최근 국내 조선 산업과 IT융합기술에 대한 연구가 활발한 가운데 선박 안전운항을 위한 위성탐지 기술 발달로 선박에서는 장거리 식별추적 장치 및 자동식별 장치의 의무화로 선박이동 상황을 모니터링 할 수 있어 안전항해에 도움을 주고 있으나, 무중항해 시 시정 상태를 레이다에 의존하는 항해사에게 위험을 경보해 줄 수 있는 안전장치 개발이 필요하다. 이에 광센서를 이용하여 감지하고 알려주는 해무 감지 경보 시스템을 개발하였다. 제작된 해무 감지 경보 시스템은 소형, 저 전력의 광센서 송수신기와 센싱 데이터 처리 모듈로 구성되었다. 시험을 통해 해무가 있는 경우와 없는 경우 각각에 대해 제작된 해무 경보 시스템은 해무 농도를 검출하는 것을 확인하였다. 또한 해무 농도에 따라 선박 엔진 RPM 조절이 가능하고, 결과적으로 선박의 안전 운항을 보조 장치로 활용 가능함을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.126-129
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2006
The marine environment is under considerable threat from intentional or accidental oil spills, ballast water discharged, dredging and infilling for coastal development, and uncontrolled sewage and industrial wastewater discharges. Monitoring spills and illegal oil discharges is an important component in ensuring compliance with marine protection legislation and general protection of the coastal environments. For the monitoring task an image processing system is needed that can efficiently perform the detection and the tracking of oil spills and in this direction a significant amount of research work has taken place mainly with the use of radar (SAR) remote sensing data. In this paper the level set image segmentation technique was tested for the detection of oil spills. Level set allow the evolving curve to change topology (break and merge) and therefore boundaries of particularly intricate shapes can be extracted. Experimental results demonstrated that the level set segmentation can be used for the efficient detection and monitoring of oil spills, since the method coped with abrupt shape’s deformations and splits.
본 논문에서는 차세대 항행시스템인 ADS-B (automatic dependent surveillance - broadcast)의 성능 개선을 위해, 정보융합 기법을 제안하였다. ADS-B는 기존의 레이더에 비해 성능이 우수하지만, GNSS (global navigation satellite system) 정보에 의존하기 때문에 GNSS가 가지는 오차가 ADS-B 데이터에 포함된다. 본 논문에서는 이런 오차를 극복하기 위해 ADS-B의 데이터에 MLAT(multilateration)와 WAM (wide area multilateration)의 데이터를 융합하여 ADS-B의 성능을 개선하였다. 정보융합을 하면 기존의 데이터에 비해 정확성이 우수한 데이터를 얻을 수 있다. 기존의 정보융합 기법은 부 필터로 칼만필터나 IMM 필터를 사용하지만, 제안된 기법에서는 Robust IMM 필터를 사용하여 항공기 위치추적 성능을 향상시켰다. 또한 실제 ADS-B 데이터를 사용하여 시뮬레이션 결과 대비 신뢰도를 높였다.
외부 환경에서의 영상처리 기술은 외부환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 따라서 교통감시시스템으로 정확한 교통정보를 산출하기 위해서는 (여기서 교통감시시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교통상황을 감시하는 시스템) '전이시간대의 그림자 제거', '야간에 차량 전조등에 의한 왜곡', '비', 눈, 그리고 안개에 의한 잡음', '폐색(occlusion)' 등을 필히 해결해야만 한다. 본 논문은 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용하여 교통량, 속도, 점유시간을 산출하는 시스템을 개발하였다. 따라서, 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국건설 기술연구원에서 운영하고 있는 곤지암 시험장에서 2008년 12월 16일부터 18일까지 교통량, 속도, 점유시간에 대해 4개차로 (상행 2차로, 하행 2차로)를 대상으로 평가하였다. 평가 방법은 기준데이터가 되는 레이더 검지기 데이터와 본 연구의 영상처리기술에 의해 산출된 데이터를 비교하는 방법으로 수행되었다. 평가 결과, 주간, 야간, 일출, 일몰 시간대 모두 교통량, 속도, 점유시간 산출 값이 기준데이터와 비교했을 때 약 92%에서 97%까지의 정확도가 있는 것으로 평가되었다.
최근 위성 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상의 해상도가 개선됨에 따라 이에 대한 수요가 증가할 것으로 보이며 향후 새로운 응용시장으로 성장할 것으로 예측되고 있다. 특히, 화산이나 지진과 같은 자연 재해에 대한 예측이나 지형의 미세한 변화를 탐지하기 위한 용도로 SAR 영상의 활용도가 증가하고 있다. 기존의 변화탐지 알고리즘을 고해상도 SAR 영상에 적용할 경우, 영상간의 기하학적 구조, 스펙클의 영향 등으로 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 또한, SAR 영상의 경우 지형적 특성에 따라 영상의 통계적 분포가 다르므로 영상의 통계분포를 반영한 임계값 추정이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 SAR 영상의 통계적 분포특성을 반영하여 임계값을 이용하는 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 시험하기 위해 SAR 영상 시뮬레이션을 수행하여 성능을 시험하고 검증하였다. 마지막으로 Cosmo-Skymed과 다목적실용위성-5 영상에 각각 적용하여 검증하고 비교한 결과를 제시한다.
