농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
백두산 화산의 대규모 분화로 인한 우리나라 PM2.5 영향 및 피해범위를 정량적으로 예측하기 위하여 우리나라에 직접 피해를 주는 worst-case 기상 시나리오를 적용하여 3차원 대기화학모델링 시스템 WRF-SMOKE-CMAQ(Weather Research & Forecasting - Sparse Matrix Operation Kernel Emission - Comunity Multi-scale Air Quality)을 구동하였다. 과거 10년(2005~2014년)간 백두산 분화 worst-case 우선순위 중 우리나라에 가장 큰 직접 피해를 주는 대표 worst-case 시나리오를 적용하여 대상 사례일(2012.5.16)에 VEI 4의 대규모 화산 분화를 가정하여 화산 분화로 인한 초미세먼지(PM2.5)의 영향을 분석하였다. 우리나라 지역별(시군구) PM2.5의 영향을 예측하고 취약계층 등을 반영한 노출평가를 실시하여 취약지역을 도출하였다. 또한, 시군구의 영향을 보다 상세규모(9 km × 9 km)로 분석하여 시군구 지역 내 취약지역을 도출하였다. 백두산 분화 대표 worst-case(2012.5.16.) 분석결과, 국내 PM2.5 피크농도는 24,547 ㎍/㎥로 낙하 화산재(5억 4천만톤) 처리가 가장 큰 문제로 대두되었던 미국 세인트헬렌스 화산 분화(1980년) 사례보다 더 극한 상황이 될 것으로 예상된다. 또한, PM2.5 고농도 지역의 분석결과, 파주, 김포, 고양, 강화, 산청, 하동에서 고농도가 나타났다. 반면, 인구 노출분석 결과 인구 밀집지역인 파주가 특히 취약지역으로 나타났고, 취약계층 노출분석 결과 또한, 취약계층 인구가 많은 파주, 남양주, 화성이 취약지역으로 나타났다. 시군구 지역을 상세규모로 분석함으로써 하동 북부 등 시군구 지역 내에서의 고농도 지역을 도출할 수 있었다. 화산재해 발생 시 대기오염물질의 고농도 지역도 중요하지만 인구 및 민감군, 취약계층 밀집지역 등을 고려한 대응 및 대책 마련이 필요하겠으며 시군구에 대한 일률적인 대책보다 시군구 지역 내 고농도 지역 등의 선별을 통한 취약 지역별 대책 마련이 필요하겠다. 본 연구는 화산재해의 재난선포 기준 개발 및 선제적 대응체계 개발의 초석 마련에 기초자료가 될 것으로 판단된다.
우주개발진흥 기본계획(이하 "기본계획"이라 한다)은 우주개발진흥법에 따라 5년마다 수립되는 우리나라 우주개발에 관한 중장기 정책 목표 및 기본 방향을 정하는 국가계획으로서 우주개발에 관한 우리나라 최고 심의기관인 국가우주위원회의 심의 대상이다. 2018년 2월 국가우주위원회에서 제3차 기본계획이 확정되었다. 제2차 기본계획 및 우주개발 중장기 계획과 비교 시 제3차 기본계획의 두드러진 특징 중 하나는 '한국형 위성항법시스템 구축'이 중점 전략으로 채택되었다는 점이다. 그간 우리나라를 비롯하여 전 세계의 모든 국가가 미국의 글로벌 위성항법시스템인 GPS(Global Positioning System)에 의존해 왔다. 미국은 1983년 소련의 대한항공 007기 격추를 계기로 GPS의 표준위치결정서비스를 전 세계에 무료로 제공해 왔다. 그러나 GPS의 기술적 장애가 발생하거나 국제관계에서 국가 간 이해 충돌로 GPS의 표준위치결정서비스의 무상 제공이 중단될 경우 교통, 에너지, 통신, 금융 등의 국가 기반시설의 통상적인 운영이 불가능하게 되어 궁극적으로 국가의 경제·사회·안보에 큰 피해를 야기할 수 있다. 러시아의 GLONASS, 유럽연합의 Galileo, 중국의 Beidou, 인도의 NavIC 및 인도의 QZSS와 같은 글로벌 또는 지역 위성항법시스템의 등장이 상기와 같은 배경에서 비롯되었다고 할 수 있다. 한국형 위성항법시스템 구축도 마찬가지다. 즉 "국민이 사용하는 IT 기반 기기들과 국가 기간시설이 미국 GPS 등 해외 항법위성에 의존하고 있어 국가 책임하의 안정적 인프라 구축"이 필요하기 때문이다. 현재 위성항법시스템은 도로, 항공, 해양, 재난, 국방, 건설, 물류, 통신, 농축산업 등 국가 전 분야에 활용되고 있다. 다시 말하면 지구관측 목적인 아리랑위성 및 차세대중형위성, 통신 및 해양·기상·환경 관측 목적인 천리안위성 등과는 달리, 한국형 위성항법시스템의 개발, 운영, 활용 등에 있어서 범정부 차원의 역량 집중이 필요하다. 이를 위해서는 위성항법시스템의 종합적·체계적 구축을 비롯하여 활용 관련 각 부처의 주요 정책과 계획을 조정할 수 있는 범정부적 거버넌스가 요구된다. 아울러 위성항법시스템은 수명을 다한 인공위성을 주기적으로 대체해야할 뿐만 아니라 시스템 구축 후 지속적인 운영과 성능 개선을 수반하기 때문에 거버넌스는 법에 근거를 두어야 한다. 우리나라는 아리랑위성, 천리안위성 등과 같이 인공위성을 개별적으로 개발하고 운영한 경험은 풍부하지만, 한국형 위성항법시스템처럼 위성·지상·사용자 시스템을 동시에 개발·운영한 경험, 이른바 거버넌스 경험은 없다. 그러므로 개발·운영에 관한 시행착오를 최소화하기 위해서는 해외 사례의 검토가 요구된다. 미국의 GPS 거버넌스가 대표적인 본보기이다.
