구조물의 안전진단을 위한 비파괴 검사 분야에 사용되는 지표레이다 자료를 정밀하게 영상화시켜줄 수 있는 3 차원 구조보정기법을 살펴보았다. 이 연구에서는 탄성파 자료처리를 위해 개발된 3차원 Kirchhoff 중합전 심도구조보정기법을 이용하여 구조물 안전진단시 중요대상체인 콘크리트 내의 철근, 균열 등을 3차원적으로 영상화시켰다. 철근과 공동대상체가 동시에 존재하는 경우 물성차이의 구분이 가능토록 영상화되었고, 여러 가지 크기의 철근이 존재하는 경우 XX배열법에 의한 영상이 YY배열법보다 더 높은 분해능을 보여주었다. 따라서 보다 정밀한 정보를 얻기 위해서는 일반적인 YY배열 외에 XX배열법의 영상화 결과를 연계하여 분석하는 것이 필요하다. 마지막으로 주향이 교차하는 두 개의 철근이 다른 심도에 존재하는 경우에는 상부의 철근은 정확하게 영상화되나 철근의 높은 전도도로 인하여 하부의 철근은 실제크기보다 좀 더 크게 영상화되는 한계를 보여주었다.
별을 관측하는 천문대로 잘 알려진 경주 첨성대는 그 모양과 성격이 독특하고 원래의 모습으로 잘 보존되어 있어 역사적·학술적·예술적 가치가 높은 문화재이다. 그동안 많은 연구자들이 첨성대의 외부 구조와 지반 안전성, 지진 재해 위험도 평가 연구 등 과학적인 조사를 이용한 첨성대의 평가를 진행해왔으나 첨성대의 지하 구조에 대해서는 조사가 매우 미흡하였다. 이 논문에서는 첨성대와 관련한 주변의 매장문화재 존재 여부와 첨성대의 기초부를 확인하기 위하여 지하투과레이더(GPR) 탐사를 수행하고 2차원과 3차원 영상을 통해 첨성대의 지하 구조를 정밀 분석하였다. 그 결과, 0.4~0.6m 깊이에서는 절반 정도만 남아 있긴 하지만 12개의 작은 물체들이 원형의 배치를 이루고 있고, 0.7~1m 깊이에서는 정면 4칸, 측면 3칸의 건물지로 추정되는 반응이 첨성대를 중심으로 주변에 분포하는 것이 확인되었다. 또한 첨성대의 직하부에는 이미 알고 있는 2단의 기단부 외에 7×7m 크기의 방형 시설이 깊이 0.6m에 존재하며, 깊이 1.2~3m에서는 첨성대의 기초시설로 추정되는 반응이 확인되었다. 이 기초시설은 동서 11m, 남북 12m의 타원형이며 첨성대 기단을 중심으로 북·서·동측면은 1m 이내로 짧고 남측면은 5m 정도로 넓게 분포하고 있다.
현재 진행되고 있는 광범위한 도시화는 종종 무분별한 토목건설을 수반하게 되며, 이는 도심지에 묻혀있는 고고학적 가치가 있는 중요한 역사적 유구들을 위협하기도 한다. 도심지 지역에 묻혀있는 고고학적 유구들을 파악하는 데에는 지표레이다와 전기비저항 탐사가 매우 유력한 방법이며, 이 논문에서는 3차원 전기비저항 탐사와 3차원 지표레이다 탐사에 의한 고고학적 조사를 위한 복합물리탐사의 3가지 사례를 설명한다. 조사지역은 그리스 크레타섬 내 가장 번화한 두 도시의 역사적 도심지에 위치해 있다. 이 지역에서 평행한 측선들로 이루어진 격자망의 측선을 따라 고밀도의 3차원 전기비저항과 3차원 지표레이다 탐사자료의 획득이 이루어졌다. 먼저, 전기비저항 탐사자료의 3차원 역산을 통하여 하부 전기비저항 구조를 획득하였으며, 지표레이다 탐사자료는 탐사자료로부터 최대한의 정보를 도출하기 위하여 특정 필터를 적용하는 등 체계적인 자료처리 과정을 거쳤다. 이로부터 최종적으로 지하하부 물성의 3차원적인 변화를 나타내는 수평 절개 단면 영상을 획득하였으며, 이와 같이 획득한 3차원 지표레이다와 전기비저항 영상들은 도심지 지역의 복잡한 하부 물성을 영상화하는데 매우 중요한 역할을 담당하였다. 즉, 강한 레이다 반사파와 고비저항 이상을 나타내는 부분은 고고학적 유구로서 해석되었으며, 탐사 후에 수행한 일부 지역에서의 발굴결과와 매우 잘 일치하였다. 이와 같은 사례는 도심지 지역에서의 기반시설물의 설계 및 건설 단계에서 고고학적으로 의미가 있는 중요한 병역의 도출 및 건설공사 수행 이전에 고고학적 발굴에 대한 가이드라인을 제공하는 등 도심지역 고고학적 물리탐사에서 전기비저항 탐사와 지표레이다 탐사가 매우 높은 적용성이 있음을 잘 보여주고 있다.
