본 논문에서는 IMM 필터 기반으로 장사정포의 탄종을 식별하고 탄착점을 신속하게 예측하는 알고리즘을 제시한다. 탄도궤적 방정식을 시스템 모델로 사용하고, 각각 다른 탄도계수 값을 갖는 3가지 모델을 IMM 필터에 적용한다. 가속도를 중력, 공기저항, 양력에 의한 3가지 성분으로 나누고 양력가속도를 새로운 상태변수로 추가하여 추정한다. 속도벡터와 양력가속도가 수직이라는 운동학 조건을 유사 측정값으로 추가한 측정방정식을 다룬다. IMM 필터를 통해 추정된 상태변수와 모드 확률이 가장 높은 모델의 탄도계수를 기반으로 탄착점을 예측한다. 탄착점 예측을 위해 일반적으로 사용되는 룽게-쿠타 수치적분 대신, 준해석적인 방법을 사용하여 적은 계산량으로 탄착점을 예측할 수 있음을 설명한다. 마지막으로 최소제곱법을 이용한 상태변수 초기화 방법에 대해 제안하고 성능을 확인하였다. 탄종식별, 탄착점 예측 및 초기화를 포함한 통합 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
Surface plasmon polaritons (SPPs) have attracted the attention of scientists and engineers involved in a wide area of research, microscopy, diagnostics and sensing. SPPs are waves that propagate along the surface of a conductor, usually metals. These are essentially light waves that are trapped on the surface because of their interaction with the free electrons of conductor. In this interaction, the free electrons respond collectively by oscillating in resonance with the light wave. The resonant interaction between the surface charge oscillation and the electromagnetic field of the light constitutes the SPPs and gives rise to its unique properties. In this papers, we studied theoretical and experimental extraordinary transmittance (T) and reflectance (R) of 2 dimensional metal hole array (2D-MHA) on GaAs in consideration of the diffraction orders. The 2d-MHAs was fabricated using ultra-violet photolithography, electron-beam evaporation and standard lift-off process with pitches ranging from 1.8 to $3.2{\mu}m$ and diameter of half of pitch, and was deposited 5-nm thick layer of titanium (Ti) as an adhesion layer and 50-nm thick layer of gold (Au) on the semiinsulating GaAs substrate. We employed both the commercial software (CST Microwave Studio: Computer Simulation Technology GmbH, Darmstadt, Germany) based on a finite integration technique (FIT) and a rigorous coupled wave analysis (RCWA) to calculate transmittance and reflectance. The transmittance was measured at a normal incident, and the reflectance was measured at variable incident angle of range between $30^{\circ}{\sim}80^{\circ}$ with a Nicolet Fourier transmission infrared (FTIR) spectrometer with a KBr beam splitter and a MCT detector. For MHAs of pitch (P), the peaks ${\lambda}$ max in the normal incidence transmittance spectra can be indentified approximately from SP dispersion relation, that is frequency-dependent SP wave vector (ksp). Shown in Fig. 1 is the transmission of P=2.2 um sample at normal incidence. We attribute the observation to be a result of FTIR system may be able to collect the transmitted light with higher diffraction order than 0th order. This is confirmed by calculations: for the MHAs, diffraction efficiency in (0, 0) diffracted orders is lower than in the (${\pm}x$, ${\pm}y$) diffracted orders. To further investigate the result, we calculated the angular dependent transmission of P=2.2 um sample (Fig. 2). The incident angle varies from 30o to 70o with a 10o increment. We also found the splitting character on reflectance measurement. The splitting effect is considered a results of SPPs assisted diffraction process by oblique incidence.
