영농계획 수립 지원을 위해서는 대상작물의 작황 변화에 대한 선제적 평가 및 정밀한 정보 제공이 중요하다. 따라서 드론을 이용한 과학적이고 지속적인 관측을 통해 영농단계별 의사결정에 필요한 맞춤형 정보 제공 기술이 필요하다. 본 연구는 노지채소에 대한 영농계획 수립을 지원하기 위하여 수행하였다. 재배관리 지도의 각각의 정보들은 선행연구를 바탕으로 포장출현 지도, 스트레스 평가 지도 및 생산성 평가 지도와 같이 세가지 종류로 제작되었으며, 3차원 기반의 객체단위로 정보가 제공되어 포장내 공간적 변이를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 재배관리 지도는 결주 지점 파악, 보식 여부 판단, 시비, 제초 및 방제, 관수시설 위치, 기간 및 조건 설정, 상품성 평가, 우선 수확지점 선정, 수확시기, 소요시간 및 비용 산정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
대형 수체의 수질 모델 검증 효과를 향상시키기 위하여 원격탐사 기술이 적용되었다. 인공위성 영상은 대형 수체의 넓은 표면을 한꺼번에 파악할 수 있으므로 모델의 보정 및 검증에 사용되는 관측 자료의 부족함을 보완할 수 있다. 이 논문은 2000년 4월 29일과 9월 4일에 촬영된 Landsat FTM+영상을 분석하여 팔당호 표층 수온 검증 연구를 제시하고 있다. 영상으로부터 계산된 수온과 모델의 표층 수온의 자료를 획득하여 3가지 방법으로 영상에 의한 수온과 모델의 결과를 비교하였다. 4월 29일 영상의 경우 모델 결과를 기준으로 오차율이 0.13이며 9월 4일에는 오차율이 0.04로 모델의 표층 수온이 영상으로부터 계산된 수온과 잘 일치함을 알 수 있다. 그러나 영상촬영 시점의 대기의 간섭을 고려하지 못한 것이 4월 29일 결과의 오차를 발생시킨 주요 원인으로 사료된다. 그러므로 정확한 수질자료를 얻기 위해서는 영상촬영 시점의 대기의 효과를 고려한 대기보정이 필요할 것이라 사료된다.
웹 환경에서 위성영상정보를 포함하는 대용량 공간정보를 공유하거나, 상호호환성에 따라 처리하기 위한 공간정보 웹 표준들이 OGC에서 개발되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 한편 물리적인 컴퓨팅 자원을 직접 구매하지 않고도 웹을 통해 할당받아 필요할 때에만 접속하여 사용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 응용 서비스가 계속 증가하고 있다. 그러나 원격탐사 분야에서 이와 같은 두 가지의 중요한 기술 동향을 반영하는 연구 개발은 국제적으로도 초기 단계이다. 이번 연구에서는 실제로 이 두 가지 컴퓨팅 기술을 연계하는 사례를 제시하고 구름추출 서비스 구현 결과를 기반으로 하는 성능측정 시험결과를 제시하고자 한다. 실험에 적용한 대상 표준은 WPS 2.0 표준이며 성능측정 시험대상은 하나의 웹 서버 운영환경과 오픈소스 OpenStack 클라우드 컴퓨팅에 기반을 둔 가상서버운영 환경이다. JMeter를 이용한 성능측정 시험은 WPS 2.0의 GetCapabilities, DescribeProcess, Execute, GetStatus, GetResult 응답시간에 대한 실험을 수행하였다. 실험 결과로 다중 원격 서버와 가상 서버를 지원하는 클라우드 환경에서 상호운영 공간정보 처리를 위한 WPS 2.0 표준 적용의 경우도 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있고, 추후 서버와 처리 알고리즘 기능 확장을 통하여 실무 적용이 가능할 것으로 기대한다.
