식물의 생장과 발달은 지하부 환경에도 영향을 받으므로 근권 환경의 변수들을 관수전략의 수립에 고려하는 것이 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 수분이동 특성이 다른 2종류의 암면배지에서 FDR센서를 활용하여 체적함수율(VWC)과 Bulk EC(ECb) 그리고 식물의 뿌리가 이용하는 Pore EC(ECp)에 대한 관계를 분석하고, 이를 활용하여 이용가능한 근권 환경 데이터 수집과 보정 방법을 확립하고자 진행되었다. 실험은 물리적 특성이 다른 2종류의 암면배지(RW1, RW2)를 사용하였다. FDR 센서를 활용하여 함수율(MC)과 ECb를 측정하였으며, ECp는 체적함수율(VWC) 10-100%에서 배지 중앙부위에 일회용 주사기를 이용하여 배지 잔류 양액을 추출 후 측정하였다. 이후 2종류 배지(RW1, RW2)에 서로 다른 농도(증류수, 0.5-5.0)의 배양액을 각 체적함수율 범위(0-100%)로 공급하여 ECb와 ECp를 측정하였다. RW1, RW2 배지에서 ECb와 ECp의 관계는 3차 다항식에 가장 적합하였다. 체적함수율(VWC) 범위 3차 다항식에 따른 ECb와 ECp의 관계는 낮은 체적함수율(VWC) 10-60% 구간에서 큰 오차율을 보였다. 체적함수율(VWC)범위에 따른 센서 측정값(ECb) 및 식물 뿌리가 이용하는(ECp)의 상관관계는 2종류 배지(RW1, RW2) 모두 Paraboloid 식에서 결정계수(R2) 값이 각각 0.936, 0.947로 가장 높았다.
본 연구는 산불의 발생과 확산위험성의 지표인 산불연료의 수분함량과 산불위험도의 변화를 예측하기 위한 산불연료습도 자동화 측정센서를 개발하였다. 이 측정센서는 산불연료의 함수율을 전기저항으로 측정하여 자동으로 산불연료의 함수율을 산정하는 방법이다. 이 센서에 사용된 산불연료는 소나무(길이 50cm, 직경 1.5cm)이고, 함수율과 전기저항과의 관계를 추정하는 전기저항=2E(E:Exponent of 10)+13X(X:함수율)-9.705(R2=0.947)인 환산식을 개발하였다. 또한, 이를 이용하여 자동화된 산불연료습도 자동화 측정센서의 소프트웨어와 함체를 설계하여 시제품을 제작하였고, 이를 다시 산림 내에서 현장 모니터링 검증을 실시하여 적합성(R2=0.824)을 확인하였다. 본 연구결과는 산불의 발생, 확산과 강도를 예측할 수 있는 기술의 개발에 도움을 주며, 산불위험예보 기술의 고도화를 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
매질이 가지는 고유의 유전율 특성을 이용하여 체적함수비를 실시간으로 측정할 수 있는 유전율 측정장비인 Frequency Domain Reflectometry (FDR) system 및 측정 센서를 제안하였다. 특히 측정 센서의 형태는 7m, 10cm,15cm 길이로 각기 제작하여 유전율상수의 특성을 파악하였다. 본 장비의 유전율측정은 $0.1\~1.7GHz$의 고주파수 범위 내에서 발생된 전자파를 방향성결합기를 통과하여 매질에 설치된 측정센서에서 입사파와 반사파의 간섭현상을 이용함으로써 측정이 가능하다. 본 실내시험 연구에서 획득된 연구결과는 유전율상수의 변화로부터 체적함수비를 지속적으로 측정할 수 있는 점에서 비파괴 모니터링 기술로 구분할 수 있다. 체적함수비와 유전율상수의 관계에서 측정센서의 로드길이에 따른 측정오차는 다소 파악되나, 이들의 관계로부터 Topp et al.(1980) 교정곡선과 비교하여 표준사에 대한 1차원 관계식과 관계곡선을 유도할 수 있었다. 결론적으로 제안된 FDR system과 측정센서로부터 측정된 측정 결과들은 Topp et al.(1980) 교정곡선과 매우 흡사한 형태를 보여준다.
