실시간 유비쿼터스 환경은 센서로부터 얻어낸 데이터를 기반으로 상황을 인지하고 사용자에게 적절한 반응을 보이기까지 제한된 시간 내에 모든 것을 처리해야 한다. 전체적인 센서 데이터 처리는 센서로부터의 자료 확보, 상황 정보의 획득, 그리고 사용자로의 반응이라고 하는 과정을 거친다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어는 입력된 센서 자료 및 데이터베이스 또는 지식베이스로부터 일련의 자료들을 활용하여 상황을 인식하며, 그 상황에 적합한 반응을 하게 된다. 그런데 실시간 환경의 특징 상 센서데이터가 들어오면 각 가용 자원들을 검색하고 그 곳에 있는 미들웨어가 데이터를 처리 할 경우 어느 정도의 대기 시간이 필요한지를 결정해야 한다. 또한 센서 데이터 처리의 우선순위가 높을 때는 미들웨어가 현재 처리중인 데이터를 언제 처리를 중지하고 얼마나 대기시켜야 하는지도 결정해야 한다. 그러나 이러한 의사결정에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 미들웨어가 이미 센서 데이터를 처리하고 있고 동시에 새로운 센서 데이터를 처리해야 할 때 각 작업의 최적 대기시간을 계산하고 스케줄링하는 알고리즘을 제안한다.
지표면의 파장별 방출율을 알고 있다는 가정하에 대기의 흡수효과가 상이한 두 파장역을 이용하여 대기효과를 보정해주는 일반적인 분리대기창(Generalized Split-Window) 방법으로 MTSAT-1R 자료로부터 지표면 온도(LST) 산출 알고리즘을 개발하였다. 지표면온도 산출 회귀식은 대기복사전달모델 MODTRAN4.0으로 위성으로부터 LST를 산출하는데 영향을 주는 여러 가지 요소(주/야간,수증기, 방출율,위성관측각 등)들을 고려하여 모의된 자료로부터 도출하였다. 개발한 LST 산출알고리즘의 수준을 분석하기 위해 MSGl SEVIRI 센서에 적합하도록 개 발된 Sobrino and Romaguera(2004)의 알고리즘과 GMS-5 VISSR 센서에 적합하도록 개발된 Prata and Cechet(1999)의 알고리즘과 비교하였다. 3 알고리즘을 MTSAT-1R 자료에 적용하여 LST를 산출한 결과 LST의 공간분포는 정성적으로 서로 유사하게 나타났으나,정량적으로는 지리적 위치,계절 및 주간/야간에 따라서 LST가 다르게 나타났다.
본 논문에서는 멀티콥터 대기자료센서의 최적의 장착위치 선정을 위한 멀티콥터 주변 유동장 해석을 과정을 기술하였다. 유동해석을 위해서는 상용유동해석 프로그램인 STAR-CCM+를 사용하였으며 다면체기반의 격자시스템과 k-w SST 난류 모델링을 사용하였다. 회전하는 4개의 프로펠러의 상대운동을 모사하기 위해서는 비정렬격자 기반 중첩격자기법을 사용하였다. 해석과정에서는 정지비행, 전진비행, 상승 및 하강비행에 대하여 해석을 수행하였고 센서위치에 대하여 측정오차를 분석하였다. 장착위치 분석결과 센서의 위치가 회전면에서 프로펠러 지름 높이 이상에 위치하면 하강비행을 제외한 멀티콥터의 운용과정에서 1m/s 정도 이내의 속도오차를 보이므로 비교적 정확한 측정이 가능할 것으로 예측되었다.
과거에 비해 최근에는 항공기 비행 및 기상정보측정을 위하여 드론을 많이 활용하고 있다. 관련 응용분야로는 저고도 대기자료 측정, 대기미세먼지측정, 대기 오염측정 등이 있다. 그러나 대기자료 측정센서의 장착위치는 드론비행체의 구조적 특징 때문에 프로펠러 유동의 영향, 전자파 영향, 드론의 무게중심의 변화를 고려하여 장착하여야 한다. 이중에서 프로펠러에 의한 기체 상부의 공기유동은 센서의 풍속 및 풍향에 영향을 미치므로 최적 위치를 분석하여 선정해야 한다. 본 연구는 대기자료 측정센서의 적정 높이 선정에 대한 연구로, 유동 해석을 통하여 유동특성을 파악하고 실험 데이터를 비교 분석하여 적정 센서 장착 높이를 제시한다.
