컴퓨터 비전은 인공 지능 기술을 통해 인간의 시각 시스템을 모방해 주변 환경을 보다 정확하게 인식하는 새로운 이미지 센서 기능으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 사물감지 및 거리측정 기능이 있는 새로운 깊이 센서인 키넥트(Kinect) 카메라를 통해, 무인 또는 유인 차량, 로봇 및 드론 등을 위한 컴퓨터 비전의 가장 중요한 기능들을 대상으로 시험을 진행하였다. 키넥트 카메라를 통해 시야 내에 있는 사물의 자리 또는 위치를 예측하고, 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시해 처리 시간을 줄일 수 있도록 감지한 사물이 실제 사물인지 확인하여 깊이 센터를 통해 정확하게 거리를 측정한다. 실험 결과, 해당 거리센서는 좋은 결과를 나타냈으며, 추가 프로세싱을 위한 컴퓨터 비전 어플리케이션의 핵심 기능인 사물감지와 거리측정에 키넥트 카메라를 사용한다.
PET 검출기에서 매우 우수한 공간분해능을 획득하기 위해, 매우 작은 섬광 픽셀을 사용하여 검출기 모듈을 설계할 경우, 평면 영상에서 섬광 픽셀 배열 가장자리 및 모서리 부분에서의 겹침이 발생한다. 광가이드를 사용함으로써 겹침의 발생을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 0.8 mm × 0.8 mm × 20 mm의 섬광체를 사용하여 14 × 14 배열로 구성한 후, 3 mm × 3 mm의 SiPM 픽셀이 4 × 4 배열로 구성된 광센서와 조합하고, 겹침의 발생을 감소시키기 위해 사용한 광가이드의 최적의 두께를 도출하였다. 획득한 평면 영상에서 겹침이 주로 발생하는 가장자리 및 모서리 위치의 섬광 픽셀 영상을 바탕으로 정량적 평가를 수행하였다. 정량적 평가는 섬광 픽셀 영상간의 간격과 반치폭을 통해 계산되었으며, 2 mm 두께의 광가이드를 사용하였을 경우 k값이 2.60으로 가장 우수한 영상을 획득한 결과를 보였다. 또한 에너지 스펙트럼을 통해 에너지 분해능을 측정한 결과 2 mm 두께의 광가이드에서 28.5%로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 2 mm의 광가이드를 사용할 경우 겹침이 최소화된 가장 우수한 평면 영상과 에너지 분해능을 획득할 수 있을 것으로 판단된다.
적은 수의 광센서를 사용한 PET 검출기의 섬광 픽셀과 광센서의 매칭 비율을 최대화하기 위해 다양한 섬광 픽셀의 배열과 4개의 광센서를 사용하였다. 섬광 픽셀의 배열은 6 × 6에서부터 11 × 11까지 여섯 케이스로 구성하였다. 광센서간의 간격은 모든 섬광 픽셀에서 동일하게 적용하였으며, 섬광 픽셀의 크기를 줄여 배열을 확장하였다. 설계한 PET 검출기들의 평면 영상 획득을 위해 빛 시뮬레이션이 가능한 DETECT 2000을 사용하였다. 각 섬광 픽셀 배열의 중심에서 소멸방사선과 섬광 픽셀의 상호작용을 통해 생성된 빛을 발생시켜, 4개의 광센서를 통해 빛을 검출한 후 평면 영상을 재구성하였다. 재구성한 평면 영상을 통해 모든 섬광 픽셀들이 구분이 가능한 최대의 배열을 찾았다. 그 결과 8 × 8 섬광 픽셀 배열의 평면 영상에서 모든 섬광 픽셀들이 구분이 가능하였으며, 9 × 9 섬광 픽셀 평면 영상에서부터는 가장자리 두 섬광 픽셀들이 서로 겹쳐 영상에 나타났다. 이때의 섬광 픽셀과 광센서의 매칭 비율은 16:1이었다. 본 검출기를 사용하여 PET 시스템을 구성할 경우, 사용하는 광센서의 수가 감소되고 이에 따른 신호처리 회로의 간소화를 통해 전체 시스템의 비용을 감소시킬 것으로 기대된다.