지뢰탐지에 효과적으로 적용하기 위해 광전계 센서를 이용한 GPR 시스템을 개발하였다. 측정되는 전기장의 왜곡을 최소화 하는 광전계 센서는 크기와 무게가 매우 적어 측정 장치로 운용하기가 용이하므로 지뢰탐지와 같이 세밀한 주의가 요구되는 곳에 적합하다. 송수신 장치 역할을 하는 벡터 네트웍 분석기와 광신호 발생기와 광검파기를 탑재한 광변조기, double ridge horn 송신 안테나와 광전계 센서로 구성된 stepped frequency radar 시스템이 개발되었으며, 이 시스템의 매우 긴 측정시간의 단점을 극복하기 위해 동일한 수준의 S/N 비를 가지는, 임펄스 발생기와 오실로스코프로 구성된 impulse radar 시스템이 또한 개발되었다. 비교 결과 자료 수준은 거의 동일하나 측정시간은 스텝 측정의 경우 8배 이상 빨라진 것을 알 수 있었으며, 동일한 자료를 연속 측정으로 획득한 결과 100 배 이상 빨라 질 수 있음을 확인하였다. 또한 이 임펄스 레이다 시스템을 PMN2 지뢰모형에 대해 현장과 비슷한 환경에서의 실험실 실험에 적용하여 지뢰모형의 영상을 획득하였다.
초광대역 임펄스를 이용한 비파괴 지중 금속 매설물 탐지용 지반 탐사 레이더(Ground penetrating image radar:GPR)를 개발하였다. 탐사 지면의 상대 유전율을 측정하였고, 최대 탐사 깊이 1m 이내의 측정이 가능하도록 시스템을 설계하였다. 전체 경로 감쇄, 시스템의 크기, 해상도를 고려하여 최고 주파수 및 최저 주파수를 선택하였다. 선택된 주파수에 맞는 1 나노세컨더(ns) 이하의 상승 시간을 갖는 초광대역 임펄스를 선택하였으며, 사용한 임펄스의 주파수 범위를 고려하여 소형 평판형 초광대역 다이폴 안테나를 설계하였다. 또한, 지중으로부터 반사되는 신호를 수신하기 위해서 디지털 오실로스코프를 사용하였다. 측정은 monostatic 방식과 마이그레이션(migration) 기법을 사용하였다. 지중 매설물의 영상 처리를 위해서는 A-scan 및 B-scan 평균 제거 방식을 사용하였다. 개발된 시스템은 금속 물체와 비금속 물체가 매설된 실증 시험장에서 시험되었고, 수 센티미터 직경의 작은 지중 금속 매설물까지도 탐지할 수 있는 우수한 성능을 가짐을 보였다.
비파괴 검사에 널리 쓰이는 Ground Penetrating Radar (GPR)의 콘크리트내 공동 탐사 성능을 알아보기 위해, 일련의 실험을 실시하였다. 공동 탐사는 사용하는 안테나의 주파수에 가장 큰 영향을 받으며, 실험에서는 900 MHz, 1 GHz, 1.5 GHz 3개의 안테나를 사용하였다. 콘크리트 기본시편의 크기는 1,000 mm (길이) ${\times}$ 600 mm (폭) ${\times}$ 140 mm (두께)이고, 공동은 200 mm (길이) ${\times}$ 600 mm (폭) ${\times}$ 50 mm (두께)의 크기를 갖고 있다. 공동의 매립 깊이를 20 mm, 30 mm, 60 mm, 70 mm 4개고 달리한 결과, 모든 경우에서 공동을 성공적으로 탐사하였으며, 각 안테나 주파수에서의 특성을 파악하였다. 또한 상업용 레이더 시스템의 영상 처리 결과를 향상시킨 결과를 논문에서 다루었다.