한반도 지역의 강설(snowfall)은 전체 연 강수량의 약 10% 이하로 매우 적은 양을 차지하고 있다. 하지만 강설은 대기질(air quality)을 개선하고 산불 발생률을 저감시키며, 특히 봄철 수자원의 제공과 가뭄피해 경감 등 수문학적으로도 중요한 기능을 가진다. 하지만 최근 기후변화로 인해 폭설 현상이 빈번하게 발생하여 사회 경제적 손실을 유발하고 있다. 따라서 강설로 인한 피해를 최소한으로 줄이기 위해서는 정확한 강설탐지 및 강설 추정 방법이 필요하다. 최근 해외의 수많은 연구들을 통하여 수동 마이크로파 센서 자료를 활용한 강설 추정의 가능성이 확인되고 있다. 하지만 수동 마이크로파 센서의 휘도온도를 이용한 추정 방법들은 대기의 연직 구조 파악에 어려움이 있기 때문에 정확한 강설량을 추정하는 데에 한계가 있다. 그러나 2006년 발사된 CloudSat의 Cloud Profiling Radar는 강설의 연직 프로파일에 대한 가치 있는 정보를 제공하기 때문에 수동 마이크로파 센서 자료와의 결합을 통해 보다 정확한 강설 추정 알고리즘을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CloudSat의 Cloud Profiling Radar (CPR) 자료와 수동 마이크로파 센서인 NOAA의 Microwave Humidity Sounder (MHS) 센서 자료를 결합하여 한반도 강설 추정에 적합한 알고리즘을 개발하고자 한다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.91-91
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2001
현재 진행되고 있다고 여겨지는 지구변화 (Global Change)의 연구는 환경/지구과학의 초미의 관심사로 떠오르고 있다. 특히 온실가스의 분출로 인한 지구 온난화 (Global Warming)는 지구환경에 부정적인 효과가 초래될 것으로 우려되는바, 여러 지구환경 인자들의 변화를 초래할 것으로 예측되고 있다. 가장 직접적인 인자는 대기온도이고 아울러 해수온도/해류, 바람속도/방향, 대기화학 조성, 식생분포, 구름량, 얼음분포 등이 간접적인 인자들이다. 본 연구에서는 EOS 위성군 중 고층대기 연구를 위한 UARS 위성의 HRDI 센서의 자료를 분석하였다. HRDI는 대기성분 중 산소 $O_2$ 발광선의 도플러 변이를 측정하여 바람속도를 측정한다. 이 자료의 분석을 통하여 50~100 km 상공의 바람속도 변화를 지상에서의 OH 발광선 관측치와 비교하였다. 본 연구는 초기 연구로서 정략적이고 보편적인 결과 도출보다는 향후 연구를 위한 기반연구로서의 성격을 갖는다. 지구온난화는 대기의 온도를 상승시키고, 이는 대기 중 에너지의 증가를 불러와 필연적으로 고층대기의 교란 현상이 있을 것으로 예상된다. 앞으로 지구전체 대기의 풍속/풍향의 고도변화가 분석되면 지구온난화에 의한 고층대기 변화가 탐지될 것으로 기대된다.
센서의 광학 해상력에 따라 센서에 도달하는 에너지의 앙은 영상의 화소값으로 변환되므로,이 관계는 위성 영상의 정량적인 광학적 특성을 이해하기 위한 바탕이 되며,영상의 질을 유지하기 위한 척도가 되기도 한다. 위성영상의 광학적 특성은 ON 값 을 실제 지표물의 반사에너지 값인 Radiance와 Reflectance로 의 변환을 통하여 추정할 수 있으며,이러한 과정을 절대복사보정(Absolute Radiometric Calibration) 이라고 한다. 절대복사보정 과정에서 센서에 도달하는 태양 에너지의 양을 추정하기 위하여 복사전달모델이 사용된다. 태양 에너지가 대기를 통과함에 따라 여러 가지 상호 작용이 일어나게 되므로 복사 전달모델을 사용하기 위해서는 다양한 입력 변수가 필요하게 된다. 이러한 입력 변수로는 지표물의 반사율, 대기자료,그리고 센서의 특성 등이 포함되며, 이 연구에서는 KOMPSAT-2 위성의 MSC 영상의 절대복사보정 과정에서 복사전달모델의 결과에 영향을 미치는 입력 변수의 특성을 살펴보고자 한다.
이 논문에서는 주간 항법용 별센서의 실제 활용을 목적으로 주간 대기 조건과 주간 별 감지 가능성을 논한다. 주간동안의 대기 자료를 구하기 위해 표준 대기 모델(LOWTRAN 7)을 사용했으며 그 모델로부터 배경하늘에 대한 복사와 대기투과도를 구하였다. 대기 복사량을 감소시키기 위해 광학 필터를 장착한 별센서를 가정했으며 태양 복사 효과를 나타내기 위해 별센서와 태양 사이의 다양한 분리각을 설정하였다. 별센서의 FOV에 대한 고려로서, 하늘 배경 복사의 변화와 감지가능한 별의 개수 밀도를 분석하였다. 또한 요구되는 신호 대 잡음비를 얻기 위한 노출시간과 별센서의 주간 활용 한계로서 작용하는 CCD의 복사에 의한 전자 수를 계산하였다.
가뭄이 장기간 지속되어 농업적 가뭄 상태가 되면 토양의 수분이 마르기 시작하면서, 식생의 생장활동이 방해되고, 이는 식생의 광합성 활동까지 영향을 미친다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되고 산소 발생이 증가하는데, 광합성이 활발하지 못하면 상대적으로 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 이러한 토양수분, 식생활동과 대기 중 이산화탄소의 농도의 관계를 다중분광센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 분석하였다. 기존 토양수분의 경우, 마이크로파 센서를 통해 산출된 값을 활용했지만, 이는 상대적으로 공간 해상도가 조악하다는 단점을 갖고 있어서 면적이 작은 연구지역을 분석할 때에는 한계점을 갖고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총 일차생산량 (Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생 호흡량과의 관계식을 통해 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수, 이산화탄소 플럭스를 한국에서 발생한 가뭄 기간 중, 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측자료인 플럭스 타워에서 제공되는 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분, 식생 지수, 탄소플럭스는 순차적으로 지연시간을 두고 상관성이 발생함을 확인하였다. 토양수분과 식생 지수 사이에는 1개월, 식생지수와 탄소플럭스는 0.5개월의 지연시간 후에 가장 높은 상관성을 보였다.
우리나라에서는 에어로졸에 대해서 많은 관측과 분석이 이루어졌지만 바다와 육지의 에어로졸 분포에 대한 연구에는 어려움이 많았다. 인공위성자료를 이용하면 한반도와 주위의 바다가 한 화면에 나타나기 때문에 에어로졸의 공간분포 연구에 사용할 수 있다. 본 연구에서는 MODIS 자료를 이용해 에어로졸의 optical thickness를 이용하여 미세입자와 거대입자의 구성비를 구하고, 에어로졸의 공간 분포 및 특성을 연구하였다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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