최근 세계 각지에서는 선박 통항 수역에 해상교량의 건설 운영, 건설 계획 중에 있어 이 해역을 통항하는 선박에게는 위험요소로 작용하여 해양사고를 유발하고 있다. 이 연구는 미국 및 유럽, 일본을 대상으로 해상교량과 관련한 해양사고 인자 분석을 통하여 해상교량 건설 및 기 설치된 해상교량의 안전한 선박통항을 위하여 필요한 환경 요소가 무엇이며 이 환경 요소가 어떻게 설정되어야 하는지에 대하여 분석하였다. 해상교량과 관련한 해양사고 관련 인자는 선박운항자의 실수 이외에 주경간폭, 통항하는 선박크기, 직선거리, 선박교통량 등이 관련하고 있는 것으로 조사되었다. 해양사고 분석을 통한 최소 해상교량 주경간폭은 300m 이상이며, 선박크기가 150m 이상의 선박이 통항하는 해역에서는 주경간폭이 500m 이상이 필요한 것으로 분석되었다. 또한 해상교량 진입 직전 직선거리는 최소한 5L이상이 필요하며 8L(L:선박의 길이) 이상의 확보를 통하여 해양사고를 최소화하여야 할 것이다.
본 연구의 목적은 교차로에서 교통류관리의 효율성을 증대시키는 것으로, 연구 결과 신호교차로 에서의 교통류의 효율성을 증대시키기 위해 좌회전 진입허가 lane의 설치를 제안하였다. 연구의 범위는 진입교통신호를 기다리는 차량들이 있는 신호교차로를 선정하여 교통신호현시를 변경함에 따른 신호교차로, 방향 및 신호현시별 교통량(밀도)의 기하학적 구조를 연구하는 것이다. 현 상황과 개선 안 적용시의 방향별 교차로전체의 지체가 비교되었다. 교통분석 패키지인 TSIS(Traffic Software Integrated System)를 사용하여 교차로 교통상황이 분석되었다. 도입가능한 실제 교차로를 조사하여 마산시 석전교차로를 대상으로 시뮬레이션한 결과 비보호로 진입한 방향에서는 지체가 78.6초/대 향상되었으며, 지체가 증가할 것으로 예상되는 방향에서는 4초/대의 증가로 큰 영향을 주지않았다. 즉, 교차로 전체의 대기시간이 개선되었다고 확인할 수 있었다.
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.
인공위성 관측자료를 이용한 대기 에어러솔 원격탐사 기법은 단시간에 넓은 공간적 영역을 분석할 수 있게 하며, 대상 지역에 존재하는 에어러솔의 분포 정보 및 광학적, 물리학적 특성을 제공 해준다. MODIS 위성자료는 현재까지 가장 진보된 에어러솔 분석자료를 생산하고 있으며, 가장 최근에 개선된 에어러솔 알고리즘(Collection 5 또는 C005)은 기존의 알고리즘(Collection 4 또는 C004)에 비해 많은 부분이 개선되었다. 본 연구는 동북아 지역에서 두 가지 MODIS 에어러솔 알고리즘에 의해 생산된 에어러솔 관측자료를 비교하였고, 각각의 정확도를 검증하기 위하여 AERONET sunphotometer 관측자료와 비교분석 하였다. 2005년 한해 동안의 MODIS 에어러솔 광학두께를 이용하여 에어러솔 광학 두께 (AOT)의 차이를 분석한 결과 에어러솔의 시공간적인 분포특징은 비슷하였으나, $AOT_{C005}$가 $AOT_{C004}$에 비하여 약 0.035(5%) 정도의 낮은 값을 보였다. MODIS AOT와 AERONET AOT와의 비교결과 C004가 상관계수 R=0.89 (기울기=0.86)를, C005는 R=0.95 (기울기=1.00)을 보였다. 더욱이 정확도 분석에서는 C005가 C004에 비해 약 40% 정도 개선이 된 것으로 나타났다.
