제방(Levee)은 하천을 따라 축조한 공작물로서, 홍수 등 자연 재해로부터 제내지를 보호하는 역할을 한다. 본 논문에서는 낙동강 지역을 촬영한 항공 라이다 자료(airborne topographic LiDAR data)와 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공하는 제방현황 자료를 활용하여 제방 GIS 데이터베이스 구축에 관한 연구를 진행한다. 우선, 미국 공병단에서 제공하는 제방 데이터베이스와 국가 수자원 관리 종합 정보시스템에서 제공하는 우리나라 제방현황 테이블을 비교 및 분석한다. LiDAR 자료로부터 제방 정보를 추출하기 위해서, 보간법을 이용하여 LiDAR 점군 자료들로부터 디지털 표면 모델을 생성한 후, 디지털 표면 모델에서 인접한 픽셀간의 최대 고도값 차이를 계산하여 경사 지도를 만든다. 그리고, 경사도 분류 방법을 이용하여 제방의 주요 구성 요소인 둑마루 및 비탈 경사를 나타내는 폴리곤을 각각 추출한다. 그리고, 둑마루 및 비탈 경사 폴리곤들로부터 추출한 속성정보와 국가 수자원 관리 종합정보시스템에서 제공하는 제방현황 자료를 병합하여 제방 GIS 데이터베이스를 구축한다. 마지막으로, 본 연구에서는 라이다 자료만을 활용하여 제방 GIS 데이터베이스를 구축하였을 때의 장점 및 한계에 관해서 토론하고, 이를 보완하기 위한 차후 연구에 관한 방향을 제시한다.
The NISS (Near-infrared Imaging Spectrometer for Star formation history) onboard NEXTSat-1 is being developed by KASI. The NISS will perform the imaging low-resolution spectroscopic observation in the near-infrared range for nearby galaxies, low background regions, starforming regions and so on. The off-axis reflecting telescope with a wide field of view (2 deg. ${\times}$ 2 deg.) will be operated in the wavelength range from 0.95 to $3.8{\mu}m$. In order to reduce thermal noise, a telescope and a HgCdTe infrared sensor will be cooled down to 200K and 80K, respectively. To evade a stray light outside a field of view and use limited space efficiently, the NISS adopted the off-axis reflective optical system. The primary and secondary mirrors, optomechanical part and mechanical structure were designed to use the same material. It will lessen the degradation of optical performance due to a thermal variation. The purpose of NISS is the observation of cosmic near-infrared background in the wide wavelength range as well as the detection of near-infrared spectral lines in nearby galaxies, cluster of galaxies and star forming regions. It will give us less biased information on the star formation history. In addition, we will demonstrate the space technologies related to the development of the Korea's leading near-infrared instrument for the future large infrared telescope, SPICA.
황해 군산분지의 지하 지질구조를 파악하기 위하여 인공위성 해면고도계 중력자료를 이용하여 파워 스펙트럼 분석(power spectrum analysis) 방법으로 밀도 불연속면의 평균 깊이를 계산하였다. 계산 결과에 의하면 군산분지를 포함한 본 연구지역에서는 각각 -1.1km, -3.4km, -9.1km 그리고 -31.0km의 평균 깊이를 가지는 밀도 불연속면이 검출되었다. -1.1km 평균 깊이의 밀도 불연속면은 본 연구지역의의 탄성파 단면에서 관찰되는 왕복 주시 1초 부근에서 나타나는 광역 부정합면으로 해석되었고, -3.4km 평균 깊이의 밀도 불연속면 또한 탄성파 단면에서 인지되는 음향기반암 상부면과 일치하는 것으로 해석되었다. -9.1km 평균 깊이의 밀도 불연속면은 본 연구지역의 시추공 자료, 탄성파 단면, 광역 지질 등을 고려하여 화성기원 기반암의 상부면으로 해석하였다. 이는 본 연구지역의 음향 기반암층은 기존의 연구에서 고려 대상이 되지 않았던 퇴적암으로 이루어져 있음을 의미한다. -31.0km의 평균 깊이를 가지는 밀도 불연속면은 일반적인 대륙지각의 평균 두께와 유사한 값을 보이므로 모호면으로 해석하였다. 화성기원 기반암 상부면으로 해석된 -9.1km 평균 깊이의 밀도 불연속면의 검출은 군산분지의 석유 가스 부존 가능성에 관한 연구에 있어 기존의 연구보다 심부층(음향 기반암층)에 대한 연구가 필요함을 시사하였다.
