모자이크 영상은 연관성 있는 비디오 프레임이나 정지 영상들을 합성하여 하나의 새로운 영상을 생성하는 것으로서 영상의 정렬, 통합 그리고 중복성에 대한 분석으로 수행된다. 본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터 베이스 구축을 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 모자이크 영상 생성의 빠른 계산 시간과 정적 및 동적 영상 모자이크 구축을 위하여 트리 기반 영상 모자이크 시스템을 구축한다. 카메라 파라미터를 측정하기 위하여 최소사각형 오류기법과 어파인 모델을 이용하였다. 객체의 추출을 위하여 차영상, 매크로 블록, 영역 분할과 4분할 탐색 기법들을 제시하여 사용하였다. 또한, 동적 객체 표현을 위하여 동적 궤도 표현 방법을 제시하였고, 완만한 모자이크 영상 생성을 위하여 블러링을 이용하였다.
본 연구에서는 국내 철도 궤도하부 다져진 흙노반의 강성 평가를 위하여 Stokoe 방식의 고정단-자유단 중형 공진주 시험기(D=10cm, L=20cm)를 이용, 구속압 및 전단변형률 증가시 포화도(S)변화에 따른 전단탄성계수의 분포변화를 조사, 분석하였다. 분석결과 포화도가 증가할수록 최대전단탄성계수는 감소하고 정규화 전단탄성계수는 증가하는 경향을 보였다. 분석결과를 바탕으로 포화도(S)~전단탄성계수(S)~전단변형률(${\gamma}$) 사이의 고유한 감소 관계특성을 관찰할 수 있었다. 이러한 특성수립 가능성을 기반으로 향후 광범위한 추가시험을 통하여 예측모델을 수립하고 소정의 모델계수 값들을 획득할 수 있을 것이다.
최근 자갈도상궤도의 유지관리 시 지반투과레이더(GPR) 장비를 이용한 지반 내부의 파울링 양상을 검측하는 시도가 이루어지고 있다. 하지만, 복잡한 지반조건이 혼재된 현장에서 다량의 노이즈가 포함된 채로 얻어지는 GPR 신호 자료 판독은 전문가의 경험에 의존하는 경우가 많으며, 정밀한 분석에 어려움도 많다. 따라서, 본 연구에서는 python 기반의 오픈소스코드인 gprMax와 RSA(Random sequential Absorption) 알고리즘을 이용하여 자갈도상 재료의 파울링 정도에 따른 GPR 신호특성을 정량적으로 분석하고 평가할 수 있는 수치해석 기법을 제안하였다. 해석모델의 예측 정확도를 평가하고자 모형시험체를 제작하여 시험 결과와 해석결과를 서로 비교하여 해석모델의 예측 정밀도를 확인하였다. 또한, 다양한 시험조건 별 모형체 시험 및 해석에서의 파울링층의 식별 여부를 평가하였으며 그 결과를 분석하였다.
일반적으로 레일마모는 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 또한 레일마모가 발생할 경우 궤도구조의 파괴를 촉진시킴으로써 차량 및 궤도유지보수비를 크게 증가시킨다. 따라서 구간 특성 및 환경 영향 인자 등 현장에서 발생하는 마모 원인을 체계적으로 분석함으로써 마모를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. CART(Classification And Regression Tree; 분류와 회귀나무) 분석은 패키지화된 좋은 분류 및 예측도구 기법으로 나무의 상위 분리수준에서 일반적으로 나타나는 가장 중요한 입력변수들을 사용하는 등의 입력변수를 선정하는 경우 매우 유용하다. 본 연구에서는 다변수 구간특성 및 환경인자를 고려한 검측 자료 상관관계 분석을 위한 회귀 나무기반 모델(TBM: Tree Based Model) 분석 수행을 위해 지하철 2호선 마모 데이터와 마모 데이터에 영향을 미치는 각종 다변수 구간특성 및 환경인자를 사용하였다. 2호선 지하철의 구간특성 인자 및 환경인자는 레일의 종류, 레일의 위치, 도상, 곡률반경, 캔트 슬랙 및 운행 일수 등으로 구분하였다. 레일의 종류는 ks-50kg과 ks-60kg 두 종류의 레일이 있으며, 레일의 위치는 지상과 지하로 크게 구분할 수 있다. 도상은 콘크리트 도상, 자갈 도상과 일부 구간의 방진상 콘크리트 도상으로 구분할 수 있으며, 곡률반경은 직선구간과 완화곡선 구간 및 최소 250m부터 627m까지 분포된 원 곡선 구간으로 구분할 수 있다. 캔트 간격은 최소 96cm 부터 120cm 간격으로 구분하며, 슬랙은 5~9cm에 분포하고, 운행 기간은 해당 기간 동안 유지보수 이력이 없는 구간을 선정하여 2005년부터 2006년까지 4번에 걸쳐 검측된 지하철 2호선 내선 마모데이터를 사용하였다. 총 X1부터 X7까지 총 7개의 구간특성 또는 환경특성을 영향인자로 선정하였으며, 이러한 영향인자에 의해 결정되는 종속 인자로 Y1인 직마모와 Y2인 측마모를 선정하여 이 중 실질적으로 지하철 궤도의 성능 평가에 주요 판단인자로 사용되는 측마모와 구간특성 및 환경영향인자와의 상관관계 분석을 수행하였다. 해당 마모 데이터가 검측되는 기간 동안 유지보수 이력이 없는 12272 point의 데이터를 검출하였고 CART 프로그램을 이용하여 데이터를 분석하였으며, CART 프로그램의 해석을 위해 종속변수인 직마모량은 각 검측 지점의 마모량에 해당하는 등급으로 변환하여 분석을 수행하였다. 레일의 마모에 영향을 미치는 구간특성 및 환경인자와 종속 변수로 사용된 레일의 마모량 사이의 CART를 이용한 상관관계 분석은 실제 구조물에서 영향인자간의 상관 관계와 유사하며, 추후 연구에서는 이를 바탕으로 하여 정량화된 검측 데이터를 종속변수로 하여 구간특성 또는 환경인자 등 외부 영향인자를 고려한 궤도 검측데이터와의 상관관계 분석을 수행할 계획이다.
