• Applied Microscopy
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• 제38권4호
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• pp.285-291
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• 2008

Electron tomography의 정량적 분석을 위해서 대물렌즈 조리개가 투과빔의 강도에 미치는 영향을 평가하였다. Electron tomography에 도입되는 Beer's law의 올바른 적용을 위해서는 투과빔은 시료의 기울기에 따른 mass thickness의 변화에 의한 효과만을 반영해야 한다. 그러므로 빔 경로상의 대물렌즈 조리개, 홀더 등에 의한 다른 효과는 제거되어야 한다. 본 연구에서는 대물렌즈 조리개의 cut-off 효과를 120 kV TEM과 Quantifoil holey 카본 시료를 이용하여 상세히 평가하였다. 대물렌즈 조리개를 사용하지 않은 경우와 비교할 때, $30{\mu}m$ 크기의 대물렌즈 조리개를 통과한 투과전자빔의 강도는 약 16.7%의 감소가 일어난다. 또한 $55^{\circ}$ 이상의 고경사각 기울기에서는 대물렌즈 조리개의 cut-off 효과에 의해 14.2%의 강도 감소가 추가적으로 발생함을 알 수 있었다. Electron tomography에서 정량 분석을 위해서는 이러한 대물렌즈 조리개의 영향을 고려해야만 한다. 또한 Beer's law의 올바른 적용을 위해서는 일련의 기울기에 따른 2차원적 영상은 가능하면 대물렌즈 조리개를 사용하지 않은 상태에서 획득하는 것이 바람직하다.

• 한국광학회지
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• 제22권2호
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• pp.67-71
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• 2011

본 논문에서는 ultraviolet (UV) 광의 세기를 원격으로 측정하기 위한 아조벤젠 (azobenzene) 코팅된 fiber Bragg grating (FBG)를 구현하였다. 아조벤젠 폴리머는 UV 광에 의해서 탄성이 변화하여 FBG의 코어 격자의 주기 변화를 유도하여 중심파장을 이동시킨다. 중심파장의 이동은 UV 광과 UV 이외의 파장대역의 빛에 의해서 복합적으로 발생하는데 중심파장의 이동량은 약 0.18 nm 이다. 측정의 정확성을 향상시키기 위해서 광원의 복사열에 의한 중심파장의 이동을 열차단 필터(thermal filter)를 사용하여 제거한 결과 중심파장의 이동량은 약 0.06 nm로 다소 감소하였지만 분석 결과 열에 의한 이동량이 충분히 제거된 것을 확인하였다. 또한 서로 다른 방법인 열경화법과 UV 경화법으로 각각 제작된 아조벤젠 폴리머를 이용하여 아조벤젠 코팅 FBG를 제작하였고, 각 제조법에 따른 UV센서로서의 적합성을 확인하였다. 몇 개의 밴드패스 필터(band pass filter)를 사용하여 파장에 대한 민감도를 측정한 결과, 단위 UV 세기당 중심파장의 이동량은 370nm 파장 밴드에서 가장 큰 값인 0.029로, 단파장 영역에서 반응성이 우수하다는 사실을 확인 하였다. 아조벤젠 폴리머의 흡수 스펙트럼과 아조벤젠 코팅 FBG의 파장 의존도가 서로 잘 일치하는 것을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권9호
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• pp.167-173
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• 2004

The heterodyne He-Ne laser interferometer is the most widely used sensing unit to measure the position error. It measures the positioning error from the displacement of a moving reflector in terms of the wave length. But, the wave length is affected by the variation of atmospheric temperature. Temperature variation of 1$^\circ C$ results in the measuring error of 1ppm. In this paper, for measuring more accurately the position error of the ultra precision stage, the refractive index compensation method is introduced. The wave length of the laser interferometer is compensated using the simultaneously measured room temperature variations in the method. In order to investigate the limit of compensation, the stationary test against two fixed reflectors mounted on the zerodur$\circledR$ plate is performed firstly. From the experiment, it is confirmed that the measuring error of the laser interferometer can be improved from 0.34${\mu}m$ to 0.11${\mu}m$ by the application of the method. Secondly, for the verification of the compensating effect, it is applied to estimate the positioning accuracy of an ultra precision aerostatic stage. Two times of the refractive index compensation are performed to acquire the positioning error of the stage from the initially measured data, that is, to the initially measured positioning error and to the measured positioning error profile after the NC compensation. Although the positioning error of an aerostatic stage cannot be clarified perfectly, it is known that by the compensation method, the measuring error by the laser interferometer can be improved to within 0.1${\mu}m$.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.954-961
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• 2010

