위성영상정보는 센서의 종류, 취득, 분석, 재난과 위성영상 특성 매칭 등의 제약으로 재난 상황에서 제한적으로 사용되었다. 일반적으로 인공위성의 종류는 탑재한 센서의 정보제공 능력 범위에 따라 분류 가능하며 이에 따라 대상 범위가 결정된다. 본 연구에서는 재난의 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 취득과 활용을 위해 다양한 위성과 탑재된 센서의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 특성에 대하여 분석하고 재난유형별로 최적 위성영상을 선정하였다. 행정안전부에서는 재난과 재해의 유형을 자연재난(10종)과 사회재난(27종)으로 분류하였다. 위성영상 활용이 가능한 재난 유형은 가시적으로 확인이 가능한 자연재난에 해당하며 그 중 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 총 4종의 재난유형별로 가용한 최적의 위성영상을 분석하였다. 재난관측에 사용 가능한 대표적인 탑재체의 종류는 극궤도 지구관측 위성에서 광학과 SAR로 구분할 수 있다. 각 기본 특성에 따라 제공되는 정보의 종류가 분류되며 광학 센서는 태양복사 및 지구복사에너지 파장 영역 중 가시광선-근적외선-단파적외선-열적외선 파장대 영역의 분광 정보를 제공할 수 있는 다중 밴드들로 구성된다. 지표의 특정 대상이나 물질을 탐지하고 변화를 감지·분석하는데 유용하여 홍수, 태풍, 지진 등 자연 및 사회 재난·재해 관측에 유용하게 이용된다. SAR 센서는 장파장의 전자기파를 방출한 후 돌아오는 신호를 활용하여 대상에 대한 정보를 획득한다. 대기의 효과 및 요소를 투과하는 주파수 대역별 장파장 밴드 정보를 활용하여 고해상도의 대상 표면, 위치, 형태 등의 정보를 측량 및 관측하므로 중·광역 지역에 제약 없이 영상정보를 획득할 수 있어 산사태, 홍수, 지진, 등의 재난 모니터링에 유용하다. 이러한 다종 위성별 센서들의 특징(공간 해상도, 파장대별 밴드 특성, 관측폭, 재방문 주기 등)들을 분석하여 재난유형별로 가용한 무료/상용 지구관측위성을 분류한 결과 태풍에는 광역관측, 정지궤도 위성, 홍수에는 광학 및 SAR 고해상도 위성, 가뭄은 광역관측, 다분광 광학 위성 그리고 산불에는 정지궤도, 광학, SAR 위성이 적합함을 알 수 있다.
스마트 돈사 환경의 복지 및 생산성 향상을 위하여 정량 분석법을 기반으로 한 모돈 관리의 중요성이 증가하고 있다. 모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복하여 이루어지는데 모돈의 관리는 돈사 농장의 생산성 및 경제성과 직결된다. 모돈 관리에 필요한 환경 및 계측정보를 획득하고 이 정보로부터 모돈의 개체관리를 극대화시키고 최적의 방안을 찾고자 지속적으로 계측이 가능한 모돈의 돈사 모니터링 시스템이 필요하다. 모돈의 행동특성 계측이 가능한 시스템이 필요한 이유는 모돈의 행동 특성(섭식 및 지제불량 등)에 상응하는 대사 불량, 질병 및 발정 징후 등을 조기에 발견할 수 있기 때문이다. 돈사 내에서 정지 상태로 판별이 되는 모돈의 지제상태(기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 다르게 연속적인 움직임으로부터 판별되는 모돈의 섭식상태를 분석하기 위해서는 계측 시스템과 이를 분석해주는 시스템간의 시간적 차이를 최소화 할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 모돈의 섭식을 정량적으로 지수화하기 위한 센서의 최소 SPS(sample per second)는 600 Hz($100Hz{\times}6$개)로서 최소 6개 ADC 채널과 최소 1,200 Hz 이상으로 샘플링 할 수 있는 마이크로 컨트롤러가 필요하다. 