본 논문에서는 교량에 발생하는 다양한 진동을 제어하기 위하여 통합무선제어시스템을 개발하였다. 개발된 통합무선제어시스템은 구조물의 거동에 따른 데이터의 계측, 해석, 판단, 제어 등 데이터 처리 및 대응을 위하여 필요한 각각의 시스템을 하나의 시스템으로 통합한 일체형 시스템이다. 이 시스템은 계측된 구조물의 다양한 신호를 분석하여 상황에 따른 피드백제어(Feedback control)를 수행하도록 설계 하였다. 또한, 무선시스템의 계측에서 제어까지 각 단계의 과정을 중앙통제시스템에서 무선으로 전송받아 전체적인 상황을 관리자가 모니터링 할 수 있도록 하였다. 그리고 필요에 따라 관리자의 통제나 참여가 필요한 경우 시스템에 쉽게 접근 할 수 있도록 사용자 환경을 구성하였다. 이와 같이 개발된 통합무선제어시스템의 기본성능을 검증하기 위하여 신호입출력 실험을 먼저 수행하였다. 이때 기본 성능 검증은 유선시스템을 활용하여 상호결과를 비교 검증 하였다. 신호입출력 실험의 결과를 바탕으로 통합무선제어시스템의 실시간 진동제어 성능을 평가하기 위하여 모형 사장교를 이용한 진동제어 실험을 실시하였다. 진동제어 실험은 4가지 조건하에서 진행하였으며, 그에 따른 그래프 및 정량적 결과를 비교 평가 하였다. 이상의 결과, 개발한 통합무선제어시스템은 유선시스템과 동일한 기본 성능을 보여 주었으며, 효과적으로 구조물의 진동을 제어할 수 있음이 증명 되었다.
본 논문은 독거노인들의 움직임을 감지하여 주기적 활동 패턴을 원격으로 모니터링 하는 시스템에 대해 기술한다. 제안하는 모니터링 시스템은 1차 시스템[2] 개발 과정에서 도출된 모니터링 시스템에 대한 요구 기능을 보다 편리하고 안정적으로 제공하도록 설계, 구현되었다. 개발된 시스템은 개별 노인 주택에 설치되는 댁내 센싱 시스템과 중앙 서버 시스템으로 구성된다. 댁내 센싱 시스템은 초전도 적외선(PIR) 센서를 장착한 무선 센싱 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크 형태로 구현되었고, 각 센서가 감지한 노인들의 움직임은 홈 게이트웨이를 거쳐 중앙 데이터베이스 서버로 저장된다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성되어 있으며, 이를 통해 웹 기반 모니터링 시스템이 구현되었다. 시스템은 저장된 움직임 데이터를 가공하여 독거노인들의 수발제공자(가족, 친구 및 사회복지 사 등)들에게 각 노인들의 외출 여부와 주기적 활동 패턴 정보를 제공한다. 보완 개선된 2차 시스템은 신뢰도 성능 개선과 함께 1차 시스템에서 구현되지 못했던 '자동 진단 기능', '외출 감지 기능' 및 향상된 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공한다. 개발된 시스템의 성능 평가는 1차와 2차 시스템 각자 춘천 권역에 거주하는 9명/15명의 노인들의 실제 주택에 시스템을 설치하고, 약 3/4개월의 연속 운영 실험을 통해 수행하였다. 실험 결과는 제안된 모니터링 시스템이 독거노인 관련 복지 서비스의 효율성을 높일 수 있다는 가능성을 보여주었다.
기존의 교통사고모형은 수집된 데이터에 대한 추정된 모수가 고정되어있다고 가정하여 교통량이나 기하구조의 길이와 폭 등은 설치형태와 관계없이 동일한 값을 적용하는 고정효과모형을 이용하여 개발하였다. 하지만 고정효과를 이용한 모형은 모형을 통해 추정된 계수의 표준오차 값이 과소 추정되거나 각 계수의 t-값이 과도하게 산정되어 모형의 설명력이 낮아지게 된다. 이를 극복하기 위하여 교통량, 기하구조, 그리고 관측되지 않은 다른 요인 등에 대한 이질성을 고려한 임의효과모형을 활용하여 모형을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 임의효과모형의 효용성을 파악하고자 대전광역시 주요 89개 교차로를 대상으로 데이터를 수집하여 임의효과와 고정효과를 이용한 음이항 회귀모형을 개발하고 이를 비교 분석하였다. 모형개발 결과 년평균일교통량, 제한속도, 차로수, 우회전 전용차로 설치유무, 전방신호등 설치유무 등이 유효한 설명변수로 나타났으며 모형의 설명력을 비교해보면 로그-우도함수값이 임의효과에서 -1537.802로 고정효과의 로그-우도함수값 -1691.327보다 모형 설명력이 좋은 것으로 나타났으며 우도비의 경우 임의효과에서 0.279로 고정효과의 0.207보다 개선된 것으로 나타나 임의효과를 이용한 모형이 고정효과를 이용한 모형보다 우수한 것으로 나타났다.
위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.
