본 연구는 Lv.4/4+ 자율주행 시대에 도로 설계, 운영, 시스템의 변화 방향을 분석하기 위해 도로, 교통, 자동차, ITS, 통신 분야의 전문가들을 대상으로 2차에 걸쳐 델파이 조사를 수행하였다. 델파이 조사 항목을 구성하기 위해 기초 설문조사를 진행하였으며, 자율주행과 밀접한 관련이 있는 분야의 전문가 14명을 대상으로 1차, 2차 델파이 조사를 진행하였다. 조사 결과 미래에는 공유형 AV, 대중교통 환승 중심의 교통운영으로 변경될 것으로 예상되며, 이에 따른 횡단구성의 변경이 있을 것으로 보여진다. 자율주행전용차로는 고속도로, 일반국도부터 도입이 예상되며, 도로 가측부가 아닌 도로 중앙부에 설치되고 기존 도로와 동일한 차로폭을 사용할 것으로 의견이 모아졌다. 자율주행자동차를 위해 시설물 측면에서는 보차분리시설의 확충이 필요하며, 위치 인식을 위한 시설물에 통신칩 삽입, 정밀지도 고도화, 노변통신시설 확충 등이 필요한 것으로 나타났다.
적설에 의한 피해는 자주 발생하지 않지만 발생하면 광범위한 지역에 피해를 준다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 고도 등 지형적인 특성이 다른 넓은 영역을 통계적으로 추론해야 하는 한계로 인해 지역에 대한 피해유발 피해유발적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 위상차분 간섭기법(DInSAR)을 활용할 수 있다. 위상간섭영상은 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상간섭을 이용한 것으로 일반적으로 미세한 지형의 변화를 추적할 때 사용되기도 한다. 본 연구에서는 유럽우주국(ESA)에서 운영하는 Sentinel-1B 위성의 dual polarimetric IW 모드 C-band SAR 데이터를 사용하여 DInSAR 분석을 수행하여 적설심의 공간분포를 추정하였다. 또한 정지궤도복합위성 천리안 2호(GK-2A)의 L2 적설심 추정 자료를 이용하여 비교하였다. 적용 결과, 적설예측의 정확도는 격자별로 계산할 경우, DInSAR 는 약 0.92%, GK-2A 는 약 0.71% 를 나타내 DInSAR의 적용성이 높게 나타났다. 즉, DInSAR 방법을 이용하여 계산된 적설심과 기상관측소에서 관측된 적설심을 공간보간하여 비교한 결과, 적설의 분석 결과 적설심을 과대추정하는 경우가 발생하기는 했으나, 적설심의 공간분포를 추정하는데 충분한 정보를 제공했으며, 이러한 방법으로 파악된 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.
지하고준위 방사성폐기물 처분장 근계영역에서의 거동을 예측하는 것은 처분장 설계나 안전성 평가에 중요하다. 본 연구에서는 3차원 유한차분 코드를 이용하여 처분장 설계인자 및 재료물성으로 구성되는 7가지 인자에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 민감도 분석 결과 처분공 간격, 터널 간격, 냉각시간과 암반의 열전도도가 다른 인자에 비해 영향이 큰 것으로 나타났다. 처분장 주변의 암반과 완충재 온도의 통계적인 분포를 구하기 위해 backpropagation 인공신경망 기법이 적용되었다. 학습된 인공신경망의 적합성을 평가하기 위해 무작위로 선정된 입력 인자에 대한 예측이 실시되었다. 인자 값의 변화가 ${\pm}10%$ 인 경우, 신경망은 1% 오차로 신뢰할 수 있는 예측 결과를 보임을 알 수 있었다. 이렇게 학습된 신경망은 다양한 경우에 대한 신속한 온도 예측에 활용할 수 있었다. 완충재와 암반의 온도는 각각 평균 $98^{\circ}C$, $83.9^{\circ}C$ 표준편차는 $3.82^{\circ}C$ 와 $3.67^{\circ}C$로 나타났다. 인공신경망을 이용함으로써 암반과 완충재 온도를 $1^{\circ}C$ 변화시키기 위해 필요한 설계 인자의 조정 범위를 추정할 수 있었다.
