MSC (Multi-Spectral Camera) system is an electro-optical camera system which is being developed to be installed on KOMPSAT-2 satellite. High resolution image data from MSC system will be transmitted to the ground-station through x-band antenna called APS (Antenna Pointing System). APS is a directional antenna which will point to the receiving antenna at ground station while the satellite is passing over it. The APS needs to be controlled accurately to provide the reliable communication with big RF link margin. The APS is controlled by ATS (Antenna Tracking Software) which is included in the MSC software. ATS uses the closed loop control algorithm which will use TPF (Tracking Parameter File) as an input for antenna position, and will use two resolve readings from APS as a feedback. ATS has been developed and verified using APS QM (Qualification Model) and all the control parameters for ATS have been tested and verified. Various kinds of maximum, nominal and realistic dynamics for the APS movement have been simulated and verified. In this paper, closed loop servo control algorithm and obtained APS position error from the verification test with APS QM will be presented in detail
본 논문은 과학논문을 통해 30년 후인 2050년까지 가축과 동물성식품의 동향을 예측하면서 미래 동물생명산업 발전 전략으로써 ICT-기반 스마트축산 기술의 필요성을 검토하였다. 전 세계적으로 가축사육과 동물성식품 소비는 인구증가, 고령화, 농촌인구 감소, 도시화 및 소득증가에 대한 반응으로 빠르게 변화하고 있다. 기후변화는 가축 환경, 생산성과 번식효율성을 바꿀 수 있다. 가축생산은 온실가스 배출 증가, 토지 황폐화, 수질오염, 동물복지 및 인간의 건강 문제로 이어질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 동물생명산업의 다양한 측면에서 4차 산업혁명과 융합된 ICT-기반 스마트축산을 활용하여 기후변화 대응, 생산성 향상, 동물복지, 동물성식품 영양품질 개선, 동물의 질병예방을 위한 선제적인 미래 대응전략이 필요하다. 미래 동물생명산업은 지속 가능성과 생산효율성을 향상시키기 위해 자동화를 통합해야 한다. 디지털 시대에 IoT와 빅 데이터를 사용하는 지능형 정밀가축사양, ICT-기반 스마트축산은 동물생명산업의 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있다. 축사 내부와 외부의 환경 매개 변수를 정밀하게 원격 제어할 수 있는 디지털 시스템으로 구성되어있다. ICT-기반 스마트축산은 인터넷과 휴대폰을 통한 원격 제어를 위해 센싱 기술을 사용하여 동물의 행동복지 및 사양관리를 모니터링 할 수 있다. 농가가 필요로 하는 광범위한 정보의 수집, 저장, 검색 및 보급에 도움이 될 수 있고 새로운 정보서비스를 제공할 수 있다.
지표 온도를 산출하는 중규모 대기 모형은 일반적으로 태양 복사의 직달 일사량에 대하여 경사진 지형의 효과를 고려하지 않는다. 이는 실제 태양 복사량의 국지적 차이를 나타내지 못하며, 그 결과 국지적인 지표 온도에서의 큰 오차를 가져온다. 따라서 지형의 기하학적 특성뿐만 아니라 지표의 식생 특성을 고려함으로써, 정확한 국지적 지표 온도를 나타내고자 하였다. 본 연구의 목적은 GIS의 그리드 모형을 적용한 에너지 균형 모형(EBM)을 사용하여 진단적으로 지역적 지표 온도를 산출하는 것이다. 본 연구에서, 한반도 남부 지역의 지형적 비균질성은 그리드 내의 지형 방위각과 경사각의 함수인 조도각의 항으로써 흡수된 지표 일사량 계산에 고려되었다. 또한 지표 온도 변화에 주요한 변수가 되는 지표의 식생 특성이 NDVI의 항으로 사용하였다. 지표의 경사진 지형의 효과와 식생 특성이 고려된 지표 온도의 상세한 지역적 분포가 연구 결과로써 제시되었다. 이러한 지역적 지표 온도 분포는 저층 대기에서 지형에 의한 지역 순환을 형성할 수 있으며, 실제 자연에서의 지역 순환을 더욱 잘 설명할 수 있을 것이다.
Kim, Jeong-Woo;Hong, Sung-Min;Hwang, Jong-Sun;Yoon, Ho-Il;Lee, Bang-Yong;Kim, Yea-Dong
Ocean and Polar Research
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제24권3호
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pp.255-261
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2002
We investigated the distribution of sea ice using Topex/Poseidon (T/P) and ERS-1 .ada. altimeter data in the northwest Weddell Sea, Antarctica, between the area $45-75^{\circ}W\;and\;55-66^{\circ}S$. Using the Geo_Bad_1 flag of the Merged GDR of the T/P, we classified the surface into ocean, land, and sea. Total 257 cycles of altimeter measurements between Oct. 1992 and Sep. 1999 (for nearly 2570 days) were used to analyze the distribution of the Antarctic sea ice. We then calculated the surface area of ice coverage using SUTM20 map projection to monitor the periodic variations. Each year, the maximum and minimum coverage of the sea ice were found in late August and February in the study area, respectively. We also studied the sea ice distribution using ERS-1 altimeter data between $45-75^{\circ}W\;and\;55-81.5^{\circ}S$ to compare with the T/P Using the Valid/Invalid flag of the Ocean Product, we analyzed the sea ice distribution between March and August of 1995, which showed very good coherence with the T/P measurements. Our preliminary results showed that the altimeter measurements can be effectively used to monitor the distribution of the sea ice in the polar region. However, the size of radar footprint, typically 2-6km depending on the roughness of the sea surface, may be too big to monitor the sharp boundary between ice and water/land. If more other altimeter mission data with dense coverage such as Geosat GM are analyzed together, this limitation can be significantly improved. If we also combine other microwave remote sensing data such as radiometer, and SSM/I, the result will be significantly enhanced.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.426-429
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2006
Flood caused by Typhoon and severe rain during summer is the most destructive natural disasters in Korea. Almost every year flood has resulted in a big lost of national infrastructure and loss of civilian lives. It usually takes time and great efforts to estimate the flood-related damages. Government also has pursued proper standard and tool for using state-of-art technologies. High resolution satellite imagery is one of the most promising sources of ground truth information since it provides detailed and current ground information such as building, road, and bare ground. Once high resolution imagery is utilized, it can greatly reduce the amount of field work and cost for flood related damage assessment. The classification of high resolution image is pre-required step to be utilized for the damage assessment. The classified image combined with additional data such as DEM and DSM can help to estimate the flooded areas per each classified land use. This paper applied object-oriented classification scheme to interpret an image not based in a single pixel but in meaningful image objects and their mutual relations. When comparing it with other classification algorithms, object-oriented classification was very effective and accurate. In this paper, IKONOS image is used, but similar level of high resolution Korean KOMPSAT series can be investigated once they are available.
