최근 해양 GIS 분야에서 차세대 전자해도를 포함하여 다양한 항행정보를 ICT 기술을 활용하여 수집 통합 교환 표현 분석할 수 있는 항행정보 융합 플랫폼에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이러한 항행정보 융합 플랫폼과 관련하여 S-100의 차세대 국제수로데이터모델 표준이 발표되고, 이를 활용한 다양한 연구결과들도 발표되고 있다. 그러나, 기존 결과들은 항행정보의 융합 서비스와 관련하여 주어진 문제에 대한 단편적인 해결책만을 제시할 뿐, 다양한 공간정보, 전자해도, 실시간 항행정보를 표준화된 방식으로 융합하여 서비스 할 수 있는 플랫폼의 구성 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 연구에서는 S-100 표준과 WMS, WMTS, WPS, SOS 등의 공간정보 웹 표준을 수용한 차세대 항행정보 서비스 플랫폼의 설계 및 구현 방법을 제시하고 있다. 제안된 플랫폼은 S-57과 S-101의 전자해도 표준 지원, 이질적인 육상 공간정보와 전자해도의 융합 서비스 지원, 날씨, AIS, CCTV 등과 같은 다양한 실시간 센서정보의 융합 서비스 지원, 그리고 WebApp 서비스를 이용한 ECDIS, ECS, VTS 등의 다양한 항행정보 시스템 개발 지원이 가능하다. 또한, 본 연구에서는 제안된 플랫폼을 이용하여 공간정보, S-101 데이터, 실시간 날씨정보의 융합 서비스를 실제 구현함으로써 그 효용성을 검증하고 있다.
본 연구에서는 MBR 공정 내 폭기조에서 순산소 용해와 일반 공기 폭기의 효율에 대한 비교·평가를 통해 순산소의 MBR 공정 적용성에 대해 평가 하였다. 순산소 장치에 의한 유기물 및 암모니아 산화 여부에 대해 평가하였으며, 실폐수(음식물류 폐기물의 혐기성소화 유출수) 적용 과포화산소용해 효율 평가를 진행하였다. 순산소용해와 일반공기폭기 방법의 SCOD, 암모니아 제거율과 속도는 비슷하였다. 하지만, 순산소 용해에 의한 미생물 수율이 일반공기폭기법에 의한 미생물 수율보다 약 0.03 g MLSS-produced/g SCOD-removed 낮아 잉여슬러지 처리 비용이 감소될 수 있을 것이라 판단된다. 음식물류 폐기물의 혐기성 소화 유출수의 고농도 유기물 (4,000 mg/L) 및 암모니아 (1,400 mg/L)의 제거율을 순산소용해와 일반공기폭기법을 비교한 결과, 순산소 용해기가 일반공기폭기법에 비해 유기물 제거율이 약 13% 가량 더 높게 평가되었다. 또한, MLSS의 경우 일반공기폭기법이 순산소장치에 비해 0.3배가량 높았다. 이는, 순산소장치의 경우 폭기조 내에 용존산소가 충분히 유지, 공급되기 때문에 슬러지 자산화가 고도로 진행된 결과로 판단되었다. 따라서, 고농도 유기물을 함유한 폐수 처리를 위한 방법으로는 기존에 많이 사용되었던 일반공기폭기법보다 순산소장치를 활용하는 것이 경제적인 면에서 더 유리할 것으로 판단되었다.
이 연구의 주요 목적은 고속철도 콘크리트 궤도 슬래브의 콘크리트 슬래브(track concrete layer, TCL)와 도상안정층(hydraulically stabilized based course, HSB) 사이 층분리를 평가하기 위한 비파괴검사법으로 전단파 토모그래피 기술의 활용가능성을 실험적으로 확인하는 것이다. 이를 위하여 다채널 전단파 측정 장치(MIRA)를 활용하여 실물 크기로 제작된 고속철도 콘크리트 궤도 슬래브 실험체 내부의 층분리 결함을 평가하였다. 실물실험체는 Rheda 2000 시스템에 따라 설계 및 시공되었으며, 노반 위에 HSB를 타설하고, 그 위에 TCL이 타설된 2층 슬래브 구조를 갖는다. 실물실험체는 일부구간의 HSB상부에 스티로폼으로 제작된 인공결함(가로 및 세로가 각각 400mm이고 두께가 각각 5mm, 15mm인 압출폴리스티렌폼(XPS)보드 2개)을 삽입하여, TCL과 HSB 사이에 층분리 결함이 생기도록 시공하였다. 시험체의 층분리 구간에서 얻은 콘크리트 단층이미지는 층분리에 따른 균열 및 HSB와 지반사이의 계면에서 반사되는 신호를 효과적으로 보여 주었다. 한편 초음파 토모그래피 이미지에서 TCL 콘크리트의 매입물(철근, 트러스, 인서트 등)에서 반사된 신호와 층분리 결함 신호를 구분하기 위한 노이즈 제거를 위한 이미지 처리방법을 적용하여 층분리 결함을 효과적으로 분리하였다. 토모그래피 이미지에서 추출된 층분리 결함의 크기정보와 공간정보를 통합하여 층분리 지도로 재구성하였으며, 층분리 결함의 위치 및 크기를 시각화하는데 효과적인 것을 확인하였다.