ERS-1/9 및 JERS-1 SAR 영상의 레이더 영상 간섭기법을 이용하여 대전지역의 수치고도모델 (DEM)을 제작하였다 도심지역에서는 GPS 측량으로부터 추출된 지상기준점(GCP)를 이용하여 생성된 DEM의 정밀도를 분석하였고, GCP가 없는 산악지 역에서는 1:25,000 수치지도로부터 추출된 DEM과의 상대적 고도차를 이용하여 정확도를 평가하였다 위성의 궤도오차 및 phase unwrapping에 의한 고도 오차를 최소화하기 위해 DEM생성에 이용되는 전통적인 InSAR기법 외에 DInSAR기법을 추가로 적용하였다. 또한 DInSAR기법 적용시 사용된 DEM의 해상도에 따른 결과의 정밀도를 분석하기 위해 GTOPO30, SRTM-3, 그리고 1:25,000 수치지도로부터 생성된 DEM을 사용하였다. 하나의 ERS tandem 간섭쌍과, 6개의 JERS-1 간섭쌍 분석 결과, 위상간섭기법 적용 시 평지 지역에서의 정밀도는 DEM 사용 여부 및 사용된 DEM의 해상도에 무관하게 약 5-6 m의 고도오차를 보인다 반면 산악지역에서는 SRTM-3 및 1:25,000 수치지도 DED을 이용한 DInSAR 기법이 phase unwrapping에 의한 오차를 줄이는데 매우 효과적이었다. 또한 6 개의 JERS-1 간섭쌍의 중첩을 통해 제작한 DEM의 경우 레이더 영상의 낮은 신호대잡음비 및 대기에 의한 오차를 줄일 수 있었다. 다수의 SAR 간섭쌍과 저해상도 DEM을 이용한 위상간섭기법은 저비용으로 빠른 시간 내에 DEM 해상도를 향상하는데 매우 효과적인 수단으로 사용될 수 있다.
이 논문의 주 목적은 효율이 높은 공통중간점(CMP) 자료 획득 방법에 대해 서술함으로써, GPR탐사의 적용성을 넓히기 위함이다. CMP 자료 획득의 효율을 높이기 위한 가장 중요한 기술적 혁신은 실시간 이동 GPS(RTK-CPS)를 이용한 GPR 안테나의 위치 연속 모니터링이다. 이 연구에서 제안한 자동 안테나 이동 시스템은 GPR 탐사에서 시간을 가장 많이 요구하는 특정 지점에 안테나를 위치시키는 과정이 필요없기 때문에 탐사 시간 효율이 개선된다. 수치적 실험으로부터 자료획득 효율이 향상됨에 따라 자료의 밀도 및 CMP 중합수가 늘어나는 것을 예측할 수 있었으며, 이는 결과적인 자료의 신호대 잡음비 향상을 초래한다. 현장 적용은 이러한 가설을 입증하였으며, 이 연구에서 제안된 방법을 CMP 방식의 GPR 탐사를 좀 더 실질적이고 널리 사용될 수 있게 한다. 게다가 이 방법은 정밀한 지하수 정보를 제공할 수도 있는데, 이는 CMP 방식으로 얻은 공간적으로 조밀한 유전상수 분포를 물포화도와 갈이 지하수 특성과 관계 깊은 조밀한 물리량 분포로 변환할 수 있기 때문이다.
이 연구에서는 지구물리 및 환경공학적 방법을 동원하여 호주 Queensland 남서부 Goondoola Basin 에서의 2차 염분작용의 원인을 조사하였다. 지표 및 지하 물질과 지하수에 대한 정보와 함께 항공 방사능 및 전자탐사 그리고 지표 전자탐사 자료가 얻어졌다. 방사능과 고도자료 및 측정된 물성간에 얻어진 상관관계로부터 지표 물질 및 지하수 유입 포텐샬의 예측도를 만들 수 있었는데, 가장 큰 지하수 유입은 분지를 둘러싼 풍화 기반암에서 일어나는 것으로 예측되었다. 전자탐사자료(항공, 지표 및 시추공)는 토양 및 시추자료와 함께 천부 소금층의 크기와 지하 구조를 규명하는데 사용되었다. 전기전도도 측정자료는 토양 염분의 분포를 반영하고 있다. 그러나 표토 깊은 곳에서는 염분함량이 상대적으로 일정하여, 항공전자탐사 신호는 공극률 또는 물성의 변화에 따라 영향을 받았으며, 이러한 결과로부터 기반암 풍화대의 수평적인 분포를 탐지할 수 있었다. 이 지역의 염분 작용은 표층 구조에 의해 강하게 좌우되는 국부적 및 중간 크기 과정의 결과로 발생하며, 현재의 지표 현상은 사면의 균열에서 유출되는 천부 염분 지하수 상부에서의 증발 농축의 결과이다. 표층과 지하 자료의 종합으로부터 지하수위 상승에 따른 염분도 증가로 야기되는 유사한 산사태 구조의 규명이 가능하였다. 이 정보는 현재 지방 토지 관리자가 과도한 지하수 유입과 더 이상의 염분 이동을 막는 관리방법의 개선에 이용되고 있다.
