GeoWeb 기술이 발전하면서 재난관리 분야에서도 웹을 통한 2D/3D 공간정보 서비스에 대한 관심과 활용도가 높아지고 있다. 본 논문은 재난사고 현장에서 수집된 다양한 공간정보를 웹 환경에서 시각화하기 위한 3D 공간정보 맵핑 플랫폼 구축에 관한 연구로서, 웹 개발 표준기술인 HTML5/WebGL과 오픈소스를 활용하여 재난사고 현장에서 다양한 형태로 수집된 2D/3D 공간 데이터와 대용량의 LiDAR 점군 데이터에 대한 웹기반의 공간정보 맵핑 서비스 방안을 제시하였다. 첫째, 오픈소스인 GeoServer의 WMS 서비스와 PostGIS를 이용하여 수집된 재난현장 조사 2D 데이터를 공간 DB로 구축한 후 웹 환경에서 렌더링하였다. 둘째, 웹 환경에서 대용량 3D 점군 데이터를 효율적으로 렌더링하기 위하여 다중 해상도의 옥트리 구조를 이용하여 점군 데이터를 2D 타일로 단순화하는 Potree 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 OpenLayers3를 기반으로 3차원 지도를 제어 및 측정하기 위한 기본·응용 기능을 Graphic User Interface(GUI)로 구현하여 2D/3D 공간정보의 웹 시각화를 위한 3D 웹 맵핑 파일럿 시스템을 개발하였다. 향후, 재난현장의 각종 2D 조사 데이터 및 다양한 공간영상정보를 구축된 웹기반 3차원 공간정보시스템에 중첩·표출함으로써 재난사고 과학조사 및 분석 업무에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화 시나리오는 기후변화 대응 연구의 기반이 되는 사항으로, 대용량 시공간 데이터로 구성되어 있다. 데이터의 관점에서는 1종의 시나리오가 약 83 기가바이트(Giga bytes) 이상의 대용량이며, 데이터 형식은 반정형으로 검색, 추출, 저장 및 분석 등 활용상 제약이 있다. 본 연구에서는 대용량, 다중시기 기후변화 시나리오의 활용을 편리하게 개선하기 위하여 공간정보 기반의 극단적 기후사상 분석 도구를 개발하였다. 또한, 개발된 도구를 RCP8.5 기후변화 시나리오에 적용하여 과거 발생한 집중호우 임계치가 미래 발생 가능한 시기와 공간에 대한 시범 분석을 수행하였다. 분석결과, 3일 누적 강우량 587.6 mm 이상인 날이 2080년대 약 76회 발생하는 것으로 분석되었으며, 집중호우는 국지적으로 발생하였다. 개발된 분석도구는 초기 설정부터 분석결과를 도출하는 전 과정이 단일 플랫폼에서 구현되도록 하였다. 더불어 상용 소프트웨어가 없어도 분석결과를 다양한 형식(웹 문서형식(HTML), 이미지(PNG), 기후변화 시나리오(ESR), 통계(XLS))으로 구현되도록 하였다. 따라서 본 분석도구 활용을 통해 기후변화에 대한 미래 전망이나 취약성 평가 등의 활용에 도움이 될 것으로 사료되며, 향후 제공될 기후변화 보고서에 따른 기후변화 시나리오 분석 도구 개발에도 사용될 것으로 기대된다.
원격탐사기술과 GIS관련산업이 발달함에 따라 위성영상을 비롯하여 그리드데이터 성과물의 수요가 공공부문은 물론 민간기업에서의 급격히 증가하고 있다. 하지만 지금까지 국내의 경우 각 기관별로 필요에 따라 높은 비용과 많은 시간을 투자하여 메타데이타와 검색시스템을 구축하고 있기 때문에 체계적이고 통합적인 관리가 이루지지 않고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 그리드데이터의 표준화된 메타데이터를 근간으로 한 그리드데이터를 통합적으로 검색할 수 있는 그리드데이터 검색시스템의 개발이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 그리드데이터의 효율적인 유통을 위해서 2003년 한국전자통신연구원 그리드데이터 유통목록(메타데이터) 관한 연구에서 제시한 표준화된 그리드데이터 메타데이터 모델을 바탕으로 기관별로 기 구축된 메타데이터를 분석하였으며, 유사항목을 도출하고 검색에 필요한 공통응용스키마를 정의하였다. 또한 사용자에게 그리드데이터에 대한 정보검색 및 선택이 편리하도록 '위성영상정보 통합관리센터'(SIMC)의 위성영상 메타데이터를 비롯하여 유관기관인 '인공위성연구센터'(SaTReC)에서 보유 위성영상 메타데이터까지 검색이 가능한 XML(extensible Markup Language)기반의 그리드데이터 메타데이터 통합검색 시스템을 개발하였다. 본 연구의 시범시스템 구축 결과를 토대로 향후 확장성 있고 효율적인 그리드 데이터 통합검색시스템 확대구축에 기여할 것으로 사료된다.
