본 연구에서는 레이더 강우의 ground-truth를 위해 가능한 3가지 비교방법, 즉 3가지 ground-truth설계를 이론적으로 검토하였다. 이론적인 결과는 먼저, WGR강우모형으로 모의된 3차원 강우장에 적용하여 검토하였으며, 아울러 실측자료인 관악산 레이더 자료 및 레이더 관측영역 내 건설교통부 관할 지상관측소 강우 자료에 적용하여 평가하였다. 전체적인 적용결과는 이론적인 분석내용 및 모의 강우를 이용하여 수행한 내용과 유사함을 확인하였다. 결론적으로 레이더 및 우량계 강우가 양(+)인 경우만을 비교하는 형태는 심각한 설계편의를 유발하여 레이더 강우의 ground-truth에 적절하지 못함을 확인할 수 있었다.
집성재의 구조부재로서의 이용에 있어서는 접합철물(connector)과 파스너(fastener)에 의한 접합이 대부분을 차지하고 있다. 이들 접합부의 역학적 거동은 파스너의 지압과 부재의 전단현상으로 설명할 수 있다. 집성재 내의 층재 구성상태에 따른 전단성능, 2면전단 핀접합부의 인발에 의한 전단성능, 실대 기둥-보 2면전단 핀접합부의 모멘트 저항성능을 검토하였다. 집성접착된 부위의 경우, 두 층재간의 보완작용에 의해 밀도 및 전단강도에 있어서도 적층효과를 발휘하였다. 소시험편의 전단강도를 이용한 핀접합부의 2면전단강도와 모멘트 저항성능을 예측할 경우 다소의 보정이 필요할 것으로 판단되었다. 기둥-보 접합부의 모멘트저항성능 예측은 소시험편 전단강도의 10%를 저감하여 이용하면 안전하게 예측가능한 것으로 판명되었다.
초음파를 이용한 다층 후판 복합재 패널의 비파괴 검사에서 상층부의 신호간섭효과는 결함판정을 보다 어렵게 만드는 중대한 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서 초음파 C-Scan 이미지에 영향을 미치는 복합재 상층 패널의 신호간섭을 제거할 수 있는 이미지 향상기법을 제안하였다. 이는 수집된 초음파 수신신호를 보정신호를 이용해 정규화하고 그 결과 신호를 C-Scan 이미지로 재구성하는 기법으로 본 논문에서는 이미지 향상기법의 제안과 그 실험적 성능검증에 대하여 논하였다. 복합재 상층 패널의 계면효과를 제거하기 위해 인공결함을 내재시킨 세 개의 결함시험편을 제작하고, 이들 시험편에서 C-Scan 이미지를 실험적으로 획득하였다. 그리고, 개발된 이미지 보정기법을 적용하였는데, 제안된 기법이 이미지 개선알고리즘으로 실용적 적용성이 충분함을 입증하는 결과를 얻었다.
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 즉, 이 문제는 두 관측치의 차이에 대한 분산의 규모를 주어진 조건에 맞추기 위해 필요한 우량계의 수를 결정하는 것이 된다. 본 연구에는 특히 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 이는 임진강 유역에 대해 강우레이더를 운영하는 경우에 해당하는 문제이며, 또한 바다와 접한 지역에서 레이더를 설치 운영할 경우에도 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 하였으며, 전체 유역의 약 1/3정도인 하류유역에서만 우량계 자료가 가용한 경우와 전체 유역에 대해 우량계 강우가 가용한 경우의 차이를 비교하였다. 이러한 분석결과를 토대로 임진강 유역 전체 지역에 고르게 우량계가 분포할 경우의 관측정도를 얻기 위한 하류유역의 우량계 밀도를 제시하였다.
본 연구는 국내의 ASOS 및 AWS와 AMOS 관측 값을 사용하여 1km 고해상도의 산악기상 격자 값을 추정하고 평가하였다. 해발고도 200m이상을 산악지역으로 정의하고 ASOS, AWS, AMOS 기상관측소를 산악기상이 반영된 기상데이터와 산악기상이 반영되지 않는 기상데이터로 나누었다. 2013년에서 2020년까지 산악기상 데이터를 적용하고 편의보정기법(bias correction method)방법을 통하여 산악기상 적용에 따른 보정계수를 산출하고 적용하여 보정계수 및 산악기상 데이터가 반영된 고해상도 산악기상기온 격자 데이터를 생성하였다. 추정된 산악기상기온 격자데이터는 검증지점의 기상 기온 실측 값과 비교하여 평가하였다. 산악기상 데이터 반영 및 보정계수가 반영된 산악기상 고해상도 격자 기온은 산악기상이 반영되지 않는 격자기온보다 RMSE가 34%(평균기온), 50%(최저기온), 31%(최고기온)가 감소하였다. 이는 산악기상 정보기반과 산악기상 보정계수를 적용이 국내 산악기상고해상도 격자 생성에 있어서 정확도를 크게 개선시킬 수 있음을 시사하였다. 이러한 1km 고해상도의 기온 격자데이터는 추후 기후변화에 대한 산림생태계 변화 및 산림재해 모델의 검증을 위한 데이터로 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
일반적으로 카메라는 좁은 시각 영역(field of view)를 가짐으로 인해, 넓은 영역의 뷰를 얻기 위해서는 모터를 이용하여 카메라를 팬/틸트시키는 것이 일반적이다. 하지만, 이들은 아직까지 기계적으로 카메라를 직접 움직여 원하는 영역의 영상을 보여주기 때문에, 내구성이 떨어지며 생산 원가도 많이 든다. 또한 움직임으로 인한 모션 블러 현상도 나타난다. 본 논문에서는 한번에 보은 지역을 촬영할 수 있고, 비기계적으로 팬/틸트가 가능한 카메라 시스템을 개발하고자 한다. 한번의 촬영으로 널은 영역을 얻기 위해, 어안렌즈를 CCD 센서와 항께 사용한다. 또한, 어안렌즈(fish-eye lens)를 통해 얻은 왜곡된 영상을 와핑 기술을 이용해 편 다음, 원하는 부분의 영상을 보여준다. 본 논문은 TI사의 TMS320DSC25 프로세서로 구현하였으며, 어안 렌즈 캘리브레이션 및 실시간 왜곡 보정, 영상 출력을 위한 방법을 소개한다.
