최근 국내 위성정보의 활용 기반이 급속히 확대되고 있다. 특히 2023년 발사 예정으로 사업이 추진 중인 농림위성의 개발은 산림분야 위성정보 활용의 획기적인 전환을 가져올 전망이다. 국립산림과학원은 학계 전문가와 함께 산림 분야의 원격탐사 활용기술에 대해 점검하고 향후 나아갈 방향을 제시하기 위해 본 대한원격탐사학회지 산림분야 특별호를 추진하게 되었다. 본 논문에서는 향후 농림위성과의 연계성을 확보하기 위해 광학센서를 활용한 산림분야 원격탐사 활용기술을 중심으로 산림부문의 연구개발 현황을 파악하였다. 최근 개발되고 있는 산림분야의 광학센서 활용기술은 크게 산림자원조사, 산림재해탐지, 산림생태계모니터링 등세 분야로 구분된다. 그리고 산림의 현황과 변화의 정확한 탐지를 위한 새로운 지표와 정보의 산출, 무인기 영상 및 신규 위성영상 등의 새로운 정보원 활용 방안 그리고 인공지능 기법의 활용을 통한 정확도 향상 기술에 대한 연구가 중점적으로 추진되고 있다.
세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.
Many of the world's large ecosystems are severely stressed due to population growth, water quality and quantity problems, vulnerability to flood and drought, and the loss of native species and cultural resources. Consequences of climate change further increase uncertainties about the future. These major societal challenges must be addressed through innovations in governance, policy, and ways of implementing management strategies. Science and engineering play a critical role in helping define possible alternative futures that could be achieved and the possible consequences to economic development, quality of life, and sustainability of ecosystem services. Science has advanced rapidly during the past decade with the emergence of science communities coalescing around 'Grand Challenges' and the maturation of how these communities function has resulted in large interdisciplinary research networks. An example is the River Experiment Center of KICT that engages researchers from throughout Korea and the world. This trend has been complemented by major advances in sensor technologies and data synthesis to accelerate knowledge discovery. These factors combine to allow scientific debate to occur in a more open and transparent manner. The availability of information and improved communication of scientific and engineering issues is raising the level of dialogue at the science-policy interface. However, severe challenges persist since scientific discovery does not occur on the same timeframe as management actions, policy decisions or at the pace sometimes expected by elected officials. Common challenges include the need to make decisions in the face of considerable uncertainty, ensuring research results are actionable and preventing science being used by special interests to delay or obsfucate decisions. These challenges are explored in the context of examples from the United States, including the California Bay-Delta system. California transfers water from the wetter northern part of the state to the drier southern part of the state through the Central Valley Project since 1940 and this was supplemented by the State Water Project in 1973. The scale of these activities is remarkable: approximately two thirds of the population of Californians rely on water from the Delta, these waters also irrigate up to 45% of the fruits & vegetables produced in the US, and about 80% of California's commercial fishery species live in or migrate through the Bay-Delta. This Delta region is a global hotspot for biodiversity that provides habitat for over 700 species, but is also a hotspot for the loss of biodiversity with more than 25 species currently listed by the Endangered Species Act. Understanding the decline of the fragile ecosystem of the Bay-Delta system and the potential consequences to economic growth if water transfers are reduced for the environment, the California State Legislature passed landmark legislation in 2009 (CA Water Code SS 85054) that established "Coequal goals of providing a more reliable water supply for California and protecting, restoring, and enhancing the Delta ecosystem". The legislation also stated that "The coequal goals shall be achieved in a manner that protects and enhances the unique cultural, recreational, natural resource, and agricultural values of the Delta as an evolving place." The challenges of integrating policy, management and scientific research will be described through this and other international examples.