화소들 사이의 관계를 고려해 Texture 영상을 생성해 내는 것을 의미하는 Texture 영상화는 유용한 영상 분석 방법 중의 하나로 잘 알려져 있고, 대부분의 상업적인 원격 탐사 소프트웨어들은 GLCM이라는 Texture 분석 기능을 제공하고 있다. 본 연구에서는, GLCM 알고리즘에 기반한 Texture 영상화 프로그램이 구현되었고, 추가적으로 GLDV에 기반을 둔 Texture 영상화 모듈 프로그램을 제공한다. 본 프로그램에서는 Homogeneity, Dissimilarity, Energy, Entropy, Angular Second Moment(ASM), Contrast 등과 같은 GLCN/GLDV의 6가지 Texture 변수에 따라 각각 이에 해당하는 Texture 영상들을 생성해 낸다. GLCM/GLDV Texture 영상 생성에서는 방향 의존성을 고려해야 하는데, 이 프로그램에서는 기본적으로 동-서, 북동-남서, 북-남, 북서-남동 등의 기본적인 방향설정을 제공한다. 또한 이 논문에서 새롭게 구현된 커널내의 모든 방향을 고려해서 평균값을 계산하는 Omni 방향 모드와 커널내의 중심 화소를 정하고_그 주변 화소에 대한 원형 방향을 고려하는 원형방향 모드를 지원한다. 또한 본 연구에서는 여러 가지 변수와 모드에 따라 얻어진 Texture 영상의 분석을 위하여 가상 영상 및 실제 위성 영상들에 의하여 생성된 Texture 영상간의 특징 분석과 상호상관 분석을 수행하였다. Texture 영상합성 응용시에는 영상의 생성시에 적용된 변수들에 대한 이해와 영상간의 상관도를 분석하는 과정이 필요할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 super-RENS 디스크의 채널 모델링을 위하여 압축 센싱 알고리즘에 기반한 sparse Volterra 필터에 대해 연구하였다. Super-RENS 디스크 시스템에서 심한 비선형 심벌간 간섭(ISI)이 발생하는 것은 익히 알려진 사실이다. 메모리를 가진 비선형 시스템은 Volterra 급수로 모델링할 수 있다. 또한, 압축 센싱은 측정치로부터 성긴 또는 압축된 신호를 복원할 수 있다. 이러한 이유로 super-RENS의 성긴 특성을 갖는 read-out 채널을 예측하기 위해 압축 센싱 알고리즘을 사용하였다. 평가 결과는 압축 센싱 알고리즘으로 super-RENS의 read-out 채널을 위한 sparse Volterra 모델을 효과적으로 구성할 수 있음을 보여준다.
네트워크 수요량 향상 방안 중 가장 주목받고 있는 Proximity Service는 주파수 사용의 효율성 증대를 위해 대부분 주파수 재사용 방식을 사용한다. 그 결과 셀 edge에서 셀룰러 사용자의 Proximity Service 사용자의 셀 간 간섭 문제가 발생한다. 본 논문에서는 eNB에 Proximity Function의 기능과 파라미터를 새롭게 정의하고, ProSe 파라미터와 ProSe user equipment에 대한 정보를 X2 인터페이스를 통해 인접 셀과 교환하게 함으로써 셀 간섭 완화 방안을 제안한다. 우선 ProSe 탐색 과정에서 주파수 센싱을 통해 셀 간 간섭 문제를 일으키지 않을 자원을 할당한다. 그리고 ProSe 통신 상황에서는 ProSe application code, ProSe application QoS, ProSe application ID의 validity timer를 기반으로 간섭을 일으키지 않을 적합한 자원을 재 할당함으로써 셀 간 간섭 문제를 해결한다.
백두산은 중국과 북한의 국경 경계에 위치하고 있는 성층화산으로 신생대 올리고세 이후 주요 분화 단계를 거쳐 형성된 것으로 알려져 있다. 2010년 이후 마그마 재활동으로 인한 백두산 화산활동 여부에 대한 관심이 증대되고 있다. 백두산 화산 활동을 감시하기 위한 연구는 기상청, 한국지질자원연구원 등 국가기관 중심으로 활발히 수행되고 있다. 2018년에는 한-중 백두산 공동 관측 장기연구 과제가 선정되었으며 이로부터 화산특화연구센터가 설립되기도 하였다. 그러나 백두산은 우리나라로부터 지리적으로 멀리 떨어져 있어 접근에 대한 제약이 있을 뿐만 아니라 백두산 화산 주변에 설치되어 있는 현장 관측 장비로부터 수집된 현장 자료의 공유 혹은 접근이 쉽지 않은 상황이다. 원격탐사는 직접적인 물리적 접촉 없이 대상 물체에 대한 특성을 원격으로 측정하는 수단으로서, 대상물의 관측을 위해 자동차, 무인기, 항공기, 인공위성 등 여러 형태의 플랫폼이 사용된다. 지난 수십 년 간, 다양한 파장 대역에서의 전자기파를 이용한 원격탐사 자료를 활용하여 화산 감시 연구가 수행되어 왔다. 특히 레이더 원격탐사는 주야조건, 기상조건에 관계없이 자료를 획득할 수 있을 뿐만아니라 위상정보를 이용한 레이더 위상간섭기법을 통한 미세 지표 변위 관측이 가능하여 매우 널리 이용되고 있는 화산 감시 기술이다. 본 논문의 목적은 백두산 화산 관측을 위해 수행된 기존 원격탐사 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 또한 지속적인 화산 감시를 위한 가용 영상레이더 위성정보를 조사하여 향후 이를 바탕으로 백두산 화산 지표 변위의 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.
