대기 오염 물질 저감과 연소 효율 증가를 위해서 연소 환경 내 일산화탄소를 정밀하게 측정하는 것은 필수적인 요소이다. 일산화탄소(carbon monoxide, CO)는 불완전 연소 때 급격히 증가하며 질소산화물(nitrogen oxide, NOx)과 Trade-off 관계로 오염 물질 배출량과 불완전 연소 반응에 기여하는 중요한 가스종이다. 특히, 대형 연소 시스템 중 열처리로의 경우, 강판 표면위 산화층 형성을 억제하기 위해 과잉 연료 조건에서 환원 분위기로 운전이 진행된다. 이는 많은 양의 미연분 일산화탄소가 배출되는 원인이기도 하다. 하지만 연소 환경 내에서 일산화탄소 농도는 불균일한 연소 반응과 열악한 측정 환경으로 인하여 실시간 측정이 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 광학적 측정 방식인 파장 가변형 다이오드 레이저 흡수 분광법(tunable diode laser absorption spectroscopy, TDLAS)이 각광을 받고 있다. TDLAS 기법은 열악한 현장 측정, 빠른 응답성, 비접촉식 방식으로 연소 환경 내 특정 가스종 농도 측정에 적합하다. 본 연구는 과잉 연료 조건에서 당량비 제어를 위한 연소시스템을 제작하였으며 연소 배기가스 생성을 위해 LPG/공기 화염을 이용하였다. 당량비 변화에 따른 CO 농도 측정은 TDLAS와 Voigt 함수 기반 시뮬레이션으로 분석하였다. 또한 연소 생성물로부터 간섭이 없는 CO 광 흡수 영역 확보를 위해 근적외선 영역의 4300.6 cm-1을 선택하여 실험을 진행하였다.
신속하게 면단위(2-Dimension)로 하천의 녹조 우심지역을 관측하기 위해 드론 다중분광영상을 이용한 분석기법을 연구하였다. 드론은 항공기나 위성에 비해 관측 면적이 작지만 높은 공간해상도와 현장접근 및 데이터 획득 용이성, 대기에 의한 간섭 저감, 다중분광센서를 이용한 신속한 자료처리로 녹조 모니터링 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 보고 있다. 이러한 드론의 다중분광센서 영상으로 하천의 녹조발생 현황을 모니터링하기 위해 광합성 색소에 의한 분광특성을 반영하는 분광지수들을 비교 분석하고 Chlorophyll-a(Chl-a) 농도 추정식에 적용 가능성을 평가하였다. 주로 Red-edge 밴드를 포함하는 분광지수가 Chl-a 농도와 높은 상관성을 보였는데, 그 중에서도 3-Band Model(3BM), Normalized Difference Chlorophyll Index(NDCI)가 각각 비슷한 수준으로 가장 높은 통계적 유의성(R2=0.86, RMSE=7.5)을 나타내었다. NDCI의 경우에는 두 개의 분광밴드만 적용되는 간결한 수식과 정규화된(Normalizing) 결과값으로 신속하고 표준화된 프로세싱이 가능할 것으로 보이며 드론 녹조 모니터링에서 적용성이 높을 것으로 기대된다. 3BM의 경우에는 Red-edge 영역에서 두 개의 파장대를 적용해야 하나 본 연구에서 사용한 드론 센서에는 한 개의 Red-edge 밴드만 포함되어서 근적외선으로 대체하여 수식을 적용하였는데 Red-edge 파장영역이 세밀한 분광센서를 활용할 경우에 NDCI 보다 높은 정확도를 나타낼 수 있을 것으로 보인다.
