한국농어촌공사 산하의 농업용저수지 중 3786개소에 대한 수질조사를 '19년도에 실시한 결과, TOC 기준 4등급 초과 저수지 비율은 약 20%로써, 도심 근교 저수지에서 녹조현상 빈발로 인해 수질, 악취, 미관 등의 환경문제 개선 민원이 다수 발생하고 있다. 현재 녹조 발생 사후관리를 위해 주로 사용되고 있는 대형 조류제거선은 저수심 수변부에서의 적용성에 한계가 있고, Al 기반의 응집제를 사용하여 조류를 수거해서 폐기하고 있는 실정이다. (주)이엔이티는 농어촌연구원, (주)코레드, (주)삼호인넷과 함께 호소나 정체하천의 수변지역에 적용될 수 있는 저에너지형 유해조류 포집시스템 개발과, 수거된 조류부산물을 무독화하여 농업재료로 재활용하는 방안을 연구하고 있다. 저수지나 정체수역의 녹조는 바람, 수면유동 등에 의해 수변에 집적되는 특성이 있어, 인공지능 기술로 녹조현상을 감시하여 조류 밀집구간에 접근할 수 있는 자율이동식 수상이동장치를 개발 중이다. 수상이동장치는 조류포집장치를 탑재하기 위한 부력체, 원격 운전이 가능한 무인항법장치, 수변식생대 및 저수심지역 이동을 고려한 수차방식 추진체, 전체 장치의 전원 공급을 위한 고성능 배터리 등으로 구성하여 상세 도면 설계를 진행하고 있다. 조류포집장치에는 표층에 주로 분포하는 남조류를 선택 흡입하는 포집 부표를 적용하였고, Al계 응집제 사용을 배제한 분리막 실험을 통해 침지형 막분리조 및 가압형 농축조를 설계하였다. 유해조류 포집 및 농축은 수상에서 이동체에 탑재하여 이뤄지고, 육상에서는 자원 회수가 가능하도록 회분식 응집공정으로 구분하였다. 조류 밀집지역에서 수거된 조류의 무독화 및 농업재료 자원화 타당성 평가를 위해 특용 버섯균주를 활용한 시료별 분석항목을 선정하고 실험 매트릭스에 따라 실증실험을 수행하였다. 수거조류를 전처리하여 성분 및 발열량을 분석하고 버섯재배 전후의 마이크로시스틴 독소(LR, RR, LR)를 포함한 성분 분석을 수행하여, 고체연료, 비료 및 사료로 활용방안을 검토하였다. 무인자율이동 조류포집장치는 실증화 규모로 제작하여 기선정된 테스트베드에서 현장적용성 평가를 수행할 예정이다. 본 연구를 통해 개발된 유해조류 포집 시스템은 기존의 녹조제거 방안을 보완하여 정체수역의 생태계 복원 및 친수공간의 환경개선 등에 적용되며, 무독화가 입증된 유해조류의 농업재료 자원화 기술은 고부가 상품 개발 및 환경폐기물 감축에 활용될 것이다.
도시는 콘크리트, 아스팔트 등 인공적인 피복과 고층 건물의 증가로 인해 열섬현상이 발생되고 있다. 이와 관련하여 인공위성 열적외 영상을 활용한 도시의 열환경 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 복잡한 토지피복을 가진 도시의 열환경 특성을 분석하기에는 위성영상의 공간해상도는 한계를 가지고 있다. 무인항공기(UAV)는 높은 해상도의 영상을 취득할 수 있어 이러한 한계점을 보완하기에 적절하며, 최근 폭넓게 활용되고 있다. 이에 본 연구는 무인항공기 열적외 영상의 정확성 검증과 Landsat 8 열적외 영상과의 해상도 비교를 통한 도시 내 열환경 분석에서 활용가능성에 대해 검토하였다. 정확성 검증 결과, 온도 값의 상관성은 0.95로 높은 양의 상관관계를 보였고, 두 집단의 통계적 차이가 없었다. 해상도 비교를 위한 두 영상의 지표온도의 차이 분석 결과, 시가화 지역이 $4.63^{\circ}C$로 가장 높은 차이를 보였으며, 셀 단위가 작은 무인항공기영상이 다양한 지표온도를 반영하였다. 온도 그래프 비교 결과, 도시의 지표온도를 낮출 수 있는 습지, 가로녹지 등의 세부적인 공간의 지표온도 분석이 가능하였고, 가로수 그림자의 지표온도저감 효과 분석 결과, 약 $4{\sim}6^{\circ}C$ 가량 낮추는 것으로 나타났다. 무인항공기는 세부적인 공간의 분석이 가능하였고, 단시간에 일정 면적의 지표온도를 취득하기 용이하였다. 따라서 무인항공기는 피복을 고려한 공원의 조성이나 관리, 소규모 녹지의 효과 분석 등 도시 내 열환경 분석 전반에 걸쳐 높은 활용성을 가질 것이라 판단된다.
