우리나라는 하천법 및 소하천정비법에 의거하여 하천기본계획 수립 또는 하천의 지정 및 변경고시 시 하천구역을 지정하고 있다. 하천구역은 일반적으로 제방부지 및 제방하심측 토지경계를 기준으로 지정하나, 제방이 존재하지 않는 무제부 구간의 경우 명확한 제방경계가 없는관계로 하천법 제 10조 3항에서 5항까지 별도의 기준을 통해 하천구역 지정을 권장하고 있는 실정이다. 하천구역 설정 시 기준으로 삼는 횡단측점 자료의 경우 그 특성상 하천의 종단방향으로 불연속적인 특징을 갖고 있어 평면상 정확한 경계의 파악이 어려우며, 도로·철도 등 선형시설경계를 하천구역으로 설정 시 편입용지의 보상기준이 모호하여 다량의 민원이 발생하고 있다. 본 연구에서는 하천정비 시 기본계획이 수립되어 각 횡단측점별 결정된 계획홍수위를 기반으로 인접 지형의 홍수위 영향범위를 자동으로 추출하여 하천구역을 정밀하게 결정할 수 있는 방법론을 정립하고자 한다. 첫째로, 하천중심선의 각 측점의 위치정보와 하천의 지형을 위상정보체계로 구성하여 DB를 구축하였다. 둘째로, 측선과 측선사이 절점에 계획홍수위를 선형보간하여 부여하고 이를 지형도의 최단거리에 위치한 지형의 격자표고와 비교해 침수여부를 판단한다. 셋째, 최단거리 지형격자가 침수로 판단될 시 인접한 8개 지형격자의 지형표고와 홍수위를 비교하여 반복적으로 위 과정 수행을 통해 계획홍수위 기반 침수범위를 추출한다. 마지막으로, 이를 수치지형도에 중첩시켜 최종 정밀 하천구역을 결정할 수 있다. 이를 이용하여 산정된 정밀한 하천구역 경계설정을 통해 하천 내사유지 편입을 최소화함과 동시에 명확한 하천구역 구획기준을 정립하여 토지소유주와 담당부처 간 논의 시 기반자료로 활용될 수 있고, 하천구역의 신속하고 정확한 구역설정을 통해 하천인근의 토지이용 고도화 및 효율적인 이용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 한반도 서울의 연세대학교에서 Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy(MAX-DOAS)장비로부터 산출된 원시자료를 이용하여 처음으로 최적추정(Optimal Estimation; OE)을 사용하여 오존전량 및 오존의 대류권 프로파일을 산출하였다. 오존전량 및 오존의 대류권 프로파일을 산출하기 위하여 최적추정을 통하여 MAX-DOAS자료의 광학두께 피팅을 수행하였다. 광학두께 피팅은 MAX-DOAS 장비로부터 각각의 기기 고도각별로 관측된 값을 천정각에서 관측된 값으로 나누어 계산된 자료를 통하여 수행하였다. 오존전량은 2017년 5월 23일 오전(08:13)과 오후(17:55)에 각각 375.4와 412.6 DU로 산출되었다. 오존의 대류권 프로파일(<10 km)은참값 오존존데와 비교하여 약 5% 이내의 오차로 산출되었다. 하지만 10 km 이상의 높은 고도에서는 산출 에러가 커져 10% 이상 과대추정 하는 것으로 산출되었다. MAX-DOAS 자료의 스펙트럼 피팅에 의한 오차는 오전과 오후에 각각 16.8%와 19.1%로 계산되었다. 본 연구에서 제시한 방법은 지상관측 기반의 초분광 UV 센서를 이용하여 오존전량과 대류권 오존 프로파일을 산출하는데 유용하게 사용될 수 있다.
