기후변화나 여러 환경문제들로부터 지속 가능한 산림자원 관리 및 모니터링을 위해 임상도의 지속적인 갱신은 필수적이다. 따라서 효율적이고 광역적인 산림 원격탐사의 필요성에 따라 차세대 중형위성 4호의 사업이 확정되어 2023년 발사 예정에 있다. 농림위성(차세대 중형위성 4호)는 5 m급 공간해상도와 Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infra Red 총 5개 밴드를 가진다. 본 연구는 농림위성의 발사 및 활용에 앞서 농림위성과 유사한 사양을 가지는 RapidEye를 이용하여 위성 기반 수종분류의 가능성을 모의 평가하기 수행되었다. 본 연구는 춘천 선도산림경영단지를 연구 대상지로 하였으며, RapidEye 위성 영상기반 모의 수종분류는 생육기 영상으로부터 추출한 분광정보와 생육기와 비생육기의 NIR 밴드로부터 추출한 GLCM 질감특성 정보가 활용되었고, 이를 입력데이터로 하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 침엽수종 3종(소나무, 잣나무, 낙엽송), 활엽수종 5종(신갈나무, 굴참나무, 자작나무, 밤나무, 기타활엽수), 침활혼효림 총 9종으로 임상을 분류하였다. 분류 정확도는 임상도와 분류 결과를 대조하여 산출하였으며, 분류 정확도는 분광정보만 사용한 경우 39.41%, 분광정보과 질감정보를 모두 사용한 경우 69.29%의 정확도를 보였으며, 다중시기 분광정보 및 질감정보의 활용을 통해 5 m 해상도의 위성영상으로부터 수종분류의 가능성이 있음을 확인하였다. 향후 식생의 생태적 특성을 더욱 효과적으로 반영한 추가 변수를 대입하여 농림위성 활용 가능성을 제고하고자 한다.
제 4세대 원자로로 개발되고 있는 소듐냉각고속로는 냉각재로 사용되는 소듐의 물과 공기에 의한 반응을 방지하기 위하여 원자로 헤드의 개방 없이 회전 구동만을 이용하여 핵연료 교환을 수행한다. 따라서 핵연료 교환을 위해서는 노심과 상부내부구조물 사이의 공간에 원자로 헤드의 회전 구동을 방해하는 장애물의 존재 여부를 확인하는 검사가 반드시 선행되어야 하는데, 소듐의 불투명성으로 인해 통상적인 광학 장비를 사용한 검사방법으로는 장애물의 확인이 어렵고, 초음파를 이용한 검사방법이 적용되어야 한다. 이 연구에서는 불투명한 소듐 중에서 노심과 상부내부구조물 사이의 장애물 존재 여부를 확인하기 위하여 판형 웨이브가이드 초음파 센서를 적용한 원격주사 검사기법을 개발하였다. 웨이브가이드 센서는 원자로헤드 상부의 저온 구간에 초음파 트랜스듀서를 설치하고 길이가 긴 웨이브가이드를 사용하여 노심 상부의 고온 고방사능 소듐 내부로 초음파를 전파시키기 때문에, 고온 고방사능에 의한 손상 없이 장시간 적용이 가능한 장점을 가지고 있다. 먼저, 수평 방향으로 초음파를 방사시킬 수 있는 10 m 길이의 수평 빔 웨이브가이드 센서를 설계 제작하였고, 제작된 센서의 특성 분석을 위한 빔 프로파일 측정 및 기초 실험을 수행하여 방사되는 초음파의 빔 폭과 전파 거리를 평가하였다. 또한, 실제 장애물로 작용할 수 있는 부품들의 형상인 원형 목표물에 대한 원격탐지 성능시험을 수행하여 개발된 원격주사 기술의 유용성을 평가하였다.
