에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.
대류층의 중성 대기는 전자가파의 신호 지연을 일으키기 때문에, GNSS(Global Navigation Satel-lite System)를 이용한 정밀측위의 가장 큰 오차요인으로 작용한다. 대류층 지연오차는 대류층의 굴절률과 연관 있으며, 대류층의 굴절률은 경험적으로 압력, 온도 및 수증기 분압으로 표현된다. 따라서 GNSS 안테나 위치의 기상 정보를 알고 있다면, 대류층 지연오차는 경험적 법칙에 의해 산출될 수 있다. 이 연구에서는 임의의 장소와 시간에 대한 대류층 지연오차를 생성하기 위한 기상정보 생성에 대하여 연구하였다. 한국천문연구원이 운영하는 9개의 상시 관측소에 설치된 디지털 기상 센서의 관측값을 가지고 범용 크리깅 (Ordinary Kriging)을 적용하여 기상 정보를 생성하였고, 상시 관측소의 데이터 공백을 메우기 위해 각 상시관측소의 기상 데이터를 분석하여 수치 모델을 만들어 보완하였다.
이 연구의 목적은 고해상도 합성개구레이더 센서를 탑재한 관측위성의 운용요구사항에 맞춰 임무기간 동안 관측 목표지역을 주기적으로 반복하고 지상궤적을 $\pm2km$ 범위 내에서 안정성을 갖도록 유지 조정하는 궤도제어 알고리즘 연구를 수행하는데 있다. 기존에 수행되어 왔던 지상궤적에 대한 오차를 해석적으로 계산하여 궤도를 유지 조정하는 방법이 아닌 기준궤도에 대하여 상대좌표계에서 표현된 위성의 실제 접촉궤도를 기준궤도와 직접적으로 비교하여 목표궤적을 유지 조정하는 알고리즘을 연구하였다. 이를 위해 첫째, 고해상도 관측위성의 운용요구사항을 만족하는 계획된 목표궤도인 기준궤도를 설계하였다. 기본적으로 기준궤도는 임무 설계 시 완전한 주기성이 고려된 최대한 실제에 가까운 궤도이기 때문에 지구중력장 모델만을 고려하여 간략하게 설계하였다. 둘째, 실제의 인공위성의 궤도는 계획된 기준궤도를 유지해야 하지만 시간에 따라 섭동력의 영향을 받아 계획된 궤도로부터 벗어나게 된다. 기준궤도로부터 실제궤도가 얼마나 벗어나는지에 대한 정량적 분석을 위해 지구 중력장, 달-태양 중력, 대기저항력, 태양복사압, 조석력 등과 같은 다양한 섭동력의 영향에 대한 분석을 수행하였다. 셋째, 반경방향(radial), 진행방향(along-track), 교차방향(cross-track)의 세 방향의 성분으로 구성된 우주공간오차(Space Error) 개념을 적용하여, 투영된 지상궤적에 상응하는 오차를 계산하는 것 보다 안정적으로 오차를 계산하였다. 또한 운용요구사항에 따라 허용된 범위 내에서 궤도를 유지하기 위해 GVE(Gauss Variation Equation)을 이용한 궤도조정을 수행하였다. 섭동력의 분석 결과로부터 지구대기저항력, 달-태양 중력으로 인해 가장 두드러지는 장반경과 궤도이심률의 변화를 조정하기 위해, 임무에 사용되는 추력기의 연료 효율을 고려하여 동결궤도가 유지될 수 있는 최적의 위도이각에서 In-plane에 대한 궤도조정만을 수행하여 장반경과 이심률을 동시에 조정하였다. 지구대기와 태양활동의 영향으로 시간에 따른 장반경의 변화율에 따라 궤도조정 주기를 가지는 것을 알 수 있었고, 이 변화율 때문에 생기는 우주공간오차의 증가를 보정하여 위성의 지상궤적을 목표범위 안에서 유지할 수 있었다.