밀폐된 작업현장에서는 현장의 환경데이터가 작업자의 안전에 큰 영향을 미치므로 작업 현장의 관리가 중요하다. 이에 오늘날의 산업현장은 공장 내 센서를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 기반 공장 형태로 바뀌어 가고 있으며, 이를 안전하게 운영하기 위한 관리시스템을 필요로 한다. 일반적으로 안전관리시스템은 중앙 서버와 데이터베이스를 통해 데이터를 저장하고 관리하는 방식으로 데이터의 위변조 및 유실 가능성이 높아 신뢰성이 다소 부족하다. 본 논문에서는 3세대 블록체인 기술인 EOS 기반의 작업자 안전관리 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 EOS 블록체인을 이용하기 위한 스마트 컨트랙트와 블록체인 기반으로 동작하는 3가지의 분산 애플리케이션으로 구성된다. 사용자의 역할에 따라, 작업자 및 관리자 애플리케이션은 작업의 시작과 종료에 대한 요청과 그에 따른 승인 작업을 블록체인 트랜잭션으로 수행한다. 수행된 전체 트랜잭션 히스토리는 블록체인 네트워크에 참여한 모든 노드에 분산 저장되어 사실상 데이터 위변조가 불가능하다. 시스템 운영자 애플리케이션은 작업자와 관리자에게 기능 수행에 적합한 어카운트 권한을 부여하고 작업현장의 안전성을 확보하기 위한 IoT 데이터의 적절한 기준치를 설정한다. 현장센서 플랫폼에서 받은 IoT 데이터와 작업의 흐름에 따른 요청과 승인 정보는 EOS 스마트 컨트랙트에 명시적으로 저장되고 관리된다.
콘크리트 구조물의 내부의 매립된 철근은 부동태 피막으로 인해 부식으로부터 보호된다고 알려져 있다. 구조물의 경제적인 내구수명 산정을 위해 부식 발생 시기를 지연시키거나 초기 부식 시점을 평가하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 3 가지 수준의 피복두께(60 mm, 45 mm, 30 mm), 물-시멘트 비(40.0%, 50.0%, 60.0%), 염화물 농도(0.0%, 3.5%, 7.0%)를 고려한 콘크리트 시편을 대상으로 부식 모니터링을 수행하였는데, 한천(Agar) 기반 소켓 형식 센서를 활용하여 OCP를 측정하였다. OCP 측정 시 습윤 조건에서는 전위가 감소하고 건조 조건에서는 감소된 전위가 일부 회복하는 거동을 확인하였다. 모든 물-시멘트 비에서 피복두께가 30 mm의 경우 가장 낮은 OCP값이 측정되었으며, 피복두께가 30 mm에서 45 mm로 증가할 때 빠르게 OCP가 회복하였다. 이는 피복두께가 염화물 이온의 침투에 효과적인 방어기구로 작용하기 때문이다. 염화물 농도가 증가함에 따라 물-시멘트 비의 영향보다 피복두께에 대한 영향이 더 지배적인 경향을 보이는 것으로 도출되었다. 시편의 해체 후 추가적인 모니터링과 염화물량의 평가를 수행하면 제안된 부식 모니터링 기법의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다.
요즘 국내 외 농업 환경은 농업 인구의 고령화, 귀농 인구의 증가, 급격한 기후 변화, 농식품 유통 구조의 다양화, 수자원의 고갈 및 한정된 경작지 등 다양한 변화 속에 놓여 있다. 최근 농업을 둘러싼 다양한 환경 변화에 대응하기 위해 재배 전반의 작업이력인 작물 생육정보, 생육환경 및 농작업 일지 등과 같은 사항들을 쉽게 기록, 저장 및 관리하여 작물 생산량과 작업 효율을 높이기 위한 스마트 온실 실용화에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 작물의 근권부에서 측정할 수 있는 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량. CO2 농도 등과 같은 생육에 필요한 상황정보를 수집하고 수집된 데이터를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 생장 작물의 근권 측정부에서 측정된 데이터와 센서로 측정된 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량 등의 데이터를 취합하여 400MHz의 무선 통신 게이트웨이에 전송하는 시스템을 개발하였다. 전송된 데이터를 Cloud 기반으로 근권 환경 데이터를 모니터링 및 데이터를 시각화 할 수 있는 통합 SW 개발을 진행하였다. 데이터의 시각화를 위한 그래프 형식과 데이터 형식으로 모니터링을 할 수 있도록 하였다. 기존 스마트팜은 농장내의 데이터만을 이용하여 작물 및 시설관리를 하고, 본 연구는 전국의 농장의 날씨 및 생장환경을 수집 및 분석하여 가장 효율적인 생장환경을 제시한다.