본 연구는 벼 생산력을 예측할 수 있는 지상원격 측정센서 및 반사율지표를 선발하고, 이삭거름 질소 시비량 추천을 위한 원격탐사 최적 검정시기를 평가하며. 효율적 원격탐사 지표에 의한 이삭거름 질소 시비량 추천모델을 추정하고자 2010년에 포장시험이 수행되었다. 질소 시비량은 작물별 시비처방기준 (NIAST, 2006) 에 의해 결정하였고, 질소 시비수준은 기준 질소 시비량의 0%, 70%, 100% 및 130%의 4수준으로 하였으며, 밑거름으로 70%, 이삭거름으로 30%로 하여 분시하였다. 벼는 추청과 주남을 공시품종으로 하여 사양토에 5월 22일에 이앙하였고, 10월 6일에 수확하였다. 지상원격탐사 반사율 지표는 Crop Circle-amber와 red, GreenSeeker-green과 red를 이용해 7월 5일부터 8월 23일까지 7회에 걸쳐 측정하였다. 지상원격탐사 센서의 헤드와 작물 캐노피와의 형성 각도에 따라 센서가 탐지하는 식생의 밀도가 달라질 수 있다는 가정 하에 센서 헤드와 작물 캐노피의 측정 각도를 $45^{\circ}$, $70^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 각도로 조정하여 반사율 지표를 측정하였다. 지상원격탐사 센서로 측정된 반사율 지표는 $70^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 각도로 측정하였을 때 전반적으로 양호한 상관을 보여주었고, 생육 중반기와 수확기의 벼 지상부 건물중과 유의성 있는 상관을 보였다. 결정적 생육시기 (critical season)인 52일째와 59일째 측정된 반사율 지표는 벼의 지상부 건물중, 질소 흡수량과 밀접한 상관을 보여주었으며, 특히 이앙 후 59일째 측정한 NDVI가 고도로 밀접한 관계가 있음을 보여주었다. 이러한 결과로 추청벼는 59일째 GreenSeeker $70^{\circ}$ 각도 rNDVI가, 주남벼는 59일째 Crop Circle $45^{\circ}$ 각도 rNDVI 및 GreenSeeker $70^{\circ}$ gNDVI가 최종 수확기 벼의 지상부 건물중 및 질소 흡수량을 추정하고, 이들 지표는 충족지수로 평가하여 질소시비수준을 예측하고 이삭거름 질소시비추천모델로 활용할 수 있을 것으로 생각되었다.
The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).
최근 기후변화와 관련하여 국내를 비롯한 국제적인 관심이 증폭되고 있으며, 이러한 시대적인 흐름 속에 탄소흡수원으로서의 산림의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 산림전용 및 황폐화 방지를 통한 온실가스감축(Reduced Emissions from Deforestation and Degradation, REDD) 및 산림탄소축적보존 및 증진, 지속가능한 산림경영을 포함하는 REDD+가 post-2012에 이행될 신규 메커니즘으로 활용될 전망이다. 메커니즘의 이행을 위해서는 기본적으로 MRV(Measuring, Reporting and Verification) 시스템을 통해 메커니즘 적용 효과를 인증 받아야 한다. 본 연구에서는 가장 효율적인 모니터링 방법 중 하나로 인정받고 있는 다양한 원격탐사기술의 토지피복변화 탐지 및 탄소축적량 추정하는 방법 및 효과를 비용 및 기술(불확실성)측면에서 분석하였다. 그 결과 토지피복변화탐지를 위해서는 중해상도 광학영상 및 위성 탑재 SAR(Synthetic Aperture Radar)가 가장 적합한 원격탐사자료로 도출되었다. 그리고 탄소축적량 추정에 있어서는, 항공기 탑재 LiDAR(Light Detection and Ranging), SAR와 같이 불확실성이 낮은 기술과 비용효율적인 기술인 중해상도 광학영상, 위성 탑재 SAR 간의 통합을 통해 효율적인 결과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 하지만, 아직까지 본 메커니즘에 대한 명확한 인증기관, 가이드라인 및 불확실성에 대한 기준이 결정 되지 않고 있으므로, 추후 지속적인 관심을 통해 국제적인 흐름을 파악하고, 적합한 방법론을 구축해야 한다. 뿐만 아니라 개발된 메커니즘을 대상 개도국에 활용하기 위해서는 긴밀한 국제협력관계 구축 및 대상국에 적합한 모니터링 방법 또한 고려해야 할 필요성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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