본 연구는 영상 처리를 이용하여 채소의 모종 시기를 자동으로 파악할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 것이다 즉 작물의 높이, 장변 및 단변을 영상처리를 이용해 자동으로 측정하고자 하는 시스템을 개발하고자 한 것이다. 각 작물 당 20개씩의 실험체를 두어반복 측정한 결과, 들깨의 경우 높이는 평균 오차 5.0mm로 평균 실측 길이 대비 1.7% 오차율, 장변은 평균 오차 4.7mm, 오차율 3.9%, 단변은 평균 오차 5.5 mm, 오차율 6.9%로 나타났다. 도라지의 경우 높이는 평균 오차 2.4 mm, 오차율 8.1%, 장변은 평균 오차 3.4 mm, 오차율 7.2%, 단변은 평균 오차 4.0 mm, 오차율 10.4%로 나타났다. 상추의 높이는 평균 오차 4.0 mm, 오차율 9.1%, 장변은 평균 오차 3.4 mm, 오차율 7.2%, 단변은 평균 오차 3.6mm, 오차율 9.4%로 나타났다. 따라서 현장 환경에 맞게 좀 더 개선된다면 사람의 시각을 이용한 작물의 생장상태 판별보다 더 정확하다고 판단된다.
토양의 용적수분 함량을 현장에서 측정할 수 있어 토양 내 물 이동이나 관개관리에 효과적으로 이용할 수 있는 6종의 토양수분 센서에 대한 검정을 실시했다. TDR형태의 센서가 2종으로 토양단면측정용인 TRIME과 탐침형태인 Mini-TRASE이었으며, 4종은 FDR 형태의 센서로 토양단면 측정용인 EasyAG, EnviroSCAN, PR-1과 탐침형태의 WET-1 센서였다. 코어로 측정한 용적수분함량과 비교한 결과 TRIME은 1차 선형식의 관계에서 코어측정값과 약 2.4%의 오차를 나타냈고, Mini-TRASE는 코어 용적 수분함량과 약 1.4%의 오차를 나타냈으며, 이 오차는 실험에 사용했던 7종의 센서들 중에서 가장 작은 값이었다. EasyAG는 SF로 분석했을 때는 코어측정값과 약 2.6%의 오차를 나타냈고, 센서로 측정한 토양 수분 함량을 코어수분함량과 직접적으로 비교했을 때도 역시 약 2.6%의 오차를 나타냈다. EnviroSCAN은 SF로 분석했을 때는 코어측정값과 약 2.8%의 오차를 나타냈고, 센서로 측정한 토양수분 함량을 코어수분 함량과 직접적으로 비교했을 때는 2.6%의 오차를 나타냈다. WET-1은 센서로 측정한 값과 코어로 실측한 값 사이에 약 2.0%의 오차가 있음을 보여주고 있으며, 이것은 검정에 사용했던 FDR 센서들 중에서는 가장 작은 값이었다. PR-1은 측정시 access 튜브 내에서 방향을 조금씩 바꿀 때마다 측정값이 달리 나오는 경우가 많아 수분함량 측정횟수가 많지 않았으나 실측값과 약 4.7%의 오차를 보였다. 결론적으로 센서의 정확성을 검정하기 위해 사용된 6종의 센서 중 PR-1은 현장 측정에 문제가 있을 것으로 여겨진다.
GPS오차 중 하나였던 SA(Selective Availability)에 의한 오차의 제거 이후(2000년 5월 1일 기점) GPS 오차의 해제 전후의 교통정보의 신뢰성을 비교하고, GIS-GPS 교통정보수집단계에서의 수집신뢰성을 높일 수 있도록 하는 방안을 제시하는 것이 본 연구의 주요목적이다. 크게 두 가지를 다루고 있는바, 첫 번째는 GPS의 오차의 변화에 대한 것으로 GPS수신기에서 1초마다 수집된 원시데이터에 대하여 SA 해제 전과 후의 정확도를 고정점밀도를 이용하여 분석하였고 그 결과 SA 해제 후에는 도로중심선에서 20m의 범위 안에 전체 GPS 포인트의 87.23%가 포함된 반면 해제 전에는29.94%가 포함되어 SA 해제 이후 GPS데이터의 이용가능정도 및 정확도가 전체적으로 향상된 것을 알 수 있었다. 두 번째는 5분$^{1)}$동안 수집된 모든 자료에 대하여 각 링크의 참통행시간(실측통행시간)과 프로브차량의 통행시간의 차이를 산출하였다. 실측통행시간과 구간통행시간의 비교 결과 버퍼크기가 SA 해제 전(60m)보다 작은 40m에 가장 오차가 작게 산출되었다. 이는 SA 해제 이후 GPS 오차의 감소로 버퍼크기를 축소해도 산출된 구간통행 시간의 신뢰도에는 관계가 없다는 것을 보여주는 것이 된다. 하지만 SA 이외에 다른 오차는 여전히 존재하기 때문에 버퍼설계 시 GPS 오차를 완전히 무시하기는 힘든 것으로 나타났다. 하지만 구간통행시간의 오차평균을 볼 때 DGPS를 사용하지 않고 단지 GPS만 이용해도 교통정보의 획득을 위한 이용에 큰 문제가 없다고 판단되어졌다.
