본 연구는 벼 군락의 분광반사율 지표를 측정할 수 있는 인공광원을 사용하는 능동형 광학 센서인 GNDVI 를 활용하여 생육시기별 식생지수와 엽 질소함량과의 관계를 구명하여 벼 군락의 엽 질소함량을 추정하고자 하였다. 농업과학기술원 답작 포장에서 공시품 종인 추청벼를 이용하여 난괴법 3반복으로 시험구 배치를 하고 질소 4수준 3반복으로 실험을 수행하였다. 벼 생육시기별 GNDVI 와 엽 질소함량과의 관계를 2년 간 (2005, 2006)의 자료를 통하여 분석해 보았다. 2005년의 경우 벼 생육시기동안 9시기의 GNDVI값과 그 당시 시료를 샘플링하여 분석한 엽 질소함량과의 관계를 벼 출수전과 출수후로 구분하여 분석해 본 결과 GNDVI 값은 출수전 ($r=0.78^{***}$ n=60) 보다 출수후 ($r=0.89^{***}$, n=59) 가 엽 질소함량과의 상관계수가 높았다. 2006년은 20시기동 안 생육시기별 식생지수와 엽 질소함량과의 상관 분석한 결과 착근기 (6월 5일) $r=0.84^{***}$, 유수분화기 (7월 11일) $r=0.95^{***}$, 출수기 (8 월 16일) $r=0.87^{***}$, 수확기 (10월 13일) $r=0.90^{***}$ 으로 출수전의 경우 7월 11일이 상관계수가 가장 높았고, 이 결과는 2005년 동일시기 (7월 11일) 식생지수와 벼 엽 질소함량과의 상관계수가 가장 높았던 ($r=0.91^{***}$) 것과 일치하였다. 벼 생육시기 변화에 따른 식생지수와 엽 질소 흡수량과의 관계를 살펴보았는데 벼 출수전의 경우 GNDVI는 7월 11일 에 엽 질소 흡수량과의 상관계수 ($r=93^{***}$)가 가장 높은 결과를 보였고 출수후의 경우에는 시기에 따라 상관계수가 고르게 높게 나타났다. 엽 질소함량과의 상관관계가 높았던 2005년,2006년 7월 11일 식생지수 데이터를 함께 이용하여 엽 질소함량과의 관계를 추정식으로 작성하였다. GNDVI를 이용하여 2005년과 2006년 실측한 엽 질소함량 값과 추정 값을 비교해 본 결과 2005년과 2006년의 결정계수가 각각 0.88, 0.94로 2006년이 더 예측률이 높게 나타났다. GNDVI 값을 이용하여 엽 질소함량 추정값과 실측값을 비교해 본 결과 결정계수가 0.86으로 추정값과 실측값이 근접하게 분포하였다.
시설물의 장기적이고 지속적인 사용을 위해서 모니터링은 중요하다. 특히, 도로, 댐, 교량 등의 시설물은 안전과 비용의 문제로 자주 점검하기 어렵다. 이러한 문제에 대한 효율적이고 경제적인 대안으로 스마트폰 기반 모니터링을 고려할 수 있다. 시설물 모니터링을 위해 스마트폰 영상을 정량적으로 분석하기 위해서, 먼저 절대좌표계를 기준으로 보정해야 한다. 본 연구는 임의의 위치에서 취득된 스마트폰 영상을 기준영상을 기반으로 보정하여 시설물 모니터링에 활용하는 방법을 제시한다. 기준영상을 활용하여 지오레퍼런싱을 수행하여 스마트폰의 외부표정요소를 결정한다. 이를 이용하여 스마트폰 영상을 시설물의 대상 객체면에 투영하여 보정한다. 제안된 방법은 보에서 취득한 시험데이터에 적용하였다. 스마트폰의 외부표정요소는 위치 5 cm, 자세 $0.28^{\circ}$ 정확도로 결정되었다. 보정된 스마트폰 영상에서 측정한 길이는 10 cm의 오차를 보였다. 제안된 방법을 이용하여 스마트폰 영상을 시설물 모니터링에 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 고령화 사회 문제와 동반하여 1인 가구 고령자의 급격한 증가세를 보이고 있어, '독거노인 u-Care 서비스'라는 정책을 통해 문제해결을 위한 노력을 하고 있다. 본 연구는 혼자 사는 고령자의 건강과 안전을 위한 u-Care 서비스의 사용 환경 개선을 위한 새로운 기술 적용을 통해 좀 더 나은 u-Care 서비스 개선방안을 제안하고자 하였다. 