영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.
말뚝은 상부 구조물의 하중을 지지층으로 전달하는 구조체로 국내외 건설 현장에서 널리 사용되고 있다. 말뚝을 시공하는 방법은 지반조건, 시공위치, 주변현황, 환경적 요소, 공사비 등을 종합적으로 고려하여 결정하며 크게 직항타에 의한 타입방식과 선굴착 후 경타 또는 항타하는 방식으로 나눌 수 있다. 이 중 직항타는 말뚝 두부를 해머로 항타하여 원지반 내 소정의 심도까지 근입시키므로 항타 시 가해지는 에너지가 크고 이에 따른 항타진동 및 소음도 증가한다. 말뚝의 항타진동은 주변 시설물 및 지반에 영향을 미치므로 그 영향을 정량적으로 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 말뚝의 항타진동을 시간영역에서 산정하고, 직항타 시 말뚝과 인접하여 위치한 굴착면 및 가시설에 대하여 항타진동에 의한 영향을 유한차분해석법에 의한 2차원 동적수치해석을 통하여 분석하였다. 그 결과 파의 반사 및 재료감쇠가 적은 지표면에서 표면파에 의하여 지중보다 변위가 현저히 크게 발생하는 경향을 나타내었고 전체 변위 크기는 이격거리 증가에 따라 감소하나 수평방향 변위는 진동원과 먼 사면 상단부에서 연직방향 대비 더 큰 값을 보이며 법면부에 변위가 집중적으로 발생하는 특징을 확인하였다.
본 연구는 태극권 움직임에서 신체의 이완방법을 개발하기 위해 바티니에프 기본원리를 적용하여 태극권 움직임의 원리를 분석하였다. 이 연구과정을 통해 태극권과 바티니에프의 신체 움직임이 일맥상통한다는 것을 알 수 있었다. 첫째, 태극권과 바티니에프의 신체 움직임 철학 각도에서 살펴보면 두 기법의 궁극적인 목표는 모두 정신과 신체의 통합이다. 즉 동양의 심신일원론(心身一元論)과 서양의 신체자각(Body Awareness)이 일맥상통하였다. 둘째, 바티니에프가 제시한 호흡지지의 측면에서 살펴보면 두 기법은 모두 호흡을 통해 신체를 자연스럽게 움직이게 하고 각 부위를 이완시킨다. 태극권에서 기(氣)는 생명의 바탕이며 신(身)의 힘이다. 즉, 태극권의 호흡은 몸과 마음(Body- Mind)을 소통, 조화, 융화시킬 수 있는 것이다. 다시 말해서 태극권의 호흡은 정신적인 융합을 통하여 이루어지며 움직임에 영향을 주었다. 바티니에프의 호흡지지도 마찬가지다. 바티니에프의 호흡은 모든 관점에서 움직임에 영향을 주고 호흡은 몸의 내부와 외부의 형태를 모두 변화시킨다고 한다. 셋째, 바티니에프가 제시한 중심부지지의 측면에서 살펴보면 두 기법은 모두 중심을 강조하였다. 중심 지지를 의식하면서 움직이면 몸의 표면적인 근육보다는 좀 더 깊은 근육을 사용할 수 있으며 이를 통해 강하고 유연한 움직임을 가능하게 하였다. 태극권의 기침단전(氣沉丹田)은 의식적으로 복식호흡을 사용하고 힘을 중심으로 모은다. 이러한 운동을 할 때 중심은 더 안정되고 호흡 역시 순조로워진다. 넷째, 바티니에프 기본원리에서 제시한 회전적 요인의 측면에서 살펴보면 모두 회전을 사용한 움직임을 통해 신체 이완이라는 목적을 이루게 된다. 바티니에프의 회전적 요인은 축을 중심으로 3차원적으로 움직이는 관절운동이라는 특성을 인지함으로써 동작을 더욱 쉽게 하고 자유롭게 할 수 있었다. 태극권도 마찬가지다. 태극권은 원형과 나선형(Spiral Movement)의 움직임을 통해서 공간을 최대한 접근하고 매끄럽게 흐름을 전환해서 이완이라는 목적을 이루게 되었다. 다섯 번째, 코헨(Bonnie Bainbridge Cohen)의 Body-Mind Centering Work 이론을 토대로 바티네에프가 정립한 발달 모형의 각도에서 살펴보면 태극권의 움직임의 발전과정과 발달 모형에서 제시한의 호흡, 중심-말초부 연결 / 중앙 반사, 머리- 꼬리뼈 연결 / 척추의 움직임, 상체-하체 연결 / 상응하는 움직임, 신체의 반쪽 연결 / 동종 편측 연결, 교차 측면 연결 / 대측 연결 모두 일맥상통함을 알 수 있었다. 즉 태극권은 호흡을 통해 에너지를 중심으로 모으고, 요추를 통해 상체와 하체를 연결하며 움직임이 발전할 때 동종 편측 연결뿐만 아니라 교차 측면 연결을 할 수 있다. 이러한 연구를 통해 무용의 움직임을 자연스럽게 표현하고, 신체 자각을 토대로 중심축과 관절, 및 균형을 이용한 신체의 움직임 원리를 분석해낼 수 있었다.
