지오포털이나 공간정보기반구축 등이 최근 공간정보 분야에서 주요한 연구 동향으로 부각되고 있다. 이러한 응용 분야는 Web 2.0과 관련된 다양한 웹 컴퓨팅 기법이나 방법론, 포털에서 제공하는 공개 API, 공개 소스 GIS, 국제 GIS 표준사양 등 부분적으로 발전되어 오고 있는 요소 기술들이 복합적으로 연동되는 성과로 구현이 가능하다. 본 연구에서는 구글 맵 API와 공개 소스 미들웨어인 Deegree를 연동하는 시험 연구를 수행하여 지오포털 구축에서의 공개 소스 적용 가능성을 검토해 보고자 한다. 공개 소스 미들웨어에서는 OGC 등의 국제 표준사양을 지원하므로 다양한 웹 출력 및 외부 데이터베이스 서버간의 자료 호환 및 상호운영이 가능하고 특정한 웹 서비스 구축 목적에 맞는 추가적인 기능의 구현이나 계층적 아키텍처 구현이 가능하게 한다.
본 연구의 목적은 2006년 태풍 에위니아, 빌리스, 개미와 집중호우로 인해 많은 산사태가 발생한 진부면 지역을 대상으로 항공사진을 이용한 산사태 탐지 및 인공신경망과 GIS를 이용한 산사태 취약성을 분석하는데 있다. 산사태 위치는 산사태 발생 전후의 항공사진을 판독 후 현장에서 확인하였다. 취약성 분석을 위해 지형, 지질, 토양, 임상, 선구조, 토지이용도 등의 자료는 공간 데이터베이스로 구축하였다. 산사태와 관련 요인들간의 상대적 가중치는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 결정하였다. 그 결과 경사방향과 경사는 다른 요인들 보다 1.2~1.5배 높게 나타났다. 이 가중치를 이용하여 취약성도를 작성 후 분석에 사용하지 않은 산사태 위치와 비교하여 검증하였다. 그 결과 예측 정확도는 81.44%로 나타났다.
위성영상의 한 점과 그에 대응하는 지상점의 관계를 수학적으로 나타낸 것을 센서모델이라고 한다. 위성영상의 정밀기하보정을 위해서는 오차가 없는 센서모델이 필요하다. 그러나 IMC가 꺼진 상태에서 제공된 GOES-9 궤도 데이터에 기반한 센서모델은 오차가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 공선 방정식 기반 모델, DLT 기반 모델, 궤도-자세 기반 모델의 세 가지 센서모델에 대하여 실험을 진행하였다. 실험에서는 위성영상과 해안선 데이터베이스를 정합시켜 성공한 결과를 기준점으로 사용하였다. 이렇게 선택된 기준점으로 세 가지 센서모델을 이용하여 GOES-9 영상에 적용시켜 초기 기하보정 정확도를 향상시키고 세 모델간의 정확도를 비교하였다. 최종적으로 궤도-자세 기반 모델이 GOES-9 영상의 정밀기하보정에 가장 적합한 센서 모델임을 증명하였다.
2008년도에 발사 예정인 통신해양기상위성은 자동 영상기반 항법을 수행할 예정이다. 자동 영상기반 항법을 위해서는 랜드마크 칩과 영상간의 정합을 수행하는 랜드마크 검출도 자동 수행되어야 한다. 그러기 위해서는 자동 정합의 문제점인 오정합에 대한 해결책이 필요하다. 이런 문제를 해결하기 위해서 우리는 강인추정기법 중 하나인 Random Sample Consensus (RANSAC)를 통한 자동 오정합 판별을 제안한다. 우리는 RANSAC을 이용한 자동 오정합 판별을 실험하기 위해서 GOES-9의 영상과 해안선 데이터베이스에서 추출한 30개의 랜드마크 칩을 이용하여 정합을 수행하였다. 정합수행 후에 RANSAC 추정 기법으로 오정합을 판별해 내었으며, RANSAC에 오차 임계값으로 2.5 픽셀을 설정했을 때, 모든 오정합을 판별할 수 있었다.
