최근에는 COVID-19 인해 의료기관에서 원격으로 관리되는 환자케어 시스템의 보급이 증가되고 있다. 특히 수액 모니터링인 경우 환자의 안전과 간호사의 업무를 줄일 수 있는 시스템으로 병원에서 도입을 고려하고 있다. 현재 개발되어 있는 제품은 무게를 측정하는 로드셀 방식과 적외선 센싱으로 수액 방울을 검출하는 방식의 두 가지 제품이 있다. 각 제품은 동작원리, 센서의 종류, 크기, 사용법, 가격등의 차이가 있지만, 의료기관에서는 획득되는 데이터의 정확도에 관심이 높다. 본 연구에서는 센서 방식이 다른 두 가지 시제품을 제작하여 수액모니터링 장치의 핵심인 정확도를 실험하기 위해 시간당 총 수액량을 측정하였다. 또 외부의 움직임이 있을 경우 수액 측정값의 변화를 실험하여 측정방식에 따른 정확도를 평가하였다. 실험 결과 두 장치의 측정값 오차는 5% 미만의 차이가 있었고, 로드셀 방식은 저용량 측정값에서 적외선 방식은 고용량 측정값에서 차이를 보였다. 본 연구결과 수액모니터링장치의 센서방식에 따른 정확도 차이는 거의 없었고, 향후 의료기관에서 사용할 경우 정확도의 문제는 없을 것으로 사료된다.
임진강 상류 북한지역에 위치한 황강댐은 약 3억 5천만m3 규모의 저수지를 가지고 있으며, 하류로의 발전방류 이후 방류량 일부를 도수하여 예성강 유역의 생활, 공업, 농업용수를 공급하고 있는 것으로 알려져 있다. 이와 같은 황강댐의 유역변경식 용수공급으로 인해 임진강 하류로 흘러내려 오는 유량이 감소하여 우리나라의 용수공급, 하천유지유량, 수질 및 생태환경에 부정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 남북접경지역의 특성상 수문자료의 공유가 원활하지 못하고 황강댐의 운영방식을 알 수가 없으므로 하류부 남한측 지역의 피해위험이 상존하고 있다. 이에 본 연구에서는 광학 원격탐사 영상을 기반으로 보정된 수문모형과 물수지 분석을 통해 장기유출 개념의 월별 도 수량을 산정하였다. 2019년 1월부터 2021년 9월까지의 물수지 분석결과 황강댐의 평균 도수량은 29.2m3/s로서 이는 연간 9.22억 톤에 해당하는 수자원 양이며, 황강댐에 유입되는 연평균 유입량인 20.2억 톤 중 45.6%를 차지한다.
하천망은 하천 관리에 있어서 필수적인 지형특성 중 하나이다. 기존에 현장조사를 통해 구축되었던 하천망은 최근에 원격탐사 자료를 활용하여 효율적으로 구축되기 시작하였다. 교량 등 장애물이 많은 도시 하천망의 경우, 하천 내 장애물 제거에 어려움이 있어 온전한 하천망을 구축한 사례는 드물다. 본 연구는 Sentinel-2 위성영상을 활용하여 도시 내 하천에 존재하는 장애물을 제거하고 경계선이 보전된 온전한 하천망을 자동으로 추출하는 기술을 개발하였다. 우선 Sentinel-2 위성영상의 다중분광 밴드를 활용하여 정규수분지수 영상을 제작하고 수체와 그 외 지역을 구분할 수 있는 이진화 영상을 제작하였다. 그리고 모폴로지 연산을 이진화 영상에 적용하여 장애물이 제거되고 경계선이 보전된 온전한 하천망을 추출하였다. 본 연구에서 개발한 기술을 서울시 한강에 적용한 결과, 경계선은 보존되고 교량 등 장애물이 제거된 온전한 하천망을 추출할 수 있었다.
