스마트팩토리 테스트베드 구축을 위해서는 생산 공정 및 제품 테스팅을 포함한 지속적 자료 수집 환경이 요구된다. 이 논문에서는 테스팅 환경의 장치 및 센서를 정의하기 위한 CDM(Common Device Model)을 기반으로 작성된 마크업언어인 SML(Sensor Markup Language)을 기술하고 이를 기반으로 구성된 소프트웨어 센서의 활용을 기술한다. 통지 모델을 기반으로 센서로부터 수집된 센싱자료와 상태 정보를 수집하기 위한 소프트웨어 아키텍처을 설계하였으며, 이는 테스트베드 시스템 개발의 참조모델로서 사용한다.
북극의 환경은 해빙의 변동에 민감하게 반응하며, 해빙(sea-ice)의 증감은 지구 온난화의 지표이기도 하다. 따라서, 지구의 기후변동의 과정을 이해하고 예측하기 위해서는, 북극 해빙의 변동에 대한 지속적인 모니터링이 이루어져야 한다. 이를 위한 방법으로, 1970년대부터 인공위성의 원격탐사방법인 수동마이크로파 센서를 사용해 왔으며, 해빙의 면적과 유형을 판단하는데 효과적이다. 본 논문에서는, 북극 해빙분포의 계절 및 연 변동의 특성을 이해하기 위하여, 북위 60 이상에 대한 2002년 7월부터 2009년 5월까지의 수동마이크로파 센서 AMSR-E 12.5km 해빙농도(SIC)자료(기폰 수동마이크로파 센서보다 2배의 해상도)를 사용하였다. 여름 최저 해빙역 시점의 자료에 의하면, 북극 해빙면적은 점차 줄어드는 추세를 나타내고 있으며, 그 감소율은 연간 3.1%로 이것은 약 0.2백만$km^2$의 해빙이 줄어들고 있다는 것을 의미한다.
인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 인공지형지물 변화탐지 기본도 를 구축하기 위해 위성의 센서정보를 이용한 센서모델링을 실시하였고 지상기준점과DEM자료를 가지고 정밀편위수정함으로써 다른 센서 및 촬영조건에 따라 발생하는 정오차를 소거하였다. 즉, 정밀편위수정법에 의해 Kompsat EOC 영상의 기복변위량을 감소시킬 수 있었고, 변화탐지를 위해 사용된 영상의 정합성과를 도심지역, 산림지역 및 혼합지역으로 나누어 시험 지역을 선정하여 검토한 결과 모든 지역에서 약 10% 정도의 정합률이 향상됨으로써 영상의 위치정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 기본도를 가지고 이루어지는 변화탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본 자료로서 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문에서는 스테레오 위성자료의 효율적 활용을 위한 위성 기하요소간 상관성 분석결과를 제시한다. 정밀한 위치 정보 취득을 위해서는 스테레오 자료가 적정 범위의 수렴각과 이등분선고도각을 형성해야 하며, 이러한 기하요소는 개별 센서의 방위각과 고도각에 의해 큰 영향을 받는다. 논문에서는 스테레오를 구성하는 두 센서의 고도각과 센서간 방위각 차이에 따른 수렴각과 이등분선고도각 변이를 추정하였다. 이러한 분석을 통해 복잡한 에피폴라 기하구조 분석이나 수식적용 없이 두 센서의 방위각 및 고도각 정보 확인만으로 스테레오 기하요소를 추정할 수 있는 근거를 제시하였다. 실험 결과 수렴각과 이등분선고도각이 적정 범위 내로 형성되기 위해서는 두 센서의 고도각이 50° 일 때는 방위각 차이가 150° 이상, 60° 일 때는 방위각 차이가 130° 이상, 고도각이 70° 일 때는 100° 이상이어야 함을 각각 보여주었다. 실험결과는 향후 스테레오 위성자료를 이용한 다양한 분야에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 국가기준점 자료를 활용한 고해상도 위성영상의 정밀센서모델 수립 가능성에 대하여 분석하였다. 이를 위해 국토지리정보원에서 운영하는 국토정보맵(http://map.ngii.go.kr/ms/map/NlipMap.do)으로부터 통합기준점 조서와 항공정사영상 자료를 이용하여 위성영상에서 통합기준점에 해당하는 영상좌표를 취득한 뒤, 이를 정밀센서모델 수립을 위한 관측자료로 활용하였다. 통합기준점 자료의 활용 가능성 분석을 위해 본 논문에서는 GNSS 측량을 통해 획득한 기준점을 활용한 정밀센서모델링 결과와 통합기준점만을 활용한 정밀센서모델링 결과를 비교하였다. 실험 결과 통합기준점만을 활용하였을 때 약 2 m의 3차원 위치결정이 가능함을 확인하였다.
세굴을 일으키는 주요 원인은 와류의 작용에 의해서라고 알려져 있다. 와류를 일으키는 인자에는 흐름조건, 흐름의 변화, 하상재료, 그리고 교각의 형상 등이 있다. 그러나 세굴현상은 이들 인자 외에도 다른 원인들과 함께 복합적인 형태로 나타나기 때문에 수리 및 수치모형실험으로는 정확한 세굴을 규명하기 힘들다. 최근 국내에서는 보다 정확한 세굴을 관찰하기 위해 실시간 세굴모니터링이 이루어지고 있다. 이에 맞추어 실시간 세굴모니터링을 위해 초음파 세굴심 측정 센서가 개발되었는데, 이 센서는 수공구조물에 설치할 수 있어 평수 시뿐만 아니라 홍수 시에도 세굴의 변화를 관찰할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 이 센서에 사용된 초음파는 반사면에 따라 반사파의 특성이 달라지는 성질을 갖고 있다. 본 연구에서는 이러한 초음파의 성질에 착안하여 초음파 세굴심센서를 이용한 하상재료 판단에 대한 실내실험을 실시하였다. 주로 하상에서 접할 수 있는 입자를 선정하여 실험을 실시하고 실험으로부터 획득된 초음파의 반사파자료를 이용하여 각 시료를 분류할 수 있는 정량적 근거를 제시하였다. 그리고 이 자료의 현장적용성을 검토하기 위하여 현장의 자료와 비교 및 분석하였다.