급경사지 계측에 활용을 위하여 GNSS와 TRS센서를 주축으로 하여 전원, 통신 등의 부대설비, 그리고 변위 추출 및 가시화 등의 데이터처리 소프트웨어를 개발하여 스마트폴 계측시스템을 구축하였다. 본 연구에서 개발한 스마트폴 계측센서의 개념은 GNSS안테나 바로 밑에 TRS센서 및 자이로(gyro) 센서 등, 그리고 하단에 함수비센서를 장착하여 실시간으로 지표변위는 물론, 지반의 병진, 활동, 침하 등의 세가지 요인을 추출해 내고 함수비를 추출하여 전송할 수 있도록 하였다. 스마트폴 계측시스템은 데이터 수신부, 데이터 수집 및 전송부, 데이터 처리부로 구분하여 각 부분별 기능을 발휘할 수 있도록 구축한 다음, 현장적용성 평가를 위해 인위적 변위를 도입한 시험계측을 실시하고 그 결과를 분석하였다.
임베디드 센서는 낮은 전력량과 신호의 세기로 장애물이나 거리와 같은 공간 환경에 많은 영향을 받으며, 이러한 원인들로 인해 임베디드 센서에서는 노이즈 데이터가 빈번히 발생한다. 임베디드 센서에서 획득하는 정보는 시계열 데이터로 존재하기 때문에 지속적으로 발생하는 시계열 정보에 대한 오류 검출을 실시간적으로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 장치의 물리적 특성을 고려하여 실시간적으로 발생하는 임베디드 센서의 오류 신호를 검출하는 시계열 예측 기반 오류 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시계열 예측 기반 오류 검출 기법은 안정 구간 함수를이용하여 현재 발생하는 임베디드장치 신호의 오류를 판단한다. 안정 구간 함수는 임베디드장치 신호를 관측하여 오류 검출을 수행할 때 최근의 신호들에 오류 가중화를 적용함으로써 효과적으로 오류 신호를 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 Intel Lab 신호를 이용하여 실험하였으며, 실험에서 본 논문에서 제안한 기법은 중심이동평균 기법에 비해 26.25%의 정확도 향상을 나타내었다.
본 연구에서는 무선센서네트워크기술(Wireless Sensor Network, WSN)의 산사태 모니터링 적용성을 연구하였다. WSN시스템은 IEEE 802.14e 표준규격을 사용하는 데이터의 수집과 전달을 위한 센서노드와 데이터를 수집 처리하고 최종 서버로 전송하는 게이트웨이로 구성하였다. 센서네트워크의 토폴로지는 유연성과 신뢰성이 높은 메쉬형을 채택하였으며, 서울시의 총 3개소에 테스트베드를 구축하였다. 산사태를 모니터링 하기 위하여 각 센서노드에는 함수비계, 모관흡수력계, 경사계, 강우량계를 설치하였다. 센서노드의 배치를 위해 산사태 위험도 해석, 임목밀도 및 지형분석을 통한 통신범위 분석을 수행하였다. 측정된 계측 데이터를 분석한 결과 네트워크의 연결은 양호하게 나타났으며, 강우에 의한 지반의 반응이 실내에서 측정한 함수비-모관흡수력과 유사한 결과를 나타났다. 따라서, 테스트베드 사례를 통해 산사태 모니터링에 적용이 가능함을 확인하였다.
