동해안에서 지난 20년 동안 발생한 월별 안개 발생빈도와 지속시간 분석에 의하면 1월, 2월, 11월, 12월의 안개 발생빈도는 거의 전무함을 알 수 있다. 이 현상은 태백산맥으로부터 동쪽으로 경사를 이루어 복사 안개의 발생이 어려운 지형 특징을 가지고 있기 때문으로 사료된다. 반면에 안개발생빈도의 90%이상을 차지하는 봄, 여름철의 안개 발생 원인은 크게 3가지로 분류된다. 첫 번째는 증기해무로서 오호츠크해 고기압의 확장으로 찬 북동기류가 동해상으로 이류하여 발생한다. 두 번째는 이류해무로서 따뜻한 기단이 상대적으로 찬 해수면 위로 이류하여 냉각, 포화되어 발생한다. 세 번째는 전선해무로써 저기압이 동해상으로 이동하여 수증기가 공급된 상태에서 한랭 전선 후면의 찬공기가 이류하면서 발생한다 한편, 해상풍, 상대습도, 운저고도, 시정 등의 예측과 동해 해역의 수직단면에서 안개 예측이 가능한 해무예측시스템(DUT-METRI)을 구축하여 사례기간의 해무를 모사하였, 위성자료로부터 이를 검증하였다.
본 논문에서는 안개 및 스모그 등의 조건에 의해 열화된 실외영상의 화질을 개선하기 위하여 에지 근처에서 패치(patch) 단위 및 픽셀 단위의 dark channel을 비교하여 에지 정보를 보존하는 전달량 추정 방법을 제안한다. 또한 영상의 객체와 배경의 자연스러운 복원을 위하여 라플라시안 연산을 이용한 에지 정보에 Guided Image Filtering (GIF)을 적용하는 정련 과정을 통해 효과적인 단일 영상 기반 안개 제거 방법을 제안한다. 안개가 포함된 다양한 실외영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 적은 계산 복잡도를 갖는 동시에 후광효과와 같은 왜곡이 감소하고 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간성이 요구되는 기기를 포함한 다양한 분야에 적용될 수 있음을 확인할 수 있다.
수영만을 포함한 부산 지방 안개발생의 특징 및 안개 발생에 대한 부산 연안의 역할을 최근 5개년(1984~1988)의 기상 관측자료 및 지상 일기도, 그리고 해양관측자료를 사용하여 조사하였다. 또한 1989년 7월 한 달 동안 수영만에서 관측한 일기상 자료와 표면 수온을 부산지방의 일기상 자료, 표면수온과 비교하였다. 부산 지방의 안개는 5, 6, 7월에 집중적으로 발생하며, 안개 발생시의 주풍향은 수증기 공급이 용이한 남서풍 및 북동풍이었다. 안개 발생과 관련된 기압계 유형은 봄철(3, 4, 5월)이 pattern 7 (이동성 고기압형), 여름철(6, 7, 8월)이 pattern3(정체전선인 33$^{\circ}$N미만에 위치한 형)과 pattern 10(정체전선이 33~36$^{\circ}$N사이에 위치한 형)이었다. 또한 이류무의 발생은 전층 (850~500mb)에 걸친 대기 불안정도의 증가 보다는 하층 대기 (850~700mb)의 한.온 이류와 해표면의 난.한 수온과의 관계에 더 많은 관련성이 있었다. 내륙 지방인 대구 지방의 안개는 강한 야간 복사 냉각에 의해서 가을철 새벽에 발생하나 해안 지방인 부산은 남풍 계열의 바람이 부는 늦봄에서 여름철(5, 6, 7월)에 다량의 수증기 유입으로 높은 상대습도를 가지게 되어 대기가 약간의 복사 냉각에 의해서도 쉽게 과포화에 이르기 때문에 5, 6, 7월에 집중적으로 발생했다. 수영만과 부산지방의 일기상 자료, 표면 수온 및 안개발생일 등은 거의 비슷하며 안개 발생 mechanism 역시 거의 일치한다고 생각된다.
동북아시아에서 화석연료의 연소로부터 배출되는 인위적 대기오염물질의 증가는 심각한 문제로 대두되고 있다. 우리 나라의 경우는 도시화, 인구 밀집과 자동차의 증가로 인한 대기오염물질 배출은 대도시에서 공기질 저하를 야기하고 있다. 특히, 서울 지역은 가시도(Visibility), 오존 등의 심각한 공기오염문제를 경험하고 있다. 이러한 대기오염은 국지적 기상변화에 따라 발생하는 도시형 스모그나 안개과 밀접한 관계가 있는 것으로 추정되며, 발생시 에어로졸의 특성변화가 예상되고 있으나, 스모그나 안개 발생시 에어로졸의 특성이나 고도 분포에 대한 연구는 미흡한 실정에 있다. (중략)
안개나 스모그 등으로 인한 영상의 왜곡에 대해 Dark Channel Prior 를 이용해 안개제거를 하면 깨끗한 결과 영상을 얻을 수 있다. 하지만 이 기법에서 전달량을 정련할 때 많은 시간이 걸리는데 계산 속도 면을 개선하기 위해 Gaussian Filter 를 사용해 정련한다. 이 때 단순한 Gaussian Filter 를 사용하게 되면 결과영상에서 후광효과가 생기게 된다. 후광효과를 줄이기 위해 본 논문에서 제안한 적응 Gaussian Filter 를 사용해 영상을 복원시킨다.
