본 연구의 목적은 도시폭염 저감을 위한 기법인 쿨루프를 연구지역에 적용하여 토지피복 객체 간 지표 온도와 흡수일사 간 공간적 상관관계 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해 실제 쿨루프가 적용된 경상남도 김해시 장유무계동 인근을 연구지역으로 선정하였으며, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외 영역센서 FLIR Vue Pro R, 가시광선 영역센서 H20T와 다중분광영역 센서인 Micasense Red-Edge를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 2021년 7월 27일 아침 7시 15분부터 약 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 동일 시간대의 흡수일사 분포도, 쿨루프(113개) 및 일반옥상(367개) 지붕 객체를 추출하였다. 흡수일사 분포도는 ArcGIS의 3D 분석 기능인 Solar Radiation Analysis Tool을 통해 산출한 전천일사 분포도에 Micasense Red Edge를 통해 촬영한 Blue, Green Red, Near Infrared, Red Edge Range 영역대 센서의 조합을 통해 구축한 연구 지역의 알베도 값을 반영하여 구축한다. 전술된 자료를 기반으로 일반옥상과 쿨루프 지붕 객체별 지표온도와 흡수일사 간 Pearson 상관계수를 산출하였다. 분석 결과 일 평균 기준 일반옥상 0.550, 쿨루프 0.387의 상관계수 값을 나타내고 있었다. 하지만, 시간대별 상관성의 변화를 파악한 결과 분석일 기준 태양고도가 높은 시기인 11시 30분과 13시의 경우 일반옥상과 쿨루프 간 상관계수의 차이는 0.022, 0.024 값을 보여 유사한 상관성을 보이고 있다. 그 외 시간대는 일반옥상의 상관계수 값이 쿨루프 보다 약 0.1 이상 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 드론을 통해 취득한 고해상도 영상을 활용하여 쿨루프의 실질적 일사차단 영향의 가능성을 대조군이 되는 일반 옥상과의 상관성 비교를 통해 파악한 사례 연구이다. 향후 본 연구 결과를 기반으로 효율적인 도시열섬 저감기법 적용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 양액 내 존재하는 다량 영양소의 농도를 실시간으로 측정하기 위해 이온 선택 전극 (ISE) 으로 구성된 임베디드 시스템의 개발을 보여준다. NO3, K 및 Ca 이온을 감지하기위한 PVC ISE, H2PO4를 감지하기위한 코발트 전극, 기준 전극, 샘플 용액이 담기는 챔버, 펌프 및 밸브를 사용하여 측정하는 시스템으로 구성된다. 양액 샘플양 조절과 데이터 수집을 위해서 데이터 Due 보드가 사용되었고, 각각의 샘플 측정 전에, 측정 중 발생하는 드리프트를 최소화시키기 위해 2 점 정규화 방법을 사용하였다. PVC 멤브레인을 기반으로 한 NO3 및 K 전극의 농도 예측 성능은 표준 분석기의 결과와 근접한 일치 (R2 = 0.99) 나타내며 만족스러운 결과를 나타냈다. 하지만, Ca II 이온 투과체 제조된 Ca 전극은 고농도 양액 농도에서 Ca 농도를 55 %로 낮게 측정하였다. 코발트 전극 기반 인산 측정은 반복측정 중에 발생한 코발트 전극의 불안정한 신호로 인해 표준 방법과 비교하여 45 ~ 155 mg / L의 인산 농도 범위에서 24.7 ± 9.26 %의 비교적 높은 오차를 나타냈다. 수경 P 감지의 예측 능력을 향상시키기 위해 코발트 전극의 신호 컨디셔닝에 대한 추가 연구가 필요함으로 판단된다.
