본 연구에서는 기존의 연구들에서 주로 사용하여왔던 현장측량, 항공사진, 라이다 데이터 등의 취득이 원천적으로 어려운 지역에 대한 건물 영역 추출을 구현하고자 하였다. 이에 접근성에 큰 영향을 받지 않는 거의 유일한 데이터인 고해상도 위성영상을 활용한 방법론을 제시하고자 한다. 영상정합을 통해 추출되는 점군 데이터 또는 DSM(Digital Surface Models)을 활용한 건물 영역 추출은 데이터내의 높은 잡음과 다수의 빈 영역으로 인해 그 정확성에 한계를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상 정합을 통해 얻어진 3차원 점군 데이터, 영상의 색상 및 선형 정보를 결합하여 건물 영역 추출을 수행하는 하이브리드식 접근법을 제안하였다. 일차적으로 다중영상정합으로 얻어진 3차원 점군 데이터로부터 지면점과 비지면점을 분리하고, 비지면점으로부터 초기 건물 대상지를 추출한다. 이후, 영상의 색상기반 분할을 수행하여 얻어진 결과와 초기 건물 대상지를 결합하여, 색상분할기반 건물 대상지를 추출한다. 이어서 영상의 선형 추출 및 공간 분할정보를 이용하여 최종적인 건물 영역을 선정하게 된다. 본 논문에서 제시한 건물 영역 자동 추출 방법론은 Correctness: 98.44%, Completeness: 95.05%, 위치오차: 1.05m 정도의 성능을 보임을 확인하였으며, 더불어 직각형태 이상의 복잡한 건물 영역도 잘 추출함을 확인하였다.
In this study, the thermal environmental factors in a layer f(arm such as dry bulb temperature, relative humidity, black globe temperature and illumination intensity were measured and analyzed to serve as basis for effective design and plan of poultry houses. The correlation analysis between the different factors was also done. Heat Index as measure of the thermal stress was also calculated and analyzed. A $1,000m^2$ laying house, 4 meters high with 52,000 layers in six-stage type cages was used in the measurement of the different environmental parameters. The results were as follows; 1. The temperature of the inside air and materials was directly related to the increase in aerial temperature based on the dry-bulb, black globe temperature reading. The correlation factor of the outside to inside air based on dry bulb setting was very significant at 0.927 The dry bulb temperature for inside temperature ranged from $19.9\~28.8^{\circ}C\;with\;SD+2.2^{\circ}C$ while that of the outside air was $16.2\~33.1^{\circ}C,\;SD+3.5^{\circ}C$. In addition, the temperature of the inside air was very stable. 2. The black globe temperature of the inside air ranged from $20.1\~28.8^{\circ}C,\;SD+2.3^{\circ}C$ while that of the outside air was $16.2\~47.5^{\circ}C,\;SD+6.0^{\circ}C$. 3. The relative humidity of the outside and inside air was $72.4\~100\;and\;50.2\~85.6\%$ with an average of $89.2\;and\;71.7\%$, respectively. 4. The illumination intensity in the laying house was less than 7 lux, with an average of $1.2\~2.5lux$ relative to height indicating that the laying house was well isolated from outside radiation. 5. The heat index of the inside air of the laying house had a high variation from $20.5^{\circ}C,\;SD+2.5^{\circ}C$ while that of the outside air was $13.1\~45.5^{\circ}C$, with an average of $21.6^{\circ}C,\;SD+6.3^{\circ}C$.