또한 16 비트의 분해능으로 1분 동안 연속 계측을 수행할 경우 필요한 정보량은 153,600 KByte ($1,200sample/s{\times}16bit/sample{\times}8Byte/bit$)으로 실시간 처리를 수행하기에 매우 큰 정보량이라 판단할 수 있다. 수행하고자 하는 정보처리 기법에 따라 다소 상이할 수 있으나, 1분을 주기로 모돈의 섭식 분석을 수행하고자 할 경우 최도 150 MByte의 정보량을 처리하기 위한 최소의 클럭수는 단순 대입의 경우 2.5 Mhz (clock/second) ($=1clock/Byte{\times}150MByte/60seconds$) 이며 덧셈(4 clock)의 경우 10 Mhz, 곱셈(16 clock)의 경우 40 Mhz의 클럭이 필요하다. 또한 정보의 저장 및 도시를 위해 필요한 부가적인 회로(LCD, SD메모리) 구동을 위해 필요한 클럭을 고려할 경우 추가적인 클럭이 필요하다. 이를 종합적으로 고려하여 120 Mhz ($= 40Mhz{\times}3$) 이상의 클럭이 필요하다고 판단할 수 있다. 또한 센서 계측 주기의 시간 분해능을 균등하게 유지하기 위해선 계측->도시->저장의 과정을 교차적으로 수행해야 한다. 이러한 과정을 거처 최종적으로 선정한 마이크로 프로세서는 ARM Cortex-M4이며 168 MHz로 연산 수행이 가능하여 목표하고자 하는 신호처리를 수행 할 수 있다. 현장 예비 실험을 통해 기대 성능을 만족하였으며, 시간 복잡도가 높은 연산을 대비하여 최적 시분할 스케쥴링 기법에 대한 보완이 필요하다고 판단되었다.
유성 버스트 통신로는 재래식 무선 경로에 비해 많은 장점이 있는데도 그 도통율이 수%이 하로 적기 때문에 일반 상용 통신망에는 아직 넓게 이용되지 못하고 있다 이러한 수분의 일초이하의 짧은 시간에 발생하는 버스트를 통해서 가능한 한 많은 데이터 량을 전송하려면 특별히 개발된 정교한 통신 프로토콜이 필요하다. 이 논문은 통제국이 주기적인 탐색신호를 송출함으로서 버스트를 효과적으로 탐지하고 신속 히 포착하며 이 버스트가 존속하는 짧은 시간에 이 버스트를 통해서 가능한 한 많은 량의 데이터를 전송할 수 있도록 하는 통신 프로토콜을 소개한다. 각 단계의 처리 시간을 해석하여 버스트의 여러 가지 길이에 따라 메시지를 최소한의 지연으로 전송할 수 있는 최적합한 데이터 패킷의 길이를 도출한다. 이 해석결과 에 따라 버스트의 평균 지속시간을 분석하여 최적합한 패킷길이를 도출하는 루틴을 개발하고, 이것을 사용함으로서 주워진 시간에 가능한 한 많은 메시지를 전송할 수 있도록 하는 유성 버스트 통신로를 위한 프로토콜을 제안한다.
차량항법장치는 1981년 일본 혼다자동차 관성항법장치에서 개발되었다. 요즈음에는 GPS 및 GIS를 기반으로 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나 아무리 좋은 자동항법장치도 평균 차량 속도가 5~15km일 때에는 최단경로를 상실한다. 그러므로, 승용차 대기시간과 평균 차량 속도를 개선하기 위해서 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수일 때에도 퍼지 적응규칙을 이용해서 평균주행속도를 향상한 알고리즘을 제안한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로 및 공사중인 도로에서도 안전도를 고려한 최적경로 및 현재의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.