이론적 연구를 통하여 말뚝지름과 말뚝설치간격, 성토재의 내부마찰각 그리고 성토고가 성토지지말뚝의 아칭효율에 미치는 영향을 살펴보았다. 성토지지말뚝 상부의 성토체에 발생하는 아치모델에 대하여 아칭효율을 계산함에 있어 아치의 천정부파괴 및 말뚝캡에 작용하는 하중계산을 통한 아칭효율이 같게 되는 임계 상대간격비를 구할 수 있는 식을 제시하였으며 설계에 유용하게 쓰일 것으로 판단된다. 본 연구에서 수행된 계산결과에 따르면 상대간격비가 작은 경우는 말뚝캡에 작용하는 하중을 통해 계산되는 아칭효율이 설계를 지배하게 됨을 알 수 있으며 상대간격비가 커질수록 아치의 천정부파괴에 의한 아칭효율이 설계를 지배함을 알 수 있다. 말뚝중심간 설치간격에 대한 말뚝지름의 비를 나타내는 ${\beta}$값이 커질수록 말뚝 캡에 작용하는 하중에 의해 계산되는 아칭효율이 설계를 지배하게 되는 임계 상대간격비가 작아짐을 알 수 있었는데 ${\beta}$값이 0.5인 경우 임계 상대간격비는 0.35이며 ${\beta}$값이 0.2인 경우 임계 상대간격비는 0.85이었다. 계산결과에 따르면 Rankine 수동토압계수($K_p$)가 클수록 임계 상대간격비는 작아져서 $K_p$가 5인 경우 임계 상대간격비는 0.23이었으며 $K_p$가 2인 경우 임계 상대간격비는 0.85이었다. 말뚝캡이 성토지반에 대해 차지하는 면적비가 9%인 경우 아칭효율은 54%이었으며 성토재의 수동토압계수가 3인 경우 아칭효율은 61%이었는데 두 경우 모두 말뚝캡에 작용하는 하중에 의해 계산되는 아칭효율이 지배하는 상대간격비가 0.5보다 큼을 알 수 있어 실제적인 설계에 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
원격탐사 자료 기반의 식생지수 시계열 자료를 이용함에 있어서 가장 중요한 것은 구름이나 에어로졸에 의한 자료의 품질저하 문제이다. 이 연구에서는 MODIS09 지표 분광반사도 자료를 이용하여 구름영향에 의한 저품질 자료를 제거한 뒤 결손자료를 내삽, 평활하여 연속적인 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 시계열 자료를 생산하였다. 구름에 의한 영향을 제거하기 위한 방법으로 MODIS 분광반사도 자료를 이용한 5가지의 구름탐지기법을 선정하여 비교, 평가하였다. 위성자료에서 제공하는 품질관리정보 (Quality Assessment, QA)에서 구름이라고 판단한 경우, MODIS09 Band 3 반사도가 10% 이상인 경우와 20% 이상인 경우, Cloud Detection Index (CDI)가 임계값 이상인 경우, 센서 천정각이 $32.25^{\circ}$ 이상인 경우를 각각 구름으로 판단하였다. 구름탐지로 인해 발생한 자료의 결손은 선형적 내삽 기법을 이용하여 보정한 뒤 Savitzky-Golay (S-G) 필터와 웨이브렛 변환을 각각 적용하여 평활하였다. 구름 탐지 기법은 10% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(85%), Quality Control (QC) (82%), 20% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(81%)의 순으로 높은 구름탐지율을 보였다. 웨이브렛 변환은 선형의 시계열 패턴을 얻을 수 있지만 원 자료의 최대값을 반영하지 못하는 반면 S-G 필터는 구름에 의한 신뢰도 낮은 값은 제거하면서도 NDVI 원 자료의 최대값을 유지하여 시계열 자료의 계절적 특성을 잘 보여주는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 구름의 탐지, 결손 내삽, 평활 기법의 순차적인 자료처리기법을 적용하여 구름 영향을 제거한 고품질의 시계열 자료의 생산이 가능함을 확인하였다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.
