본 논문에서는 대상지역에 대한 영상을 다양한 가중치의 조합의 경우를 고려하여 객체 단위로 분할하게 되며 분할된 객체에 대하여 상호관계를 분석하여 수치적으로 표현하였다. 또한 최종적인 객체 기반영상분류에서 높은 정확도를 확보할 수 있는 가중치의 조합을 산정하였다. 연구에 사용된 영상은 Landsat-7/ETM 영상으로 대상 지역의 면적은 $11{\times}14$ Km이며 밴드 2, 3, 4의 조합을 사용하였다. 객체 간 계산은 Moran's I와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하였다. 대상지역에 대하여 총 75개의 가중치 조합을 사용하여 75개의 객체 분할 영상을 생성하였다. 객체 분할 영상 중에 최종적인 영상 분류 시 높은 정확도가 예상되는 가중치 조합, 중간 정도 정확도가 예상되는 가중치 조합 그리고 낮은 정도 정확도가 예상되는 가중치 조합을 7개 선택하여 최종적인 객체기반 영상분류를 시행하고 그 정확도를 비교하였다. 정확도의 비교 결과, 가장 높은 정확도가 예상되는 가중치 조합의 객체 분할 영상의 경우 객체 기반 영상 분류 시 85% 이상의 정확도를 나타내었으며 반대로 낮은 경우는 분류 시 50% 정도의 분류 정확도를 나타내었다.
본 연구에서는 강우레이더 관측망의 효과적인 운영관리 측면에서 관측과 운영 성능의 목표를 설정하고 평가하는 방안을 검토하였다. 레이더 관측망의 운영관리 측면에서 정량화가 가능한(정량적으로 평가된) 관측과 운영 목표를 설정하고 활용하는 것은, 관측의 정확도와 운영효율성을 과학적으로 평가 및 제고하기 위해 반드시 필요한 사안이다. 국토교통부는 2015년 현재, 기존에 설치 운영 중인 임진강, 소백산, 비슬산 레이더와 함께 예봉산, 가리산, 모후산, 서대산 총 7대의 S밴드 이중편파 레이더를 설치 운영할 계획이다. 이에 따라 강우레이더를 활용한 최적의 홍수예경보를 위해서는, 강우레이더 관측성능의 현 수준을 파악하여 홍수예경보 측면에서 관측정확도와 운영효율을 높이기 위한 방법(목표설정 및 평가 방법)의 모색이 필요하다. 가장 이상적인 방법은 관측 자료를 기반으로 분석하여 도출하는 것이겠으나, 현재 설치 단계로 모든 관측소의 관측 자료가 생산되고 있는 것은 아니므로, 본 연구에서는 관측 정확도에 영향을 미치는 관측환경 요소를 분석하는 방법을 선택하였다. 관측환경 요소로는 차폐, 빔고도, 빔높이, 빔폭 등이 이에 해당하며, 홍수예경보 측면을 고려하면 홍수취약성 요소(홍수예경보목표 대상유역 면적, 도달시간, 경사, 인구 등)도 고려해야 할 것이다. 즉, 강우레이더는 홍수예경보 정확도 향상을 위해 운영되므로, 홍수예경보 정확도 향상에 어느 정도 기여할 수 있는지 평가해야 한다. 이는 현재 지역별로 홍수예경보 취약 정도를 평가해야 하고 이를 위해서는 관측 취약성과 홍수 취약성을 함께 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 관측 취약성과 홍수 취약성을 함께 고려한 강우레이더 관측망의 관측 운영 성능 목표설정 및 평가 방안을 제시하였다.
본 연구는 직접적인 접근이 어려운 demilitarized zone (DMZ)의 산불 피해 지역을 파악하기 위하여, 고해상도 위성영상 및 머신러닝 기반의 감독 분류 기법을 이용하였다. 고해상도 위성 영상은 Sentinel-2 A/B를 이용하였으며, SVM 감독분류 기법을 기반으로 토지피복도를 산출하였다. DMZ 산불 피해 지역을 분류하기 위한 최적의 조합을 찾기 위하여 SVM 내에 다양한 커널과 밴드 조합에 따른 감독 분류를 진행하고 오차 행렬을 통해 정확도를 평가하였다. 또한, 2020년, 2021년은 위성영상 자료 기반의 산불 탐지 결과와 산불 연보의 피해 지역 면적 간의 비교를 통한 검증을 수행하였다. 이후, 현재 피해 면적 자료가 없는 2022년의 산불 피해 지역을 탐지함으로써 신뢰할 만한 수준의 결과를 신속적으로 파악하고자 하였다.
본 논문은 최근 전자전, 레이더, 기지국 및 위성통신분야에서 각광받고 있는 GaN HEMT(Gallium Nitride High Electron Mobility Transistor) die를 이용한 고출력증폭기의 제작에 사용되는 본드 와이어의 용융단선 현상과 원인을 분석하였다. 고출력증폭기의 주요 성능인 최대 출력전력을 얻기 위해서는 최적의 임피던스 정합이 필요하고 정격전류뿐만 아니라 과도전류에 대한 발열을 고려하여 본드 와이어 소재에 부합하는 직경과 가닥수가 정해져야 한다. 특히, GaN과 같이 에너지 밴드 갭이 넓은 화합물반도체는 설계효율이 낮거나 방열이 부족하면 열 저항 증가로 인해 본드 와이어의 용융단선을 촉발하는 현상을 확인하였다. 본 자료는 발열조건에 대한 모의시험을 수행하고, IR현미경 측정을 통한 검증으로 GaN소자를 이용한 응용분야에 참고자료로 활용이 기대된다.
