작물 재배 시 주요 해충 발생에 대해 한두 달 이상 앞선 계절전망이 가능하다면 농가의 해충관리 의사결정이 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 국내 해충 발생과 통계적으로 유의미한 원격상관관계에 있는 기후현상을 찾기 위해 Moving Window Regression (MWR) 기법을 활용하였다. 벼멸구의 발생과 비래는 장기간에 걸쳐 여러 지역에서 연속적으로 일어나는 사건이기 때문에 비슷한 시공간적 규모를 갖는 기후현상과 통계적인 연관성을 가질 가능성이 높아 본 연구의 대상 해충으로 선택하였다. MWR 통계 분석의 반응변수로써 1983년부터 2014년까지 국내 벼멸구 발생면적 자료를 사용하였고, 10개의 기후모형에서 생산되는 10개의 기후변수를 예보 선행시간별로 추출하여 설명변수로 사용하였다. 최종적으로 선정된 각 MWR 모형의 특정 시기와 지역의 기후변수는 연간 벼멸구 발생면적 자료와 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 개발한 MWR 통계 모형을 통해 국내 벼멸구 발생 위험도에 따른 선제적 대응을 위한 벼멸구 계절전망이 가능할 것으로 보인다.
Remote sensing는 각종 센서를 이용하여 지표면, 물, 요소 기술에 대해 비접촉, 비파괴적인 방법으로 필요한 정보를 얻어내는 기술이다. 이들 기술은 센서 등의 요소 기술 뿐만 아니라, 센서를 탑재하는 플랫폼과 정보 통신 기술(ICT) 등을 복합적으로 이용한다. 특히 농업 분야에서는 ICT를 중개로 기상이나 토양 등의 환경 정보와 작물 정보를 측정하여 수치화하고 클라우드 컴퓨팅에 의해 생산 단계뿐만 아니라 유통 및 소비 단계까지 관리하는 스마트 농업에 크게 기여한다. 식물을 측정하기 위해서는 비파괴 비접촉 bioimaging (remote imaging)을 포함한 식물기능 remote sensing 기술개발이 필요하다. 또한 식물 과학 분야에서도 유전자 세포 수준에서 개체 수준까지를 대상으로 한 bioimaging 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 들어 표현형 연구를 통해 환경과 유전자형의 관계를 구명하는 phenomics 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 식물기능 원격탐사의 기술동향, 식물진단 및 식물환경응답해석과 식물 phenomics 연구현황에 대해 고찰하였다.
본 논문은 고주파 해양레이더의 특징과 한국 연안해역에서 해양레이더망으로 생산된 주요 결과와 정보를 독자들에게 소개하고, 현존하는 레이더의 운영현황 목록을 만들며, 레이더 운영기술과 해류자료 활용에 관한 정보를 공유하고자 한다. 지난 20여년 동안 국내의 해양레이더 수는 현저히 증가하여 현재 44기 이상이 연안에 배치되어 있다. 대부분의 레이더는 주로 레이더 운영기관의 임무에 따라 해양안전, 조류예보 그리고 해류역학 이해를 목적으로 운영하고 있다. 논문 저자들은 본 논문이 해양레이더의 활용성을 조류와 해류역학 이해의 수준을 넘어서 어업, 해양레저활동, 해양자원 관리, 유류유출 대응, 연안환경 복원, 조난자 수색구조, 선박탐지 등으로 확장하는데 도움이 되기를 바란다. 이와 더불어 본 논문이 국가 해양레이더망 체계를 설립하여 해양영토 감시활동에 기여하고, 신호처리 기술을 포함한 국내 해양레이더 시스템을 개발하는데도 기여하기를 바란다.
본 연구는 춘천시를 대상으로 수치표고모델, 토지이용 데이터 및 토지피복분류 데이터를 구축하고 이를 이용한 토지이용 CG(computer graphics)화상과 토지피복 CG화상의 작성과 가시권분석을 통해 광역적 도시경관의 특성을 파악하였다. 토지피복분석의 결과, 1989년에서 2000년까지 시가지는 $7.7km^2$ 증가하였으며, 녹지는 $12.7km^2$가 감소하였다. 용도지역상 시가지, 개발제한구역, 녹지지역 등에서 녹지의 감소와 시가지의 증가가 나타났다. 춘천시의 도시경관은 3개의 유형으로 대분할 수 있었다. 유형1은 개발제한구역을 중심으로 형성된 경관, 유형2는 자연녹지, 생산녹지 등의 녹지를 중심으로 한 경관, 그리고 유형3은 시가지와 수역을 중심으로 한 경관특성을 가지고 있었다. 토지피복 CG화상은 모든 유형에서 녹지의 감소와 시가지의 증가가 나타났다. 가시권 분석의 결과, 경관적 중요도가 높은 영역에서도 녹지감소의 경향이 동일하게 나타나 이 영역에서 녹지경관의 보전 및 관리가 요구되었다.