본 고에서는 앞으로 신설된 배전계통에서의 고저압혼독시 전위상승에 대해 알아보고자 한다. A항의 검토에서 고목계통의 실측치와 D.C. board에 의한 계산치 사이에 약 10-20%의 오차는 있으나 계산치로써 전위상승을 추정할 수 있음을 알았음으로 신설될 23kv Y및 11.4kv Y배전방식에 대하여 계산한다.
빛공해의 주택 침입광은 현장에서 여러 환경 요인에 의해 정확한 평가가 쉽지 않다. 그래서, 현장에서의 측정 어려움을 대신하여 빛공해의 영향을 파악하기 위하여 시뮬레이션 프로그램(Relux 등)을 이용하여 분석하였다. 그러나, 침입광에 대한 실제 측정값과 시뮬레이션을 통한 예측값은 여전히 차이점이 존재한다. 본 연구에서는, 옥외조명에 대한 침입광을 조사하기 위하여 서울, 인천 등 측정지점을 선정하였다. 조도 측정은 주택창면 중 연직면 조도가 높을 것으로 예상되는 창문 밖 창면 2지점 이상의 측정지점을 선정하여 측정하였다. Relux 프로그램을 이용하여 예측된 값 중 최대값을 실측값과 비교하였다. 그 결과, 침입광 실측값과 예측값의 오차는 -0.97~0.65 lx(최대값[2.08lx]과 최소값[-7.70lx] 제외) 조사되어졌다. 주택창면을 기준으로 도로조명의 설치위치 높이(H), 거리(L), 너비(W)가 가까이 위치될수록 침입광은 높아짐을 알 수 있었다. 상용조명해석 프로그램(Relux)을 사용하여 예측값을 측정하는데 있어서 주변 환경 요인과 측정자의 오차 등으로 인해 실측값과 다소 오차가 발생하였다. 본 연구에서는 측정수가 많지 않아 차후 연구에서 좀 더 많은 데이터를 이용하여 분석할 필요가 있다.
저수지 탁수 모델링에서 실측자료가 없는 경우 유입하천 부유사 농도(SS) 산정을 위해 유량(Q)과 SS 관계식이 자주 사용된다. 일반적으로 하천을 통과하는 SS 부하율은 유량에 의해 변동된다는 가정 하에 유량과 SS의 멱함수(SS=aQb) 관계가 가장 빈번히 적용되고 있다. 그러나 Q-SS 관계는 측정 지점에 따라 배타적 특성을 가지며, 동일 지점에 대해서도 연중 계절적 변동성이 있다. 더욱이, Q-SS 관계는 동일한 수문곡선에서도 유량 상승기와 하강기에 이격현상을 보이기도 한다. 본 연구의 목적은 용담댐 저수지와 소양강댐 저수지 유입 하천에서 강우시 연속 실측한 자료를 바탕으로 Q-SS 관계의 이격현상을 고찰하고, SS 부하율 산정 오차에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 연구결과, Q-SS 관계는 홍수사상 동안 높은 분산도와 시계방향의 이격현상을 보였으며, 동일한 유량에 대해 유량 상승기가 하강기보다 SS 농도가 높게 나타났다. 이러한 이격현상은 저수지로 유입하는 SS 부하량 산정에 있어 유의할 만한 오차로 작용하였으며 Q-SS 멱함수는 실측 부하량을 과소평가하는 결과를 가져왔다. 이것은 저수지 탁수모델링에서 중요하게 고려해야 할 사항이다. 본 연구에서는 Q-SS 관계식의 대안으로 탁도-SS관계가 제시되었다. 탁도-SS 관계는Q-SS 관계보다 분산도가 작았으며 실측 부하량과의 오차를 획기적으로 줄였다. 따라서 저수지로 유입하는 SS 부하율의 보다 정확한 산정과 탁수모델링의 신뢰도를 높이기 위해서는 유입 탁도에 대한 실시간모니터링이 필요하다.
