각종 개발사업은 불투수층의 증가를 야기 시켜 자연적 물 순환 왜곡과 함께 비점오염물질의 유출을 증가시킨다. 개발로 인한 환경생태수리학적 영향을 저감하고 건전한 물 순환을 구축하기 위해서는 오염물질의 함량이 적은 유출유량에 대해서는 이용(use)을 고려해 볼 만하며, 오염물질의 함량이 높은 유량에 대해서는 조경공간에서 처리 후 저류, 침투 또는 증발산을 고려하여야 한다. 본 연구는 지붕빗물유출수의 상대적 오염도를 평가하여 이용가능성을 검토하고, 평균 EMC 산정을 위한 비용 효율적 적정 모니터링 기법을 제안하고자 수행되었다. 지붕유출수의 오염도는 도로와 주차장에 비해 오염물질별 3배에서 13배 정도 낮은 것으로 조사되었으며, 나뭇잎, 담배꽁초 등의 협잡물과 바람의 영향으로 인한 오염물질의 대기침적 및 옥상구조물 등이 주요 오염원인 것으로 나타났다. 비용 효율적 모니터링 기법 연구결과 평균 EMC를 보이는 시료는 유출 발생 후 약 15분 경인 것으로 나타났으며, 최소 8회 이상의 강우사상에 대한 모니터링이 수행되어야 평균 EMC를 산정할 수 있는 것으로 나타났다.
웹 서비스 어플리케이션 기반 모니터링 시스템에서 빈번히 발생되는 데이터 구조 변경에 따른 코드 재생산에 확장성 및 오류 복구능력 향상을 위하여 DTD(Document Type Definition)자동 생성 기법을 이용한 모니터링 시스템 설계방법을 제안하였다. 제안한 DTD자동 생성 기법은 센서 데이터 구조가 수정되어도 서버 측에서 동적 서버사이드 스크립트(Dynamic Server-side Script)로 DTD정보를 자동으로 생성해 주기 때문에 데이터 손실과 오류에 대한 능동적인 대처가 가능하며, AJAX(Asynchronous JavaScript and XML)를 이용한 XML데이터 파싱(Parsing)을 구성하여 대단위 데이터 전송이나 다양한 모니터링 시스템 분야에 데이터 손실이나 손상 확인 등의 예외처리 및 데이터 구조의 확장과 축소가 용이하였다. 제안된 시스템은 일시적인 데이터 깨짐 상황에서 정상화 복구에 필요한 평균시간이 기존의 XML을 이용한 방법보다 약 44.8ms감소되어 오류 복구처리 속도가 향상됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 실물 콘크리트 거더 교량의 가속도 응답 신호를 이용하여 구조물의 상태변화를 경보한 후 그 위치 변화를 검색하는 2단계 구조건전성 모니터링 체계를 제시하였다. 먼저, 2경간 연속 콘크리트 거더 교량인 미호천교를 대상교량으로 선정하였으며, 볼링공을 이용한 강제진동 실험으로부터 동특성을 추출하였다. 다음으로, 미호천교의 2단계 구조건전성 모니터링 체계 구축을 위한 손상 발생 경보 및 손상 위치 검색 기법들을 선정하였다. 손상 경보 기법으로는 시간영역 특징을 이용하는 자기회귀모델과 주파수응답함수의 상관계수, 주파수응답비보증지수를 선정하였다. 손상 위치 검색 기법으로는 모드변형에너지기반 손상지수법을 선정하였다. 마지막으로, 덤프트럭을 이용한 정적 재하 실험을 통해 2단계 손상 모니터링 체계의 적합성을 검증하였다.
차세대 정보전에서는 자신의 정보 시스템에 대한 침해방지, 복구 등의 수동적인 형태의 보호뿐만 아니라 상대방의 정보 기반구조(Information Infrastructure)에 대한 공격과 같은 적극적인 형태의 보호가 요구된다. 침입이 발생함과 동시에 시스템에 대한 피해를 최소화하고 침입자 추적 등의 즉각적인 대응을 하기 위해 정보보호시스템이 인간의 개입없이 자동적으로 대응하는 기능을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 자기확장 모니터링 기법과 이를 기반으로 설계된 침입자동대응 모델을 제시한다. 또한 제안된 모델에 의해 설계, 구현된 침입자동대응 시스템인 ARTEMIS(Advanced Realtime Emergency Management Identification System)를 소개한다. 자기보호 기능을 가진 모니터링과 복제를 이용한 자기확장 모니터링은 모니터링 정보수집과 침입자 추적에 대한 공간적인 제약을 최소화하여 침입탐지와 침입자 추적의 정확도를 높인다.
