공간정보자료를 이용하여 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구는 해안지역의 농업자원관리를 위해서 중요한 작업이다. 본 연구에서는 경상북도 울진의 해안지역을 촬영한 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 해안지역에 인접한 다양한 농경지(일반 농경지 및 산간 농경지) 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선 KOMPSAT-2 영상으로부터 정규식생지수(NDVI) 영상을 생성하고, 적절한 임계값을 설정하여 정규식생지수 영상으로부터 식생지역을 추출하였다. 그리고 보간법을 이용하여 항공 LiDAR 자료로부터 디지털 표면모델(DSM) 및 디지털 표고모델(DEM)을 생성한 뒤, 디지털 표면모델과 디지털 표고모델을 구성하는 픽셀 값의 차이를 이용하여 수목고도모델(CHM)을 생성하였고, 적절한 임계값을 설정하여 수목고도모델로부터 편평한 지역을 추출하였다. 그리고 DEM으로부터 경사지도를 생성한 뒤, 적절한 임계값을 설정하여 경사도가 낮은 지표면을 추출하였다. 마지막으로 농경지 한 면의 최소 면적을 위한 임계값을 설정한 뒤, 식생 지역, 편평한 지역 및 경사도가 낮은 지표면에 모두 해당되고, 설정한 임계값보다 높은 면적을 가진 지역을 추출하고 이를 해안지역에 인접한 농경지라고 정의하였다. 본 논문에서 개발한 방법을 이용하여 농경지 추출 작업을 수행한 결과, 해안지역에 인접한 일반 농경지의 85% 와 산간 농경지의 15%가 추출되었다.
실리콘(silicon) 기판위에 전기화학증착법(electrochemical deposition)을 이용하여 성장된 ZnO (zinc oxide) 나노로드 표면에 $SiO_2$ (silicon dioxide)를 전자빔증발법(e-beam evaporation)을 이용하여 증착하였으며, 이는 자연적으로 경사입사(oblique angle) 증착이 이루어져 $SiO_2$ 나노로드가 자발 형성되어, ZnO/$SiO_2$ 가지형 나노계층구조형태가 제작될 수 있음을 확인하였다. 실험을 위해서 $SiO_2$ 증착률을 0.5 nm/s로 고정하고 $SiO_2$ 증착시간을 변화시켰으며, 각각 나노구조의 형태와 광학적 특성을 분석하였다. 실리콘 기판위에 전기화학증착법으로 성장된 ZnO 나노로드는 수직으로 정렬된 1차원의 나노구조의 기하학적 형태를 갖고 있어, 입사되는 빛의 파장이 300 nm에서 535 nm인 영역에서 10% 미만의 반사방지(antireflection) 특성을 보였으며, $SiO_2$ 증착시간이 100 s일 때의 ZnO/$SiO_2$ 가지형 나노계층구조에서는 점차적 변화를 갖는 유효 굴절률 분포로 인해 개선된 반사 방지 특성을 확인하였다. 이러한 반사방지 특성과 branch 계층형태의 나노구조형태는 광전소자 및 태양광 소자 응용에 있어서 유용한 소재로 사용될 수 있다.