자동종속 감시 시스템 (ADS-B; automatic dependent surveillance - broadcast) 시스템과 다변측정 항공감시 시스템(MLAT, multilateration) 시스템은 통신/항행/감시 및 교통관리 (CNS/ATM; communications, navigation, and surveillance/air traffic management)의 다양한 분야 중에서 감시분야에 속한다. ADS-B와 MLAT는 위성 및 디지털 통신 기술을 기반으로 구현되어 레이더 보다 성능이 뛰어나지만, 여전히 오차는 가지고 있다. 우는 이러한 오차를 줄이기 위해 reweighted convex combination method를 제안한다. Reweighted convex combination method는 기존의 convex combination method를 개선한 정보융합 기법으로 시스템에 주어지는 가중치를 재조정하여 항공기 추적 성능을 향상시킨다. reweighted convex combination method을 ADS-B와 MLAT에 적용 시켰을 때, 평균 51.51 %의 성능향상이 있었다.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
역사유물은 지질구조와는 달리 일정한 방향성이 없이 매몰되어 있는 경우가 많으므로 고적지 탐사를 위해서는 근본적으로 2차원 보다는 3차원 물리탐사가 바람직하다. 그러나 3차원 GPR 탐사는 매우 조밀한 측선설정과 아울러 대단히 많은 자료를 획득하여야 하므로 자력, 전자탐사와 같이 유적지 탐사에 많이 응용하는 다른 탐사방법에 비하여 상대적으로 현장탐사기간이 길어질 뿐만 아니라 많은 경비가 소요된다. 이 연구에서는 두 조의 송, 수신 안테나와 안테나 이동 궤적을 연속적으로 자동 기록할 수 있는 측량 시스템을 이용하여 소규모의 3차원 GPR 자동연속 탐사 시스템을 구성하였다. 3차원 측선을 미리 측량함 또한 상당한 기간과 경비가 소요되므로 미리 설정하지 않은 임의의 경로를 따라 자료를 취득하는 개념을 도입하였다. 이와 병행하여 개발한 자료취득 시스템으로 획득한 자료를 효율적으로 전산처리하고 영상화하는 소프트웨어 또한 개발하였다. 개발한 시스템을 이용하여 부여 외곽 백제 유적지로 추정되는 지역에서 3차원 GPR 탐사를 수행하였다. 약 $17,000m^2$에 걸친 지역의 3차원 GPR 탐사에 약 6 시간의 현장작업시간이 소요되었으며 이는 개발한 시스템의 효율성을 입증한다. 미리 설정한 격자망 측선이 아닌 임의의 측선 경로를 따라 자료를 획득하였음에도 불구하고 고분해능 3차원 지하 영상의 획득이 가능하였으며, 이로부터 경작지, 수로, 인공 구조물 또는 유물 등의 존재를 알려주는 이상대들을 파악할 수 있었다. 이 연구를 통하여, 3차원 GPR 탐사 또한 국부적인 이상대의 규명뿐만 아니라 광역적인 유적지 조사에도 다른 물리탐사와 마찬가지로 쉽게 활용될 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
문화재 발굴에 있어서 물리탐사의 중요한 역할중의 하나는 효율적이고도 체계적인 발굴을 위하여 지하 천부에 대한 정보를 제공함에 있다고 할 수 있다. 지표 레이다 탐사(GPR)는 지하 천부의 고분해능 영상을 제공하여 줄 수 있기 때문에 고고학 탐사에 있어서 중요한 물리탐사 방법 중의 하나로 인식된다. 역사유물은 지질구조와는 달리 일정한 방향성이 없이 매몰되어 있는 경우가 많으므로 근본적으로 2차원 탐사보다는 3차원 탐사가, 그리고 측선탐사보다는 면적탐사의 개념을 동원하여 탐사함이 바람직하다. 그러나 3차원 GPR 탐사는 매우 조밀하게 측선을 설정하고 대단히 많은 자료를 획득하여야 가능하므로 넓은 지역의 조사에 항상 적용하기란 현실적으로 매우 어렵다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위해서는 효율적인 탐사방법을 고안함이 매우 중요하다. 이 연구에선 부여 가탑리 지역의 백제시대 유적지 발굴조사에 선행하여 3차원 GPR 탐사를 중심으로 한 물리탐사를 수행하였다. 조사의 1차적인 목적은 지하 하부 구조에 대한 고분해능 영상을 제공함으로써 계획된 유적발굴에 도움을 주고자 함에 있었다. 한편 고고학 발굴을 위한 효율적인 지하 영상화 방법을 제공하기 위하여, 다중 채널 안테나와 자동 측량 시스템을 채용한 GPR 자동연속탐사 시스템의 유적지발굴에 대한 효용성을 검증함에 그 부차적인 목적이 있었다. 자료측정의 효율성을 제고하기 위하여 미리 측선을 설정하지 않고 조사영역 내에서 임의의 방향으로 자료를 취득하는 개념을 채택하였다. 이와 같은 시스템을 이용하여 탐사한 결과, 2일 간에 걸친 현장 탐사 결과로써 약 $17,000 m^2$에 걸친 지역에 대한 3차원 탐사자료를 얻을 수 있었다. 또한 미리 측선을 설정하지 않고 자료를 획득하였음에도 불구하고, 전산처리 결과 획득한 지하 영상으로부터 경작지, 수로, 인공 구조물 또는 유물 등의 존재를 알려주는 이상대들을 정밀하게 파악할 수 있었다. 이 연구 사례를 통하여 3차원 GPR 탐사 또한 국부적인 이상대의 규명뿐만 아니라 광역적인 고고학 조사에도 다른 물리탐사와 마찬가지로 쉽게 활용될 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다. 3차원 GPR 탐사가 향후 국내의 문화재 조사에 표준화된 탐사과정 중의 하나로써 적극 활용되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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