진해 용원해역은 부산 신항 개발사업의 일환으로 추진된 북 부두조성 사업 및 항만 배후단지 조성사업으로 전면 해역이 매립되어 원활한 해수흐름이 차단되고 송정천 하구 지점의 견마도 북쪽 통로를 이용한 선박이동만이 가능한 좁고 긴 수로형태로 변형된 국내에서 이례적인 폐쇄성 수역으로 변형되었다. 용원수로의 평균 너비는 약 100 m, 길이는 3,600 m정도로 세장비가 아주 큰 수로에 해당되며, 용원수로의 조석 유입유출은 뚜렷한 일차원적 흐름으로 간주할 수 있으며 입구에서 용원수로 내부로 갈수록 조석유입은 점진적으로 감소하여 흐름이 정체되는 양상을 보이고 있다. 이로 인한 지형적, 물리적 특성 때문에 외해와의 해수교환이 제한되어 적은 양의 오염물질이 유입되어도 유입부하가 지속될 경우 수로 바닥에 축적될 가능성이 매우 크며, 이는 수질에 대한 악영향을 끼칠 수 있다. 따라서 폐쇄성 수역인 용원수로를 장기간 모니터링하고 수질에 끼치는 영향을 파악하여 적절한 관리방안을 마련하는 것이 중요하다고 볼 수 있으며, 본 연구에서는 과거 축적된 수환경 자료와 실제로 용원수로 내에서 측정된 자료들을 기반으로 수질변화에 대한 시 공간적인 양상을 분석하였다. 또한 용원수로로 유입되는 토구를 전수조사하고, 강우시와 비강우시 토구 모니터링을 통해 육상에서 기인하는 오염원을 분석하였으며, 용원수로 내에 유입된 오염물질 거동 분석을 위해 추적자 실험을 실시하였다. 특히 용원수로 내 오염도가 높은 내측지점에서 추적자 투입하여 드론 영상을 통해 그 거동을 분석하고, 수로 내로 유입되는 오염원을 조사하여 폐쇄성 정체수역에서의 수질영향을 분석하였다. 이를 바탕으로 용원수로 내 수질영향에 대한 관리방안을 모색하고자 하였다.
시설물의 유지 관리 및 모니터링에 UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)의 활용이 확대되고 있다. 안전 점검을 위한 시설물의 외관 상태 평가를 위하여 고해상도 영상을 취득하는 것이 필요하며, 넓은 지역을 빠르게 취득하기 위하여 비디오 데이터로 취득할 필요가 있다. 일반적으로 비디오 데이터에는 위치 정보가 포함되지 않아, 검사 개체의 실제 크기에 대한 정량적 분석이 어렵다. 본 연구에서는 교량 시설물을 대상으로 비디오 프레임과 기준 사진의 정합을 이용하여 교량의 3차원 점군(point cloud) 데이터의 활용성을 평가하고자 한다. 드론을 이용하여 비디오와 사진을 취득하고, 기준 사진과의 특징점 정합을 통하여 비디오 프레임의 외부 표정 요소를 생성하였다. 실험 결과 비디오 프레임 데이터는 기준 사진과 유사한 표정 정확도를 얻었으며, 표정된 프레임 데이터를 이용하여 생성된 점군 데이터는 교량의 형상 및 크기를 잘 표현하였다. 향후 다양한 조건의 정합 실험을 통하여 결과물의 안정성이 확인되면, 비디오 기반의 시설물 모델링 및 점검에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.