본 논문은 지표면 현상의 관측에 날씨의 영향을 거의 받지 않는 마이크로파 L-밴드(1.95 GHz)와 C-밴드(5.3 GHz) scatterometer 시스템을 이용하여 농업과학기술원 내의 논에서 자라는 추청벼를 대상으로 2006년 5월 29일부터 10월 9일까지 생육에 따른 군락의 후방산란계수를 관측한 데이터와 작물의 생육과의 관계를 살펴보고 또한, 측정 시스템의 개요, 측정 시스템의 보정 방법들을 기술하고자 한다. Scatterometer 시스템의 송수신기로 HP 8753D 벡터 네트워크 분석기를 사용하며, 타워 위에 안테나를 설치하여 3.4 m의 높이에서 측정하도록 하였다. L-밴드와 C-밴드 scatterometer는 VV-, VH-, HV-, HH-편파를 측정하여 fully polarimetric한 데이터를 얻도록 설계된 레이더시스템으로 입사각을 $30^{\circ}{\sim}60^{\circ}$에서 $10^{\circ}$간격으로 각각 30개의 독립적인 샘플을 측정하여 통계적으로 후방산란계수를 얻었다. 타워에서 발생하는 전파 잡음과 안테나 패턴의 부엽에 의한 지면에서의 수직반사(coherent 성분) 전파를 제거하기 위해 네트워크 분석기의 time gating 기능을 사용하며, 55 cm 크기의 trihedral 전파반사기를 보정용 반사기로 사용하고, STCT(single target calibration technique) 방법을 이용하여 시스템을 보정하였다. 측정 결과를 분석하여 주파수, 입사각도, 편파의 변화에 대한 벼의 후방산란 특성과 벼의 생육상태와의 관계를 살펴보았다. L-밴드와 C-밴드 모두 벼의 생육과 밀접한 결과를 나타내었으나, 입사각이 작을 때는 C-밴드와의 상관이 높게 나타났고 입사각이 커질수록 L-밴드와의 상관이 높게 나타났다. 편파는 L-밴드와 C-밴드 모두 hh 편파가, 입사각은 50도에서 가장 생육의 변이를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 생육 데이터 모두를 이용한 경우보다는 유수형성기 또는 출수기 등 벼 생육의 질적인 변화를 보이는 시기에 따라 나누어 분석하는 것이 변화추이를 더 잘 설명하는 것으로 나타났다.
산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.
본 연구에서는 기상조건에 영향을 받지 않고 레이더산란 측정을 할 수 있는 X-band 안테나 기반 자동관측 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 벼 생육시기에 따른 편파별 후방산란계수 변화와 벼 생육인자 변화를 관측하고, 후방산란계수와 벼 생육인자와의 관계를 분석을 통해 최적조건의 후방산란계수를 이용한 벼 생육을 추정하였다. 벼 생육시기에 후방산란계수 변화를 관측해 본 결과 생육초기에는 VV-편파가 HH, HV/VH-편파 보다 후방산란계수가 높게 나타났고, 모든 편파별 후방산란계수가 벼 유수형성기 (7월 말경)까지 증가하다가 그 후 감소 한 후 9월 초순이후 다시 증가하는 dual-peak 현상을 뚜렷이 나타났다. 동시에 생육시기에 따른 생체중, 이삭 건물중, 엽면적지수, 초장 등 벼 생육인자들의 생육 변화를 관측해 보았는데 생체중, 엽면적지수, 초장은 6월 중순부터 7월 하순까지 편파별 후방산란계수와의 변화 경향이 비슷하게 나타났고, 이삭 건물중의 경우 특히 VV-편파 후방산란계수가 9월 초순에서 10월 초순까지 변화 경향이 동일하게 나타났다. 편파별 후방산란계수와 벼 생육인자와의 상관관계를 분석한 결과 엽면적지수, 생체중은 6월 중순 (DOY 168)부터 7월 하순 (DOY 209) 시기에 HH-편파 후방산란 계수와 상관관계가 높았고, 초장은 같은 시기에 VV-편파 후방산란계수와 관계가 높게 나타났다. 이삭 건물중의 경우 벼 출수기가 끝나고 결실기로 접어드는 9월 초순 (DOY 244) 부터 10월 초순 (DOY 276) 시기에 VV-편파 후방산란계수와 상관관계가 높게 나타났다. 이 결과를 바탕으로 벼 생육인자와 상관이 높게 나타난 편파별 후방산란계수를 이용하여 벼 생육을 추정하였다. 엽면적지수는 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 2007년도 실측값과 2008년도 추정 경험 모형을 비교해본 결과 비교적 오차가 작았고 (RMSE=0.43), 상관관계가 높은 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 2007년도 생체중 실측값과 생체중 추정 모형 (2008년도)을 비교해 본 결과 RMSE가 41.0 g $m^{-2}$ 으로 비교적 작은 오차를 보여 생체중 추정 모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 또한 초장의 경우 실측값 (2007년)과 초장 추정 모형 (2008년)을 비교 분석한 결과 오차 범위가 비교적 작게 나타났고 (RMSE=6.93 cm), VV-편파 후방산란계수를 이용해 얻은 이삭 건물중 추정 경험 모형 (2008년도)과 2007년도 이삭 건물중 실측값과의 관계를 통해 추정식을 검증한 결과 RMSE=0.35 g/m2 을 보여 이삭 건물중 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구결과에서는 Kim et al. (2009)이 일정한 간격을 두고 수동조건으로 관측한 결과와 비교해서 벼 생육시기에 따른 편파별 후방산란계수 변화 경향이 뚜렷하게 나타났고, 이 후방산란계수를 이용하여 벼 생육인자와의 관계 및 추정 결과에서도 기존 결과보다 상관관계 및 생육추정 모형 유효성이 높게 나타났다. 본 연구 결과를 통해 X-band 산란계 자동측정 시스템을 이용하여 벼 생육을 예측 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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