무기저 손상 진단 기법은 능동센서를 이용하여 과거의 기저자료와 현재 상태에서 취득한 유도파의 정보를 비교하지 않고, 구조물의 현재 상태에서 취득한 신호만을 분석함으로써 구조물의 상태를 진단하는 기법이다. 온도 변화 및 하중 변화 등의 외부 환경의 변화에 민감한 유도파의 특성으로 인하여 기저자료를 이용하는 과거의 방법론은 현실적용성이 떨어질 우려가 있다. 본 무기저 손상 진단 기법은 외부 환경적 영향을 최소화함으로써 구조물의 상태를 효율적으로 진단할 수 있다. 최초, 본 연구진에서 제안하였던 무기저 기법은 두 쌍의 능동센서를 구조물에 양면 대칭으로 배치시켜 능동센서의 극성을 이용한 방법이었다. 하지만 실제 구조물의 양면에 완벽한 대칭성을 유지하며 능동센서를 배치시키는 것은 사실상 불가능하다. 이와 같은 한계점을 극복하기 위해 신개념의 듀얼 능동센서를 활용한 무기저 손상 진단 기법이 제안되었고, 수치해석 및 연구실 환경에서 제한적으로 그 실용성이 검증되었다. 본 논문에서는 무기저 손상 진단 기법의 실 구조물에의 적용성을 폐교량을 대상으로 검토하였다. 특히, 보강재를 포함하는 영역에서 본 기법을 적용함으로써 실제 구조물에 적용 가능성을 검증하였다.
기후변화에 따른 대규모 토양유실에 대한 토양관리 및 적절한 대책이 수립되어야 하나 현재까지 토양침식 실측자료 및 정책을 뒷받침할 연구가 전무한 실정이다. 이에 본 연구는 유역규모에서 토양침식의 정량적 분석을 위하여 실시간 측정 장치인 스마트센서를 개발하였고 실제 지형을 정밀하게 표현하는 지상라이다를 활용하여 비교 및 검증하였다. 스마트 센서는 초음파센서, 강우계, 태양열전지, RTU 및 CDMA 무선통신망 등으로 구성하였고 30분 간격으로 토양침식변위를 정량적으로 파악할 수 있게 하였다. 연구결과 2013년 8월 22일부터 10월 11까지 측정된 라이다와 초음파센서의 토양침식깊이의 상관관계는 0.9182이었다. 또한 라이다의 토양침식깊이(mm)와 토양침식량(m3)의 상관관계는 하부 영역에서 0.9063, 상부영역에서 0.9868이었다. 향후 스마트센서의 추가자료 확보, 설치 위치 최적화 및 자료 보정이 수행되어 유역규모에 설치된다면 토양보전 및 관리 체계의 기초자료로 양질의 자료를 제공하리라 판단된다.
본 연구에서는 침엽수 산림에서 토양수분 변화를 모니터링하고 이를 분석하기 위하여 서울대학교 농업생명과학대학 태화산 학술림의 잣나무 조림지에 FDR (Frequency Domain Reflection) 토양수분측정장치와 지온센서 등을 설치하였다. 이와 같이 설치한 센서를 이용하여 2008년 4월부터 9월까지 토양수분 자료를 수집하였으며, 경기도 광주시 모현면의 AWS의 기상자료를 이용하여 증발산량, 강우량과 토양수분의 연관성을 분석하였다. 토양수분 모니터링 자료를 활용하여 산림에서의 깊이별, 계절별 토양수분 소비 패턴을 분석하였으며, 토양수분 모니터링 자료 및 강수량 자료를 이용하여 물수지법에 의한 증발산량을 산정하여 제시하였다.
도로기하구조정보는 도로의 안전성평가 및 도로의 유지관리를 위한 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)센서가 탑재된 조사차량을 이용하여 기하구조정보를 수집하였으며, 수집된 차량의 자세정보 중 평면선형과 관련된 Roll, Heading 자료를 이용하여 직선, 원곡선, 완화곡선을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 평면선형 인식 이전에 전처리 과정으로 이동평균법을 통하여 자료를 평활화함으로써 원시자료의 이상치를 제거하여 평면선형 인식의 신뢰성을 제고하였다. 유전알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 분류정확도(CCR, Correct Classification Rate)를 최대로 하는 알고리즘 파라미터를 설정한 결과 100%의 분류정확도를 보였다. 설정된 파라미터를 이용하여 고속도로와 국도 주행자료를 이용하여 알고리즘을 평가한 결과 90.48%와 88.24%의 분류정확도를 보여, 제안된 평면선형인식 알고리즘은 현장에서 적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 평면선형인식 알고리즘은 조사차량에 GPS/INS센서의 소프트웨어로 탑재되어 도로 및 교통기술자에게 도로기하구조정보를 보다 용이하게 수집하고 분석할 수 있는 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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