최근 드론, 무인 정찰선 등 무인 기술에 대한 관심이 크게 늘었다. 무인 보트는 사람이 직접 탑승하지 않고 무선 전파로 조종이 가능한 보트를 말한다. 무인 보트는 미 해군에서 처음 개발하여 군사용으로 사용되고 있다. 최근에는 취미용, 농약 살포용, 수상 레저용, 탐사용 등 다양한 방면으로 사용이 확대 되었다. 위의 다양한 무인 보트의 역할 중 탐사용 무인 보트의 경우 사람의 시각에 들어오지 않는 사각지대와 같은 곳을 탐사할 수 없다는 장점이 있다. 본 논문에서는 사각지대와 같은 곳도 탐사가 가능한, 실시간 스트리밍을 지원하는 무인 보트를 Raspberry Pi를 이용하여 구현 했다. 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 무인 보트의 조작이 가능하고, 스마트폰의 핫스팟 기능을 이용한 Paspberry Pi와 스마트폰의 네트워크 연결, 이를 통해 Raspberry Pi의 Motion을 이용한 실시간 스트리밍이 가능한 무인 보트이다.
인공지능이 글로벌 경쟁력 원천 기술로 부각되면서 정부도 자율주행차, 드론, 로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 인공지능을 전략적으로 육성하고 있다. 국내 인공지능 연구 및 서비스는 네이버와 카카오를 중심으로 출시되었으나 해외에 비하면 규모나 수준이 미약한 편이다. 최근, 딥러닝 (deep learning)은 최근 음성인식과 영상인식을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능을 기록하면서 많은 연구가 진행되고 있다. 그 뿐만 아니라 딥러닝은 초창기부터 산업계의 큰 관심을 끌어 구글이나 마이크로소프트, 삼성전자 등 글로벌 정보기술 회사에서 상용제품에 딥러닝 기술을 성공적으로 적용하고 있고 계속 연구개발을 진행하고 있어 대중매체에서도 관심을 가지고 주목하고 있다. 이러한 선행연구를 바탕으로 주목 받고 있는 인공지능에 대해 살펴보도록 하겠다.
최근 스마트시티, 디지털 트윈, 자율주행, 스마트 건설 등의 분야가 발전하면서 각 분야에서 생산되는 다양한 데이터를 서로 연결하기 위한 매개체로서 공간정보의 가치가 매우 중요해지고 있다. 특히 데이터의 최신성을 위해 공간정보의 신속한 구축과 갱신이 필요하다. 본 연구에서는 정밀한 위치정확도가 이미 검증된 기구축 공간데이터를 이용하여 지상기준점 없이 제작된 영상기반 3차원 건물모델의 위치를 정합시킬 수 있는 소프트웨어 프로토타입을 개발하였다. 이 소프트웨어를 실험대상지역에 적용한 결과, 지상기준점 없이 제작된 3차원 건물모델과 기구축 공간데이터가 높은 위치 정합률을 보여 최신의 3차원 공간데이터를 필요로 하는 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
기술 발전에 따라 UAV(Unmanned aerial vehicle)의 성능이 향상되고 가격이 낮아지면서 미래에는 다양한 분야에서 UAV의 활용도가 높아질 것으로 예상된다. UAV를 안정적으로 운용하기 위해서는 제어 신호와 영상정보 통신을 유지하는 것이 매우 중요하며 예기치 못한 재밍 공격에 통신이 교란되면 치명적인 UAV 추락 사고가 발생할 수 있다. 반대로 원자력발전소 등의 주요 시설을 보호해야 하는 입장에서는 적군의 UAV들과 민간 목적으로 사용하는 상용 드론들의 위협을 고려 해야할 필요성이 있다. 본 연구에서는 SATURN(Second generation Anti-jam Tactical UHF Radio for NATO)과 같은 UHF 무전기를 사용한 UAV 설계 시 FEC(Forward error correction) 기술 중 하나인 해밍코드와 MSK(Minimum Shift Keying) 변조를 사용하는 시스템에 반복 전송 기법과 결합하여 항재밍 성능을 높여 UAV 운영 환경에서 지연시간이 낮은 안정적인 통신링크를 유지하도록 제안한다.
