현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 거리에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
국내 문화재 생물피해 방제는 일반적으로 농약에서 유래한 화학적 약제를 사용한 충해 방제법이 적용되어 왔다. 그러나 인체와 환경에 대한 유해성 문제로 인해 Methyl oxide의 사용이 금지되는 등 화학적 약제의 사용이 점차 지양되고 있다. 이에 새로운 대체 약제의 탐색과 온도(고온 저온)처리, 저산소 처리, 이산화탄소 처리, 방사선 처리 등의 물리적 처리법에 대한 관심과 연구가 지속되었으나 현재까지 현실적인 평가 기준과 적용 방안이 정립되지 않은 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 1980년대 이후 국내 문화재 생물피해 방제법의 연혁과 현황을 정리하고 그간의 연구를 통한 대체약제 및 기술의 특징과 한계를 검토하여, 국내 문화재 생물피해 방제의 현황과 나아갈 방향을 고찰하였다.
잡음 제거는 디지털 영상처리 과정에서 필수적으로 이루어지며, 다양한 분야에서 그 목적과 환경에 맞는 알고리즘을 개발하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분 및 고주파 성분의 잡음 제거에 다소 미흡한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파 성분을 보존하기 위해 잡음 판단에 따른 잡음 밀도에 따라 마스크의 범위를 확장하였다. 선택된 마스크는 임펄스 잡음을 제외한 내부 화소의 메디안 값과 표준편차를 기준으로 화소 범위가 설정된다. 그리고 화소 범위에 존재하는 화소는 거리에 따른 가중치를 적용하여 최종 출력 계산에 사용하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 영상의 에지 부분 및 고주파 성분이 많은 영역에서 잡음 제거성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였다.
영상 신호에는 비지역적 유사성이 존재하므로 임의의 조각 영상 즉, 패치(patch)에 대해 유사한 패치들을 모아 구성한 패치행렬은 낮은 계수값(rank)을 갖는 특성이 있다. 백색 잡음이 섞인 영상으로 구성된 패치행렬은 원 영상에 비해 높은 계수값을 갖게 된다. 이 행렬에 대해 저 계수의 근사 행렬을 구하면 영상 속의 잡음을 제거할 수 있다. 본 논문에서는 기준 패치의 유사 패치들을 이용한 패치행렬 구성 방법과 패치행렬에 대한 저 계수 행렬 근사 방법 및 이를 이용한 영상 복원 방법으로 구성된 영상 잡음 제거 방식을 제안한다. 또한 모의실험을 통해 제안된 방식의 잡음 제거 성능을 최신 4가지 방법들과 비교하여 그 우수성을 보인다.
홍수 저감, 생태계 복원, 위락 등 다양한 목적의 충족을 위해 강변에 저류지, 즉 다목적 유수지(detention basin)를 조성하는 사례가 나타나고 있다. 하천에서 홍수의 발생으로 수위가 어떤 기준보다 높아지면, 흐름의 일부를 돌려 저류지로 보냄으로써 본류의 부담을 덜 수 있다. 이때, 흐름의 분기를 위해 설치되는 하천구조물 중 하나가 측면 위어(side weir) 또는 횡월류 위어(side discharge/overflow weir)이다. 하천의 계획과 설계에서 위어가 적용될 때, 위어에 대한 수위-유량 관계, 즉 그 형식과 제원에 적합한 유량계수(discharge coefficient)의 결정이 관건이 된다. 