블루투스, 지그비, RFID와 같은 저가의 저 전력 무선통신 기술의 실용화는 웰빙 바람과 함께 유비쿼터스 헬스케어에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있으며 u-Health는 센서네트워크분야에서 가장 중요한 응용분야중 하나가 되고 있다. 특히 독거노인이나 실버타운의 노인을 위해 응급상황에 대한 대처가 가능한 의료서비스를 개발하는 것은 그 자체로 의미가 있으며 그 수요는 노령인구의 급속한 증가와 함께 지속적으로 늘어날 것으로 기대된다. 이에 본 논문은 일상생활에서 손가락에 착용한 반지모양의 pulse oximeter 센서에 의해 수집된 PPG 신호로부터 정확한 맥박 변화율을 이끌어내는 것에 대한 타당성을 보이고자 한다. 이를 위해 반사형과 투과형 2가지 종류의 반지센서를 제작하였으며 반지센서로부터 맥박데이터를 수집, 분석하고 응급상황에 대처할 수 있는 원격의 모니터링 시스템을 개발하였다.
최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 각종 사고로 인한 화학물질 및 유류 유출 등 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 특히, 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 접촉시 인체에 악영향을 끼치며, 대기 수질 토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등 발생 시 적절한 조치와 대응이 필요하다. 환경부에서는 유해화학물질 유출사고로 인한 국민건강 및 환경상의 위해를 예방하기 위해 화학물질관리법과 화학물질 등록 및 평가에 관한 법률을 제정하여 유해화학물질을 관리하고 사고에 대응하고 있다. 그러나, 화학사고 발생 시 현장인력에 의존해 공장 인근의 먼지, 악취 등을 감시하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 제한적으로 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있으나 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵고, 공간적 분포 탐지가 불가능하여 초동 대응에 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있어 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있다. 하지만, 초분광 센서를 활용한 하천의 화학물질 감지를 위한 연구는 아직 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 우선 유해화학물질의 일종인 황산, 염화티오닐, 톨루엔을 대상으로 지점 분광복사계로 촬영하여 각각의 화학물질이 갖는 분광특성을 수집하여 초분광 영상으로 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 하였다. 이상치 검출 및 신뢰도 높은 자료를 구축하기 위해 다회 반복촬영하였으며 반사도의 표준화를 위해 백색판을 동시에 측정하고 이를 정규화하여 분광 라이브러리를 구축한 결과, 대상 화학물질 별 식별이 가능하다는 결과를 도출하였다. 이러한 가능성에 기반하여 추가적인 유해화학물질 분광 라이브러리 데이터베이스를 구축하면, 사고물질의 식별 및 농도를 즉각적으로 확인하고 실시간 모니터링에 적용하여 신속하게 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용될 것으로 기대한다.
본 연구는 RCS가 작은 목표물에 대한 탐지를 목적으로 하는 초단파대역 레이다의 성능입증을 위한 모의신호 발생장치의 설계 및 구현에 대해 기술하였다. 모의신호 발생장치에 사용하는 송신 및 수신 안테나 빔폭이 커서 격리도에 문제가 발생할 수 있다. 안테나 격리도 문제를 해결하기 위하여 초단파 레이다의 운용조건을 고려하여 간섭신호내성 및 격리도 특성을 개선하였다. 모의신호 발생장치는 초단파 레이다의 송수신 보정, 모의신호생성, 표적의 도플러, RCS 및 거리모사, 원격제어, GPS 클럭 동기 기능 등을 수행한다. 모의신호 발생장치의 제작 후 출력 특성, 반사신호 모사 등 주요특성에 대해서 시험을 하였다. 향후 초단파 레이다 조립이 완료되면 초단파 레이다의 성능 평가를 위하여 활용할 예정이다.
본 논문은 메타버스 등 인공지능 연계 증강/가상현실 부동 중계 플랫폼에서 부동산 영상 기반 매물 소개 시스템 구축에서 사생활 및 개인정보가 영상에 담기게 될 수 있는 위험이 존재하기에 부동산 영상 내의 개인정보 및 민감 정보를 인공지능 기술을 기반으로 검출하여 삭제해주고 복원해주는 인공지능 기술 연구개발을 목표로 하였다. 한국형 부동산 내 민감 object 를 정의하고, 최신 인공지능 딥러닝 기술 기반 민감 object detection 알고리즘을 연구 개발하며, 영상에서 삭제된 부분은 인공지능 기술을 기반으로 물체가 없는 실제 공간영상으로 복원해주는 영상복원 기술도 연구 개발하였다. 한국형 부동산 환경 (영상 촬영 조도, 디스플레이 스타일, 주변 가구 배치 등)에 맞는 인공지능 모델 구축을 위하여, 자체적으로 한국 영상 database 구축 및 Transfer learning for target domain adaptation 을 진행하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 환경에서 98%의 정확도와 challenge 환경에서 (occlusion 빛 반사, 저조도 등) 81%의 정확도를 보였다. 본 기술은 Proptech 분야에서 주목받고 있는 메타버스 기반 온라인 중계 서비스 기술을 활성화하기 위하여 기획되었으며, 특히 메타버스 부동산 중계 플랫폼의 활성화를 위하여 사생활 보호 측면에서 필요한 중요 기술을 인공지능 기술을 활용하여 연구 개발하였다.
