세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.
이 연구는 새로운 광학원격탐사자료로 대두되고 있는 초분광영상의 기본적 특성과 용어에 관한 정의를 검토하고, 지금까지 초분광영상과 관련된 주요 처리기법 및 활용분야를 광범위하게 검토하여 국내에서 초분광영상 기술의 활용을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 먼저 문헌자료와 인터넷 검색을 통하여 항공기 및 위성탑재 센서와 지상용 카메라 등 현존하는 초분광센서의 종류 및 특성을 제시하였다 초분광영상과 관련된 연구 현황을 분석하기 위하여 원격탐사와 관련된 주요 국제학술지와 초분광영상 관련 학술발표회에서 발표된 논문들을 선정하여 센서별, 영상처리기법별, 주요 활용분야별로 나누어 정리하였다. 현재 항공기 및 위성 탑재 초분광영상 센서의 종류가 증가하고 있는 추세지만, 지금까지 초분광영상과 관련된 연구의 주된 부분은 미국 항공우주국에서 개발된 AVIRIS영상자료를 토대로 하고 있다. 기존의 다중분광영상에 보다 많은 분광밴드를 가진 초분광영상의 특성을 최대한 이용할 수 있는 영상처리기법이 개발되고 있다. 대기보정, 분광혼합분석, 특징추출 등이 초분광영상처리와 관련된 중요한 분야로 대두되고 있으나, 아직까지 보편적인 초분광영상 처리기술로 자리 잡기까지는 보다 많은 연구가 필요한 실정이다. 초분광영상이 가지고 있는 분광특성 정보를 최대한 이용하기에 적합한 암석 및 광물탐사가 초기의 주된 활용분야였으나, 식물의 물리화학적 정보 추출, 수질, 군용목표물 탐지 등 초분광영상의 활용은 기존의 다중분광영상의 한계를 극복하는 측면에서 확대될 전망이다.
본 논문은 컨테이너터미널의 야드에서 무인으로 하역작업을 수행하는 자동화 크레인(ATC; Automatic Transfer Crane) 에서 신속하고 효율적으로 작업 대상인 컨테이너화물의 컬러 영상 이미지내의 컨테이너번호를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 부산의 신선대부두 게이트에는 정부의 연구개발사업인 "지능형 항만물류시스템 기술 개발"에 의해 컨테이너번호 인식시스템이 설치되어 있다. 수출컨테이너화물을 자동으로 인식하기 위해 게이트에 터널식 구조물 내 카메라를 설치하여 컨테이너번호를 인식하는 방식이다. 그러나 컨테이너터미널에 자동화장비가 도입되고 작업의 무인화가 점진적으로 이루어짐에 따라 야드의 자동화크레인에서 작업 대상의 확인을 위한 컨테이너번호 인식시스템을 필요로 한다. 따라서 게이트와는 달리 햇빛, 비, 눈, 그림자 등 영상을 통한 문자인식의 방해요소가 많은 야드의 자동화크레인에서는 그에 맞는 컨테이너번호 인식시스템이 필요하다. 본 논문에서는 카메라, 조명, 센서 등 하드웨어 요소들의 변경과 주변 환경의 밝기차 등을 조절하여 번호를 인식하는 알고리즘 등 소프트웨어 요소들의 변화를 통해 태양광이나 하역장비 아래에 짙게 드리워지는 그림자 문제 등을 해결하고 인식시간의 단축과 인식률을 높이는 결과를 도출하였다.