우리나라 홍수 발생은 강수량이 집중되는 여름철에 집중되어 있어 홍수피해 방지에 주의가 필요하다. 보와 제방 등 이러한 홍수 피해를 대비하기 위한 구조물에 설계를 위해서는 하천의 유량 조사가 필수적으로 요구된다. 하지만 홍수기 직접적인 유량 조사는 안전상의 이유로 거의 이루어지지지 않고 있으며, 수위를 측정하여 수위-유량 관계를 만들어 유량을 측정하고 있다. 그러나 중소 규모의 하천의 경우 하도 경사가 급해 사류가 발생하거나 하도 단면이 급변하는 경우가 있어 수위-유량 관계를 그대로 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 하천에 진입하지 않고 유속을 측정 할 수 있는 영상유속계와 같이 흐름 영상을 사용하여 유속을 측정하는 방법들이 개발되었다. 영상유속계의 측정 방법중 Spatio Temporal Image(시공간 영상)을 사용하는 방법은 일정시간의 시간평균 유속을 산정할 수 있고 한 장의 시공간 영상을 분석하기 때문에 유속 산정에 걸리는 시간이 작은 장점이 있지만 영상 내 흐름 방향을 정확히 설정하지 못하면 오차가 생길 수 있는 문제가 있어 주 흐름 방향을 정확히 탐색할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 영상에서 시공간 체적을 만들어 주흐름 방향을 찾아내는 기법들의 장단점을 비교하고 안동 하천실험센터의 실규모 하천수로에 적용하여 결과를 비교하고 적용성을 평가하였다. 이를 위해 하천수로에 추적자를 살포하여 영상으로 녹화하였으며 녹화된 영상을 자기상관법과 시간적분법을 적용하였으며, 이를 통해 주 흐름 방향을 판별하였다. 또한 두 방법을 통해 결정된 주흐름 방향을 적용하여 시공간 영상을 제작하고 이를 이용하여 유속을 산정하여 비교하였으며, 주흐름 방향을 산정하는데 생기는 오차가 유속 계산에 얼마만큼의 영향을 끼치는지 분석하였다. 이러한 실험을 통해 하천에서 시공간 영상을 활용한 표면영상 유속계측 방법을 활용하는데 있어 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 다양한 지하댐 입지조건에 대한 수치 모사 결과에 인공신경망 기반 반응 표면법을 적용함으로써 지하댐 건설에 따른 지하수 저류 가능량을 객관적으로 비교 및 평가할 수 있는 예측 모델을 구축하였다. 입지조건으로 기반암 및 충적층의 수리전도도, 하도의 깊이, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사가 고려되었다. 다양한 시나리오를 이용한 몬테카를로 기반 수치 모사 결과를 종합한 결과, 암반층 수리전도도 및 하도의 깊이가 지하댐 저유 효율에 가장 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사도가 가장 미약한 영향력을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 수치 모사 결과를 기반으로 설정된 입지조건과 이의 결과를 입력 및 출력으로 하는 인공신경망 기반 예측 모델을 구축하였다. 인공신경망 기반 예측 모델의 성능 평가 결과, 모델을 통해 예측된 저유량과 실제 수치 모사를 통해 산정된 저유량 간의 상관성이 0.9 이상의 높은 수치를 보임을 확인하였다. 따라서, 본 연구를 통해 개발된 비선형 예측 모델이 지하댐 개발 대상 지역에 대한 수치 모사 수행 없이 지하댐 건설에 따른 저유량을 즉각적으로 산정하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 개발된 예측 모델은 서로 다른 지역의 저유 가능량을 보다 객관적이고 효율적으로 비교하는데 이용될 수 있다. 따라서 개발된 모델은 국내 전 지역에 대하여 지하댐 개발 최적 입지를 선정하기 위한 효율적 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 유체역학분야에서 지난 30 여년 동안 많이 활용되어온 속도측정 기법으로 오늘날에는 이를 수공학 분야에서 이를 유량측정 등 수리현상 해석에 활용하려는 시도가 다각적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법을 용담댐 시험유역에 적용하여 그의 자연하천에서의 적용성을 검토하고자 한다. 