에너지 전달 과정과 밀접한 관계가 있는 증발산(Evapotranspiration)은 기후 변화나 육상 생태계 생산성에서 매우 중요한 요소이며, 수문학적 순환과 지역적 물 관리 측면에서 매우 중요하다. 최근 인공위성을 이용하여 증발산을 추정하기 위한 노력이 많이 진행되고 있으며, 특히 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)는 증발산을 추정하기 위한 좋은 정보를 제공하고 있다 하지만, 구름 등에 의한 증발산 입력 자료 결측은 전체 자료의 획득률을 낮추고, 연속적인 증발산 모니터 링을 제한한다. 따라서 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 입력 자료의 개선하여 서로 다른 식생과 지형 구조를 갖는 플럭스 연구지에 대한 증발산의 추정 및 평가하고, 남한에 대한 MODIS 기반의 증발산 지도 작성하였다. 또한 구름에 의해 결측된 날에 대해서는 MODIS-MM5 4차원 자료동화 기법을 이용한 증발산의 연속적인 모니터링 기법을 개발하였다. MODIS 기반의 증발산을 추정하기 위해 Revised RS-PM 알고리즘을 사용하였다. 증발산을 평가하기 위해 4 곳의 플럭스 연구지(광릉, 해남 이상 대한민국, 타카야마, 토마코아미 이상 일본) 자료와 비교하였고, 매우 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다. MODIS 입력 자료의 개선으로 획득률은 2배 가량 증가하였다. 남한에 대한 연간 증발산은 평균적으로 약 35%의 획득률 (365일 중 약 120일)과 함께 산출되었고, 시 공간적인 분포를 잘 나타내었다. 구름 낀 날에 대한 MODIS-MM5 자료 동화 기법의 적용은 증발산의 연속적인 모니터링을 가능하게 하였다.
노천채굴방식의 광산은 갱내채광에 비해 비교적 작업이 안전하고 채수율이 높으며 생산 원가가 저렴하여 대량생산과 공급이 가능하다는 장점이 있으나 산림훼손, 폐석 및 광재(鑛滓)의 퇴적, 광미(鑛尾)의 배출, 분진, 폐수, 소음, 지반침하, 토사유출, 산사태 등의 환경재해 유발요인들을 내재하고 있어 대표적 환경규제의 대상으로 흔히 지적되고 있다. 이에 본 연구에서는 노천광산에 대한 지형 및 환경 변화에 따른 문제에 대처하고, 친환경 생태학적 광간의 개발 및 복원을 위해서는 노천광산에 대한 주기적이고 정확한 모니터링 기법과 시스템을 개발하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 노천광산에 대한 지형 및 환경 변화에 따른 문제에 대처하고, 친환경 생태학적 광간의 개발 및 복원을 위해서는 노천광산에 대한 주기적이고 정확한 모니터링 기법과 이를 이용한 시스템의 개발이 요구된다. 이에 기 개발되어있는 공간정보 오픈 플랫폼과 오픈소스 GIS툴을 이용하여 노천광산 모니터링 시스템 개발 환경 조성을 하고자 한다.
본 논문에서는 PSC 거더 교량의 가속도-임피던스 응답 특성을 이용하는 손상 모니터링에 있어 온도유발 불확실성의 영향을 분석하였다. 먼저, 전역적 및 국부 진동 특성을 이용한 손상 모니터링 기법을 설계하였다. 전역적 및 국부 특성으로 각각 가속도 및 전기-역학적 임피던스 특성을 선정하였다. 다음으로 모형 PSC 거더 교량을 이용하여 온도유발 가속도-임피던스 응답 특성을 실험적으로 분석하였다. 실험 결과로부터 온도-가속도 및 온도-임피던스 응답 특징들에 대한 보정식을 산출하였다. 마지막으로 긴장력 감소 및 휨 강성 저하 경우들이 실험된 모형 PSC 거더를 대상으로 산출된 보정식을 이용한 가속도-임피던스기반 손상 모니터링 기법의 유용성이 평가되었다.
센서 네트워크 환경에서는 각 센서는 정의된 샘플링 주기에 따라서 외부 환경을 측정하고 측정된 값을 기지국으로 전송한다. 따라서, 샘플링 주기는 대역폭, 전력량 등 센서들의 중요 자원의 소비에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 측정값 특성에 따라서 센서의 샘플링 주기를 조절하는 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 KF (Kalman-Filter)에 기반하여 미래의 측정값을 예측한다. 그리고, 실측값과 예측값의 차이에 따라서 센서 측정값들의 중요도를 파악하고 이에 따라서 샘플링 주기를 변화시킨다. 실험에서 제안하는 기법의 효과성을 보였다.
지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R2, MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.
산불로 인한 피해지역의 산림 변화를 모니터링하는 것은 식생복원에 중요한 정보를 제공하며, 자연 재해를 완화하고 복구하기 위해 공간정보를 가지는 원격탐사 자료는 모니터링에 필요한 유용한 정보를 제공하는 것으로 알려져 있다. 하지만 원격탐사자료를 활용한 복구 측면에 초점 두어 연구된 사례가 미비한 상황이다. 본 연구는 화재 후 식생회복을 모니터링하기 위한 것으로, Sentinel-2 위성 데이터를 사용하여 산불 피해 지역을 모니터링하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 산불피해지역의 식생회복 모니터링을 위해 Tasseled Cap 선형회귀 추세를 기반으로 RGB 합성기술을 제안하였다. 이러한 위성영상을 활용한 원격탐사 시각화 기법을 통해 효과적인 모니터링 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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