표고재배사내 시공간적인 온습도 변화를 이해하기 위하여 표고시설재배사내 HOBO H8시리즈 센서를 이용하여 온 습도를 측정하였다. 2003년 10월부터 2004년 10월 까지 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 수평적 온도변화는 재배사내부의 가장자리보다 중앙부분이 더 작았다. 한편 상대습도변화 는 재배사내부의 가장자리보다 중앙부분에서 3%정도가 크게 나타났다. 2. 수직적 온도변화는 온도가 올라갈 때 하단 보다 상단에서 컷으며, 온도가 떨어질 때 하단 보다 상단에서 작았다. 그래서 토양표면에 가까울수록 온도는 작은 변동폭을 보였다. 수직적 상대습도변화는 온도가 올라갈 때 하단보다 상단에서 작았으며, 온도가 떨어질 때 는 하단보다 상단에서 컷다. 결국 온 습도는 재배사내에서 반대경향으로 나타났다. 3. 원목재배사내에서 최저온도는 4월말까지 영하의 온도로 유지되었으며, 최저온도는 5월초 에 비로서 영상온도를 회복하였다. 한편 계절별로 볼때 겨울이 온도변화가 가장 심했으며, 일중 $30^{\circ}C$를 나타냈다. 반면 최저상대습도로서 4월, 5월, 6월에 20%이하를 보였으며, 그 이 후 40%이상을 회복하였다.
하천 및 저수지와 같은 공간의 수체 탐지는 수자원 관리에서 매우 중요하며, 유역의 수문학적 과정을 이해하는데 도움을 준다. 수문학적 데이터 수집은 우량계, 수위계와 같은 물리적 인프라의 배치가 필요하다. 그러나 상대적으로 저개발된 국가는 수문학적 측정을 위한 인프라가 매우 미흡한 것이 현실이며, 북한과 같은 비접근 지역에 대한 수문학적 과정을 분석하는데는 한계가 있다. 인공위성 원격탐사 센서 중 SAR영상은 지표면에 직접 전파를 방사하고 산란되어 돌아오는 신호를 수신하여 영상을 만들기 때문에 일반적인 광학영상과는 달리 햇빛의 유무와 강우, 구름여부 등의 기상 조건의 영향을 거의 받지 않는 장점이 있다. 또한 국내와 같이 계절적인 요인과 인간활동에 의해 변화되는 물 순환을 SAR 영상은 지표수의 계절적 및 연간 변동성을 모니터링하는데 매우 유용한 자료로 평가되고 있다. 본 연구는 SAR영상을 이용하여 국내의 검증 가능한 지역의 저수지 수면적 변화를 모니터링하고 저수지 수면적과 저수량 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료인 SAR영상은 ESA의 Sentinel-1영상을 2022년 4월부터 2022년 11월의 자료를 수집하여 소양강댐 저수지 수면적과 저수량과의 관계식을 도출하였다. 수체 추출을 위한 SAR 영상은 특히 수로의 일부 가장자리와 홍수터의 식물 존재로 인한 제외지의 매핑에 부정확성을 포함하여 처리에 몇 가지 단점을 갖는 한계도 존재하지만 악천후의 기상 조건에서도 작동할 수 있는 SAR 영상의 능력 덕분에 규칙적인 시간 간격으로 수체면적의 변화에 대한 정보를 제공할 수 있다. 향후 북한 지역의 주요 댐 저수지 수면적에 대한 연간변화와 장기간의 추세를 분석하는 연구를 진행할 계획이다.