본 논문은 객체 특징 탐색을 이용한 실시간 가상 모델 동기화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2차원 영상에서 객체 특징 탐색을 사용하여, 실제 객체와 가상모델을 실시간으로 동기화 한다. 객체 특징 탐색 알고리즘은 색상을 이용하여 객체를 개별적으로 분류하는 알고리즘과 각도를 이용하여 객체가 설치된 방향을 분석하는 알고리즘으로 구성된다. 제안한 알고리즘을 사용하여 실제 물체의 움직임을 가상 모델에 동기화함으로써, 별도의 사용자 조작 도구 사용 없이 손을 사용하여 가상 물체를 움직이는 환경을 제공할 수 있다. 본 알고리즘은 향후 불특정한 모양과 색상 및 방향을 갖는 객체를 동기화하는 연구를 진행하며, VR/AR기술에 적용하여 사실적인 가상환경을 제공하는 것을 목표로 한다.
자동화 기술을 통한 한국형 스마트팜의 발전이 비약적으로 이루어지고 있는 가운데 무인화를 위한 지능적인 스마트 시설환경 관찰 및 분석에 대한 요구가 점점 증가 하고 있다. 스마트 시설환경에서 취득 가능한 시계열 데이터는 온도, 습도, 조도, CO2, 토양 수분, 환기량 등 다양하다. 시스템의 경계가 명확함에도 해당 속성의 특성상 타임도메인과 공간도메인 상에서 정확한 추정 또는 예측이 난해하다. 시설 환경에 접목이 증가하고 있는 지능형 관리 기술 구현을 위해선 시계열 공간 데이터에 대한 신속하고 정확한 정량화 기술이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 기술적인 요구사항을 해결하고자 시도되는 다양한 방법 중에서 공간 분해능 향상을 위한 다지점 계측 메트릭스를 실험적으로 구성하였다. $50m{\times}100m$의 단면적인 연동 딸기 온실을 대상으로 $3{\times}3{\times}3$의 3차원 환경 인자 계측 매트릭스를 설치하였다. 1 Hz의 주기로 4가지 환경인자(온도, 습도, 조도, CO2)를 계측하였으며, 계측 하는 시점과 동시에 병렬적으로 공간통계법을 이용하여 미지의 지점에 대한 환경 인자들을 실시간으로 추정하였다. 선행적으로 50 cm 공간 분해능에 대응하기 위하여 Kriging interpolation법을 횡단면에 대하여 분석한 후 다시 종단면에 대하여 분석하였다. 3 Ghz에 해당하는 연산 능력을 보유한 컴퓨터에서 1초 동안 획득한 데이터에 대한 분석을 마치는데 소요되는 시간이 15초 내외로 나타났다. 이는 해당 알고리즘의 매우 높은 시간 복잡도(Order of $O=O^3$)에 기인하는 것으로 다양한 시설 환경의 관리 방법론에 적절히 대응하기에 한계가 있다 할 수 있다. 실시간으로 시간 복잡도가 높은 연산을 수행하기 위한 기술적인 과제를 해결하고자, 근래에 관심이 증가하고 있는 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 엔진과 Apple사의 제안을 시작으로 하여 공개 소프트웨어 개발 컨소시엄인 크로노스 그룹에서 제공하는 OpenCL 엔진을 비교 분석하였다. CUDA 엔진은 GPU(Graphics Processing Unit)에서 정보 분석 프로그램의 연산 집약적인 부분만을 담당하여 신속한 결과를 산출할 수 있는 라이브러리이며 해당 하드웨어를 구비하였을 때 사용이 가능하다. 반면, OpenCL은 CUDA 엔진이 특정 하드웨어에서 구동이 되는 한계를 극복하고자 하드웨어에 비의존적인 라이브러리를 제공하는 것이 다르며 클러스터링 기술과 연계를 통해 낮은 하드웨어 성능으로 인한 단점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 CUDA 8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)버전과 Pascal Titan X(NVIDIA, CA, USA)를 사용한 방법과 OpenCL 1.2(https://www.khronos.org/opencl/)버전과 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea)를 사용한 방법을 비교 분석하였다. 50 cm의 공간 분해능에 대응하기 위한 4차원 행렬($100{\times}200{\times}5{\times}4$)에 대하여 정수 지수화를 위한 Quantization을 거쳐 CUDA 엔진과 OpenCL 엔진을 적용한 비교한 결과, CUDA 엔진은 1초 내외, OpenCL 엔진의 경우 5초 내외의 연산 속도를 보였다. CUDA 엔진의 경우 비용측면에서 약 10배, 전력 소모 측면에서 20배 이상 소요되었다. 따라서 우선적으로 OpenCL 엔진 기반 하드웨어 가속 기술 최적화 연구를 통해 스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션 기술 도입을 위한 기술적 과제를 풀어갈 것이다.