지상원격측정 센서 반사율 지표는 비파괴적으로 실시간으로 빠르게 생육 중 작물의 생체량, 질소 스트레스 정도를 예측할 수 있는 도구로 연구되고 있다. 본 연구의 목적은 질소 시비량 수준별로 재배된 벼 (Oryza sativa L.)의 질소흡수량, 생체량 및 수량과 지상원격측정센서 반사율 지표들의 상호관계로부터 효율적인 반사율 지표를 선발하고 반사율 지표를 통한 벼 생육 중 질소시비수준을 평가하고자 하였다. 질소시비수준 0, 70, 100, 130 kg N $ha^{-1}$별로 처리된 시험구의 캐노피 반사율을 여러 종류의 수동형과 능동형 지상원격측정 센서로 각 생육시기별로 측정하였고 생체량과 질소흡수량 및 수량을 조사하여 상호관계를 분석하였다. 수동형 센서보다는 능동형 센서가 생육시기별 벼의 지상부 건물중, 수량, 질소농도 및 질소흡수량과 더 밀접한 상관을 나타냈으며 생육 후반으로 갈수록 상관계수 크기는 낮아지는 경향이었으나 유의성은 P<0.01 수준이 계속 유지되었다. 가장 밀접한 관계를 보인 반사율 지표는 Crop Circle-active 센서로 측정한 NIR/Red, NIR/Amber 지표였다. 특히 이삭거름 시비시기인 7월 중순의 Crop Circle 센서로 측정한 NIR/Red, NIR/Amber 지표는 건물중, 엽면적 지수와 상관계수 0.92 이상의 고도로 유의성 있는 정의 상관관계 (P<0.01)를 보였다. NIR/Red와 NIR/Amber 지표로 계산한 충족지수의 시비수준에 대한 회귀에서 회귀곡선은 충족지수 변동의 91%와 92%를 각각 설명하였다. 따라서 7월 중순~8월 초에 측정한 반사율지표의 충족지수는 실시간에 비파괴적으로 시비수준을 예측하여 위치별로 변량적인 질소시비량을 결정할 수 있는 방법으로 활용 가능할 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.121-137
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• 2020

동아시아 지역은 최근 인구급증과 경제성장으로 인해 화석연료의 사용이 증가함에 따라 이로 인한 대기오염물질 배출이 증가하여 대기질이 점차 악화되고 있다. 본 연구에서는 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 위성 자료와 국가 대기오염물질 배출량 자료(National Emission Inventory)를 활용하여 동아시아의 대기현황 및 우리나라의 대기질에 국내외 배출량이 미치는 영향을 분석하고 이를 기반으로 미래 배출량을 추정하였다. 2005년부터 2015년까지 동아시아의 NO₂, SO₂ 농도를 분석한 결과, 두 물질 모두 NEC (North East China), SEC(South East China), SMA (Seoul Metropolitan Area) 순으로 높았다. SO₂는 우리나라와 중국의 편차가 크게 나타나NEC 지역은 SMA보다 1.63배 높았다. 농도비와 배출비 분석을 통해 국외 배출원이 우리나라 대기환경에 미치는 영향을 간접적으로 파악할 수 있었는데, NO₂/SO₂ 농도비는 우리나라와 중국 모두 2013년에 가장 높았고, SMA의 NO_x/SO_x 배출비는 2013년 이후 22% 이상 증가했다. 국내 배출량은 지속적으로 감소했으나 농도-배출량 비율(NO₂/NO_x, SO₂/SO_x)은 점차 증가하는 것으로 분석되었으며, 이는 곧 국내 배출량 외에 다른 요인(국외 배출원, 체류시간 변화 등)이 우리나라 수도권의 대기질에 영향을 주고 있다는 것으로 해석된다. SMA의 미래 배출량은 2025년에 NO_x, SO_x가 각각 296.2, 39.0 kton, 2035년에는 284.4, 33.8 kton 만큼 배출될 것으로 예측되었다. 본 연구에서는 공간적 제약을 받지 않는 위성자료의 장점을 이용하여 농도와 배출량 사이의 유의미한 결과를 도출하였으며, 이 연구에서 사용된 위성관측 농도와 배출량 간의 상호비교 분석방법론과 GEMS(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) 위성 산출물을 활용하여, 향후 국내 대기질 영향요인을 파악하기 위한 국외 발 대기오염물질 기여도 분석과 배출 인벤토리 보완을 위한 기초 자료를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1827-1836
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• 2022

재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.199-208
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• 2019

운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.931-946
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• 2017

본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.61-73
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• 2014

