• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1299-1310
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• 2018

본 연구는 북극해에 분포하는 유빙의 움직임을 이해하기 위해 현장관측 자료와 입자 추적 방법을 사용하여 분포 및 이동경향을 분석하였다. 북극해에서 유빙의 움직임은 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 제공하는 ITP(Ice-Tethered Profiler)의 자료 중에서 2009년부터 2018년 자료를 이용했다. 유빙의 유동은 각 연도별로 분류하고 각각의 ITP 자료를 이용하여 위치 및 속도를 분석하였다. 입자 추적은 HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model)과 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하는 일별 해류 및 바람 자료를 사용하여 2009년부터 2018년까지의 유빙의 움직임을 모의하였다. 북극해 전역에서 유빙의 이동경향을 분석하기 위해서 현장관측 자료인 ITP자료를 입력 자료로 이용하여 북극해에서 해류와 바람과의 관계식을 계산하여 라그랑지안 입자 추적을 수행하였다. 입자 추적 시뮬레이션은 해류에 의한, 그리고 해류와 바람에 의한 영향을 고려한 두 종류의 실험을 수행하였고, 대부분의 입자는 해류와 바람의 영향을 고려한 경우에 현장관측 자료와 동일하게 재현되었다. 북극해에서 유빙의 움직임은 바람의 영향을 고려한 관계식을 이용하여 재현되었고, 이를 이용하여 특정 연도의 유빙의 이동경향을 분석하였다. 2010년의 경우 Arctic Oscillation Index(AOI)는 음의 해로 입자들은 보퍼트 환류(Beaufort Gyre)를 따라 명확하게 움직임을 보이고, 극점 인근에서는 상대적으로 더 빠른 속도를 나타낸다. 반면에 2017년의 경우 AOI는 양의 해로 대부분의 입자들은 Gyre에 크게 영향을 받지 않는 움직임을 보이며 보퍼트 해 (Beaufort Sea) 인근에서 나타나는 이동속도 또한 상대적으로 감소하였고, 극점에서의 이동속도도 감소했다. 2010년과 2017년의 계절적 특징은 2010년도의 유빙의 이동속도는 동계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.16 m/s)에 감소되며, 2017년의 경우 하계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.13 m/s)에 감소되었다. 결과적으로 입자추적 방법은 제한된 현장관측 자료를 대신하여 북극해에서 유빙의 분포 및 이동경향을 이해할 수 있는 방법으로 위성자료와 연계하여 장기적인 유빙의 탐지 및 이동경향을 이해하는 유용한 방법이 될 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.81-94
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• 2005

본 연구의 목적은 각종 환경적 교란이 야기되고 있는 금호강 유역의 경관구조를 정량화, 모니터링하기 위한 경관메트릭스의 적용가능성을 평가하는데 있다. 경관메트릭스는 토지피복지도(1985년, 1999년)의 산림패취만을 대상으로 계산하였다. 최초 사용된 12개 메트릭스는 인자분석을 통해서 전체 변량의 91% 이상 설명하는 3개의 공통인자로 축소되었다. 또한, 다중회귀분석을 사용하여 토지개발이 산림경관구조의 변화에 미치는 영향을 규명하였다. 산림패치에서 도시지역과 농경지로의 전환은 파편화의 증가를 초래한 것으로 나타났다. 특히, 도시지역으로의 전환은 패치면적과 패치크기를 감소시키고, 패치밀도는 증가시켰다($R^2=0.696$, p<0.01). 패치크기의 이질성과 패치모양의 복잡성은 농경지로의 전환에 의해서 감소하였다($R^2=0.405$, p<0.01). 핵심구역과 가장자리의 밀도는 증가하는 경향을 보였으나, 산림의 도시지역과 농경지로의 전환과는 뚜렷한 상호관계를 가지지 않았다. 향후에는 경관구조와 특정한 환경적, 사회경제적 경관기능 사이의 상호관계성을 분석하는 연구가 필요할 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.80-86
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• 2019

컴퓨터 성능 향상으로 다양한 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근에는 구조물 안전성 평가 연구에도 그 적용이 이루어지고 있다. 특히 터빈의 내부 블레이드는 분리가 쉽지 않고 어두운 주변 환경으로 인해 블레이드의 표면 결함 검출은 전문 인력의 경험에 의존하고 있으며, 점검시간도 상당히 소요되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기술을 적용하여 터빈 구조의 부재 중 하나인 내부 블레이드에 발생하는 결함을 검출할 수 있는 효율적인 방법을 제시하였다. Faster R-CNN 인공신경망 기법을 활용하여 결함의 이미지 데이터를 학습하였고 부족한 이미지는 필터링과 Image Data Generator를 이용하여 데이터를 확장하였다. 그 결과 블레이드의 결함을 학습한 딥러닝 모델은 평균적으로 약 96.1%의 정확도와 재현율은 95.3%, 정밀도는 96%의 성능을 보였다. 재현율을 통해 제시된 딥러닝 모델이 결함을 탐지하지 못하는 경우는 4.7% 로 나타났다. 재현율의 성능은 여러 환경의 많은 결함 이미지 데이터를 수집하고 확장하여 딥러닝 학습에 적용함으로써 더욱 향상되리라 판단된다. 이러한 실제 블레이드의 결함 이미지 데이터 확보와 학습을 통해 향후 터빈엔진 정비에 적용 가능한 결함 검출 시스템으로 발전할 수 있을 것이다.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권5호
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• pp.370-376
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• 2016