인공안개조건하에서 한국들잔디의 생장.잡초경합양상 및 제초제 반응을 검토코자 온실내 pot 시험으로 수행하였다. 안개조건에서 들잔디의 초장 및 엽령은 전 생육기간을 걸쳐 증가하는 경향을 보였으며 최종 파종 후 100일째 분얼수 및 지상부 생체중등의 수량은 각각 24 및 29% 감소되었다. 안개조건에서 발생 잡초수는 큰 차이가 인정되지 않았으나 그 발생량은 두배 이상으로 증가되었으며 주요한 발생초종은 바랭이, 피, 미국개기장, 쇠비름, 흰명아주, 한련초 및 방동사니류 등이었다. 안개조건에서 잡초와의 경합은 40일 이상 경합 기간의 처리가 들잔디의 초장을 크게 감소시켰고 분얼수는 전 경합기간처리에서 감소되었다. 또한 안개조건에서 pot당 입묘수 및 지상부생체중은 역시 40일 이상으로 경합기간이 길어질수록 감소하였다. 들잔디의 초장을 근거로 한 약해는 토양처리된 Oxyfluorfen에서 가장 컸고 안개처리조건하에서는 Bensulide에서 약해정도가 더 컸고 그에 따른 초장감소가 인정되었으나 Flazasulfuron 및 Mecoprop는 오히려 초장이 증가되었다. 한편 지상부생체중으로 본 약해는 Flazasulfuron 처리에서는 무처리와 대등하였으나 나머지 다른 제초제들은 심하게 증가하였다. 약제처리 후 40일째 생체중을 근거로 한 잡초방제가는 안개조건의 Bensulide 및 Mecoprop 처리에서 각각 6 및 13% 감소하였다.
최근 디지털 기술의 발달로 인하여 실외 환경에서 획득된 영상은 민수분야 및 군사분야 등과 같이 다양한 목적에 따라 활용되는 분야의 폭이 넓어지고 있다. 교통정보 수집장치, 차량 블랙박스, 산불 및 지진관측, 선락/해안경비 감시, 국경 및 군사표적이동 감시 등의 목적에 의해 촬영된 영상들은 대부분 획득된 영상을 통해서 분석 및 판독의 과정을 거쳐서 각 원하는 정보 획득에 목적을 두고 있다. 하지만 실외에서 촬영된 영상은 실내에서 촬영된 영상에 비해서 기상에 따른 환경적인 요인에 노출이 쉽게 됨으로써 영상에 대한 화질 저하가 발생하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 화질저하의 원인이 되는 다양한 요인 중에서도 대기중에 존재하는 먼지, 물방울 연무, 안개, 연기 등으로 인해 빛이 산란됨으로써 밝기 값을 왜곡시키는 문제점에 대한 해결 방법을 제안한다.
헤드램프는 안개등, 후미등, 제동등, 방향지시등과 함께 자동차의 등화장치 중의 하나로써 특히 야간의 안전운행을 위해 필수적인 장치이다. 야간 운전시 차량의 운전자는 마주오는 차량의 헤드램프에 의한 눈부심으로 도로의 사정을 정확히 파악할 수 없는 일이 종종 발생하게 되는데 이것은 야간 사고의 큰 원인으로 지목된다. 그러므로 헤드램프의 빔패턴은 정확하고 sharp한 cut-off line을 가져야 한다. 본 논문에서는 미국식 빔패턴(SAE type)을 고려한 헤드램프용 반사갓 설계의 한가지 알고리즘을 제시한다.
적외선 영상은 외광의 밝기에 영향을 적게 받아서 원격 탐사 및 영상 보안 등의 응용에서 활발하게 활용되고 있다. 그러나 안개와 같은 기상 악화상황으로 인하여 해당 적외선 영상의 화질이 크게 저하되는 경우가 빈번하게 발생한다. 칼라 영상의 안개제거 기술이 다양하게 연구되어온 반면 적외선 영상의 안개제거 기술은 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 근적외선 대역 영상에 대하여 적외선 영상의 통계학적 특징을 이용한 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 기계학습 기법을 활용하여 전달량을 보정하고 다중 후처리 기법을 적용하여 정확한 전달량을 구하였다. 제안 기술을 이용하여 복원한 적외선 영상이 기존 칼라영상에 기반한 알고리즘을 적외선 영상에 적용하여 얻은 결과보다 화질이 좋다는 것을 확인하였다.
위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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