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 PIV(Particle Image Velocimetry)로 통칭되고 있으며, PIV는 seeding, illumination, recording, 및 image processing의 네 가지 요소로 구성된다. seeding을 위해서 유체를 따라 흐를수 있는 작은 입자를 유체에 첨가한다. 유체를 따라 흐르는 입자들의 선명한 이미지를 얻기 위해서illumination이 필요하다. PIV를 이용하여 흐름을 해석하기 위한 illumination은 일반적으로 이중펄스 레이저가 이용된다. 이렇게 유속장 해석을 하려는 유체에 대하여 seeding 및 illumination이 준비되면 단일노출- 다중 프레임법, 혹은 다중노출-단일 프레임법으로 흐름을 recording을 한다. image processing은 이미지를 다운로드하고, 디지타이징 및 화질향상을 하는 전처리(pre-processing), 상관계수의 산정에 의한 유속 벡터의 결정 및 에러 벡터를 제거하고 유속장을 그래프화하는 후처리(post-processing) 과정으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모$(4m^2\sim45,000m^2$)의 흐름해석을 할 수 있도록 Fujita et al.(1994)와 Aya et al.(1995)이 확장시킨 것이다. PIV와 비교시 LSPIV의 다른 점은 넓은 흐름 표면적을 포함하기 위하여 촬영시에 카메라의 광축과 흐름 사이의 각도가 PIV에서 이용하는 수직이 아닌 경사각을 이용하였고 이에 따라 발생하는 이미지의 왜곡을 제거하기 위하여 이미지 변환기법을 적용하여 왜곡이 없는 정사촬영 이미지로 변환시킨다. 이후부터는 PIV의 이미지 처리 방법이 적용되어 표면유속을 산정한다. 다만 이미지 변환을 PIV 이미지 처리 전에 하느냐 후에 하느냐에 따라 유속장 해석결과에 차이가 있다. PIV의 네가지 단계를 포함하여 LSPIV의 각 단계를 구분하면, seeding, illumination, recording, image transformation,image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 나뉘어진다 (Li, 2002). LSPIV를 적용시 물표면 입자의 Tracing을 위하여 자연하천에서 사용하기에 적합한 환경친화적인 seeding 재료인 Wood Mulch를 사용하여 유속을 측정하였다. 적용지점은 용담댐 상류의 동향수위관측소 지점으로 이 지점은 한국수자원공사의 수자원시험유역이 위치하고 있다. 이미지의 촬영은 가정용 비디오 캠코더 (Sony DCR-PC 350)을 이용하여 두 줄기의 흐름에 대하여 각각 약 5분 동안의 영상을 촬영한후 이중에서 seeding의 분포가 잘 이루어진 약 1분간을 추출한후 이를 이용하여 PIV 분석에 이용하였다. 대체적으로 유속장의 계산이 무난하게 이루어지었으나 비교적 수질 상태가 양호하고, 수심이 낮고, 하상재료가 자갈로 이루어져 있어 비슷한 색상의 seeding 재료를 추적하기 어려운 구간이 발생한 부분에서는 유속의 계산이 정확히 이루어지지 않았다.
5.8 GHz의 DSRC(Dedicated Short Range Communication) 시스템을 사용하는 ITS(Intelligent Transport System)에 전자파 환경 문제가 발생하면서 광각 경사 입사 대책용 전파 흡수체의 사용이 요구된다. 5.8 GHz 주파수에서 경사 입사된 전파에 대해 낮은 반사 손실을 보이는 2층형의 전파 흡수체(유전 복합 재료/자성 복합 재료)를 설계하였다. 흡수층에는 iron flake를 filler로 사용하였다. 임피던스 정합 기능의 표면층에는 유전상수가 낮은 carbon black을 사용하였다. 각 층의 sheet는 일반적인 세라믹 혼합물 제조 공정에 의해 제작되었고, 지지재로는 가황고무를 사용하였다. 전송 선로 이론에 근거하여 TE(Transverse Electric)와 TM(Transverse Magnetic) 편파에 대해 입사각을 변화시키며 반사 손실을 계산하였고, 자유공간법에 의해 반사 전력을 실측하였다. 입사각 $55^{\circ}$까지 낮은 반사 손실(-10 dB 이하)을 갖는 2층형 흡수체가 설계되었다. 자유공간법에 의한 반사 전력의 실측치가 이론적 계산치와 비슷한 값을 보여 설계 방법의 타당성을 입증할 수 있었다.