국내 미지정 색소인 azorubine에 대한 우리나라의 공인분석법을 설립하기 위해 제외국의 공인분석법들(유럽연합의 EFSA, 영국의 FSA, 우리나라의 식품의약품안전평가원)이 비교되었다. 재현된 HPLC 방법들 중 FSA의 분석법이 가장 우수한 분석 결과를 나타내어 azorubine분석법으로 최종 선정되었다. Azorubine 분석을 위한 위 세 기관의 전처리 방법은 모두 낮은 회수율을 나타내었다. 따라서 식품의약품안전평가원의 전처리법을 개선한 새로운 전처리 방법이 개발되었다. 최종 선정된 HPLC 분석법과 본 연구를 통해 개발된 새로운 식품 전처리법에 대한 분석법 밸리데이션을 실시하였다. 검증 실험에서 음료류에서 97~103%, 빵 및 과자류에서 95~101%, 기타 식품에서 93~102%의 회수율을 나타내었고, 실험실간 교차검증에서 -1.29~0.26의 z-score를 보여 신뢰할 수 있는 것으로 판단되었다. 이 결과로부터 본 연구에서 확립된 전처리법 및 분석법은 미지정 색소 azorubine이 사용된 식품검사에 활용될 수 있는 분석법으로 확인되었다.
The gas hydrate exploration using seismic reflection data, the detection of BSR(Bottom Simulating Reflector) on the seismic section is the most important work flow because the BSR have been interpreted as being formed at the base of a gas hydrate zone. Usually, BSR has some dominant qualitative characteristics on seismic section i.e. Wavelet phase reversal compare to sea bottom signal, Parallel layer with sea bottom, Strong amplitude, Masking phenomenon above the BSR, Cross bedding with other geological layer. Even though a BSR can be selected on seismic section with these guidance, it is not enough to conform as being true BSR. Some other available methods for verifying the BSR with reliable analysis quantitatively i.e. Interval velocity analysis, AVO(Amplitude Variation with Offset)analysis etc. Usually, AVO analysis can be divided by three main parts. The first part is AVO analysis, the second is AVO modeling and the last is AVO inversion. AVO analysis is unique method for detecting the free gas zone on seismic section directly. Therefore it can be a kind of useful analysis method for discriminating true BSR, which might arise from an Possion ratio contrast between high velocity layer, partially hydrated sediment and low velocity layer, water saturated gas sediment. During the AVO interpretation, as the AVO response can be changed depend upon the water saturation ratio, it is confused to discriminate the AVO response of gas layer from dry layer. In that case, the AVO modeling is necessary to generate synthetic seismogram comparing with real data. It can be available to make conclusions from correspondence or lack of correspondence between the two seismograms. AVO inversion process is the method for driving a geological model by iterative operation that the result ing synthetic seismogram matches to real data seismogram wi thin some tolerance level. AVO inversion is a topic of current research and for now there is no general consensus on how the process should be done or even whether is valid for standard seismic data. Unfortunately, there are no well log data acquired from gas hydrate exploration area in Korea. Instead of that data, well log data and seismic data acquired from gas sand area located nearby the gas hydrate exploration area is used to AVO analysis, As the results of AVO modeling, type III AVO anomaly confirmed on the gas sand layer. The Castagna's equation constant value for estimating the S-wave velocity are evaluated as A=0.86190, B=-3845.14431 respectively and water saturation ratio is $50\%$. To calculate the reflection coefficient of synthetic seismogram, the Zoeppritz equation is used. For AVO inversion process, the dataset provided by Hampson-Rushell CO. is used.
InAs/GaSb 제2형 응력 초격자(strained layer type II superlattice, T2SL)을 이용한 nBn 구조 장적외선 검출소자의 설계 및 제작을 하였다. InAs와 GaSb 두께에 따른 T2SL 구조의 장적외선 밴드갭 에너지를 Kronig-Penney 모델을 이용하여 계산하였다. 소자의 암전류 밀도를 줄이기 위해서, nBn 구조에서 장벽층인 $Al_{0.2}Ga_{0.8}Sb$ 성장 중에 Te 보상도핑(compansated doping)을 하였다. 온도(T) 80 K 및 인가전압($V_b$) -1.5 V에서, 반응스펙트럼 측정을 통한 소자의 차단파장은 ${\sim}10.2{\mu}m$ (~0.122 eV)로 나타났다. 또한 온도 변화에 따른 암전류 측정으로부터 도출된 활성화 에너지는 0.128 eV로 계산 되었다. T=80 K 및 $V_b$=-1.5 V에서 암전류는 $1.0{\times}10^{-2}A/cm^2$으로 측정되었다. 흑체복사 적외선 광원을 이용한 반응도(Responsivity)는 소자 온도 80 K 및 인가전압 -1.5 V의 조건에서 0.58 A/W로 측정되었다.
하천제방의 붕괴 요인중 구조물(배수통문) 주변 제방의 붕괴는 전체 요인의 l0% 이상을 차지하고 있으며, 특히 2002년 홍수시 낙동강에서 발생한 제방 유실 지점은 거의 배수통문 주위에서 발생하였다. 이러한 제방 파괴는 이질 재료인 통문 구조물과 제체 접합부 사이에 공극이나 공동이 형성된 후 홍수시 내부 침식으로 인해 공동이 확대되어 발생하는 파괴구조를 가지고 있다. 이러한 상황에서 하천제방의 안전관리를 위해 배수통문 주변의 공동발생 여부 혹은 공동내의 흐름 인지 등을 목적으로 한 연구가 진행되고 있으며, 본 연구에서는 Flex센서와 Fiber bragg grating 센서의 변이 계측에 대한 실험을 통해 두 센서의 특징을 파악하고, 하천제방의 안전관리를 위해 보다 적합한 센서의 결정이 가능하도록 하였다. 실험결과 현 시점에서 변이 계측과 관련하여 계측치의 일관성, 미소변이 계측 등 Flex센서의 단점을 보완할 수 있는 FBG센서의 여러 특징을 확인할 수 있었다.