시계열 자료들을 분석하고자 하는 경우 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우는 드물다. 특히 계절성을 제거한 자료들에서는 정량화하기 어려운 주기성이 많이 관찰된다. 즉, 어떤 특정지역에서 나타나는 현상이 다른 기상 현상에 영향을 미칠 것은 자명한 일이나 그 관련성이 선형(linearity)일 가능성은 극히 드물다. 따라서 그들 사이의 관련성이 선형성에 근거한 지표들로 정량화되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 방법이 사용되며 그중에서 웨이블릿 분석을 통해 본 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환(wavelet transforms)은 특수한 함수의 집합으로 구성되어 기존 웨이블릿 신호의 분석을 위해 사용되는 방법이다. 이 변환은 푸리에 변환에서 변형된 방법으로 특정한 기저 함수(base function)를 이용하여 기존의 시계열 자료를 주파수로 바꾸는 변환이다. 웨이블릿 변환에서 기저 함수를 모 웨이블릿이라고 하며 이를 천이, 확대 및 축소 과정을 통해 주파수를 구성한다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿을 분해하고 재결합하여 시계열 분석을 할 수 있다. 모 웨이블릿 함수에는 Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer 등의 여러 가지 종류의 모 웨이블릿 함수가 있으며 모 웨이블릿이 달라지면 결과가 다르게 나타난다. 기존에는 Morlet 웨이블릿을 주로 이용하여 주파수분석에 사용하여 결과를 도출하였다. 그리고 시계열 자료는 크게 백색잡음(White Noise), 장기기억(Long Term Memory), 단기기억(Short Term Memory)으로 나뉜다. 각 시계열 자료의 종류에 따라 임의의 시계열 자료를 산정하여 그에 따른 웨이블릿 분석을 통해 모 웨이블릿의 특성을 도출하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 분석을 통해 시계열 자료의 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 남방진동지수(SOI), 북극진동지수(AOI)의 자료를 이용하여 웨이블릿 분석을 시도하였다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿에 따라 달라지는 결과를 토대로 분석하였으며 이를 정상성과 지속성에 따라 분류된 시계열에 적용하여 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 임의의 시계열 자료에서 설정한 최적의 모 웨이블릿을 AOI와 SOI와 같은 실제 시계열 자료에 대입하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 시계열 자료의 종류를 구분하고 자료의 특성에 따라 가장 적합한 모 웨이블릿을 구하고자 하였다.
WDM(Wavelength Division Multiplexing) 광통신망의 노드에서 신호채널들이 분기 결합될 때 잔류채널들의 이득을 일정하게 제어해 주기 위해 고정이득 EDFA를 사용한다. 본 논문에서는 양방향 펌프에 의해 고이득을 가지는 L-band EDFA에서 발진광에 의해 입력변화를 보상해주는 방식으로 고정이득 EDFA를 구현하였다. 여기서 발진방향 및 파장에 따른 잔류채널의 과도응답 특성에 있어서 단파장 후방발진의 경우가 최적임을 확인할 수 있었다.
인구의 증가로 인한 전력수요의 증가는 가공 및 지중 송진설비의 대용량화로 이어져왔다. 그러나 최근 도시 경관과 전자파로 인한 건강 등에 대한 관심이 급증하면서 주거지 주변 송전선로 실리에 대한 민원이 증가하고 있다 을에 대한 대안으로 대용량 전력송전이 가능하고 가공 및 지중송전의 단점을 보완한 가스결연 송전선로(Gas Insulated Transmission Line, GIL)가 개발되었다. 선진국에서는 가스 절연으로 우수한 절연성능과 안정성을 가지며, 기존 교통용 터널 또는 지하 전력구에 설치함으로써 주변 경관을 해치지 않고 낮은 전계 형성 등의 장점을 가진 가스절연송전선로의 연구와 개발에 많은 노력 기울이고 있다[$1{\sim}5$]. 본 논문에서는 전력기기들의 결함진단에 많이 사용되는 부분방전 측정을 가스절연 송전선로에 적용할 수 있는 최적의 측정용 센서를 개발하여 유사한 구조를 가지는 75kV GIS Mock-up과 Free moving particle 모의 방전 셀을 이용하여 발생시킨 부분방전 신호를 측정하여, 광대역 특성을 보이는 대수주기 패치 안테나와의 성능을 비교하였다.