지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.
화소들 사이의 관계를 고려해 Texture 영상을 생성해 내는 것을 의미하는 Texture 영상화는 유용한 영상 분석 방법 중의 하나로 잘 알려져 있고, 대부분의 상업적인 원격 탐사 소프트웨어들은 GLCM이라는 Texture 분석 기능을 제공하고 있다. 본 연구에서는, GLCM 알고리즘에 기반한 Texture 영상화 프로그램이 구현되었고, 추가적으로 GLDV에 기반을 둔 Texture 영상화 모듈 프로그램을 제공한다. 본 프로그램에서는 Homogeneity, Dissimilarity, Energy, Entropy, Angular Second Moment(ASM), Contrast 등과 같은 GLCN/GLDV의 6가지 Texture 변수에 따라 각각 이에 해당하는 Texture 영상들을 생성해 낸다. GLCM/GLDV Texture 영상 생성에서는 방향 의존성을 고려해야 하는데, 이 프로그램에서는 기본적으로 동-서, 북동-남서, 북-남, 북서-남동 등의 기본적인 방향설정을 제공한다. 또한 이 논문에서 새롭게 구현된 커널내의 모든 방향을 고려해서 평균값을 계산하는 Omni 방향 모드와 커널내의 중심 화소를 정하고_그 주변 화소에 대한 원형 방향을 고려하는 원형방향 모드를 지원한다. 또한 본 연구에서는 여러 가지 변수와 모드에 따라 얻어진 Texture 영상의 분석을 위하여 가상 영상 및 실제 위성 영상들에 의하여 생성된 Texture 영상간의 특징 분석과 상호상관 분석을 수행하였다. Texture 영상합성 응용시에는 영상의 생성시에 적용된 변수들에 대한 이해와 영상간의 상관도를 분석하는 과정이 필요할 것으로 생각된다.
최근에 개체의 경계가 분명하게 나타나는 고해상도 위성영상을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 고해상도 영상을 이용해 도시지역을 세분화하여 연구하려고 할 때 분석의 범위는 임의로 결정되는 경우가 많다. 연구지역에 대한 사전정보가 충분하다면 임의로 결정하는 것이 가능하지만 그렇지 않을 경우 영상만을 이용해 연구 지역의 최적 분석범위를 결정하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 실제 위성 영상에 적용하기에 앞서 간단한 가상 모델의 베리오그램을 분석하였다. 모델 테스트 결과, 문턱값은 개체들의 밀도에 영향을 주고 개체의 크기와 간격은 상관거리에 영향을 준다. 이 모델 테스트의 결과를 도시지 역을 촬영한 실제 위성영상의 베리오그램에 반영하여 분석하고 이론적 베리오그램의 상관거리를 이용해 최적의 분석 단위를 결정하였다. 이 연구는 베리오그램이 연구지역에 대한 사전자료가 없는 경우 효과적으로 기본 분석단위를 결정하는데 도움을 줄 수 있을 것이라는 것을 보여주었다. 또한 베리오그램은 기존의 전통적인 크리깅이나 시뮬레이션뿐만 아니라 도시 영상의 특성을 정의하는 정보로 활용 가능할 것으로 기대된다.
