벼 쓰러짐은 벼농사의 대표적인 기상재해 피해로써 강한 바람과 강우로 발생한다. 원격탐사 기법은 넓은 지역의 벼 쓰러짐을 효과적으로 탐지하기에 적절한 방법이다. 실제로 벼 쓰러짐은 벼 키가 최대인 생육 시기에 주로 발생하여 군락의 큰 구조적 변화를 불러오기 때문에 분광 반사도 차이를 야기한다. 따라서, 본고에서는 나주에 위치한 전남농업기술원의 2020년 태풍에 의한 논벼 피해를 444 nm부터 842 nm까지 10개 밴드로 구성된 카메라 영상으로 분석하였다. 드론 영상마다 벼 쓰러짐 피해를 받은 영역과 벼 쓰러짐 피해가 없는 영역으로 구분하여 벼 쓰러짐 영역의 분광 반사도 특성 차이와 식생 탐지에 주로 사용되는 식생지수인 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge), CCI (Chlorophyll Carotenoid Index)의 변화를 살펴보았다. 반사도 값의 변화는 밴드6(668 nm)에서 가장 적었으며, 이를 중심으로 밴드 파장이 감소와 증가할수록 일반 논벼 보다 쓰러짐 영역 반사도가 커졌다. 또한, 쓰러진 벼를 묶어 세운 복구 지역은 대부분의 밴드에 걸쳐 반사도가 크게 감소함을 볼 수 있었다. NDVI와 NDRE는 벼 쓰러짐 영역에 대해 민감하게 반응하였으나, 그 반응 대상 및 정도는 서로 달랐다. 본 연구의 결과는 향후 드론과 위성을 이용한 벼 쓰러짐 피해 조사 알고리즘에 기여될 것으로 기대한다.
산림 바이오매스 조사는 탄소흡수원으로서의 산림을 평가하고 관리하기 위해 주기적으로 수행된다. 원격탐사의 한 종류인 라이다는 적은 노동력으로 객관적인 산림 구조 정보를 획득할 수 있어, 최근 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)를 이용한 산림 조사가 주목받고 있다. 본 연구에서는 임분 상하층 바이오매스 추정에 백팩형 라이다(Backpack Laser Scanning, BPLS)와 드론 라이다(Unmanned Aerial Vehicle Laser Scanning, UAV-LS)를 이용하는 방법을 제시하고 그 정확도를 평가하였다. 상층의 경우 BPLS와 UAV-LS의 흉고직경과 수고 추정 정확도를 분석하였고, 하층의 경우 BPLS 데이터에서 추출한 수직구조 변수 중 최상의 변수 조합으로 하층 바이오매스를 추정하는 다중회귀모델을 개발하였다. 그 결과, BPLS는 흉고직경을 높은 정확도로 추정하였지만(R2 =0.92) 수고는 과소 추정하였다(R2 =0.63, Bias=-5.56 m). UAV-LS는 BPLS보다 더 높은 수고 추정 정확도를 보였다(R2 =0.91). 하층의 경우 점들의 평균 높이와 라이다 데이터를 같은 높이를 가진 10개의 층으로 나누었을 때 아래에서 네 번째 층의 점 밀도를 의미하는 변수가 선택되어 모델이 개발되었으며, 교차검증 결과 결정계수 값은 0.68로 나타났다. 본 연구의 결과는 BPLS와 UAV-LS를 이용한 임분의 상하층 바이오매스 조사 방법이 기존의 조사 방식을 효과적으로 대체할 수 있음을 시사한다.
본 연구의 목적은 도시폭염 저감을 위한 기법인 쿨루프를 연구지역에 적용하여 토지피복 객체 간 지표 온도와 흡수일사 간 공간적 상관관계 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해 실제 쿨루프가 적용된 경상남도 김해시 장유무계동 인근을 연구지역으로 선정하였으며, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외 영역센서 FLIR Vue Pro R, 가시광선 영역센서 H20T와 다중분광영역 센서인 Micasense Red-Edge를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 2021년 7월 27일 아침 7시 15분부터 약 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 동일 시간대의 흡수일사 분포도, 쿨루프(113개) 및 일반옥상(367개) 지붕 객체를 추출하였다. 흡수일사 분포도는 ArcGIS의 3D 분석 기능인 Solar Radiation Analysis Tool을 통해 산출한 전천일사 분포도에 Micasense Red Edge를 통해 촬영한 Blue, Green Red, Near Infrared, Red Edge Range 영역대 센서의 조합을 통해 구축한 연구 지역의 알베도 값을 반영하여 구축한다. 전술된 자료를 기반으로 일반옥상과 쿨루프 지붕 객체별 지표온도와 흡수일사 간 Pearson 상관계수를 산출하였다. 분석 결과 일 평균 기준 일반옥상 0.550, 쿨루프 0.387의 상관계수 값을 나타내고 있었다. 하지만, 시간대별 상관성의 변화를 파악한 결과 분석일 기준 태양고도가 높은 시기인 11시 30분과 13시의 경우 일반옥상과 쿨루프 간 상관계수의 차이는 0.022, 0.024 값을 보여 유사한 상관성을 보이고 있다. 그 외 시간대는 일반옥상의 상관계수 값이 쿨루프 보다 약 0.1 이상 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 드론을 통해 취득한 고해상도 영상을 활용하여 쿨루프의 실질적 일사차단 영향의 가능성을 대조군이 되는 일반 옥상과의 상관성 비교를 통해 파악한 사례 연구이다. 향후 본 연구 결과를 기반으로 효율적인 도시열섬 저감기법 적용이 가능할 것으로 사료된다.