세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
국내 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 굴뚝원격감시시스템이 운영되고 있으나 대상 시설이 한정적이어서, 시스템이 설치되지 않은 시설은 단속 요원이 직접 모니터링 및 단속을 수행하고 있다. 그래서 효율적인 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 다양한 센서를 활용한 연구들이 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 초분광센서로 측정할 수 있는 분광복사량을 활용하여 대기오염물질 중 이산화질소의 농도를 추정할 수 있는 공식을 개발하고 검증하였다. 농도 추정식 개발을 위해 다양한 농도의 이산화질소를 대상으로 태양천정각, 관측천정각, 상대방위각을 다르게 하여 분광복사량을 관측하였다. 관측된 분광복사량에서 특정 파장 간의 값의 차이를 흡수 깊이로 하였으며, 흡수 깊이와 이산화질소 농도와의 관계를 이용하여 농도 추정식을 개발하였다. 그리고 개발된 농도 추정식들의 검증을 위해 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스를 대상으로 측정한 분광복사량을 이용하였다. 그 결과, 추정식의 형태에 따라 결정 계수와 RMSE가 0.71~0.88, 72~323 ppm으로 나타났으며, 지수 형태의 농도 추정식의 결정 계수가 가장 높게 나타났다. 추정식의 형태에 따라 농도의 변화에 따른 추정 농도의 정확도가 일정하지 않지만, 향후 농도 추정식의 고도화가 이루어진다면 초분광 센서를 활용하여 산업단지 배출되는 이산화질소의 모니터링에 사용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 연륜기후학적 방법에 의해 기후인자가 우리나라에 분포하는 일본잎갈나무의 연륜생장에 미치는 영향을 구명하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 먼저 일본잎갈나무의 연도별 생장특성을 분석하기 위해 제5차 국가산림자원자료에서 수집된 일본잎갈나무의 연륜생장 자료를 정리하였다. 한편 일본잎갈나무의 연륜생장과 기후변수와의 관계를 구명하기 위해 1950년부터 2010년까지 정리된 월평균 기온과 월강수량 자료를 시군 단위로 정리하였다. 기후조건의 유사성에 근거하여 일본잎갈나무의 시군별 연륜생장 자료를 군집분석한 결과 6 개의 기후 군집으로 구분할 수 있었다. 이와 함께 연륜생장 자료에 대한 크로스데이팅과 표준화 절차를 통해 각 군집별 지표연대기를 제작하였다. 각 군집별 지표연대기의 적합성은 연륜생장의 평균민감도, 자기상관계수, 신호 대 잡음비, 신호강도와 같은 기초통계량 분석을 통해 점검하였다. 최종적으로 각 군집별 일본잎갈나무의 연륜생장과 기후변수 간의 관계를 구명하기 위해 반응함수 분석을 실시하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 일본잎갈나무의 지역별 생장특성의 추정뿐만 아니라 기후변화에 따른 생장패턴의 변화 예측에 필요한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 인력이 접근하기 힘든 오염지역 감시를 위하여 다수 무인기 기반 이동센서네트워크를 고려한다. 개별 무인기의 센싱 범위는 제한되어 있으므로 효과적인 지역 감시를 위해서는 무인기가 서로 협력하여 효과적인 센싱 커버리지를 획득하고 보다 많은 유해물질이 검출되는 지점으로 이동할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 센싱 및 통신 거리의 제약을 극복하기 위하여 가상력 기반의 알고리즘을 이용하는 감시 네트워크를 제안하고 테스트베드를 구축한다. 감시 네트워크에서 각 무인기는 이웃 무인기의 센싱값과 위치 정보를 바탕으로 최적 커버리지를 획득하고 감시 지역의 센싱 최대치 지점으로 이동하게 된다. 야외 테스트베드를 이용한 시험을 통해 제안하는 유해 물질 감시 센서 네트워크는 오염 지역에 자발적 접근이 가능하고 높은 가중 커버리지(Weighted Coverage) 획득이 가능함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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