본 논문은 무인수상정의 자율운항을 위한 장애물 탐지 및 회피기동을 위해 3차원 라이다를 사용하였다. 단일센서만을 사용해서 해상조건에서의 무인수상정 장애물 회피운항을 하는데 목적이 있다. 3차원 라이다는 Quanergy사의 M8센서를 사용하여 주변 환경 장애물 데이터를 (r, , )로 수집하며 장애물 정보에는 Layer 정보와 Intensity 정보를 포함한다. 수집된 데이터를 3차원 직각좌표계로 변환을 하고, 이를 2차원 좌표계로 사상한다. 2차원 좌표계로 변환한 장애물 정보를 포함하는 데이터는 수면위의 잡음데이터를 포함하고 있다. 그래서 기본적으로 무인수상정을 기준으로 가상의 관심영역을 정의하여서 규칙적으로 생성되는 잡음데이터에 대해서 삭제를 하였으며, 그 이후에 발생하는 잡음데이터는 Vector Field Histogram으로 계산된 히스토그램 데이터에서 Threshold를 정해 밀도값에 비례하여 잡음데이터를 제거하였다. 제거된 데이터를 이용하여 무인수상정의 움직임에 따른 상대물체를 탐색하여 가상의 격자지도에 1 Cell씩 저정하면서 데이터의 밀도 지도를 작성하였다. 작성된 장애물 지도를 폴라 히스토그램을 생성하고, 경계값을 이용하여 회피방향을 선정하였다.
위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.
현재 국내에서는 NMEA 멀티플렉서를 개발한 사례 띤 제품이 몇몇 업체가 있으나, 외국 제품보다 인지도 및 제품판매의 실적이 미비하다. 그러므로 외국의 고비용 장비를 수입하여 사용하거나, 멀티 포트를 이용하여 NMEA 신호를 전송하는 프로그램을 소프트웨어적으로 구현하여 사용하고 있다. 그러므로 고비용이 지출되거나, 각 응용프로그램마다 별도의 처리 부분을 작성해야하는 문제점이 있다. 또한, NMEA 신호를 출력하는 각각의 장비들은 제조회사 및 플랫폼이 다르므로 이중의 자원낭비 및 손실 등을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 경제적으로 NMEA 멀티플렉서 모듈을 구현하기 위하여 가상 시스템을 구성하여 실험을 실시하였다. NMEA 신호를 입력하기 위해 각 장비들은 가상의 데이터를 가진 노드로 대치하여 멀티플렉서 구현을 위한 가상의 시스템을 구성하고, 여러 문제들을 보완하기 위하여 신뢰성 있는 처리방법과 고성능의 단일 하드웨어 모듈로서 독립적으로 동작할 수 있다. 최적화된 큐의 설계를 이용하여 모듈의 메모리 효율을 높이며, 주요 항해 장비인 자이로콤파스, 에코 사운드, GPS 등과 실시간으로 RS232 멀티포트를 통하여 입력되는 신호를 실제 PC에서 출력하여 통신의 정확성을 유지할 수 있는 NMEA 멀티플렉서의 설계 및 구현에 대하여 제안하였다.
본 연구의 목적은 3전극방식으로 전기화학적 임피던스분광법(EIS)를 활용한 콘크리트 속 철근의 분극저항을 측정할 때 전기화학 셀저항에 따른 인가전압의 변화를 실험적으로 확인하고, 안정적인 측정값을 획득을 위한 실험조건을 찾는 것이다. 본 연구에서는 셀저항을 구성하는 요소 중 콘크리트 건조상태, 전극의 커플링상태(접촉저항) 및 상대전극의 면적을 주요변수 설정하였다. 본 연구에서는 지름 200mm인 정사각형 콘크리트 실험체 중심에 D22 철근이 부분적으로 매입된 실험체를 준비하여, 주요변수의 조합으로 구성된 다양한 실험조건에서 EIS을 수행하였으며 이때 포텐쇼스탯에서 인가된 전압을 측정하였다. 본 연구의 실험결과를 통하여, 3전극 방식으로 콘크리트 속 철근의 부식속도를 측정할 경우, 측정장치의 추종전압보다 측정 시 요구되는 인가전압이 충분히 큰 경우 셀저항의 변화는 EIS 측정에 큰 영향을 주지 않는 것을 확인하였다. 참조전극과 기준전극을 콘크리트 표면에 부착된 상태에서 EIS에서 콘크리트의 건조상태 및 상대전극의 면적에 대한 영향에 비하여 전극과 표면의 접촉저항의 영향이 지배적인 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 해양환경에 노출된 콘크리트와 같이 침지 및 건조 반족 조건에 노출된 콘크리트에서 3전극방식의 EIS 측정으로 철근 부식속도 및 상태평가를 위한 센서 개발에 기본 데이터로 활용될 수 있다.