현재 주요 항공기술 선진국들은 군용기에서 거둔 무인항공기의 성공을 그 성장성과 효용성에 주목하고 민간 부문으로 확대하려는 노력을 경주하고 있으며 그 결과 민간 무인항공기 시장은 2020년 경에는 그 시장규모를 약 88억불에 달할 것으로 보면서 앞으로 가장 유망한 시장의 하나가 될 것으로 예상하고 있다. 그 용도도 원격탐사, 통신중계, 환경감시, 기상관측, 국경감시, 산불감시, 위험지역 정찰, 치안, 교통, 재난구호 지원활동 등 다양한 분야에 걸쳐 있다. 그러나 현재의 항공교통체계는 유인항공기 위주로 운용되고 있는 실정이어서 조종사가가 탑승하지 않는 무인항공기의 등장으로 무인항공기 운용을 고려한 조정이 필요하게 되었으며 그 조정에 필수적으로 수반하는 것이 법제화 작업이다. 현재 무인항공기 운용에 관한 법제화 작업은 전 세계적으로 ICAO가 중심이 되어 표준화 작업을 진행 중에 있으며 미국, 영국, 호주 등 국가는 개별적으로 법 규정을 마련하여 운용 중에 있다. 본 논문에서는 ICAO산하의 무인항공기시스템연구그룹(UASSG)의 활동과 무인항공기 법제화에 앞서가고 있는 미국, 영국, 호주의 법제화를 소개 하였다. 이중 미국의 경우는 2012년 2월14일에 오바마 대통령이 미국의 국가공역에서의 무인항공기를 운용하도록 하는 제반 법령 및 규정을 2015년 9월30일 시한으로 제정하도록 하는 법안에 서명함으로서 가장 적극적이다. 우리나라의 경우는 현재 국내 항공법상의 정의 규정과 비행허가에 관한 일부 사항을 제외하고는 운용에 관한 규정은 거의 전무한 상태라고 할 수 있다. 그러나 현실에 있어서는 군사용 및 민간 무인항공기가 실제 개발 운용되고 있는 실정이며 국토교통부에서는 상업용 민간무인항공기 개발을 우리나라의 항공기 제작 및 수출부문에 있어 가장 국제경쟁력 있는 분야로 보아 적극적으로 추진할 계획이어서 국내적으로도 무인항공기 운용을 위한 제반 사항에 대한 법제화가 필요하게 되었다. 무인항공기 운용을 위한 법제화 작업 중 가장 중요하다고 생각되는 부분은 (1)공역사용, (2)항공종사자 자격인증, (3)무인항공기 감항인증 및 기술기준인증 등 이지만 이외에도 (4)무인항공기 등 관련 사항에 대한 정의 규정, (5)무인항공기의 분류체계, (6)탑재장비 및 탑재서류, (7)통신, (8)비행규칙, (9)무인항공기 항공종사자 교육훈련, (10)보안, (11)보험, (12)기타 법제화가 필요한 사항으로 나누어 법제화 작업이 이루어져야 한다고 본다. 이와 함께 우리나라도 2012년 12월에 UASSG에 참가하였으므로 국제기준의 수립에 능동적이고도 주도적으로 참여하여 국제 사회에 기여함은 물론 무인항공기와 관련된 국제 관련 법령의 동향과 선진국의 사례를 파악하여 무인항공기 운용을 위한 국내 관련 법령을 선진형으로 제정 정비하는 법제화 작업을 병행하여야 할 것으로 본다.
수자원 관리와 수재해 피해 분석 및 예측 등을 위해 원격탐사를 활용한 수체면적을 추정하는 것은 매우 필수적이다. 위성을 활용한 수체탐지는 주로 광학 및 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 센서를 탑재한 대형(무게 1,000kg 이상) 위성을 중심으로 수행되어왔다. 그러나 긴 재방문주기(repeat cycle)로 인해 재난/재해 시 적시 활용이 불가능한 한계가 존재한다. 최근 초소형위성(무게 100kg 미만) 개발이 활발히 이루어짐에 따라 기존 대형위성 중심의 시간해상도 한계를 극복할 수 있는 계기가 되었다. 현재 활발히 운용중인 초소형 SAR 위성은 핀란드의 ICEYE와 미국의 Capella 위성으로, 지구관측을 목적으로 군집(constellation) 형태로 운용되고 있다. 군집화 운용으로 인해 짧은 재방문주기(현재 0.8회/1일) 및 고해상도(Spot(0.5m))를 가지며, SAR센서 탑재로 기상 및 주야 무관하게 관측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 초소형위성의 운영 현황 및 특징에 대해서 기술하였으며, 초소형 SAR 위성 영상에 최적화된 수체면적 추정기술을 한반도 대청댐 유역에 적용해 보았다. 또한 광학 위성인 Sentinel-2 위성으로부터 생성된 수체를 참조값(reference)으로 하여 초소형위성 2기와 대형위성인 Sentinel-1위성과의 면적, 상관성 분석을 수행하였다. Capella 위성의 경우 가장 적은 면적의 차를 보였으며, 세 영상 모두 높은 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 초소형 SAR 위성의 낮은 NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero)에도 불구하고 수체면적 추정이 가능함을 확인하였으며, 기존 대형 SAR 위성을 활용한 수자원/수재해 감시 활용의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다.
해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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