구조물 표면은 부식으로 인하여, 크랙이나 감육이 발생할 수 있으며, 이로 인하여 구조물의 파단으로 귀결되어 많은 인명 피해와 재산 손실을 초래할 수 있다. 이에 따라, 박판 구조물이나 배관 구조물과 같이 검사 면적에 비해 두께가 얇은 구조물에 대한 레이저 영상화 기법은 최근 10여년간 꾸준히 연구가 진행되었다. 가장 많이 사용되는 방법으로는 펄스 레이저를 이용한 영상화 시스템이다. 이 방법을 이용하여 평판 구조물, 배관 등 다양한 구조물을 스캐닝하여 비교적 짧은 시간에 원하는 영역을 검사하고 영상화하는 기법이 개발되었다. 하지만, 이 기법은 음파가 결함에 의해 반사되는 반사파를 이용하여 영상화하는 기법으로 검사 위치마다 수 ms의 시간지연이 필요하며, 검사 위치마다 레이저 빔을 집속해주는 렌즈가 필요하여 고가의 복잡한 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 연속 가진기법을 이용하여 구조물에 정상파(standing wave)를 가진하고, 이 정상파를 위치별로 스캐닝하여 결함을 영상화하는 기술을 제안하였다. 평판 구조물에 두께가 변화하는 결함을 인공적으로 삽입하여, 제안된 기술의 두께 변화 탐지 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_3호
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• pp.1187-1195
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• 2019

우리는 처음으로 이산화탄소 지중 저장소에서 지표로 누출되는 이산화탄소를 원격으로 탐지 및 농도를 측정하는 라만 라이다 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 라만 라이다의 송신단은 355 nm 파장에서 80 mJ의 에너지를 가진 레이저, 빔 익스펜더(Beam expender)로 구성되어 있으며 수신단은 망원경, 광학 수신기 및 검출기 등으로 구성된다. 실내 이산화탄소 셀 측정에서 라만 라이다의 이산화탄소 농도 측정 정확도는 99.89%였다. 또한, 우리는 라만 라이다의 이산화탄소 원거리 측정 능력을 평가하기 위해서 부경대학교에서 2019년 10월에 일주일간 야외 측정을 수행하였다. 이산화탄소 지점 측정 장비는 라만 라이다로 부터 300 m, 350 m 떨어진 곳에 위치하였다. 야외 측정 결과에서 라만 라이다로 측정된 이산화탄소 농도와 지점 측정 장비로 측정된 이산화탄소 농도와 좋은 상관관계를 보여준다. 라만 라이다와 지점 측정 장비로 측정된 이산화탄소 농도도 사이의 상관 계수(R), 평균 절대 오차(Mean Absolute Error; MAE), 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE), 는 각각 0.67, 2.78 ppm, 3.26 ppm 이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.367-373
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• 2016

우리는 도래각 (DoA; direction of arrival) 추정 방법 중 하나인 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법을 개선시키는 알고리즘을 제안한다. 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법은 특이값 분해없이 도래각을 추정하는 방법으로 서로소 배열 기반의 MUSIC에 비하여 현저히 낮은 복잡도를 지녔으나, 다소 저하된 도래각 추정 성능을 보인다. 우리는 이러한 성능 저하의 원인 중 하나로 잡음의 파워 스펙트럼 밀도를 포함하고 있는 신호의 자기상관행렬의 대각 성분이 사용되고 있지 않음에 있음을 파악하고, 잡음의 파워 스펙트럼 밀도가 장기간에 걸쳐 추정이 가능하다는 사실에 착안하여 신호의 자기상관행렬의 대각 성분을 사용하는 도래각 추정 방법을 제안한다. 우리는 시뮬레이션을 통해 우리가 제안한 방법이 기존의 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법보다 연산량을 4배정도 증가시키지만 탐지확률 95% 기준 하에 신호대 잡음비를 1.5dB, 도래각 분해능을 $0.7^{\circ}$ 만큼 개선시켜 그 성능이 서로소 배열 기반의 MUSIC에 보다 근접함을 관찰한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.317-325
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• 2020

