수온은 수계에서 가장 중요한 물리적 특성 중 하나로서, 생물 군집, 특히 어류와 무척추 동물에 관련된 많은 수질 인자에 영향을 미친다. 하천의 생태학적 모습을 개선하기 위한 하천 복원 사업 수행에 있어서, 서식처 및 산란처 조건으로서의 수온 조사 및 모델링의 필요성이 점차 증가하고 있는 상황이다. 본 연구는 낙동강의 중상류에 위치한 반변천 합류부에 평면 이차원 비정상 수치모형인 KU-RLMS 모형을 적용하여 수온의 변화 특성을 규명할 목적으로 수행하였다. KU-RLMS 모형은 하천 및 저수지의 국부적인 수리, 수질, 유사이동 해석을 위해 개발된 평면 이차원 비정상 수치모형이다. 직사각형 격자를 사용하는 유한차분법의 단점을 보완하기 위해, 수심적분된 2차원 연속방정식, 운동량방정식, 이송확산방정식을 불규칙한 경계를 현실적으로 모사할 수 있는 직교곡선 좌표계로 변환한 방정식을 사용한다. 이 모형은 흐름, 농도, 지형변화를 조합하여 계산할 수 있는 모형으로서 점착성 및 비점착성 유사의 이동, 보존성 및 비보존성 오염물질의 이동, 수온 변화를 모의할 수 있다. 수치모형 적용을 위한 현황분석으로 안동 및 임하 조정지댐의 방류량, 안동 수위관측소의 수위, 법흥교 및 포진교 지점의 수온 자료를 분석하였다. 이송확산모형의 보정을 위해, 안동대교 지점의 수온 횡분포 측정자료를 사용하여 확산계수에 대한 매개변수 추정 및 검증을 수행하였다. 또한, 안동조정지댐과 임하조정지댐의 방류량 및 방류수온을 고려하여 수치모의조건을 결정하였으며, 각 조건에 대한 수온 변화 특성을 분석하였다.
기존의 육상레이더망을 이용한 선박모니터링 시스템(vessel monitoring system)의 경우는 선박을 탐지할 수 있는 범위가 제한적이기 때문에 지속적인 관리와 감시에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 극복하고, 광역의 지역에 대한 효율적인 영상정보의 수집과 기상조건에 상관없는 자료의 취득이 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 해양모니터링을 위한 선박감시시스템의 핵심 부분이 될 수 있는 선박탐지에 관한 연구를 수행하고자 한다. 선박 탐지에 관한 연구는 크게 선박 대상체 자체를 탐지하는 알고리즘과 항행선박에 의해 발생되는 선형 항적(航跡)을 탐지하는 알고리즘으로 나눌 수 있는데, 본 연구에서는 선박 대상체 자체를 탐지하는 방법을 제안하고, 선박대상체의 위치와 항로를 파악하여 그 정확도를 일부 현장자료를 통해 검증하고자 한다. 1차 다항식 변환을 통해 입력영상을 기하보정하고 잡음제거를 위해 Wiener 필터를 사용한다. Otsu(1979)가 제안한 분산최대 2분할법을 통해 입력영상을 이진화시키고 레이블링 기법을 사용하여 영상화소들의 그룹을 재구성한다. 형태학적 필터링과 화소간 거리 클러스터링을 이용하여 선박후보대상체들을 빠르게 추출하고 중심좌표와 침로를 계산한다.
본 연구에서는 두 가지의 다른 센서에 의하여 획득된 다시기 항공사진과 KOMPSAT-1 EOC 위성영상을 이용하여 급속하게 변화하는 도시지역의 변화를 검출하고자 하였다. 모든 영상에 대한 1, 2차 기하보정을 통하여 좌표계와 축척을 일치시킨 다음, 동일한 조건 하에서 변화를 검출하기 위하여 7m의 공간해상도로 영상을 재배열하였다. 팬크로매틱 항공사진과 KOMPSAT-1 EOC 영상에 대하여 영상의 차연산 기법과 비연산 기법을 각각 적용하여 건물, 구조물, 도로, 기타 인공지물 등 변화를 검출할 수 있었으며, 다른 유형의 센서 영상을 이용한 시계열적 변화탐지의 잠재성을 확인할 수 있었다. 또한 영상의 차연산과 비연산 기법에 의한 변화탐지에 있어서 최적의 임계값을 제시하였다.