일반적인 위어와 달리 흐름 양상이 복잡한 측면 위어의 경우, 이론과 실제의 괴리가 아직까지 해소되지 않아 실물 또는 3차원 수치 모형을 이용한 시험으로 수위-유량 관계를 수립할 필요가 있다. 이렇게 결정된 수위-유량 관계는 1차원 또는 수심적분 2차원 모형의 내부 또는 외부 경계로 사용되며, 본류의 수위 증감에 따른 측면 위어의 횡월류량을 통해 저류지의 홍수 조절 능력을 평가할 수 있다. 이 연구에서는, 측면 위어의 수위-유량 관계가 알려지지 않더라도, 저류지에 의한 홍수 조절 효과를 평가할 수 있는 2차원 수치모의에 대해 검토하였다. 수치해법으로서 2차원 천수방정식에 대해 유한체적법을 적용하고, 흐름률(flux)의 정확한 계산을 위해 근사 Riemann 해법을 도입하였다. 먼저, 측면 위어가 없는 실험 조건에 대해 수로 내 한 측선에서 측정된 수위와 유량을 모의 결과와 비교하여 모형을 검증하였다. 이때, 경계조건으로 상류 끝에 측정 유량을, 하류 끝에 측정 수위를 부여하였으며, Manning의 조도계수를 0.014로 설정하였다. 또한, 측면 위어가 설치된 수로에 대해 계산 영역을 340개의 삼각형 격자로 분할하고 측면 위어가 없는 경우와 동일한 조건을 두어 모의하였다. 측면 위어의 하류에 위치한 측선에서 측정치에 대한 평균 제곱근(root mean square) 오차가 수위에 대해 1.9 mm, 유량에 대해 $2.2{\ell}/s$로서 그림과 같이 모의 결과는 실험의 그것과 잘 일치하였다. 이로써, 측면 위어에 대한 수위-유량 관계의 수립을 위한 실물 모형 시험 없이 수심적분 2차원 수치모의를 통해 저류지의 홍수 조절 효과를 평가할 수 있음이 확인되었다.
본 연구는 어류소상을 위한 암거어도에 대한 설계기준이 미비함에 착안하여 그 필요성과 효과를 제시하고자 하였다. 이러한 목적을 위한 시도로서 선정된 목표어종에 맞추어 수리학적으로 원형암거 어도를 설계하였으며, 설치된 어도에 대한 효과를 확인하기 위한 모니터링을 시행하였다. 위어 배플을 설치하지 않은 일반적인 원형암거의 경우 암거 전체 구간에서 일정한 수심과 유속이 형성되기 때문에 대상어종이 소상할 수 없으므로 어류소상을 돕기 위해서는 반드시 휴게풀이 있는 어도의 설치가 필요함을 확인하였다. 위어 배플이 설치된 원형암거 경우에 휴게풀에서 수심은 240% 증가하고 유속은 70%가 감소하므로써 1 ~ 5초간 체장의 10배 이상의 돌진속도로 유영할 수 있는 피라미의 소상조건을 만족시킬 뿐 아니라 다양한 하천성 어종의 소상이 가능함을 확인하였다. 복원구간에 대한 사후 모니터링과 원형암거 어도에 대한 어류 포획 모니터링 조사에서 목표어종인 피라미가 어도를 이용하여 소상함을 입증하였다.
테라헤르츠(THz)파의 디컨벌루션을 통한 유리섬유 복합재 내부 결함 신호 분석 기법을 연구하였다. 결함이 존재하는 유리섬유 복합재료 시편을 제작하였고, Terahertz Time-Domain Spectroscopy (THz-TDS) 시스템의 반사모드를 통해 THz 신호를 측정하였다. 디컨벌루션을 위해 THz 입사 신호와 검출 신호의 Normalized Cross Correlation (NCC) 계산을 통해 THz 신호의 피크 위치를 증폭하였다. 증폭된 피크의 위치 및 세기를 임펄스로 추출하였고 THz 원신호에서 추출된 임펄스 위치의 신호를 제거하였다. 해당 과정을 반복함으로써 시편의 경계면을 나타내는 THz 검출 신호의 주요 임펄스를 도출하였다. 주요 임펄스와 기준 신호의 컨벌루션을 통해 노이즈가 제거된 THz 원신호의 복원이 가능한 것을 확인함으로써 디컨벌루션 과정을 검증하였다. 결과적으로 주요 임펄스들의 검출 시간을 통해 15 ㎛ 이내의 정확도로 유리섬유 복합재 내부 결함의 두께 판별이 가능하였다.
