본 연구는 빠른 속도로 발전하는 멀티미디어 정보 환경 중에서도 미국 방위산업체 정보기관의 감시 카메라 속 특정 인물을 색출하는 작업 상황을 가정으로, 사용자가 방대한 영상 데이터 기록물들 가운데 원하는 정보를 한 눈에 분석하고 검색해 낼 수 있는 효율적이고 만족스러운 멀티미디어 검색 환경에 대해 연구하였다. 이를 위해 첫 번째 실행된 실험에서 CAVE형 가상현실 공간 인터페이스를 검색환경으로 제안하고 데스크톱과 CAVE형 공간 인터페이스를 비교 평가하였다. 이 실험에 사용한 콘텐츠는 각 과제에 최적화되어 개발된 소프트웨어들과 데이터베이스를 사용하였다. 두 번째 실험은 CAVE형 가상현실 공간 인터페이스에서 검색의 효율을 높여주는 입력시스템에 대한 연구를 실행하였다. 특히, 인간의 움직임에 보다 가깝게 디자인되어 자연스럽게 조작할 수 있도록 설계된 제스처 입력시스템을 중심으로 CAVE형 가상현실 인터페이스에 적합한 3가지 입력시스템을 사용하여 검색 후 각 과제들에 대한 선호도와 만족도를 측정하였다. 또한 각 과제별 검색 수행 시간을 측정하여 효율성 높은 입력시스템을 분석하였다.
최근 센싱정보와 위치정보 그리고 주변의 공간정보를 융합한 지오센서 정보를 원활하게 수집하여 분석할 수 있는 미들웨어에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 미들웨어 개발과 관련하여 지오센서 네트워크 환경에서 공간-센싱정보의 에너지 효율적인 수집을 위한 다양한 방법들이 제안되었으며, 웹에서 공간-센싱정보를 효율적으로 매쉬업 할 수 있는 Geosensor Web 기술도 제안되었다. 공간-센싱정보 수집 방법과 Geosensor Web 기술은 단일 지오센서 네트워크에서의 에너지 효율성과 OpenAPI의 제공에서 기여가 있었으나, 다양한 지오센서 네트워크와 물리적 연결을 필요로 하는 u-GIS 응용시스템의 쉽고 빠른 개발을 지원할 수는 없었다. 이에 본 논문에서는 이질적인 지오센서 네트워크들을 연계하는 u-GIS 시스템의 개발 과정에서 소요되는 시간 및 비용을 크게 감소시킬 수 있는 지오센서 네트워크 미들웨어를 제안하고자 한다. 제안된 미들웨어는 SWE와 확장 SQL 인터페이스를 이용하여 이질적인 지오센서 정보를 수집할 수 있고, 다양한 비교 및 공간 연산을 서버와 In-network 사이에서 최적화하여 수행할 수 있고, 다양한 유형의 센서 네트워크와의 쉽고 빠른 물리적 연결을 지원할 수 있는 장점을 가지고 있다. 끝으로, 온도, 습도, 조도, 속도, 영상, 위치 정보를 수집하는 지오센서를 동시에 연결하고 공간정보와 융합하여 환경정보를 실시간 감시할 수 있는 Prototype을 개발함으로써 제안된 미들웨어의 효용성을 검증하고자 한다.
ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.
인공위성 원격탐사를 이용한 선박탐지는 주요 적용 분야 중 하나로, 광역의 환경 감시와 해상보안에 적용되고 있다. 이를 통하여 어장을 포함한 해상교통을 모니터링할 수 있으며, 기름유출 선박을 찾기도 한다. 본 연구에서는, RADARSAT의 합성개구레이더(SAR) 영상을 기반으로 개발한 자동선박탐지기법을 제시하고, 2004년 8월 6일에 얻어진 영상에 적용을 하여 현장 자료와의 비교를 실시하였다. 선박탐지알고리듬은 보정, 랜드마스킹, 필터링, 위치 등록 그리고 식별의 5단계로 구성된다. 울산항을 중심으로 이루어진 위성 촬영시점의 풍속은 최대 0.4m/s이었다. 전장이 68m 이상인 묘박지의 선박을 중심으로 한 선박 탐지 결과는 울산 항만교통정보시스템의 레이더정보와 잘 일치하였다. 바지선과 같은 소형선박의 경우, SAR에 의한 선박 탐지 능력이 육상에 설치된 레이더보다 더 높은 경우도 있었다. 또한, SAR 레이더 산란 단면적(RCS)을 이용하여 선박의 길이와 폭을 계산하였으나, 레이오버와 그림자 효과 때문에 실제 값보다 비교적 높게 추정되었다.