국내 자생식물은 관상적가치 뿐만 아니라 환경 적응력도 뛰어나므로 정원 식물로 활용가능하다. 토양의 적절한 용적수분함량(volumetric water content, VWC)에 대한 연구가 이루어져 왔지만, 환경적 요인이 통제되는 온실 환경 조건에서 수행되는 경우가 많았다. 정원 식재를 고려할 때 빈번한 강우가 발생하는 실외 조건에서 자동 관수 시스템 연구가 진행될 필요가 있다. 본 연구는 노지 환경에서 너도개미자리, 벼룩이 울타리 및 산괴불주머니의 생장에 적합한 VWC를 조사하는 것을 목표로 하고 있다. 실험에 사용한 토양은 자연풍화 마사토를 이용했으며, FDR 방식의 토양 수분 센서 및 데이터로거를 사용하여 0.15, 0.20, 0.25, 0.30 ㎥·m-3 수준의 VWC를 유지시켰다. 벼룩이울타리는 VWC 처리간에 생장 및 항산화 효소 활성에 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 단지 토양 수분 함량이 가장 높았던VWC 0.30 ㎥·m-3 처리에서 생존율이 낮았다. 물 사용 효율을 고려하면 벼룩이울타리는 VWC 0.15-0.20 ㎥·m-3 수준이 재배에 적합하다고 판단된다. 너도개미자리는 VWC 조건이 낮을수록 생장량이 높았다. 실외의 빈번한 강우로 인해 관수가 거의 이루어지지 않았던VWC 0.15 ㎥·m-3 처리에서도 식물 부피 및 생존율이 높았다. 산괴불주머니는 초장, 줄기 수, 측지 수, 생물중 및 건물중이 VWC 0.25 ㎥·m-3 처리에서 가장 높았다. 종합하면, 너도개미자리는 VWC가 낮은 환경에서도 관리가 가능한 식물종이며 벼룩이울타리와 산괴불주머니는 너도개미자리보다 VWC를 높게 유지하되 과도한 수분 공급은 피해야할 것이다.
인공위성 수동 마이크로파(passive microwave, PM) 센서는 1970년대부터 극지 해빙의 면적비(sea ice concentration, SIC)와 표면 온도(ice temperature), 적설 두께(snow depth) 등을 관찰하고 있다. 특히 SIC는 기후 및 환경 변화 관찰을 위한 1차 요소로 고려되는 등 다양한 연구 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 PM SIC의 지속적인 검증과 보정이 필요하다. 본 연구에서는 2005년 7-8월 북극해의 가장 자리를 촬영한 KOMPSAT-1 EOC 영상으로부터 SIC를 계산하였고, 이를 NASA Team(NT) 알고리즘으로 계산된 SSM/I SIC와 비교하였다. EOC와 SSM/I NT SIC는 서로 다른 해상도와 관측 시각을 가지며 북극의 여름철 해빙 분포지역의 가장자리에서 해빙의 시공간적인 변화가 크기 때문에, 해빙의 유형을 고려하지 않았을 경우 0.574의 낮은 상관성을 보였다. 해빙의 유형에 따른 SSM/I NT SIC를 검증하기 위하여 EOC 영상으로부터 정착빙, 부빙, 유빙으로 해빙 형태를 분류하였고, 각 유형 별로 EOC와 SSM/I NT SIC를 비교하였다. 정착빙의 면적비는 EOC와 SSM/I NT SIC 사이에서 평균 오차가 0.38%로 매우 유사한 값을 나타냈다. 이는 정착빙의 시공간적인 변화가 작기 때문이며, 표면에 쌓인 눈은 건조한 상태일 것으로 추정되었다. 부빙의 경우 NT 알고리즘에서 면적비가 과소평가되는 빙맥(ice ridge)과 new ice가 많이 관찰되었으며, 이로 인해 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 19.63%작은 값을 나타냈다. 유빙 지역에서 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 20.17% 큰 값을 가진다. 유빙은 부빙의 가장자리와 가까운 지역에 위치하기 때문에 SSM/I의 넓은 IFOV 내에 비교적 높은 SIC를 가지는 부빙이 포함되어 오차를 일으킬 수 있다. 또한 유빙표면에 쌓인 수분 함량이 높은 눈의 영향으로 SSM/I NT SIC가 과대 측정되었을 것으로 사료된다.