첫째, 사물인터넷 기술 적용을 통해 1인 가구 고령자를 위한 u-Care서비스의 개선이다. 기존의 센서를 통한 안전 관련 상황정보 수집 분석과 함께 웨어러블 디바이스를 통해 건강정보를 측정하고, 건강정보 데이터를 활용하여 원격 모니터링 서비스를 제공하여 스마트폰과 같은 개인 디바이스를 이용해 의료기관에 사용자 자신의 건강상태를 전송해 향후 원격 의료 상담 또는 진료까지도 연결할 수 있을 것이다. 둘째, 감성서비스 로봇기술의 적용을 통해 단순한 안전과 건강관리뿐만 아니라 1인 가구 고령자의 정서적 안정감을 고려를 통한 u-Care서비스의 개선이다. 로봇과의 상호관계 형성이 가능한 사용자 환경의 제공은 정서적 측면에서 긍정적 효과를 제공할 수 있을 것이고, 기존의 u-Care서비스 제공 서비스에 향후 돌봄 기능 서비스제공을 통해 1인 가구 고령자의 독립적 일상생활에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
수중에서 로봇으로 사석 고르기 작업을 실시할 경우 로봇 주위의 지형 정보를 실시간으로 제공해야 원격조종이 가능하다. 현 위치로부터 주변지형의 높낮이를 보여줘야 운전자가 작업 계획을 수립하고, 전복과 같은 사고도 예방할 수 있다. 지금까지 지형인식은 멀티 빔 소나에 의해 이뤄졌는데 이는 작업 전후의 품질을 평가하는 용도만 사용되었지 원격조종에서 필요한 실시간 정보로는 사용될 수 없었다. 본 연구는 수중 사석 고르기 작업을 위한 실시간 지형인식 방법을 개발한다. 버킷이 지면을 누를 때 전달되는 힘을 측정해 접촉여부를 판단하고, 실린더의 길이를 읽어 접촉위치를 계산한다. 버킷의 위치제어를 위해 가변 뱅뱅제어 알고리즘을 적용하고 숙련된 굴삭기 운전자의 작업패턴을 프로그램화해 지형인식, 긁기, 밀기, 전진 등의 작업을 자동으로 수행하도록 한다. 개발된 방법은 로봇 몸체로부터 버킷의 거리에 따라 3차원 격자 지형을 상대적으로 보여줌으로써 작업자가 쉽게 지형을 인식하고 지형에 따라 작업계획을 세우도록 한다.
목적: 최근에는 연부 종양의 진단에 FDG-PET을 이용하기 위한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 그러나, 그 임상적 유용성에 대해서는 알려져 있지 않다. 이 연구의 목적은 기존의 진단법과 비교하여 FDG-PET의 유용성을 평가하는 데 있다. 대상 및 방법: 연구 대상은 2001년 3월에서 2002년 3월 사이에 연부 조직 종양으로 진단받은 29명의 환자(남자 16명, 여자 13명, 평균 47세)를 대상으로 하였다. 모든 환자군에서 기존의 검사법과 FDG-PET을 시행하였다. 타당성 검증에서 국소 병변은 모든 경우 조직검사로 판단하였고, 전이 병변은 조직 검사와 6개월 간의 추시 결과로 판단하였다. 각각의 진단은 독립적으로 시행되었으며, 진단의 정확도와 누적 비용-정확도율을 측정하였다. 결과: 국소 병변의 진단에서 MRI와 FDG-PET의 민감도, 특이도, 정확도는 각각 91%, 57%, 83% 와 95%, 43%, 83%이었다. 원격 전이의 진단에서 기존의 검사법과 FDG-PET의 민감도, 특이도, 정확도는 각각 77%, 89%, 87% 와 92%, 94%, 93%이었다. 누적 비용-정확도율은 145,000원/% 이었다. 종양의 등급별 민감도 분석에서 고등급의 종양이 가장 비용-효용성이 높았다. 결론: 국소부위의 재발과 잔존 종양의 진단에서 FDG-PET의 정확도는 MRI와 차이가 없었다. 반면, 원격 전이의 진단은 FDG-PET이 기존의 검사 보다 정확하였다. 고등급 종양의 경우 저등급 종양보다 FDG-PET의 유용성이 큰 것을 알 수 있었다.