산림지역의 경우 도심지에 비해 무인항공사진측량 작업과정 중 하나인 지상기준점(ground control point, GCP) 측량이 제한적이며, 높은 산림 때문에 비가시권 비행으로 인해 안전문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 드론의 위치를 실시간으로 보정하는 RTK(real time kinematic) 드론과 지형정보를 기반으로 비행하는 3차원 비행 방식이 개발되고 있다. 본 연구는 산림지역에서 재난피해조사를 위한 드론의 활용방안을 제시하기 위해 1) GCP 측량을 통한 드론 맵핑(normal drone mapping), 2) 지형정보를 기반으로 비행하는 드론 맵핑(3D flight drone mapping), 3) RTK 드론을 이용한 드론 맵핑(RTK drone mapping) 3가지 방법을 통해 위치정확도를 평가하였으며, 그 결과 평면 위치오차는 2 cm, 높이오차는 13 cm 이내로 나타났다. 위치정확도 평가 후, 산사태 발생 면적을 계산하여 체적 값을 비교했을 때 세 가지 방법 모두 유사한 결과를 보였다. 본 연구에서는 3D flight drone mapping, RTK drone mapping을 통해 산림지역에서 드론 맵핑이 가지는 한계를 극복하고 재난피해조사의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양하게 발생하는 재난상황을 감안하였을 때 재난지역의 여건에 따라 3가지 방법을 적절히 활용하면 보다 효과적인 피해조사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 자율주행 자동차 기술의 발전으로 정밀도로지도에 대한 중요성이 증가하고 있다. 정밀도로지도는 차선 정보, 규제 안전 정보, 각종 도로 시설물 등이 표현된 디지털 지도로 MMS(Mobile Mapping System) 기반으로 시험 제작되어 왔지만 이 방법은 고가의 도입비용으로 크게 활성화되지 못하고 있다. 하지만 무인항공기의 경우 적용 분야가 지속적으로 늘어나고 있으며, 이에 대한 연구도 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 무인항공기 영상의 처리를 통해 자율주행에 필요한 차선, 시설물 등의 정보를 추출하고자 하였다. 자율주행 자동차 시험도로를 연구대상지로 선정하고, 무인항공기를 이용하여 고해상도 정사영상을 제작하였다. 기존의 수치지형도와 정밀도로지도의 속성비교를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 차선, 중앙분리대, 제어기 등의 추출 항목을 선정하였다. 또한 영상분류를 통해 차선, 중앙분리대, 제어기 등 정밀도로지도 구축을 위한 데이터를 효과적으로 추출함으로써 고해상도 정사영상의 활용성을 제시하였다. 추가적인 실험과 검증을 통해 무인항공기 영상의 이용 분야를 확대할 수 있을 것이며, 구축된 데이터를 자동차 제작사 및 관련 민 관 기관, 벤처 기업 등에 제공한다면 국내 자율주행차 기술 발전에 기여할 것이다.
원격탐사에서 주로 사용되는 레이다 시스템에는 인공위성, 항공기 및 지상용 SAR 시스템을 비롯하여 산란계와 도플러 레이다 등이 있다. 이러한 시스템들은 고가의 장비들로 구성되며, 운용하는 데에 매우 전문적인 기술을 필요로 한다. 일반적인 대학이나 연구소에서는 장비의 구성과 운용에 대한 경험을 얻기 힘들기 때문에 레이다 및 SAR를 이용한 새로운 적용 분야를 이해하고 개척해 나아가는데 필수적인 하드웨어적 원리를 배우고 실습하기에 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위하여 이 논문에서는 미국 MIT에서 제공하는 Cantenna 시스템의 설계도를 기반으로 한 레이다 시스템을 저가로 제작하고 실험한 내용을 소개한다. 제작된 레이다는 총 세 가지의 방식으로 운영되었는데, 첫째, 도플러 레이다를 이용하여 이동하는 차량의 속도를 측정하였고 둘째, 거리해상도를 가지는 레이다 방식을 이용하여 이동하는 두 물체의 움직임을 측정하였다. 마지막으로, 지상용 SAR 방식으로 방위각 해상도를 높여 이차원의 영상을 획득하였다. 추가적으로 영상화에 사용되는 Deramp-FFT 알고리즘과 ${\omega}-k$ 알고리즘의 비교 및 안테나의 위치 측정 오차에 따른 영향을 분석하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 향후 샘플링 주파수의 증가, I/Q 샘플링 및 보다 안정적인 회로를 구현하면 무인 항공기에 탑재할 수 있는 가벼운 SAR 시스템으로도 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
제주모시풀에서 각종 column chromatography법을 이용하여 2종의 flavonoid를 분리하여, $^1H$-, $^{13}C-NMR$, LC ESI-IT-TOF MS를 통해 구조동정 할 수 있었다. 분리된 물질이 심장세포에서 높은 항산화 활성을 가지고 있으며, 활성 산소종의 작용기전 연구 및 심근경색 질환의 예방과 치료에 효과적으로 사용할 수 있는 기초자료가 될 것으로 사료된다.
이 연구에서는 무인항공기, LIDAR, TanDEM-X 자료 기반 DEM을 사용하여 곰소만 갯벌의 다년간의 지형 변화를 분석하였다. LIDAR 기반 DEM은 2011년 국립해양조사원에서 관측한 유인항공기 관측 자료를 활용하였으며, TanDEM-X 기반 DEM은 2015년 6월 영상을 활용하여 제작된 자료를 사용하였다. 무인항공기 자료는 주진천을 중심으로 만 바깥쪽에 위치한 고창군 만돌리 해안의 갯벌지역인 KM 지역과 하전리 연안의 갯벌지역인 KH 지역을 대상으로 각각 2019년 5월과 8월, 2018년 4월과 2019년 5월에 관측한 영상을 DEM으로 제작하여 비교하였다. KM 지역에서는 2011년에서 2019년 8월 사이에 평균 0.24 m 의 표고가 감소하였고, 셰니어가 육지 쪽으로 약 130 m 후퇴하였다. KH 지역에서는 연구 기간인 2011년에서 2019년 5월 사이에 평균 0.16 m의 표고가 증가하였다. 다중 플랫폼에 기반한 원격탐사 자료를 활용을 통해 갯벌의 정밀한 지형변화를 연구할 수 있을 것으로 기대된다.