대부분의 침해공격은 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 침해공격으로 인한 피해는 사물인터넷/사이버 물리 시스템과 연결되면서 사이버공간에만 국한되지 않고 실생활에 큰 위협이 되고 있다. 이에 따라, 다양한 악성코드 동적분석, 정적분석기술들이 연구되었는데, 악성코드 동적분석들은 결과적인 악성행위를 쉽게 확인할 수 있어 널리 사용되었으나 VM 환경탐지 시 동작하지 않는 anti-VM 악성코드가 증가하면서 어려움을 겪고 있고, 악성코드 정적분석기술들은 코드자체를 해석할 수 있어 많은 정보를 얻을 수 있으나 난독화, 패킹 기술들이 적용되어 분석가를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 정적분석기술의 주요 장애물인 난독화 유형을 자동식별, 분류하는 기술을 제안한다. 특히, 제안하는 모델을 통해 알려진 패커나 알려지지 않은 패커와 상관없이 일정한 기준에 의해 모든 악성코드를 분류할 수 있는 것이 가능하다. 악성코드 분류는 다양한 활용이 가능하지만, 예를 들면 악성코드 정적 feature에 기반하여 머신러닝 기반 분석을 할 때, 전체 파일에 대해 학습 및 분석하는 방식보다 악성코드 유형별 학습 및 분석이 더욱 효과적일 것이다. 이를 위해, PE구조에서 활용 가능한 feature에 대해 지도 학습 및 비지도 학습 방식의 모델을 설계했고, 98,000여개 샘플을 통해 결과 검증을 진행하였다.
영상 열을 이용한 3차원 구조 복원 기법은 기하학 기반의 전통적인 3차원 모델링 기법의 대안으로 복잡한 대규모 장면을 쉽고 빠르게 모델링 할 수 있는 효과적인 수단이다. 이러한 모델은 모션을 통한 구조 복원기법을 통해 주로 얻어진다. 그러나 모션을 통한 구조복원 기법은 매우 복잡한 기하학 구조와 현란한 컬러를 포함한 물체의 경우, 적용하기에 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 평면거울 기반의 새로운 물체 복원 기법을 제안한다. 본 기법은 장면에 포함된 기하구조의 암묵적인 단서를 이용하는 대신 장면 속에 기하학적 단서 즉, 거울의 위치 정보를 강제로 삽입하여 가상 카메라의 위치 정보를 추출한다 구해진 가상 카메라의 위치 정보를 통해 장면의 복잡도에 무관한 3차원 기하 구조를 복원할 수 있다. 이를 위해 먼저 복원하고자 하는 장면을 포함한 평면거울의 영상 열을 포착한다. 다음으로 거울의 위치 정보를 이용하여 가상 카메라의 내, 외부 파라미터를 추정한다. 구해진 카메라 파라미터는 거울의 위치 정보 추출 시 발생하는 에러를 포함하고 있기 때문에 영상 열에 존재하는 코너점들의 대응관계를 이용하여 재 보정한다 마지막으로 구해진 가상 카메라의 내부 및 외부 파라미터 정보를 통해 3차원의 구조를 복원한다 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 신뢰할만한 구조 복원이 가능하였다.
현재 공간해상도 약 1 m 의 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, 이탈리아의 COSMO-SkyMed가 성공적으로 발사되어 운용되고 있으며 분석 결과 우수한 성능을 보이고 있다. 국내에서도 최고 공간해상도 약 1 m 의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 향후 발사될 예정이다. 이러한 고해상도 SAR 영상 활용이 가능해짐에 따라 SAR Interferometry(InSAR) 기술을 이용한 도심지역 모니터링이 더욱 관심을 받고 있다. 하지만 기존의 InSAR 위상 시뮬레이션 알고리즘은 도심지역에 분포하는 빌딩과 같은 인공구조물 객체에 의해 나타나는 layover 현상과 빌딩 벽면에서 산란되는 신호를 충분히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 기존 알고리즘의 한계점을 극복하기 위하여 LIDAR DSM을 이용한 정밀 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 대전 지역에서 획득된 TerraSAR-X spotlight 영상과 비교 분석을 통해 개발된 알고리즘의 타당성 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로 생성된 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상은 실제 TerraSAR-X spotlight SAR 자료로부터 생성된 결과와 매우 유사하였다. 이러한 결과는 향후 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지역 변화 및 변위탐지 모니터링 연구에 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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