달이나 지구의 특정 지역의 지질학적 형성 과정을 이해하는 가장 쉬운 방법은 지층이 쌓이는 순서인 층서를 관측하는 것이다. 층서를 분석하면 과거의 지질학적 사건과 그 시기의 유추가 가능하다. 달의 바다 중 구름의 바다(Mare Nubium)에는 층서를 관측할 수 있는 Rupes Recta라는 기울기 10° - 30°의 단층 지형이 있으며, 이 지역의 여건상 바퀴로 움직이는 로버는 탐사가 불가능하기 때문에 원활한 탐사를 위해 경사로와 험지 이동도 무난히 수행 가능한 4족 보행 로봇을 사용해야만 한다. 4족 보행 로봇으로 단층면을 탐사하려면 층서의 구현정도, 지형의 경사도, 지형의 거친 정도인 석리(texture)와 장애물의 유무를 고려하여 탐사 경로를 설계할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존 화성 탐사선들의 원격 탐사 자료를 활용하여 최적화된 탐사 경로 선정과정을 제시한다. 그리고 4족 보행 로봇을 활용한 단층면 탐사에 필요한 필수탑재체로 층서의 실제 형상을 촬영하고 구별하기 위한 광학카메라, 구성성분을 분석하기 위한 분광기, 지표에 노출되지 않은 시료를 얻기 위한 드릴로 이루어진 구성을 제안한다.
본 연구는 조선누층군 내 타이타늄 광체의 모암이 되는 면산층 암석을 기계학습기법을 분광분석 결과에 적용하여 탐지하였다. 이를 위해 면산층과 타 층들의 구성 광물을 파악하고, 타이타늄 함량을 측정하였으며, 전자기파 반응 특성을 분석하였다. 면산층은 다른 층들에 비해 불투명 광물을 많이 함유하고, 석영 입자와 점토광물로 구성된다. X선 형광분석 결과, 면산층의 평균 타이타늄 함량은 타 층들에 비해 최소 10배 이상의 타이타늄 함량을 보이며 낮은 함량군과 높은 함량군의 다봉분포를 갖는다. 이는 면산층 내의 타이타늄이 함유되는 사질과 이질이 교호 반복되는데 사질 부분은 이질 부분보다 타이타늄의 함량이 상대적으로 높기 때문이다. 분광분석 결과, 면산층은 산화철의 흡광 특성이 근적외선 영역에서, 점토광물에 의한 흡광 특성이 단파적외선 영역에서 관찰되며, 풍화면의 경우 점토광물 특성이 보다 강해지는 경향을 보인다. 타이타늄 광화대의 탐지는 티탄철석 자체의 분광 특성이 특징적이지 않아 광체를 탐지의 대상으로 보기보다는 모암인 면산층을 탐지하는 것이 적절할 것으로 생각된다. 랜덤포레스트 기계학습 기법을 이용한 면산층의 탐지 정확도는 84%, 전체정확도 97%를 보였으며, 산화철의 분광 특성과 점토광물 분광 특성이 가장 중요한 역할을 하는 것으로 분석되었다. 이는 분광 특성이 타이타늄 모암인 면산층 암석을 효율적으로 탐지할 수 있음을 지시하고, 확대 적용 될경우 무인항공기반 타이타늄 광체 탐사에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
담수를 통해 유입되는 육상 기원 물질은 연안 일차 생산을 제어하는 주요 요소이므로 육상-해양 coupling을 파악하는 것은 연안 생태 변화를 이해하는데 중요하다. 본 논문에서는 육상-해양 coupling 양상을 시간에 따라 세 단계(Base flow, Plume event, Residual flow)로 구분하여 개념화하였고, 낙동강 하구에서 각 양상의 출현을 확인하기위해 다양한 플랫폼에서 측정된 자료를 사용하여 분석하였다. 사용된 자료는 원격 탐사 측정 자료(Geostationary Ocean Color Image; GOCI), 현장 실측 자료(Marine Environment Information System; MEIS), 연속 측정 자료(유량 자료, 기상 자료)로 구분될 수 있다. 주성분분석을 통해 MEIS 자료를 육상-해양 coupling의 세 단계로 구분하였고, 이 구분을 2013-2018년 동안의 여타 자료에 적용하여 단기간 육상-해양 coupling 양상을 살펴보았다. 낙동강 하구에서는 예상과는 달리 Plume event때 Chlorophyll-a (Chl-a) 최대값이 나타났다. 이는 담수 증가에도 탁도 증가는 크지 않았고, 플러싱 효과도 약해 식물플랑크톤이 증가 할 수 있는 여건이 조성되었기 때문으로 분석되었다. 육상-해양 coupling을 기반으로 여러 하구들과 비교해보았을 때 육상-해양 coupling은 담수 유입에 영향을 받는 하구에서 흔한 현상이나 하구에서 형성되는 플룸 크기에 따라 육상-해양 coupling이 다르게 나타났다. 낙동강 하구처럼 작은 플룸(~10 km 규모) 이 형성되는 하구에서는 식물플랑크톤의 즉각적인 반응으로 인해 Plume event 단계에 Chl-a 최댓값이 나타나는 반면, ~100 km 이상의 큰 플룸이 형성되는 하구(담수 배출이 크고, 플러싱이 강한 곳)에서는 본 연구에서 개념화한 육상-해양 coupling 양상(Residual flow 때 Chl-a 최대)을 따르는 것으로 나타났다.
