국내 하천에서 사주 상 식생 활착 현상이 급속하게 진행되고 있다. 1960년대 산업화와 도시화 이전 우리나라 하천은 모래, 자갈이대부분인이른바 'White River (백사장하천)'이었으나, 1970년대이후댐건설, 하천정비등으로유황과유사이 송특성이 교란되어수변에 식생이번무하게 되는이른바 'Green River (식생하천)'가진행중이다. 본 연구는비조절하천사주 상 식생활착에 영향을 미치는 인자 중에서 수위, 수온, 강우, 토양수분, 토양입경 등의 상호연관

낙동강 상류에 위치한 안동, 임하 댐 하류 하천에서 두 댐에 의한 충적하천의 변화와 식생이입 현상을 정성적, 정량적으로 조사, 분석하였다. 하천형태 및 하상재료 분석 결과, 댐 하류는 전반적으로 저하되었고 일부 구간은 최대 3m 이상 세굴 되었다. 하상재료도 전반적으로 임하댐 건설 전 평균 1.5mm에서 건설 후 2.5mm로 조립화되었다. 댐 건설로 인한 하상소류력의 감소는 사주에 식생 활착을 촉진시켰으며, 그 결과 사주의 식생이입률은 1971년 자연

Visual odometry is a popular approach to estimating robot motion using a monocular or stereo camera. This paper proposes a novel visual odometry scheme using a stereo camera for robust estimation of a 6 DOF motion in the dynamic environment. The false results of feature matching and the uncertainty of depth information provided by the camera can generate the outliers which deteriorate the estimation. The outliers are removed by analyzing the magnitude histogram of the motion vector of the corresponding features and the RANSAC algorithm. The features extracted from a dynamic object such as a human also makes the motion estimation inaccurate. To eliminate the effect of a dynamic object, several candidates of dynamic objects are generated by clustering the 3D position of features and each candidate is checked based on the standard deviation of features on whether it is a real dynamic object or not. The accuracy and practicality of the proposed scheme are verified by several experiments and comparisons with both IMU and wheel-based odometry. It is shown that the proposed scheme works well when wheel slip occurs or dynamic objects exist.