지역이나 전구 규모의 농업 생태계를 감시하기 위해 HDF 형식으로 제공되는 MODIS 원격 탐사자료가 사용되어 왔다. 대개의 경우, 다량의 영상자료들이 처리되어야 하기 때문에, 이들 자료의 처리 성능을 향상시키는 것이 유리하다. 본 연구는 HDF 파일을 처리할 수 있는 GDAL과 같은 라이브러리가 운영 체제나 배포 방식 등에 따른 처리속도의 차이를 확인하여 원격 탐사 자료 처리 시스템 구축을 지원하고자 하였다. 이를 위해, GDAL이 시스템에 설치되는 주요 조건들에 따라 MODIS 영상자료 처리 시간을 측정하고 비교하였다. 운영 체제(Ubuntu 및 openSUSE), 컴파일러(GNU 및 Intel), 설치 옵션 및 바이너리 패키지 조건을 조합하여 GDAL성능 비교가 이루어졌다. 각 조건에 따라 설치된 GDAL을 사용하여 MODIS 영상 중 대기측정 자료(MOD07)의 2차원 변수와 3차원 변수에 해당하는 총 10 종의 자료를 추출하였다. 자료처리에 소요된 구동 시간은 각 변수 값을 시스템 메모리에 저장하는 작업이 끝난 직후 측정되었다. 가장 좋은 성능을 보인 설치 조건은 Ubuntu에서 Intel Compiler를 사용하여 컴파일 된 GDAL을 사용하는 것이었다. OpenSUSE에서는 GNU와 Intel 컴파일러가 각각 2차원 자료와 3차원 자료를 처리하기 위한 작업에 효과적인 것으로 나타났다. 한편 "--with-hdf4=no" 옵션으로 컴파일 된 GDAL과 RPM package manager 버전의 GDAL의 경우, 다른 조건에 비해 상당히 낮은 성능을 보였다. 이러한 결과는 운영 체제나 컴파일러, 설치 옵션 등을 조정하여 원격 탐사자료 처리 도구의 속도를 개선할 수 있다는 것을 암시하였다. 특히, 원격 탐사 자료의 경우 다양한 형식으로 배포되므로, 이를 처리하는 라이브러리들이 최고의 성능을 발휘할 수 있는 조건을 탐색하고 이러한 결과의 공유가 후속연구에서 진행되어야 할 것으로 보인다.
본 논문은 산악 지형, 도심, 함정, 교량 등에서 수직 이·착륙 비행, 제자리 비행, 고정익기처럼 저속 및 고속비행을 할 수 있는 덕티드 추진체를 사용한 수직 이·착륙 초소형 무인 항공기 개발 동향을 기술한다. 이 항공기는 여러 측면에서 헬리콥터와 고정익기와는 비행 특성이 다르다. 미육군 미래 전투 체계와 DARPA의 OAV 프로그램의 목적은 운용자에 안전하고 낮은 음향 특성을 갖는 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 현재의 초소형 무인 항공기에 영상/적외선 카메라를 탑재하고 숲이나 언덕 뒤에 숨어 있는 적을 정지비행과 응시로 약 1 시간 동안 감시 및 정찰을 한다. OAV의 Class-I은 개인 병사가 배낭에 담아 운반할 수 있는 크기와 무게의 수직 이·착륙 덕티드 MAV 개발이다. Class-II는 Class-I보다 두 배의 운용 시간과 더 넓은 범위의 비행이 가능한 유기체의 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 초소형 무인기는 장시간 운용을 위해 현재의 '호버 및 응시'에서 '퍼치-앤-응시'으로 기술을 발전시켜야 한다. 근 미래의 OAV 개념은 유·무인 지상 차량이 주행하는 동안에 차량의 상부에 자동 이착륙하고, 탑재된 상태로 이동하고, 재급유, 재충전, 재이륙하는 합동 운용으로 임무 능력과 효율성을 확장하는 것이다. 덕티드 MAV는 지상 차량의 착륙 패드에서 자동으로 이착륙하기 위해 저렴한 초소형 GPS를 활용한 고정밀 상대 위치 기술 개발이 필요하다. 또한, VTOL 덕티드 MAV와 유·무인 지상 차량 간에 유기체의 협업 동작이 가능케하는 공통 명령과 제어 아키텍처를 개발할 필요가 있다.