TerraSAR-X자료를 이용하여 고해상 X-밴드 SAR시스템을 이용한 조간대 갯벌 관측에의 적용 가능성을 시험하였다. 연구대상지 역은 강화도 남단과 영종도를 잇는 조간대이며, 단일편파자료와 이중편파자료를 이용하였다. 연구내용은 다음과 같은 세 가지로 분류된다. 첫째, X-밴드 영상에서의 연안의 레이더 반사도 특성 연구 및 waterline 추출 정밀도를 평가하였다. 연안지역의 waterline은 HH 편광자료의 레이더 반사도 특성을 통하여 추출하였을 때 가장 신뢰도가 높았으며, TerraSAR-X 시스템의 짧은 파장과 높은 궤도정밀도로 인하여 정밀한 지리좌표로의 변환이 가능하였다. 연구지역의 조간대 지형 경사도는 평균적으로 수평방향으로 60 m당 20 cm의 고도변화를 가지므로, TerraSAR-X HH 편광자료를 이용한 waterline 추출은 정밀한 조간대 DEM 추출로 응용될 수 있다. 둘째, 이중편파자료의 편파특성을 이용한 조간대 영생식물의 산란특성을 관측하였다. 조간대 수륙경계부에서 잘 관측되는 칠면초와 같은 염생식물은 해수면변화에 따른 조간대의 육지화 모니터링에 좋은 표적이 된다. TerraSAR-X 이중편파자료의 산란특성을 이용한 염생식물 관측결과는 2007년에 현장에서 취득된 실측자료와 비교하여 3 dB 이내의 정밀도로 일치하였다. 셋째, 단일편파자료의 레이더 간섭기법을 이용한 조간대 DEM작성을 시도하였다. 조간대 내에서 육지화가 진행된 지역은 표면에 염생식물이 발달하였음에도 불구하고 높은 간섭긴밀도를 나타내었다. 레이더 간섭기법을 통한 DEM의 제작은 일반적인 조간대에서는 적용이 제한적이며, TanDEM-X의 적용이 필요하다.
레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.
하지근력증강로봇은 인간의 하체에 착용하여 보행능력을 강화하거나 보조하기 위한 장비다. 보행능력을 향상하기 위해 로봇은 착용자의 걷는 움직임을 감지하고 이에 적합한 로봇의 동작을 구동한다. 본 논문에서는 로봇이 착용자의 움직임을 감지하는 방법을 소개하고, 감지된 데이터를 착용자의 현재 보행단계를 의미하는 보행단계상태 정보로 변환하는 보행단계구분 알고리즘을 제시한다. 로봇은 보행단계상태 정보에 따라 현재 필요한 제어모드를 결정하고 로봇구동기를 작동하기 때문에 잘못된 정보가 전달된다면 로봇은 착용자의 보행능력을 향상할 수 없거나 착용자에게 오히려 불편을 줄 수 있다. 따라서 보행단계구분 알고리즘은 항상 정확한 정보를 제공할 수 있어야 한다. 하지만 본 연구에서 사용하는 센서장치의 경우 작은 움직임에도 민감하게 반응하는 특성이 있어 센서데이터를 임계기준으로 구분하는 방법으로는 항상 정확한 보행단계상태 정보를 구할 수 없다. 이러한 특성을 극복하면서 정확한 정보를 제공하기 위해 확률적 구분 방법을 응용한 나이브-플렉시블 베이지안 보행단계구분 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 제안 방법의 정확성을 비교 분석하였다.
최근 정보화를 기반으로 급변하는 사회 현상과 함께 관심을 끌고 있는 USN프로젝트는 아직까지 미흡한 점들이 많이 존재하고 있는 상황이다. 현재의 연구 진행은 정보이용의 효율성을 추구하는 움직임이 주를 이루고 있으며, 네트워크 기술과 나노기술의 발달 등으로 인하여 USN 시장의 확대와 활성화에 많은 영향을 끼치고 있다. 우리나라의 경우 USN 구축 계획의 시행과 급변하는 네트워크 시장 등의 영향으로 수많은 연구가 진행되고 있으며, 무선센서를 이용한 분야의 확대 움직임이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 USN 프로젝트의 기반이 되는 센서 네트워크에 대한 연구를 위하여 일반적으로 구성 가능한 센서노드, 싱크노드와 임베디드 시스템을 이용한 무선 센서 네트워크의 모델을 설계하고 ST사의 STR711FR2 프로세서 칩과 Sensirion사의 SHT11센서 모듈 그리고 Chipcon사의 CC2420 통신모듈을 사용하여 센서 노드를 설계하였다. 이후 제작된 센서노드에 임베디드 시스템을 이용하여 목적에 맞는 프로그램을 탑재하고 이를 이용하여 센서네트워크를 구현하였으며, 센서노드와 호스트 PC간의 데이터 전송실험을 위하여 센서로부터 센싱된 온도와 습도 데이터의 전송실험을 하였다.