최근 들어, 웹 서비스와 연동을 통해 생체정보 모니터링 서비스를 제공하기 위한 다양한 연구가 시도되고 있다. 의료정보전송 표준인 ISO/IEEE 11073 PHD에서는 ISO/IEEE 11073 에이전트와 ISO/IEEE 11073 매니저간의 생체정보 교환을 위해 비 IP (No-Internet Protocol) 기반의 최적화된 교환 프로토콜인 ISO/IEEE 11073-20601을 정의하고 있다. 이러한 ISO/IEEE 11073-20601을 이용한 비IP 기반의 시스템 구조는 사물인터넷 기반의 원격 생체정보 모니터링 서비스를 제공하는 데 적합하지 않다. 왜냐하면, 사물인터넷 기반 U-헬스케어 서비스에서 원격지의 IP가 탑재된 생체정보 측정 장치들을 관리 및 제어할 수 있는 기능을 지원하기 어렵기 때문이다. 게다가, ISO/IEEE 11073-20601에서 정의하고 있는 ACSE와 CMDISE는 구조적인 복잡도로 인해 구현하기 어렵고 복잡하기 때문에 사물인터넷 기반의 U-헬스케어 서비스를 제공하는데 적합하지 않다. 이러한 기존의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 사물인터넷 기반의 생체정보 모니터링 서비스를 제공하기 위한 사물인터넷의 ISO/IEEE 11073 DIM/REST 기반 생체정보 모니터링 구조를 제안한다. 이를 위해 사물인터넷 기반 생체정보 모니터링 시스템 구조를 설계하였고, ISO/IEEE 11073 에이전트와 ISO/IEEE 11073 매니저간의 ISO/IEEE 11073 DIM/REST 기반의 메시지 교환 프로토콜을 설계하였다. 제안된 시스템 구조의 실현 가능성을 검증하기 위해 서비스 프로토타입을 구현하였다.
대한민국 정부는 2020년까지 달에 궤도선과 착륙선 발사를 계획하고 있다. 두 가지 탐사선을 발사하기 이전에 탐사선의 핵심기술 확보 및 달의 과학 데이터를 획득하기 위해 시험용 궤도선을 2018년까지 발사할 계획이다. 궤도선의 탑재체는 달 표면 촬영 및 과학 데이터를 획득한 후 지상으로 전송한다. 또한 궤도선이 지상국과 교신이 가능하면 S-band 대역으로 원격명령 및 원격 측정 데이터를 전송하고, X-band 대역으로 과학 데이터를 전송한다. 한국형 심우주 네트워크는 궤도선과 주로 S 및 X-band 통신을 수행한다. 지구-달 전이 단계에서 한국형 심우주 네트워크가 가용할지 않을 경우 Deep Space Network 또는 Universal Space Network를 이용하며, 임무 궤도에서는 예비로 이 네트워크들이 사용된다. 본 논문은 임무 시나리오에 따른 궤도선의 일별 교신 횟수를 예측하고 운영 시나리오를 작성하기 위해 다양한 안테나 및 마스크 각도에 따른 가시성 조건을 분석하였다.
