선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)는 선박의 정보를 자동으로 송수신하는 장치로 선박에 탑재된다. 연안 인근 선박의 AIS 정보는 지상에서 수신 가능하지만, 50해리 이상의 먼 해상으로 나가게 되면 지상과 통신이 두절되는 한계점을 가진다. 이를 해결하기 위해 AIS 수신기를 탑재한 AIS 위성을 통하여 먼 해상의 선박 정보를 지상으로 전송할 수 있다. 국내에서는 아직 AIS 위성 개발 사례가 없으며, 국내 다수의 선사는 해외의 AIS 서비스를 이용하고 있다. PNUSAT-1은 부산대학교에서 개발 중인 1U+ 큐브위성으로, 선박 모니터링을 위해 AIS 수신기를 탑재하여 선박 정보를 지상으로 전달하는 임무를 수행한다. PNUSAT-1은 임무 데이터가 텍스트 형태로 큰 용량의 데이터를 전송하지 않으므로 이에 부합하는 통신 장비, 저정밀 센서 및 구동기를 선택하였다. 본 논문에서 PNUSAT-1의 시스템 예비 설계를 수행하였으며, 임무 수행을 위한 요구사항, 운용 시나리오 및 모드 설계, 하드웨어 및 소프트웨어 선정 그리고 각 서브시스템의 예비설계를 수행하였다.
국내 위성 디지털 멀티미디어 방송 (DMB : Digital Multimedia Broadcasting)의 전송 표준방식은 DS-CDM-QPSK 방식으로 위성중계기와 지상중계기 (Gap-filler)를 통하여 다채널 고품질의 멀티미디어 방송 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 다중 경로 페이딩 채널 환경에서는 방송 채널을 식별하는 Walsh 부호간의 직교성이 상실되고 다중 채널 간섭 (MCI : Multi-channel Interference)이 증가하여 수신 성능이 저하된다. 본 논문에서는 위성 DMB의 수신 성능을 향상시키기 위해 탭 선택 알고리즘을 사용한 칩 등화 수신기를 제안하고 기존의 Rake 수신기와 수신 성능을 비교 분석한다.
본고에서는 세계전파통신회의(WRC: World Radio Conference)에서 IMT로 지정된 주파수 현황과 국내 이동통신 주파수 현황 및 계획을 알아본다. 또한 현재 시점에서 데이터 트래픽 증가 추세에 비추어 2020년 Beyond4G(5G)시대를 대비한 ITU(국제전기통신연합) 해당 표준화그룹의 소요량 예측 및 통신방식별 분담 율을 분석하였다. 주파수 수요예측에 따라 WRC-15에서 IMT 추가 주파수 지정 목적으로 진행하고 있는 위성, 방송, 과학 및 고정 등 기존업무와의 공유 연구 진행현황을 주파수 대역별로 살펴본다. 또한 도시 밀집 지역에서 대용량 데이터 전송을 위한 서비스 기술이 중요해진 시점에서 Beyond4G(5G) 시대를 위해 우리나라가 주도하고 있는 6GHz 이상 대역을 IMT로 활용하기 위한 활동을 소개한다. 마지막으로 WRC가 주파수를 분배 할당하는 방식인 '주파수 대역에 서비스 방식 지정'과 달리 '서비스 방식에 의한 주파수 대역 점유(예: LTE 기술표준(PS-LTE)을 PPDR대역에서 활용) 가능성'등 LTE 기술표준의 확산 추세에 대응하기 위해 5G시대에 준비할 사항에 대한 시사점을 언급하였다.
선박의 위치추적시스템(VMS: Vessel Monitoring System)은 선박의 안전항해를 확보하기 위한 수단으로 다양한 통신망을 사용하여 구성을 확대해나가고 있다. VMS를 위한 통신망으로는 현재 Inmarsat 및 Orbcomm 등 위성통신망과 AIS(Automatic Identification System of ships: 선박자동식별장치)의 VHF(Very High Frequency: 초단파) 통신망 등이 사용되고 있다. 최근에는 5톤 이상의 어선에도 VHF 무선설비의 설치를 단계적으로 강제화하였으며, 소형선박에도 AIS의 탑재를 강제화할 계획을 검토하고 있음에 따라 이에 따른 효율적인 통신망 구축 방안을 사전에 검토할 필요성이 대두되었다. 여기에서는 선박의 안전항해를 확보하고 효율적인 VMS를 구축할 수 있는 VMS 통신망 구축 방안에 대하여 연구 제시하였다.
