다수의광학위성센서들이선형 배열 형태에 기반을두고설계되었다. 널리 알려진 광학위성센서의 종류는 다음과 같이 경로 평행 방향 1열스캐너(along-track line scanner), 경로 직각 방향 1열 스캐너(across-track linescanner), 3열 스캐너(three- line scanner)로 구분할 수 있다. 이들 센서들을 이용하여 위성 및 항공기에서 지상지물의 정확한 위치정보를 획득하려고 할 때 센서의 외부 표정요소와 내부 표정요소는 매우 중요한 요소들이다. 이들 센서들의 영상생성기하구조는 태양에 의한열영향, 진동, 바람등의 다양한 물리적 현상들에 의하여 시시각각 변동될 가능성이 있기에 내부표정요소의 편의가 지상에 미치는 영향을 분석하는 것은 매우 중요하다. 실제적인 비행경로와 자세정보를 바탕으로 생성된 시뮬레이션 자료를 이용하여 본 연구에서는 각 센서의 초점거리에 편의량을 점진적으로 추가하면서 실험과 분석을 수행하였으며, 또한 비행고도를 고고도와 저고도의 두가지 경우로 비교하였다.실험결과, 경로평행방향 1열 스캐너의 경우에 초점거리편의량의 증가가 지상스캔라인방향(Y 방향)의 오차를 유발하였으며, 경로 직각 방향 1열 스캐너의 경우 스캔라인방향과 수직방향으로 오차가 증가하였고, 3열 스캐너의 경우에는 수직방향으로만 오차가 증가하였다. 이들 실험결과는 향후 새로운 센서개발과 센서캘리브레이션 정확도에 가이드라인을 제공할 수 있다고 본다.
최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.
이 연구는 회전익 무인항공기인 드론을 활용하여 노천석회석광산 채굴장에 대한 3차원 모델링과 화약발파에 의한 석회석 채굴 전후의 채굴량 산정 가능성을 살펴보기 위한 것이다. 촬영된 채굴장의 영상에 대한 중복도를 분석한 결과 높은 화질의 구현이 가능한 것으로 나타났다. 카메라 캘리브레이션을 통해 왜곡도를 보정한 후 촬영 위치에서 각 축 방향 오차를 분석한 결과 허용 가능 범위를 보였다. 화약발파 전후 채굴량을 산정한 결과 넓은 범위의 채굴량을 비교적 짧은 시간에 빠르고 정확하게 산정 가능한 것으로 나타났다. 결론적으로 노천석회석광산의 채굴장 모니터링과 채굴량 산정에 있어 회전익 무인항공기 드론이 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 이 방법은 향후 노천광산뿐만 아니라 건설 현장이나 도로사면 등의 주기적인 모니터링에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
비탄성적 산란에 의한 빛의 방출 현상을 이용한 라만 분광법 기술은 무표지 방식으로 분자를 식별하는 기술로 바이오 의학 및 재료 산업에 이르기까지 다양한 분야에서 연구되고 있다. 광프로브 기반 라만 분광기는 국소 부위의 화학 분석을 최소 침습 방식으로 측정할 수 있어 수술 중 실시간 진단 기술로 적용할 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 화학 물질의 농도별 변화에 따른 라만 신호의 변화를 살펴보아 라만 실험 장치의 캘리브레이션을 진행하였으며, 정상 쥐와 아밀로이드 베타 플라크가 축적된 5xFAD 치매성 돌연변이 모델의 대뇌 조직을 대상으로 라만 신호 특성을 측정 및 비교 분석하여 알츠하이머씨 병의 진단을 위한 가능성을 탐구하였다. 또한 대표적인 치매 원인 물질인 아밀로이드 베타에 대한 라만 신호 측정을 병행하여 치매 진단에 대한 적용을 교차 검증하였다. 본 라만 분광법 연구를 통해 치매 진단에 있어 기존문진 검사 및 뇌 영상 진단을 대체하여 정밀하게 판별할 수 있는 하나의 진단 지표로서의 가능성을 보았으며, 추후 뇌신경계뿐만 아니라 인체의 다양한 장기 및 질병에 적용시켜 물리·공학·화학 등 다양한 연구분야에서의 원천기술로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