선박 프로펠러 캐비테이션 소음이 발생하면 수중 방사 소음의 수준이 급격히 상승하는데, 특히 함정의 경우에 피탐지 확률이 증가해 치명적인 위협 요인이 될 수 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 신호를 정확하고 신속하게 판단하는 것이 매우 중요한데, 종래에는 센서로 계측한 음압/진동 준위가 기준값 이상이면 캐비테이션 발생으로 판단하는 기술과 데몬 기법을 통해 캐비테이션 발생 여부를 판별하는 방법이 주로 수행되었다. 그러나 이와 관련된 기술은 캐비테이션의 발생 현상에 대한 물리적 이해와 사용자의 주관적 기준을 기반으로 수행되며 여러 절차를 거치기 때문에 캐비테이션 신호를 조기에 자동으로 인식하는 기법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 선체에 부착된 음향 센서를 이용하여 계측된 음향 신호로부터 캐비테이션 신호의 특징을 반영한 간단한 통계량 기반 특징을 추출하고 이로부터 캐비테이션 발생 여부를 자동으로 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 센서 수와 모형 시험 조건에 따라 평가하는데, 단일 센서로 계측된 신호에 캐비테이션의 특징을 충분히 반영하여 훈련하면 캐비테이션 신호의 발생 여부를 판단 가능함을 확인했다.
최근 해양 GIS 분야에서 차세대 전자해도를 포함하여 다양한 항행정보를 ICT 기술을 활용하여 수집 통합 교환 표현 분석할 수 있는 항행정보 융합 플랫폼에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이러한 항행정보 융합 플랫폼과 관련하여 S-100의 차세대 국제수로데이터모델 표준이 발표되고, 이를 활용한 다양한 연구결과들도 발표되고 있다. 그러나, 기존 결과들은 항행정보의 융합 서비스와 관련하여 주어진 문제에 대한 단편적인 해결책만을 제시할 뿐, 다양한 공간정보, 전자해도, 실시간 항행정보를 표준화된 방식으로 융합하여 서비스 할 수 있는 플랫폼의 구성 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 연구에서는 S-100 표준과 WMS, WMTS, WPS, SOS 등의 공간정보 웹 표준을 수용한 차세대 항행정보 서비스 플랫폼의 설계 및 구현 방법을 제시하고 있다. 제안된 플랫폼은 S-57과 S-101의 전자해도 표준 지원, 이질적인 육상 공간정보와 전자해도의 융합 서비스 지원, 날씨, AIS, CCTV 등과 같은 다양한 실시간 센서정보의 융합 서비스 지원, 그리고 WebApp 서비스를 이용한 ECDIS, ECS, VTS 등의 다양한 항행정보 시스템 개발 지원이 가능하다. 또한, 본 연구에서는 제안된 플랫폼을 이용하여 공간정보, S-101 데이터, 실시간 날씨정보의 융합 서비스를 실제 구현함으로써 그 효용성을 검증하고 있다.
