센서 기술과 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서 네트워크 환경에서 데이터 처리 중심의 미들웨어에 대한 연구가 크게 증가하고 있다. 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상(burstness)으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결하여야 하며, 이를 위해 폐기정책을 사용하거나 전송해야 할 데이터양을 최소화하는 압축 기법이 사용되고 있다. 그러나 폐기정책은 수집된 데이터의 정확성을 저하시키는 문제점이 있으며, 압축기법은 알고리즘 복잡도가 커서 추가적으로 프로세싱 오버헤드가 커지는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 입증하였다.
전방위 감시카메라에는 어안렌즈를 이용하여 광대역감시가 가능하도록 물체감지알고리즘으로 물체를 단위별 레벨링한 다음 전방위 감시카메라와 추적(PTZ)카메라로 구성된 시스템으로 연동하여 현장실험한 것이다. 전방위 감시카메라가 움직이는 물체를 정확히 감지하며 사각표시를 하였고 추적카메라와 유기적으로 연동하며 확대 추적하였다. 감지카메라와 화염감지 및 온도에 대한 현장실험에서는 오토스캔 중 화염이 감지되면 멈추며, 해당 화점부분을 화면의 중심부분으로 이동시켜 온도가 표출되었다. 또한 화염이격거리별 검지에 필요한 발열량의 인정기준인 1 km 2,340 kcal를 초과한 1.5 km에서도 가능하였다. 거리에 따른 화염감지성능시험에서는 거리 1 km일 때 폭 56 cm ${\times}$ 높이 90 cm를 초과한 1.5 km에서도 가능하여 산불화재에도 적응성이 충분하였다. 향후 석유 가스비축시설 및 저유소에 설치하면 자체는 물론 주위 화재예방 및 침입감시 등의 안전에 매우 유용할 것으로 기대된다.
식생 프로세스는 증발산 제어를 통해 강우 유출 프로세스에 상당한 영향을 미치지만, 개념적인 집중형 수문 모형에서는 거의 고려되지 않는다. 본 연구는 인공위성에서 원격으로 감지된 엽면적지수 자료를 표현하는 생태 모듈을 수문 분할 모듈에 통합하여 합천댐 유역에 대한 모형 성능을 평가하였다. 제안된 생태 수문 모형은 습윤 지역의 생태수문 프로세스를 더 잘 표현하기 위하여 크게 세 가지 주요한 특징을 가진다. 1) 식생의 성장률은 유역의 물 부족 스트레스에 의해 제약을 받는다. 2) 식생의 최대 성장은 유역 기후에 의한 에너지에 의해 제약을 받는다. 3) 식생과 대수층의 상호작용이 반영된다. 제안된 모형은 유역 단위의 수문 성분과 식생 동역학을 동시에 모의한다. SCEM 알고리즘에 의해 추정된 모형 매개변수를 이용한 검증 결과로부터 아래와 같은 발견할 수 있었다. 1) 엽면적지수와 하천유량 자료를 이용하여 생태수문모형의 매개변수를 추정하는 것이 생태 모듈이 없는 수문 모형과 비슷한 정확도 및 견고함으로 하천유량을 예측할 수 있다. 2) 필터링이 안된 원격으로 감지된 엽면적지수를 그대로 입력자료로 이용하는 것은 하천유량 예측에 도움이 안된다. 3) 통합된 생태수문모형은 엽면적지수의 계절적인 변동성에 대한 우수한 추정치를 제공할 수 있다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.
해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.
지표 증발산은 육상 생태계의 수문순환의 주요 성분으로서, 지표-대기간의 에너지 교환, 미기후, 지역의 수자원 함량, 식생의 일차생산성 등에 중요한 영향을 미친다. 증발산을 추정하기 위한 방법들 중에서 MODIS를 이용한 방법은 위성 자료만을 사용하여 넓은 지역에 대한 지속적인 증발산 모니터링이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 추정 알고리즘을 동아시아 지역에 적용하고, 그 신뢰도를 평가하였으며, 주요 오차요인을 분석하였다. 증발산 평가 결과 여섯 연구지역(GDK, HFK, TKY, TMK, CBS, SKT)에서는 $r^2$가 0.38~0.73, ME 와 RMSE가 각각 $-44{\sim}+31W\;m^{-2}$, $48{\sim}111W\;m^{-2}$로 신뢰할 만한 결과를 나타냈다. 하지만 다른 세 연구지역(HBG, QYZ, MKL)에서는 관측 값과 비교해서 차이를 나타내었고, 과소평가하는 경향을 보였다. HBG, MKL 지역은 MODIS 기상 자료 및 복사요소의 오차가 주요 원인으로 나타났다. 그러나 QYZ지역은 기상 자료와 복사요소가 모두 좋은 일치도를 보였기 때문에, 모형의 모수와 관련된 오차가 주요 원인의 하나로 판단된다. 임관 전도도의 오차가 증발산 오차에 미치는 영향을 분석한 결과, HBG지역을 제외한 다른 연구지 역에서 r값이 0.59~0.82로 관측값과의 상관성이 높은 것을 확인하였다. 또한 MODIS로부터 산출된 순간 증발산을 일 단위로 확장시킨 결과, 순간 증발산의 일치도가 떨어졌던 3개 연구지역을 제외하고 6개 지역에서 $r^2$가 0.44~0.89, ME와 RMSE는 각각 $-0.7{\sim}+0.6mm\;day^{-1}$, $0.5{\sim}1.1mm\;day^{-1}$의 범위로 신뢰도 있는 결과를 나타냈다.
