본 논문은 태양광 발전 추적 시스템의 발전량을 증가시키기 위해 일사량 급변에 대한 추적 장치 기동 시 전력소모를 고려한 새로운 추적 알고리즘을 제시한다. 종래의 태양광 발전에 사용되는 센서방식의 추적시스템은 구름 및 안개 등 급변하는 기후환경에 의해 추적 장치의 오동작의 문제점으로 태양의 정확한 추적이 불가능하다. 또한 프로그램 방식의 경우에는 기후 환경의 외부 요인에 대응하지 못함으로서 추적 장치의 불필요한 동작으로 인한 에너지소비가 발생된다. 이러한 이유로 태양 추적 장치가 실시간으로 태양의 방위각 및 고도 각을 추정하는 경우에도 실제 태양광 발전량은 특정한 위치에 고정되어 있는 경우보다 발전량이 증가하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 전력소모를 줄이기 위한 추적시스템의 새로운 제어 알고리즘을 제시한다. 또한 종래의 태양광 추적 방식과 제시한 방법의 효율을 분석하고, 실증연구를 통하여 제시한 알고리즘의 타당성을 입증한다.
본 연구에서는 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기법을 사용한 다시점 중간 영상 생성을 하는데 있어서 최종 중간 영상의 화질을 개선하기 위한 방법으로 깊이 정보의 확장과 메쉬 구성 (즉, 표면 재구성) 그리고 이 방법들을 교차 적용하여 어떤 것이 가장 좋은 결과를 낼 수 있는 지에 대해서 실험하였다. 마이크로소프트사에서 제공하는 브레이크 댄서와 발레 영상을 사용하여 실험 결과를 살펴보았고 다양한 틈새 영역 채움 알고리즘을 적용시켜 분석해 보았다. 실험 결과는 기존의 점 구름만을 활용하는 것보다 깊이 정보를 확장하는 방법과 메쉬 구성 방법을 모두 시켰을 때 가장 좋은 결과가 나타났다. 그리고 틈새 영역 채움 알고리즘을 적용하기 전에는 깊이 확장만으로도 충분히 화질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
백색부후균류에 의한 poly R-478, congo red 및 methylene blue 등 3 가지 염료의 탈색을 여러 가지 배양조건에서 분석한 결과 국내에서 분리한 구름버섯 (Coriolous versicolor KR-11W 와 C. versicolor KR-65W) 2균주가 정치배양시 가장 우수한 효과를 나타내었다. C. versicolor KR-11W는 poly R-478을 13일만에, congo red를 7일만에 100%, methylene blue를 7일만에 90%까지 탈색시켰다. C. versicolor KR-65W는 poly R-478을 15일만에 100%, congo red를 7일만에 85%, methylene blue를 7일만에 100% 까지 탈색시켰다. 대조구로 사용한 Phanerochaete chrysosporium IFO 31249는 poly R-478 을 15일만에 약 35%, congo red를 7일만에 85%, methylene blue를 7일만에 95%까지 탈색시켰다.
기상 레이다에서의 반사 신호는 비, 구름 및 먼지 입자 등에 의하여 산란되는 전자파신호로서 이러한 도플러 신호를 분석함으로서 여러 가지 특징적인 기상정보를 추출하지 된다. 그런데 이러한 기상정보를 정확히 추출하기 위해서는 지표면 클러터 및 레이다에서의 도플러 기상정보들이 어떻게 나타나는지 그 특징을 잘 파악하여야 할 것이다. 그러나 기존의 대칭형 도플러 스펙트럼 모델은 다양한 기상환경을 나타내기에는 다소 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 도플러 스펙트럼 모델에서의 비대칭성을 나타낼 수 있는 개선된 모델을 제안하였다. 제안된 기상 도플러 모델을 이용하면 기상조건, 운영환경 및 시스템 특성에 따라 다양한 클러터 및 기강신호들을 시간 및 스펙트럼 영역에서 효율적으로 모의할 수 있다. 이러한 모의 방법은 기상레이다 정보추출 알고리즘의 정확도 검증 및 추가적인 성능 향상을 위한 새로운 시스템 개발에 많은 도움이 될 수 있을 것이다.