주요 시설물에 널리 이용되고 있는, 말단질량을 갖는 탄성지지 캔틸레버형 보의 구조적 안전성 확보를 위하여, 대표적 손상형태 중 하나인 균열의 발생 및 진전을 센서를 통하여 측정된 데이터를 이용하여 추정함으로써 건전성을 모니터링할 수 있는 기술개발이 필요하다. 균열탐지를 위하여 압전재료를 이용한 임피던스기법이 활발히 연구되고 있는데, 이러한 기존연구들은 주로 균열과 임피던스 신호와의 관련성을 손상지수를 이용하여 실험적으로 규명함으로써 손상을 추정하는 내용으로 판단된다. 본 연구는 말단질량을 갖는 탄성지지 캔틸레버형 보의 균열에 따른 임피던스 신호의 변화와 해석적으로 구한 균열보 고유주파수 변화의 상관성을 규명하기 위한 연구이다. 정확한 고유주파수 해석을 위하여 자유진동실험 결과를 이용하여 건전보에 대한 해석모델을 개선한 후, 캔틸레버형 보에 단계적으로 균열을 발생시키면서 임피던스 신호를 측정하고 이에 대한 손상지수를 제곱평균제곱근편차를 이용하여 구한다. 그 결과를 개선된 해석모델을 기반으로 산정한 균열보의 고유주파수와 비교함으로써 고유주파수와 임피던스 신호와의 상관관계를 규명한다. 실험적으로 구한 임피던스 손상지수와 해석적으로 구한 1차 및 2차 고유주파수의 손상전후 비율 간의 상관계수가 각각 0.924 및 0.928로써, 밀접한 상관관계를 가지는 것으로 알 수 있었는데, 이러한 상관성을 활용하면 임피던스기법 기반 손상추정의 결과로부터 구조물의 현재 상태에 대한 구조특성을 보다 정확히 평가할 수 있고, 해석모델을 이용하여 구조물의 거동을 효과적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권2호
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• pp.181-190
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• 2011

현재 공간해상도 약 1 m 의 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, 이탈리아의 COSMO-SkyMed가 성공적으로 발사되어 운용되고 있으며 분석 결과 우수한 성능을 보이고 있다. 국내에서도 최고 공간해상도 약 1 m 의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 향후 발사될 예정이다. 이러한 고해상도 SAR 영상 활용이 가능해짐에 따라 SAR Interferometry(InSAR) 기술을 이용한 도심지역 모니터링이 더욱 관심을 받고 있다. 하지만 기존의 InSAR 위상 시뮬레이션 알고리즘은 도심지역에 분포하는 빌딩과 같은 인공구조물 객체에 의해 나타나는 layover 현상과 빌딩 벽면에서 산란되는 신호를 충분히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 기존 알고리즘의 한계점을 극복하기 위하여 LIDAR DSM을 이용한 정밀 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 대전 지역에서 획득된 TerraSAR-X spotlight 영상과 비교 분석을 통해 개발된 알고리즘의 타당성 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로 생성된 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상은 실제 TerraSAR-X spotlight SAR 자료로부터 생성된 결과와 매우 유사하였다. 이러한 결과는 향후 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지역 변화 및 변위탐지 모니터링 연구에 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.33-41
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• 2011

최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.129-143
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• 2012

이 논문은 1986년에 발생한 체르노빌 원전 사고 사례연구를 통해 환경 모니터링과 영향 평가를 위한 고급 공간정보 모델링 기술의 유용성을 예시하였다. 사고지점 주변에서 1986년과 1992년에 촬영된 Landsat TM 영상자료를 대상으로 선분류 후비교법을 적용하여 변화가 크게 일어난 지역과 토지피복 변화 양상을 분석하였다. 그리고 이 사고의 가장 큰 피해지역으로 알려진 벨로루시 지역을 대상으로 다양한 크리깅 기법을 포함한 공간 모델링 기법을 적용하여 토양 내 세슘 농도와 갑상선 암 발병률 자료와의 상관성을 분석하였다. 변화 탐지 결과, 농경지 면적의 감소와 황무지 면적의 증가가 가장 뚜렷하게 나타났고, 방사능 오염의 확산을 막기 위한 콘크리트 구조물들이 새롭게 생겨난 것을 확인할 수 있었다. 벨로루시 지역의 영향평가 결과, 세슘 오염이 심한 원전 인근 지역에서 포아송 크리깅에 의해 추정된 위험도가 상대적으로 높게 나타났다. 세슘 농도와 사고지점과의 거리를 독립 변수로 사용하여 이 변수들의 공간 변화 양상을 반영할 수 있는 지리적 가중 회귀분석을 적용하였다. 적용 결과, 갑상선 암 위험도와 상관계수 0.98을 나타내는 갑상선 암 발병 위험도 추정이 가능하였으며, 이는 원전 사고가 갑상선 암 발병 위험도에 영향을 준 것을 의미한다. 결론적으로 이 연구에서 적용한 공간정보 모델링 기법들은 환경 영향 평가 및 환경 보건 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.