이 연구의 목적은 고해상도 합성개구레이더 센서를 탑재한 관측위성의 운용요구사항에 맞춰 임무기간 동안 관측 목표지역을 주기적으로 반복하고 지상궤적을 $\pm2km$ 범위 내에서 안정성을 갖도록 유지 조정하는 궤도제어 알고리즘 연구를 수행하는데 있다. 기존에 수행되어 왔던 지상궤적에 대한 오차를 해석적으로 계산하여 궤도를 유지 조정하는 방법이 아닌 기준궤도에 대하여 상대좌표계에서 표현된 위성의 실제 접촉궤도를 기준궤도와 직접적으로 비교하여 목표궤적을 유지 조정하는 알고리즘을 연구하였다. 이를 위해 첫째, 고해상도 관측위성의 운용요구사항을 만족하는 계획된 목표궤도인 기준궤도를 설계하였다. 기본적으로 기준궤도는 임무 설계 시 완전한 주기성이 고려된 최대한 실제에 가까운 궤도이기 때문에 지구중력장 모델만을 고려하여 간략하게 설계하였다. 둘째, 실제의 인공위성의 궤도는 계획된 기준궤도를 유지해야 하지만 시간에 따라 섭동력의 영향을 받아 계획된 궤도로부터 벗어나게 된다. 기준궤도로부터 실제궤도가 얼마나 벗어나는지에 대한 정량적 분석을 위해 지구 중력장, 달-태양 중력, 대기저항력, 태양복사압, 조석력 등과 같은 다양한 섭동력의 영향에 대한 분석을 수행하였다. 셋째, 반경방향(radial), 진행방향(along-track), 교차방향(cross-track)의 세 방향의 성분으로 구성된 우주공간오차(Space Error) 개념을 적용하여, 투영된 지상궤적에 상응하는 오차를 계산하는 것 보다 안정적으로 오차를 계산하였다. 또한 운용요구사항에 따라 허용된 범위 내에서 궤도를 유지하기 위해 GVE(Gauss Variation Equation)을 이용한 궤도조정을 수행하였다. 섭동력의 분석 결과로부터 지구대기저항력, 달-태양 중력으로 인해 가장 두드러지는 장반경과 궤도이심률의 변화를 조정하기 위해, 임무에 사용되는 추력기의 연료 효율을 고려하여 동결궤도가 유지될 수 있는 최적의 위도이각에서 In-plane에 대한 궤도조정만을 수행하여 장반경과 이심률을 동시에 조정하였다. 지구대기와 태양활동의 영향으로 시간에 따른 장반경의 변화율에 따라 궤도조정 주기를 가지는 것을 알 수 있었고, 이 변화율 때문에 생기는 우주공간오차의 증가를 보정하여 위성의 지상궤적을 목표범위 안에서 유지할 수 있었다.
본 논문에서는 배경의 움직임이 유발되는 능동 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 포착되는 영상 데이터를 대상으로 카메라의 사전 설치 정보나 좌표 보정(calibration) 없이 강체(rigid body) 혹은 비 강체(non-rigid body)의 움직이는 물체를 추출하고 이의 이동 방향을 판단하여, 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이동 물체의 영역분할을 위하여 동체의 형태를 규정하는 특징 점을 추출하고, 시간에 따른 특징 점의 이동 벡터로 구성된 특정 플로우 필드(feature flow field)를 구한 후 이들을 다차원 특정 공간상에서 군집화(clustering)함으로써 동체를 추출한다. 제안하는 IRMAS(lncremenatal Rotational Minimum Angle Search)에 의하여 군집화된 특정점들의 볼록 다각형(convex hull)올 구함으로써 이동 물체의 개괄적인 외곽 형태를 재 구성한다. 또한, 이동 궤적의 갑작스러운 변화를 가져올 수 있는 동작 특성을 가지는 이동 물체의 효과적인 추적을 목적으로 개선된 선형 예측기를 사용하였다. 이동 궤적 예측기는 기존의 선형 예측기의 차수를 이동의 변화도에 따라 적응적으로 조정함으로써 예측 오차를 감소시켜, 빠른 속도로 이동 궤적에 수렴한다.
이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장착된 카메라의 위치와 방향을 얻을 수 있지만, 이 경우 정확한 자기위치인식을 위해서는 충분한 지상 기준점을 이용해야만 한다. 본 연구에서는 기존의 호모그래피 방법이 2차원 특징점의 상관관계를 이용하는 것과는 다르게 GPS와 INS 입력값을 이용하여 이전 시점 영상과 중첩된 3차원 모델로부터 얻어진 3차원 좌표를 투영 변환함으로써 예측한 위치와 현재 시점 영상으로부터 KLT 추적방법을 사용하여 산출된 대응 특징점의 위치 사이의 관계로부터 카메라의 위치와 방향을 산출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 무선으로 운행되는 간이실험장치 내에 CCD카메라, GPS, INS 등을 장착하였으며, 영상은 15Hz의 프레임율로 획득한 비디오시퀀스를 사용하여 실시간으로 카메라 위치와 방향을 산출하는 실험을 수행하였다.
