• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.129-139
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• 2022

초고해상 탄성파 탐사를 위한 아날로그 기반의 스트리머는 수중에서의 추가적인 잡음 유입이 가능하며 상호 연결을 통한 규격 확장이 불가능하다. 국내 연구기관 등을 중심으로 외산 디지털 스트리머가 도입되어 활용되고 있으나 비용이 높으며 원활한 유지보수가 어렵다. 이에 본 연구에서는 천부 지질구조에 대한 높은 해상도의 영상화가 가능한 초고해상 디지털 스트리머 국산화 연구를 진행하였다. 연구개발을 통하여 최대 64채널 데이터에 대한 24 bit급 10 kHz 디지털 샘플링이 가능한 디지털 스트리머가 개발되었다. 시스템의 다양한 정량적인 규격은 벤치마크 모델인 지오메트릭스(Geometrics)사의 지오일 스트리머에 근접하게 설계되어 개발이 이루어졌고 시스템을 구성하는 모듈의 개수를 대폭 축소함으로써 개발 비용을 절감하고 간편한 활용이 가능하도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 스트리머 시스템은 2022년 4월 포항 영일만항 인근해역에서 이루어진 실 해역 시험을 통하여 현장 적용성에 대한 검토가 이루어졌다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.867-879
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• 2020

본격적인 우주기술 활용시대가 전망되는 현재의 시점에서 고해상도 영상취득이 가능한 국토관측위성의 발사가 2021년으로 예정되어 있다. 이에 따라 국토관측위성의 지상국의 핵심설계요소로 영상사용자의 위성영상 활용성과 작업자의 처리효율성 증대가 강조되어 왔다. 이에 대응하여, 국토관측위성의 수집, 처리, 저장, 관리 및 활용을 위한 핵심기술과 국토관측위성 지상국의 운영시스템을 개발하는 국토관측위성 수집 및 활용기술개발 연구사업이 진행되었다. 본 논문에서는 상기 연구개발사업의 성과로 개발된 국토관측위성 활용핵심기술과 지상국 운영시스템 개발결과를 소개한다. 개발된 지상국 운영시스템은 한반도 전역의 GCP(Ground Control Point) chip DB(Database)와 DEM(Digital Elevation Model) DB를 시스템 내에 구축하여 자동화된 방식으로 정밀정사영상을 생성하기 위한 기술 및 시스템을 구현하였다. 나아가 생성된 정밀정사영상을 1:5,000 도엽단위로 분할한 도엽정사영상을 생산하여 향후 분석준비자료 (ARD(Analysis Ready Data)) 체계로 발전할 수 있도록 개발하였다. 또한 정밀정사영상 및 도엽정사영상으로부터 DSM(Digital Surface Model)자료, 변화탐지지도, 객체추출지도 등 다양한 활용산출물이 체계적으로 생산될 수 있도록 활용산출물 생산 SW를 지상국 운영시스템과 연동시킬 수 있게 개발하였다. 본 연구진이 개발한 국토위성정보 활용기술 및 운영시스템은 국내 최초로 한반도 GCP chip DB구축을 통해서 자동화된 정밀정사영상생성 기술을 확보하고 다양한 활용산출물의 생산을 위성지상국 운영시스템에 접목했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 개발된 국토위성정보 운영시스템은 국토관측위성의 주 활용부처인 국토지리정보원 국토위성정보활용센터에 설치되었으며, 향후 동 센터의 업무에 크게 기여할 것으로 바라보고 있다. 또한, 향후 발사예정인 여러 저궤도 지구관측위성의 지상국 시스템에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.84-93
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• 2011

제방선 지도화는 하천지역의 환경보호와 하천 범람 방지, 그리고 하천 개발에 있어 매우 중요하다. 라이다(LiDAR)와 항공 정사영상(aerial ortho-image)과 같은 원격탐사 데이터의 활용은 대상 지역에 접근하지 않고도 대상 지역에 관한 지형 정보를 얻을 수 있다는 점 때문에, 하천 지도화 작업에 효율적이다. 라이다 자료는 얕은 물을 관통하는 능력과 높은 수직 정확도 때문에 하천구역 지도화 작업에 활용되어 오고 있다. 영상자료의 활용 또한 영상처리 기법을 이용하여 여러 특징들을 추출할 수 있다는 점 때문에 하천 지도화 작업에 효율적이다. 본 논문에서는 라이다와 항공 정사영상을 각각 활용하여 3차원 제방선 지도화 작업을 수행하였다. 그리고 지상 실측정보들을 통해 두 자료로부터 추출된 제방선들의 정확도를 측정하고, 두 측정 결과들을 비교한다. 통계적인 결과에서 나타나듯이 라이다를 활용하여 추출된 3차원 제방선이 항공 정사영상을 활용하여 추출된 3차원 제방선에 비해 수평 및 수직 정확도가 훨씬 더 높다는 것을 보여준다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.68-79
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• 2018