디지털 트윈 기반 스마트 파이프 통합 관리 시스템은 자기진단 및 상태 감시 기능 센서 기능이 있는 수로 파이프를 지하에 매설하여, 이로부터 데이터를 전송받아 효율적인 운영 및 감시를 위한 통합 솔루션으로 스마트한 의사결정을 통하여 지하 상하 수도관을 혁신적으로 운영할 수 있는 시스템이다. 원격제어및 모니터링이 주요한 기능의 하나이기 때문에 어떻게 실시간으로 모니터링을 구성할 것인가 하는 사안은 중요한 이슈이다. 우리는 이를 위하여 특별한 실시간 기반의 에이전트 기능을 설계하였다. 본 논문에서는 이러한 이슈를 해결하기 위하여 센서 데이터들을 주고받는 전송 포인트를 기준으로 계층적 구조(Layered Architecture)를 제안하였다. 각각의 계층들에는 에이전트를 위치시키어 하위 계층을 바라보고 센서의 변화가 있는지를 실시간으로 주기적 감시를 진행하도록 하였다. 이에 대한 에이전트 시스템을 설계하고 개념모델 수준의 구현을 진행하여 우수성을 검증하였다.
이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T0를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.
이 연구에서는 GOCI 자료로부터 산출된 엽록소농도(CHL), 광합성유효광량(PAR), 진광층 깊이 및 국외 위성 기반의 해수면온도자료(SST)를 이용하여 동해 연안의 일차생산량 지도를 작성하고, 각 인자들에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 광범위한 냉수대가 발현한 2013년 7월 25일과 대규모 적조가 발생한 2013년 8월 13일에는 평균 1,012 mg C m-2 d-1 및 1,945 mg C m-2 d-1의 높은 일차생산량을 보였다. 냉수대와 적조가 물러난 2013년 8월 25일에는 평균 778 mg C m-2 d-1의 일차생산량을 보여 기존 연구의 분석결과와 유사한 결과를 보였다. 민감도 분석결과, 광합성유효광량은 일차생산량 계산 결과에 큰 영향을 주지 않았으나, 진광층 깊이와 엽록소 농도는 평균 민감도인 0.5 이상의 값을 보였다. 특히 해수면 온도는 결과값에 매우 큰 변화를 가져와 해수면 온도 자료에 오류가 있을 경우 일차생산량 계산 결과에 큰 오류를 가져올 수 있는 것으로 분석되었다. 연구 결과, 일차 생산량 연구에 GOCI 자료가 활용 가능함을 확인할 수 있었으며, 하루 8회 영상획득이 가능한 GOCI를 적용함으로써 일차생산량 추정을 위한 입력변수들의 정확도가 향상되어, 국외의 극궤도 위성에 비해 정밀도가 높은 일차생산량 추정이 가능할 것으로 판단된다.
1990년대 이후 황사의 발생빈도가 꾸준히 증가하고 있으며 이에 따른 사회전반의 피해도 증가하고 있는 실정이다. 최근까지 진행된 황사에 대한 대부분의 선행 연구에서는 지점관측자료를 이용하였는데, 시간적/공간적 변동성이 강한 황사를 정확히 해석하기에는 부족한 상황이었다. 이에 본 연구에서는 위성에어로졸 자료를 이용하여 기존연구의 시공간적인 한계성을 극복하여 황사 발생 기간 동안의 호흡기질환과 안질, 심혈관계질환자 수의 변동양상에 관한 건강영향평가를 진행하였다. 분석결과, 일반적으로 위성에어로졸 수치는 봄철에 높게 나타났으며, 공간적으로 동쪽 지역보다는 서해안과 인근한 서쪽 지역에서 대체적으로 높은 수치를 나타내었다. 황사와 관련성이 높은 질병인 안구질환, 순환계통의 질환, 호흡기계질환과의 상관분석은 비교적 4월에서 7월사이에 높게 나타났는데, 지체기간 3개월에서 0.6 정도의 높은 양의 상관성을 나타내었다. 본 연구를 통하여 위성 에어로졸 자료를 이용하여 기존의 지점자료기반 연구의 한계성을 극복할 수 있음을 시사하였다. 또한, 건강영향 평가에 대한 가능성을 파악함으로서 황사피해에 대비한 의약품의 원활한 공급과 불필요한 의료비 지출예방에 이바지 할 수 있을 것으로 사료된다.
AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R2에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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