본 논문에서는 무인 감시 시스템의 안정적인 성능을 위해서 배경 장면에서 일정 영역 내에서 반복적인 움직임이 발생하는 경우와 급격한 조도 변화가 발생한 경우에 이동물체 검출 성능을 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경 영상을 초기화하기 위하여 배경 장면을 프레임 샘플링한 후, 샘플링 된 프레임들을 블록으로 각각 분할하여 각 블록 화소의 총 휘도 값을 계산하였다. 배경 영상의 초기화는 시간적으로 인접된 프레임들 사이에 동일 위치에 놓인 블록의 최대 휘도 값과 최소 휘도 값만을 선택하여 배경 프레임을 각각 재구성 하여 배경 기준 영상으로 놓았다. 이동물체 검출은 현재 영상 프레임을 블록으로 분할하여 각 블록 내의 화소들의 총 휘도 값을 계산하고, 계산된 값이 초기화 된 두 장의 기준 영상의 휘도 범위를 벗어나면 이동물체가 존재하는 블록으로 결정하고, 벗어나지 않으면 배경으로 판단하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 실내 및 실외 환경에서 사람과 자동차를 대상으로 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 제안한 방법의 에러율이 기존 방법들의 에러율보다 $0.01{\%}$에서 $20.33{\%}$까지 작아졌고 이동물체 검출율은 제안한 방법이 기존 방법보다 $0.17{\%}$에서 $22.83{\%}$까지 향상되어 제안한 방법의 우수함을 보였다.
광양항 컨테이너터미널의 운영을 효율화하기 위해 한국컨테이너부두공단은 자동화운영시스템을 도입하려고 하고 있다. 자동화 컨테이너터미널 운영시스템의 구조를 만들기 앞서 운영시스템의 목표설정이 정의되어야 한다. 본 연구에서는 자동화 컨테이너터미널의 운영목표를 객관적으로 설정하기 위해 AHP 방법을 사용하였으며, 다양한 주체들의 터미널에 대한 요구사항을 수용하는 목표결정을 위해 미래의 고객, 운영자 및 연구기관을 대상으로 설문조사가 시행되었다. 자동화 컨테이너터미널 운영의 제1계층의 목표믹스로는 초기투자비 절감, 운영비 절감, 자동화시스템 성능 향상, 운영효율화 및 생산성 향상, 고객서비스 제고를 선정하였다. 전체적 관점에서 중요한 목표요인은 2계층의 목표믹스중 “운영비 절감”이었다. 특히 설문대상기관 중 컨테이너터미널 고객군이 가장 선호하는 목표는 “고객서비스 제고”요인으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 터미널개발 및 시스템개발시 고려해야 하는 중요한 사항인 건설투자비의 수준, 정보시스템 및 자동화 하역장비의 투자비 수준, 무인화의 정도 및 터미널운영 성과 등에 대한 일정한 가이드라인을 제시하게 될 것이다.
