최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.
산불은 오랜 기간동안 사회 및 경제적으로 지구에 많은 피해를 야기하며, 이러한 산불은 자연적 혹은 인위적으로 발생되어왔다. 이로 인해 여러 실험들에서 산불로 인한 악영향에 관한 연구들을 진행하였으며, 동시에 산불 발생 시 빠른 대처를 위한 산불탐지 및 오염배출 물질 탐지 등과 같은 연구들도 수행되었다. 그러나 현재까지 한국 및 동아시아 영역을 배경으로 한 연구는 부족한 실정이고 산불 탐지에 활용되는 자료들의 정확도에 한계가 있었다. 본 연구에서는 정지궤도 환경위성(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer, GEMS) 영상에 위색합성기법을 활용해 새로운 산불연기 탐지 산출물을 생성하고 해당 영상을 U-Net 모델링에 활용해 기존의 연구들에서 산불 탐지시에 활용했던 가시광선 채널 영상의 한계를 보완하였다. 그리고 U-Net 모델링을 통해 산출된 산불연기 영역으로부터 황사 픽셀 필터링을 수행하는 분류모델을 구축하여 순수 산불연기 탐지 영상을 산출하였으며, 이는 GEMS 기반의 재난감시에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
전 세계적인 에너지 비용 상승과 에너지 수요 증가는 공급망 전반에 걸쳐 상당한 양의 에너지를 소비하는 식품가공·제조업에 있어 중요한 문제이다. 이에 에너지 사용을 최적화할 수 있는 실시간 에너지 모니터링 및 분석 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 식품공장에 설치된 IoT를 기반으로 각 설비별 모니터링과 열처리 공정에 관한 에너지 공급·사용량 모니터링, 검색 기능이 포함된 식품 공장 에너지 모니터링 시스템이 제안되었다. 본 시스템은 식품가공공장의 IoT 센서를 기반으로 PLC, 데이터베이스 서버, OPC-UA서버, UI 서버 및 API 서버와 CIMON 사의 HMI 등으로 구성된다. 시스템은 식품공장의 빅데이터 구축과 함께 수집 기능을 통한 설비별 모니터링과 열처리 공정에 관한 에너지 공급·사용량 모니터링 및 검색 서비스 기능을 제공한다. 본 데이터 수집 기반 에너지 모니터링 시스템은 에너지 절감을 위한 중소기업형 공장 에너지 모니터링·관리 시스템 개발을 위한 가이던스 역할이 될 것이다. 향후, 본 시스템을 활용하여 에너지 사용량 파악 및 분석을 통한 공정 작업이 최적화된 정량적인 에너지 절감 방안이 마련될 수 있다.
복합 환경 신도시의 시공간 고해상도 관측 자료 확보를 위해 오일러 방식과 라그랑주 방식의 종합 관측이 수행되었다. 라그랑주 방식인 두 라디오존데는 관측지점이 다르거나 관측 시각이 달라도 대체로 서로 일치하는 기압, 풍속, 풍향을 산출하였다. 온도 센서가 노출된 라디오존데는 낮 동안 고도가 높아지면서 태양 복사의 영향을 받아 상대적으로 높은 기온을 산출하였다. 오일러 방식의 윈드프로파일러와 라디오존데 비교에서 관측 시각의 차이에 따른 풍향과 풍속의 차이를 확인하였다. 수평적으로 균질장이 아닐 때, 두 관측방식의 자료를 비교하려면 이류 성분을 고려할 필요성을 의미하는 결과이다. 본 연구에서는 두 관측방식 자료의 효과적 비교를 위해 오일러 방식의 관측 주기에 따른 고도 구간별로 다른 시각의 관측 자료를 사용하는 방법을 제시하였다.
본 논문은 수중 환경에서의 전통적인 음파 통신을 대체할 수 있는 레이저 통신의 해군 적용 방안을 연구한다. 아두이노 및 MATLAB을 활용한 레이저 송수신기를 구성하여 수조 실험을 진행하여 다양한 수중 환경에서 통신 가능 여부를 확인하였다. 첫 번째 실험에서는 레이저를 통해 데이터를 전송할 때, 통신 간 원하는 메시지를 데이터화하여 전송하고 이를 수신하여 올바른 메시지로 변환되는지 확인하였다. 두 번째 실험에서는 수중 상황에서의 통신 작동 여부를 확인하였으며, 세 번째 실험에서는 CDS 조도 센서 모듈을 사용하여 빛의 세기를 측정하고 다양한 수중 상황에서 레이저 통신의 한계를 측정하여 확인하였다. 또한, MATLAB Code를 활용해 염도, 수온, 수심 등의 데이터를 수집하여 탁도를 계산하고 계산된 탁도(5, 20, 55, 180)에 대해서 최적의 파장값(532nm, 633nm, 785nm, 1064nm)을 제시하였다. 이를 바탕으로 해군 전술 통신, 원격 센싱, 수중 드론 제어 등의 분야에서의 활용방안을 중점적으로 분석한다. 마지막으로 현재의 기술 한계를 극복하고 성능을 향상하는 개선방안을 제시하였다.