다기능 주변기기는 원래 이미지 처리 작업을 중심으로 수행하는 장치였지만 팩스 기능이 결합하여 전자화된 이미지 데이터를 전송하는 기능과 네트워크 기능이 추가되어 비약적으로 발전하였다. 또한, 다기능 주변기기는 인터넷 응용, 애플리케이션 확장, 원격 공유, 이미지 처리의 기능이 추가되었다. 하지만 다기능 주변기기는 네트워크 연결로 인한 위협으로 발생하는 데이터 노출 및 도청 등의 보안 취약점이 발생할 수 있다. 따라서 다기능 주변기기에 대한 평가 기준이 필요하지만, 현재는 다기능 주변기기에 대한 공통된 보호프로파일이 존재하지 않아서 제품에 대한 안전성을 평가하는데 구체적인 평가 기준을 적용하지 않아 평가 품질의 균일성을 유지하는 것이 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 다기능 주변기기에 대한 위협을 분석하여 안전한 다기능 주변기기를 사용하기 위해서 공통평가기준을 기반으로 다기능 주변기기에 대한 보호프로파일을 개발하였다.
최근 위성영상, 항공사진 등의 해상도가 향상됨에 따라 고해상도 원격탐사 자료를 이용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 국토 전역의 건물객체 추출은 수치지도 레이어 및 주제도 작성에 필수적이기 때문에 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 딥러닝의 영상처리 기법 중 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 모델인 SegNet, U-Net, FC-DenseNet, HRNetV2를 이용하여 건물객체 추출 모델을 생성하고, 이에 따른 모델의 평가를 수행하였다. 학습자료는 다양한 건물들로 이루어진 영상을 이용하여 생성하였고, 평가는 세 지역에 나누어서 진행하였다. 먼저 학습자료와 인접한 지역을 통해 모델의 성능을 평가하였고, 이후 학습자료와 상이한 지역을 통해 모델의 적용성을 평가하였다. 그 결과 HRNetV2 모델이 건물객체 추출의 성능과 적용성 면에서 가장 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 수치지도 내 건물레이어 생성 및 수정의 가능성을 확인하였다.
최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.
원격교육에서 콘텐츠는 교육내용을 학습자에게 전달하는 역할을 하고 있다. 따라서 콘텐츠 품질관리는 궁극적으로 원격교육의 품질을 높이기 위한 시작이라 하겠다. 콘텐츠 품질관리와 관련된 기존의 연구들은 대부분 평가도구 개발에 집중되었다. 실제 콘텐츠 품질을 분석한 연구가 진행되지 못한 것은, 콘텐츠 품질분석을 위한 평가위원이나 콘텐츠 선정 등의 어려움 때문이었다. 본 연구는 원격교육에서 직무나 자격연수용으로 사용되는 콘텐츠 58개의 품질을 분석하였다. 분석한 결과, 학습내용 부문의 품질이 가장 높았다. 각 부문의 요소별 품질에서는 학습내용 부문의 학습수준과 학습내용 구성 요소의 품질을 개선할 필요가 있었다. 교수설계 부문에서는 상호작용 요소의 품질을 개선해서 콘텐츠의 품질을 높여야 할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 콘텐츠를 개발하는 개발자나 제공자의 입장에서 콘텐츠의 품질을 향상시키기 위해서 어떤 부분의 품질이 개선되어야 하는지에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.
영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.