고용량/대면적/초정밀 제품을 지향하는 개발추세에 따라 고진공 펌프중 하나인 크라이오펌프의 활용도가 크게 증가하며 첨단 공정장비인 LCD 분야 등과 같이 수소 분자와 물 분자 등의 배기가 중요한 응용분야에 크라이오펌프의 수요가 대부분을 차지하고 있다. 그러나 크라이오펌프의 운전성능에 대한 표준절차에 따른 실질적인 측정은 빈약한 편이다. 이에 크라이오펌프의 종합 성능평가 기술 개발을 통해 실질적인 크라이오펌프의 운전성능을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 고진공 펌프중의 하나인 크라이오펌프의 종합 성능평가 표준절차 및 표준시스템에 대해 소개하며, 상용화 제품에 대한 각 회사에서 제시하고 있는 성능지표에 대해 실질적인 측정에 대한 비교분석을 하고자 한다. 또한 가장 중용한 성능지표 중의 하나인 배기속도 측정에 대해 물리적 특징과 구조적 오차에 대한 보정 식들을 제공하고자 한다.
Quantitative variability of AMSR2 (Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) soil moisture data shows that the remotely sensed soil moisture is underestimated during Spring and Winter seasons and is overestimated during Summer and Fall seasons. Therefore the bias correction of the remotely sensed data is essential for the purpose of water resource management. To enhance their applicability, the bias of AMSR2 soil moisture data was corrected using ground observation data at Cheorwon Chuncheon, Suwon, Cheongju, Jeonju, and Jinju sites. Test statistics demonstrated that the correlation coefficient R is improved from 0.107~0.328 to 0.286~0.559 and RMSE is improved from 9.46~14.36 % to 5.38~9.62 %. Bias correction using ground network data improved the applicability of remotely sensed soil moisture data.
기후변화로 인한 강수의 양과 패턴의 변화는 가뭄이나 홍수와 같은 극한사상의 발생가능성을 점차 증가시키고 있다. 이러한 극한사상의 발생에 대비하고자 기후변화가 가뭄이나 홍수에 미치는 영향 평가에 대한 연구가 전 세계적으로 활발히 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 월 단위로 IPCC를 통해서 제공되는 Global Climate Model(GCM)중 하나인 BCM2 모형(A2 시나리오 선택)을 기반으로 기후변화가 한반도 가뭄에 미치는 영향평가 방안을 제시하고자 한다. 우선 전구단위 기후모형인 BCM2 모형을 격자단위 관측자료인 NCEP(National Centers for Environmental Prediction)자료를 이용하여 서울기상관측소 지점으로 축소하였다. 또한 축소된 강우자료의 편의를 보정하기 위하여 Quantile mapping 기법을 적용하였으며, 최종적으로 제시된 서울지점의 월 강우를 대상으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 기후변화가 서울지점의 가뭄에 미치는 영향을 평가하였다. 분석결과 기후변화를 고려할 경우, 전반적인 가뭄의 심도는 크게 깊어지지 않았으나 가뭄의 지속기간이 길어져 가뭄으로 인한 피해가 더욱 증가할 것으로 예상되었다.
휴대형 단말기인 스마트폰이 급속도로 확산되면서 스마트폰을 이용한 위치 관련 앱들이 최근에 각광을 받고 있다. 특히 증강현실 시스템과 관련된 앱들은 영상에 대한 인식보다는 단말기의 위치를 파악하여 2차원 혹은 3차원 지도 데이터와 결합하는 방법을 많이 활용하고 있다. 그러나 스마트폰 단말기의 위치에 대한 정확성은 매우 높은 편이지만 기본적으로 제공되는 GSP의 오차범위와 주변 환경에 따라 발생하는 오차로 인해 부정확한 결과를 초래하기도 한다. 이 문제 해결을 위해 스마트폰의 증강현실 앱에 위치를 보정해 주는 기능을 첨가하여 GPS가 올바로 작동하지 않는 지역에서도 증강현실 장면을 보여줄 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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