본 논문에서는 새로운 해양 방사선 자동 감시 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다음과 같은 특징들을 가진다. 첫 번째로 NaI + PVT 혼합형 검출기를 사용함으로 반응속도가 빠르고 정밀분석이 가능하다. 두 번째로 섬광체형 센서에 온도보상 알고리즘을 적용함으로서 추가적인 냉각장치가 필요 없으며 시시각각 변화하는 해양환경에 안정적인 운영이 가능하다. 세 번째로 냉각장치가 필요 없으므로 전력소비량이 적어 태양열을 활용하여 전력의 안정적인 공급이 가능하므로 해양환경 관측부이에 설치 가능하다. 네 번째로 GPS 및 무선통신을 사용하여 측정지역에 대한 정확한 위치정보와 실시간 데이터 전송기능으로 주변국 등의 원전사고 등 발생 시 즉각적인 경보대응이 가능하다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 방사선 측정범위는 세계 최고 수준인 $5{\mu}Sv/h{\sim}15mSv/h$의 범위에서 측정이 되었고, 정확도는 ${\pm}8.1%$의 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ${\pm}15%$ 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 내환경등급(방수)은 IP67을 달성하였고, $-20{\sim}50^{\circ}C$ 동작온도에서 5% 이내로 변동률이 측정되어서 안정성이 확인되었다. 진동시험 후 측정값 변화율이 10% 이내로 측정되어서, 파도에 의한 해양환경에서 진동으로 인한 측정값의 변화가 없을 것으로 확인되었다.
최근 음향방출(Acoustic Emission, AE) 센서를 이용하여 지하 암반 내 구조물의 손상을 평가하는 기법이 활발하게 사용되고 있다. 암반 손상 시 발생되는 미소파괴음은 시간 및 주파수 영역에서 다양한 음향방출 특성인자로 분석된다. 암반 내 초기 균열 발생부터 최종 파괴까지의 특징을 파악하기 위해서는 외부응력 수준과 암반 강도에 따른 음향방출 특성인자 발생 양상을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 경암과 연암 강도를 가진 화강암 시편을 이용하여 일축 압축시험을 수행하여, 암석 시편 파괴 시 발생하는 음향방출 특성인자를 분석하였다. 실험결과, 응력 비율이 증가할수록 이벤트 횟수, 실효값, 최대 진폭, 절대 에너지가 경암 시편에서 연암 시편 보다 높은 경향을 보였다. 또한, 주파수 관련 특성인자는 응력 비율 증가나 시편의 물성특성에 대해 민감도가 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 암석 시편 파괴에 따른 음향방출 특성인자 분석 결과, 실효값(RMS)이 가장 민감한 인자로 평가되었다. 본 연구의 결과는 음향방출 기반 모니터링 수행 시 암반 손상 정도 평가를 위하여 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
SAR위성영상을 활용한 선박탐지연구는 세계적으로 많은 연구가 이루어지고 있으나, 초소형 SAR위성을 활용한 연구는 아직 소수에 불과하다. 최근 ICEYE, Capella 위성을 필두로 초소형 SAR 위성들의 활용이 가능하며, 뉴 스페이스 시대의 흐름에 맞추어 국내외에서 초소형군집위성 개발이 활발히 진행되고 있다. 현재 대부분의 초소형 위성은 광학위성이나, 운용 및 개발 진행중인 SAR (핀란드 ICEYE: 18기(~2021), 미국 Capella: 36기(~2023), 국내 해양경찰 SAR: 32기(기획 연구) 등)의 운용계획에 선제적으로 대비하기 위하여 초소형 SAR 위성의 활용방안에 대한 구체적인 논의가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 현재 운용되고 있는 광학 및 SAR 초소형 군집 위성의 현황 및 특징을 기술하였으며, 이를 활용한 연구들에 대해 조사하였다. 또한, 대표적인 초소형 SAR 위성인 ICEYE와 Capella위성의 현황 및 특징을 기반으로 초소형 SAR 위성 자료가 선박탐지연구에서 유용하게 활용될 수 있는 방안에 대해 기술하였다. 그 결과, 초소형 SAR위성은 군집으로 운용되어 재방문주기가 짧으며 고해상도 영상의 신속한 제공이 가능하다는 장점이 있어, 시간 및 공간의 고해상도 영상 수집이 필수적인 광역 해상 선박 모니터링에 크게 기여할 것으로 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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