• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.63-68
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• 2018

무인항공사진측량에서 지상기준점(GCP: Ground Control Point)의 설치는 시간과 비용이 가장 많이 소요되는 작업공종이다. 최근 항법센서와 통신기술의 급속한 발전으로 RTK(Real Time Kinematic) 또는 PPK(Post Processed Kinematic) 방식과 같이 지상기준점을 사용하지 않고도 무인항공사진측량이 가능한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기체가 활용되고 있다. 본 연구에서는 무기준점에 의한 RTK-UAV 측량의 잠재성을 평가하고자 지상기준점을 사용한 비 RTK(non-RTK)-UAV 측량과 비교 실험을 수행하였다. 즉 지상기준점의 수를 달리하여 비 RTK(non-RTK) 방식의 UAV와 무기준점에 의한 RTK 방식의 UAV로 동시에 촬영하여 획득된 영상으로 제작한 성과물의 위치정확도를 비교 분석하였다. 영상취득은 촬영고도 약 160m에서 Canon IXUS 127 카메라(초점거리 4.3mm, 화소크기 $1.3{\mu}m$)로 이론적인 GSD는 약 4.7cm이다. 실험결과, 비 RTK 방식에 의한 지상기준점의 수에 따른 위치정확도의 RMSE(평면/수직)는 GCP가 5개인 경우 각각 4.8cm/8.2cm, 4개인 경우 5.4cm/10.3cm, 3개인 경우 6.2cm/12.0cm로 나타났다. 그리고 비 RTK 방식의 무기준점인 경우에는 평면과 수직위치 오차의 RMSE가 각각 112.9cm, 204.6cm로 매우 크게 증가하였다. 하지만 무기준점으로 RTK 방식을 적용한 무인항공사진측량의 경우에는 평면과 수직위치 정확도가 각각 13.1cm, 15.7cm로 비 RTK 방식에 비하여 오차가 현저하게 줄어들었다. 연구결과, 무기준점으로도 정밀한 위치 결정이 가능한 RTK 방식의 무인항공사진측량은 경제성이 크게 증가하여 향후 공간정보 분야에의 활용성이 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.175-186
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• 2019

기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.167-176
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• 2022

심지층 특성화 기술 확보에 필요한 자체 기기 개발의 일환으로 철재 케이싱이 설치된 시추공에도 적용가능한 공곡검층기 K-DEV를 설계하고 500 m 깊이 용 시작품을 개발하였다. K-DEV는 디지털 출력을 제공하고 이미 성능이 입증된 센서들을 장착하며, 기존에 국내에서 사용하는 윈치시스템과 호환성을 갖추도록 설계되었다. K-DEV 시작품은 외경 48.3 mm 비자성 스테인레스강 하우징을 채용했으며 실험실 내에서 20 MPa까지의 방수 시험, 그리고 1 km 깊이 시추공에 삽입하여 내구성 시험을 거쳤다. 시작품을 이용해 600 m 깊이까지의 하향 및 상향 연속 검층을 수행하여 작동의 안정성 및 자료의 반복성을 확인하였다. 철재 케이싱이 설치되어 있는 시추공내에서 방위각 결정에 필수적인 자이로 센서로 K-DEV 시작품에서는 고정밀도 MEMS 자이로스코프를 채택하였다. 여기에 가속도계 자료와 각속도 자료를 융합하고 무향 칼만 필터링(Unscented Kalman Filtering)을 통해 최적화 함으로써 정확한 궤적 추적을 수행하는 알고리듬을 고안하였다. 시험 시추공에서 K-DEV 시작품과 상업적 기기와의 비교 검층을 통해 서로 매우 근접한 결과를 얻었다. 특히, MEMS 자이로 센서의 시간에 따른 drift에 의한 오차 누적 문제는 검층 전 후에 정두에서 동일한 방향으로 위치한 정지 상태에서 측정한 자료로부터 각속도를 보정함으로써 해소될 수 있으며, 철재 케이싱이 설치된 시추공에서의 공곡검층이 나공 상태에서의 결과와 거의 동일한 궤적 추정 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 이러한 시작품 적용 결과로서 K-DEV 개발의 방법론, 시작품의 안정성 및 자료의 신뢰성을 확보하였다고 판단된다.