하천측량은 하천기본계획 및 각종 하천 정비의 기초자료를 취득하기 위해 활용되며 하천의 물리적 형태와 하천 정비 이후의 변화를 예측하기 위해서도 활용된다. 항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR) 시스템은 그린 레이저를 사용하여 수면과 하상을 동시에 측량할 수 있는 시스템으로써 하천의 수심 및 하상 측량에 효과적으로 활용될 수 있다. 항공수심라이다 데이터를 하천 측량에 활용하기 위해서는 취득된 점군 데이터부터 수면과 하상 점들을 분리하고 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 대표적인 지면필터링 기법인 ATIN(Adaptive Triangular Irregular Network) 알고리즘을 적용하여 항공수심라이다의 점군 데이터로부터 저수심 하천의 수면과 하상 점군을 분리하기 위한 방법론을 구축하고 제안된 방법론의 효용성을 검증하였다. 이를 위해 충청남도 곡교천 일대에서 Leica Chiroptera 4X 센서로부터 취득된 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 연구결과 수면과 하상에 대한 분류 정확도는 88.8%, Kappa 계수는 0.825를 얻을 수 있었으며, 항공수심라이다 데이터를 하천측량에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
2020년 2월 19일 천리안 2B호의 해양 탑재체 GOCI-II가 발사되었다. GOCI-II 기기는 이전의 GOCI 대비 여러 향상된 기능을 탑재함으로써, 에어로졸 산출 연구의 범위를 확장해주었다. 특히, 새롭게 추가된 380 nm 자외선 채널은 흡수성 에어로졸 관측의 민감도를 유의미하게 향상시키는 역할을 하였다. 본 연구에서는, GOCI-II의 380 및 412 nm 채널을 활용하여 2021년 1월부터 6월까지의 에어로졸 지수를 계산하고 이를 통해 흡수성 에어로졸을 탐지하였다. TROPOMI 에어로졸 지수와 비교한 결과 GOCI-II 에어로졸 지수는 양의 편차를 보였으나, 황사 화소에서의 에어로졸 지수는 구름 및 청천 화소와 뚜렷하게 구분할 수 있을 만큼 더 크게 나타났다. 또한 GOCI-II 에어로졸 지수가 크게 나타날 때, 지상 관측 장비에서도 흡수성 에어로졸이 우세하게 탐지되었음을 발견하였다. GOCI-II 에어로졸 지수 상위 25% 범위에 드는 자료들을 조사하자, 연구 기간 동안 지상에서 Dust 및 Moderately-absorbing fine 유형으로 확인된 자료들의 71.3%, 80.0%가 각각 여기에 속함을 확인할 수 있었다.
자외선에 의해 자외선 차단 효율이 상승하는 선크림에 대한 연구를 수행하였다. Ethylhexyl methoxycinnamate (OMC)는 가장 널리 쓰이는 자외선 차단제이고, OMC에 대한 광안정성 연구는 오랫동안 수행되어왔다. OMC는 자외선에 의해 trans구조가 cis구조로 변하거나, dimer를 비롯한 광반응물을 생성하여 자외선 차단효율이 떨어진다고 알려져 왔다. 하지만 본 연구에서는 OMC나 isoamyl p-methoxycinnamate(IMC)와 같이 메톡시신나메이트 구조를 공유하는 자외선 차단제들이 실제 사용조건과 유사한 조건에서 자외선에 노출 시키고 잘 설계된 실험 방법으로 in vitro SPF 수치를 측정하였을 때 오히려 자외선 차단 효율이 증가하는 것을 발견하였다. 이것은 자외선에 의해서 생성된 광반응물과 OMC간의 ${\pi}-{\pi}$ stacking을 통한 ${\pi}-{\pi}^*$ 전이 에너지 변화(UV activated transition) 때문인 것으로 생각된다. 이 발견을 선크림 개발에 적용하기 위해서는 함께 사용되는 에몰리언트의 극성 및 상용성을 적절히 고려해야 한다. 상용성이 좋은 극성 에몰리언트를 포함하면 자외선에 의해 OMC가 광반응물을 생성하지 않기 때문에 발견의 효과가 감소하는 것으로 보인다. 이러한 작용 기전(UV activated SPF boosting)을 바탕으로 상업용 수준의 선크림을 제조하여 평가해보았다. 그 결과 자외선(2 MED)에 노출되었을 때 in vitro SPF 수치는 50.69에서 72.33으로 42.69%로 증가하였고 in vivo SPF 평가에서는 53.7을 얻어 같은 조건의 대조군의 선크림(SPF 34.4 이하) 대비 56.10% 이상 높게 측정되었다. 따라서 OMC와 IMC가 특정 조건에서 UV sensor처럼 작용하여, 자외선에 노출 되었을 때 자외선 차단 효율을 높일 수 있는 선크림을 제조할 수 있었다.