원거리에서 특정 영역의 물리적 특성 또는 상황에 대한 정보를 얻기 위해 원격 탐사 영상에 객체 검출 기법이 연구되고 있다. 이때 저해상도인 원격 영상은 정보의 손실로 인해 객체 검출의 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 초고해상도 기법과 객체 검출 방법을 하나의 네트워크로 구성하여 원격 영상에서 객체 검출의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 심층 잔차 밀집 기반의 네트워크를 구성하여 저해상도 영상에서 객체의 특징을 복원하고자 하였다. 추가적으로 이를 객체 검출 단계인 YOLOv5와 하나의 네트워크로 구성함으로써 객체 검출의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 방법은 저해상도 영상을 위해 VEDAI 데이터를 이용하였으며 차량 검출에서 VISIBLE 기준으로 mAP@0.5에 대해 81.38%까지 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.
전 국토의 산지 비율이 높은 우리나라는 산림지의 특성이 수질에도 많은 영향을 미치고 있다. 산림지역의 화재에 있어 산림이 갖는 수질, 토성의 변화와 발생한 연소 퇴적물, 유기물로 인해 수자원에도 악영향을 끼치게 된다. 산불은 단순한 산림지의 자원 유실뿐만 아니라 토양층의 물리적약화와 강수저류 효과를 떨어뜨려, 산불 후 유출의 증가를 보인다. 삼척시의 산불 선행연구에 따르면, 산불 발생 직후, 지역의 직접 유출이 기저 유출보다 높게 나타났다. 이에 따라, 모든 수질인자의 평균 농도는 비발생지역에 비해 발생 지역의 농도가 현저하게 증가하였으며, 이 중 T-N, T-P, SS의 농도가 특히 크게 나타났다. 또한, 계류 수질의 경시적 변화를 분석한 결과, BOD와 COD는 산불 발생 최소 4개월의 기간을 거친 후 점차 안정화하는 모습을 보였다. 다만, 산불로 인해 훼손된 물 환경의 상황을 복구하고자 하는 연구의 데이터가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 2022년 4월 산불이 발생한 강원도 양구군 양구읍 송청리 비봉산 일대의 산불 유역을 대상으로 산불에 따른 물 환경의 변화를 밝힘으로써 산불로 훼손된 지역의 효과적인 수질 회복과 물 환경 보전 대책 수립을 위한 자료를 제공하고자 수행하였다. 2023년 4월 양구 비봉산의 산불 복구 작업이 본격적으로 시작되는데 복구 전 현재 수질의 상황을 살펴봤다. 조사 지역은 비봉산 일대의 산불 지역과 비발생 지역, 오봉산 일대까지의 유역 출구 총 7개의 지점을 선정하였다. 기본 수질항목은 현장에서 YSI PROPLUS (Mobile Multi Sensor Meter)를 이용하여 측정하였고 채취한 시료는 무균 채수 병에 담아 실험실로 운반하여 SS (Suspended Solids), TP(Total Phosphorus), TOC (Total Organic Carbon) 항목에 대해 수질오염공정시험기준에 의거하여 분석하였다. SS, TOC, t-p의 경우, 지정학적 특성, 산불에 의한 퇴적물들의 변화와 토양의 형태 및 식생의 변화로 인한 결과의 차이를 보였다. 1년이 지난 지금 산불 직후처럼 높은 수치는 보이지 않았다. 그러나 아직 복구 작업이 제대로 진행되지 않아 그 영향에 대해 무시할 정도로 안정화되지 않았다. 본 연구는 산불 발생 후 강우 및 토사유출에 대한 비 산불 지역과의 차이를 살펴봄으로써 수질 오염원으로 작용할 수 있는 가능성을 기초자료로 제공될 것이다. 또한, 수처리 기술개발을 포함한 예방책을 만들어 내는데, 기초자료로 활용할 수 있길 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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