한국건설기술연구원(Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, KICT)의 안동하천연구센터(Andong River Experiment Center, REC)는 다양한 하천 관련 실규모 실험을 수행하기 위해 3개의 수로를 보유하고 있다. 본 연구의 주목적인 실증 실험 계측 결과를 기반으로 3D 게임엔진을 이용하여 물 흐름을 재현하기 위해 A1 수로를 대상구간으로 설정하였다. 실증 실험의 경우 2개의 수문 개도율 조건에서 ADV와 ADCP를 활용하여 계측된 유량 및 유속 결과들을 비교하였으며, 추가적으로 영상 데이터로 부터 표면유속(LS-PIV)을 산정하였다. 3D 게임 엔진은 렌더링 엔진, 물리 엔진, 오디오 엔진, UI 시스템, 게임플레이 프레임워크 등이 잘 융합된 소스코드들과 개발자들이 이용하기 쉬운 방식으로 변환된 툴(tool)로 제공하여 현실 세계를 가상 세계에 시각화하여 구현하는데 큰 장점을 가지고 있다. 또한 기존의 흐름 재현이 가능한 수리/수문 모델링의 경우 특정한 목적으로만 이용가능하고 연산에 소용되는 시간 때문에 실시간 흐름재현이 어렵지만, 3D 게임엔진을 이용하는 경우 다양한 목적과 여러 분야와의 고려가 동시에 가능하며 연산의 단순화를 통해 실시간 흐름 재현이 가능하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 Niagara Fluids와 Fluid flux 툴들을 활용하여 하천실증실험 시설 일부 구간에 대해 물 흐름을 재현하였다. 먼저 하천실험실증시설을 드론과 RTK-GPS를 이용하여 촬영된 결과를 정합하여 3D 게임엔진 기반 흐름 재현을 위한 지형 기초 자료를 구축하였다. 지형 계측 결과를 기반으로 A1 수로 전체 구간을 대상구간으로 설정한 이후 수문 조절을 통해 흐름 조건을 제어할 수 있도록 제작하였으며, 실제 흐름에 대한 계측 결과를 기반으로 재현된 흐름을 대상으로 material 값의 조정(방향 X, Y값을 RGB값으로 변환한 뒤 벡터 길이 값으로 환산)을 통해 0~100 사이 값을 이용하여 유속을 표현하였다. 최근 가상공간 (i.e. 디지털트윈) 관련 시장 성장이 매우 빠르고 다양한 사업에서 해당 기술의 수요가 증가하고 있으며, 본 연구를 통해 물 흐름의 디지털 트윈화를 위한 수단으로서 3D 게임 엔진의 활용 가능성을 확인하였다. 다만 실제 하천의 적용과 하천관리를 위한 실용화를 위해서는 추가적인 연구와 분석이 이루어져야 할 것이다.
본 연구에서는 제방의 세굴이나 붕괴를 방지하기 위해 바이오폴리머(Biopolymer) 기반 신소재를 활용한 흙 제방의 보강공법을 제시하였다. 바이오폴리머 기반 제방의 보강공법은 흙과 바이오폴리머를 소량만 섞어도 흙의 강도 증진시킴과 동시에 빗물에 대한 내침식성과 식생의 생장을 촉진하는 생태성도 뛰어나기 때문에 제방 사면을 보호할 수 있는 친환경적이고 효율적인 공법이다. 이에 안동하천연구센터는 실증실험을 통한 신소재 제방 보강공법의 안정성 검증을 목표로 2 건의 월류붕괴 실험을 수행하였다. 첫 번째는 흙 제방 조건(Case 1)이며, 두 번째는 바이오폴리머 혼합 토양을 사면에 도포한 후 식생이 활착된 조건(Case 2)이다. 제방 붕괴에 따른 수로 내 수위변화를 측정하기 위해 압력식 수위계를 설치하였으며, 영상분석을 위한 다수의 카메라 및 드론을 활용하여 실험의 전 과정을 실시간 촬영하였다. 또한, 제내지 측 사면을 대상으로 월류에 따른 붕괴 지연효과를 정량적으로 제시하기 위해 이미지 픽셀 변화 측정 기법을 통한 시간에 따른 표면 손실률을 산정하였다. 흙 제방과 신소재 처리 제방의 시간에 따른 표면손실률을 비교한 결과, Case 2의 사면손실률이 Case 1에 비해 약 1.5~2.3 배 지연되는 것을 확인하였다. 하지만 단일 조건만으로 실험군과 비교군의 붕괴지연 결과가 제방 성능을 평가함에 있어서 일반화될 수 없으므로 이러한 정량적 평가는 다소 한계가 있다. 향후 이러한 부족한 부분을 해결하기 위한 노력과 다양한 조건의 추가실험을 통한 계측 데이터 및 붕괴지연시간의 평균값을 도출하여 신소재 제방의 안정성을 평가하기 위한 타당한 결과를 도출할 예정이다.