최근 들어 무인 자율주행 기반의 수요응답형 순환교통(PRT)시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유형 궤도 및 일반적인 도로에서 운용 가능한 PRT 시스템의 적용이 다양하게 검토되고 있다. 유형 궤도가 없이 일반 도로 상에서 운행되는 무인자동 차량의 경우, 실시간으로 차량의 위치 정보를 계측하는 것은 무인 차량의 자동안내를 위해 매우 중요하다. 위성항법장치(GPS)는 차량의 위치 확인을 위해 상업적으로 적용되어 활용되고 있다. 하지만 터널 또는 빌딩 등의 실내 환경에서 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이러한 환경적 제약을 극복할 수 있는 자기표지 기반의 PRT 차량 무인운전 시스템의 구성장치와 제어시스템에서 사용하기 위한 차량의 주행제어 모델을 제시하였다. 또한 차량의 주행중 실시간 위치를 추정하기 위해 개발된 자기검출센서를 제시하였고 차량의 무인운전에 필요한 지령을 생성하기 위한 제어SW와 이를 통한 제어시험 결과를 제시하였다.
본 연구는 낙동강 하류지역의 지속가능한 개발과 환경보전을 위하여 위성탑재 Fuyo-1 OPS VNIR 주사자료에 의한 겨울철 환경계측을 시범·고찰하였다 따라서 그림자 효과가 강하게 발생하는 산림에 대해 방향성 분광반사특성과 식생지수를 중점분석하고 분광각대응분류를 통하여 겨울철 토지피복도를 산출하였다. 그리고 해·담수 분포도와 낙동강 하류의 수질오염도를 작성하기 위하여 가림기법, 최대우도추정분류기, 그리고 유색밀도편분기법을 응용하였다. 본 연구에서 획득된 결과를 요약하면 첫째로 양지사면의 분광반사치와 식생지수값 모두 음지사면보다 높다. 둘째로 위장반사현상이 일어나는 지역을 주제별 분류를 할 경우 분광각대응분류 산법이 유용하다 셋째로 겨울철 낮은 태양고도에도 해·담수분포도를 산출하는데 최대우도추정분류산법이 적합하다. 넷째로 근적외선밴드를 사용하여 가림·유색밀도편분기법에 의해 산출된 수질오염 도는 낙동강의 수질상태를 분석할 수 있다. 마지막으로 유색코드 정규식생지수 화상은 사면방위에 따른 임관밀도를 파악하는데 이용된다.
데이터의 증가와 AI 기술의 발전에 따라 전 세계적으로 데이터의 활용성을 높이고자 통합 데이터 전략 및 정책 수립이 활발히 진행되고 있다. 최근 연구 분야에서도 국가주도적으로 연구데이터를 활용하기 위해 세계적으로 인프라 사업 및 관리·활용 체계 마련이 이뤄지고 있으며 국내 역시 연구데이터의 검색과 공유를 위한 플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있다. 국립재난안전연구원은 국가 재난과 안전관리 총괄 연구기관으로서 재난안전과 관련한 방대한 연구를 수행해 왔으나, 일관성 있는 데이터 관리 체계 및 생산 데이터에 대한 메타데이터 부재, 데이터 활용을 위한 전문인력과 관리 정책 부족 등 원활한 데이터 관리 및 활용이 미흡한 실정이다. 이에 데이터 기반 연구 패러다임의 전환을 위해 재난안전연구데이터의 통합 관리, 활용을 위한 기본계획과 목표모델 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 원내 데이터 통합 관리의 필요성과 실제 수요를 기반으로 데이터 표준화 및 관리 체계 일원화, 전담 조직/인력 구성 등 차별화된 데이터 거버넌스 마련의 필요성을 도출할 수 있었다. 도출된 시사점을 반영한 목표모델의 실효성을 검증하기 위해 파일럿 모델 구축 및 주요 개선 방안을 도출하여 향후 재난안전연구데이터 관리 시스템 구축을 위한 실행 과제로 삼고자 한다.
In this paper, we develop a real time monitoring system to detect third-party damage on natural gas pipeline. When the damage due to third-party incidents causes an immediate rupture, the developed on-line monitoring system can help reducing the sequences of event at once. Moreover, since many third-party incidents cause damage that does not lead to immediate rupture but can grow with time, the developed on-line monitoring system can execute a significant role in reducing many third-party damage incidents. Also, when the damage is given at a point on natural gas pipeline, the acoustic wave is propagated very fast about 421.3 m/s. Therefore, the data processing time should be very short in order to detect precisely the impact position. Generally, the pipeline is laid under ground or sea and the length is very long. So a wireless data communication method is recommendable and the sensing positions are limited by laid circumstance and setting cost of sensors. The calculation and monitoring software is developed by an algorithm using the propagation speed of acoustic wave and data base system based on wireless communication and DSP systems. The developed monitoring system is examined by field testing at Balan pilot plant, KOGAS being done in order to demonstrate its validity through reactive detection of third-party contact with pipelines. Furthermore, the development system was set at the practical pipelines such as an offshore pipeline between two islands Yul-Do and Youngjong-Do, and a land branch of Pyoungtaek, Korea and it has been operating in real time.
