연안 도시인 목포는 시 면적의 약 70%가 바다를 매립하여 이루어진 도시로(Kim et al., 2005) 매립에 의한 지반침하 현상이 지속적으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 ALOS PALSAR L-band 위성에서 얻어진 영상을 이용하여 2006년부터 2010년까지 목포시 일원에서 발생한 지반침하를 관측하였고, 2010년부터 2012년까지 획득된 GPS 현장 자료의 시계열 분석을 통해 지반침하의 양상을 비교, 분석하였다. GPS 자료처리 결과 일정한 주기를 가지고 지표의 상승과 하강이 반복되는 양상이 나타났다. 따라서 이를 제외한 정확한 지반침하량만을 계산하기 위해서 시계열 분석을 수행하였다. 분석결과 GPS 자료로부터 계산된 지반침하 속도는 3.89cm/yr이고, 같은 지점에서 SAR 영상으로부터 관측된 지반침하 속도는 2.65cm/yr로 관측되었다. SAR와 GPS 자료처리 결과가 매우 유사하게 나타났으며 이를 바탕으로 두 자료를 통합하여 새로운 지반침하 모델링이 가능함을 시사한다. 또한 지반침하가 관측된 곳은 간척지에 해당하며, 2012년까지 지반침하가 지속적으로 발생했음을 확인하였다.
전 세계적인 기후의 변화로 기상 이변이 속출하면서 자연재해로 인한 재산피해와 인명 손실 또한 증가하고 있다. 특히 대부분의 지형이 산지로 이루어진 우리나라의 경우 자연 재해 중 산사태로 인한 피해가 심각한 상황이며, 풍화 깊이가 얕은 국내 자연 사면의 특성상 대규모 산사태보다는 중소규모의 산사태가 광범위하게 발생하고 있다. 그러나 이러한 규모의 산사태를 관측하기 위하여 지금까지 이루어져 왔던 직접측량 방식은 국지적인 결과를 취득하는데 주로 사용되고 많은 인력과 시간이 소모되므로 광범위한 지역의 해석에는 한계가 따른다. 넓은 지역의 산사태를 잘 감지하고 신속한 대처가 이루어질 수 있도록 하기 위해 최근 항공측량이나 인공위성을 활용한 원격탐측의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 높은 투과성을 지닌 JERS-1의 위성 영상을 이용, 2-pass differential interferometry 기술을 통해 대상 지역인 강원도 지역의 지형 변위도를 생성하여 산사태 피해 지역을 탐측하고, 산사태 지역의 탐지 및 분석을 위한 웹 시스템을 구축했다.
본 논문은 적외선 온도센서를 이용한 재실인원 측정을 통한 출입자 관리 시스템, 방 내부의 움직임 파악하기 위한 PIR센서 모듈, 그리고 취침 상태를 판별하기 위한 스마트 호흡감지 모듈로 구성된다. 센싱부와 알고리즘 구동 부를 일체화 한 임베디드 형태의 센서 모듈과 통신 시스템으로 구성하였다. 고령화 사회가 가속화, 고급화됨에 따라 실버케어에 대한 사회적 비용이 증가하고 프라이버시를 보호하기 위해선 효율적인 실버케어기기 개발을 통하여 비용 감소가 필요하다. 제안된 비 영상 인체감지 IOT 센서 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하였고 기존의 영상에 의한 감시 방법과 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.
InSAR (Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 추출은 두 SAR 영상의 정합, 간섭도 생성, 위상 필터링, 위상 unwrapping, 고도변환, 좌표계 변환 등 매우 복잡한 단계를 필요로 한다. 본 연구에서는 unwrapped 위상을 고도값으로 변환하는 과정에 대한 정밀도 향상을 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 지구타원체를 고려하여 수정된 ambiguity 방법, Schw$\ddot{a}$bisch 방법과 더불어 두 SAR 자료의 궤도가 평행하지 않을 때 발생하는 오차를 현저히 줄일 수 있는 개선된 ambiguity 방법이다. JERS-1 궤도를 이용한 알고리즘 성능 분석을 통해 기존 ambiguity 알고리즘은 두 개의 SAR 영상 궤도가 평행하지 않은 경우, 간섭위상의 고도변환 과정 중에 약 40 m 이상의 오차가 발생할 수 있음을 확인하였다. 개발된 알고리즘은 JERS-1과 같은 위성궤도의 불안정 또는 ERS2-ENVISAT Cross-InSAR를 위한 궤도 제어 등 다양한 원인에 의해 발생할 수 있는 평행하지 않는 두 위성 궤도 자료의 간섭쌍을 이용한 정밀 InSAR DEM 생성에 매우 효과적으로 활용될 수 있다.
기존의 식생정보는 대부분 5년 주기로 구축되어 최신성이 결여 되어있다. 식생의 조사는 사진측량과 사람의 현지조사로 이루어지며, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 식생의 정보 중 식생층위구조에 대한 정보는 산림의 다양성과 환경을 평가하는 중요한 요소이다. 식생의 내부구조인 층위구조는 필수적 정보이지만, 일반적인 사진측량과 사람의 조사로는 한계점이 존재하게 된다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A/5 위성영상으로 부터 제작된 지수맵과 Texture맵, DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)의 차분으로 생성한 canopy정보를 Input layer로 층위자료를 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 이용하여 분류하였다. 단층과 다층의 산림의 층위 구조를 분류하여 최종분류결과 81.59% 확인하였다.