드론은 처음에 공군기나 미사일 연습 사격 표적용으로 개발되었으며, 일반인들에게는 무인 항공기 전체를 의미하는 것으로 사용되고 있다. 드론의 핵심 개념은 '무인'과 '항공기'로 구분될 수 있다. 그러나, 융합과학 기술혁명으로 표현되는 제 4차 산업혁명은 새로운 도시 공간형성의 개념으로 스마트시티가 제안되고 있으며 새로운 도시내 통합이동 체계 내에서 드론을 포함한 자율주행 이동체의 역할이 강조되고 있는 시점에서 기존의 드론 개념이 과연 적합한지에 대해서는 여러 의문이 제기되고 있다. 본 연구에서는 기존의 드론의 개념에 대하여 발전과정과 각국의 법률상 정의, 선행연구 결과 등을 분석하여 미래 사회에 적합한 개념과 통일적인 용어를 제시하고자 하였다. 시대적 상황에 따라 국가나 기관, 또는 운용주체의 목적에 따라 드론을 정의하는 것은 바람직하지 않다. 인간의 삶에 바탕을 두고 드론의 개념을 인간의 도시 생활에서 찾아내는 것이 기존의 방법보다는 보다 합리적이며, 앞으로 드론의 발전상황을 고려한다면 더욱 타당하다고 할 수 있다. 후속연구에는 보다 상세하고 더 많은 자료와 연구결과 등을 분석하고, 본 연구에서 다루지 못한 부분에 대해서도 논의를 진행해야 할 것이다. 이를 바탕으로 법제화, 운영규정 마련, 관련 산업 진행 및 규제 등 다양한 주제에 대해서도 연구가 되어야 할 것이다.
도시지역은 지구상에서 가장 변화가 활발히 일어나는 지역 중의 하나로써, 우리나라에서도 산림지나 녹지, 농경지가 주거지역, 공업지역 등의 주거지역으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 빠른 토지이용의 변화를 모니터링하기 위해서는 신속한 데이터의 취득을 필요로 하게 되고, 위성영상은 이러한 요구의 대안이 될 수 있다. 일반적으로 SAR 위성은 능동적 탐측체계로 영상을 취득하기 때문에 지표면의 거칠기에 따라 영상의 밝기값이 결정되며, 대표적으로 수계영역은 반사강도가 낮아 어둡게 나타나고, 인공구조물이 분포하고 있는 주거지역의 경우 반사강도가 높아 타 지역에 비해 밝기값이 높게 나타난다. 이러한 SAR 영상의 특성을 이용하면 주거지역을 효과적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X, 우리나라의 KOMPSAT-5를 이용하여 주거지역의 추출을 수행하였으며, 추출을 위해서 영상분할기법을 통한 객체기반 영상분류를 적용하였다. 영상분할의 정확도를 향상시키기 위해서 스페클 divergence를 먼저 계산하여 주거지역의 반사강도를 조정하였다. 두 위성영상의 정확도 평가를 위해서 추가로 픽셀기반의 K-means 영상분류법을 적용하여 주거지역을 분류하였다. 연구의 결과로써 TerraSAR-X의 객체기반 영상분류법은 약 88.5%, 픽셀기반영상분류법은 75.9%, KOMPSAT-5는 약 87.3%와 74.4%의 overall accuracy를 보였다.
전통적으로 마을에 인접하여 인위적으로 조성되거나 관리 및 이용되어온 한국의 전통마을숲은 그 역사가 6-7세기까지 거슬러 올라간다. 마을숲 조성의 배경은 흔히 주변의 언덕, 물길과 바람통로 등 마을주변 자연환경과 관련되는 것으로 전해진다, 정착한 마을과 조성된 마을숲간의 위치관계를 지형적 유형으로 특징을 파악하고, 이를 바탕으로 "마을숲"이 "주체인 마을"의 생활환경에 어떤 기여를 하고 있는지에 대해 검토하였다. 약 500개 이상의 문헌조사와 현장 확인을 통해 전남 북지역과 경북지역 40개 마을숲에 대해 항공사진, GIS에 의한 3차원분석 등을 통해 마을숲과 마을 주변의 지형적 관계를 유형화 하고 조성 의미를 고찰하였다. 지형적 특징에 따른 유형별 마을숲은 다양한 생태계 및 생활환경개선 효과를 마을에 제공할 것으로 추정되나, 본 연구에서는 대상지의 위치적 특성이 마을 주민의 생활상에 미칠 수 있는 영향과 마을숲 조성의 효과에 기여할 수 있는 역할에 대해 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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