항공수심라이다[airborne bathymetric LiDAR (Light Detection And Ranging)] 시스템의 웨이브폼(waveform) 데이터는 기존의 이산반환(discrete-return) 데이터에 비해 정확도, 해상도, 신뢰도가 향상된 데이터를 제공하며, 사용자의 데이터 처리 통제력을 강화하며 반환신호에 대한 추가적인 정보 추출을 가능하게 한다. 웨이브폼 분해(waveform decomposition)는 수면과 해저 반사, 수중산란 및 각종 노이즈가 혼재되어 수신된 웨이브폼으로부터 각각의 에코(echo)를 분리하는 기술로, 지형 포인트 추출을 위해 선행되어야 하는 처리 과정이자 측량 성과를 좌우하는 주요 기술이다. 본 연구에서는 항공수심라이다 원시 데이터로부터의 포인트 추출 성능을 향상시키 위해 새로운 웨이브폼 분해 기술을 개발하였다. 기존의 웨이브폼 분해 기술들이 웨이브폼 피크(peak)들을 가우시안(Gaussian) 분해의 초기값으로 사용하여 분해된 에코의 개수와 분해 성능이 피크 탐지 결과에 좌우되는데 반해, 제안한 기술은 최초 피크들 외에 잠재적인 피크 후보들을 추정하여 추가함으로써, 분해 모델의 근사 정확도를 향상시켰다. 국내 개발된 항공수심라이다 장비인 씨호크(Seahawk)로부터 동해안에서 취득된 웨이브폼 데이터를 이용한 실험 결과, 가우시안 분해 방법 대비 제안한 방법의 모델 근사 적합도(RMSE 기준)가 약 37% 향상된 결과를 얻었다.
본 연구는 다양한 운용기관의 위성시스템 구축과 고도화에 따라 급변하는 위성 기반 측위환경이 표준절대측위 성능에 미치는 영향을 분석하고자 수행하였다. 이를 위해 각 위성시스템의 주파수와 운용 위성 수 등 그 특징을 파악하였고, 조사한 최신현황을 바탕으로 국토지리정보원 상시관측소 관측데이터를 이용한 표준절대측위 실험을 실시하였다. 실험은 위성시스템 데이터의 조합과 절사각에 따라 경우를 구분하여 처리한 후 측위 연속성과 정확도를 중심으로 그 성능을 분석하였다. 분석결과 절사각의 상승에 의한 가관측 위성 수의 감소로 측위의 불연속이 구간이 빈번하게 발생했으나, 이는 위성 시스템 관측데이터 조합을 통해 극복할 수 있었다. 특히, GPS와 BeiDou 혹은 GPS를 포함한 세 개 이상의 시스템 데이터 조합 시 연속성을 90% 이상으로 향상시킬 수 있었다. 정확도는 위성 유발 오차의 종합 지표인 SISRE의 영향으로 GPS와 Galileo 데이터 포함 시 상대적으로 높게 계산되었다. 측위실험 결과를 고려할 때, 도심지 등 신호차폐가 심한 지역에서 측위의 높은 연속성과 정확도를 유지하기 위해서는 다중 GNSS 데이터를 조합한 처리가 필요한 것으로 사료된다.
본 연구에서는 WENNER 4전극법 기반에 GMD(신규 대지 고유 저항 측정 장치)와 측정용 Probe(접지동봉)가 PLC(전력선 통신)로 연결된다. 측정용 Probe는 2개(P1,P2)가 1조로 모두 5조 10개의 Probe가 직렬로 각각 1m, 2m, 4m, 8m, 16m 간격으로 대지(토양)에 설치되어 있다. GMD에서 보낸 PLC 신호를 측정용 Probe 1조(P1)의 수신기가 감지하면 Probe에 부착된 PSD(전력 공급 장치)에서 측정용 미세 전압과 전류가 대지로 흐르게 되고 P1과 P2 사이의 토양을 거쳐 Probe 1조(P2)에 유입 된다. 이때 대지 저항으로 인해 전압 강하가 발생되는 원리로 저항값을 측정하게 된다. 이렇게 1~5조까지 T초 간격으로 대지 저항을 측정하고 측정된 데이터는 메인 장비에 탑재된 Arduino Server에 저장 한다. 저장된 측정 데이터는 옴의 법칙(Ohm's Law)에 의한 수식 R=E/I와 고유저항 ${\rho}=6.28aR$ (여기서, R: 측정저항, E: 측정전압, I: 측정전류, a:Probe 간격, ${\rho}$: 고유저항 )를 통해 고유저항을 얻을 수 있다. 실시간으로 얻어진 데이터를 Main PC에 설치된 CDGES 프로그램과 연동되어 데이터 분석이 가능하게 되고 대지(토양)의 접지 환경을 실시간 모니터링 할 수 있게 된다. 또한, 대지(토양)의 온도, 습도 등 계절의 특성을 파악하여 3D 그래프 지원으로 입체적인 Display가 가능하다. 연구의 한계점은 실험적으로 개발 운용한 모델로 상업적인 접근을 위해 Test Bed의 구체적인 적용 방안이 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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