도시부 교통정보 수집은 VDS, DSRC, 레이더 등 다양한 시스템에 의해 수집되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 스마트교차로시스템이 확대 보급되고 있으며 교통량, 속도, 차종 등 다양한 정보수집이 가능하다. 그러나 관련 문헌을 고찰한 결과 지금까지의 성능평가 기준은 딥러닝 영역을 고려하지 않은 RBS기반 평가체계로 '기준값-측정값'의 퍼센트 오차만 고려하고 있어 기존 평가방식으로는 딥러닝 부분의 평가를 수행할 수 없어 새로운 성능평가 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 데이터 비율 및 가중치를 고려하여 Precision과 Recall 등 딥러닝 성능지표를 고려한 오차산정식을 개발하여 개별오차와 구간 오차, 전체오차를 산정하였다. 연구결과, 측정값 1의 오차율은 3.99와 3.54, 측정값 2는 5.34와 5.07로 기존 산정식과 오차율에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 반복측정 분석결과 개발 산정식이 우수한 것으로 나타났다.
북한의 황강댐은 우리나라와 북한이 공유하고 있는 대표적인 하천인 임진강 상류에 존재하는 댐으로서 팔당댐의 약 1.5배의 규모를 가지고 있으며, 하류로의 발전방류와 함께 유역 외 지역인 예성강 지역으로 방류량의 일부를 도수시키며 이를 통해 예성강 1, 2호 발전소에서의 발전을 실시하고, 생활, 공업, 농업용수를 예성강 유역에 공급하는 것으로 파악된다. 2009년 9월 6일 임진강 상류 황강댐에서의 대규모 방류로 인해 경기도 연천군 일대에 홍수가 발생하였으며 이로 인한 인명 및 재산피해가 발생한 바 있다. 이에 우리나라에서는 임진강 하류에 군남홍수조절지를 설치하고 상류의 필승교 수위표를 이용하여 홍수경보체제를 운용하고 레이더 강우와 수문모형을 이용한 감시체계를 유지하고 있으나 황강댐 운영현황이 불확실함에 따라 정확한 예보가 어려운 실정이다. 본 연구에서 미계측 지역의 홍수예보를 위해 산정한 상당상수량이란 저수지의 현재 수위로부터 특정 수위까지 도달하는데 요구되는 강우량을 말하며 강우예보 시점에서 저수지의 최대 수위를 신속하게 파악할 수 있는 홍수예경보 수단이다. 미계측 유역인 임진강 상류 황강댐 유역의 상당강우량을 산정하기 위해 인공위성영상에서 획득한 댐 수위의 시계열 자료를 활용하여 간접적으로 보정된 황강댐 상류의 수문모형을 이용하였으며 현재 댐 수위로부터 주요 수위(방류개시수위, 상시만수위, 계획홍수위)에 도달하게 되는 상당강우량을 산정하였다.
Assessing ground stability is critical to the construction of underground transportation infrastructure. Surface displacement is a key indicator of ground stability, and can be measured using interferometric synthetic aperture radar (InSAR). This study measured time-series surface displacement using permanent scatterer InSAR applied to Sentinel-1 SAR images acquired from January 2017 to June 2023 for the area around a deep underground expressway under construction to connect Mandeok-dong and Centum City in Busan, South Korea. Regions of seasonal subsidence and uplift were identified, as were regions with severe subsidence after summer 2022. To evaluate stability of the ground in the construction area, the mean displacement velocity, final surface displacement, cumulative surface displacement, and difference between minimum and maximum surface displacement were analyzed. Considering the time-series surface displacement characteristics of the study area, the difference between minimum and maximum surface displacement since June 2022 was found to be the most suitable parameter for evaluating ground stability. The results identified highly unstable ground in the construction area as being to the north of the mid-lower reaches of the Oncheon-cheon River and to the west of the Suyeong River at the point where both rivers meet, with the difference between minimum and maximum surface displacement of 40~60 mm.
해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ${\pm}20^{\circ}$, 풍속이 ${\pm}2m\;s^{-1}$ 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.
백두산은 중국과 북한의 국경 경계에 위치하고 있는 성층화산으로 신생대 올리고세 이후 주요 분화 단계를 거쳐 형성된 것으로 알려져 있다. 2010년 이후 마그마 재활동으로 인한 백두산 화산활동 여부에 대한 관심이 증대되고 있다. 백두산 화산 활동을 감시하기 위한 연구는 기상청, 한국지질자원연구원 등 국가기관 중심으로 활발히 수행되고 있다. 2018년에는 한-중 백두산 공동 관측 장기연구 과제가 선정되었으며 이로부터 화산특화연구센터가 설립되기도 하였다. 그러나 백두산은 우리나라로부터 지리적으로 멀리 떨어져 있어 접근에 대한 제약이 있을 뿐만 아니라 백두산 화산 주변에 설치되어 있는 현장 관측 장비로부터 수집된 현장 자료의 공유 혹은 접근이 쉽지 않은 상황이다. 원격탐사는 직접적인 물리적 접촉 없이 대상 물체에 대한 특성을 원격으로 측정하는 수단으로서, 대상물의 관측을 위해 자동차, 무인기, 항공기, 인공위성 등 여러 형태의 플랫폼이 사용된다. 지난 수십 년 간, 다양한 파장 대역에서의 전자기파를 이용한 원격탐사 자료를 활용하여 화산 감시 연구가 수행되어 왔다. 특히 레이더 원격탐사는 주야조건, 기상조건에 관계없이 자료를 획득할 수 있을 뿐만아니라 위상정보를 이용한 레이더 위상간섭기법을 통한 미세 지표 변위 관측이 가능하여 매우 널리 이용되고 있는 화산 감시 기술이다. 본 논문의 목적은 백두산 화산 관측을 위해 수행된 기존 원격탐사 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 또한 지속적인 화산 감시를 위한 가용 영상레이더 위성정보를 조사하여 향후 이를 바탕으로 백두산 화산 지표 변위의 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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