폭염과 도시열섬현상은 기후변화가 진행됨에 따라 피해가 더욱 커지고 있으며, 2050년까지 폭염 발생빈도는 2~6배가 증가될 것으로 예측된다. 특히, 폭염기간동안 건설공사현장에서의 근로자가 느끼는 더위체감지수는 매우 높으며, 도시열섬현상까지 고려하게 되면 체감지수는 더욱 높아진다. 열에 취약한 건설현장 환경과 건설근로자의 상황은 나아지지 않고 있으며, 피해를 줄이기 위해서는 효과적인 대응이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 인공위성영상 이미지와 Land Surface Temperature (LST)와 Long Short Term Memory (LSTM) 딥러닝 모델 기법을 적용하여 33℃ 이상 온도가 되는 지역을 분석하고, 폭염에 취약한 건설공사현장을 식별하여 폭염 및 도시열섬현상의 복합적인 피해를 가중시킬 수 있는 가장 취약한 지역을 예측하여 도출하였다. 예측 결과를 통해 건설근로자의 안전을 보장하고, 건설현장 경보시스템의 기반이 될 수 있기를 기대한다.
고해상도(Very High Resolution; VHR) 위성영상을 이용한 재난 피해 평가는 신속한 피해 정보 추출과 함께 세부적인 피해 정보 획득이 가능하다. 하지만 일반적으로 VHR 위성의 낮은 영상 취득 주기로 인해 재난 발생 전 VHR 영상의 수급은 제한적이며, 재난 발생 후 영상만으로는 피해 지역과 미피해 지역의 정확한 식별에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS (Geographic Information System) 데이터를 이용하여 국내 산불 피해 지역에 대한 변화 탐지를 수행하였다. 산불 발생 전 VHR 영상을 대체하기 위한 GIS 데이터로는 토지피복도가 사용되었으며, 산불 발생 전 토지피복 현황에 대한 공간정보를 이용하여 산불발생 전 NIR (near-infrared) 영상을 시뮬레이션하였다. 변화 탐지 과정에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 상관도 기반의 변화 탐지 기법을 적용하였으며, superpixel 기반의 영상 분석을 통해 영상 분석의 복잡도를 감소시키는 동시에 VHR 영상의 디테일을 보존하고자 하였다. 제안 기법은 2019년 발생한 강원도 산불 지역에 대해 검증되었으며, 두 연구 지역에 대해 모두 98% 이상의 높은 전체 정확도와 0.97 이상의 높은 F1-score 값을 제시하였다.
최근 고령화로 인한 치매환자의 증가로 그들의 배회행동과 실종예방을 위한 대책이 시급하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 인증 방법과 위치 탐지 기법들이 소개되고 있으나 개인인증의 보안성 문제와 실내·외를 전반적으로 확인할 수 있는 시스템은 찾아보기 어려웠다. 본 연구에서는 프라이빗 블록체인 환경에서 손목 밴드 형태의 웨어러블 디바이스를 활용해 개인인증, 기본적 건강 상태 파악 및 실내·외의 전반적인 위치를 파악할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템에서 개인인증은 위변조가 어렵고 개인식별성이 높은 ECG를, 실내는 저전력, 비접촉 및 자동 송수신 방식으로 사용이 용이한 블루투스 비콘을, 실외는 GPS 위성의 의사거리 오차를 보정한 DGPS를 활용하여 치매환자의 위치를 파악함으로써 배회행동 및 이상징후를 탐지하고자 한다. 이를 통해 재가나 요양시설 등에서 생활하는 치매환자의 배회행동 및 이상징후 시 신속한 대처와 실종예방에 기여하고자 한다.
구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.
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.
기후변화로 인해 가뭄의 발생 빈도가 증가함에 따라 광범위하게 발생하는 가뭄의 상황을 정확하게 판단할 수 있는 모니터링 체계를 갖추는 것이 매우 중요하다. 그러나 지상 관측 기상자료만으로는 한국의 전 지역에 대한 복잡한 가뭄을 모두 파악하기에는 한계가 존재하는 반면, 인공위성 원격탐사자료는 광범위한 지역에서의 가뭄의 공간적 특성을 파악하고 가뭄을 탐지하는 데 효과적으로 이용될 수 있다. 본 연구에서는 남한의 가뭄 식별을 위한 원격탐사자료의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 다양한 측면의 가뭄을 모니터링하기 위해 가뭄에 영향을 미치는 주요 변수인 강수량과 잠재증발산량의 원격탐사 및 지상 관측자료를 수집하였다. 원격탐사자료의 적용성 평가는 관측자료와의 비교를 중심으로 수행하였다. 먼저 원격탐사자료의 적용성과 정확성을 평가하기 위하여 관측자료와의 상관관계를 분석하고, 기상학적 가뭄 모니터링을 위해 강수량과 잠재증발산량을 이용하여 다양한 측면의 가뭄지수들을 산정하였다. 이후 원격탐사자료의 가뭄 모니터링 능력을 평가하기 위해 가뭄지수에 대한 ROC 분석을 적용하여 과거 가뭄 재현성을 확인하였다. 마지막으로 원격탐사자료를 이용한 고해상도의 가뭄 지도를 작성하여 남한의 실제 가뭄에 대한 원격탐사자료의 모니터링 활용 가능성을 평가하였다. 원격탐사자료의 적용을 통해 향후 미 계측 유역을 포함한 남한 전 지역에서 다양하게 발생하는 가뭄 상황을 파악하고 이해할 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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