연구개발 자원이 절대적으로 부족했던 과거 우리나라 국가연구개발사업에는 이른바 선택과 집중이라는 전략이 설득력을 얻어 왔으며, 이 전략은 지금도 여전히 유효한 논리이다. 그러나 정부출연연구소(출연연), 대학 등 다양한 연구수행주체가 등장하고, 이들의 연구역량이 성숙한 현재의 상황에서 연구수행주체의 구분 없이 이 전략을 획일적으로 적용할 수만은 없다. 이에 본 연구에서는 국가연구개발사업을 수행하는 주체들에게 배분된 연구비 집중도를 분석함으로써 선택과 집중이 어떻게 작용해왔는지 확인하고자 한다. 2002년부터 2016년까지 국가연구개발과제를 수행한 연구주체에게 배분된 연구비 규모를 기준으로 집중도를 측정했고, 타일 지수를 이용하여 전체 국가연구개발사업을 개별 연구수행주체가 보유한 집중도로 분해하였다. 그 결과 전체 국가연구개발 시스템을 구성하는 하위 요소인 대학, 출연연 등이 보유한 집중도 및 이들의 기여를 분석할 수 있었다. 집중도 결과에 따르면 출연연의 연구비 집중도가 가장 높았으며, 대학이 그 뒤를 이었다. 그러나 10년 전에 비하면 두 주체 모두 집중도는 다소 완화된 것으로 드러났다. 반면, 중소기업의 경우 집중도가 높은 편은 아니나 일정한 수준을 꾸준히 유지해 오고 있었다. 즉, 대학과 출연연은 기관 간 연구비 배분에 편차가 줄어드는 경향이었는가 하면, 중소기업은 고르게 배분하는 방식이 주요했던 것이다.
최근, 스마트 농업에 대한 관심이 증가함에 따라 농업 자동화 및 로봇에 대한 연구개발이 증가하고 있다. 스마트 온실에서 사용되는 로봇은 작업 특성과 생육 환경이 고려되어야 한다. 이를 위해 스마트 온실의 환경 분석을 통해 개발되어진 방제 로봇들을 대상으로 하였다. 본 논문은 스마트 온실에 적용 가능한 방제 로봇의 요구조건을 고려한 평가방법에 대한 연구를 수행하였다. 로봇의 요구조건을 통하여 성능 및 품질 평가 기준을 수립하고 시험을 실시하였다. 로봇관련 표준을 참고하여 방제 로봇의 요구 기능과 목표를 도출하였다. 로봇의 성능을 위해 주행과 작업 능력 시험을 실시하였다. 주행시험은 로봇의 주행성능에 대한 시험을 실시하였고 작업능력은 방제성능에 대한 시험을 실시하였다. 로봇의 품질을 위해 내구성 시험을 실시하였다. 시험결과를 통하여 스마트 온실 로봇에게 요구되는 지표들을 도출할 수 있었다. 이를 통해 스마트 온실에 적용하기 위한 다양한 로봇들의 평가 기준이 될 것으로 판단된다.
붕괴사고가 발생하였을 시, 피해악화를 방지하기 위해 즉각적인 대응이 필요하며 피해면적 산출, 대응 및 복구 계획 수립 등이 이루어져야 한다. 이를 위해선 피해지역에 대한 정확한 탐지가 이루어져야 한다. 본 연구는 붕괴사고 피해탐지를 위해 신속하고 실시간 대응이 가능한 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 활용하여 피해지역 탐지를 수행하였다. 연구대상지역은 재개발 사업이 착수되면서 주택 및 아파트의 철거가 진행 중에 있는 울산 중구 B-05 주택재개발 지역으로 선정하였다. 이 지역은 건물의 철거 모습이 붕괴된 상태와 유사하고 철거 전후의 변화가 뚜렷하게 나타나 있으며, 2019년 5월 17일, 7월 9일 각각 UAV 영상을 획득하였다. 건물의 붕괴 전후 영상에서 변화지역을 피해지역으로 판단하였으며, 이를 위해 대표적인 변화탐지 기법인 분광벡터 변화분석 기법(Change Vector Analysis)과 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)기반 superpixel 기법을 이용하였다. 피해지역을 정확하게 탐지하기 위해 비관심지역(식생)을 ExG(Excess Green)를 이용하여 1차적으로 제거해주었고, 변화탐지가 된 객체들 중 면적으로 인한 오탐지가 된 객체들은 최소면적을 계산하여 최종적으로 제거해주었다. 그 결과 변화지역 탐지의 전체결과는 95.39%를 나타냈으며, 추후 붕괴사고에 대한 대응 및 복구대책 및 피해액 산출 등 다양한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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