• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.249-261
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• 2020

다중 플랫폼/센서를 활용한 연안 모니터링은 연안 해양환경 변화와 다양한 재해/재난을 높은 시공간 해상도로 정확하게 이해하기 위한 매우 중요한 수단이다. 하지만 다중 플랫폼과 센서를 복합적으로 이용한 통합 관측 연구는 미비한 실정이고, 통합 관측을 통한 효율성, 융합 한계성 등에 대해 평가된 바 없다. 본 연구에서는 다중 원격탐사 플랫폼/센서를 이용한 모의실험을 통해 통합 관측 방법을 제시하고, 그 효용성과 한계점을 진단하였다. 다양한 해양 재해, 재난을 모사하기 위하여 Rhodamine WT (RWT) 형광염료를 이용하여 통합 현장조사를 수행하였다. 2019년 9월 남해-여수 해역에 형광염료를 주입 후 위성(Kompsat-2/3/3A, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), GOCI), 무인항공기 (Mavic 2 pro, Inspire 2), 유인항공기 플랫폼을 이용하여 염료 패치의 분포와 이동을 탐지하였다. 형광염료 주입 초기 패치 규모는 2,600 ㎡ 이었고, 약 138분 후 62,000 ㎡ 규모까지 확산되었다. RWT 패치는 처음 주입된 지점으로 부터 점차 남서 방향으로 이동하였고, 이는 현장 모의 실험이 진행되는 동안 조위(고조: 7시 7분(286 cm), 저조: 13시 9분(73 cm))가 점차 낮아짐에 따라 조석이 남동 방향으로 흐르는 것과 유사하였다. 무인항공기 영상은 공간해상도와 시간해상도 측면에서 가장 높은 해상력을 보인 반면 탐지 영역이 가장 좁았다. 위성의 경우 탐지 영역은 넓었지만 재방문 주기가 길기 때문에 운용성 측면에서 타 플랫폼과 비교하여 다소 한계가 있었다. 또한 Sentinel-3 OLCI와 GOCI의 경우 분광해상도와 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 가장 높았지만 소규모 형광염료 탐지에는 공간해상도 측면에서 제한적이었다. 유인항공기에 탑재된 초다분광 영상의 경우 분광해상도가 가장 높았지만 이 역시 운용성 측면에서 다소 제한적이었다. 다중 플랫폼 통합관측 연구를 통해 시간과 공간뿐만 아니라 분광 해상력 증가 향상을 확인 가능하였다. 향후 이 연구 결과가 연안 수치모델과 연계된다면 오염 물질의 이동확산 예측이 가능할 것으로 생각되고, 수치모델의 입력 및 검증 자료로 활용하여 모델 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.374-385
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• 2013

부유 퇴적물의 입자 운동에 대한 수치실험이 굴곡이 있는 해저면 위에서 수행되었다. 해저면 경계층의 난류 유속장은 LES 난류모델을 사용하여 구현하였고, 난류 흐름 속에서의 퇴적물 입자운동은 Lagrangian 입자추적 모델을 사용하여 구현하였다. 수치실험을 통하여 두개의 다른 유속조건을 사용하였는데, 파랑주기를 비롯한 다른 모든 조건은 동일하게 유지한 가운데 오직 최대 유속만 다르게 하여 실험을 수행하였다. 예상한 것과 같이 부유되는 퇴적물 입자의 양은 유속이 강할 수록 증가하였다. 그러나 예상하지 못한 결과도 관측되었는데 그것은 비록 최대유속외에 다른 모든 조건은 동일하더라도 퇴적물이 부유되는 양상은 다르게 나타날 수 있다는 것이다. 특히 퇴적물이 부유하게 되는 시간이 위상평균한 파장 주기안에서 서로 다르게 나타나는 것이 발견되었는데, 이는 해저면 굴곡 주위에서 유속에 의해 생성되는 난류 와동의 생성시간이 다르기 때문에 일어나는 것으로 밝혀졌다. 이전의 연구에서도 알려진 바와 같이 이런 난류 와동들이 퇴적물의 부유현상에 미치는 영향은 지대한 것으로 확인되었으며, 또한 이런 와동들의 생성시간은 유속의 크기에 따라 달라 질 수 있음이 밝혀졌다. 이로인해 해저면 굴곡 위에서 퇴적물의 부유현상을 보다 정확하게 규명하기 위해서는 파랑의 여러가지 복잡한 변수들을 고려하여야 함이 이번 실험을 통하여 입증되었다. 또한 퇴적물 입자의 부유에 영향을 미치는 난류 에너지분포 역시 생성된 난류 와동에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 이번 연구를 통하여 유속의 세기변화 만으로도 퇴적물이 부유되는 시간이 굴곡이 있는 해저면에서 바뀔 수 있는 것으로 확인되었으며, 이는 향후 퇴적물 부유에 대한 연구를 할때 해저면 구조와 유속구조의 상관관계를 보다 신중히 검토해야 함이 밝혀졌다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.