Optical system needs to be aligned before its undergoing process, is usually shows coma aberrations, which occurred due to imperfection in the lens or other components results in off-axis point sources, appearing to have a tail like a comet. There are some methods to correct coma aberration. In this paper, to correct coma aberration in optical system, using a robot arm type coordinate measuring machine(CMM). CMMs are widely used to measure the form of accuracy of parts and positioning accuracy of systems. Among them, robot arm type CMM has more advantages than the others, such as its mobility and measuring range. However, robot arm type CMM has lower accuracy than cantilever type CMM. To prove robot arm type CMM's accuracy, several factors were suggested in this paper and the final measuring results were compared to a commercial cantilever type CMM. Based on this accuracy, a typical optical system was successfully aligned by using our robot arm type CMM.
본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 $Kinect^{(R)}$ v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 $360^{\circ}$ 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융 복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.
다목적 실용위성 1호의 OSMI 센서의 동작 특성을 이용하여 달을 촬영할 수 있다. 달은 대기가 없고 태양광의 반사율이 일정하기 때문에 OSMI 센서의 방사 보정을 위한 적합한 광원이 될 수 있다. 다목적 실용위성 1호의 정상 운용 과정에서 OSMI를 이용하여 달 촬영을 수행하기 위해서는 비정상적 운용 모드 발생 가능성이 높기 때문에 다목적 실용위성 1호의 운용, 달, 태양의 정보들을 고려한 최적화된 달 촬영 계획이 수립되어야 한다. 하지만 결정하기 위해서 많은 시간이 소비되고 효율성이 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 달 촬영을 위한 고속 시뮬레이터를 개발, 구현한다. 시뮬레이터는 OSMI를 이용한 달촬영 가능 시간을 결정하고 영상에 맺힐 달의 좌표, 달의 위상을 결정한다. 다목적 실용위성 1호의 궤도 예측 및 자세 정보, 달의 위치 정보, 태양의 위치 정보를 획득하기 위해서 STK(Satellite ToolKit)를 이용하였으며, 본 연구를 통해 개발된 시뮬레이터에 의해 달 촬영 가능 시간 결정 과정의 효율성은 획기적으로 증대하였다.
CTIO 4m 및 CTIO 1m 망원경으로 Westerlund 2의 UBVI 관측을 수행하여, CTIO 4m SDSS $u$ filter의 적색광누출 현상을 발견하였고 그 영향을 분석하였다. 적색광누출 현상은 filter의 투과함수가 설계와는 달리 장파장 영역에서 투과 존재하는 현상으로, CTIO 4m SDSS $u$ filter의 경우 B-V>1.4, V-I>2.0에서 그 영향이 나타나기 시작한다. SDSS $u$ filter의 적색광누출 현상은 별의 고유색지수와 상관없이 관측된 색지수가 클수록 영향이 크며, $B-V{\leq}1.8$, $V-I{\leq}2.8$의 범위에서는 보정이 가능하다. CTIO 1m B filter에서는 성간소광을 받지 않은 별과 성간소광을 많이 받은 별의 표준계변환 결과, $B_{CTIO1m}=B_{Standard}-0.055{\times}E(V-V)$에 해당하는 차이를 보였다. 이러한 차이는 CTIO 1m B filter의 투과함수의 단파장 쪽 날개부분이 표준 Johnson B filter에 비하여 단파장 쪽으로 많이 치우쳐있기 때문으로 보인다. 특히 Ballmer jump에 해당하는 파장인 370 nm에서 filter의 최대투과율에 비하여 32.2%에 달하는 투과율을 보이는데, 이는 Bessell B filter의 3.1%에 비하여 매우 큰 값이다. CTIO 1m 망원경의 Y4KCam CCD에서는 포화된 화소에 의한 crosstalk 뿐 아니라 포화되지 않은 화소에 의한 crosstalk 현상도 보였다. 짧은 노출을 준 영상에서는 5000 ADU 이상에서는 육안에 의한 crosstalk 확인이 가능하며, 포화되지 않은 밝은 별에 의한 crosstalk을 확인하지 않고 측광할 경우 백색왜성으로 오인할 가능성이 있으므로 측광 과정에서 좌표를 통하여 확인할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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