우리나라 대표적인 식량 작물인 벼는 넓은 면적에서 장기간 재배되어 병해충에 대한 저항성이 낮아지고 있다. 대표적인 벼 질병 중 하나인 도열병이 대규모로 발생하면 수확량이 감소하여 조기에 병을 발견하고 방제를 하여야 한다. 하지만 농지 중심에서 도열병이 발생 하면 육안으로 병을 발견하기 어렵다. 드론을 이용한 작물 모니터링 기법은 생육 이상을 탐지하는데 유용하나 언제 발생할지 모르는 도열병 발생을 위해 빈번하게 촬영을 하는 것은 많은 인력과 비용이 소모된다. 본 연구의 목적은 드론, 위성과 같은 원격탐사 자료와 기상자료를 공동 활용하여 벼 도열병을 조기에 탐지하는 것이다. 위성영상은 벼 재배 필지를 추출하는데 유용하였다. 식생지수와 수분지수의 특성을 이용하여 관개가 된 논을 효과적으로 탐지하였다. 이후 기온, 상대습도, 강우일수 자료를 활용하여 벼 도열병 발생위험도를 계산하였다. 도열병 발생위험도가 증가하면 병이 발생할 가능성이 높아진다는 것을 의미하며, 해당 시점에 드론 관측을 수행하였다. 병이 발생한 지점, 병이 발생한 지점과 일반 벼가 혼재되어 있는 지점, 일반 벼 지점에서 분광반사도의 변화를 살펴보았으며, 갈색 병반을 가지는 도열병 특성상 적색과 근적외선 파장대에서 분광반사도의 변화가 급격한 것을 확인하였다. 도열병이 발생한 지점에서는 주변 지점에 비해 식생지수 값이 낮은 군집이 나타났으며, 시계열 드론 영상을 통해 해당 지점으로부터 벼 도열병 확산을 추적하였다. 최종적으로 수확 전 드론 영상을 활용하여 필지별 도열병 발생률에 대한 공간정보를 생산하였다.
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.
남극 빙붕의 붕괴 및 흐름속도의 변화는 빙상에 대한 지지력을 약화시킬 수 있어 해수면 상승에 잠재적인 원인이 될 수 있다. 이 연구에서는 2016년 4월 대규모 붕괴가 발생한 동남극 난센 빙붕에 대해 Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+) 및 Landsat-8 Operational Land Imager(OLI) 영상을 이용하여 2000년부터 2017년까지의 연간 흐름속도 변화를 분석하였다. 흐름속도 산출을 위해 Landsat의 청색, 녹색, 적색, 근적외선, 전정색 및 첫 번째 주성분 영상 등 총 6개 영상에 orientation correlation 기법을 적용하고, 각각의 변위 산출 결과를 융합하는 다중분광 영상정합 기법을 사용하였다. Landsat 다중분광 영상정합은 난센 빙붕에서 전정색 단일 밴드 영상정합을 사용하는 경우보다 최소 14% 더 넓은 영역에 대해 신뢰할 수 있는 흐름속도를 산출하였고, Global Positioning System(GPS)로 관측된 흐름속도와 비교한 결과 ${\pm}2.1m\;a^{-1}$의 매우 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다. 난센 빙붕에서 2000-2017년 사이에 가장 급격한 흐름속도 증가를 나타낸 곳은 Drygalski 빙하설과 인접한 영역이었으며, 빙붕의 중앙 유선을 따라 측정된 흐름속도는 빙붕 전면(ice front)에 rift가 발달하기 전인 2010년까지 거의 변화가 없었다(${\sim}228m\;a^{-1}$). Rift가 발달하기 시작한 2011-2012년에 rift 상류에서 흐름속도의 가속화가 관측되었으나(${\sim}255m\;a^{-1}$), 이는 2010년에 비해 약 11% 빨라진 것에 불과하였다. 난센 빙붕의 rift가 완전히 발달한 2014년부터 rift 상류의 흐름속도는 다소 감소한 상태(${\sim}225m\;a^{-1}$)로 안정화 되었다. 이는 rift의 발달 및 빙붕 전면의 붕괴가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않았음을 의미한다.
본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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