TCP는 메시지 전송에 광범위하게 쓰이는 잘 알려진 송수신 프로토콜이다. TCP의 긴급 메커니즘은 우선순위가 높은 메시지를 전송할 때 규칙 역할을 한다. 긴급 메커니즘은 우선순위가 높은 메시지의 발생 사실을 수신 노드에 미리 알려줌으로써 수신 노드로 하여금 미리 준비하도록 돕는다. 하지만 TCP의 긴급 메커니즘은 우선순위가 높은 메시지의 즉시 또는 빠른 전송을 보장하지는 않는다. 따라서 TCP에 보통 메시지의 신뢰적인 전송과 메시지의 우선순위에 따른 차별 전송 기능을 제공하기 위에 우선순위 기반 전송의 기능이 필요하다. 본 논문은 TCP 프로토콜을 위한 멀티 쓰레드 환경에서의 우선순위 규를 이용한 우선순위 기반 전송 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 효율성은 다른 우선순위 레벨을 가진 여러 메시지를 전송하는 실험 환경을 통해 검증되었다.
이 연구는 초고층건축물의 고층부에서 소방력의 공급의 효율성을 분석하고 이를 효율적으로 공급하는 방안을 제안하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 화재감지는 외부에서 경보·진동·음성 등 화재경보의 다양화, 화재발생지점의 명확화 및 건축물 외부에도 화재층 표시를 통해 소방력 공급시간을 단축할 필요가 있다. 둘째, 신호통신은 무선통신보조설비의 설치대상을 강화하고, 중계기 설치를 보완하며, 다중통신망을 구성할 것을 제안하였다. 셋째, 행동결정은 인접건축물에서 도하의 방법으로 진압대원 및 소방장비를 공급하고, 일정 층마다 파괴가 용이한 유리창을 설치하며 식별표시도 필요하다. 넷째, 현장대응은 활강과 수직구조기법을 적용하여 소방장비의 공급 및 진압대원의 진입을 돕고 드론을 이용하여 소방장비를 공급한다. 마지막으로 충분한 소화액 제공은 헬리콥터와 인접한 건축물을 이용하여 소방용수를 공급한다.
최근에는 다양한 보강재를 매트릭스에 혼입하는 방식으로 콘크리트 재료에 다양한 유형의 성능을 부여하는 연구 개발이 이루어지고 있다. 다량의 섬유를 사용하여 배합된 고인성 콘크리트는 다중균열분산 특성을 가지고 있으며, 이에 대한 다양한 연구가 수행되고 있다. 하지만 정적 하중에 대한 연구가 집중되고 있으며, 반복적인 하중에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 섬유비율을 달리한 고인성 콘크리트로 보를 제작하였고, 정적 휨시험과 피로 휨시험을 수행하였다. 그 결과 섬유 함량이 휨 거동에 미치는 영향을 분석하였고, 고인성 콘크리트의 하중-수명 관계를 S-N관계식으로 제안하였다. 2%의 섬유 혼입량으로 고인성 특성의 콘크리트를 배합할 수 있었다. 0.5% 섬유를 추가하는 경우 최대 휨강도는 유사하지만 휨인성은 2배 가까이 향상되는 것으로 나타났다. 반면, 두 배합의 피로수명은 큰 차이를 보이지 않았다.
