• 제목/요약/키워드: Light detection and ranging

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비주기적 광위상배열에서 Side-lobe Level이 최소화된 구조 설계를 위한 최적화 알고리즘의 비교 연구 (Comparative Study of Optimization Algorithms for Designing Optimal Aperiodic Optical Phased Arrays for Minimal Side-lobe Levels)

  • 이보해;류한열
    • 한국광학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.11-21
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    • 2022
  • 본 연구에서는 자율주행차의 라이다 센서용 광위상배열(optical phased array, OPA)에서 우수한 신호 품질을 얻을 수 있는 방법에 대해 조사하였다. OPA를 구성하는 광 안테나가 주기적으로 배치되어 있는 경우에는 grating lobe의 형성으로 인해 빔 조향의 범위가 제한된다. 광 안테나가 비주기적으로 배치된 OPA에서는 한 개의 main lobe만 형성되어 넓은 조향 범위가 가능하지만 side lobe에 의한 잡음의 영향으로 신호 품질이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 비주기적인 OPA에서 발생하는 잡음을 최소화하고 신호 품질을 향상시키기 위한 최적화 연구를 수행한 결과를 보고한다. 최적화를 위한 목적 함수로는 side-lobe level (SLL)을 이용하였고, SLL이 가장 낮은 안테나 배열을 구하기 위한 최적화 기법으로는 입자 군집 최적화(particle-swarm optimization, PSO), 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA), 패턴 검색 알고리즘(pattern-search algorithm, PSA) 등을 적용하였다. 128 채널의 광 안테나 배치로 이루어진 비주기적 OPA에서 위 3가지 최적화 기법을 적용하여 결과를 비교하였다. 전반적으로 PSO와 GA는 서로 유사한 최적화 결과를 보였고, PSA는 이와는 약간 차별적인 특성을 보였다. 최적화가 이루어진 각도가 45도보다 작을 때에는 최적화 각도가 작을수록 모든 조향 각도에서의 평균적인 SLL 값이 증가하는 경향을 보였지만, 최적화가 이루어진 각도가 45도 이상일 경우에는 최적화 알고리즘에 관계없이 -13 dB 이하의 평균 SLL 값을 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 비주기적인 OPA에서 고품질의 신호를 얻기 위한 최적의 안테나 배열을 구하는 데 있어서 PSO, GA, PSA의 최적화 알고리즘이 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.

원자력발전소의 부지감시시스템의 운영과 활용 (Site Monitoring System of Earthquake, Fault and Slope for Nuclear Power Plant Sites)

  • 박동희;조성일;이용희;최원학;이동훈;김학성
    • 자원환경지질
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    • 제51권2호
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    • pp.185-201
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    • 2018
  • 원자력발전소는 부지선정, 부지조사, 설계, 건설 및 운영의 전 과정에 걸쳐 지질조사, 단층 및 지진 특성 분석, 탄성파 탐사, 시추조사, 지반특성 분석 등 모든 가능한 지질학적, 지진학적, 지구물리학적 조사와 자료 분석을 통하여 자연재해 및 인위적 재해에 대하여 건전성을 확보할 수 있도록 견고하게 건설, 운영되고 있다. 본 단보에서는 한국수력원자력(주)에서 자연재해에 대해 원자력발전소 부지의 안전성을 평가하기 위하여 구축하여 운영 중인 지진관측시스템, 단층감시시스템, 사면감시시스템 등 일련의 부지감시시스템의 현황 및 주요 관측 자료에 대한 분석결과를 소개하고자 한다. 원자력발전소에는 발전소의 구조물 및 자유장에 여러 대의 가속도계와 지진 트리거로 구성된 지진감시계통을 구성하여 내진설계의 적절성 평가, 지진으로 인한 운전기준 초과 판정, 지진 신속 대응에 활용하고 있다. 이와는 별도로 단층과 지진과의 상관성 분석, 지진발생 특성 연구, 지진재해도 평가 등 원전 부지의 지진안전성 확보를 위하여 1999년부터 원자력 발전소 부지 내 및 인근 지역에 총 13개소의 지진관측소를 운영하고 있으며, 2017년 최신의 지진관측 장비로 교체 설치하였다. 또한 원전 인근의 단층의 활동성을 감시하기 위하여 국내에서 처음으로 체계적으로 단층감시 기반을 확립한 읍천단층 감시시스템(Eupcheon Fault Monitoring System, EFMS)을 2012년 1월부터 운영하고 있다. EFMS는 시추공 변형률계 및 지진계, 지표변위계, GPS, 지하수위계 등으로 구성되며, 상기 계측기의 자료분석 결과 읍천단층은 한반도 동남부 일대에서 발생된 지진에 의해서도 영향을 받지 않는 안정된 단층임을 입증할 수 있었으며, 단층의 지진 안전성 해석과 지진예측 연구에도 단층 감시시스템이 매우 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다. 추가적으로, 2016년부터는 원전 부지 내 사면의 안전성 평가를 위하여 한울원전 배후사면을 대상으로 지중경사계, 지표경사계, 사면변위계, 강우량계 등을 설치하고 K-SLOPE 시스템을 구축하여 사면 거동을 감시하고 있으며, 전체 사면의 거시적 변형거동 평가를 위해 지상 LiDAR를 활용한 분석을 실시하였다. 상기와 같이 한국수력원자력(주)에서는 원자력발전소의 지진 등 자연재해에 대한 부지 안전성 평가를 위하여 실시간 부지 감시기반을 구축, 운영하고 있으며 지속적인 관측자료의 분석기법 고도화, 지진 및 단층과의 상관성 분석, 단층 장기 거통특성예측 기술개발을 통하여 보다 견고하게 원자력발전소의 지진안전성 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