기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 산불, 산사태 등 자연재해의 위협이 증가함에 따라, 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)와 같이 고해상도 토양수분 복원에 대한 사회적 수요도 증가하고 있다. 하지만 국내 환경은 산림 지형의 비율이 높아, 식생과 지형의 영향을 크게 받는 SAR 자료에서 토양수분을 복원하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습의 일종인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용하여, Sentinel-1 SAR 영상의 자립형 활용성을 평가하였다. Sentinel-1에서 얻을 수 있는 이중편파 산란계수는 토양수분 거동과 유의미한 상관성을 가지고 있음을 확인할 수 있었으며, 다른 위성이나 지점에서 관측된 보조자료를 사용하지 않고도 식생의 효과 등을 보정할 수 있는 자립형 활용 가능성도 확인할 수 있었다. 하지만 각 지점별, 지형 그룹별 특성에 의한 차이가 크게 나타났으며, 특히 산지와 평지에서 학습된 모형을 교차적용하였을 때 토양수분을 제대로 모의할 수 없는 현상이 발생하였다. 또한 이러한 문제를 해결하고자 학습 지점의 수를 늘리는 경우에는 토양수분 복원 모형이 평활화되어 상관계수는 증가하였으나, 지점에서의 오차는 점점 증가하였다. 따라서 고해상도 SAR 토양수분 자료를 광범위하게 적용하기 위해서는 체계적 연구 수행이 선행되어야 하며, 목적에 따른 학습 지점의 선정, 적용 지역의 범위 등을 구체적으로 제한하여 활용한다면 다양한 분야에서 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
NIIRS(National Imagery Interpretability Rating Scale)는 영상의 판독력을 설명하는 품질 지표로 고해상도 위성영상의 품질을 나타내는데 널리 사용되어 왔다. 이는 MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal to Noise Ratio), 또는 GSD(Ground Sampling Distance)와는 달리 객관적이고, 직관적으로 영상의 전반적인 품질을 설명할 수 있다는 점에서, 그 활용도가 매우 크다고 할 수 있다. NIIRS는 전문 판독가에 의해 육안으로 직접 측정되거나, 영상의 에지 분석(Edge analysis)을 통해 정확하게 추정할 수 있다. 일반적으로 에지 분석에는 품질 측정을 위해 특별히 제작된 인공의 표적이 사용된다. 이 인공표적의 일례로 특정 크기의 반사율 차이를 가지는 흑백 패턴의 천막 형태가 있으며, 이러한 인공표적은 인공위성의 촬영경로 상에 설치되어 진다. 이 때문에 인공표적을 이용하는 방식은 표적의 설치와 관련하여 많은 비용이 지출될 뿐 아니라, 수시로 수행될 수 없다는 문제점을 가지게 된다. 이에 본 논문에서는 영상에서 쉽게 관측될 수 있는 자연표적들로부터 정확한 NIIRS 추정이 가능한 새로운 방식의 에지 분석법을 제안하였다. 이 방법은 임의의 성질을 가지는 자연표적의 특성을 반영하기 위해 알고리즘의 강인성이 강조되었으며, 다양한 실험들을 통해 성능이 평가되었다. 실험 결과는 제안 알고리즘이 기존 방식의 대안으로서 충분히 활용 가능함을 보여 주었다.
인터넷이 교육분야에도 활발히 사용되면서 자료검색부터 동영상 강의 나아가 인터넷을 통해 실시간으로 시험을 치르고 있다. 웹을 이용한 원격시험에 출제되는 문제들은 대부분 고정출제나 문제은행방식을 이용한 무작위 출제방식을 사용하고 있다. 본 논문의 문제은행시스템은 마크업 언어를 모르더라도 문제를 제작할 수 있으며, 웹 상에서 시험을 치르고난 후 정답률에 기초하여 난이도를 자동으로 재조정할 수 있다. 또한 학습자는 시험이 끝난뒤 피드백 학습을 할 수 있으며, 학습 후에는 학습자가 스스로 난이도를 조정하여 재시험을 치를 수 있게 하였다. 자동난이도 출제 방식은 출제가 간편해지며 평가의 예상평균점수를 미리 예측하고 시험결과가 계속 문항마다 누적되어 이를 바탕으로 출제되는 문제가 너무 쉽게 또는 너무 어렵게 출제되는 것을 막을 수 있다. 또한 원격시험은 대리시험 등 부정의 소지가 많아 유형이 다른 문제를 출제하게 되는데 여기서 오는 형평성 문제를 극복할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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