• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.212-222
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• 2021

본 연구에서는 홍수터 식생의 물리적 특성과 분포 특성을 고려하여 흐름저항계수를 산정하고 이를 2차원 수치모의에 반영하여 홍수터 식생분포가 흐름특성에 미치는 영향을 분석하였다. 홍수터 식생의 물리적 특성을 기존의 식생 흐름저항산정 공식에 적용하기 위해 지상라이다를 이용한 식생의 3차원 포인트 클라우드 분석을 수행하였으며, 홍수터 식생분포는 국부적으로 식생이 존재하는 경우와 홍수터 전체에 식생이 분포하는 경우로 구분하여 모의를 수행하였다. 대상구간의 모의결과, 홍수터 식생의 흐름저항계수는 매닝의 조도계수를 기준으로 계획홍수량이 발생할 경우 주하도 하상 조도계수에 비해 약 5배 이상의 값을 갖는 것으로 나타났으며, 이는 주하도와 홍수터의 수리특성 변화에도 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.200-209
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• 2018

일반적으로 자율주행 차량은 측위를 위하여 GNSS(Global Navigation Satellite System)에서 절대위치 신호를 수신하여 지도에 매칭하는 방식을 사용한다. 하지만 도심이나 터널에서 정상적인 위성신호를 수신하기 어렵기 때문에 추측항법(Dead Reckoning)으로 절대위치를 추측하므로 누적 오차의 주기적 보정이 병행되어야 한다. 본 연구에서는 자율주행시 GNSS 위치 신호 수신이 어려운 터널 내에서 사용되는 추측항법의 오차를 일정수준 이하로 유지하기 위하여 기존 도로시설물을 이용한 오차 보정을 위한 시설물의 선정 방법을 제안하였다. 시설물의 특성으로서 모양, 설치위치 등 '다양성' 검토를 위하여 관련 기준 검토, 영상 및 라이다센서 조사로 얼마나 잘 인지하는 지에 대한 '인지성' 조사, 설치위치 및 간격에 의한 '규칙성'을 조사하여 후보시설물을 선정하였다. 본 연구 결과로 측위오차 보정 지원시설로 소화전함/안내표지(50m), 유도표지등A(300m), Lane Control System(500m), 최고/최저속도제한표지, 제트팬을 선정하였으며, 기존 시설물만으로 오차 보정이 가능하다고 판단하였다. 본 연구의 결과는 자율주행 차량의 터널내 측위보정시 활용될 것으로 기대된다.

• 대기
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• 제23권4호
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• pp.471-483
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• 2013

Nighttime sea fog detection from satellite is very hard due to limitation in using visible channels. Currently, most widely used method for the detection is the Dual Channel Difference (DCD) method based on Brightness Temperature Difference between 3.7 and 11 ${\mu}m$ channel (BTD). However, this method have difficulty in distinguishing between fog and low cloud, and sometimes misjudges middle/high cloud as well as clear scene as fog. Using CALIPSO Lidar Profile measurements, we have analyzed the intrinsic problems in detecting nighttime sea fog from various satellite remote sensing algorithms and suggested the direction for the improvement of the algorithm. From the comparison with CALIPSO measurements for May-July in 2011, the DCD method excessively overestimates foggy pixels (2542 pixels). Among them, only 524 pixel are real foggy pixels, but 331 pixels and 1687 pixels are clear and other type of clouds, respectively. The 514 of real foggy pixels accounts for 70% of 749 foggy pixels identified by CALIPSO. Our proposed new algorithm detects foggy pixels by comparing the difference between cloud top temperature and underneath sea surface temperature from assimilated data along with the DCD method. We have used two types of cloud top temperature, which obtained from 11 ${\mu}m$ brightness temperature (B_S1) and operational COMS algorithm (B_S2). The detected foggy 1794 pixels from B_S1 and 1490 pixel from B_S2 are significantly reduced the overestimation detected by the DCD method. However, 477 and 446 pixels have been found to be real foggy pixels, 329 and 264 pixels be clear, and 989 and 780 pixels be other type of clouds, detected by B_S1 and B_S2 respectively. The analysis of the operational COMS fog detection algorithm reveals that the cloud screening process was strictly enforced, which resulted in underestimation of foggy pixel. The 538 of total detected foggy pixels obtain only 187 of real foggy pixels, but 61 of clear pixels and 290 of other type clouds. Our analysis suggests that there is no winner for nighttime sea fog detection algorithms, but loser because real foggy pixels are less than 30% among the foggy pixels declared by all algorithms. This overwhelming evidence reveals that current nighttime sea fog algorithms have provided a lot of misjudged information, which are mostly originated from difficulty in distinguishing between clear and cloudy scene as well as fog and other type clouds. Therefore, in-depth researches are urgently required to reduce the enormous error in nighttime sea fog detection from satellite.