기상 수치예보는 (Numerical Weather Pridiction, NWP)는 바람, 기온, 등과 같은 기상요소의 시간 변화를 나타내는 물리방정식을 컴퓨터로 풀어 미래의 대기 상태를 예상하는 과학적인 방법으로 지구를 상세한 격자 2진부호(GRIdded Binary, 이하 GRIB)로 나누어 그 격자점에서의 값으로 대기 상태를 나타낸다. 지구 각지에서의 각종 관측자료를 기초로 격자점상의 현재값을 구한다. 대용량의 격자데이터는 이진형태이어서 컴퓨터, 서버 저장장치에서 동일형태 데이터로 존재한다. 우리나라 최초의 저궤도 관측 위성인 다목적 실용위성 KOMPSAT-1호(이하, 아리랑 위성1호)는 전자광학카메라(Electro Optical Camera, EOC)를 탑재하여 1999년 12월 21일에 발사된 이후 2006년 1월 현재까지 6여년간 성공적으로 임무를 수행, 7049여회의 영상을 획득하여 국가적으로 귀중한 자료로 활용하고 있다. 아리랑 위성1호는 일일 2-3회 EOC영상을 획득하고 있으며, 임무계획(Mission Planning)은 MP(Mission Planner)가 사용자로부터 자료를 수집하여 임무분석 및 계획 서브시스템(MAPS)에 의해 계산되어진 위성의 제도예측 데이터에 촬영하고자하는 목표지점 좌표를 입력하여 자동명령생성기(KSCG)에 의해 계산된 촬영 경사각도(Tilt)값을 위성에 전송하여 목표지역의 영상을 획득하게 된다. 위성영상 획득에 있어 고가의 위성을 운영하면서 기상의 상태를 정확히 예측하여 실패없이 유효한 영상을 획득하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 위성임무계획을 위한 기상수치예보 자료를 분석하여 앞으로 발사하게 될 고해상 카메라 탑제위성인 아리랑 위성2호와 3호에 적용하고자 한다. the sufficient excess reactivity to override this poisoning must be inserted, or its concentration is decreased sufficiently when its temporary shutdown is required. As ratter of fact, these have an important influence not only on reactor safety but also on economic aspect in operation. Considering these points in this study, the shutdown process was cptimized using the Pontryagin's maximum principle so that the shutdown mirth[d was improved as to restart the reactor to its fulpower at any time, but the xenon concentration did not excess the constrained allowable value during and after shutdown, at the same time all the control actions were completed within minimum time from beginning of the shutdown.및 12.36%, $101{\sim}200$일의 경우 12.78% 및 12.44%, 201일 이상의 경우 13.17% 및 11.30%로 201일 이상의 유기의 경우에만 대조구와 삭제 구간에 유의적인(p<0.05) 차이를 나타내었다.는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)
본 연구에서는 2015년에서 2017년 사이에 유럽항공우주국 Sentinel-1 위성이 촬영한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 활용하여 한강 유역 내 하천의 유량을 추정하는 모형을 개발하였다. 한강 유역 내 15개 중소규모 하천을 연구지역으로 선정하였으며 SAR 인공위성 영상 자료와 수위 및 유량관측소에서 산정한 유량 자료를 모형 구축을 위하여 사용하였다. 우선, 오류 보정을 위해 다양한 전처리 과정을 거친 12장의 SAR 영상을 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 이미지의 밝기 분포를 동일하게 만들었다. 이후 임계치 분류방식을 사용하여 추출된 하천 수체의 면적과 지상 관측유량자료와의 관계식을 도출하여 유량추정모형을 구축하였다. 그 결과, 1개소를 제외한 14개 관측소에서 인공위성에서 추출한 하천 면적을 입력 자료로 하는 멱함수 형태의 유량추정모형을 구축할 수 있었다. 14개 관측소의 최소, 평균, 최대 결정 계수($R^2$)는 0.3, 0.8, 0.99로 나타났다.
2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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