운장산 천문대에 있는 원격 유성 분광 관측 시스템의 설치 및 운영에 대해 자세히 설명한다. 총 3대의 고감도 CCD 카메라가 설치되었으며 2대의 CCD 카메라에는 렌즈 전면에 회절 격자를 부착하였다. 시스템은 2019년 11월에 설치되었고, f/1.2 렌즈와 결합된 고감도의 "Watec-902H2" 카메라가 사용되었다. 스펙트럼 관찰을 위한 회절 격자는 500 l/mm이 사용되었다. 관측은 2019년 11월부터 2020년 6월까지 진행되었다. 유성 탐지 및 후속 분석을 위해 SonotaCo UFO 소프트웨어 제품군을 사용했으며, 유성 스펙트럼을 분석하기 위해서는 RSpec 소프트웨어를 사용하였다. 관측영상을 활용하기 위해 Astronomical Calibration과 Photometric Calibration을 수행하였고, 최종적으로 유성의 화학 성분을 분석하였다. 우리는 유성 분광 관측 시스템의 설치와 설정/운영 경험을 설명하고 첫 번째 관측 결과를 제시한다. 또한 결과를 통해 유성의 기원에 대한 간략한 정보를 제공하고자 한다.
본 연구는 시계열 Small Baseline Subset (SBAS)-InSAR 기법을 이용하여 울산시의 지반 침하를 조사하였으며, 79개의 Sentinel-1 SAR 영상과 385개의 간섭도 영상(interferogram)을 사용하여 2015년 5월부터 2021년 12월 울산광역시의 지상 변위(surface displacement)를 추정하였다. 지반 침하율은 북구와 남구 삼산동 2지역에서 연 3.44 cm, 1.68 cm로 계측되었다. 또한 Generic Atmospheric Correction Online Service (GACOS)로 생성한 Zenith Total Delay (ZTD) 지도를 활용하여 unwrapping된 간섭도 위상에서 대기 지연(tropospheric delay)의 영향을 제거할 수 있는 가능성을 평가하였으며, GACOS ZTD 보정 전후의 SBAS-InSAR 지상 변위 측정의 차이가 연 1 mm 미만임을 발견하였다.
최근 기후변화에 따라 세계적으로 산불이 빈번해지고 피해 규모가 커지면서, 이에 따른 산림 생태계 파괴, 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 위성기반 산불피해지수는 객관적이고 신속한 산불피해지 파악을 가능하게 하고, 북한과 같이 접근이 불가능한 지역에 대한 분석에 유용하다. 이 단보에서는 전통적으로 사용되어 온 Normalized Burn Ratio (NBR)를 비롯하여, 식생활력도를 나타내는 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), 그리고 최근에 개발된 Fire Burn Index (FBI)와 Forest Withering Index (FWI)를 이용하여 북한지역 산불피해지 탐지를 수행하고, 4가지 지수의 비교 평가를 통해 한반도 적용 방안을 모색하였다. 향후 중소형 산불에 대한 적용가능성 검토와 딥러닝 영상인식의 활용 등이 추가적으로 연구되어야 할 것이다.
위상 언래핑은 위성레이더 간섭기법의 필수적인 자료처리 절차다. 이에 따라 비 딥러닝 기반 언래핑 기법이 다수 개발되었으며 최근에는 딥러닝 기반 언래핑 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 위성레이더 언래핑 기법을 1) 언래핑된 위상의 예측 방법, 2) 위상 언래핑을 위한 딥러닝 모델의 구조 그리고 3) 학습데이터 제작 방법의 측면에서 최근 연구 동향을 소개하였다. 언래핑된 위상을 예측하는 방법은 모호 정수 분류방법, 위상 단절 구간 탐지 방법, 위상 예측 방법, 딥러닝과 전통적인 언래핑 기법의 연계 방법에 따라 다시 세분화하여 연구 동향을 나타냈다. 일반적으로 활용되는 딥러닝 모델 구조의 특징과 전체 위상 정보를 파악하기 위한 모델 최적화 방법에 대한 연구 사례를 소개하였다. 또한 학습데이터 제작 방법은 주로 위상 변이 제작과 노이즈 시뮬레이션 방법으로 구분하여 연구 동향을 정리하였으며 추후 발전 방향을 제시하였다. 본 논문이 추후 국내의 딥러닝 기반 위상 언래핑 연구의 발전 방향을 모색하는 데에 필요한 기반 자료로 활용되기를 기대한다.