본 논문에서는 2-2형 압전복합체의 등가 물성 도출에 관해 연구하였다. 먼저 2-2 압전복합체의 특성 변화를 유한요소법으로 해석하였고, 해석 결과와 2-2 압전복합체 시제작품의 특성 측정 결과를 비교하여 유한요소해석의 타당성을 검증하였다. PZT-5H와 고분자재료로 구성된 압전복합체의 단일상 등가물성은 Asymptotic Averaging Method를 이용하여 도출하였고, 도출된 물성을 다양한 진동 모드의 단일상 공진자 유한요소 모델에 대입한 후 완전한 2-2 압전복합체와의 임피던스 스펙트럼 차이를 최소 자승법을 이용하여 보정함으로써, 도출된 등가 물성값의 정확성을 향상시켰다. 본 연구에서 도출한 2-2 압전복합체의 등가 물성은 향후 다양한 음향 센서의 설계에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문은 카메라의 고정 초점방식 렌즈를 통해 얻은 영상의 왜곡을 보상하여 왜곡된 이미지 좌표에서 본래의 좌표를 갖는 원영상으로 복원하는 연구이다. 이미지 센서의 다양한 영상 기기 발달과 활용으로 다방면의 산업분야에 확대 이용되고 있으나, 카메라의 소형화와 경량화 필요로 인해 렌즈의 굴곡에 의한 수신 영상의 왜곡이 영향을 미치는 경향이 많다. 특히, 입체 영상 카메라 응용 기기인 경우 좌, 우측 렌즈의 서로 다른 왜곡으로 입체감 저하 및 좌우 이미지 왜곡 등이 수반된다. 좌, 우측 카메라 수신 영상의 각 부분별로 본래의 좌표로 환산하는 근사식을 세우고 이들을 종합하는 방식으로 접근했다. 적응 뉴로-퍼지 추론시스템을 구성하여 소속 함수를 통해 분할하고 1차 Sugeno fuzzy 모델식으로 추정하여 좌, 우측 본래의 영상에 근접한 결과를 얻었다. 이로서 저가이며 소형 렌즈를 활용한 영상으로도 정확한 입체 영상 센싱 기능과 판별을 기대할 수 있게 된다.
국토교통부에서는 2019년과 2020년에 차세대 중형위성 1호 및 2호 기를 발사하여, 지구환경 모니터링 및 접근불능지역에 대한 수치지도 제작에 활용하고자 하고 있다. 차세대 중형 위성을 통해 수집된 위성영상정보는 지구환경 모니터링, 지형도 제작, 재난재해 예방을 위한 분석 등 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이와 같이 다양한 분야에 활용하기 위해서는 위성영상의 위치정확도 확보가 중요하며, 위성영상의 정밀기하수립을 위해 지표상의 정확한 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 사용하여 정밀 센서 모델을 수립하는 과정이 필요하다. 또한, 다양한 분야의 활용을 위해 정사영상 구축을 위한 단계별 자동화가 필요하며, 이를 위해 위성영상 GCP 칩의 DB (Data Base)가 체계적으로 구축되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 정밀기하수립을 위하여 GCP를 자동 추출하는 다양한 기법들을 분석하여 최적의 방법을 도출하고자 한다.
2015년 발사된 이후 KOMPSAT-3A 영상정보가 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 실제 육상 환경의 분석에 필요한 지표 반사도를 얻을 수 있는 도구 개발이 이루어지지 않아서 식생 지수 산정 등과 같이 이러한 자료를 적용하는 과학적 분석과 응용 분야의 확산에는 한계가 있었다. 지표 반사도는 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. 이 연구에서는 OTB 오픈 소스 확장 프로그램으로부터 KOMPSAT-3A 영상정보의 대기 반사도와 지표 반사도를 구하고, 국제 검보정 포털 RadCalNet에서 제공하는 대기 반사도와 지표 반사도 현장 측정 자료를 이용하여 정확도를 비교 검증하고자 한다. 또한 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상으로부터 지표 반사도를 구하고 비교 검증 실험에 같이 적용하였다. 검증 실험 결과로 KOMPSAT-3A 영상의 대기 반사도는 같은 분광대역에 해당하는 RadCalNet 자료의 평균값과 비교했을 때 0.00에서 1.00까지의 범위에서 최대 ± 0.02 차이가 보이는 것을 확인할 수 있었다. KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 산출 결과는 RadCalNet 자료와 0.02에서 0.04까지의 차이 값을 갖는 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 이 결과들은 KOMPSAT-3A 영상의 분석대기자료(Analysis Ready Data)로서의 활용 가능성을 증가시키는 기본 자료로 사용할 수 있다. 또한 이 연구에서 개발된 도구와 연구 방법은 향후 국토, 농업, 산림 활용을 위한 차세대 중형 위성 영상자료의 각 센서 모델에 맞는 확장 프로그램 개발과 검증에도 적용이 가능할 것으로 생각한다.
최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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