푸리에 변환을 이용하여 100kHz의 주파수 범위까지 사용할 수 있는 전기화학적 임피던스 측정시스템을 제작하였다. 이 시스템은 신호 발생기, 특수하게 고안된 정전위기, 고속 자료수집 장치, 시스템 제어기 및 컴퓨터 인터페이스로 구성되었다. 우리가 제작한 시스템은 lock-in amplifier를 사용하는 상품과 성능이 비슷하였다. 측정에 소요되는 최소 시간은 사용된 최적 주파수의 한 주기에 해당하므로 상당히 짧아졌다. 이 시스템을 사용하면 부식 초기와 같이 시간에 따라 변하는 전기화학적 계면현상을 임피던스 측정법으로 연구할 수 있으리라 전망된다.
이동통신에서 주파수 이용효율이 높은 QAM 변조방식을 코히런트 방식으로 통신하는 경우에는 채널상태를 추정하여 채널에 의한 신호의 왜곡을 보상하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 싱크함수(sinc function)를 이 용하여 레일리 페이딩 채널환경하에서 PSAM (pilot symbol assisted modulation)방식에 적용할 수 있는 새로운 페이딩 추정방식을 제안하였다. 기존의 가우시안 내삽볍 방식은 파일롯 심볼(pilot symbol)삽입주기가 나이 키스트 샘플링율(Nyquist sampling rate)에 근접할수록 성능이 급격히 저하되는 단점이 있으며, 위너 필터(Wiener filter)를 이용한 방식은 나이키스트 샘플링율에 근접해도 성능의 저하가 없는 장점이었다. 그러나 위너 필터를 사용한 방식은 최적의 필터계수를 구하기 위해서 채널 이득의 자기상관함수, 도플러 주파수와 신호대 잡음비(SNR)를 알아야 하며 이는 위너 필터방식을 설환경에 적용하기 어렵게 만드는 단점이다. 본 논문에서 제안한 방식은 위너 필터방식과 거의 유사한 성능을 갖고 있으면서도 채널 이득의 자기상관함수, 도플러 주파수와 SNR을 알아야 할 필요가 없는 장점이 있기 때문에 실환경에 적용하기 적합한 방식이다.
단속류에서는 신호제어에 의한 정확한 통행시간 추정에 어려움이 많으므로 기존 교통정보 수집체계로부터 얻을 수 있는 자료를 가공하여 운전자 및 교통정보 이용자에게 보다 신뢰성 있는 정보를 제공하여야한다. 또한 시간의 변화에 따른 장래의 최적경로는 개별구간에 대한 장래의 구간속도를 예측해야만 가능하므로 과거의 원시자료만으로 나타나지 않는 교통류의 변동에 따른 도로의 소통상태가 반영되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 영상검지기 자료 및 AVI 자료의 특성을 효과적으로 통합하기 위해 영상검지기자료를 이용한 KHCM 방식의 추정법을 통해 링크별 통행특성을 파악하고, 이러한 특성비율을 보정계수로 적용하여 AVI에서 수집된 구간통행시간정보에 반영함으로써 보다 정확한 링크별 통행시간을 산출하는 데이터 융합기법을 도출하였고, 평가 결과(RMSE, EC 등) 또한 우수하였다. 이 기법을 이용한 링크별 통행시간정보는 운전자가 이동하고자 하는 구간이 AVI의 제공범위에 미치지 못하거나 넘어서는 경우, 원하는 총 통행구간의 시간정보를 예측할 수 있다는 의의를 지닌다. 또한 실제 차량은 시 공간적인 이동을 하기 때문에 동시간대의 링크통행시간을 이용한 정보는 실제 통행시간과 비교해 볼 때 상당한 시간처짐 (Time-lag)현상을 가져온다. 따라서, 시간주기별로 변화하는 차량의 시 공간적 이동을 고려한 다주기 예측의 개념을 도입하였으며, 칼만필터링을 활용한 다주기 예측모형의 평가결과(RMSE, EC등) 현실을 잘 반영하는 모형임이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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