• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.335-343
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• 2024

본 논문은 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 기법에 관해 기술하고 있다. FMCW LiDAR는 높은 검출민감도를 가져 낮은 출력만으로 장거리 측정이 가능하면서도 눈, 비, 안개 등 열악한 환경에서 강건한 검출성능을 가져 자율주행자동차용 차세대 LiDAR로 주목받고 있다. 본 논문은 주파수 영역의 신호처리를 위해 필요한 고속 데이터 획득, 전송 및 병렬 신호처리를 위한 하드웨어 구조에 대해 기술하였다. 획득된 시계열 신호로부터 주파수 특성을 분석하기 위하여, 푸리에 변환 연산을 FPGA로 구현하였다. 변환된 주파수영역 데이터로부터 강건한 표적검출 성능을 확보하기 위한 C-FAR 알고리즘에 대해 기술하였다. 표적의 스펙트럼 신호로부터 주파수 측정값의 해상도를 향상하고, 측정된 주파수 값을 표적의 거리 및 속도 정보로 변환하는 과정에 대해 상세히 기술하였다. 스캐너 2D 위치 및 표적의 거리 정보를 활용하여 3차원 영상으로 변환하고 이를 전시하였다. 제안된 FPGA 구조의 병렬 신호처리 알고리즘 적용을 통하여 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 및 고해상도 영상획득 성능을 확인하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권4호
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• pp.512-527
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• 2012

다도해해상국립공원의 서단(西端)에 위치하는 장도(면적 $1.54km^2$)는 고층습원의 발달과 국가적 생물다양성 중점지역(hotspot)으로 주목받고 있는 생태지역(ecoregion)이다. 본 연구는 장도에 발달하고 있는 식물군락의 다양성을 규명하고, 보전생태학적 식생관리전략을 제안하고자 진행되었다. 장도 식생은 10개 상관형(physiognomic types)에 총 22개 단위식생(syntaxa: 3개 군집, 15개 군락, 4개 하위군락)으로 구분되었다. 현존 습지식생(actual wetland vegetation)은 갈대군강(Phragmitetea)과 벼군강(Orizetea)에 귀속되는 비교적 낮은 자연도(naturalness)의 식물군락들로 이루어져 있었으며, 고층습원이 아닌 것으로 밝혀졌다. 동백나무군강(Camellietea japonicae)의 난온대 상록활엽수림 가운데 구실잣밤나무-가는쇠고사리군집은 장도가 새로운 최북단 분포지(northernmost distribution site)인 것으로 확인되었다. 지역 및 국가 특산식생형(regional and nation-wide endemic vegetation type)으로 소사나무-흑산비비추군락을 특기하였으며, 토지적 지역식생형(regional edaphic vegetation type)으로 해안 절벽에서 섬향나무-밀사초군락이 기재되었다. 장도는 험준한 섬 지형에도 불구하고 집약적인 인간간섭(방목, 벌채, 산불, 개간 등)이 대부분의 식생형에서 종조성으로부터 밝혀졌다. 그러나 장도는 난온대 속에서의 높은 무상일수와 연평균 최대 안개 일수를 가지고 있는 지역생물기후 특성, 차별침식에 의하여 형성된 함몰 분지에서의 대수층 발달과 같은 토지적 수리수문체계를 반영하는 독특한 식생자원이 보존되어 있는 것으로 평가되었다. 특히 장도습지는 보전생태학적 관점에서 그 존재의 가치가 지대한 것으로 평가되었다. 하지만 장도습지는 습지 지표면의 근본적인 수리수문 체계의 변질을 야기하는 인간간섭에 노출되어 있음으로써 이에 대한 즉각적인 습지생태계관리 매뉴얼 구축이 요구되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.25-32
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• 2021

미래 해상 환경 변화에 맞춰 해상 항로표지가 다양한 분야에 걸쳐 활용되며 쓰임이 증대되고 있다. 해상 항로표지는 항행하는 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치를 알려주는 항행보조시설로, 현재는 단순히 선박의 안전 항해를 도울 뿐 아니라, 여러 센서와 카메라를 탑재하여 해양 기상환경을 파악하고 기록하는 수단으로 변모하고 있다. 하지만 주로 선박과의 충돌로 인해 소실되며 특히 해무로 인한 관측 시야 저하로 안전사고가 발생한다. 해무 유입은 항만, 해상교통 등에 위험을 초래하고 시간과 지역에 따라 발생 가능성의 차이가 커 예측이 쉽지 않다. 또한, 전 해역에 분포되어있는 항로표지의 특성상 개별 관리가 어렵다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 항로표지에 설치된 카메라에서 촬영한 영상으로 해무 강도를 측정하는 방안을 통하여 해양 기상환경을 파악해 보완하고 날씨로 인한 항로표지 안전사고를 해결하는 것을 목적으로 한다. 설치가 어렵고 높은 비용이 드는 광학 및 온도 센서 대신 항로표지에 설치된 카메라의 일반 영상을 사용하여 해무 강도를 측정한다. 덧붙여 다양한 해역에서의 실시간 해무 파악을 위한 선행 연구로, 안개 모델(Haze Model), Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도 측정 기준을 제시한다. DCP를 적용한 영상에서 특정 픽셀값의 문턱값(Threshold value)을 설정하고, 이를 기준으로 전체 영상에서 해무가 존재하지 않는 픽셀의 수를 통해 해무 강도를 추정한다. 합성 해무 데이터셋과 실제 해무 동영상을 캡처해 만든 실제 해무 데이터셋으로 해무 강도 측정 여부를 검증했다.