기계학습을 이용한 광학 위성 영상 기반의 도시 내 수목 피복률 추정 (Estimation of Fractional Urban Tree Canopy Cover through Machine Learning Using Optical Satellite Images)

  • 배세정;손보경;성태준;이연수;임정호;강유진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.1009-1029
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    • 2023
  • 도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

언리얼 엔진 5를 활용한 융복합센서의 3D 공간정보기반 메타버스 구축 연구 (A Study on Metaverse Construction Based on 3D Spatial Information of Convergence Sensors using Unreal Engine 5)

  • 오성종;김달주;이용창
    • 지적과 국토정보
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    • 제52권2호
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    • pp.171-187
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    • 2022
  • 최근, 코로나 바이러스 감염증으로 인해 발생한 팬데믹의 영향으로 비대면 서비스에 대한 수요와 발전이 급속도로 진행되고 있는 가운데 중심에 있는 메타버스(Metaverse)에 대한 이목이 집중되고 있다. 가상과 현실을 초월하는 세계를 의미하는 메타버스는 4차 산업혁명 시대에 접어들어 다양한 센싱기술과 3D 재현기술이 융합되어 사용자에게 쉽고 빠르게 다양한 정보를 제공하고 서비스가 가능하다. 특히, 이 가운데 고해상도의 영상촬영이 가능한 무인항공기(UAV) 및 정밀도 높은 LiDAR 센서와 같은 융복합센서의 소형화 및 경제성 증가로 인해 높은 재현도 및 정확도를 가진 3D 공간정보를 획득하여 현실의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션하는 디지털 트윈(Digital-Twin)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 컴퓨터 그래픽 분야의 게임엔진(Game engine)이 강력한 3D 그래픽 재현 및 역학적 연산을 바탕으로 한 시뮬레이션 등이 확장되어 메타버스 엔진으로 발전하고 있다. 본 연구는 무인항공시스템(UAS)과 LiDAR 센서를 융합하여 획득한 정확도 높은 3D 공간정보 데이터를 최근 발표된 메타버스 엔진인 언리얼 엔진을 활용하여 실세계 좌표기반 현실을 반영한 거울세계 형태의 메타버스를 구축하였다. 이후, 다양한 공공데이터를 기반으로 사용자를 위한 공간정보 컨텐츠 및 시뮬레이션을 구축하여 재현 정확도를 검증하고, 이를 통해 보다 실감나고 공간정보 활용성이 높은 메타버스 구축에 대하여 고찰하였다. 또한, 언리얼 엔진을 통해 사용자가 직관적이고 쉽게 접근할 수 있는 메타버스를 구축할 경우 재현도 높은 좌표기반의 3D 공간정보를 통해 다양한 컨텐츠 활용성과 효용성을 확인할 수 있었다.