이 논문은 지상에서 초소형 위성의 랑데부/도킹 알고리즘 개발을 위하여 미세중력환경을 모사해주는 5자유도 지상 테스트베드에 관하여 기술한다. 테스트베드는 지면과의 마찰력을 없애주는 하부와 이 하부에 연결되어 3자유도의 회전운동을 하는 상부로 구성된다. 영상기반의 항법알고리즘 개발을 위하여 카메라와 LIDAR, AHRS 센서를 사용하였고 액추에이터로는 8개의 냉가스 추력기와 3축 방향의 반작용 휠을 사용하였다. 모든 시스템 소프트웨어는 온보드와 리눅스를 기반으로 C++을 사용하여 구현되었다.
변화탐지는 도시모델의 갱신을 위해 중요한 단계이다. 이에 본 연구는 서로 다른 시기에 취득된 라이다 데이터로부터 도시변화를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 주요 과정은(1) 라이다 데이터로부터 생성된 DSM의 차분을 통해 변화영역을 탐지하고, (2) 탐지된 영역의 라이다 점으로부터 표면패치를 구성하고, (3) 구성된 각각의 패치의 종류를 지면, 수목, 빌딩으로 분류하고, (4) 패치의 종류 및 속성에 기반하여 변화의 종류를 결정한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용한 결과를 동일한 지역의 정사영상으로부터 육안검사를 통해 수동생성된 참조데이터를 이용하여 검증하였다. 변화탐지의 성공률은 평균적으로 97%로 평가되었다. 결론적으로 제안된 방법은 변화탐지 및 도시모델의 갱신을 위한 신뢰성이 높고, 효율적인 방법으로 판단된다.
The nacelle anemometer mounted behind the blade roots of a wind turbine measures distorted wind speed comparable with free-stream wind because of the wake effects caused dependent upon the operation of the wind turbine and the rotation of its blades. The field campaign was carried out to measure free-stream wind speed at a height identical to the height of the nacelle anemometer by deploying a ground-based remote-sensing equipment, LIDAR. It is derived that a third-order polynomial equation for correcting wind speed measured by the nacelle anemometer to undistorted free-stream wind speed incident to a wind turbine. It is anticipated that the derived correction equation enables wind speed measured by the nacelle anemometer to be used as a precise input for a wind turbine performance test and for developing an active control logic.
Many studies of Asian dust have been undertaken to investigate dust sources, their transport and deposition mechanisms, their optical and chemical properties, and their physical characteristics. These studies have used meteorological parameters, optical thickness, and mineral compositions derived from satellite images, lidar, sunphotometer, and other ground-based instruments in East Asia (Chun et al., 2001; Murayama et al., 2001). (omitted)
DSM (Digital Surface Model) is a digital representation of ground surface topography or terrain that is widely used for hydrology, slope analysis, and urban planning. Aerial photogrammetry and LiDAR (Light Detection And Ranging) are main technology for urban DSM generation but high-resolution satellite imagery is the only ingredient for remote inaccessible areas. Traditional automated DSM generation method is based on correlation-based methods but recent study shows that a modern pixelwise image matching method, SGM (Semi-Global Matching) can be an alternative. Therefore this study investigated the application of SGM for Kompsat satellite data of KARI (Korea Aerospace Research Institute). Firstly, the sensor modeling was carried out for precise ground-to-image computation, followed by the epipolar image resampling for efficient stereo processing. Secondly, SGM was applied using different parameterizations. The generated DSM was evaluated with a reference DSM generated by the first pulse returns of the LIDAR reference dataset.
현재의 평면적 지적도 표현 방법은 입체적으로 변화하는 시대적 흐름 속에 놓여 있으며, 이는 GPS 기술 및 레이저기술의 발전과 무관하지 않다. 또한 이러한 자료를 수용할 수 있는 정보저장 장치의 발전과 맞물려 현실세계를 그대로 반영할 수 있는 가상의 3차원 공간정보 구현 매체의 도움도 3차원지적과 분리하여 설명할 수 없다. 본 연구에서는 지상의 높이 값을 정확하고 신속하게 취득할 수 있는 항공라이다측량 기술을 지적도에 적용하기 위하여 항공라이다의 수직 정확도를 평가하기 위한 실험을 실시하였다. 이를 위해 연구지역을 선정하여 항공라이다 측량을 실시했으며, 취득된 성과의 정확도를 확인하기 위해 지적비교점 측량을 실시하였다. 또한 이러한 자료를 근간으로 쌍체표본 t검정을 적용하여 항공라이다측량 성과와 지상측량 성과의 정확도를 통계적 방법론에 의해 비교하였다. 검정결과 t값이 0.322로 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각할 수 없어 두 측량 성과가 동일함을 증명 할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통해 항공라이다측량 성과를 향후 3차원지적 정보의 지형기반 자료 구축에 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 드론의 비행 장소와 온도 및 습도에 영향을 받지 않는 적외선 기반 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이영상을 분석하여 지면 영역을 찾고 AGL(Above Ground Level) 단위의 고도를 측정하는 방법을 제안한다. Decimation filter 와 Median filter 를 적용하여 잡음 및 빈 데이터들을 제거한 깊이영상으로부터 RANSAC (RANdom Sample Consensus) 기반 평면 모델 추정 방법을 이용하여 지면 영역과 이에 대한 평면의 방정식을 유추하고 현재 위치와의 거리를 계산한다. 성능 평가를 위해 Lidar 센서와 비교한 결과, 제안 방법이 지면에 위치한 장애물에 영향을 더 적게 받으며, 자세 정보와 독립적으로 고도를 측정할 수 있었다.
본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.
Ulaanbaatar, the capital of Mongolia, is subject to high levels of atmospheric pollution during winter, which severely threatens the health of the population. By analyzing surface meteorological data, ground-based LIDAR data, and radiosonde data collected from 2008 to 2016, we studied seasonal variations in particulate matter (PM) concentration, visibility, relative humidity, temperature inversion layer thickness, and temperature inversion intensity. PM concentrations started to exceed the 24-h average standard ($50{\mu}g/m^3$) in mid-October and peaked from December to January. Visibility showed a significant negative correlation with PM concentration. Relative humidity was within the range of 60-80% when there were high PM concentrations. Both temperature inversion layer thickness and intensity reached maxima in January and showed similar seasonal variations with respect to PM concentration. The monthly average temperature inversion intensity showed a strong positive correlation with the monthly average $PM_{2.5}$ concentration. Furthermore, the temperature inversion layer thickness exceeded 500 m in midwinter and overlaid the weak mixed layer during daytime. Radiative cooling enhanced by the basin-like terrain led to a stable urban atmosphere, which strengthened particulate air pollution.
Remote sensing becomes a new and core framework for the atmospheric sciences and closely related areas concerning with the ever-changing global environmental status. However, remote sensing in the Korea Meteorological Society is relatively new, where the first relevant paper is appeared in 1983, as well as is an area with relatively limited number of research groups. Here, we review and summarize some of the key progress in this area within Korea Meteorological Society focusing on the areas of satellite, radar, and ground based remote sensing such as lidar, spectrometer and sun photometer. Overall, the area is shown to have the most significant progress occur along with the acquisition of the key infra structures such as the COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) and S-band radar system led by Korea Meteorological Administration in early 2000. After that, the area has quickly developed into a status playing important roles to lead and support the overall activities in the atmospheric measurements. It is expected that the importance and role of the remote sensing will increase in the coming years.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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