현대의 고성능 전투기는 공력성능 및 조종성능의 향상을 위하여 대부분 세로축 방향으로 항공기를 불안정하게 설계하는 정안정성 완화 개념을 채택하고 있다. 항공기는 비행제어법칙에 필요한 피치, 롤, 요우각속도, 수직가속도와 같은 항공기 상태정보를 각속도(RSA: Rate Sensor Assembly)와 가속도센서(ASA: Acceleration Sensor Assembly)로부터 획득한다. 항공기에 적용되는 센서는 항공기의 안전을 보장하는 최소한의 허용 가능한 측정 오차를 갖지만, 잡음, 오프셋 등과 같은 허용 범위내의 오차로 인하여 원하지 않는 항공기 운동을 발생시킨다. 비행시험 결과, ASA의 허용 범위내의 측정 오차는 1g 수평비행시에 원하지 않는 기수 숙임 현상을 일으켰다. 본 논문에서는 이러한 오차로 인하여 발생하는 기수 숙임 현상을 개선하기 위해 1g 수평비행 조건에 피치자세각 궤환을 세로축 제어법칙에 적용하였다. 비행시험 결과, 피차자세각 궤환은 1g 수평 비행 시에 기수 숙임현상을 제거하고 항공기의 기본적인 안정성에는 영향을 미치지 않는다는 것을 확인할 수 있었다.
This study proposes a method for forest vegetation monitoring using high-resolution aerial imagery captured by unmanned aerial vehicles(UAV) and deep learning technology. The research site was selected in the forested area of Mountain Dogo, Asan City, Chungcheongnam-do, and the target species for monitoring included Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. To classify vegetation species at the pixel level in UAV imagery based on characteristics such as leaf shape, size, and color, the study employed the semantic segmentation method using the prominent U-net deep learning model. The research results indicated that it was possible to visually distinguish Pinus densiflora Siebold & Zucc, Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb, and Quercus acutissima Carruth in 135 aerial images captured by UAV. Out of these, 104 images were used as training data for the deep learning model, while 31 images were used for inference. The optimization of the deep learning model resulted in an overall average pixel accuracy of 92.60, with mIoU at 0.80 and FIoU at 0.82, demonstrating the successful construction of a reliable deep learning model. This study is significant as a pilot case for the application of UAV and deep learning to monitor and manage representative species among climate-vulnerable vegetation, including Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. It is expected that in the future, UAV and deep learning models can be applied to a variety of vegetation species to better address forest management.
악취는 사람마다 느끼는 정도가 다르므로 법적 배출허용농도 이내로 배출된다고 하더라도 민원 발생 시 사회적으로 이슈화가 되는 특징이 있다. 본 연구는 산업공정에서 발생된 악취중의 아세트알데히드를 경제적으로 제거하기 위해 Mn-Cu 금속산화물 촉매의 실용화 가능성에 관한 연구이며, 실험실에서 성능평가를 통해 아세트알데히드 제거를 위한 최적 운전인자를 도출하였고, 파일럿 규모의 Scale-up을 통한 현장 실험으로 실제규모 시설에 적용하여 성능을 검증하였다. 지금까지 연구되어진 금속산화물 촉매의 운전온도는 최소 $220^{\circ}C$ 근방에서 아세트알데히드 제거효율이 50% 이하였다. 그러나 본 연구에서 Mn-Cu 금속산화물 촉매를 사용하여 실험한 결과 공간속도(GHSV)가 6,000 $hr^{-1}$ 이하일 때 최적의 제거효율을 보였으며, 촉매제어 온도가 $120^{\circ}C$일 때 평균 제거효율은 61.2%, $160^{\circ}C$에서는 93.3%, $180^{\circ}C$에서는 94.9%로 높은 제거효율을 보였다. 촉매의 비표면적은 사용 전 $200m^2/g$이었으나 24개월 경과 시 $47.162m^2/g$으로 나타나 비표면적은 시간이 지남에 따라 줄어들지만 성능에는 큰 영향이 없었고, 황화합물과 산성가스 등과 같은 피독물질이 유입되지 않는 현장에서 Mn-Cu 금속산화물 촉매장치를 2년 이상 운전한 결과 90% 이상의 제거효율이 유지되고 있는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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