항정자항체를 검사할 수 있는 면역분석법개발을 위하여 immunoaffinity chromatography로 분리 정제한 정자표현항원을 microtiter plate에 고정화 시킨것과 효소와 화학발광체로 표지된 2차항체를 사용하여 ELISA법과 CIA법을 개발하고 이 방법의 이용 가능성을 검토하기 위하여 기존 방법인 Kibrick test법으로 임상소견이 다른 남성혈청을 분석 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 인간정자 표면항원을 분리하기 위한 immunoaffinity column을 제작키 위하여 인간정자를 토끼에 주사하여 정자에 대한 항혈청을 생산하였으며 이를 Protein A-Sepharose column으로 분리 정제하여 CNBr activated Sepharose-4B에 coupling시켜 immunoaffinity column을 제작하였다. 이 column에 균질화된 정자를 반응시키고 SDS를 넣은 Tris-HCI buffer로 용출시켰을때 60KD정도의 분자량을 갖는 분획을 얻었다. 2. 분리 정제된 human IgG를 microtier plate에 농도를 달리하여 고정화 시키고 ELISA용 Goat anti-human IgG-HRP conjugate와 CIA용 Rabbit anti-human IgG-ABEI-H conjugate와 반응시켜 그 활성도를 측정하였던 바 농도에 따라 반응의 정도가 감소하였다. 3. ELISA법으로 양성혈청의 희석곡선을 작성하였을때 경사가 완만한 것과 급한 것의 두 종류의 경향을 띈 곡선으로 대별되었으며 완만한 경사를 나타내는 것에서 1:160 희석치에서 O.D가가 0.1이하를 음성, 0.1이상 0.2이하를 약양성(weak positive) 그리고 0.2이상을 양성으로 판별하였다. 4. ELISA, CIA 그리고 Kibrick test로 동일시료를 분석 비교하였던바 ELISA와 CIA는 거의 동일한 상관관계를 보였으나 Kibrick test와는 50% 수준만 일치함을 보였다.
하천 유사량 특성 분석은 하천유역 내의 수리구조물 설계 및 유지관리, 하천개수 및 하도의 안정, 홍수터 관리, 저수지 설계 및 운영 등 수자원 개발 및 관리를 위한 하천계획의 필요한 요소 중 하나이며 현장 측정에서 분석까지 정밀한 일련의 과정을 통해서 알아낼 수 있다. 본 연구에서는 6개 지점(여주, 왜관, 진동, 공주, 나주, 구례2)에 대해 유사량 특성 분석을 수행하였다. 부유사량은 강우가 집중되는 홍수기(왕복수심적분법; D-74측정장비 / 표면채취법)를 중심으로 측정하였고 하상토의 경우는 Grab Sampler(60L), 선격자법 등을 이용하여 홍수기 전 후로 2회 채취하였다. 채취된 시료는 특성에 따라 여과법(부유사농도), BW관법(부유사입도분포), 체분석법(하상토입도분포)으로 분석하였으며, 이를 통해 산정된 평균 부유사농도, Oden Curve와 입도분포곡선 및 수리량(수위, 유속, 측정수심, 수면폭, 수면경사, 수온)등의 자료를 이용하여 총유사량(Modified Einstein 방법)을 추정하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다.: 1) 유량-부유사량 및 총유사량 관계: 유량-부유사량의 관계에 있어 대체적으로 일관된 경향성이 나타났으며 총유사량과의 관계 역시 부유사량과 비슷한 경향성을 보임. 일부 성과의 경우, 총유사량과의 관계에 있어 Modified Einstein 조건의 불충족(자갈하상재료 또는 저유속)으로 부유사량과 동일추정이거나 추정불가 및 이상치가 나타남. 2) 유량-부유사량 특성: 전체적으로 루프현상을 보이며 초기 강우 사상에서는 더 많은 유사량이 발생하는데 이는 초기 강우에 의해 유사 이송이 활발하게 이루어지는 일반적인 특성임. 또한 수위 상승-하강에 따른 부유사량 자료가 더욱더 확보된다면 수위 상승과 하강부로 구분하여 분석하는 것도 의의가 있을 것으로 판단됨. 3) 유량-유사량관계식 개발: 개발된 관계식은 총유사량이 아닌 부유사량으로 개발되었으며, 측정성과들 간의 상관계수가 0.9723(구례2 지점) ~ 0.8490(나주 지점)으로 분석됨. 또한 개발된 관계식에 대한 신뢰도 분석을 실시하지 않았기 때문에 적용 시에는 주의가 요구됨.