본 논문에서는 서로 다른 윈도우 크기를 적용한 다크 채널을 결합하여 전달량을 추정하고, 이를 바탕으로 한 고속 고품질의 안개 제거 방법을 제안한다. 기존의 soft matting 기법이나 유도 필터를 도입한 dark channel prior(DCP) 기반의 안개 제거 방법은 계산 복잡도가 높아 보정에 소요되는 시간이 길 뿐만 아니라 후광 현상을 완전히 억제하지 못하는 한계가 있다. 후광 현상은 개략적으로 추정된 전달량과 실제 전달량 사이의 오차에서 기인하는 것으로, 제거해야 할 안개의 양을 잘못 추정하여 영상에서 안개가 잔존함에 따라 발생하게 된다. 이러한 후광 현상은 복원 영상의 품질을 열화시키므로 이를 개선해야 할 필요가 있다. 제안하는 방법은 효과적으로 전달량을 추정하여 만족할 만한 품질의 복원 영상을 획득하면서 동시에 복잡한 전달량 정련 절차를 생략하여 고속의 보정이 가능케 하였다. 제안하는 방법에서는 서로 다른 두 개의 윈도우 크기를 적용한 다크 채널(dark channel)의 차분 영상을 이용하여 후광 영역을 예측한다. 이와 같이 예측된 결과를 바탕으로 두 다크 채널을 결합하여, 이중 다크 채널에 기반하여 전달량을 추정한다. 기존의 다크 채널의 경우, 다크 채널 연산을 수행한 이후에 복원 영상에서 블록 현상이나 복원 영상의 밝기가 감소하는 문제를 갖는 것에 비해, 제안하는 다크 채널은 다크 채널 연산 이후에도 영상의 경계가 잘 보존되며 복원 영상의 밝기가 유지되는 장점이 있다. 제안하는 다크 채널을 기반으로 추정된 전달량을 통해, 후광 현상을 효과적으로 억제하고 추가적인 전달량 정련 과정을 생략할 수 있다. 그 결과, 640 × 480 크기의 영상 기준으로, 복원 영상의 품질은 개선함과 동시에 기존 방법 대비 14.2배의 속도 향상을 달성하였다.
본 논문에서는 아이소-지오메트릭 해석법을 이용하여 고주파수를 가지는 파워흐름 문제에 대하여 연속체 기반 형상 최적 설계를 수행하였다. 아이소-지오메트릭 기법을 형상 최적설계에 적용하면, CAD 기하 모델링에서 쓰이던 NURBS 기저 함수가 직접 쓸 수 있기에 정확한 기하학 정보가 수치계산에서 고려되고, 이에 따라 형상 최적설계 관점에서 볼 때, 전통적인 유한요소법에 비해 향상되고 부드러운 설계 섭동량을 가지는 설계 매개화가 가능하게 된다. 즉, 정확한 기하 모델이 응답 해석과 설계민감도 해석에 쓰이게 되고, 이에 따라 설계영역 전체에서 법선 벡터와 곡률이 연속적으로 되게 된다. 결과적으로 정밀한 민감도 해석이 가능하게 된다. 몇 가지 수치예제를 통하여 개발된 아이소-지오메트릭 설계민감도가 유한차분 설계민감도와 비교하여 정확성을 확인할 수 있었으며, 형상 최적설계 문제를 통해서 본 방법론을 적용하여 검증하였다.
다목적실용위성-5호는 2010년 발사를 목표로 고도 550km의 저궤도에 위치하게 될 것이다. 다목적실용위성-5호의 임무인 고정밀 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 처리하기 위해서는 정확한 위성의 위치(20cm) 와 속도(0.03cm/s)가 결정되어야 한다. 이러한 요구 조건은 한국 전자통신연구원에서 개발한 ETRI GNSS Precise Orbit Determination(EGPOD) 소프트웨어로 검증하였다. 0.1Hz 수신 주기의 SAC-C 위성 반송파위상 데이터로 정밀궤도결정을 수행하였다. 이중 주파수 GPS 데이터를 사용하여 수신 선호의 전리층 오차를 대부분 제거하고 이중 차분된 데이터를 생성함으로써 GPS 위성과 수신기의 공통된 시계 오차를 없앴다. 동역학 모델 접근 방법을 이용하였고, Batch Least Square Estimator(BLSE) 필터로 각 데이터 아크(arc) 에 해당하는 위성의 위치와 속도, 대기저항 계수, 태양풍 계수를 추정하였다. 또한 정밀한 동역학 모델을 위하여 모델 되지 않은 부정확한 가속도 항을 보충하는 경험 가속도를 추가하였다. 경험 가속도는 위성의 공전 주기(revolution) 당 한번씩 시선방향(radial), 진행방향(along-track), 수직방향(cross-track)으로 추정하고, 수직방향의 상수 항에 대해서는 해당 데이터 아크에 관하여 부가적으로 추정하였다. 정밀궤도결정 결과 검증을 위하여 EGPOD 소프트웨어에서 얻어진 결과와 JPL에서 제공하는 정밀궤도력(Precise Orbit Ephemeris)을 비교하였다.
2020년부터 시작된 신기후체제와 관련하여 파리협정 장기온도 목표를 위해 국가결정기여와 격년투명 보고서 제출이 요구된다. 기후변화에 관한 정부간 협의체에서 정의하는 토지이용·토지이용변화 및 임업에서 습지생태계는 탄소흡수원이나 국내 온실가스 인벤토리(Inventory) 산정에서 침수지로 지목 통계하여 배출원으로 보고되었다. 본 연구는 C-band 레이더 영상을 활용한 내륙 습지 토지이용 유형 세분화 및 변화량 산정을 진행하여 온실가스 인벤토리 산정 고도화에 기여하고자 한다. 연구지역은 국내 내륙습지 보전지역과 람사르(Ramsar) 습지로 지정된 운곡 습지이다. 활용 자료는 풍수기와 갈수기를 포함하는 24시기 Sentinel-1 위성 영상, 항공정사영상, 내륙습지 공간정보, 드론 촬영 영상이다. 이를 활용하여 침수지역과 비침수지역 구분, 침수지의 시계열적 공간 변화 정량화, 침수 지역의 최대·최소 면적을 차분한 변화 면적을 확인하였다. 변화 면적이 크게 산정된 지역을 대상으로 풍수기와 갈수기 두 시기 드론 촬영을 실시하였다. 습지의 침수지역 면적산출 및 시계열적 정량화는 국가 온실가스 인벤토리 고도화의 기초자료로 활용이 가능하다.