현재 국내 환경에서의 HF 레이더는 기본적으로 표층해류의 속도와 방위의 측정에 최적화 되어있는 상태이다. 따라서, 이러한 환경하에서 선박을 탐지하는 데에는 큰 환경 잡음과 다수의 오검출로 인하여 기존의 선박 검출 및 추적 기술로는 정밀도에 한계점이 있다. 특히, 국내의 지형환경에 적합한 콤팩트형 HF(High Frequency) 레이더를 선박의 감시에 적용했을 경우에 나타나는 문제점들인 잡음과 간섭으로 인한 원신호 왜곡과 다수의 오검출이 발생하여 성능에 영향을 미치는 것을 극복하기 위한 검출 및 추적 기술이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 조건 하에서 적용이 가능한 선박 검출 및 추적 기술을 제안을 하며, 서해에서 운용되고 있는 콤팩트 HF 레이더 사이트에서 획득한 관측 데이터에 적용하여 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 선박의 검출에 대한 부분과 검출 결과의 추적에 대한 부분으로 이루어져 있다. 선박의 검출은 CFAR(Constant False Alarm Rate) 기반의 검출기를 활용하였으며, 실제 환경에서 불규칙적으로 획득되는 잡음과 오검출 신호를 줄이기 위한 PCA(Principal Component Analysis) 기반의 부분공간 분리기법을 적용하였다. 또한, 긴 입력 획득 주기(Coherent Processing Interval) 동안에 발생하는 도플러 주파수 변화로 인하여 하나의 선박이 다수의 검출값을 생성하기도 하는데, 이를 결합하기 위한 군집화 기법을 적용하였다. 선박의 검출 결과는 검출에 실패하거나 오검출을 포함시키는 경우도 발생하는데, 이러한 오검출을 줄이기 위한 선박 추적 기법을 적용하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 선박 검출 및 추적 기술을 통하여 콤팩트 HF 레이더가 일정 거리에서 선박의 검출 성공율이 우수하다는 것을 확인할 수 있다.
환경, 사회적 요인에 의해 재난 발생 빈도와 위험성이 증가하고 있다. 불시에 발생하는 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난 지역에 대한 최신의 현장정보를 신속하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 고속으로 생성된 영상지도를 통해 현장정보를 직관적으로 판단 가능하며, 이를 통해 재난에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 재난 모니터링을 위해 무인항공기 영상으로부터 지도생성 및 가시화를 수행하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 항공부문과 지상부문으로 구성된다. 항공부문에서는 무인항공기 시스템을 이용하여 실시간으로 카메라와 GPS/IMU 센서로부터 센서데이터를 취득하고 통신모듈을 통해 지상서버로 전송한다. 지상부문에서는 전송된 센서 데이터를 처리하여 실시간으로 영상지도를 생성하고 이를 지오포털 상에 가시화한다. 구축된 시스템을 운용하여 생성된 영상 지도의 정확도 검증을 수행하였다. 인접한 영상지도 간의 차이를 계산하였을 때, 1.58 m의 상대정확도를 나타내었다. 개별 영상 지도로부터 측정한 위치에 대한 영상지도의 정확도를 정량적으로 확인한 결과, 0.75 m의 절대정확도로 기존 지도에 정합되는 것을 확인하였다. 영상지도가 가시화되기까지의 단계별 처리시간을 확인하였다. GSD 10 cm로 처리하였을 때, 가시화가 되기까지 1.67초의 시간이 소요되었다. 제안된 시스템을 이용하여 재난 대응을 위한 실시간 모니터링에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 화훼 온실에 Ubiquitous 기반의 Sensor Network와 다양한 센서를 설치하여, 최적의 자동 온실 환경을 구현, 그 결과를 평가하였다. 이를 위해, 온실에서의 다양한 생장환경 정보를 실시간 수집/분석하여, 기존의 최적 생장환경 권장 수치를 기준으로, 최적의 생장 환경을 유지하도록 설계하였다. 실험 대상인 화훼온실의 농작물 생장결과를 측정하기 위해, 환경변화에 따른 최적의 생장환경을 유지하도록, 온실 시설물을 제어하는 시스템을 구현하고, 이를 분석하였다. 기존의 온실 관리 방법과는 달리, 본 논문에서 적용된 시스템은 사용자가 원격에서 생장환경 모니터링 및 시설제어가 가능하도록 설계되었다. 또한, 화훼의 생산량 및 품질 향상을 위해 자동 온습도 조절기와 인공광원 등을 설치하였다. 그 결과 온실 시설물과 인공광원의 제어를 통해 화훼 생산량, 품질, 노동력 및 난방비에서 기존보다 상당히 향상됨을 볼 수있었다. 실험결과, u-화훼 시스템이, 날씨 변화 및 이상 기상 상황 등이 발생했을 경우, 사용자에게 SMS를 통해 경고 메시지를 보냄으로써 실시간적으로 이상 날씨 변화 상황에 원격으로 제어, 대응하여, 최적의 생장환경을 유지, 농가의 소득을 극대화할 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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