홍수시 하천의 유속을 효율적이고 안전하게 측정할 수 있는 방법의 하나로 제시된 것이 표면 영상 유속 측정법이다. 일반적인 표면영상유속계(SIV)는 두장의 정지영상에서 영상 조각을 잘라낸 뒤 여기에 상호상관법을 적용하여 유속을 산정한다. 이 방법은 짧은 시간간격의 유속분포 측정에 매우 효율적이다. 그러나 장시간의 평균 유속장을 산정하는 데는 많은 시간이 소요되며, 순간 유속장을 산정하기 때문에 흐름 조건이나 촬영 조건에 따라 생기는 잡음이나 불확실성의 영향을 많이 받게 된다. 이를 개선하고자 개발된 방법이 시공간 영상을 이용하여 일정 시간동안의 유속의 평균을 한번에 산정하는 시공간영상유속계측법(STIV)이다. 시공간영상유속계측법 중의 하나인 휘도경사텐서법은 일정 시간동안의 시공간 영상을 한 번에 분석하기 때문에, 유속 산정 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 하천의 일방향 유속만을 계산할 수 있기 때문에 구조물 주변이나 만곡이 있는 경우의 2차원 흐름 측정은 불가능하다는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서 본 연구에서는 상호상관법을 이용하여 2차원적으로 시공간 영상을 분석하는 방법(상호상관 시공간영상유속계측법)을 개발하였다. 이 방법은 시공간영상에서 시간축 방향으로 상관분석을 통해 영상변위를 산정하는 방법이다. 기존의 시공간영상분석기법 중 하나인 휘도경사텐서법이 주흐름 방향만 분석이 가능하였던 데 비하여, 상호상관 시공간 영상분석법은 2차원 유속분포 측정이 가능하고, 시간적인 평균을 취하기 때문에, 공간 해상도가 높으며, 전체적인 유속 분석시간이 매우 짧아지는 장점이 있다. 또한 공동 흐름에 대한 인공 영상을 이용한 오차 분석결과 최대 10% 이내, 평균적으로 5% 이하의 오차를 보여 상당히 정확하게 2차원 유속분포 측정이 가능한 것으로 나타났다.
운동자들의 운동 정보를 측정하기 위하여 스마트 폰의 운동 애플리케이션들은 GPS장치에서 얻은 정보들을 사용한다. 이러한 애플리케이션에서 사용자에게 제공하는 운동정보는 뛰거나 걸은 거리, 시간, 칼로리 소모량, 평균 속도 등 이다. 이들 중 운동한 거리는 모든 정보의 바탕이 되므로 정확한 측정이 필요하다. 그러나 현재 사용되는 거리 측정법은 지구를 구 또는 타원으로 가정하여 계산하기 때문에 실제 운동거리와는 오차가 생기게 된다. 실제로 지구의 표면은 경사로 이루어져 있기 때문이다. 본 논문에서는 이 오차를 보정하여 지형의 경사도를 반영한 새로운 거리측정 알고리즘을 제안한다. 제한된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 스마트 폰을 기반으로 한 운동 라이프가이드 시스템을 구축하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 보다 정확한 운동 거리 측정 정보를 제공함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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