댐은 용수공급 및 홍수조절을 위한 매우 중요한 시설물이며, 따라서 댐의 효율적인 관리를 위해서는 저수용량을 정확히 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 충주댐 저수지를 대상으로 다차원공간정보를 이용하여 시계열 저수용량 비교하였으며 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 댐 저수지 주변의 육상부와 수심부에 각각 LiDAR와 MBES 측량을 수행하였으며, 측량자료의 정확도 향상을 위해 캘리브레이션 보정과정을 실시한 후 지상기준점과의 검정을 통해 허용오차 기준을 만족하는 다차원공간정보를 구축할 수 있었다. 항공 LiDAR와 MBES 자료를 연계하여 생성한 정밀지형자료로부터 불규칙삼각망 모델을 이용하여 수위별 저수용량을 계산하였으며 회귀분석을 통해 2008년도 저수용량 곡선식을 개발하였다. 2008년도 저수용량을 1986년과 1996년과 비교한 결과, 저수지 퇴사증가로 인해 수위가 높아질수록 총저수용량은 감소하는 추세를 보였다. 또한 수위 구간별로 저수용량을 계산하여 침식과 퇴사가 나타나는 구간을 분석할 수 있었으며, 특히 1986~2008년과 1996~2008년 동안의 평균수위 직상부 구간인 130.0~135.0m에서 가장 많은 침식특성이 나타났으며 이는 집중강우로 인해 저수지 사면침식이 주요 원인으로 판단된다.
본 연구는 유사한 입지에서 생육한 소나무와 굴참나무 임분을 대상으로 시비에 따른 토양 CO2 방출량을 비교하기 위해 수행하였다. 성숙한 소나무와 굴참나무 임분을 대상으로 시비처리 전 캘리브레이션 기간(2015년 3월~2016년 2월)을 가진 후, 2016년 3월에 복합비료를 표면 시비하였다. 토양 CO2 방출량은 2015년 3월부터 2017년 2월까지 2년 동안 매월 측정하였다. 토양 CO2 방출량의 월별 변동은 굴참나무와 소나무 임분 모두 시비 전(2015~2016년)과 시비 후(2016~2017년) 유사하였다. 연평균 토양 CO2 방출량의 경우 소나무 임분의 시비구는 2015~2016년 1.620 μmol m-2 s-1였으나 2016~2017년 2.180 μmol m-2 s-1로 유의적으로 증가(P < 0.05)하였으며, 굴참나무 임분의 시비구도 2015~2016년 1.557 μmol m-2 s-1에서 2016~2017년 1.977 μmol m-2 s-1로 약 0.420 μmol m-2 s-1 정도 증가하였다. 그러나 비시비구는 두 임분 모두 2015~2016년과 2016~2017년 사이 토양 CO2 방출량에 유의적인 차이가 없었다. Q10 값은 굴참나무 임분의 시비구가 2015~2016년 3.14에서, 2016~2017년 3.41로 증가하였으나 소나무 임분의 시비구는 Q10 값에 변화가 없었다. 비시비구의 Q10 값의 경우 굴참나무 임분은 2015~2016년에 3.85였으나, 2016~2017년은 3.69로 감소하였으며, 소나무 임분은 2015~2016년은 3.15였으나, 2016~2017년은 3.65로 증가하였다. 본 연구 결과에 따르면 유사한 입지환경에서 생육한 소나무와 굴참나무 임분의 토양 CO2 방출량은 시비 후 증가하였으며, 시비에 따른 토양 CO2 방출은 소나무 임분이 굴참나무 임분에 비해 반응이 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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