본 연구는 도시의 열섬을 저감하기 위해 그린인프라시설의 표면온도 저감 성능시험 장비를 개발하고, 대표적인 그린인프라시설 제품을 포함하여 실험을 수행하였다. 기존문헌을 고찰하여 장비를 개발하였으며, 개발된 장비의 특징은 다음과 같다. 표면온도의 측정방법은 비접촉식인 적외선온도센서를 활용하였으며, 시편의 중앙 온도만 측정하는 것이 아닌 모서리 부분 온도를 포함하여 전체적인 평균온도를 측정하도록 개선하였다. 개발된 장비 (GSTM)를 활용하여 대조군인 아스팔트와 그린인프라시설 제품을 비교하여 성능평가를 수행하였다. 그 결과 식생블록이 $18.4^{\circ}C$의 높은 차이를 보이며, 표면온도 저감에 기여하는 것으로 나타났다.
KRISO (Korea Research Institute of Ship & Ocean Engineering) started a project to develop the core algorithms for autonomous intervention using an underwater robot in 2017. This paper introduces the development of the robot platform for the core algorithms, which is an ROV (Remotely Operated Vehicle) type with one 7-function manipulator. Before the detailed design of the robot platform, the 7E-MINI arm of the ECA Group was selected as the manipulator. It is an electrical type, with a weight of 51 kg in air (30 kg in water) and a full reach of 1.4 m. To design a platform with a small size and light weight to fit in a water tank, the medium-size manipulator was placed on the center of platform, and the structural analysis of the body frame was conducted by ABAQUS. The robot had an IMU (Inertial Measurement Unit), a DVL (Doppler Velocity Log), and a depth sensor for measuring the underwater position and attitude. To control the robot motion, eight thrusters were installed, four for vertical and the rest for horizontal motion. The operation system was composed of an on-board control station and operation S/W. The former included devices such as a 300 VDC power supplier, Fiber-Optic (F/O) to Ethernet communication converter, and main control PC. The latter was developed using an ROS (Robot Operation System) based on Linux. The basic performance of the manufactured robot platform was verified through a water tank test, where the robot was manually operated using a joystick, and the robot motion and attitude variation that resulted from the manipulator movement were closely observed.
본 연구는 멀미증상이 동공 리듬에 미치는 영향을 확인하는 것을 그 목적으로 하였다. 본 연구는 2D와 HMD를 통해 동일한 가상현실 콘텐츠를 실험참가자에게 15분 동안 경험하게 한 이후에 동공반응을 비교하였고 본 실험에는 16명(남자 8명, 여자 8명, 평균 나이: $25.67{\pm}2.43$세)의 피험자가 참여하였다. 연구 결과, 영상멀미를 경험한 이후에 동공 리듬이 불규칙한 패턴을 나타내었고 이것은 동공 크기(mPD) 및 동공 리듬의 편차(sPD)가 증가하는 결과로 확인되었다. 이러한 동공 반응의 결과는 인지부하와 밀접한 관련이 있고 영상멀미를 처리해야 할 시각 정보량의 증가 및 감각정보들 사이의 충돌 혹은 불일치로 인한 인지부하 현상으로 해석이 가능하다. 본 연구에서 제안된 방법은 기존의 센서 기반의 평가 방법에 비해 멀미 증상을 카메라 기반의 비접촉식으로 측정할 수 있는 가능성을 확인하였다.
센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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