본 연구는 야생동물의 도로 진입방지를 위한 시스템으로, 제안 시스템을 구성하고 있는 적외선 센서와 야생동물이 접근할 때 방지를 위한 발성부와 빛을 발생하는 발광부와 태양열을 이용하여 전원을 공급하는 전원공급부와 외부의 배터리를 이용한 전원공급부와 도로 가장자리에 경계를 알리는 나선에 미세 전류를 통하게 하여 경고 발성이나 발광효과를 극대화하도록 하여 접근하는 야생동물을 제지하는 시스템에 관한 것이다. 본 제안 시스템은 고속도로, 국도, 지방도와 같은 야생동물이 자주 출몰하는 도로 주변에 설치하여 주야간을 막론하고 출몰하는 야생동물의 진입을 방지하여 동물이 차량과 충돌하는 피해를 예방하며, 더불어 운전자를 보호하며 자연환경의 생태계를 보존하는데 있다.
스마트폰을 비롯한 다양한 스마트 디바이스들은 이제 사용자의 일상에서 필수적인 아이템으로 자리 잡았다. 스마트 디바이스 내에 센서정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 필요정보를 파악할 수 있으며, 이를 통해 지능적인 서비스 추천이 가능해진다는 의미이다. 본 논문에서 사용자의 상황정보를 토대로 지능적인 서비스 추천을 위한 퓨전(Fusion) 상황인지 모델을 제안하고자 하다. 서비스 추천 모델은 스마트 디바이스로부터 획득한 시간, 장소, 행동 및 디바이스 정보를 중심으로 퓨전 처리과정을 거쳐 사용자 시나리오를 생성된다. 시나리오란 사용자의 상황을 예측하는데 가장 핵심이 되는 단서이며, 본 시나리오에 맞춰 서비스를 제공 및 추천할 수 있다. 이 뿐만 아니라, 콘텐츠의 카테고리와 더불어 콘텐츠 미디어 형식까지도 사용자 맞춤형을 지향한다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 퓨전 상황인지 모델은 하이브리드 센싱(Hybrid Sensing)을 이용하였다.
CORONA는 미국이 1960년에서 1972년까지 냉전시대 관심지역에 대한 첩보영상을 취득하기 위하여 운영한 영상취득시스템으로 1995년 일반에 자료가 공개됨에 따라 과거의 고해상도 영상자료를 이용할 수 있는 길이 열리게 되었다. 그러나 현재까지 CORONA 영상처리를 위한 모듈을 제공하는 원격탐측 소프트웨어가 개발되어 있지 않기 때문에 CORONA 영상을 이용하여 수치표고모형이나 정사영상을 제작하기 위해서는 적절한 모델링 방법이 필요하다. CORONA 영상은 파노라마 영상으로 필름 가장자리로 갈수록 왜곡이 많이 생기며 사진기 지표가 없고 위성의 궤도와 위치, 자세, 속도, IMC(Image Motion Compensation)에 대한 자세한 자료를 제공하지 않는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 지형복원을 위하여 지상기준점을 이용하는 2가지 모델링 방법을 이용하였다. 첫 번째는 파노라마 왜곡과 촬영 비행체 이동에 의한 왜곡, IMC에 의한 왜곡을 보정하는 모형식을 구성하여 이용하였으며, 두 번째는 위성과 센서에 대한 정보를 필요로 하지 않는 다항식비례모형(RFM; Rational Function Model)을 이용하였다. 대상지역은 서울지역의 입체영상으로 대략 $33km{\times}26km$ 지역이다. 영상은 지상해상도 약 2.7m로 스캐닝하였고 1:1000 수치지도를 통해 20개의 기준점과 36개의 검사점을 관측하였다. 검사점의 위치정확도를 평가해 본 결과 첫 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.9m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 4.2m의 오차를 보여주었다. 두 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.2m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 5.5m의 오차를 보여주었다. 지형복원 정확도를 검증하기 위하여 첫 번째 방법을 이용하여 대상지역 중 일부인 서울 남산지역에 대해 정사영상과 10m간격의 DEM을 제작하였으며 1:1000 수치지도를 통해 제작된 DEM과 비교한 결과 총 43990개 격자점의 표고 차이는 평균 5.98m였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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