본 연구는 항공 초분광영상을 사용한 수질추정 활용을 검토하고 한강일부분에 대해 가용한 측정자료를 이용하여 초분광영상 기반의 수질추정을 테스트하였다. 원격탐사에 의한 수질추정은 수체에 대한 downwelling과 수체 내에서의 산란과 반사에 대한 관측정보를 이용하는 방법과 원격탐사 센서에 도달하는 upwelling과 수질측정정보와의 선형적 회귀분석을 구하는 방법이 선호된다. 두 방법 모두 유의미한 결과를 도출하지만 수질정보나 산란정보 등 추정에 필요한 보조자료에 의한 영향이 더 클 것으로 판단되었다. 수질 추정 테스트는 팔당댐 하류에 위치한 한강의 일부분에 대해서 적용되었다. AISA eagle 초분광센서로 취득된 자료와 수질관측정보를 선형적 회귀분석을 통한 방법을 적용하였다. 기존 문헌에서 제시된 밴드조합에 대해서 회귀분석한 결과 유의미한 밴드조합으로 $-24.847+0.013L_{560}$의 회귀식을 얻었다 ($L_{560}$은 560 nm 파장에서의 radiance로 $R^2$=0.985). 다중분광영상을 이용했을 경우의 결과와 비교하기 위해서 spectral resampling을 통해 Landsat TM 영상을 생성하여 -55.932 + 33.881(TM, TM3)의 회귀식을 얻을 수 있었다(TM, TM3는 radiance로, $R^2$=0.968). 부유물질 농도는 수질측정지점에서 약 3.75 mg/l 이고, 초분광영상으로 추정된 농도는 약 3.65 mg/l, 시뮬레이션된 TM은 약 5.85 mg/l 로 다중분광영상을 이용했을 경우 과대 추정하는 경향을 보였다. 항공 초분광영상의 활용가치를 높이고 보다 정밀한 값을 추정하기 위해서 영상 전반에 걸친 sun glint 와 같은 영향을 최소화하기 위해 태양고도각을 고려하여 정교한 비행계획을 구성하고 체계적 전처리와 검 보정 체계를 갖출 필요가 있다고 사료된다. 일반적으로 적용된 방법에 따른 테스트로, 대기보정의 정밀성과 부족한 수질측정 샘플자료, 분광밴드의 검색, 적합한 선형회귀모델의 선택, 그리고 정량적 검증방법과 같은 몇 가지 문제점과 제약사항들을 발견할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.559-570
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• 2017

본 연구에서는 야외에서 자료 취득이 가능하며 한 번에 다량의 사과를 촬영할 수 있는 지상용 초분광 스캐너를 활용하여 사과의 분광정보와 당도와의 부분최소제곱회귀분석(PLSR, Partial Least Square Regression)을 수행하였으며, 최적의 예측모델을 구축하기 위한 다양한 전처리기법의 적용가능성을 평가하고 VIP(Variable Importance in Projection)점수를 통한 최적밴드를 산출하였다. 이를 위하여 360-1019 nm영역에서 촬영된 515밴드의 초분광 영상에서 70개의 분광곡선을 취득하였으며, 디지털광도계를 이용하여 당도($^{\circ}Brix$)를 측정하였다. 사과의 분광특성과 당도사이의 회귀모델을 구축하였으며, 최적의 예측모델은 모델 예측치와 실측치간의 결정계수($r_p^2$, coefficient of determination of prediction)와 RMSECV(Root Mean Square Error of Cross Validation), RMSEP(Root Mean Square Error of Prediction)등을 고려하여 선정하였다. 그 결과 산란보정 기법의 대표적인 MSC(Multiplicative Scatter Correction)의 기반의 전처리기법이 가장 효과적이었으며, MSC와 SNV(Standard Normal Variate)를 조합한 경우 RMSECV와 RMSEP가 각각 0.8551과 0.8561로 가장 낮았고, $r_c^2$와 $r_p^2$은 각각 0.8533과 0.6546으로 가장 높았다, 또한 360-380, 546-690, 760, 915, 931-939, 942, 953, 971, 978, 981, 988, 992-1019 nm 등이 당도 측정을 위한 가장 영향력 있는 파장영역으로 나타났다. 해당 영역의 분광값을 가지고 PLSR을 수행한 결과, 전파장대를 사용할 때보다 RMSEP가 0.6841로 감소하고 $r_p^2$는 0.7795로 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 사과의 당도측정에 있어 야외에서 취득한 초분광 영상자료의 활용 가능성을 확인하였으며, 이는 필드자료 및 센서 활용분야의 확장가능성을 보여준다.