대부분의 중 고등학교가 도심지에 위치하며 사용할 수 있는 천문 관측 장비에 제한이 있다는 점을 고려하여 DSLR 카메라와 교육용 소형 망원경을 결합하여 도심지 밤하늘 밝기를 측정하였다. DSLR 카메라의 다양한 설정은 ISO 설정 외에는 원본 파일에 영향을 주지 않았으며, 필터 변환까지 고려한 일반적인 측광 정밀도는 대략 0.1 등급이다. 밤하늘 밝기는 천정 부근의 경우 B, V, r 필터에서 각각 약 17.5, 17.1, $16.9mag\;arcsec^{-2}$으로 측정되었다. 이를 통해 도심지의 대략적인 한계등급은 B 필터에서 17.5 등급, V와 r 필터에서 17등급으로 추정할 수 있다. 관측지점과 가까운 대규모 인공 조명은 고도와 필터에 무관하게 밤하늘 밝기를 약 $0.6mag\;arcsec^{-2}$ 증가시킴으로써 관측 환경을 악화시키는 주요인으로 나타났다.
녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.
위성비행소프트웨어의 역할이 커짐에 따라 가상화 기술이 위성에도 도입되고 있다. 가상화 기술 중 하나인 하이퍼바이져는 하드웨어 자원의 가상화를 통해 하드웨어를 보다 효율적으로 쓸 수 있도록 도와준다. 동시에 가상화 기술은 소프트웨어의 복잡도를 낮추어 신뢰성을 높이는 역할도 수행한다. 한국항공우주연구원에서는 위성용 하이퍼바이져 중 하나인 XtratuM을 차세대 하이퍼바이져 후보군으로 선정하고, 이를 위성비행소프트웨어에 적용할 수 있는지 가능성을 확인하고 있다. XtratuM은 하드웨어 효율성을 높일 수 있지만 SMP를 지원하지 않아 인공위성의 자세제어 알고리즘과 같이 고성능/병렬처리가 필요한 부분에 적용이 어렵다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 XtratuM의 기능 확장과 RTEMS XM-SMP BSP를 추가적으로 구현하여 RTEMS 기반 SMP를 지원하도록 만든다. XtratuM을 분석하여 SMP에 필요한 기능을 하이퍼콜로 추가한다. 그 후 BSP를 수정하여 SMP에 필요한 다수의 프로세서를 초기화하는 과정과 프로세서간의 통신을 위한 초기화 과정을 구현한다. 나아가 문맥 교환, 인터럽트와 같이 SMP에 의한 충돌이 발생할 수 있는 부분에 대해서도 개선한다. 이렇게 개발한 RTEMS XM-SMP는 4개의 코어를 가지고 있는 GR740 보드를 이용하여 SMP 벤치마크 함수를 수행하여 검증하고 SMP를 통한 성능 변화를 확인한다.
최근 무인기에 대한 관심과 수요가 높아지고 있는 가운데, 가동범위가 넓고 전략적으로 활용이 많은 고고도장기체공 무인기의 동력원개발이 연구 목표로 검토되었다. 기존 왕복동 엔진에 수소 연료를 적용하는 기술은 현행으로써 적용성이 용이하고 경제적이다. 수소는 중량당 에너지 밀도가 높아서 한 번 충전으로 장시간 운항을 지속할 수 있고 환경적인 측면에서도 무공해 연료라는 긍정적인 부분이 존재하기 때문에 적합하다고 평가된다. 하지만 현재 수소연료를 왕복동 엔진에 적용한 개발사례가 적은 편이라 향후 기술적으로 많은 연구가 필요한 것으로 판단된다. 항공기는 운항고도에 따라 공기밀도 저감으로 인한 냉각성능 저하 또는 복사열 감소에 의한 주변온도 강하로 과냉각이 될 수 있는 요인들이 존재한다. 따라서 본 실험은 냉각수온을 변화시켜서 이러한 주변온도 변화가 수소연료 엔진에 미치는 연소특성에 대해 살펴보았다. 역화에 의한 안정적인 운전 영역의 제한은 냉각수 온도변화에 의한 영향보다 공기과잉률에 의한 영향이 지배적으로 나타났으며, 냉각수 온도가 증가할 경우 충진효율이 감소하여 토크가 감소하고 냉각수 온도가 감소할 경우 열손실이 증가하여 열효율이 감소하였다.
드론 또는 무인기의 정밀 자세제어를 위해서는 정확한 고도계가 필수적이며, 지상으로부터의 고도측정 정확도로 인해 레이다 고도계가 일반적으로 사용된다. 크기, 무게 및 전력소모 등에 제한으로 인해, 드론에 장착 가능한 레이다 고도계는 PD (pulse Doppler) 방식에 비해 낮은 복잡도를 갖는 FMCW (frequency modulated continuous wave) 방식이 적절하며, 특히, 짧은 송신시간으로 인해 드론 자체 움직임 (ego-motion)에 대응 가능한 fast-ramp FMCW 레이다가 보편적으로 활용된다. 이에, 본 논문에서는 fast-ramp FMCW 레이다 시스템을 위한 드론 고도 측정용 레이다 신호처리 프로세서 (RSP; radar signal processor)의 설계 및 구현 결과를 제시한다. 설계된 RSP는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Altera Cyclone-IV FPGA device를 활용하여 구현 및 검증되었다. 구현 결과, 총 27,523의 logic elements, 15,798개의 register, 138 Kbits의 memory로 구현 가능하며, 50MHz의 동작주파수로 100Hz의 실시간 고도측정이 가능함이 확인되었다.
그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.
본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.
위성산출물의 검증은 위성자료를 이용하게 되는 후속 분석작업에 결정적인 영향을 미친다. 특히, 탁하고 얕은 수심의 육상 인근 해역에서의 해색산출물은 해수구성입자 분포의 복잡성으로 인하여 오랫동안 그 성능 개선이 이루어지지 않고 있어왔다. 또한, 선박이나 고정관측소를 이용한 검증은 위성산출물과 현저히 차이나는 공간범위로 인하여 명확한 한계점을 노출해왔었다. 본 연구는 우선 선박을 이용한 현장조사를 통해서 천리안해양위성2호(GOCI-II)의 주요 산출물인 원격탐사반사도, 엽록소농도, 총부유물농도, 용존유기물 등에 대한 검증을 수행하였다. 둘째로, 본 연구에서는 드론영상을 이용한 산출물 검증을 위한 초기분석결과를 제시하였다. 선박과 위성사이의 공간범위 차이를 메우기 위하여 각 선박 정점에서 드론에 탑재된 MicaSense RedEdge 카메라를 이용해 해수에 대한 다분광 영상을 획득하였다. 향후 드론을 이용한 위성산출물 검증에 활용되도록 드론 고도에 따른 해수복사휘도의 변화를 분석하였다. 제한된 숫자의 현장조사 자료 개수이지만, 검증결과, 555 nm 에서의 GOCI-II 원격탐사반사도는 약 30% 가량 과대추정 되는 것으로 나타났고, 엽록소농도 및 용존 유기물은 현장 측정값과의 상관도가 낮았다. 총부유물농도는 결정계수 약 0.6의 상관도를 나타내었고 약 20%의 불확도를 가지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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