하천의 측방 이동은 충적 하도가 횡방향으로 이동하는 것으로 홍수에 의한 강턱 및 고수부지 침식 및 만곡사주 퇴적을 동반하는 지형형성작용이나 국내에서는 관련 연구가 적은 실정이다. 본 연구에서는 수 년간 인간의 교란이 없는 상태로 유지된 하천 구간인 내성천 고평 지점을 대상으로 항공사진, 드론 영상 및 DEM 자료를 이용하여 2015-2021년 사이에 발생한 하천의 측방 이동에 대한 계량적 분석을 실시하였다. 고평 지점의 내성천 하도는 시간에 따라 저수로 하폭이 증가하면서 공격사면이 횡방향 및 하류 방향으로 이동하였으며, 이 과정에서 사행도는 1.07에서 1.12로 소폭 증가하였다. 10개 단면에서 측방 이동은 2018년 5월과 11월 사이, 2020년 5월과 9월 사이에 발생하였으며, 공격사면 쪽으로 최대 60 m 이상 이동하였다. 동일한 두 시기에 측방 이동에 따른 홍수터의 침식 면적은 각각 5,572 m2, 6,571 m2였으며, 2015-2021년 전체로는 16,000 m2에 달하였다. 이는 대상 구간의 2015년 기준 전체 저수로 면적의 약 20%에 해당한다. 단면에서의 변화는 측방 이동과 함께 저수시 하상의 저하가 함께 관찰되어 6년간 0.5-1.0m 저하되었다. 대상 구역 내에서의 침식량은 30,636 m3이며, 퇴적량은 14,904 m3으로 순침식량은 15,831 m3으로 나타났으며, 이는 2015년 기준 저수로 면적이 평균 51.7 cm 하강한 정도에 해당한다. 본 연구의 결과는 국내 충적 하천에서 홍수에 의해 하도의 측방 이동이 활발하게 발생하였음을 보여주며, 하천 관리 및 유사 분석에 있어서 측방 이동에 대한 고려가 필요함을 보여준다.
Drone images are being used more and more actively in the fields of surveying and spatial information, and are rapidly replacing existing aerial and satellite images. The technology of quickly acquiring real-time data at low cost and processing it is now being applied to actual industries beyond research. However, there are also problems encountered as this progresses. When high-resolution spatial information is acquired using a general 2D flight plan for a terrain with sever undulations, problems arise due to the difference in resolution of the data. In particular, when a low-altitude high-resolution image is taken using a drone in a mountainous or steep terrain, there may be a problem in image matching due to a resolution difference caused by terrain undulations. This problem occurs because a drone acquires data while flying on a 2D plane at a fixed altitude, just like conventional aerial photography. In order to acquire high-quality 3D data using a drone, the scale difference for the shooting distance should be considered. In addition, in order to obtain facade images of large structures, it is necessary to take images in 3D space. In this study, in order to improve the disadvantages of the 2D flight method, a 3D flight plan was established for the study area, and it was confirmed that high-quality 3D spatial information could be obtained in this way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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