• Spatial Information Research
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• 제16권3호
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• pp.279-290
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• 2008

자연재해로 인한 수많은 피해 중 특히 산사태 등 사면붕괴로 인한 피해는 인간에게 많은 인적/물적 자원의 손실을 가져왔다. 이런 사면붕괴로 인한 피해를 줄이고자 사면붕괴 예방을 위해 다양한 계측장비를 이용하여 사면붕괴 예 경보 시스템을 구축하였다. 하지만 대상사면에 접근성 문제를 해결하고 위험 사면 전체에 대한 안전성 평가를 실시할 수 있는 효율적인 계측장비는 많지 않은 실정이다. 이에 사면붕괴예방을 위한 효율적인 계측장비로서 측량학적인 접근 방법으로 사면거동의 정확한 계측을 위해 지상라이다시스템을 이용하여 사면붕괴 예방을 위한 시스템의 활용가능성 판단을 위한 실험을 실시하였다. 본 연구에서는 인공으로 조성되어 사면안정화 공법이 적용된 토사사면에 사면상부에서 단계별로 실물 하중을 가하여 하중에 따른 사면의 거동을 Total Station과 지상라이다시스템을 이용하여 계측하였다. 두 시스템을 이용하여 계측한 성과의 정확한 비교 분석을 위해 두 시스템의 계측 결과를 동일한 좌표계로 일치시키는 3D Similarity Transformation을 통해 서로 다른 좌표계를 가지고 있는 두 좌표계를 하나의 좌표계로 통일시켜 사면이 실물하중에 어떤 거동이 일어나는지를 분석하였다. 타켓중심의 사면거동 분석결과, 지상라이다 시스템은 Total Station과 비교해 X축으로는 1cm이내의 차이가, Y축으로는 규칙적이지 않는 거동의 경향이 발생하고, Z축으로는 서로 유사한 경향을 보였다. 연속된 점에 대한 사면지동 분석결과, Y축의 위치에 따라 사면 하부에서 상부의 방향으로 사면거동의 경향이 다르게 나타나 Total Station에서 분석하기 어려웠던 사면의 연속적인 변화를 관찰할 수 있었다. 따라서 지상라이다 시스템은 Total Station에 버금가는 측량성과를 획득하여 효율적인 사면모니터링을 위한 계측장비로 판단되었으며 기존의 사면모니터링기법의 한계를 대체 할 수 있는 측량학적 분석방법으로 많은 활용이 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.87-96
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• 2011

최근 환경오염으로 인한 기후변화가 문제시 되고 있는 가운데, 지구온난화의 주범인 탄소의 배출 및 저장량 추정이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 산림 바이오매스는 대기와 토양 간 탄소 순환의 중요한 매개체로서 전 지구적인 탄소 순환에 잠재적인 영향을 미치기 때문에 이러한 산림 바이오매스의 각종 파라미터를 추정하고 정량화 하려는 노력이 각국에서 진행중에 있다. 그러나 현장조사를 통한 추정은 시간 및 인력낭비가 심하고, 접근이 용이하지 않은 지역에 대한 조사가 어렵기 때문에 원격탐사자료를 이용한 방법이 각광받고 있다. 본 논문은 총 41개의 해외연구 사례를 바탕으로 원격탐사자료를 이용한 산림 바이오매스 추정 연구를 다섯 가지 관점(연구대상지역; 연구대상면적; 생태군계; 원격탐사자료; 추정기법)에 따라 분류하고, 연구사례 및 기반 기술이 제한적인 국내 관련 분야의 기반자료로써 활용할 수 있도록 하고자 하였다. 조사결과 연구대상지역으로는 북미지역이 39%로 가장 많은 연구 사례가 존재하였으며, 연구대상면적에 대한 조사에 있어서는 지역크기를 대 중 소로 분류 시 소규모 지역(3,600km2)의 연구 수가 59%로 가장 많았다. 생태군계의 경우 북쪽 수림대/타이가 지역이 30%로 연구가 활발하게 수행되었고, 원격탐사자료 사용 빈도는 Landsat 시리즈와 LiDAR가 각각 35%, 16%를 차지하였다. 마지막으로 산림 바이오매스 추정기법에 있어서는 회귀분석 방법이 71%로 가장 많이 사용된 것으로 나타났다.

