농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 이용하여 작물 생육을 지속으로 감시하며 상태를 신속히 정보화하고 있다. 대표적으로 작물의 생육·생리적 변화에 대한 선택적인 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 주로 사용되어진다. 하지만 식생 표면의 분광 반사도는 이방성을 갖기 때문에 태양 위치와 지면 관측 방향에 따라 변할 수 있어 식생지수 값이 작물의 상태를 나타내지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 야외용 측각기를 제작하여 타프(tarp)와 잔디 식생에서 시험 운영하였다. 램버시안 표면과 유사한 성질의 타프에서는 Blue, Green, Red, 근적외선 파장에 대해 대체적으로 타프의 속성 반사도와 유사하게 측정되었다. 하지만, 흐린 날은 센서 천정각이 커질수록 반사도가 과대 측정되는 경향을 보였다. 잔디에서 주요 식생지수의 상대 차잇값을 보았을 때, 태양과 센서 천정각에 대해 visible atmospherically resistant index (VARI)와 vegetation index green (VIgreen),simple ratio (SR), normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI) 순으로 민감하였다. 측각기를 통해서 직접 관측된 자료들은 원격탐사 기반의 반사도 기반 식생지수를 보다 정확하게 산출하는데 기여할 수 있을 것이다.
위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.
최근 도시화된 지역의 지하개발로 인한 각종 문제가 증가함에 따라 정확한 지하시설물 정보관리가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 실시간으로 지하공간통합지도를 활용하기 위해 현장 취득 GPR (Ground Penetration Radar) 탐사 데이터와 지하공간통합지도의 상호 위치를 비교하는 기능, 지하시설물 분석 기능, GPR 탐사 단면을 지하공간통합지도 상에 중첩하여 가시화 하는 기능, 측량 데이터를 3차원 공간상에 정위치 및 속성 편집을 통해 셰이프 파일로 변환하는 기능, 셰이프파일을 지하공간통합지도 모바일 센터에 제출하는 기능을 정의하여 프로그램으로 개발하였다. 또한, 개발 프로그램의 현장 적용 테스트를 위해 상수관로 매설 공사 현장에서 지하시설물 실시간 측량 현장에서 활용하는 시나리오와 GPR 탐사 현장에서 활용하는 시나리오를 도출하였으며, 서울시 관내 4개소에서 현장 실증을 수행하여 활용 시나리오의 현장 적용 문제점 및 기능의 오류 없이 정상적으로 작동함을 확인하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 프로그램의 현장 활용성을 확인할 수 있었으며, 현장에서 측량 성과의 품질 확인 및 지하공간통합지도의 갱신 자동화에 기여할 수 있을 것이다. 또한, 국토교통부에서 추진하는 지하시설물도 정확도 향상 확산사업에 시범 적용하여 개발 프로그램의 활용성을 더욱 높일 것으로 기대된다.
본 연구는 GIS를 통해 토양정보를 수집하고 가공하여 농산물 생산량을 예측하는 모델을 제안한다. 농산물 생산량 예측 딥러닝 알고리즘은 공개된 CNN-RNN 농산물 생산량 예측 모델 구조를 변경하여 국내 농산물 자료 환경에 적합하도록 새롭게 구축하였다. 기존모델은 두 가지 특징을 가지고 있는데 첫 번째는 농산물의 생산량을 해당 필지값이 아닌 당해 평균값으로 대체한다는 것이고 두 번째는 예측하는 연도의 데이터까지 학습한다는 것이다. 새로운 모델은 해당 필지의 값을 그대로 사용하여 데이터의 정확성을 확보하고 예측하고자 하는 연도 이전의 데이터만 가지고 학습할 수 있도록 네트워크 구조를 개선하였다. 제안한 CNN-RNN 모델은 1980년부터 2020년까지의 기상정보, 토양정보, 토양적성도, 생산량 데이터를 학습하여 김장용 가을배추의 지역별 단위면적당 생산량을 예측한다. 2018년부터 2021년까지 4개 연도별 자료에 대하여 계산하고 생산량을 예측한 결과, 테스트 데이터셋에 대한 오차백분율이 약 10% 내외로 실제값과 비교하여 정확도 높은 생산량 예측이 가능했고, 특히 전체 생산량 비중이 큰 지역에서의 생산량은 비교적 근접하게 예측하는 것으로 분석되었다. 또한 제안모델과 기존모델은 모두 학습자료 연도 수가 증가할수록 점점 오차가 작아지므로 학습데이터가 많아질수록 범용 성능은 향상되는 결과를 나타낸다.
