보의 정량적 비교를 위하여 Q-Q 플롯과 ROC를 도식화한 결과 결정계수는 0.82, ACU는 0.96으로 비교적 AWS 정보와 유사한 강우 정보로써 적용성을 확인할 수 있었다.

Although rainfall information in the road section is a very important factor due to the recent increase in direct and indirect damage to roads due to heavy rains, the interpolated value of rainfall information at nearby rainfall stations is only used when designing or controlling roads. This paper aims to develop and evaluate rainfall information that affects roads using vehicle rain sensors. In recent disaster response technologies, attention has been focused on big data-related technologies that have been produced extensively since the 4th Industrial Revolution, featuring massive volume, velocity, and high diversity due to urbanization. Although the main purpose of the vehicle optical rain sensor is to automatically control the wiper speed, this paper focuses on another use of the vehicle optical rain sensor. In optical rain sensors, light scattering occurs more as droplet particles are detected differently from general rainfall observations. This relationship was applied to the calculation of rainfall. In this paper, seven rain conditions were reproduced through a chamber in an indoor experiment to check the response of an optical rain sensor, and the results were used as learning materials for the MLP (Multi Layer Perceptron) model to review and suggest a rain sensor-based rain information production method.
In particular, to verify the research results, the optical rain sensor observation values installed in the experimental vehicle were applied to the learning model, and compared and verified by converting it to the rainfall grade suggested by the Korea Meteorological Administration in terms of disaster response. As a result of the verification, it was confirmed that the grade was reproduced well in overall strong rain or very strong non-grade, but quantitatively, the results were underestimated. In particular, for the quantitative comparison of all rainfall information, the Q-Q plot and ROC were schematized, and the coefficient of determination was 0.82 and ACU was 0.96, confirming its applicability as rainfall information relatively similar to AWS information.

#MLP #차량용 레인센서 #빅데이터 #실내 실험 #강우 등급 #도로

목 차
국문요약 ⅰ
목 차 ⅲ
List of figures ⅴ
List of Tables ⅶ
Notations ⅷ
I. 서 론 01
1.1 연구배경 및 목적 01
1.2 연구 내용 및 범위 03
Ⅱ. 연구동향 및 이론적 배경 05
2.1 연구동향 05
2.1.1 강우량 조사 기술현황 05
2.1.2 재난분야 기계학습 활용 12
2.2 이론적 배경 14
2.2.1 레인센서 원리 및 자료 14
2.2.2 품질관리 기법 19
2.2.3 정량 강수 추정 방법 28
2.2.4 기상청 정성 강수 정보제공 현황 31
2.2.5 강우정보의 통계적 검증방법 31
Ⅲ. 실내실험 33
3.1 인공강우 장치 설치 및 실험계획 33
3.2 자료 송·수신 및 검증 장비 41
3.3 관계식 개발 45
Ⅳ. 현장자료 생산·검증 체계 마련 49
4.1 연구 대상지 49
4.2 자료 취득 현황 및 정량강우 50
4.3 기계학습 기법 적용 51
4.4 데이터 생산 및 검증 55
Ⅴ. 결론 69

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