Benthic marine invertebrates, the invertebrates living on the bottom of the ocean, are an essential component of the marine ecosystem, but excessive reproduction of invertebrate grazers or pirate creatures can cause damage to the coastal fishery ecosystem. In this study, we compared and evaluated You Only Look Once Version 7 (YOLOv7), the most widely used deep learning model for real-time object detection, and detection tansformer (DETR), a transformer-based model, using underwater images for benthic marine invertebratesin the coasts of South Korea. YOLOv7 showed a mean average precision at 0.5 (mAP@0.5) of 0.899, and DETR showed an mAP@0.5 of 0.862, which implies that YOLOv7 is more appropriate for object detection of various sizes. This is because YOLOv7 generates the bounding boxes at multiple scales that can help detect small objects. Both models had a processing speed of more than 30 frames persecond (FPS),so it is expected that real-time object detection from the images provided by divers and underwater drones will be possible. The proposed method can be used to prevent and restore damage to coastal fisheries ecosystems, such as rescuing invertebrate grazers and creating sea forests to prevent ocean desertification.
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.
2024년 1월 1일 일본 노토반도에서 모멘트 규모 7.5의 강진이 발생했다. 이 강진에 의해 노토반도에는 심각한 지표 변위가 발생하였다. 지표 변위 파악에는 global navigation satellite system (GNSS) 기지국에서 측정된 자료를 사용하나 기지국이 존재하지 않는 지역의 정보를 획득하기에는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 급격하게 발생한 변위를 탐지할 수 있는 offset tracking을 이용하여 노토반도 전역의 수평 지표 변위를 파악하고자 한다. Offset tracking 기법을 이용하여 노토반도를 분석한 결과 진앙이 위치한 노토반도의 북동쪽 지역보다 북서쪽 지역에서 더 많은 수평 방향 지표 변위가 발생하였으며 지표 변위 값이 최대 2.9 m에 달하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지상 GNSS 기지국을 통해 지표 변위 자료를 획득하지 못하는 지역의 지표 변위 값을 산출하는 데 활용할 수 있을 것이다.
우리나라는 산림이 64%에 이르기 때문에 개발사업에 의한 산림훼손이 불가피하다. 이에 대한 방안으로 환경영향평가 제도에서는 훼손되는 수목량의 10%를 재활용 및 이식하도록 하고 있다. 그러나 환경적 요건이 고려되지 않아 이식성공률이 저조하고 가이식장 운영이 잘 되지 않아 수목이 고사하는 등 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 실태를 파악하기 위해서는 현장조사가 필수적이나 시간 및 공간적 한계가 존재한다. 본 연구에서는 원격탐사 기반의 식생지수를 적용하여 개발사업으로 인해 발생하는 이식수목 현황의 시계열적 변화를 탐지하고 원격탐사의 적용성 평가를 목적으로 한다. 이를 위해 위성영상을 분석하여 가이식장 면적을 구축하고 이식 전, 후 식생지수의 시계열 변화를 분석하여 식생 상태를 도출하였다. 