해양쓰레기란 고의 또는 부주의로 해안에 방치되거나 해양으로 유입·배출되어 해양환경에 해로운 결과를 미치거나 미칠 우려가 있는 물질로 정의된다. 본 연구에서는 효율적인 해양쓰레기 수량 파악 방법 및 변화량 분석을 위하여 객체 탐지 기법을 이용한 해양쓰레기 탐지 및 해양쓰레기의 변화량 분석을 수행하였다. 연구지역은 거제도 북동부 유호 몽돌 해수욕장이며 2022년 9월 12일부터 10월 14일까지 32일 동안 15분 간격으로 수집한 이미지를 통해 변화량을 분석하였다. One-Stage 방식의 객체 탐지 모델인 YOLOv5x를 이용한 해양쓰레기 탐지는 페트병 mAP 0.869, 스티로폼 부표 mAP 0.862의 성능을 도출하였다. 결과적으로 해양쓰레기는 8일 간격으로 큰 감소 폭을 보였으며, 성상별로는 스티로폼 부표의 수량이 3배 정도 많고 변화폭 역시 더 크게 나타남을 파악하였다.
원격탐사 영상의 변화탐지는 카메라의 광학적 요인, 계절적 요인, 토지피복 특성에 의해 오류가 발생한다. 본 연구에서는 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) 방법을 사용하여 촬영 각도에 따른 영상 내 건물 기울기를 모의 조정하였고, 이렇게 모의한 영상을 변화탐지에 활용하여 탐지 정확도 향상에 기여하도록 하였다. CycleGAN 기반으로 두 개 시기 영상 중 한 시기 영상을 기준으로 건물의 기울기를 다른 한 영상 내 건물에 유사하게 모의하였고 원 영상과 건물 기울기에 대한 오류를 비교 분석하였다. 실험자료로는 서로 다른 시기에 다른 각도로 촬영되었고, 건물이 밀집한 도시지역을 포함한 Kompsat-3A 고해상도 위성영상을 사용하였다. 실험 결과, 영상 내 건물 영역에 대하여 두 영상의 건물에 의한 오탐지 화소 수가 원 영상에서는 12,632개, CycleGAN 기반 모의 영상에서는 1,730개로 약 7배 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, 제안 방법이 건물 기울기로 인한 탐지오류를 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
수문조사에서는 시·공간적 한계 및 제약으로 인하여 대표지점을 통한 관측이 필수적이다. 수문자료의 활용 및 자료의 정확성에 있어 특정 유역을 대표하는 관측소가 부족한 실정이다. 또한 현재 증발산량 측정 위치에 대한 기준이 사실상 전무하기 때문에 본 연구에서는 증발산량 측정 위치 결정에 관한 방법을 제시하고자 한다. 증발산량 측정 위치 결정은 증발산량 측정에 주로 사용되고 있는 에디공분산(eddy covariance) 측정 방법에서 관측 타워(Flux Tower) 운영범위를 고려한 격자를 선정하였으며 증발산량에 영향을 미치는 인자, 증발산량 위성자료를 통해 대표위치 격자를 산정하였다. 산정된 대표위치 격자는 양호, 보통, 미흡으로 분류하였다. 결과로 산정된 양호격자의 수는 54개이다. 격자의 분류에서 나타난 특징으로 지형, 토지이용에서 격자의 분류가 이루진 것으로 판단된다. 특히 표고나 시가지의 경우 편차가 크게 나타났으며 산정된 양호 격자는 두 분포 사이의 집단으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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