국내외 해상 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances, HNS) 물동량이 증가함에 따라 HNS 유출 사고의 위험성이 점차 높아지고 있다. 해상에 유출된 HNS는 해양생태계 파괴를 비롯한 해양환경 오염 및 인명피해를 유발하며, 화재 및 폭발 등을 동반한 2차 사고 발생 가능성도 존재한다. 따라서 해상 HNS의 신속한 탐지와 각 물질 특성에 적합한 방제전략을 수립해야 한다. 본 연구에서는 초분광 원격탐사에 기반한 지상 HNS 유출 실험 과정 및 탐지 알고리즘 적용 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해 프랑스 브레스트 지역의 야외 풀장에서 스티렌을 유출한 후 초분광 센서를 활용한 동시 관측을 수행하였다. 순수 스티렌 및 해수 스펙트럼은 주성분 분석(principal component analysis, PCA) 및 N-Findr 기법을 적용하여 추출하였으며, 또한 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM)을 포함한 분광정합 기법을 적용하여 초분광 영상 내 화소들을 스티렌 및 해수로 분류하였다. 그 결과 SDS 및 SSV 기법이 우수한 스티렌 탐지 결과를 보여주었으며, 스티렌 총 면적은 약 1.03 m2로 추정되었다. 본 연구는 해상 HNS 모니터링에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.
록볼트는 숏크리트와 함께 지하구조물의 주지보재로써 중요한 역할을 수행한다. 따라서 록볼트에 발생된 공동결함은 지하구조물의 안정성에 영향을 줄 수 있다. 최근 록볼트 건전도 평가를 위한 비파괴 검사 방법들 중 피에조 디스크 엘리먼트와 음향방출센서를 사용하는 유도초음파의 투과법과 반사법이 우수한 결과를 보여 주었다. 하지만 피에조 디스크 엘리먼트에서 발생되는 파는 현장에 적용하기에 부족한 에너지의 크기를 가진다. 또한 투과법의 경우 현장에서 록볼트 시공시 피에조 디스크 엘리먼트를 철근 끝단에 설치하여 시공하여야 한다. 본 연구의 목적은 충분한 에너지를 발생시킬 수 있는 유도초음파의 반사법을 개발하고 이를 현장에 시공된 록볼트의 건전도를 경가에 적용하는 것이다. 본 연구는 실내실험과 현장실험으로 수행되었다. 충분한 에너지를 갖는 유도초음파를 록볼트 두부에 자국정을 대고 해머로 타격하여 발생시켰으며, 이를 음향방출센서로 수신하였다. 측정된 신호의 분석을 위해 웨이브렛 변환을 이용하였다. 웨이브렛 변환의 최고점으로부터 에너지 속도를 산정하여 록볼트의 건전도를 평가하였다. 유도초음파의 에너지 속도는 실내에 설치된 록볼트 실험체와 현장에 시공된 록볼트의 결함비율이 증가함에 따라 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 해머 타격방법이 현장에서 록볼트 건전도 평가에 유용한 방법이 될 수 있음을 보여 준다.
전시 공간에서 전시 제공자는 자신의 마케팅 정보를 원활하게 제공하고 관람객의 반응을 실시간으로 확인하기를 원한다. 또한 전시 관람객은 자신이 가장 관심 있어 하는 분야의 부스를 관람하고 그 분야에 대한 정보를 얻고 싶어한다. 그런데 전시장을 방문하는 관람객들에게 상호 작용적 맞춤 개인화 마케팅 서비스를 관람객의 단말기를 통해 제공하게 된다면 전시 제공자와 관람객 모두의 요구를 충족하게 될 것이다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 의도를 인지할 수 있어야 하고 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고 인식된 정보를 기본으로 해서 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트폰을 통해 제공하는 지능형 개인화 서비스 어플리케이션을 설계하였다.