Multi-temporal optical images have been utilized for time-series monitoring of croplands. However, the presence of clouds imposes limitations on image availability, often requiring a cloud removal procedure. This study assesses the applicability of various machine learning algorithms for effective cloud removal in optical imagery. We conducted comparative experiments by focusing on two key variables that significantly influence the predictive performance of machine learning algorithms: (1) land-cover types of training data and (2) temporal variability of land-cover types. Three machine learning algorithms, including Gaussian process regression (GPR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed for the experiments using simulated cloudy images in paddy fields of Gunsan. GPR and SVM exhibited superior prediction accuracy when the training data had the same land-cover types as the cloud region, and GPR showed the best stability with respect to sampling fluctuations. In addition, RF was the least affected by the land-cover types and temporal variations of training data. These results indicate that GPR is recommended when the land-cover type and spectral characteristics of the training data are the same as those of the cloud region. On the other hand, RF should be applied when it is difficult to obtain training data with the same land-cover types as the cloud region. Therefore, the land-cover types in cloud areas should be taken into account for extracting informative training data along with selecting the optimal machine learning algorithm.
도심지 내 지반침하는 공동의 생성 및 체적함수비의 급격한 변화에 의하여 발생할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 보정 기법이 적용된 지하투과레이더 신호를 이용하여 도심지 내 공동 및 체적함수비의 급격한 변화가 발생한 지반 이상 구간을 검측하고자 하였다. 지반 이상구간에 대한 신호 획득을 위하여 구형의 공동을 모사한 모형지반을 대상으로 지하투과레이더 탐사를 수행하였다. 필터링 기법을 적용하여 설정한 대역폭을 통과하는 신호만을 측정하였으며, 이후 이득 함수, 타임 제로, 배경 제거, 디콘볼루션, 영상 이득 기법을 적용하고 각 기법의 적용에 따른 신호의 변화양상을 비교하였다. 신호처리 및 영상화 기법을 적용한 결과, 공동 발생 구간의 전기적 임피던스 대소관계에 부합하는 위상이 나타났다. 지하투과레이더 측정 신호를 이용하여 산정한 상대 유전율과 모형지반의 체적함수비를 이용하여 예측한 상대 유전율을 비교한 결과, 각 방법으로 도출된 상대 유전율은 서로 유사한 값을 보였다. 이를 통하여 도심지와 같이 매설물의 깊이가 알려져 있는 경우, 보정된 지하투과 레이더 신호를 통하여 체적함수비의 급격한 변화 구간 또한 검측할 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구에서 제시된 신호의 보정 기법과 상대 유전율의 산정은 도심지 내 공동 발생 구간 및 체적함수비의 급격한 변화 구간과 같은 이상구간 검측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.
본 논문은 지뢰탐지용 48채널 배열 UWB 임펄스 레이다 방식의 지면투과레이다 구현과 시험에 대해 기술한다. 지면투과레이더는 기존 금속탐지기의 한계인 비금속 지뢰 탐지의 어려움과 매질 내 금속 성분에 의해 발생하는 높은 오경보 문제점을 극복한다. 본 논문에서는 펄스폭이 600ps 급인 미세한 모노싸이클(Monocycle) 펄스 파형을 사용해, 높은 해상도의 지뢰 전자파 영상을 제공토록 시스템을 구현한다. 특히 신호처리를 통해 지뢰가 매설된 지점을 자동으로 추정하고, 해당 지점에서의 분할된 상세 지뢰 전자파 영상을 사용자에게 제공한다. 기준 성능 분석을 위해 한국 대표 토양인 거친 사양토를 사용한 실내 시험장을 구축하고, 시험장 내의 자동화된 측정 플랫폼에 구현한 레이다를 장착하여 영상 획득 및 탐지심도 분석 등의 시험을 수행한다. 지뢰는 비무장 지대에 매설된 지뢰와 동일한 형태의 모형 지뢰를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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