토양수분은 생태수문학에서 식생과의 상호작용의 중요한 인자이자, 대기와의 상호작용으로 인한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문학적으로는 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이고, 특히 시 공간적 분포특성은 강수 사상 후 토양으로의 침투 및 토양수분의 재분포, 증발산과 불포화대에서의 오염물의 이송을 예측하는데 매우 중요하다. 또한, '07년 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 신규 수문조사 항목으로 추가되어, 토양수분 측정에 대한 필요성이 높아졌다. 따라서, 2008년 5월, K-water연구원에서는 현재 시험유역으로 운영하고 있는 용담시험유역에 토양수분관측망(6개 관측소)을 구축하였다. 토양수분계는 토양수분을 결정하는 가장 중요한 인자인 강우자료의 획득이 이루어지는 지점에 설치하여 정확도와 신뢰도를 높일 수 있도록 용담시험 유역 내 6개 우량관측소에 설치하였다. 하지만 장비의 노후화에 따른 자료 취득의 어려움으로 인하여 2013년 4월, 토양수분계를 전면 교체하였다. 토양수분계는 기존의 FDR 방식에서 EC 농도에 대한 영향이 가장 적고, 플럭스 타워에 위치한 토양수분계 센서와 동일한 TDR 방식의 센서로 장비를 전면 교체하였다. 센서 설치 장소 변경에 따른 TDR 센서의 검증과 그리고 흙의 종류, 입도, 다짐도, 온도 등에 의한 오차가 발생 여부를 판단하기 위하여 이에 대한 보정을 실시하였다. 원지반 시료채취를 통하여 토양수분량을 측정하였고, TDR 센서에 의해 측정된 토양수분량과 채취된 시료에서 측정된 토양수분량의 결과를 비교하였고, 각 지점별 토양구성비와 전기전도도 조건을 고려하여 각 토층별 계수적용을 달리하여 센서 보정을 실시하였다. 그 결과 기존 센서 제조사에서 제안한 방정식을 그대로 사용하는 것 보다는 센서 검증을 통하여 얻은 계수보정에 의한 토양수분 변환식을 사용하는 것이 정확한 현장 자료를 확보할 수 있고, 신뢰도 높은 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.
일반적으로 교량의 하중저항능력인 내하력은 교량의 거동에 큰 영향을 줄 수 있는 심각한 손상, 결함, 재료적인 열화현상이 존재하지 않는다면 이론적인 방법으로 평가한 내하력보다 여유가 있다. 그러나 현재 내하력을 구하기위한 재하실험 및 구조해석 과정에서 이미 오차가 포함되어 있어 응답보정계수의 신뢰성이 떨어지고 있다. 이에 본 연구에서는 센서의 센싱 문제와 구조해석 모델의 적정성에 오차를 해결하기 위하여 센서부에서 기존의 전기저항식 변형률, 변위 센서의 문제점을 도출하여 성능이 우수한 스마트 센서인 광섬유 스마트 센서로의 변화를 추진하고자 한다. 또한, 다양한 구조해석 모델 해석을 통하여 최적의 적정 모델을 선정함으로서 응답보정계수의 정확성을 향상시키고자 하였다.
균일한 빛 에너지에 대하여 영상센서의 모든 픽셀은 이상적으로는 균일하게 반응해야하지만 실제적으로는 그렇지 않다. 이러한 영상센서의 불균일 특성은 픽셀자체의 특성과 광학모듈 특성 등에 의하여 발생한다. 영상센서의 불균일 특성은 고정된 형태의 잡음으로 다양한 보정 알고리즘에 의해 보정될 수 있으며 보정능력에 따라 더욱 우수한 영상 품질을 기대할 수 있다. 보통, 영상센서의 불균일 보정은 적절한 알고리즘에 의해 보정계수를 구한 후 이를 적용하여 이루어진다. 본 논문에서는 모든 광량영역에서 좀 더 정확하고 신뢰성 있는 최적의 픽셀 불균일 보정계수 계산 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 불균일 특성을 향상시키기 위해 센서를 1차원으로 모델링하였으며 보정계수를 구하기 위해 여러 광량레벨에서 측정데이터를 얻고 최적의 해를 얻기 위해 최소자승법을 이용한다. 논문에서는 보정계수 획득을 위해 적분구, 프래임그래버를 탑재한 컴퓨터 및 제안한 알고리즘을 구현한 소프트웨어를 사용하였다. 또한 자체 구현한 카메라와 별도의 시험셋업을 이용하여 불균일 시험을 수행하여 제안한 알고리즘을 검증하였다. 제안한 알고리즘을 보정 전 결과 및 기존 방법의 결과와 비교하였으며, 비교 결과, 제안한 알고리즘이 모든 광량에서 가장 좋고 신뢰성 있는 결과를 보여주었다.
다목적실용위성2호 영상자료의 절대복사 보정계수 산출을 위하여 위성 통과시각에 맞추어 2007년 2월 3일 현장실험을 수행하였다. 측정기기로는 Spectroradiometer GER-3700을 사용하였으며, 관측 Target은 아스팔트, 흙, 콘크리트, 잔디, Tarp 53%로 각 Target의 복사량을 측정한 후 지표면 반사도로 변환하였다. 현장에서 관측된 지표면 반사도를 복사전달모델 MODTRAN의 압력 자료로 사용하여 대기권 밖에서 관측될 복사량을 모의할 수 있었다. 마지막으로, 모의된 각 Target의 복사량과 실제 위성 센서가 관측한 DN(Digital Number) 값의 관계식을 이용하여 절대복사 보정계수를 산출하였다. 본 연구 결과는 센서의 반옹도가 반영되지 않은 임시 결과이며, 추후 보다 많은 현장실험 결과를 추가하여 정확한 절대복사 보정계수를 산출할 계획이다.