최근 건축물의 에너지 사용 저감을 위한 단열 설계기준은 강화되고 있다. 단열공사는 건축물의 단위면적당 1차 에너지 소요량 저감을 위한 가장 효율적인 방법임에도 불구하고, 건축 시공 및 준공검사 과정에서 단열성능에 대한 평가(검사) 기준이 없는 실정이다. 본 연구는 열관류율 측정장비(TESTO 435)를 활용하여 공동주택의 외벽 열관류율을 간편하게 실험 할 수 있는 방법과 분석기법에 대한 기준을 구축하여 객관적인 데이터를 제공하는 데 목적이 있다. 실험 대상 외벽의 단위면적당 비열(열용량)이 20 kJ(m2·K)를 초과하여 ISO 9869-1에 적합한 종료 시점의 데이터를 평균법으로 분석했다. 3일 연속 열관류율 측정값은 설계값 대비 +5% 이내로 허용오차 범위 내로 수렴했고, 일자별 열관류율의 표준편차는 1-Day > 3-Day > 2-Day 순으로 작아졌고, 시간대별 열관류율 표준편차는 00:00~24:00 > 19:00~07:00 > 00:00~07:00 순으로 줄어 들었다. 특히, 측정일자별로 00:00~07:00 시간대의 열관류율 값은 설계값 대비 -3%~+2% 편차로 거의 일치하였다.
각 탐사의 반응 값은 지하 매질의 특정 물성에 따라 달라지기 때문에 한가지의 지구물리학적 방법만으로는 탐사목적을 달성하지 못하는 경우가 종종 있다. 특히 지질재해 위험에 취약한 지역을 조사하는 경우, 인명 및 재산피해를 최대한 줄이기 위해 한 가지 이상의 탐사방법을 사용하는 것이 효과적이다. 제방의 안전성 평가를 위한 이 연구에서는 각 탐사결과들을 개별적으로 해석하는 대신 탄성파속도(굴절법에 의한 P파속도와 MASW의 S파속도)와 전기비저항 값들을 통계적으로 분석하여 결정된 임계값들을 기반으로 취약구간과 안전구간 등으로 구분하는 사분면 상관기법을 수행하였다. 임계값은 수평 4층 구조와 경사진 파쇄대에 대한 모델자료를 가지고 수행한 사분면 상관기법을 테스트하는 과정에서 두 개의 속성자료 모두 평균에서 표준편차를 빼준 값으로 결정되었다. 전기비저항-P파속도의 교차출력에 비해 전기비저항과 S파속도를 이용한 교차출력 해석이 제방 시스템의 토양유형, 지반강성 및 암석학적 특성 정보를 보다 충실히 제공하였다. 낮은 S파속도와 높은 전기비저항으로 2사분면에 투영된 느슨한 모래 구역이 취약구간으로 평가되는데 이와 같은 해석은 시추공 표준관입시험에서 보인 중심코어의 N 값 분포로 뒷받침되었다.