적색경계밴드(red-edge band)가 식물의 생물리적 특성과 밀접한 관계를 가지고 있다고 알려지고 있으며, 이에 따라 최근 적색경계밴드를 포함한 위성영상센서가 증가하고 있다. 본 연구는 향후 농림업중형위성에 적색경계밴드 탑재를 계획하고 있는 점을 감안하여, 적색경계밴드와 관련된 연구 현황과 활용 가치를 분석하고자 한다. 수관울폐도가 높은 우리나라 산림의 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI) 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석하였고, 더 나아가 LAI 추정을 위한 최적의 파장폭과 파장영역을 도출하고자 하였다. LAI가 5 이상인 갈참나무와 리기다소나무를 대상으로 4월부터 10월까지 시계열 분광반사 측정자료를 이용하여 LAI와의 상관관계를 분석하였다. 분광반사측정자료에서 5개의 파장폭(10 nm, 20 nm, 30 nm, 40 nm, 50 nm)과 71개의 중심파장(680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격)을 달리하여 모두 355개의 적색경계밴드를 모의 생성했다. 적색경계밴드를 기반으로 하는 두 개의 분광지수 NDRE(normalized difference red-edge index)와 CIRE(chlorophyll index red-edge)를 산출하여 LAI와 상관관계를 분석하였다. 적색경계밴드 기반의 분광지수인 NDRE 및 CIRE는 수관울폐도가 높은 갈참나무와 리기다소나무의 LAI와 높은 상관관계를 얻을 수 있었다. 이는 수관울폐도가 높은 국내 산림에서 일반적으로 사용되는 NDVI가 LAI와의 상관관계가 낮게 나타났던 한계를 해결할 수 있는 가능성을 보여주었다. 10 nm부터 50 nm까지 적색경계밴드의 파장폭 효과는 산림의 LAI와 관계에서 큰 차이를 보이지 않았다. LAI와 최대 상관관계를 보이는 적색경계밴드의 중심파장은 갈참나무에서는 720 nm 부근, 그리고 리기다소나무에서는 710 nm 주변으로 나타났다. 우리나라 농작물 및 산림의 식생정보 획득과 모니터링을 위한 최적의 적색경계밴드의 파장폭과 파장영역을 결정하기 위해서는 다른 생물리적인자(엽록소, 질소, 수분함량, 생체량 등)와의 관계도 충분히 고려하여야 한다.
본 연구에서는 복사전달모델을 사용하여 다양한 변수환경(파장 (340 nm, 477 nm), 에어로솔 종류(스모크, 황사, 황산염), AOD (aerosol optical depth), 지표면 반사도, 관측기하)에 따라 에어로솔 유효 고도(aerosol peak height; APH)에 대한 O4 대기질량인자(air mass factor; AMF)의 민감도를 조사하였다. 전반적으로, 477 nm의 O4 AMF 가 340 nm 보다 APH에 대한 민감도가 크고 안정적으로 산출 가능한 것으로 확인하였다. AOD가 높을 때 APH에 대한 O4 AMF의 민감도가 커지는 것을 확인하였다. 477 nm에서는 340 nm 보다 지표면 반사도의 영향이 큰 것으로 나타났다. 태양천정각 증가에 따라 340 nm에서의 O4 AMF가 감소하는 추세를 발견하였으며, 이러한 경향은 태양천정각 40°인 환경에서 높은 Rayleigh 및 Mie 산란에 의한 장벽효과로 인해 O4 흡수가 발생하는 광경로 길이가 줄어들기 때문인 것으로 사료된다. 477 nm에서는 태양천정각이 증가함에 따라 Rayleigh 및 Mie 산란에 의한 다중산란이 일부 발생하여 O4 AMF가 비선형함수 형태로 증가하는 경향을 보였다. 마지막으로, AOD의 불확실성이 APH 산출오차에 미치는 영향을 조사하였다. 황산염 타입에 대한 APH 산출 시, AOD의 불확실성으로 인한APH 산출오차가 다른 에어로솔 타입보다 크게 나타났으며, 황사의 경우 AOD 불확실성에 대한 APH 산출오차에 대한 영향이 미미하게 나타났다. 이러한 결과는 각 에어로솔 타입의 흡수 산란 특성이 다양하기 때문에, 에어로솔 타입이 APH 산출 오차에 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.