차세대 융합 교통 기술 분야중 하나인 Personal Rapid Transit 시스템 기술은 새로운 도심형 대중교통 기술로서 주목받고 있다. PRT 시스템은 센서 및 자율 주행 기술을 융합한 무인 운행 차량과 통신설비, 구간 검지 등 인프라 및 관련 요소 기술이 개발되어도 운행 예상 지역의 대규모 주행 트랙 구조에서 다수의 차량들의 다양한 주행 및 이상 패턴들에 대한 효율적이고 신뢰할 만한 관제 기술 개발이 요구된다. 또한 이러한 관제 기술 개발에 앞서 실제 PRT 차량 개발 및 소규모 테스트 트랙 구축을 통한 수많은 실차 주행과 같은 단계적 실험에 따른 막대한 시간 및 물리적 비용이 소요가 예상된다. 따라서 실제 구축 전 단계에서 다수의 PRT 차량에 대한 무선 기반 운행 관제 기술 개발을 위해서는 가상 환경에서의 시뮬레이션이 효과적이다. 본 논문에서는 물리엔진을 적용하여 단순 궤도 차량이 아닌 전륜 조향 시스템을 탑재한 PRT 차량 모델을 대상으로 대규모의 운행 예상 지역의 지형, 궤도, 인프라 및 네트워크 특성과 구조를 반영한 시뮬레이션이 가능하도록 설계한 통합 시뮬레이터 기술을 제시한다.
본 연구에서는 Industry Foundation Classes (IFC)를 기반으로 토목 시설물 정보 모델을 생성하는 경우에 발생할 수 있는 정보 검색 및 모델 재생성의 어려운 점을 보완할 수 있는 질의어를 개발하였다. 이를 위하여 첫번째로, IFC에서 구조물을 나타내기 위한 요소와 속성을 다루는 부분, 그리고 이들을 연결해주는 요소의 관계를 분석하고 이에 따른 흐름을 분석하였다. 이를 통해 최종 사용자의 입장에서 IFC 파일 내에서의 속성, 객체 및 그에 따르는 연결에 대한 접근 및 파악이 매우 힘들 수 있음을 확인하였다. 둘째, 기존 Building Information Model Query Language (BimQL)의 방법을 참고하여 IfcPropertySet 중심의 질의 방식을 제시하고 이를 적용할 수 있는 독립 모듈을 개발하였다. 마지막으로 제시한 방법을 철도의 궤도 및 침목에 적용하여 사용자가 의도한 대로 효과적인 정보 추출 및 모델 재생성이 가능함을 확인하였다. 이러한 접근방법의 장점은 IFC 파일만을 대상으로 효과적인 정보의 검색이 가능하다는 점으로, 정보의 상호운용성의 이점을 극대화할 수 있다.
위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.
휴대용 단말에 간편하게 구현 가능하도록 GPS의 코드의사거리 관측치 기반의 정밀단독측위(PPP; Precise Point Positioning) 알고리즘을 개발하고 그 성능을 검증하였다. PPP에 필요한 기본 모델로 그룹 딜레이, 상대성 효과, 위성안테나 위상중심오프셋 보정모델을 적용하였다. 위성 궤도와 시계오차는 IGS(International GNSS Service) 공식 산출물에 최적의 알고리즘을 통해 보간하고, 대류권과 전리층 오차는 각각 과학기술용 GPS 자료처리 소프트웨어로 산출한 참값과 GIM(Global Ionosphere Model)을 사상함수를 적용해 시선방향 오차로 변환해 적용하였다. 개발된 알고리즘을 4일간 테스트한 결과 수평오차는 0.8~1.6m, 수직오차는 1.6~2.2m 수준으로 나타났다. 이는 DGPS 측위결과와 유사한 성능으로 향후 PPP 알고리즘의 추가개선이 이루어질 경우 다양한 측량 및 위치기반서비스 분야에 활용 가능할 것으로 기대된다.
최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
우주환경은 궤도상의 우주비행체 임무에 다양한 종류의 문제를 발생시킬 수 있으며, 이러한 우주환경 인자로는 방사선대, 태양으로부터 날아오는 고에너지 입자, 우주선(cosmic rays), 플라즈마(plasmas), 미세 우주 파편 등 다양하게 존재한다. 따라서 인공위성을 비롯한 우주비행체의 설계 시 우주환경에 대한 영향을 사전에 예측하고 이를 우주비행체 개발에 반영하고 있다. European Spare Research & Technology Center(ESTEC)는 1998년 European Space Agency(ESA)의 지원을 받아 Space Environment Information System(SPENVIS) 프로젝트를 시작하였다. SPENVIS는 인공위성을 비롯한 우주비행체의 우주환경에 대한 영향을 연구할 수 있는 인터넷 기반 시뮬레이션 프로그램으로서 각종 우주환경 모델을 통해 사용자가 파라메타(parameter) 값을 입력하고 그래픽과 텍스트로 결과를 알아볼 수 있다. SPENVIS 시스템은 인터넷으로 사용자 등록을 통해 이용 가능하며, 시스템의 지속적인 개선 및 확장을 통해 신뢰도를 높여가고 있다. 본 시뮬레이션 연구수행을 통하여 SPENVIS의 우주환경 영향 연구에 향후 활용 가능성을 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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