장비 도입 시 해당 장비에 설치된 커널의 정확한 버전을 식별하는 것은 매우 중요하다. 특정 커널 버전에 취약점이 발견된 경우 이에 대해 조치 여부를 판단하거나, 특정 커널 버전의 제외 또는 포함 등에 대한 도입 요구 조건이 있는 경우 이를 판단하는데 사용될 수 있기 때문이다. 하지만 많은 시스템 및 네트워크 장비 제조업체들은 공식적으로 배포되고 있는 리눅스 기저 커널을 그대로 사용하지 않고, 장비에 최적화된 펌웨어를 제작하기 위해 커널을 수정하여 사용하므로 리눅스 커널 버전을 판단하기 어려운 상황이 발생한다. 또한, 커널의 패치가 공개될 경우 제조사는 수정한 커널에 패치 내용을 반영하므로, 이런 과정이 지속될 경우 커스터마이징된 커널은 리눅스 기저 커널과 매우 다른 형상이 된다. 따라서, 특정 파일 존재 여부 등의 단순한 방법으로는 리눅스 커널을 정확히 식별하기 어렵다. 새로운 리눅스 커널 버전이 공개될 때는 새로운 함수가 포함되기도 하고 기존 함수가 삭제되기도 한다. 본 논문에서는 심볼 테이블에 저장된 함수명을 이용하여 펌웨어 커널 버전의 정적 식별 방안을 제안하고 실험을 통해 그 실효성을 증명하였다. 100개의 리눅스 펌웨어를 대상으로 한 실험에서 99%의 정확도로 리눅스 커널 버전을 식별할 수 있었다. 본 연구를 통해 펌웨어 이용 환경의 보안성 향상에 기여할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 압전세라믹 기반의 상용 Free-Flooded Ring(FFR) 트랜스듀서 대비 소형이면서 저주파 고감도 특성을 확보하기 위해, 높은 압전상수와 전기-기계 결합계수를 가지는 압전단결정 PIN-PMN-PT를 적용한 33-모드 FFR 트랜스듀서를 설계하였다. FFR 트랜스듀서의 광대역 특성을 확보하기 위해 비능동소자를 삽입한 링 구조를 적용하였으며, 3종의 비능동소자 소재 별 특성 해석 결과를 비교하여 최적의 소재를 선정하였다. 링 트랜스듀서의 특성 변화를 최소화하기 위해 오일 충진형 FFR 트랜스듀서로 제작하였으며, 음향시험을 통해 송신감도, 수중 임피던스 및 수평/수직 빔패턴이 해석결과와 잘 일치하는지 확인하였다. 해석 및 시험 결과를 비교한 결과, 송신감도는 공동공진 주파수에서 약 1.3 dB, 구조공진 주파수에서는 약 0.3 dB 차이를 보였다. 또한 상용 트랜스듀서 대비 높은 송신감도를 보유하면서도 직경을 약 17 % 축소하여 제작할 수 있었다. 이를 통해 소형이면서 고출력 특성을 가지는 압전단결정적용 FFR 트랜스듀서의 구현 가능성과 해석을 통한 특성 예측 방법의 유효성을 확인하였다.
고 주파수 기반의 광대역 통신기술을 활용하는 선박중심 직접통신(MX-S2X)은 디지털 통신 연계기술 개발 및 실증을 통한 육상·선박·시설의 유기적 연결을 제공함으로써, 향후 도래할 자율운항선박 및 유·무인선 혼재 운항 상황에서 해상 통신 인프라로서의 효과적 활용이 가능하다. 본 논문은 해상 다중경로 페이딩 극복 가능한 선박중심 직접통신(MX-S2X) 시스템의 물리계층 설계 및 M&S(modelling &Simulation) 기반 성능 분석의 후속으로 설계 내역의 최적화 및 상세설계를 확정하고, 이를 하드웨어로 구현하여 성능을 검증 하였다. 구현한 하드웨어 성능 분석을 위해 시험환경을 구성하여 PER 성능을 측정한 결과, M&S 대비 AWGN 환경에서는 0.2dB, 해상 다중 경로 페이딩 환경에서는 1.2dB의 성능 열화를 확인하였으며, 이러한 수준의 성능 열화는 케이블 손실, 시험 오차 등에 의한 것으로 구현한 물리계층 하드웨어가 적정한 성능 수준을 보임을 확인하였다.
본 논문은 실시간 정보를 제공하는 M2M 빅데이터의 품질이 사용자에게 어떤 영향을 미치는지에 관한 것이다. 최근 들어 데이터의 종류(Variety), 양(Volume), 속도(Velocity) 등이 급변함에 따라 데이터의 획득 및 관리에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제는 데이터의 품질 저하로 이어질 뿐만 아니라 데이터를 활용하여 의사결정을 내릴 때 부정적인 영향을 줄 수 있다. 일반적으로 데이터의 품질을 '사용 적합성'으로 정의하는 데 이는 데이터 품질이 사용자 요구의 기대치를 충족해야 함을 의미한다. 이것은 데이터의 품질이 빅데이터의 활용에 중요한 요소임으로 데이터의 획득과정에서부터 데이터 품질 영역(Data Quality Dimensions)에 대한 관리가 필요하다. 본 연구에서는 교통정보 시스템에 사용되는 실시간 M2M 데이터의 품질 영역과 사용자 만족도의 관계를 분석하였다. M2M 빅데이터 관련 변수 간의 영향을 분석하기 위해 연구 모델과 가설을 설정하였다. 가설을 검증하기 위해 데이터 이용자를 대상으로 설문조사 실시하고 분석을 하여 주요 요인들 간의 인과관계를 파악했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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