TerraSAR-X자료를 이용하여 고해상 X-밴드 SAR시스템을 이용한 조간대 갯벌 관측에의 적용 가능성을 시험하였다. 연구대상지 역은 강화도 남단과 영종도를 잇는 조간대이며, 단일편파자료와 이중편파자료를 이용하였다. 연구내용은 다음과 같은 세 가지로 분류된다. 첫째, X-밴드 영상에서의 연안의 레이더 반사도 특성 연구 및 waterline 추출 정밀도를 평가하였다. 연안지역의 waterline은 HH 편광자료의 레이더 반사도 특성을 통하여 추출하였을 때 가장 신뢰도가 높았으며, TerraSAR-X 시스템의 짧은 파장과 높은 궤도정밀도로 인하여 정밀한 지리좌표로의 변환이 가능하였다. 연구지역의 조간대 지형 경사도는 평균적으로 수평방향으로 60 m당 20 cm의 고도변화를 가지므로, TerraSAR-X HH 편광자료를 이용한 waterline 추출은 정밀한 조간대 DEM 추출로 응용될 수 있다. 둘째, 이중편파자료의 편파특성을 이용한 조간대 영생식물의 산란특성을 관측하였다. 조간대 수륙경계부에서 잘 관측되는 칠면초와 같은 염생식물은 해수면변화에 따른 조간대의 육지화 모니터링에 좋은 표적이 된다. TerraSAR-X 이중편파자료의 산란특성을 이용한 염생식물 관측결과는 2007년에 현장에서 취득된 실측자료와 비교하여 3 dB 이내의 정밀도로 일치하였다. 셋째, 단일편파자료의 레이더 간섭기법을 이용한 조간대 DEM작성을 시도하였다. 조간대 내에서 육지화가 진행된 지역은 표면에 염생식물이 발달하였음에도 불구하고 높은 간섭긴밀도를 나타내었다. 레이더 간섭기법을 통한 DEM의 제작은 일반적인 조간대에서는 적용이 제한적이며, TanDEM-X의 적용이 필요하다.
원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r2 = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.
구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.
본 연구는 수신함수 역산 기법을 이용하여 새로 설치된 한국기상청(KMA)의 광대역 지진 관측망 하부의 수직 속도모델을 찾는 것이다. 본 연구에서는 Moho(지각-맨틀 경계) 불연속면과 퇴적층-기반암의 접촉면과 같은 임피던스 차가 큰 두 지층사이에서 발생되는 P파에서 S파로 전환파인 Ps 및 다중 반사파 위상들을 이용한다. 원격지진자료는 서울(SEO), 인천(INCN), 대전(TEJ), 서산(SOS/SES), 강릉(KAN), 울진(ULC/ULJ), 대구(TAG), 부산(PUS), 그리고 울릉도(ULL) 관측소의 원격지진 P파 파형자료를 이용하였다. 광주와 춘천 관측소에서는 Moho 전환파인 Ps 도착시간과 Radial 성분 수신함수 파형이 후방위각에 따라 일치하지 않고 파형도 명확하지 않음이 발견되었다. 수신함수 역산결과 지각두께는 경기육괴에 속해있는 인천, 서울, 서산관측소에서는 29 km, 강릉(KAN) 관측소에서는 28 km, 옥천습곡대에 속해있는 대전(TEJ) 관측소에서는 32 km, 경상분지에 속해있는 대구(TAG) 관측소에서 34 km, 부산(PUS) 관측소에서는 33 km, 영동-광주 함몰지대인 광주(KWJ) 관측소에서 32 km, 영남육괴의 동쪽 경계에 위치한 울진관측소에서는 28 km, 그리고 동해의 울릉도의 울릉도관측소에서는 17 km로 각각 나타났다. 인천, 서산, 광주 그리고 강릉 관측소의 Moho 불연속면의 속도구조 양상은 약 $3{\sim}5km$ 두께의 완만한 속도 전이대를 갖는 것으로 나타났다. 강릉, 울진, 부산 관측소의 상부지각(${\sim}5km$)은 고속도의 복잡한 지각구조를 보이고 있다. 경상분지에 속해있는 대구(TAG)와 부산(PUS) 관측소에서는 한반도 서부 지역 (INCN, SEO, SOS, TEJ, KWA 관측소)의 얇은($29{\sim}32km$) 지각 두께에 비해 매우 두꺼운 지각 두께를 갖는 것으로 나타났다. 울릉도(ULL) 관측소하부의 지각 두께는 17 km인 준해양성(suboceanic) 지각으로 상부지각에서 고속도를 나타내는 복잡한 속도 구조를 보이며, 서쪽 방향에서 들어오는 Ps파형의 진폭은 다른 방향에서 입사하는 파형의 진폭에 비해 상대적으로 큰 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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