본 연구에서는 인위적인 어장 조성을 위해 해저에 시설된 사각형어초의 현존 상태 및 수량을 평가하고자 Multi-Beam Echo Sounder(MBES)와 Side Scan Sonar(SSS) 등의 조사에서 생산된 자료를 사용하여 단위어초의 부피, 산적 어초의 체적 및 공극률을 계산하고 이를 잠수조사 결과와 비교함으로써 단위어초(사각형 어초)의 현존 시설량 산정공식의 효율성을 검토하였다. 부산연안에 시설되어 있던 총 9곳의 사각형어초로 조성된 단위어초의 평균 유효공용적율 k값은 0.753이었으며 k값과 시설경과년수(year,Yr)와의 상관식은 k=0.0023Yr+0.725로 추정되었으나 그 상관성은 매우 낮은 것으로 나타났다. 따라서 인공어초 설치후 시간이 경과할 수 록 산적되어진 어초의 침하 또는 간극의 축소로 인해 다짐의 정도가 커지는 효과가 발생함에도 불구하고 어초의 시설 경과 연도와 k값과의 상관성은 낮았으며 이에 반해 해역의 저질 조건 및 초기 시설 당시의 설치조건에 따라서 k값이 달라 질수 있음을 알 수 있었다.
최근, 조류 관측을 위하여 카메라나 레이더 등이 도입되어 보다 정확하고 효율적인 관측이 가능해지게 되었다. 특히, 레이더를 활용하여 조류를 관측하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 레이더 조류학이라는 분야가 생겨나게 되었다. 기상 레이더, 공항 탐색 레이더, 추적 레이더 등 여러 종류의 레이더가 조류 관측에 활용되고 있지만, 접근성을 비롯하여 경제성 및 이동성에 많은 제약을 가지고 있어 선박용 레이더가 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선박용 FMCW 레이더를 이용하여 원격 조류 관측 및 통계 분석 기능을 제공하는 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 널리 알려져 있는 물표 인식을 위한 이미지 처리 기법을 적용하였다. 또한 개발한 시스템을 이용하여 두 차례 실험을 실시하였고, 움직이는 조류가 관측됨을 확인하였다. 그 결과, 각종 레이더 수치 값 조정 등의 개선점을 파악하고 이를 수정하였으며, 조류 관측 분야에 시스템의 적용가능성을 확인하였다. 개발한 시스템은 조류 관측에 관한 연구 뿐 아니라 환경 평가 등의 분야에 도입될 수 있을 것이며, 향후에는 조류 관측을 보다 정확하게 분석하여 통계내고, 조류의 이동 경로를 추적하는 것에 관한 연구가 필요하다.
단일카메라 기반의 마이크로 스테레오 PTV 측정시스템을 구축하였다. 단일의 카메라에 부착되는 마이크로 대물렌즈 후부에 2 개의 핀을 가진 얇은 원판을 설치하여 한 장의 영상에 스테레오 영상을 얻을 수 있었다. 스테레오 영상간의 동일한 입자영상을 대응시키기 위하여(matching) 반복계산 기반의 PTV 알고리듬을 구축하였다. 계산시간을 줄이기 위하여 에피폴라선을 이용하였으며 스테레오 영상으로부터 얻어진 동일입자들의 3 차원 위치정보(X, Y, Z)의 시간 이동량을 계산함으로써 3 차원 속도벡터를 구하였다. 측정시스템은 광원레이저(Ar-ion, 500mW), 1 대 카메라($1028{\times}1024$ pixel, 500fps), 2 개의 핀홀을 지닌 원판 및 호스트컴퓨터로 구성된다. 가상영상을 이용하여 2 개의 핀홀 간격과 핀홀 직경의 크기변화에 대한 측정알고리듬의 오차와 속도벡터 회복률 특성을 구하였다. 구축된 시스템을 마이크로후향단채널($H{\times}h{\times}W:\;36{\mu}m{\times}70{\mu}m{\times} 3000{\mu}m$) 유동의 측정에 적용하여 얻어진 결과를 수치계산 결과와의 비교로부터 정성적으로 일치한 결과를 얻었다.
