본 논문에서는 국내의 지진자료를 이용하여 지진특성을 추정하기 전에 적용할 수 있는 사전자료처리기법을 종합적으로 검토하였다. 사전처리 기법으로는 계기보정, 센서검교정상태 확인, 윈도우에 의한 스펙트럼 왜곡 최소화, non-causal ringing에 의한 초동 왜곡 보정 기법을 분석하였으며, 자료 선택시 주파수 영역의 S/N비 확인 및 포화된 자료의 사용가능성 여부를 제시하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위하여 자동 식별, 센서 네트워크, 홈 네트워크 등의 다양한 분야에 대한 연구가 진행되고 있다. EPCIS(EPC Information Services)는 RFID 용용 시스템 개발에 필요한 태그 정보를 관리하는 저장소와 관련하여 EPCglobal에서 제안된 표준이다. 본 논문에서는 일반적인 객체 인식과 환경 정보 변화에 의존하는 객체 검색을 가능하게 하기위해 EPCIS 저장소를 설계하고 개발 및 구현한다. 또한 위치를 기반으로 하고 지속적으로 변하는 대용량 자료라는 면에서 RFID 자료와 유사한 센서 데이터를 통합처리 관리하여 USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경 변화에 따른 객체 인식 등의 융합 처리가 가능하도록 설계한다.
본 연구는 하수처리장 운영시스템 자료를 활용하여, 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고, 모델 정확도 향상에 대하여 검토하였다. 하수처리장에 설치된 각종 센서를 통해 실시간으로 자료가 모니터링되고 있으며, 수집된 자료는 운영시스템에 저장된다. 하수처리장 시스템은 설정된 값과 센서의 측정값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자가 즉각적으로 조치하여 문제를 해결하고 있으나, 비정상적인 상황 발생시 이를 대처할 시간이 부족하여 적절한 조치가 이루어지지 못하는 경우가 발생 되고 있다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위해 A 하수처리장 운영자료를 활용하여 결과 예측이 신속하고 신뢰도 높은 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고자 하였다. 모델의 예측 정확도 및 신뢰성을 향상하기 위하여 결과에 영향을 미치는 주요 영향 인자를 분석하고, 이를 기반으로 모델의 추가 분석 및 개선을 수행하여 모델의 예측력을 평가하였다. 금회 연구는 데이터 전처리를 과정을 통한 인사이트를 도출하고 이를 활용하여 하수처리장 운영자료 예측 정확도를 높일 수 있었으며, 이 결과를 바탕으로 다른 하수처리장의 모델 개발시에도 유용하게 활용이 가능할 것으로 검토되었다.
한국해양연구원에서는 2009년 6월 예정인 통신해양기상위성의 해색센서(GOCI) 데이터의 수신, 처리, 배포를 위한 해양위성센터를 구축하고 있다. 해양위성센터의 위치는 전파 수신 환경 등의 조건을 고려하여, 5곳의 후보지중 안산으로 최종 선정하였고, 기존 건물을 센터의 기능에 맞게 구조변경을 완료하였다. L-Band로 전송되는 위성 신호를 수신하기 위해 9m 그레고리안식 안테나 및 RF 장비 등 수신시스템을 구축하고 있으며, 수신된 데이터를 처리하고 관리하기 위해 네트워크장비, 대용량 저장장치, 위성자료 전처리시스템, 위성자료 처리시스템, 자료관리 시스템, 통합감시제어시스템, 기관간자료교환시스템을 구축하였다. 추후 자료배포시스템, 작업관리시스템, 위성자료 통합연구분석시스템, 외국위성 수신시스템 등을 구축 완료하여, 정지궤도 해양위성의 활용 극대화를 위한 해양위성센터 구축을 최종목표로 하고 있다.
이 연구는 새로운 광학원격탐사자료로 대두되고 있는 초분광영상의 기본적 특성과 용어에 관한 정의를 검토하고, 지금까지 초분광영상과 관련된 주요 처리기법 및 활용분야를 광범위하게 검토하여 국내에서 초분광영상 기술의 활용을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 먼저 문헌자료와 인터넷 검색을 통하여 항공기 및 위성탑재 센서와 지상용 카메라 등 현존하는 초분광센서의 종류 및 특성을 제시하였다 초분광영상과 관련된 연구 현황을 분석하기 위하여 원격탐사와 관련된 주요 국제학술지와 초분광영상 관련 학술발표회에서 발표된 논문들을 선정하여 센서별, 영상처리기법별, 주요 활용분야별로 나누어 정리하였다. 현재 항공기 및 위성 탑재 초분광영상 센서의 종류가 증가하고 있는 추세지만, 지금까지 초분광영상과 관련된 연구의 주된 부분은 미국 항공우주국에서 개발된 AVIRIS영상자료를 토대로 하고 있다. 기존의 다중분광영상에 보다 많은 분광밴드를 가진 초분광영상의 특성을 최대한 이용할 수 있는 영상처리기법이 개발되고 있다. 대기보정, 분광혼합분석, 특징추출 등이 초분광영상처리와 관련된 중요한 분야로 대두되고 있으나, 아직까지 보편적인 초분광영상 처리기술로 자리 잡기까지는 보다 많은 연구가 필요한 실정이다. 초분광영상이 가지고 있는 분광특성 정보를 최대한 이용하기에 적합한 암석 및 광물탐사가 초기의 주된 활용분야였으나, 식물의 물리화학적 정보 추출, 수질, 군용목표물 탐지 등 초분광영상의 활용은 기존의 다중분광영상의 한계를 극복하는 측면에서 확대될 전망이다.