하천의 조도계수는 흐름에 대한 하도의 저항 정도를 표시하는 지표로서, 하천의 다양한 수리 계산을 실시할 때 가장 중요한 기본 자료 중 하나이다. 이러한 조도계수는 하도의 형상, 하상 재료, 유량의 크기 등에 의해 영향을 받는다. 본 연구에서는 하천의 유량 규모에 따른 조도계수의 변화 정도를 수리 실험과 수치 모의를 통해 간접적으로 검토하였다. 유량 조건별 수리 실험은 한국건설기술연구원의 하천실험센터 내 직선 수로에서 수행하였고, 수치 모의는 HEC-RAS를 이용하였다. 유량 조건은 하천실험센터의 펌프 가동의 정도를 고려하여 5개로 구분하였고, 각각의 유량 조건에 대하여 유량을 실측하였다. 실측에 따른 유량의 규모는 $0.23{\sim}1.91m^3/s$로 나타났다. 각각의 유량 조건에 대하여 수치 모의의 검증을 위해 6개 지점에서 수위표와 초음파 수위계를 이용하여 수위를 계측하였고, 이 가운데 최하류 지점의 수위는 HEC-RAS 모형의 하류단 경계조건으로 이용하였다. 실험 하도 구간의 총 연장은 372 m 이고, 횡단구조물이 없는 지점을 제외하면 대부분 20 m 간격으로 총 21개의 하천 단면을 입력하여 HEC-RAS를 구성하였다. 각각의 유량 조건에 대한 수치 모의 모형은 5개 수위 계측 지점의 수위 오차가 최소화되도록 조도계수를 변화시켜 보정되었다. 그 결과, 각각의 유량 조건에 대한 수치 모의 결과의 평균 오차는 0.01~0.02 m로 계산치와 관측치가 매우 근사하였다. 결정된 조도계수는 0.041~0.075의 범위를 가지는 것으로 분석되었고, 유량의 증가에 따라 큰 폭으로 감소하다가 특정한 값에 수렴하는 것으로 검토되었다.
한국남해안에 있어서의 오메가신호의 지역적인 변화와 측정위치의 정도를 알기 위하여 제주(33$^{\circ}$31'.0N, 126$^{\circ}$31.9E)와 부산(35$^{\circ}$7'.9 N, 129$^{\circ}$6'. 3 E)에서 1980년 12월 1일부터 1981년 2월 28일까지 A-C pair 및 A-E pair에 대하여 동시 관측하여 오메가신호의 일변화, 두 지역 간의 실측PPC의 상관관계 및 차의 분포, 차등오메가 이용할 경우의 측위의 정도를 검토 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 제주와 부산 두 지역 간의 오메가전파의 위상차는 정의 상관관계의 평균치는 A-C pair는 0.7, A-E pair는 0.75이었다. 2. $\ulcorner$제주실측 PPC-부산실측 PPC$\lrcorner$의 반달마다의 평균치의 범위는 A-C pair는 17.7~21.3 cels이었으며, A-E pair는 -2.9~2.0cels이었다. 3. 두 지역에서 차등오메가로 이용할 경우의 측정위치의 오차의 범위는 1.0~2.2 miles이었으며, 오차권의 평균치는 1.52mile, 표준편차는 0.21mile이었다.
Landsat 시계열 영상과 실측수온자료를 이용하여 한강 수계 댐호들의 표면수온과 계절적 성층현상을 분석하였다. 1994년에서 2004년까지 29회에 걸쳐 얻어진 Landsat-5, 7 열적외선 영상으로부터 NASA 경험식을 이용하여 호수의 표면수온을 추출하였고, 이를 하천형 댐호인 파로호, 춘천호, 의암호, 청평호, 팔당호의 표층수온, 그리고 호소형 댐호인 소양호의 상층수온(수심 10m) 자료와 비교하였다. 십 수 년간 매월 1회 측정된 수온자료를 위성관측 날짜에 보간하여 사용하였음에도 불구하고, 하천형 댐호들에서는 수온오차(위성관측수온-실측보간수온)의 표준 편차가 $2^{\circ}C$ 이하인 영상이 94개로서, 새로운 통계적 대기보정을 적용할 수 있었다. 실측보간수온과 위성관측수온의 상관계수는 소양호가 0.915 (대기보정 후 0.950), 다른 호수는 0.951-0.980 (대기보정 후 0.979-0.997)로서, 높은 상관성을 보여주었다. 이는 수심이 얕고 인위적인 물의 유입과 유출이 연중 계속되는 하천형 댐호의 표층에는 혼합층이 상시 존재하고 수온의 일변화 및 월변화가 비교적 연속적이기 때문인 것으로 해석되었다. 그러나 소양호에서는 4-7월에 위성관측수온이 실측보간수온보다 $3-5^{\circ}C$ 더 높게 나타나는 이상 수온오차가 관찰되었다. 한강 수계의 최상류에 위치하며 수심이 깊고 자연적인 유입량만이 존재하는 소양호에서 이 시기는 상층수의 물리적 혼합현상이 없이 매우 안정적이고, 일조량 증가에 따라 호수 상층부에 수온약층이 발달하기 때문에, 수심 10m에서 측정된 실측수온보다 위성으로 관측된 표면수온이 연중 비교적 건조한 이 시기에 더 높게 나타나는 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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