최근들어 나노입자들을 활용한 다양한 연구들을 통해 생리활성 능력이 입증되고 있다. 본 연구에서는 어류 병원성 균주인 Edwardsiella tarda에 대해 키토산-실버 나노입자(CAgNCs)의 항박테리아 활성을 측정하였다. CAgNCs의 E. tarda에 대한 최소성장억제농도 및 최소살균농도를 확인한 결과 각각 $25{\mu}g/mL$와 $125{\mu}g/mL$임을 확인할 수 있었으며, 주사전자현미경으로 관찰결과 CAgNCs 처리구가 대조구에 비해 E. tarda의 세포벽 손상을 강하게 일으킨 것을 확인할 수 있었다. 더 나아가, CAgNCs는 E. tarda의 세포내 활성산소를 농도와 시간 의존적으로 증가시킴을 확인하였고, 이는 CAgNCs가 E. trada의 산화스트레스를 발생시켜 세포의 사멸을 유발시킨 것으로 예측된다. 또한, MTT assay 결과 CAgNCs를 E. tarda에 $100{\mu}g/mL$의 농도로 처리했을 때 최저 세포 생존능을 나타내었다. 이러한 결과들은 CAgNCs가 병원성 미생물 조절을 위한 항미생물제로서의 응용 가능성이 크다는 것을 보여주고 있다.
조간대의 조류로 발달은 조간대 퇴적물종류, 입도, 조성 및 조류의 세기 등 에 많은 영향을 받는다. 따라서 조류로의 발달 특성, 밀도, 형태 등은 조간대의 특징을 분석하는데 활용될 수 있다. 그러나 아직 갯벌의 조류로에 대한 정량적 분석은 매우 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 조류로의 정량적 분류기준으로 프랙탈 분석방법을 제시하고, 발달 정도가 다른 두 지역의 조류로에 대한 적용결과에 대한 정량적 비교를 제시한다. 시험 적용지역인 강화도 남단 조간대에서 얻어진 IKONOS 영상으로부터 조류로를 추출한 뒤, 프랙탈 분석방법 중 2차원 분석에 많이 사용되는 box counting 방법을 적용하여 프랙탈 차원을 구하였다. 분석 결과 강화도 남단 전체 조간대 지역에 대한 프랙탈 차원 값은 약 1.31로 나타났다. 조류로의 지선이 단순하며 남북으로 수직방향으로 발달한 지역은 프랙탈 차원 값이 $1.0563\sim1.0672$로 비교적 적은 값을 나타내는 반면, 조류로의 지선이 발달하고 매우 복잡한 형태를 보이는 곳은 프랙탈 차원 값이 $1.2550\sim1.3016$로 나타났다. 즉, 조류로의 발달정도에 따라 프랙탈 차원 값이 약 0.2 정도로 매우 뚜렷한 차이를 나타내며, 따라서 조류로의 정량적 구분이 프랙탈 분석에 의하여 가능하다는 결론을 얻을 수 있다. 향후 다른 특성을 갖는 다양한 조간대 지역에 적용하면 조류로의 발달정도와 환경 인자에 대한 정량적 분석이 가능할 것으로 사료된다.