연구 결과는 현장조사를 통한 이식수목의 고사율 및 활력도와 위성영상 기반으로 한 가이식 전 후의 식생지수 변화 분석의 결과가 유사한 경향성을 나타내었다. 이에 따라 가이식장에 수목 이식 후에는 가이식장 범위의 녹색 식물의 상대적 분포량과 활동성이 증가하고 시간이 지남에 따라 수목 고사 및 활력도 감소로 인해 낮아지는 것을 규명하였다. 본 연구를 통해 위성영상에 기반한 이식수목 평가 방법을 제시하였으나, 실제 평가에 적용하기 위해서는 보다 정량적인 방법론을 개발할 필요가 있을 것으로 사료된다. 본 연구는 원격탐사 기법인 위성영상과 식생지수를 활용하여 보다 전국에 분포한 이식수목의 변화를 탐지하여, 개발사업으로 인해 시행되는 환경영향평가 제도의 수목 이식이 제대로 수행되고 산림 파괴에 효과적인 저감 대책을 마련하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 벼 생산력을 예측할 수 있는 지상원격 측정센서 및 반사율지표를 선발하고, 이삭거름 질소 시비량 추천을 위한 원격탐사 최적 검정시기를 평가하며. 효율적 원격탐사 지표에 의한 이삭거름 질소 시비량 추천모델을 추정하고자 2010년에 포장시험이 수행되었다. 질소 시비량은 작물별 시비처방기준 (NIAST, 2006) 에 의해 결정하였고, 질소 시비수준은 기준 질소 시비량의 0%, 70%, 100% 및 130%의 4수준으로 하였으며, 밑거름으로 70%, 이삭거름으로 30%로 하여 분시하였다. 벼는 추청과 주남을 공시품종으로 하여 사양토에 5월 22일에 이앙하였고, 10월 6일에 수확하였다. 지상원격탐사 반사율 지표는 Crop Circle-amber와 red, GreenSeeker-green과 red를 이용해 7월 5일부터 8월 23일까지 7회에 걸쳐 측정하였다. 지상원격탐사 센서의 헤드와 작물 캐노피와의 형성 각도에 따라 센서가 탐지하는 식생의 밀도가 달라질 수 있다는 가정 하에 센서 헤드와 작물 캐노피의 측정 각도를 $45^{\circ}$, $70^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 각도로 조정하여 반사율 지표를 측정하였다. 지상원격탐사 센서로 측정된 반사율 지표는 $70^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 각도로 측정하였을 때 전반적으로 양호한 상관을 보여주었고, 생육 중반기와 수확기의 벼 지상부 건물중과 유의성 있는 상관을 보였다. 결정적 생육시기 (critical season)인 52일째와 59일째 측정된 반사율 지표는 벼의 지상부 건물중, 질소 흡수량과 밀접한 상관을 보여주었으며, 특히 이앙 후 59일째 측정한 NDVI가 고도로 밀접한 관계가 있음을 보여주었다. 이러한 결과로 추청벼는 59일째 GreenSeeker $70^{\circ}$ 각도 rNDVI가, 주남벼는 59일째 Crop Circle $45^{\circ}$ 각도 rNDVI 및 GreenSeeker $70^{\circ}$ gNDVI가 최종 수확기 벼의 지상부 건물중 및 질소 흡수량을 추정하고, 이들 지표는 충족지수로 평가하여 질소시비수준을 예측하고 이삭거름 질소시비추천모델로 활용할 수 있을 것으로 생각되었다.
대량살상무기를 이용한 전쟁 발발 시 가장 위협적인 것은 일반적으로 눈에는 보이지 않으면서 극소량으로도 사망에 이를 수 있다는 것이다., 군 당국은 화생방 오염상황 발생 시 전투원의 생존성을 보장하기 위해 개인 및 화생방대피분야에 대해 상당한 노력을 투입하고 있다. 따라서 본 논문에서는 화생방 방호시설에 사용되는 각종 차단밸브의 제어에 이용되는 양압측정을 위한 모듈과 화학탐지 모듈을 개발하였다. 또한, 수작업에 의한 제조 공정으로 품질의 균일성이 부족하고, 불량품 과다 및 제조 원가가 높은 단점을 개선할 수 있는 고성능 가스차단밸브를 개발하였으며, 여기에 양압측정 및 화학탐지 모듈을 적용하여 화생방방호시설의 제어에 사용하였다. 개발된 가스차단밸브는 규정풍속에서의 압력손실 28[Pa] 및 내부압력 30[kPa]에서 기밀특성을 유지하였다. 원격에서 측정된 양압에 따라 가스차단밸브의 제어가 가능하므로 향후 수입대체 및 국방관련 기술의 대외 독립성 확보가 가능할 것으로 기대된다. 또한 재래식 무기 및 핵폭발에 의한 폭풍압의 급격한 유입으로 인한 피해를 예방하기 위하여 화생방 방호시설의 외부와 연결된 모든 흡기구나 배기구에 설치하여 시설내의 인명 및 장비 등을 보호할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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