항공기용 엔진제어기는 주어진 환경에서 엔진의 최대 효율로 안전하게 운영될 수 있도록 엔진의 추력을 조절하고, 다른 보기 시스템들의 상태 감시를 수행하여 엔진의 모든 권한을 전자식으로 통합 제어하는 장치이다. 엔진제어기는 매우 높은 온도 환경에서도 정상 작동해야 한다. 따라서 엔진제어기는 내부 발열과 외부 유입 열을 고려한 최적의 방열설계가 필수적이다. 본 논문에서는 엔진제어기의 진공 브레이징 냉각유로를 설계하였다. 냉각유로의 전체 압력손실을 계산하기 위해 기본 형상에 대한 주손실과 입출구의 급격 확대/축소부, 유로 선회를 위한 밴드부 등의 비선형 형상에 대한 부차적손실을 계산하였다. 압력손실 이론식과 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 해석을 활용한 합성추정법을 소개하여 각 비선형 형상에 대한 손실계수 계산하였다.
최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 구조적으로 홍수에 취약한 실정이다. 국지성 도시호우는 저층(1 km 내외)에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 높은 산 정상에 설치되어 1.5 km 이상의 강우관측을 중심으로 운영됨에 따라 저층강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하여, 이에 대형 레이더에서 뿐만 아니라 도시단위의 국지성 호우관측에 대응할 수 있는 소형 레이더 기반 고정밀 강우관측 마련 및 운영 기술이 필요하다. 현재 K-water는 부산 에코델타 스마트시티에 도시 물재해 플랫폼 구현의 일환으로 돌발강우사전 탐지 및 도시의 신속·정확한 강우 관측을 위하여 높은 시공간 해상도를 제공하는 이중편파X 밴드 소형 강우레이더를 설치하고, 효율적 운용을 위해 각 고도각에서의 빔 차폐율을 확인하고 이를 고려한 최적 관측전략을 수립하였다. 또한 Z-Phi 방법을 이용한 반사도 감쇠 보정 기술을 개발하였으며, 강우 추정을 위해 하이브리드 고도면 합성 기법(HSR) 기법을 적용하고 검증하였다. 이후 소형 레이더의 정량적 추정강수를 이용하여 강우예측 정보를 생산하기 위해 이류모델을 적용하고, 비슬산과 소형 합성 레이더 추정강수로 선행 10분에서 180분까지 예측할 수 있도록 개발하였다. 또한, 지상강우관측 자료와의 정확도 비교 평가를 수행하고, 행정구역 및 표준유역의 예측 평균강우량을 생산하여 부산 에코델타 스마트시티 도시 물재해 통합관리 시스템과 연계운영을 위한 후속 과업을 수행중에 있다.
최근 국내에서는 이상기후변화로 인해 수환경 변화가 일어나고 있으며, 이로인해 하천이나 저수지에 조류의 과대성장이 빈번히 발생되고 있다. 조류의 과대성장으로 인해 조류가 생산하는 독성물질, 이취미 물질은 수질을 악화 및 생태계에 큰영향을 미치는 실정이다. 또한, 조류는 하천, 저수지에 넓은 분포로 발생하게 되며, 현재 조류 조사방법은 다양한 계측장비를 통해 조사를 진행하고 있으나, 조류를 직접 채취하여 검경하거나, 보트 또는 조사선에 센서를 부착하여 측정하기 때문에, 점 또는 선단위의 간혈적 조사가 진행된다. 따라 많은 인력과 시간이 소요된다. 국내에선 인력과 시간을 줄이기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용한 조류 원격탐사 모니터링에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 안동댐 인근 예안교에서 드론과 초분광센서를 이용하여 초분광데이터를 수집 및 조류 맵핑을 진행하였다. 사용된 드론은 DJI사의 RGB드론과 M-600Pro를 사용하였으며, 초분광 센서는 CORNING사의 microHSITM 410 SHARK를 이용하였으며, 파장 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있다. 드론에 짐벌을 장착하여 초분광센서를 수표면과 평행하게 두고 촬영 및 영상을 수집하였다. 방사보정을 하기위해 영상을 촬영 구간에 방사 보정용 반사천을 두고 동시간에 같이 촬영 하여 방사보정을 진행하였다. 본 연구에서는 초분광센서와 드론을 활용하여 조류 맵핑에 대한 연구를 하기위해 시료를 채취하여 검경결과와 비교분석을 하였으며, 초분광영상 분석을 통해 조류 최적밴드비를 산정하고 조류 맵핑을 진행하여 촬영구간에 대한 2차원 조류 맵핑 제시하여 하천에 적용하고자 한다.
하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화 되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상의 지형측량은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 그 방법은 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심맵 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간(Spatio-temporal)초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용해 보았다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.
NiO와 페로브스카이트 사이의 전하 이동과 계면특성을 개선하기 위해, 솔-젤로 제조된 NiO를 [2-(9H-carbazol-9-yl)ethyl] phosphonic acid (2PACz)으로 개질한다. 2PACz의 인산기(head group)는 NiO 표면의 수산화기(-OH)와 응축 반응을 통해 결합되며, 더 깊은 가전자대가 형성되면서 페로브스카이트 층의 가전자대와 에너지밴드가 더 잘 일치하게 되어 생성된 전하의 재결합이 억제되고 에너지 손실이 감소하게 된다. 더불어, 페로브스카이트의 표면 및 페로브스카이트/정공 전달층 계면에 핀홀이 없는 고질의 페로브스카이트 필름이 형성된다. 결과적으로, 13.69%의 효율을 나타내는 NiO 기반 소자와 비교했을 때, 최적의 2PACz으로 개질된 NiO 기반 소자는 17.08%의 높은 효율을 보여주며, 공기 조건에서 더 뛰어난 안정성을 보여준다.
화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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