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
위성 원격탐사 기법은 산림 모니터링에 적극적으로 활용될 수 있으며 우리나라 독자 운영 위성인 다목적실용위성을 활용하였을 때 특히 의미 깊다. 최근 들어 위성 원격탐사 자료에 머신러닝 기법을 적용함으로써 산림 모니터링을 수행하는 연구가 다수 이루어지고 있다. 머신러닝 기법을 통하여 제작된 산림모니터링 정보는 기존 산림 모니터링 방법의 효율성을 향상시키는 데에 활용할 수 있다. 머신러닝 기법의 경우 관심 지역과 활용 데이터의 특징에 따라 분류 정확도가 크게 달라지므로 다양한 모델을 적용함으로써 가장 효과적인 분류 결과를 도출하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 우리나라 삼척 지역에 대해 심층신경망을 적용함으로써 인공림과 자연림의 분류 성능을 확인하였다. 그 결과 픽셀 정확도가 약 0.857, F1 Score가 자연림과 인공림에 대해 각각 약 0.917과 0.433로 확인되었다. F1 score를 보았을 때 인공림의 분류 성능이 절대적으로는 낮은 수준을 나타냈다. 하지만 기존의 인공림과 자연림 분류 성능에 대해 F1 score를 기준으로 약 0.06, 그리고 0.10 향상된 성능을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 볼 때에 합성곱신경망 기반의 추가적인 모델을 적용함으로써 보다 적절한 모델을 분석할 필요가 있다.
본 연구는 다시기 영상의 활용이 유리한 RapidEye 영상의 활용성을 증대시키기 위하여, 이들 간에 지역적으로 존재하는 기하오차를 최소화 하는 정밀 상호좌표등록 기법을 제안하였다. 이를 위해, RapidEye 영상과 함께 제공되는 RPCs (Rational Polynomial Coefficients)를 이용하여 다시기 정사영상을 생성하고, 정사영상 간의 정밀 상호 좌표등록을 수행하였다. 정사영상을 생성하기 위해서 수치지도에서 추출된 DEM (Digital Elevation Model)을 활용하였으며, 정밀 상호좌표등록을 수행하기 위하여 RNCC (Registration Noise Cross Correlation) 기법을 적용하였다. 영광지역에 대해 2015년 5월부터 2016년 11월까지 획득된 RapidEye 1B 영상 총 4장을 활용하여 실험을 진행하였으며, 밴드별(blue, green, red, red edge, near-infrared)로 적용된 정밀 상호좌표등록 결과 비교분석을 통해 각 밴드가 보이는 상호좌표등록 적용 가능성 여부를 판단하였다. 실험 결과, RapidEye 영상의 모든 밴드를 활용하여 상호좌표등록이 가능하였으며, 상호좌표등록을 하지 않았을 때보다 다시기 영상 간 정량적/정성적으로 향상된 기하 일치도를 보였다. 특히 red와 red edge 밴드를 이용할 경우 다시기 영상 촬영시기의 계절적 차이에 관계없이 안정적인 상호좌표등록 결과를 보임을 확인하였다.
해빙의 이동은 지역적 분포뿐만 아니라 해빙의 생성 및 두께에도 영향을 미치기 때문에 해빙의 변화를 평가하는 데에 중요한 정보가 된다. 이 연구에서는 북극해 해빙의 이동 특성 탐지를 위해 Korea Multi-Purpose Satellite-2(KOMPSAT-2)와 Korea Multi-Purpose Satellite-3(KOMPSAT-3)의 두 위성 센서로부터 다중 시기 고해상도 광학 위성 영상을 획득하고, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded Up Robust Features) 및 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)의 특징점 추적 기법을 적용하였다. 두 위성 센서에서 획득된 영상의 활용을 위해 전처리 단계에서 공간해상도와 방사해상도를 일치시킨 후 특징점 추적 기법을 적용한 결과 SIFT의 경우 영상 전반에 걸쳐 특징점의 고른 공간 분포가 나타났고, SURF의 경우 해빙과 해양의 경계 부분에 특징점이 주요하게 분포하는 경향이 관찰되었으며 이러한 경향은 ORB에서 가장 현저하게 나타났다. 특징점 추적 기법별 연산 시간 측정 결과 SIFT, SURF 및 ORB의 순서로 연산 시간이 감소하였다. ORB의 경우 SIFT 기법 대비 추적된 특징점 수가 평균 59.8%로 줄어들었지만 연산 시간은 평균 8.7%에 해당하는 시간이 소요되어 해빙 이동 특성의 고속 탐지에 적합한 기법으로 판단된다.
해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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