균일한 광량의 빛이 카메라에 입력되었을 때 카메라 영상센서 각 픽셀은 이상적으로는 균일한 응답을 보여주어야 하지만 실제로는 그렇지 않다. 이러한 픽셀의 불균일 응답 특성은 영상품질에 직접적으로 영향을 미치지만, 고정된 형태의 잡음이므로 보정과정을 통해서 잡음을 제거할 수 있다. 영상센서 불균일 보정 방법은 특정 광량에서의 기준값만을 가지고 보정계수를 구하는 방법 등을 사용하곤 했지만, 센서의 비선형성으로 인하여 신호가 작은 경우, 혹은 반대로 아주 큰 경우에서는 보정 효과가 크지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 영상센서의 비선형 특성을 고려하여 픽셀 불균일 보정계수 계산하는 방법을 기술하고 자체 구현한 카메라와 별도의 시험셋업을 이용하여 불균일도 시험을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 시험결과는 비선형성 모델을 기반으로 한 보정 알고리즘을 적용했을 때, 모든 광량에서 가장 좋은 성능을 보여주었다.
원격탐사 분야에서 물체의 특성을 정략적으로 추정할 수 있는 분광센서에 대한 관심이 늘어나고 있으며, 특히, 최근 드론에 탑재하여 운영할 수 있는 경량 다분광 카메라의 활용이 주목받고 있다. 정량적 원격탐사를 위해서는 카메라 또는 센서에서 획득된 복사량의 정확도가 중요하지만, 저가의 다분광 카메라의 경우 복사정확도에 대한 독립적인 검증이 충분히 수행되지 않았다. 본 연구에서는 최근 농작물 모니터링, 식생 분석, 수질 분석 등에 다양하게 활용되고 있는 MicaSense사의 RedEdge-MX 카메라에 대한 복사 정확도 분석을 수행하였다. 미국 NIST 표준에 따라 교정된 초분광 센서인 TriOS RAMSES를 이용하여, RedEdge-MX 센서의 복사휘도 및 복사조도에 대한 상대 보정계수를 산출하였다. 분석결과, RedEdge-MX의 복사휘도는 밴드별로 RAMSES보다 5~16% 가량 낮게 나타났고, 복사조도 역시 1~20% 가량 낮은 것이 확인되었다. 본 연구에서는 RedEdge-MX의 관측값을 RAMSES에 상응하는 값으로 변환시키기 위한 보정계수를 1차 그리고 3차 회귀분석을 통하여 제공한다.
본 논문에서는 반도체 소자의 특성 분석을 위한 시스템에서 측정 회로에 의해 발생하는 오차를 감소시켜 측정 정밀도를 개선시키기 위한 보정 과정을 제안하였다. 또한 pA 수준의 저전류 측정을 위해서 누설 전류, 오프셋 전류와 같은 오차 전류를 감소시키기 위한 보상 기법을 제안하였다. 보정계수는 마이크로프로세서에 의해 보정 과정에서 수집된 데이터로부터 구해진다. 수집된 데이터를 최소 자승 오차법을 사용하여 다항식으로 근사하는 방법으로 보정 계수를 계산하고 저장한다. 측정 시에는 마이크로프로세서가 저장된 보정 계수를 사용하여 측정 오차를 교정하여 준다. 실험 결과에서 nA 이상의 전류를 측정할 경우 측정 오차가 0.02% 이하를 가지며 pA 수준의 저전류도 0.2% 정도의 오차로 측정 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 전류센서 스케일 오차 발생 시 오차 보정 방식에 대해 제시한다. 전류센서 스케일 오차는 회전자 기준 동기 좌표계에서 맥동하는 전류 및 직류 전류 오차를 야기하며, 이로 인해 전류 제어 성능 및 전동기 제어 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 전류 제어기 출력에서 나타나는 직류 전압 오차를 수식적으로 분석하고 이를 통해 스케일 계수를 추정하여 스케일 오차로 발생하는 2고조파 전류 및 직류 전류 오차를 보상하는 방식에 대해 제시한다.
저급 관성센서로 구성된 중첩 IMU의 오차 보정 기법을 제안한다. 고장 검출 및 분리 기능을 갖는 중첩 IMU의 오차 보상을 위하여 먼저 IMU 내부의 기본 좌표계를 정의하고 그 좌표계상에서 오차 모델을 유도한다. 오차 계수를 추정하기 위한 수식을 정립하고 원추 배치를 갖는 중첩 IMU의 오차 보상을 위해 2축 레이트 테이블의 시험 순시를 제시한다. 그리고 제안된 오차 보상 기법의 성능을 검증하기 위하여 저급 관성센서를 사용하여 원추 배치 중첩 IMU를 구현하고 오차 계수를 추정, 보상한다.
초분광영상을 이용한 정량적인 분석이나 분광라이브러리를 이용한 목표물의 탐지를 위해서는 복사보정이 필수적이지만 사전 검보정 자료가 없는 센서의 경우 절대 복사 보정을 실시할 수 없다. 본 연구의 목표는 사전 검보정 자료가 없는 지상 초분광 카메라 (SOC700) 영상의 화소값을 spectroradiometer의 radiance로 변환하기 위한 상대 변환계수(gain, offset coefficient)를 산출하고 그 적합성을 판단하는 것이다. 초분광영상의 DN과 동시에 측정된 radiance의 밴드별 선형 회귀분석을 통하여 상대 radiance 변환계수를 산출하였다. 산출된 선형 회귀식의 적합도($R^2$)는 대부분이 0.9 이상으로 매우 양호하였으며 상대 radiance를 이용할 경우 상대 분광반사율 획득이 가능하며 이를 통해 보다 초분광영상에 적합한 정량적인 분석을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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