본 고에서는 각 센서에 필요한 에너지를 공급하는 장치를 포함한 센서 네트워크 시스템을 고려하고, 에너지 공급 장치의 설치 및 운용 비용을 최소화하는 방법을 제안한다. 센서와 에너지 공급원이 정방형으로 배치되는 구조하에서 센서 노드의 밀도, 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위 등에 따라 에너지 공급 장치의 설치 및 운용비용을 함수화한다. 또한 주어진 센서 노드밀도 환경에서 총 비용을 최소화하는 에너지 공급장치당 센서 노드 커버 범위를 결정하여 에너지 공급장치가 포함한 센서 네트워크의 배치를 최적화한다. 모의 실험을 통해 기존 방법에 비해 제안된 방법이 약 19%의 센서 네트워크 비용을 절감하는 효과를 가짐을 보인다.
이 논문에서는 오차 역전파 학습 알고리듬의 학습 속도를 향상시키기 위한 새로운 학습 방법을 제안한다. 제안하고자 하는 방법은 시그모이드 형태를 갖는 신경회로망의 활성화 함수(activation function) 자체에 고차항(higher order)을 적절히 이용하여 초기 학습 단계에서 발생할 수 있는 조기 포화(premature saturation) 현상을 계산량의 큰 증가 없이 효과적으로 대처할 수 있다. 고차항을 이용함으로써 은닉층 활성화 함수의 도합수가 작은 값으로 감소함에 따라 신경망의 연결 강도를 학습시키는 학습율은 적응적으로 큰 값을 갖게 된다. 또한, 은닉층에 고차항을 이용하는 제안한 방법에 모멘텀(momentum) 학습 알고리듬을 결합하는 새로운 hybrid 학습 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하고자 하는 학습 방법과 기존의 방법들과의 학습 속도 성능을 비교한다.
영상 융합은 센서의 자료 저장 능력과 센서에 들어오는 방사에너지 감지의 한계를 해결하고 고해상도의 멀티스펙트럴 영상을 생성할 수 있다는 측면에서 중요한 의의를 지닌다. 특히, 성분대입(component-substitution) 기반의 영상융합 기법은 대용량의 자료를 빠르게 처리할 수 있고, 융합된 영상의 분광왜곡이 적다는 장점을 지니고 있다. 본 연구에서는 최적화기법 중의 하나인 담금질 모사기법(Simulated Annealing, SA)을 이용하여 다양한 성분대입 기반 영상융합 알고리즘들을 분석 및 평가하였다. 담금질 모사기법은 원하는 목적함수가 지역적 최소값이 아닌 광역적 최소값에 수렴이 가능하도록 하는 기법으로 다양한 분야에서의 광역 최적화 기법에 사용된다. 융합 기법의 최적화된 변수를 추출하기 위하여 인위적으로 공간해상도를 낮춘 위성영상을 입력자료로, 원 멀티스펙트럴영상을 참조자료로 사용하였으며, 두 영상간의 분광유사 척도를 담금질 모사 기법의 목적 함수로 구성하였다. 이를 통해 해당 목적함수의 광역적 최소값을 추출하고, 최종적으로 해당 영상에 융합 기법 별 최적화된 변수를 결정하였다. 제안된 최적화 변수의 평가를 위하여 IKONOS 위성영상에 융합을 적용하고, 알고리즘별 분광왜곡량을 비교하였으며 이를 통하여 고해상도 위성영상에 가장 적합한 성분대입 기반 영상융합 기법 및 그에 따른 최적화 변수를 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 자체 제작한 호흡연동장치를 이용하여 폐실질의 EBT 단면 영상을 획득하였으며 EBT 단면 영상에서 폐실질의 윤곽선을 검출하기 위하여 수작업에 의한 대략적인 윤곽선 묘사 후 자동적으로 윤곽선을 검출하는 방식인 동적 윤곽선 모델 기반의 새로운 에너지 함수를 제안하였다. 획득된 EBT 단면 영상으로부터 다른 영역에 비하여 낮은 폐실질 영역의 휘도 준위와 윤곽선 벡터의 방향을 고려한 동적 윤곽선 모델의 새로운 에너지 함수를 이용하여 폐실질 영역치 윤곽선을 효과적으로 검출하였다. 또한, 기존의 방법과 비교하여 제안한 에너지 함수를 이용한 검출 방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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