농업에서 서리는 치명적인 피해를 가져오기 때문에 관측과 예측이 매우 중요하다. 기상청 서리관측자료를 분석한 최근 보고에 따르면 기후변화에 따른 지구온난화에도 불구하고 봄철 늦서리일이 빨라지지 않았고, 서리 빈도도 감소하지 않았다. 따라서 농업 서리피해에 대비하여 위험 예상 지역에서의 서리 관측 자동화와 지속적인 운영이 중요하다. 기존에 활용되고 있는 엽면습윤센서를 이용한 서리관측은 관측센서의 오염이나 주변 환경의 습도 변화에 따라 기준 전압값이 장기간에 걸쳐 변동하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 자동적으로 해결하도록 데이터로거 프로그램으로 구현하였다. 구축된 서리자동관측시스템은 안정적으로 장기간에 걸쳐 시간 고해상도 관측자료를 축적할 수 있다. 이 자료는 향후 기계학습 방법을 이용한 서리 진단모델의 개발과 주변 지역에 대한 서리발생 예측 정보 생산에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 정밀관수를 위한 관수시간, 점적라인 설치 등 관수시스템 설계를 위한 기초 데이터를 얻고자 점적관수 시 토성에 따른 물의 수분함량변화를 공간적, 시간적 변이의 차이를 구명하였다. 20cm의 간격의 노즐로 설치된 1열 점적관을 이용 관수 하였을 경우 양토와 사양토내의 수분은 중심을 따라 대칭 형태를 유지하면서 이동하였으나 수분확산 폭은 양토가 더 넓고 속도가 느린 경향을 나타내었다. 상대적으로 높은 모래성분 함량을 갖는 양질사토의 경우는 낮은 수분 보유력으로 인하여 위치별 수분함량의 변화는 상대적으로 낮았으며 그만큼 물 빠짐정도가 큰 것으로 나타났다. 관수개시점과 종말점을 고려하였을 때 사양토의 경우 20cm 깊이에서 관수개시 30분 후에 수분의 포화가 이루어졌으나 양토와 양질사토의 경우는 약 80분이 소요되어 효율적인 수분공급 측면에서 관수시간은 토성별로 달리해야 하는 것으로 나타났다. 깊이 10cm에서의 시간에 다른 토양수분의 감쇠특성은 지수함수의 형태를 나타내었으며 토양별 안정된 상태에서의 수분함량은 양토, 사양토, 양질사토 각각 17.6%, 6.2%, 4.2%로 예측되어 토성에 따라 잔여수분함량은 차이가 있음을 확인하였다. 토양수분함량과 토양수분퍼텐셜과의 관계를 나타내는 수분특성곡선은 시험 토양의 경우 모두 높은 결정계수를 갖는 지수함수로 근사가 가능하여 수분퍼텐셜을 이용하여 측정하는 재배시스템에서 대응하는 수분함량 예측에 유용한 관계식을 얻었다.
본 연구는 환경오염과 양수분 손실을 주는 비순환식 수경재배에 FDR센서를 이용한 자동관수시스템을 적용할 때 관수효율을 높이기 위한 최적의 최소대기시간을 설정하고자 수행되었다. 실험은 가을과 겨울철에 봄과 여름철에 두 번 수행하였고 가을과 겨울철에는 3분 급액과 최소대기시간을 5분으로 한 3R5F 처리구, 3분 급액과 최소대기시간을 10분으로 한 3R10F 처리구, 5분 급액과 최소대기시간을 15분으로 한 5R15F 처리구를 설정하여 실험하였고 봄과 여름철에는 3분 급액과 최소대기시간을 5분으로 한 3R5F 처리구, 3분 급액과 최소 대기시간을 10분으로 한 3R10F 처리구를 설정하여 실험하였다. 3분 급액은 주당 60mL, 5분 급액은 주당 80mL가 공급되었다. 가을과 겨울철 재배에서 정식 후 62일 까지 주당 급액량은 3R5F (858mL) > 5R15F (409mL) > 3R10F (306mL) 처리 순으로 나타났고 배액률은 3R5F (44%) > 5R15F (23%) > 3R10F (14%) 순으로 나타났다. 정식 후 62일부터 102일 까지는 일일 주당 급액량이 5R15F (888mL)> 3R5F (695mL)> 3R10F (524mL) 순으로 나타났고 이 시기에 배액률은 5R15F에서 가장 높았다. 봄과 여름재배에서는 일일 주당 급액량과 배액율이 3R5F 처리구에서 3R10F 처리구보다 높았다. 두 재배 모두에서 수분이용효율 (WUE)은 3R10F 처리에서 높았다. 따라서 FDR 센서를 활용한 자동화 관수 시스템에서 관수효율을 높이기 위한 최소대기시간은 10분으로 고찰된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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