최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 자율 사물 기술이 주목받으면서 드론이나 자율주행차 같은 임베디드 시스템에서 DNN을 많이 활용하고 있다. 클라우드에 의지하지 않고 높은 인식 정확도를 위해서 큰 규모의 연산이 가능하고 다수의 DNN을 처리할 수 있는 임베디드 시스템들이 출시되고 있다. 이러한 시스템 내부에는 다양한 수준의 우선순위를 갖는 DNN들이 존재한다. 자율주행차의 안전 필수에 관련된 DNN들은 가장 높은 우선순위를 갖고 이들은 반드시 최우선적으로 처리되어야 한다. 본 논문에서는 다수의 DNN이 동시에 실행될 때 우선순위를 고려해서 DNN을 스케줄링하는 프레임워크를 제안한다. 낮은 우선순위의 DNN이 먼저 실행되고 있어도 높은 우선순위의 DNN이 이를 선점할 수 있어 자율주행차의 안전 필수 응용의 빠른 응답 특성을 보장한다. 실험을 통하여 확인한 결과 실제 상용보드에서 최대 76.6% 성능이 향상되었다.
최근 무인자동차가 큰 관심을 받고 있다. 세계 최대 규모의 온라인 쇼핑 서비스업체인 아마존은 드론을 활용한 배송시스템을 개발하고 있다. 이러한 플랫폼의 항법을 위해서는 정확한 자세정보가 필요하다. 본 논문에서는 저가형 관성센서를 활용한 AHRS 구조 설계를 제안하였다. 쿼터니언기반의 운동방정식, 바이어스가 제거된 자이로 측정치, MEMS 가속도계와 지자기 센서를 이용하여 자세를 추정하는 칼만 filter를 설계하였다. MEMS 자이로의 바이어스를 제거하기 위하여 자이로 측정치와 자세 추정치를 이용하는 자이로 바이어스 제거용 칼만 filter를 추가하였다. 구현한 AHRS의 성능을 고가의 상용 Microstrain사의 3DM-GX3-25 AHRS와 비교 실험을 통하여 칼만 filter가 자이로의 바이어스 오차를 0.0001[deg/s]이하로 추정함을 볼 수 있었다. 또한 최종적으로 구해진 자세에서 롤각과 피치각은 0.2, 0.3[deg]이내의 오차를 보여주었다. 요 각은 6[deg] 이하의 오차가 발생하였다.
본 연구는 머신러닝의 기법이 도시 형태를 분석 및 추론하는 복잡한 과정에 적용 되었을 때, 도시 공간의 변화를 감지하고 분석하며 예측 할 수 있는 가능성을 사례 연구의 근거를 통해 제시하고자 한다. 사례 연구는 미국 보스톤의 메인 스트리트를 대상으로 도시 형태를 분석하는 과정에 머신러닝의 기법을 적용 실험하여 그 효용성을 예증했던 2006년의 선행 연구의 결과를 2016년 도시 형태와 현상을 비교 재해석하여, 10년간의 변화를 도시적 관점, 정보 환경의 관점, 기술적 관점에서 분석하고 이에 유효한 도시 모니터링의 시사점을 도출했다. 먼저, 다중 참여형 정보 수집의 플랫폼이 열리면서 대용량 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 기술적으로 가능해 졌다. 로봇이나 드론 등 인공지능이 탑재된 기계들을 사용하여 도시 정보를 취득하고 개입할 수 있는 가능성과 신산업의 요구에 맞추어 도시 정보 체계를 바꿀 수 있는 가능성이 열려있다. 결론적으로, 현 도시의 당면 문제에 집중하고 각 지역의 특성에 맞는 모니터링 전략을 세우는 것이 중요하며, 국내에서는 최근 도시 재생의 관점이 강조되고 있으므로 그 실천적인 연구가 필요하다.
동영상 스트리밍 기술은 다양한 영역에서 사용이 되고 있으며, 항공영역에서 또한 예외가 아니다. UAV (Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기) 기술은 꾸준히 발전하고 있고 군뿐만이 아닌 민간영역에서도 현재 많이 사용되고 있다. 이 UAV를 기반으로 원격지에서 동영상 스트리밍 서비스를 통해 실시간 감시 및 정찰이 가능해졌다. 그러나 UAV는 기상상태, 기체의 중량 그리고 배터리 등 다양한 환경 영향으로 인해 체공시간이 짧고 가변적이다. 따라서 다른 감시정찰 시스템대비 임무수행에 시간제약이 더 크다. 동영상 스트리밍 서비스의 경우 다수의 UAV를 활용하여 임무시간 단위로 순차적으로 비행시켜 직전 무인항공기의 임무를 인계하는 식으로 해결할 수 했다. 본 논문은 동영상 스트리밍 서비스를 수행하는 UAV 운영환경에서 항공기간 임무 인계가 이루어질 때 꾸준한 동영상 스트리밍 서비스가 지원될 수 있도록 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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