현재 진행되고 있는 광범위한 도시화는 종종 무분별한 토목건설을 수반하게 되며, 이는 도심지에 묻혀있는 고고학적 가치가 있는 중요한 역사적 유구들을 위협하기도 한다. 도심지 지역에 묻혀있는 고고학적 유구들을 파악하는 데에는 지표레이다와 전기비저항 탐사가 매우 유력한 방법이며, 이 논문에서는 3차원 전기비저항 탐사와 3차원 지표레이다 탐사에 의한 고고학적 조사를 위한 복합물리탐사의 3가지 사례를 설명한다. 조사지역은 그리스 크레타섬 내 가장 번화한 두 도시의 역사적 도심지에 위치해 있다. 이 지역에서 평행한 측선들로 이루어진 격자망의 측선을 따라 고밀도의 3차원 전기비저항과 3차원 지표레이다 탐사자료의 획득이 이루어졌다. 먼저, 전기비저항 탐사자료의 3차원 역산을 통하여 하부 전기비저항 구조를 획득하였으며, 지표레이다 탐사자료는 탐사자료로부터 최대한의 정보를 도출하기 위하여 특정 필터를 적용하는 등 체계적인 자료처리 과정을 거쳤다. 이로부터 최종적으로 지하하부 물성의 3차원적인 변화를 나타내는 수평 절개 단면 영상을 획득하였으며, 이와 같이 획득한 3차원 지표레이다와 전기비저항 영상들은 도심지 지역의 복잡한 하부 물성을 영상화하는데 매우 중요한 역할을 담당하였다. 즉, 강한 레이다 반사파와 고비저항 이상을 나타내는 부분은 고고학적 유구로서 해석되었으며, 탐사 후에 수행한 일부 지역에서의 발굴결과와 매우 잘 일치하였다. 이와 같은 사례는 도심지 지역에서의 기반시설물의 설계 및 건설 단계에서 고고학적으로 의미가 있는 중요한 병역의 도출 및 건설공사 수행 이전에 고고학적 발굴에 대한 가이드라인을 제공하는 등 도심지역 고고학적 물리탐사에서 전기비저항 탐사와 지표레이다 탐사가 매우 높은 적용성이 있음을 잘 보여주고 있다.
해양에서의 파랑관측은 부이나 압력계 등을 이용하여 수면변위를 관측하는 직접관측방법과 Radar를 이용하여 관측하는 원격관측방법으로 구분된다. 직접관측방법은 정확도가 높지만, 악기상 시 파손 및 유실 위험이 크며 외해 설치 시 많은 유지 보수비용이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 반면 Radar와 같은 원격관측방법은 장비를 육지에 계류하여 유지관리가 용이하지만 직접관측방법과 비교하면 정확도가 다소 낮은 단점이 있다. 본 연구에서는 원격파랑관측자료의 품질을 개선하기 위해 독도에 설치되어 운영 중인 MIROS Wave and Current Radar(MWR) 관측자료의 수집 및 분석을 하였으며, 이를 기상청에서 운영 중인 해양파고부이(CWB)의 관측자료와 비교하였다. 그리고 MWR 관측자료의 품질을 개선하기 위해 1) MIROS사에서 개발한 필터(Reduce Noise Frequency, Phillips Check, Energy Level Check)의 복합적인 사용(최적필터; Optimal Filter), 2) OOI(Ocean Observatories Initiative)에서 개발한 Spike Test 알고리즘(Spike Test) 그리고 3) 유의파고-주기 관계식을 이용한 새로운 필터(H-Ts QC)를 사용하여 신뢰도가 낮은 이상자료(Noise; 시계열 자료 중 급격하게 자료가 발산하여 정상자료가 아닌 것으로 판단되는 자료)의 제거 및 보정을 수행하였다. 결과적으로 3가지의 품질관리기법을 적용한 MWR의 파랑관측자료는 유의파고에 대해서는 일정 부분 신뢰도를 가지지만 유의파주기에서는 여전히 오차가 존재하며 이에 대한 개선이 요구된다. 또한, MWR의 파랑관측자료는 3 m 이상의 고파랑에서는 CWB와 다소 양상이 달라지는 한계가 발생하므로 이를 위한 장기간의 원격파랑관측 자료의 수집과 분석, 그리고 필터 개발 등에 관한 지속적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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