• 한국광학회지
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• 제28권3호
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• pp.116-121
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• 2017

본 연구에서는 오염된 지표면의 화학물질을 탐지하기 위해 라만 라이다 기반의 지표면 화학물질 탐지 시스템을 설계하고 제작하였다. 화학물질에 레이저를 조사하였을 때 나오는 라만 산란광을 측정하여 측정 시료의 분광정보를 얻는 라만 라이다 시스템은 측정 시료의 라만 산란광을 유도하는 레이저를 포함한 송광부와 라만 산란광을 수광하는 수광부, 수광된 광을 파장별로 나눠주는 분광부로 구성된다. 측정거리가 변하여도 수광부에 의해 집광되는 광이 동일한 위치에 집속되도록 code V 시뮬레이터를 사용하여 광학계를 설계하였다. 총 12종의 화학물질이 유리와 콘크리트 위에 있을 때 라만 스펙트럼을 측정하여 비교한 결과 라만 스펙트럼의 특성이 유사하지만, 세기에 차이가 있는 것을 관찰하였다. 고체 시료인 PTFE (polytetra-fluoroethylene)를 사용하여 시스템과의 거리 변화에 따른 라만 스펙트럼의 세기를 비교한 결과 시뮬레이션에서 얻은 거리에 따른 수광 효율과 유사한 것을 확인하였다. 결론적으로 본 시스템을 이용하여 다양한 거리에서도 화학물질의 라만 스펙트럼 측정이 가능함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.85-92
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• 2023

코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.240-257
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• 2022

자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.28-43
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• 2022

본 연구는 창원시 도시지역 내 공원을 대상으로 UAV 영상 기반 물리적 공간 유형을 분류하고, ENVI-met 열 쾌적성 결과와의 비교를 통해 물리적 공간 유형에 따른 열 쾌적성 특성을 분석하였다. 물리적 공간 유형은 UAV 기반 NDVI, SVF 특성에 따라 4개 유형으로 분류하였다. ENVI-met 열 쾌적성 결과는 수목 밀집지역의 T_MRT가 그 외 지역보다 최대 30℃ 이상의 차이를 보였으며, 오후 시간대 중에서는 수목 밀집지역과 다른 지역의 T_MRT 차이가 16시에 19.6℃로 가장 큰 것으로 나타났다. UAV 기반 물리적 공간 유형과 시간대별 열 쾌적성 특성 분석결과 NDVI가 높고, SVF가 높은 공간 유형에 대해 UAV 활용 시 시간대별 열 쾌적성 변화 패턴과 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였으나, 수목 및 인공 구조물 등이 밀집된 지역에 대해서는 상대적으로 UAV 기반 물리적 환경 유형과 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 개활지 및 식생으로 이루어진 공간 유형에 대해 UAV 영상 기반 열 쾌적성 분포 파악 가능성을 확인하였으며, 수목 인접지역이 개활지보다 열적으로 쾌적한 것으로 도출되었다. 따라서, 도시계획 단계에서 개활 공간은 잔디 및 수목 등 자연피복재질을 고려하여 조성할 필요가 있으며, 인공피복재질 활용 시 수목, 건물과의 인접성 등을 고려한 공간계획이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 향후 지상LiDAR 및 현장 측정 기반 UAV 영상 보정을 통해 신속·정확한 도시기후 현상 규명 및 열 쾌적성을 고려한 도시계획 수립이 가능할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1216-1221
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• 2022

선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.