염분은 해양의 밀도를 결정하는 중요한 변수이자 전지구 물의 순환을 나타내는 주요 인자 중 하나이다. 해상염분 관측은 선박을 이용한 현장조사, Argo 플로트, 부이를 통한 조사가 주로 수행되어 왔다. 2009년 염분관측 인공위성이 발사한 이래로, 위성 염분자료를 이용하여 전 지구 해역에서 표층 염분 관측이 가능해졌다. 그러나 위성 염분자료는 다양한 오차를 포함하기 때문에 연구 자료로 활용하기에 앞서 정확도 검증과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2015년 4월부터 2020년 8월까지 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 위성 염분자료와 이어도 해양과학기지에서 제공하는 실측 염분자료 간의 정확도 및 오차특성을 비교 분석하였다. 총 314개의 일치점을 생산하였으며, 염분의 평균제 곱근오차 및 평균편차는 각각 1.79, 0.91 psu로 제시되었다. 전반적으로 위성 염분이 실측 염분보다 과대추정 되는 것으로 나타났다. 위성 염분의 오차는 계절, 표층 수온, 풍속과 같은 다양한 해양 환경적 요인에 의존성을 보였다. 여름철 위성 염분과 실측 염분의 차이는 0.18 psu 이하로 저수온보다는 고수온에서 위성 염분의 정확도가 증가하였다. 이는 센서의 민감도에 따른 결과였다. 마찬가지로 5m s-1 이상 풍속 조건에서 오차가 줄어들었다. 본 연구결과는 연안에서 위성 염분자료를 활용할 경우에는 특정한 연구 목적에 적합한지 확인하여 제한적으로 사용하여야 함을 제시한다.
해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.
본 연구는 환경측정용 센서 위치에 따른 온실 환경의 공간·수직적 특성을 조사하고 온실 종류에 따른 온도, 광도 및 CO2 농도 간의 상관관계를 구명하고자 수행하였다. 벤로형 온실의 공간적인 5지점을 선정한 후 각 지점에서 대표적 작물의 수직적 높이 4지점과 지면부, 지붕 공간에 온도, 상대습도, CO2, 엽온 및 광센서를 설치하였다. 벤로형 온실과 반밀폐형 온실에서 온도, 광도 및 CO2 농도 변화의 관계성을 Curve Expert Professional 프로그램을 이용하여 비교하였다. 벤로형 온실의 공간적 위치에 따른 편차는 CO2 농도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. CO2 농도는 평균 465-761µmol·mol-1 범위였고, 편차가 가장 큰 시간대는 오후 5시였으며, 최고 농도는 액화 탄산가스 공급장치의 메인 배관(50Ø)과 가까운 위치인 중앙 후부(Middle End, 4ME)에서 646µmol·mol-1, 최저농도는 좌측 중앙(Left Middle, 5LM)에서 436µmol·mol-1이었다. 수직적 위치에 따른 편차는 온도와 상대습도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. 평균 기온의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 2시대이며, 최고 기온은 작물 위 공기층(Upper Air, UA)에서 26.51℃, 최저 기온은 작물의 하단부(Lower Canopy, LC)에서 25.62℃였다. 평균 상대습도의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 1시대로 나타났으며, 최고 습도는 LC에서 76.90%, 최저 습도는 UA에서 71.74%이다. 각 시간대에 평균 CO2 농도가 가장 높은 수직적 위치는 지붕 공간 공기층(Roof Air, RF)과 시설 내 지면(Ground, GD)이었다. 온실 내 온도, 광도 및 CO2 농도의 관계성은 반밀폐형 온실의 경우 결정계수(r2)가 0.07, 벤로형 온실은 0.66이었다. 결과를 종합하여 볼 때, 온실 내 CO2 농도는 공간적 분포, 온도와 습도는 작물의 수직적 분포 차이를 측정하여 분석할 필요가 있고 환기율이 낮은 반밀폐형 온실의 경우 목표 CO2 시비 농도가 일반 온실과 다르게 설정해야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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