해양탑재체(GOCI-II)가 주탑재체이며 정지궤도복합위성2B호 또는 천리안2B호로 명명된 정지궤도 해양관측위성은 2020년2월에 성공적으로 발사되어 한반도 주변의 해양과 연안을 주간 상시 관측과 감시 임무를 수행하고 있다. 해양탑재체는 천리안1호의 해양탑재체(GOCI)의 임무 승계와 향상된 성능으로 해양·연안의 효율적인 관리, 해양재해·재난 저감을 위한 실시간 해양환경모니터링과 어로 비용절감을 위한 어장환경 정보의 생산 등 해양환경감시를 위하여 개발되었다. 발사 후 해양탑채체는 초기 점검시험(IAC) 단계에 모든 기능이 정상적으로 동작됨을 확인하고, 궤도상시험(IOT) 단계에 성능·운영시험, 복사보정과 영상기하보정을 병행 진행하여 그 결과를 핸드오버회의 통하여 보고하고 국가해양위성센터로 운영권을 이관하였다. 주로 온보드 태양광 보정시스템으로 수행되는 복사보정은 사전에 수립된 계획에 따라 주기적으로 진행하여 최종 Gain과 offset 값을 설정, 적용하고 유효성을 확인하였다. 영상기하보정(INR)은 별영상 자료 기반의 네비게이션 필터링과 랜드마크 기반 보정 방식으로 요구규격을 모두 만족함을 확인하고 INR 프로세스를 검증하였다. 본 논문에서 정지궤도 해양위성이 발사 이후 궤도상 성능시험, 복사보정과 영상기하보정의 방법, 절차를 기술하고 결과와 현황을 분석하고 정리하였다.
바다의 색을 관측하여 해양환경을 관측하는 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)의 자료는 지상국 시스템에서 다양한 보정과정을 거쳐 Raw~Level 2 (L2)로 생산되는데, 각 처리 단계에서 발생하는 품질 정확도는 단계별로 누적되어 위성자료의 오차가 점차 증폭된다. 이에 GOCI-II의 Level-1A/B (L1A/B) 자료에서 발생할 수 있는 광학적 품질 및 위치보정 성능 오차를 측정할 수 있도록 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. 신규로 구축된 광학적 품질 및 위치보정 성능 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)은 시험 운영을 통해 성능 측정, 측정 결과의 표출 및 저장 등 기능들이 정상 운영됨을 확인하였다. RGPAM을 통해 측정된 성능들은 향후 GOCI-II 검출기의 감도 저하에 따른 실시간 복사보정 모델 개선, 위성 L1A/B 자료의 품질 일관성 확인 및 이슈사항에 대한 재보정 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
기존의 토공 자동화 연구들은 주로 GPS와 센서의 응용, 작업환경 모델링, 장비 진로계획, 작업 정보관리, 원격조정 등과 같은 주제에 관심을 두었다. 최근에는 건설자동화 연구분야에서 $CO_2$ 감축이 주요 관심사의 하나로 대두되었다. 토공작업의 경우에는 많은 종류의 건설장비나 로봇들이 관여되므로 건설현장에서 많은 양의 $CO_2$를 배출하는 작업이 되고 있다. 효과적인 토공계획과 건설장비 운영은 생산성 및 안전성을 증가시킬 뿐만 아니라 $CO_2$ 배출량도 줄일 수 있다. 본 연구에서는 3D 토공현장 모델, 2가지 시공법에 의한 3D 토량배분 방법, 토공작업 패키지 구성방법과 같은 그린 토공을 위한 몇 가지 자동화 개념을 제시하고 있다. 엑셀로 작성된 시뮬레이터를 개발을 통하여 주어진 토공작업에 대하여 3D 토량배분 계획을 수립하였고 $CO_2$ 배출량을 추정하였다.
식품안전사고는 2009년 이후 해마다 5천건 이상 매년 2%씩 증가하고 있는 추세이며 환경오염 및 농수산물 원산지표시 위반 등이 증가하고 있어 먹거리 안전에 대한 국민 불안은 가중되고 있는 실정이다. 식품안전사고를 예방할 수 있는 가장 좋은 방법은 빨리 검사하는 방법이라고 대부분 알고 있지만 식품생산 및 유통 현장에 분석 비전문가 수준에서 활용할 수 있는 검사기술이 부족한 실정이다. 최근 현장진단기술 중 시료에서 검사까지 가능한 STA 기술을 중심으로 유전자 기반 식중독균을 검사하는 방법에 대해 소개하였다. 사람이 아닌 원격지 무인으로 식품위해인자를 직접적으로 검사하여 식품안전정보를 위변조 없이 생성할 수 있다면 현재의 빅데이터와 인공지능 기술로부터 보다 정확한 위험을 예측할 수 있어 오염원을 관리할 수 있다. 이러한 정보 처리는 현재 클라우드 기술을 이용하여 스마트폰에서도 활용 가능한 수준이기 때문에 영세사업장이나 공공 단체급식 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.
소비자들이 원하는 제품이 다양해지면서, 경쟁력 있는 제품을 생산하기 위해 자동화 장비의 종류가 다양해지고, 고도화 되어 가고 있다. 일반적으로 장비들은 운영자가 효율적으로 장비를 감시하고, 신속하게 조작할 수 있도록 사용자용 인터페이스 장치(HMI)를 내장하여 제작하고 있다. HMI 장치는 다양한 산업용 컨트롤러와 연결되기 때문에, 디자인하는 단계에서 다양한 컨트롤러의 통신 프로토콜 등의 요소를 이해하고 설정해야 한다. 비전문가들은 다양한 프로토콜 중 호환 가능한 항목을 선택하는데 어려움이 존재할 뿐만 아니라, 화면과 설정이 정적으로 할당되므로 하나의 기기에서 통합 운용하는데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 모바일 장치를 사용하여, QR코드로 장비의 ID, 통신 프로토콜 등의 정보를 스캔하고, 산업용 컨트롤러에 접속하여 원격으로 표시된 장비 화면을 조작할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 하나의 모바일 장치를 활용하여 다양한 자동화 장비의 통신 환경을 쉽게 설정하고, 감시 및 조작할 수 있어 자동화 장비의 점검 및 관리에 효율이 증대될 것으로 기대된다.
세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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