1999년과 2002년 각각 Terra와 Aqua센서를 탑재하여 발사된 MODIS 위성은 36개의 분광밴드, 250m, 500m, 1km에 이르는 다양한 공간해상력 및 주.야간 각 2회의 촬영을 통하여 전 세계에서 발생되고 있는 다양한 지구환경 및 변화를 연구하는데 사용되고 있다. NASA MODIS Science Team에서는 이를 위해 44개에 이르는 표준 product를 정의하여 알고리즘 처리 결과를 웹사이트를 통해 제공하고 있다. 또한 우리나라의 경우에도 한국항공우주연구원, 기상청, 국립수산과학원등에서 MODIS자료를 직수신하여 분석 및 활용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 MODIS 자료를 활용하여 한반도 국토모니터링을 위한 자료 획득 및 처리 시스템 설계에 대한 연구를 하고자 한다. 이를 위해 한반도 일대의 MODIS 자료를 직수신하고 있는 기관으로부터 KREONet을 이용하여 준 실시간으로 영상자료를 획득 및 저장하도록 설계하였다. 또한 자료의 분석 및 처리를 위한 관련된 MODIS 표준 product를 살펴보고 이를 분석처리 할 수 있는 시스템 구성에 대해 제시하고자 한다.
현대 정보시대의 다양한 정보의 발생으로 업무처리 등의 전산작업이외에 우리 주변에 널려있는 각종 센서 장비들로부터의 수많은 양의 수집된 정보가 존재한다. 본 연구에서는 센서노드로부터 전송된 정보를 수집하고 저장하여 호스트 서버의 요구시 필요한 자료만을 Berkeley DB를 이용하여 전송하는 시스템을 구축하여, 호스트 서버의 요구시 전송하는 시스템을 제시한다. 임베디드 시스템에서 모니터링 과정에서 BerkeleyDB와 질의처리기(Query Processor)를 사용하여 보다 정확한 정보만을 호스트 서버에 전송함으로써 수집된 센서정보의 신뢰성을 높이고자 한다.
인공위성을 이용한 가뭄연구에는 전지구적으로 운용되는 GPM (Global Precipitation Measurement) 위성, AQUA/TERRA 위성의 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서 등에서 수집된 관측 자료가 이용된다. 그러나 전지국적으로 관측된 위성 자료는 자료를 생산 제공하는 기관에 따라 자료의 파일포맷 (NetCDF, HDF5, GeoTIFF 등), 자료의 투영법 (projection) 등이 상이하다. 그러므로 가뭄연구에 다중위성자료를 활용하고자 하는 지리정보시스템(Geographic Information System: GIS)에 대한 전문지식이 부족한 연구자는 자료의 표준화 (파일포맷과 투영변환 등) 과정으로 인해 원활한 연구수행이 어렵다. MODIS 위성자료의 경우에는 일반적으로 많이 사용되는 횡단메르카토르 도법 (Transverse Mercator Projection: TM) 대신 시뉴소이드 도법 (sinusoidal projection)을 이용한다. 그래서 미국 지질조사국은 MODIS 자료의 재투영(reprojection)을 위한 전용 소프트웨어인 MRT (MODIS Reprojection Tool)를 배포하고 있다. 본 연구에서는 무료/오픈소스 소프트웨어를 활용하여 시뉴소이드 도법이 적용된 MODIS 자료의 수집, 재투영, 파일포맷 변환 등을 자동으로 처리하는 기법을 개발하여 가뭄활용에 이용하고자 하였으며, MODIS MOD09GA/MOD11A1 자료를 이용하여 효율성을 검증하였다.
본 연구에서는 위성영상헤더정보를 이용한 3차원 위치정보 취득을 위한 위성영상처리 시스템을 개발하였으며, 본 시스템은 5개의 모듈로 구성되어 있다. 자료처리모듈은 영상헤더정보를 읽은 후 자료처리에 필요한 데이터 파일을 생성하고, 궤도 모델링과 센서 모델링을 수행하는 처리과정이다. 3D 모듈은 자료처리모듈에서 얻은 결과를 이용하여 3차원 위치를 결정하는 과정이며, 대화창처리모듈은 3D 모듈 처리과정을 수행하는데 있어서 단영상 및 입체 영상이용과 영상중심시간 보정 등을 처리하는 과정이다. 본 시스템은 헤더정보와 최소 기준점(1∼2점)을 이용하여 기존 소프트웨어보다 경제적이고 효과적으로 3차원 위치정보를 취득 할 것으로 기대된다.
이 논문에서는 기존의 유동인구 조사 방법 중 사람이 직접 계수하는 관찰계수의 문제점을 보완하는 방법을 제안하고 구현 및 평가한다. 유동인구 조사 방법에서 자료 수집하는 방법으로는 크게 두 가지가 있다. 사람이 직접 계수하여 수집하는 관찰계수 방법과 각종 센서들을 활용하여 수집하는 방법이 있다. 관찰계수 방법은 자료 수집 후에 유동인구 조사 규모에 따라 절차와 분석 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있고 각종 센서를 활용한 방법은 인체감지의 중첩, 공간의 종속성, 비용의 문제점을 가지고 있어 실효성의 문제로 인하여 여전히 관철계수를 사용한 방법이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서는 현재 실질적으로 많이 사용되고 있는 관찰계수의 문제점을 보완하여 개선하는데 목적이 있다. 기존의 관찰계수 방법보다 제안 방법의 관찰계수로 유동인구를 조사한 결과, 기존 방법보다 제안 방법이 절차와 분석에 시간이 향상됨을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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