정보통신 인프라의 디지털화로 인해 홈 네트워크에 대한 개념이 적립되고 관심이 높아지는 가운데 생활의 편리화를 추구하기 위해 많은 노력들이 진행되고 있다. 또한 수년전부터 네트워크 접속 기능을 가진 정보가전기기가 등장함에 따라 지능형 홈 서비스에 대한 요구가 증대하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 필수적인 요소인 멀티미디어를 기반으로 하며, 사용자의 신원확인을 위해 인증 및 접근 제어를 통한 사용자의 행동 패턴을 분석하여 그 정보를 이용한 자동화처리 시스템에 적용하는 단일화 된 어플리케이션 모델을 제안한다. 또한 일정시간을 두어 캡쳐되어진 영상 이미지에 대한 일정 허용 범위에 대해 픽셀 단위로 비교를 하여 이상 유무를 확인하며, 12byte의 salt함수를 해쉬화 알고리즘에 이용한 자체 인증 기법을 취함으로써 사용자 인증에 안전을 꾀했다. 제안하는 모델의 유용성을 보이기 위해, 개발한 어플리케이션을 테스트하기 위한 방안으로 유비쿼터스 네트워크가 가능한 지능형 멀티미디어 서버를 구성하여 정보의 제어를 위해 에뮬레이터를 통한 테스트를 실시하였다. 실험 결과에 따르면 우리의 실생활에 있어 다양한 멀티미디어 어플리케이션을 화장할 수 있다는 신뢰성을 주는데 무리가 없었다.
최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.
아이슬란드는 북대서양 중앙에 위치하고 있으며 약 130여개의 화산이 존재한다. 아이슬란드의 화산활동이 주로 일어나는 화산지대는 레이캬네스 화산 벨트, 서부 화산지대, 중부 아이슬란드 벨트, 동부 화산지대 및 북부 화산지대, 외라이비 화산벨트, 그리고 스나이펠스네스 화산벨트가 있다. 이들 지역 내부에는 주로 중심화산과 그 주변의 틈새로 구성된 화산계들이 존재하며 그 숫자는 30개 이상이다. 2023년 10월 24일부터 레이캬네스 화산 벨트에 속하는 스바르첸기 화산계에서 발생한 강력한 군발지진이 아이슬란드기상청의 분화전조현상 감시 시스템에 포착되었다. 또한 연속GPS 데이터와 간섭합성개구레이더 영상으로 쏘르비욘에서 북서쪽으로 약 1.5 km 떨어진 블루 라군 인근 지역의 지표면 융기가 관측되어 이 지역에서 마그마 관입이 발생했음을 시사하였다. 2023년 11월 10일에는 지진의 빈도 및 강도가 증가하여 20,000회 이상의 지진이 기록되었으며 최대 규모는 M5.3에 이르렀다. 결국 2023년 12월 18일 스바르첸기 화산계의 순드누쿠르 틈새 분화구열에서 최대 100 m 높이의 용암 분천을 동반한 틈새 분화가 발생하였다. 12월 18일의 용암 분출은 12월 21일에 종료되었으나, 2024년 1월 14일 새로운 분화가 발생하였다. 이 지역에서는 2월, 3월, 5월, 8월에도 계속해서 분화가 발생하였고 2024년 9월 현재에도 분화로 이어질 수 있는 화산 불안정이 지속되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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