성덕대왕신종은 현재 표면의 문양과 명문을 중심으로 부식물이 존재하고, 일부 마모 흔적이 관찰되는 만큼 보존상태에 대한 디지털 정밀 기록이 필요한 시점이다. 따라서 이 연구에서는 4종류의 3차원 스캐닝과 무인항공사진측량을 이용하여 성덕대왕신종의 디지털 기록화를 수행하였고, 영상처리를 통해 다양한 형상분석을 실시하였다. 먼저 지상레이저스캐닝과 무인항공사진측량의 융합모델링 결과는 성덕대왕신종과 종각의 상호 공간적 관계를 구축할 수 있어 향후 지진에 의한 구조적 변형을 모니터링하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 선행자료에 비해 4~9배 정도 높은 해상도를 보인 정밀스캐닝 결과는 성덕대왕신종의 문양 및 명문 가시화에 상당히 유용한 정보를 제공했으며, 표면 보존상태 변화를 파악할 수 있는 기초데이터로 매우 적절하였다. 성덕대왕신종의 원형 보존에 3차원 스캐닝 결과를 적극 활용하기 위해서는 단기적으로 추가적인 스캔을 하여 형상변화 시점과 지점을 설정할 필요가 있다. 만약 단기모니터링을 통해 큰 형상 변화가 확인되지 않는다면 중장기모니터링으로 전환할 필요가 있다.
본 논문에서는 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화한다. 이진화된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 추출되어 결합된 개별 문자 및 숫자 코드들은 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식된다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식기법이 효율적임을 확인하였다.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 근거리 초광대역 bistatic 레이다에 적합한 시간 영역 영상화 기법의 구현에 대해 기술한다. 기존의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상화 기법에서 주파수 영역에 기반을 둔 방법은 원전계 조건을 만족하는 응용 분야에는 잘 적용되지만, 근거리에 적용할 경우 근사화에 따른 위상 오차가 크게 되어 영상의 품질을 떨어뜨린다. 따라서 근거리 영상 레이다에서는 시간 영역에 기반을 둔 back-projection 방법이 적합하다. 그러나 back-projection의 경우 수행 시간이 매우 긴 단점이 있다. 따라서 시간 영역에 기반을 두고 영상의 품질은 back-projection과 유사하며, 수행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 개발된 것이 FFBP(Fast Factorized Back-Projection) 방법이다. 야지에서 획득한 레이다 원시데이터를 사용하여 back-projection 방법과 FFBP 방법을 구현하고 영상의 품질 및 수행 시간을 비교하여 bistatic 전방 관측 레이다의 시간 영역 영상화 기법의 적용 가능성을 입증한다.
어업무선국에서는 연안조업을 목적으로 약 10톤 미만의 소형어선과의 통신망으로 27MHz대의 주파수를 사용하는 SSB통신에 의존해 왔었다. 소형선박의 척수가 늘어나고, 어업통신본부에서는 각 도서지방을 무인화 시킴으로서 소형선박의 입ㆍ출항 및 조업사항을 관장해야 하는 통제 기능이 약화되기 시작했고, 현용 통신방식의 문제점이 드러나기 시작하면서 새로운 통신방식의 도입이 필요하게 되었다. 이들 선박은 SSB보다는 셀룰라폰을 그들의 주 통신망으로 사용하고 있으며 입ㆍ출항 신고는 물론이고 위치보고도 제대로 하지 않고 있는 실정이다. 또한 소형어선들은 항만 내외에서 운항거리를 단축하기 위해 주항로를 횡단하는 둥 선박사고가 빈번히 발생하므로, 이런 소형선박의 사고를 미연에 방지하고, 해난사고 발생시 신속한 조치를 취하기 위하여 어업무선국과 선박간의 지속적인 통신을 유지하는 것이 가장 좋은 방법이라는 것은 두말할 나위가 없을 것이다. 현재, 어업무선국과 소형어선간에 사용하고 있는 27MHz의 SSB(Single Side Band)통신방식으로는 통제가 불가능 할 뿐더러 적절한 시기에 적절한 정보를 제공할 수 없는 게 어업통신의 현실이다. 본 연구에서는 10톤 미만의 소형어선과 어업무선국간의 원활한 통신체제를 구축하여 어민의 생명과 재산을 보호함은 물론 긴급상황 발생시 효과적으로 대처하여 소형어선의 해난사고를 줄이기 위한 통신 체제로서 주파수공용방식(TRS: Trunk Radio System)의 도입을 제안하고 그 활용성을 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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