최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있는 이유 중 하나로 고령사회가 본격화됨에 따라 IT 관련 기술을 이용한 고령 인구에 대한 연구가 지속해서 발전되고 있다. 본 논문은 초고령사회에 접어들면서 빠르게 발전하고 있는 노인층을 대상으로 한 의료서비스 영역 중 하나인 생활 패턴 감지와 낙상 감지 알고리즘 개발에 관한 것이다. 3축 가속도 센서와 심전도 센서를 이용한 시스템을 구성하여 데이터를 수집한 뒤 데이터를 분석하는 과정으로 진행하였고 실제 연구 결과로부터 행동 패턴의 분류가 가능함을 제안한다. 본 논문에 의해 구현된 인체 활동 모니터링 시스템의 유용성을 평가하기 위하여 자세 변화, 보행속도의 변화 등 다양한 조건에서 실험을 수행하여 인체의 중력 가속도와 인체 활동 정도를 반영하는 신호크기 범위 및 신호 벡터크기 파라미터를 추출하였다. 그리고 이들 파라미터값에 의해 피검자의 상태에 따라 판별이 가능하였다.
매년 황해와 동중국해에서는 대형 부유조류인 녹조와 갈조가 대량으로 발생하고 있다. 이러한 대형 부유조류는 연안의 양식 시설물이나 해변으로 유입되며, 제거하는데 막대한 경제적 손실을 발생시킨다. 현재는 연안으로 유입되는 대형 부유조류를 탐지하기 위해 원격탐사 방법이 활발하게 사용되고 있다. 그러나 대형 부유조류는 해양의 다양한 대상들과 중첩되는 파장이 존재하기에 이를 정확하게 탐지하는데 한계가 있다. 더욱이 녹조와 갈조는 유사한 스펙트럼 특성을 보이기 때문에 원격탐사 자료를 이용한 구분을 더욱 어렵게 만든다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상에 딥러닝 기법을 적용하여 녹조와 갈조를 효과적으로 구분하고자 하였다. 이를 위한 네트워크를 결정하기 위해 최적의 학습 조건을 찾아 AlexNet 신경망을 전이 학습하였으며, 학습과 검증을 위해 Gaofen-1 WFV 영상을 이용하여 데이터셋을 구성하였다. 최적의 학습 조건으로 학습된 네트워크를 이용하여 실험 데이터에 대한 결과를 확인하였다. 그 결과 실험 데이터에 대한 정확도는 88.89%를 보였으며, 녹조와 갈조에 대해 각각 66.67%와 100%의 정밀도로 구분이 가능하였다. 이는 전이 학습된 AlexNet 신경망이 녹조와 갈조의 미세한 차이를 구분할 수 있는 것으로 해석된다. 본 연구를 통해 해양의 다양한 대상으로부터 녹조와 갈조를 효과적으로 분류하고 각각 구분할 수 있을 것으로 기대된다.
2003년 남해안에 내습한 태풍 매미에 의해 발생한 폭풍해일과 파랑을 JMA-MSM 예보기상자료, NCEP-CFSR 재분석 기상자료, ECMWF-ERA5 재분석 기상자료, JTWC의 최적경로를 이용한 기상자료를 이용하여 수치모의하고, 계산된 해일고를 전국 해안의 항만에서 관측된 폭풍해일 시계열 자료와 비교하였다. 폭풍해일과 동시에 발생하는 파랑에 대해서는 계산된 유의파고를 관측 자료와 비교하였다. 이 비교를 통해 태풍 매미에 대한 각종 기상장의 신뢰도를 평가하였다. 그 결과 JMA-MSM 기상자료가 가장 신뢰도가 높았고, JTWC의 최적경로를 이용한 기상자료도 상당히 우수하게 나타났다. ECMWF-ERA5 기상자료는 전반적으로 해일고나 파고의 크기가 작게 나타났으며, NCEP-CFSR 기상자료는 태풍 매미의 특정 경우에 대해 신뢰도가 가장 낮게 나타났다. 이 연구를 통하여 폭풍해일과 파랑을 추산하기 위해 신뢰도 높은 기상장이 필수적임을 알 수 있었다.