하천의 수위와 유량 등의 수리량 자료는 치수, 이수, 환경 등에 관한 하천 계획과 관리의 기초자료로 활용된다. 따라서 체계적인 하천 관리를 위해서는 신뢰성 있는 하천 수리량 자료의 확보가 요구된다. 이에 따라 우리나라에서는 많은 하천에 수위 관측소를 설치하여 실시간 수위를 측정하고 있다. 하지만 유량의 측정은 국가하천 등 주요 대규모 하천에 국한되어 있는 실정이다. 반면에 우리나라 대부분의 홍수 피해는 중 소하천에서 발생하고 있지만, 중 소하천에 대한 수문조사는 상대적으로 매우 미진한 실정이다. 이러한 중 소하천에 대한 수리 정보 조사의 가장 큰 어려움은 대부분의 중 소하천이 지방자치단체에서 관리하고 있어 예산과 인력 지원이 어렵기 때문이다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에 산재한 보와 같은 하천 횡단 구조물의 유량 측정 기능을 이용하고, 급성장하고 있는 영상 분석 기술과 IT를 하천공학 분야에 접목하여 중 소하천의 수리 정보를 저비용, 실시간으로 원격 측정하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 연구에서는 저가형 영상 장비를 이용하여 하천 횡단구조물 주변의 흐름 영상을 원격으로 확보하고, 해당 영상을 데이터베이스로 송신하는 장치인 WIA 시스템(wireless image acquisition system)을 개발하였다. 그리고 촬영된 영상을 분석하여 수위를 도출하는 영상 분석 프로그램, 수위-유량 관계 곡선(rating curve), 미계측 지점에 대한 하천 수리 정보를 계산하기 위한 HEC-RAS를 포함하는 River-HQ 시스템을 개발하였다. 개발된 WIA & River-HQ 시스템은 한국건설기술연구원 하천실험센터 내 직선 수로(실규모 하천) 구간에 대하여 정확성이 검증되었다. 이러한 WIA & River-HQ 시스템은 실제 하천에 대한 적용성과 안정성 검토를 통해 향후 중 소하천의 환경 관리와 홍수예경보 업무 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
전천후 자료 취득이 가능한 SAR 영상을 기반으로 한 선박 탐지와 인공지능 기반 탐지 알고리즘과 함께 사용하는 것은 안정적인 선박 모니터링에 효과적이다. 기존의 SAR 영상에서는 인공지능 기반 선박 탐지 알고리즘에 진폭 영상만을 주로 사용하였으며, 물체의 산란 특성을 구분할 수 있는 다중 편파 SAR 영상의 편파 지표는 사용되지 않았다. 이에, 본 연구에서는 이중 편파 Sentinel-1 SAR 영상으로부터 고유값 분해를 통해 취득한 4개의 편파 지표인 H, p1, DoP, DPRVI와 방사 보정을 통해 취득한 2개 편파의 산란계수인 γ0, VV, γ0, VH를 이용하여 총 6개의 밴드를 가진 SAR 영상 52장의 데이터베이스를 구축하고, 이와 상응하는 시간에 취득한 선박의 실시간 위치 및 속도 정보인 AIS 자료를 사용하여 학습자료를 추출하였다. 구축된 밴드 조합에 대해 선박탐지 정확도를 평가한 결과, 이중 편파 지표를 진폭과 함께 사용한 경우 진폭 값만을 사용했을 때에 비해 개선된 탐지 정확도를 보였다.
