전세계적으로 친환경, 에너지 절약과 맞물려 LED조명에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히 우리나라는 삼면이 바다와 인접해 해안 항만 환경에 대한 관심이 높고, 해안산책로, 공원 등이 늘어나면서 LED 보안등에 대한 수요가 늘고 있는 추세이다. LED보안등의 수요가 늘어나면서 보안등의 주목적인 범죄예방에 대비하면서 에너지를 절감할 수 있는 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 최근의 조명제어 시스템은 단순히 보행자 유무만을 인식하여 조명의 밝기를 제어하는 시스템이 대다수이며, 비, 바람, 안개, 해무 등의 실시간 변화가 잦은 해안환경에 대한 고려는 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 보행자 유무와 비, 안개, 해무 등의 환경적 정보를 융합하여 보안등의 밝기를 통합 제어할 수 있는 스마트 제어 시스템을 설계하고자 한다.
GOCI(: Geostationary Ocean Color Imager)는 8개 밴드의 레일리 보정 반사도를 이용하여 수평 $500m{\times}500m$의 높은 공간 해상도로 해무를 탐지한다. 가시광선과 근적외선은 지표면의 특성을 강하게 반영하여 구름과 안개 판별에 오차를 유발한다. Band7 반사도의 임계값을 설정하여 육지로 유입되는 해무를 탐지할 수 있었다. Band4 반사도가 Band8보다 크게 나타나는 영역이 구름으로 판별되는 경우는 주변 영역과 평균 반사도의 비교를 통해 해무로 탐지되는 오류를 보정하였다. 개선된 알고리즘은 천리안위성(COMS: Communication, Ocean, Meteorological Satellite)의 안개 영상 및 기상청 시정계 자료와 비교하여 검증되었다.
본 논문에서는 해무제거를 통해 연안을 운항하는 선박의 시계를 확보함으로써 안전 항해에 도움을 줄 수 있는 알고리즘과 GPU기반의 구현결과를 보인다. 최근 세월호 사건을 계기로 해양 사고 및 선박 안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 통계에 따르면 연안 선박의 해양사고 원인 중 해무가 있을시 선박의 시계확보가 이루어지지 않아 선박간의 충돌 및 여러 가지 사고의 발생이 높은 비율을 차지하는 것을 볼 수 있다. 해무가 존재하는 이미지를 위한 알고리즘은 여러 가지가 연구 되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 알고리즘을 수행하는 과정에서 많은 연산량을 차지한다. 따라서 본 논문에서는 GPU 기반의 해무제거 기술을 통해 연산 속도를 개선시켜 실시간 영상에 적합하도록 하였다. GPU를 이용하여 구현한 결과 약 250배 정도 연산속도가 향상된 것을 확인할 수 있었다.
한반도의 서해에서 해무는 봄과 여름에 자주 발생한다. 본 연구의 목적은 MODIS 위성 영상을 사용하여 해무를 탐지하는 데 있다 하층운의 운정 표면은 불균질한 반면에 해무의 표면은 균질한 특징이 있으므로, 하층운과 해무의 균질성을 이용한 해무 탐지 방법이 제시되었다. 11 um의 밝기온도(BT), 3.7um와 11um의 밝기온도차(BTD)는 하층운으로부터 해무를 구별하는데 유용하였다. 안개/하층운 지역의 밝기 온도와 맑은 지역에서의 밝기 온도의 차이를 이용한 방법과 안개/하층운 지역에서 밝기 온도와 밝기온도차의 표준편차 임계값을 이용한 방법은 안개와 하층운을 구별하는데 적용될 수 있었다.
2002년 7월 8일에서 10일까지 AWS와 CTD를 이용하여 서해 중부 연안역에서 해양기상관측을 실시하였다. 수심이 낮은 태안반도 연안역에서 17$^{\circ}C$ 이하의 냉수가 출현하였고, 36$^{\circ}$20'N와 36$^{\circ}$30'N 사이에 정선을 따라 조석전선이 형성되었다. 기온의 분포는 수온의 분포양상과 유사하게 나타났다. 덕적도 주변(Al)에서 24시간 연속관측결과, 조류와 같은 주기로 북동부로부터 고온저염수와 남서부로부터 저온고염수의 이동이 관측되었다. 관측기간 중에 7월 8일 23시에서 9일 1시 30분까지, 9일 3시에서 5시까지 해무가 발생하였다. 해무발생 시 북태평양 고기압이 약해지면서 기온은 18$^{\circ}C$까지 하강하였고, 바람은 2-4m/s의 북동풍이 불었다. 위성사진을 분석하였을 때, 이 안개는 표층수온이 높은 황해서부를 중심으로 발생하여 시간이 지나면서 관측해역으로 확장된 증기안개이다. 이 해무는 기온과 풍속이 상승하면서 소멸되었다.
본 연구에서는 해상 항로표지 안전 확보의 중요서 증대에 따라 항로표 소실의 주된 원인이 되는 선박과의 충돌을 사전에 막고 해상의 선박들에게 해상 기상 정보를 이용한 안전 서비스를 위하여 영상을 기반으로 해무의 강도를 측정하기 위한 판단 기준을 제시하는 목적으로 Dark Channel Prior를 이용한 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 그래픽 프로세서를 이용하여 고속으로 해무를 제거하는 기술을 제안한다. 이 기술은 호스트 프로세서(CPU)와 병렬처리가 가능한 여러 개의 그래픽 프로세서를 이용하여 입력영상에서 해무를 제거하는 것이다. 해무를 제거하는 과정 중에서 다크 채널 추출, 최대 밝기 채널 추출, 전달량 계산은 호스트 프로세서에서 수행하고, 양방향 필터를 적용하여 전달량을 정제하는 과정을 그래픽 프로세서를 기반으로 병렬처리하여 연산속도를 높였다. 제안한 병렬처리 기법의 검증을 위해 NVIDIA사의 GTX 1070 GPU를 3개를 사용하여 검증환경을 구성하였다. 구현결과 하나의 그래픽 프로세서로 구현하였을 때는 평균 140ms가 소요되고, OpenMP와 다중 GPGPU를 이용하여 구현하였을 때 26ms 소요되었다. 본 논문에서 제안하는 그래픽 프로세서 기반의 병렬연산 해무제거 기술은 선박의 안전항해, 항만 관제 분야에 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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