일반적으로 밝기온도는 대기온도와 밀접한 연관이 있으며, 밝기온도는 Landsat과 같은 지구관측위성의 열적외 센서를 활용하여 측정이 가능하다. Landsat-8 위성의 열적외 센서는 지표온도를 측정할 수 있는 두 개의 밴드 (Band 10과 Band 11)를 가지고 있다. 본 연구에서는 대한민국 서울지역의 기상관측센터에서 측정한 대기온도와 Band 10과 Band 11로부터 각각 측정한 밝기온도의 상관관계를 시기별(봄, 여름, 가을, 겨울)로 분석하였으며, 본 연구를 통해 다음과 같은 결과를 확인할 수 있었다. 첫째, 밝기온도와 대기온도의 상관관계는 봄, 가을, 겨울 및 여름 순으로 높았다. 둘째, 봄, 가을 및 겨울에서는 대기온도가 증가할수록 밝기온도도 증가하였으나, 여름에서는 대기온도가 증가할수록 밝기온도는 감소하였다. 셋째, Band 10을 활용하여 측정한 밝기온도가 Band 11을 활용하여 측정한 밝기온도에 비해 대기온도와 상관관계가 높았다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.451-457
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• 2016

최근 들어 데이터 전송 분야에서 안전성을 향상시킬 목적으로 통신의 암호화 방법에 혼돈 신호를 적용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 우리는 혼돈 신호의 초기치 민감성과 잡음 유사성을 RFID 통신 채널에 적용 시키는 새로운 보안 프로토콜을 설계하였다. 혼돈시스템은 각각 독립적으로 구동되는 시스템이라도 초깃값이 같으면 이후 같은 시간에 같은 신호를 발생하는 특성이 있으므로 예측할 수 없는 채널을 생성할 수 있는 장점이 있다. 그러나 보안 채널은 사전에 초깃값이 공유되어야만 생성될 수 있으므로 초깃값 전송 시에 무단으로 도용될 수 있는 문제점 또한 배제할 수 없다. 우리는 이런 문제점을 개선하기 위해 또 다른 혼돈 신호로 통신에 사용되는 두 혼돈 시스템을 동기화시키는 방법을 적용하여 초깃값을 은폐하는 새로운 통신 방법을 설계하였다. 그리고 설계된 방법을 검증하기 위해 이미지 암호화 및 복호화로 그 결과를 보였다. 우리가 제안한 방법은 기존 혼돈 신호를 이용한 통신방법의 문제점을 개선한 방법으로 보안에 취약한 RFID 통신 채널에 적용한다면 더욱 안전한 통신이 이루어 질 것으로 예측된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제2권4호
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• pp.284-290
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• 2015

본 연구는 비 조절하천에서 식생 이입 및 활착 현상에 대해 봄철 강수특성 변화에 따른 식생영향 가설과 질소화합물의 하천유입에 따른 식생영향 가설을 일차적으로 검증하는 것이다. 첫 번째 가설을 검증하기 위해 국내하천에 대해 갈대와 달뿌리풀의 발아기, 유식물기인 3-5월의 강우특성 변화를 분석하였다. 그 결과 최근 35년 동안 연 총 강수량은 약 15% 늘어난 반면에 3-5월의 강수량은 오히려 약 15% 이상 감소한 것으로 나타나서 이러한 가설을 부분적으로 뒷받침하였다. 두 번째 가설을 검증하기 위해 한 쌍의 실험수로에 갈대를 식재 하고 여름 기간 동안 갈대성장을 관찰한 결과 질소화합물이 3.5 mg/L 정도 함유된 오염수를 주기적으로 흘린 수로의 경우 그렇지 않은 경우보다 약 30% 이상 갈대성장이 높은 것을 확인하였다. 비록 강우량 분석 결과와 식생수로 실험결과는 제한된 범위 내에서 수행된 것이지만 국내 비 조절 중소하천의 초본류 번무현상을 일부 설명할 수 있을 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.49-62
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• 2017

지반의 동결-융해 과정에 의한 지반구조물의 거동 특성을 이해하기 위해서는 지반내 간극수의 상변화와 지반과 구조물의 상호작용에 대한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 모듈러 도로시스템의 동결융해의 영향에 대한 수치해석적 연구를 수행하였다. Neumann의 동결-융해 이론식을 이용하여 기본 지반 물성치와 지중과 지표면의 온도조건에 대한 동결심도와 히빙량을 예측할 수 있으나, 지반의 완전포화 및 완전동결의 제한된 경우에만 적용할 수 있다. 동결지수에 따른 모듈러 도로시스템의 수치해석은 다양한 지반조건과 지하수위에 대하여 수행되었다. 동결 히빙량은 화강풍화토이나 모래지반에 비하여 실트질 지반에서 매우 크게 발생하였으며, 지하수위의 저하는 동결 히빙량을 감소시켰다. 실트질 지반에 설치된 도로시스템의 온도이력에 대한 수치해석은 지표면의 동결-융해 과정을 거치면서 지표면에 잔류히빙을 예측하였다. 이는 지반의 강성과 지지력을 급격하게 감소시켜 모듈화 도로시스템의 안정성과 사용성을 저해할 수 있다. 다만, 화강풍화토와 모래지반의 경우는 잔류 히빙량은 미비한 것으로 나타났다. 모듈러 도로시스템은 기존 도로포장 시스템과 달리 지지구조 상부에 설치된 포장 구조물이므로, 포장 구조물의 균등 연직변위와 부등 변형에 대한 엄격한 기준이 적용되어야 할 것으로 사료된다.