탄성파 탐사를 이용한 지질구조 규명에 있어 정확한 속도모델 구축이나 영상화 기술 개발만큼 중요한 것이 자료의 분해능을 높이는 기술이다. 일반적으로 자료취득 과정에서 고주파 송신원을 사용하거나 자료처리 과정에서 곱풀기(deconvolution) 등의 기법을 적용하여 분해능을 향상시킬 수 있다. 그러나 해양 탄성파 탐사에서 분해능을 저해하는 가장 큰 원인은 도깨비파에 의한 특정 주파수 성분의 손실이다. 따라서 도깨비파를 제거하면 주파수 손실을 방지하여 광대역 탄성파 자료를 얻을 수 있고, 결과적으로 높은 분해능의 지층 영상을 얻을 수 있다. 도깨비파 제거는 자료처리 과정에서 적절한 필터를 적용하여 수행할 수 있지만, 최근에는 탐사 장비의 발전과 탐사 설계의 혁신을 통해 효과적인 광대역 탄성파 탐사 기술이 개발되고 있다. 해외 탐사전문 기업들은 오버/언더 스트리머나 가변 심도 스트리머와 같이 새로운 수신기 배열을 개발하거나 이중 센서 스트리머를 이용한 도깨비파 제거 기술을 확보하여 고분해능 영상화 기술을 제공하고 있다. 안타깝게도 국내에서는 광대역 탄성파 탐사 장비나 기술에 대한 연구가 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 국내 광대역 탄성파 탐사 연구에 도움이 될 수 있도록 그 기본 이론과 기술 현황을 소개하였다.
기상현상관측은 기상청에서 다양한 방법(지상, 고층, 해양, 항공, 등)으로 관측되고 있다. 하지만, 인간생활에 많은 영향을 미치는 대기경계층 관측에는 한계가 있다. 특히, 존데 또는 항공기를 이용한 기상관측은 경제적인 측면에서 상당한 비용이 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 기상드론을 이용하여 국지기상현상 중 해륙풍 연직분포에 대한 기상 인자들을 측정하고 분석하는 것이다. 해륙풍의 공간적 분포를 연구하기 위해 보성지역 표준기상관측소의 보성종합기상탑을 포함한 다른 세 지점(해안가, 산기슭, 산중턱)에 동일한 통합기상센서를 각 드론에 탑재하였다. 2018년 8월 4일 1100 LST부터 1800 LST까지 30분 간격으로 최대 400 m 고도까지 기온, 상대 습도, 풍향, 풍속, 기압의 연직 프로파일 관측이 수행되었다. 기온, 상대 습도, 기압에 대한 기상현상의 공간적 특성은 네 지점에서 보이지 않았다. 강한 일사량 시간대에 중간지점(~100 m)에서 강한 바람(~8 m s-1)이 관측되었고, 오후에는 풍향이 내륙지역의 상층부터 서풍으로 바뀌었다. 기상드론을 이용하여 관측한 하부 대기층의 분석결과는 보다 정확한 기상예보 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, Rrs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 Rrs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 Rrs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 Rrs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 Rrs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, Rrs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, Rrs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 Rrs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 Rrs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
염분은 해양의 밀도를 결정하는 중요한 변수이자 전지구 물의 순환을 나타내는 주요 인자 중 하나이다. 해상염분 관측은 선박을 이용한 현장조사, Argo 플로트, 부이를 통한 조사가 주로 수행되어 왔다. 2009년 염분관측 인공위성이 발사한 이래로, 위성 염분자료를 이용하여 전 지구 해역에서 표층 염분 관측이 가능해졌다. 그러나 위성 염분자료는 다양한 오차를 포함하기 때문에 연구 자료로 활용하기에 앞서 정확도 검증과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2015년 4월부터 2020년 8월까지 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 위성 염분자료와 이어도 해양과학기지에서 제공하는 실측 염분자료 간의 정확도 및 오차특성을 비교 분석하였다. 총 314개의 일치점을 생산하였으며, 염분의 평균제 곱근오차 및 평균편차는 각각 1.79, 0.91 psu로 제시되었다. 전반적으로 위성 염분이 실측 염분보다 과대추정 되는 것으로 나타났다. 위성 염분의 오차는 계절, 표층 수온, 풍속과 같은 다양한 해양 환경적 요인에 의존성을 보였다. 여름철 위성 염분과 실측 염분의 차이는 0.18 psu 이하로 저수온보다는 고수온에서 위성 염분의 정확도가 증가하였다. 이는 센서의 민감도에 따른 결과였다. 마찬가지로 5m s-1 이상 풍속 조건에서 오차가 줄어들었다. 본 연구결과는 연안에서 위성 염분자료를 활용할 경우에는 특정한 연구 목적에 적합한지 확인하여 제한적으로 사용하여야 함을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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