기술의 발전과 더불어 다양한 형태의 아날로그 정보를 디지털로 변환하는 방법이 보편화되었다. 그 결과 디지털 유산, 디지털 재건과 같이 가상공간 내에 데이터를 기록하고 구축하여 재생산하는 개념이 정립되면서 다양한 문화유산 보존과 연구에 적극적으로 활용되고 있다. 그러나 중소형 유물에 대한 최적의 스캐너를 제시하는 기존 연구 성과는 거의 없는 실정이다. 또한 스캐너 가격도 연구자들이 활용하기에는 저렴하지 않아 관련 연구가 많지 않다. 3D 스캐너 사양은 3D 모델 품질에 큰 영향을 끼친다. 특히 스캐너에서 사용되는 광원의 종류에 따라 물체 표면에서 반사되는 빛의 상태가 상이하므로 객체의 특성에 적합한 스캐너를 사용하는 것이 작업의 효율성을 올릴 수 있는 방법이다. 따라서 본고에서는 시기별 토기와 자기를 비롯한 다양한 재질의 중소형 매장문화재 9점을 대상으로 연구를 진행하여 네 가지 방식의 3D 스캐너가 어떠 품질 차이가 있는지 살펴보고자 하였다. 연구 결과 중소형 유물의 디지털 기록은 광학식 스캐너와 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 적합하였다. 광학식 스캐너는 메시와 텍스처 모두 우수하나, 가격이 매우 높으며 휴대성이 떨어진다는 단점이 있다. 핸드헬드 방식은 휴대성과 신속성이 뛰어나다는 장점이 있었다. 가격 대비 결과물을 고려할 때는 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 우수하였다. 가장 저렴한 비용으로 3D 모델을 획득할 수 있었던 것은 사진실측이었다. 3D 스캐닝 기술은 크게 유물의 디지털 도면 제작, 문화재 복원 및 복제, 데이터베이스 구축 방면으로 활용할 수 있다. 본 연구는 문화유산에서 3D 스캐닝 기술의 적극적인 활용을 위해 재질별, 시대별 매장문화재 유물에 가장 적합한 스캐너를 이용할 수 있도록 기여하였다는 데에 의의가 있다.
구름은 대기 중에 떠 있는 작은 물방울이나 얼음 알갱이들 또는 혼합물 등으로 구성되며 지구 표면의 약 2/3를 덮고 있다. 위성영상내에서의 구름은 일부 다른 지상 물체 또는 지표면과 유사한 반사도 특성으로 인해 구름과 구름이 아닌 영역을 분리하는 구름탐지는 매우 어려운 작업이다. 특히 뚜렷한 특징을 가지는 두꺼운 구름과 달리 얇은 반투명 구름은 위성영상내에서 구름과 배경의 대비가 약하고 지표면과 혼합되어져 나타나기 때문에 대부분 구름탐지에서 쉽게 놓쳐지고 많은 어려움을 주는 대상으로 작용한다. 이러한 구름탐지의 반투명 구름의 한계점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 머신러닝 기법(Random Forest [RF], Convolutional Neural Networks [CNN])을 활용하여 반투명 구름을 중점으로 한 구름탐지 연구를 수행하였다. Reference자료로는 MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)에서 제공하는 MOD35자료에서 Cloud Mask와 Cirrus Mask를 활용하였으며 반투명 구름 픽셀을 고려한 모델 훈련을 위해 훈련 데이터의 픽셀 비율을 구름, 반투명 구름, 청천이 약 1:1:1이 되도록 구성하였다. 연구의 정성적 비교 결과, RF와 CNN 모두 반투명 구름을 포함한 다양한 형태의 구름 등을 잘 탐지하였고, RF 모델 결과와 CNN 모델 결과를 혼합한 RF+CNN경우에는 개별 모델의 한계점을 개선시키며 구름탐지가 잘 수행되어진 것을 확인하였다. 연구의 정량적 결과 RF의 전체 정확도(OA) 값은 92%, CNN은 94.11%를 보였고, RF+CNN은 94.29%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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