• Spatial Information Research
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• 제21권2호
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• pp.23-33
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• 2013

최근 IoT (Internet of Things) 기술의 발전과 더불어 무선 환경에서 특정 영역에 위치하는 센서노드의 위치-센서정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그리하여 센서노드에서 공간 필터링을 직접 수행하여 센서노드들 간의 통신 횟수를 감소시켜 에너지 소모를 최소화하는 다양한 공간질의처리 알고리즘 및 분산 공간색인방법들이 제안되어 왔다. 그러나 단일 공간질의처리 최적화에 중점을 두었던 기존 공간색인방법 및 알고리즘들은 IoT 환경에서 다수 사용자에 의하여 요청되는 다중 공간질의를 최적화하여 수행하기에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 다중 공간질의를 에너지 효율적으로 처리할 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 다중 공간질의 최적화 알고리즘은 인접 영역에 주어지는 공간질의들을 통합하여 수행하는 '질의통합' 개념을 기본으로 하고 있다. 최적화 과정에서 질의들의 통합 또는 개별 수행에 대한 판단은 각 수행비용을 예측하여 결정하며, 본 논문에서는 질의처리 비용 예측 방법을 추가적으로 제안하고 있다. 끝으로, 성능평가에서는 GR-tree, SPIX, CPS의 공간색인방법에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능 분석결과를 제시하고 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권5호
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• pp.527-535
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• 2016

만성리 해안은 중조차 해빈으로 조립한 해저질으로 구성되어 있으며, 외해에 대해 남동쪽으로 열려있어 조석 조류보다 파랑에 의한 해빈변형이 우세하게 나타났다. 파랑은 춘계와 하계에 강하여 유의파고가 2~3m에 달하는 폭풍파가 자주 출현하였으나 추계와 동계는 고파랑이 출현하지 않는 정온한 해상상태를 보였다. 관측된 해안선변화의 계절적 특징은 입사파와 깊은 관계를 나타내었다. 춘계와 하계의 고파랑시에 해안선이 침식하였고 추계과 동계의 정온시에 침식을 회복하였다. 이런 현장자료를 바탕으로 실측해안선자료를 사용하여 해안선변화의 검증수치실험을 수행하였는데, 검증매개변수 $C_1=0.2$와 $C_2=1C_1$일 때 사후예측된 해안선은 실측해안선과의 RMS 오차가 1.26 m 정도로 만족스러웠다. 이 값을 사용하여 잠제와 도류제 등이 완공된 10년 후 만성리 해빈의 해안선을 예측한 결과, 잠제배후역에서 5~15 m 정도 해안선이 전진하며, 잠제배후역 북측에서 5~15 m 정도 해안선이 후퇴하는 결과를 나타내었다.

• 터널과지하공간
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• 제30권5호
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• pp.462-472
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• 2020

암종 분류은 현장의 지질학적 또는 지반공학적 특성 파악을 위해 요구되는 매우 기본적인 행위이나 암석의 성인, 지역, 지질학적 이력 특성에 따라 동일 암종이라 하여도 매우 다양한 형태와 색 조성을 보이므로 깊은 지질학적 학식과 경험 없이는 쉬운 일은 아니다. 또한, 다른 여러 분야의 분류 작업에서 딥러닝 영상 처리 기법들이 성공적으로 적용되고 있으며, 지질학적 분류나 평가 분야에서도 딥러닝 기법의 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일 암종임에도 다양한 형태와 색을 갖게 되는 실제 상황을 감안하여, 정확한 자동 암종 분류를 위한 딥러닝 기법의 적용 가능성에 대해 검토하였다. 이러한 기법은 향후에 현장 암종분류 작업을 수행하는 현장 기술자들을 지원할 수 있는 효과적인 툴로 활용 가능할 것이다. 본 연구에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 매우 깊은 네트워크 구조로 객체 인식과 분류를 할 수 있는 것으로 잘 알려진 'ResNet' 계열의 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 적용된 딥러닝에서는 10개의 암종에 대한 다양한 암석 이미지들을 학습시켰으며, 학습 시키지 않은 암석 이미지들에 대하여 84% 수준 이상의 암종 분류 정확도를 보였다. 본 결과로 부터 다양한 성인과 지질학적 이력을 갖는 다양한 형태와 색의 암석들도 지질 전문가 수준으로 분류해 낼 수 있는 것으로 파악되었다. 나아가 다양한 지역과 현장에서 수집된 암석의 이미지와 지질학자들의 분류 결과가 학습데이터로 지속적으로 누적이 되어 재학습에 반영된다면 암종분류 성능은 자동으로 향상될 것이다.