IoT는 관련 기술의 발전으로 인해 사용범위가 넓어졌으며 다양한 서비스의 구현을 위한 수요를 충족하기 위해 다양한 센서가 개발되고 보급되었다. 센서를 이용한 알코올 농도의 측정은 음주운전 방지에 활용할 수 있으며 이를 가능하게하기 위해서는 정확한 알코올 농도를 측정하고 스마트폰에서 서버로 안전한 전송을 보장하여야 한다. 또한 측정한 알코올 농도 값을 음주 수준을 판단하는 기준값으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 센서를 사용하여 알코올 탐지기술을 적용한 음주측정기기에서 수집한 알코올 농도 정보를 보정 알고리즘을 통해 수치를 변환하고 원격지에 위치한 서버에 안전하게 전송하고 관리하는 시스템을 제안하고 구현한다. 원격지 서버와의 보안은 네트워크 계층의 SSL을 적용하여 데이터의 무결성과 기밀성을 보장하도록 하였으며 서버는 수신된 정보를 암호화하여 데이터베이스에 저장하여 추가적인 보안을 제공하도록 하였다. 알코올 농도 측정의 정확성, 통신의 효율성을 분석한 결과 에러 허용치 내에서 측정되고 전송되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 기계부품 생산라인에 전용으로 적용할 XML 기반 생산관리시스템을 개발하였다. 기계부품 전용 생산관리시스템 개발을 위해 여러 관리모듈들을 개발, 통합하고 아울러 XML 기술에 기반 한 생산관리시스템을 개발하였다. 그리고 클라이언트/서버 데이터베이스 모듈을 구축하여 기계부품 제어를 위한 서브시스템과 서버 데이터베이스와의 통신을 지원하는 GUI 응용 프로그램도 개발하였으며 RPC 에뮬레이터를 이용하여 클라이언트 GUI 모듈에서 서버 모듈을 원격 실행하도록 하였다. 통합제어모듈을 통하여 독립적으로 실행되는 각 모듈들을 통합하여 하나의 큰 유기적 생산관리시스템으로 동작하도록 제어한다. 아울러 POP 시스템을 개발하여 기계부품 가공 기계에 부착된 센서의 시리얼포트를 통하여 실적 데이터를 수집하여 이를 GUI로 나타내고 분석하여 생산계획에 즉시 반영하는 기계부품 실적 정보 시스템을 구축하며 또한 XML 기술을 이용하여 XML 기반 생산관리시스템을 구축하였다.
본 연구의 목적은 지리정보시스템과 원격탐사를 이용하여 체계적이고 효율적인 수질관리 자료기반을 구축하고, 유역의 오염부하를 산정하여 장래의 수질을 예측할 수 있는 수질관리시스템을 구축하는데 있다. 수질관리를 위해서는 오염물질의 최적처리 등의 기술적 측면뿐만 아니라 수질환경에 관한 정확한 정보의 취득과 관리가 필요하다. 본 연구에서는 지형 및 속성정보의 입력 및 편집을 위해 ArcView 3.1을 사용하였으며, Avenue Script를 이용하여 사용자환경을 갖추도록 하였다. 또한, 토지피복분류를 위하여 20m 해상도의 SPOT XS영상을 대상으로 PCI 소프트웨어를 이용하여 분석하였다. 수질관리시스템은 데이터베이스 보조시스템과 Modeling 보조시스템으로 구성된다. 데이터베이스 보조시스템은 수치지형도에서 추출한 수치표고모델에서 분석한 유역분할도, 위성영상자료, 정부보고서, 통계자료들로 구성되며, Modeling 보조시스템은 강우 시와 비강우시의 유역의 오염부하량을 산정하고 수질예측을 하는 SPLM(Storm Pollutant Loading Model)과 NSPLM(Non-Storm Polutant Loading Model)으로 구성된다. 각각의 보조시스템은 그래픽 출력 부분과 결합하여 분석결과 및 유역현황을 표시하도록 설계되었다. 개발된 수질관리 시스템은 경기도 광주군 광주읍에 위치한 목현천 유역을 대상으로 적용되고 수정되었다.
디지털 이동통신 서비스의 가입자 정보를 실시간으로 관리하는 HSS(Home Subscriber Server) 시스템은 사용자의 콜처리를 위한 기본 정보뿐만 아니라 사용자 인증과 운영 등에 관한 추가적인 정보를 제어하기 위해 가입자 데이터베이스를 주기억장치에 상주시켜 운영하는 주기억 장치 데이터베이스(main memory database system)를 필요로 한다. 그러나, 신뢰성과 안정성이 중요시되는 HSS-DBS의 경우, 초기 로딩시간이 길고 메모리 손실시 그 영향이 훨씬 크기 때문에 보다 안전한 데이터의 저장 방식과 백업 기법이 필요하다. 본 논문에서는 HSS 시스템의 안전성과 성능을 고려한 효율적인 백업 이중화 기법을 제시하였다. 제안한 쉐도잉 백업 기법을 통해 위치 등록으로 인한 실시간 백업의 과부하를 최소화하고 일정 시간 간격을 두고 지연 회복시킴으로써 오류 발생 시 신속하게 복구할 수 있으며 원격 서버에 실시간으로 백업하는 백업 이중화 기법을 통해 안정적인 시스템 운영을 보장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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