지구 온난화로 인한 북극해 해빙의 감소로 새로운 항로의 개척과 지하자원 개발에 대한 국제적 관심이 고조되고 있다. 국제해사기구(IMO)는 북극해를 이용하는 선박의 증가로 해양사고와 오염의 가능성이 증대됨에 따라, 폴라코드(Polar Code)를 제정하여 극지역운항매뉴얼(PWOM) 등 북극해 운항선박에 대한 기준요건의 강제화 준비를 진행 중이다. 북극해를 운항하는 선박은 해양기상 이외에도 해빙의 영향을 받으므로 안전하고 경제적인 항로를 지원해 줄 북극해 안전운항 지원시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국제해사기구 폴라코드에 대응하기 위해 북극해 안전운항 지원시스템 개발을 위한 기능적 요구조건을 도출하였다. IMO 폴라코드를 기반으로 도출된 북극해 안전운항 지원시스템의 기능적 요건은 북극해 운항선박에게 해빙관측 및 예측정보를 이용하여 경제적이고 안전한 항로를 동적으로 서비스할 수 있도록 도출되었고, 북극해 항행위험지도 생성 기법, 북극해 항해계획 기법, 해사안전정보(MSI) 생성기법을 개발하기 위한 기술적 요건으로 구성된다. 또한, 북극해 안전운항 지원시스템의 적용을 위한 요구조건을 도출하여 개발될 시스템이 IMO 폴라코드의 북극해 항행선박 인증절차에 적용하고자 하였다. 본 연구의 연구성과를 폴라코드에 반영하기 위해서는 해빙관측 및 예측기술의 개발과 함께, 지속적인 국제적인 교류 및 정책 제안 등이 계속되어야 할 것이다.
양상태 능동 소나에서 수중 표적의 산란 강도는 사용된 신호의 주파수, 표적과 음원사이의 각도를 의미하는 자세각, 표적과 수신기 사이의 각도를 나타내는 양상태각 등의 운용 변수에 따라 다르게 나타난다. 따라서 양상태 소나의 표적 탐지 및 식별 성능은 소나 운용 과정에서 표적, 음원, 그리고 수신기의 위치를 어떻게 변화시키느냐에 따라 그 성능이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 양상태 소나 운용 시 자세각을 변화시키는 경우와 양상태각을 변화시키는 경우의 표적 식별 성능을 비교하여 어떤 변수를 변화시키는 것이 유리한지 평가하였다. 속이 비어있는 구와 실린더를 식별하는 시나리오를 가정하였으며, 유한요소법 기반의 음향 산란 시뮬레이션을 이용하여, 서포트 벡터 머신으로 두 표적을 분류하고 정확도를 비교하는 방법으로 성능을 비교하였다. 표적의 산란 신호만을 고려하기 위하여, 해저면 잔향의 효과는 고려하지 않았다. 비교 결과, 자세각을 고정한 상태에서 주파수와 양상태각으로 정의되는 산란 강도를 이용하는 것이 우수한 평균 분류 정확도를 보여주었으며, 이는 양상태 소나를 이용하여 구와 실린더를 식별하고자 하는 경우, 음원의 위치를 고정시킨 상태에서 수신기를 이동하여 양상태각을 변화시키는 것이 표적 식별에 더 효과적임을 보여준다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.
최근 위성 기반 윈격 탐사 기술의 발전과 더불어 대용량 위성 자료를 효율적으로 처리하기 위한 능력이 요구되고 있다. 이 연구에서는 대용량 GOCI 산출물을 효율적으로 재처리하기 위해 서버가상화와 분산처리를 기반으로 한 GOCI 산출물 재처리 시스템(GOCI Products Re-processing System; GPRS)을 개발하는데 집중하였다. 실험 결과 GPRS를 이용하여 메모리 및 CPU의 사용률을 각각 약 100%, 75%까지 올릴 수 있었다. 이는 제안 시스템을 통해 하드웨어 자원을 절약함과 동시에 작업 처리 속도를 향상시킬 수 있다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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