우리나라는 황사발생 빈도가 증가하고 특히 하절기에 강우 및 구름 발생이 잦아 위성원격탐사영상의 대기보정처리를 필요로 한다. 본 연구에서는 대기보정 전후의 클래스별 화소값 분포 변화를 비교하여 대기보정이 영상화소분류에 미치는 영향을 분석하였다. 실험에 사용된 영상은 LANDSAT-5 TM이고, 대기보정 모듈로는 상용 소프트웨어인 ATCOR, FLAASH와 인터넷에 공개된 COST 모델 3가지를 적용하였다. 실험 결과, 건물밀집 지역 영역에서 클래스 분리도가 향상되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 비행체나 함정 방어를 위해 사용되고 있는 채프의 RCS 예측을 위해 확률분포를 이용하는 방법을 제시하고 있다. 일반적으로 채프의 RCS는 레이다 사용주파수 대역에서 각각의 채프를 다이폴 안테나로 가정하고, 안테나의 산란특성 이용하여 RCS 값을 예측한다. 지금 까지 소개된 채프의 RCS 예측 연구 결과들은 주로 채프 한 발의 RCS를 이론적으로 계산하는 방법들이 제시되었다. 본 논문에서는 다중 채프의 RCS 예측 방법을 제시하였고, 특히 두 발 이상의 채프를 발사하였을 때 방위각에 따른 RCS 변화를 관찰 하였다. 채프 구름의 분포의 공간적 표현과 방향과 주파수에 따른 RCS 계산을 위해 Matlab이 사용되었다. 레이다 신호의 입사 방향에 따라 채프가 가려지는 경우 각 채프의 확률 분포를 고려하여 공간적으로 중첩되는 개수를 제외하여 실제 RCS를 예측하는 방법을 제시하였다.
본 논문은 다양한 분야에서 활용되고 있는 초기의 위성 데이터가 자체적으로 내포하고 있는 많은 왜곡 요소(구름, 광휘 등)에 대한 보정 작업을 클러스터에서 분산 처리함으로써 성능 향상 및 안정성을 제공해 주는 것이 목적이다. 이를 위해 로컬 스토리지와 상태 테이블을 이용한SGE(Sun Grid Engine) 기반 분산 처리 방식을 제안하였고, 시스템으로 구현하였다. 이를 검증하기 위해 7개의 실행노드를 이용한 실험 결과에서는 기존 시스템보다 138.81%의 성능 향상을 가져옴을 알 수 있었으며, 분산 처리 작업에 대한 안정성 또한 확보됨을 보여주었다. 이는 위성 데이터에 대한 분산 처리 작업이 I/O바운드 작업보다는 CPU 바운드 작업에 보다 더 적합하다는 것을 보여주며, 이러한 SGE 기반 분산 처리 방식은 위성영상 데이터를 처리해야하는 다양한 분야에서의 데이터 처리 및 분석 속도 향상을 가져올 수 있고, 더 나아가 근실시간적 서비스를 가능하게 할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 한반도 주변의 미세먼지 관측 임무를 위한 3U 큐브위성인 MIMAN 설계안을 제시하였다. MIMAN의 주요 임무 목표는 높은 공간 해상도로 한반도 주변의 미세먼지를 관측하는 것이다. 이를 통해 천리안위성 2B호 데이터에서 구름을 제거할 수 있는 보조 자료를 제공하는 것이 최종 목표이다. 본 연구에서는 임무를 정의하고 임무 요구조건 및 제한 조건을 도출하였다. 운용 개념을 정의하였으며, 안정적인 운용을 위해 통신 안정성을 고려하였다. 위성에 문제가 생겼을 경우, 이를 지상에서 해결할 수 있도록 모든 운용 모드에서 UHF 통신이 가능하도록 설계하였다. 임무와 운용 개념 설계 결과를 바탕으로 시스템 설계안을 도출하였다. 시스템 요구조건을 만족시킬 수 있는 시스템 설계안 및 인터페이스를 제시하였다. 시스템 인터페이스의 경우 각 하드웨어의 데이터 특성을 고려하여 설계하였다. 시스템 버짓 분석을 수행하였으며, 이를 통해 시스템 안정성을 확인하였다.
본 연구에서는 천리안위성 2A호 1일 평균 표층수온영상을 대상으로 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 딥러닝 기법을 적용하여 냉수대 발생 여부를 분류하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 2019년부터 2022년까지 1,155장의 영상을 사용하였으며, 국립수산과학원 제공 냉수대 발생 주의보 및 경보자료로부터 냉수대 발생 영상과 그 외 영상으로 분류하여 학습을 수행하였다. 학습 결과로 82.5%의 probability of detection (POD)와 54.4%의 false alarm ratio (FAR) 지수를 획득하였다. 오분류 분석을 통해 냉수대 분류에 실패한 경우의 대부분은 구름의 영향 때문이며, 비냉수대를 오분류한 경우의 대부분은 실제 영상에 냉수대가 존재함을 확인하였다.
In this study, the amount and frequency characteristics of cloud cavitation formed on a navy ship rudder were investigated through cavitation image processing technique and cavitation noise analysis. A high-speed camera with high time resolution was used to observe the cavitation on a full-spade rudder. The deflection angle range of the full-spade rudder was set to 8 to 15 degrees so that cloud cavitation was generated on the rudder surface. For images taken at 104 fps (frame per second), reference values for detecting cavitation were defined and detected in Red, Green, Blue and Hue, Saturation, Lightness color spaces to quantitatively analyze the amount of cavitation. Intrinsic frequency characteristics of cloud cavitation were detected from the time series data of the amount of cavitation. The frequency characteristics of cloud cavitation obtained by using the image processing technique were found to be the same through the analysis of the noise signal measured by the hydrophone installed on the hull above the rudder, and its peak value was in the frequency band of 30~60Hz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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