셀레늄이 수은, 카드뮴 및 크롬의 세포독성에 미치는 영향을 파악하고자 이들 중금속을 $0.3{mu}M$에서 $10{mu}M$까지 6개 농도로 각각 희석하여 $1.2{mu}M$의 셀레늄과 함께 혈액 배양에 첨가하고, 48시간 경과후 fluorescence-plus-Giemsa 염색에 의해 2차분열 중기의 염색체에서 자매염색분체교환(SCE)현상을 관찰하여, 셀레늄을 첨가하지 않았을 때의 결과와 비교하였다. 셀레늄을 다른 중금속들의 경우와 동일한 농도로 단독 첨가한 경우 SCE빈도는 $5.9{\pm}2.64$회에서 $12.3{\pm}3.99$회의 범위로 변하였고, 수은은 $6.5{\pm}2.70$회에서 $15.7{\pm}2.75$회, 카드뮴은 $6.7{\pm}2.65$회에서 $11.2{\pm}4.13$회, 크롬은 $7.0{\pm}2.58$회에서 $14.9{\pm}6.43$회의 범위로 농도증가에 비례하여 SCE빈도가 상승하였으며, 이때 세포분열지수는 공히 농도증가에 반비례하여 고농도군에서는 현저히 낮았다. 중금속들과 $1.2{mu}M$의 셀레늄을 동시에 첨가시킨 조건에서는 수은의 경우, 셀레늄과 수은의 몰(mol)농도비가 1:1, 1:2, 1:4의 조건에서, 카드뮴의 경우 1:2 및 1:4의 조건에서 SCE빈도의 현저한 감소를 나타냈으나 크롬의 경우는 셀레늄의 첨가와 무관하였으며, 세포분열지수는 전반적으로 셀레늄의 첨가에 별다른 영향을 받지 않았다.
본 연구는 국제공동연구인 SKB Task 8에 대한 간단한 소개와 더불어, Task 8a 모델문제를 중심으로 유한차분과 유한체적법의 복합적 해석코드(integrated finite difference method)인 TOUGH2를 이용하여 벤토나이트 완충재와 현장암반의 수리학적 거동특성을 살펴보았다. 이를 위해 벤토나이트-암반의 상호작용을 중심으로 현장암반의 절리유무에 따른 완충재 내의 압력분포 변화 및 재포화 특성을 분석하였고, 벤토나이트 고유 특성인 높은 모세관 압력과 현장암반 내 절리영향을 TOUGH2 코드를 통해 성공적으로 구현하였다. 연구결과, 현장암반 내 절리를 고려함으로써 완충재의 포화속도는 약 2.5~12배 가량 차이가 발생하였으며, 무결암 및 절리암반 모두 완충재의 하단부가 상단부에 비해 포화속도가 상대적으로 빠르게 진행되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 고준위폐기물 처분공 내의 완충재 설계와 관련하여, 완충재 포화 시기예측 및 최적 소요두께 결정 등에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
SqueeSAR 분석기법은 SAR 영상내에 있는 고정산란체(PS)와 분산산란체(DS)를 모두 이용하는 새로운 기법이다. 비록 도심지역에는 많은 PS가 존재하지만, SqueeSAR 기법은 관측밀도를 높이는데 기여할 수 있다. 차분간섭도 제작에 필요한 DEM 정확도에 의한 변위분석 결과의 영향을 분석하기 위해 SRTM 1-arc (~30 m)와 1 m LIDAR DEM을 사용한 분석을 수행하였다. 두개의 고도자료를 이용하여 PSInSAR와 SqueeSAR 분석을 수행한 결과 인공구조물과 같은 PS에서는 자료처리에 사용된 DEM 오차를 거의 정확하게 보정할 수 있기 때문에, 사용된 DEM의 정확도와 상관없이 최종 시계열 분석 결과는 동일하였다. 반면, 고정산란체가 아닌 Distributed Scatterer (DS)일 경우 사용된 DEM의 정확도에 따라 영향을 받게 되며, SqueeSAR의 경우 사용된 DEM이 정확할수록 분석 결과가 좋아짐을 확인하였다. 도심지역에서의 변위 관측에서도 SqueeSAR 기법이 PSInSAR 기법에 비해 약 5배 이상의 관측점을 추출하는데 기여했으며, 관측점의 오차도 PSInSAR 결과에 비해 현저하게 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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