• 한국수자원학회논문집
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• 제54권3호
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• pp.167-179
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• 2021

하천 합류부는 두 하천이 만나 형성되는 지역으로 합류부 구간의 혼합 매커니즘을 이해하기 위해서는 지류의 다양한 유입조건에 따른 본류와의 수체혼합의 공간적인 패턴을 분석하는 것이 중요하다. 그러나, 대부분의 합류부 연구들은 실측을 통한 현장데이터를 획득하기 어렵기 때문에 수리 및 수질 수치모형을 통한 연구가 주로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 지류와 본류의 합류의 혼합 현상을 규명하는 인자로 유속과 수심 등 기본적인 수리학적 인자들 외에 최근 하천 유사측정을 위해 부유사농도의 지표로 연구되고 있는 ADCP의 초음파산란도를 활용하여 합류부에서 상이한 유사특성을 가진 두 수체가 혼합되는 양상을 측정하여 합류부의 혼합 특성을 해석하고자 하였다. 초음파산란도는 부유사와 관련되는 인자로 SonTek ADCP 이동식으로 측정된 초음파산란도(SNR)자료를 빔퍼짐에 대한 보정, 물에 의한 흡수를 고려하여 보정한 후 3차원 혼합거동의 공간적인 분포를 도출하였다. 그리고 측정기간 중 드론(UAV), LISST를 이용하여 합류부의 혼합양상을 모니터링하여 초음파산란도를 이용한 분석결과와 비교하였다. 분석결과, ADCP로부터 제공되는 초음파산란도를 보정한 결과 합류부의 3차원적인 유사 혼합의 공간적 특성을 규명하는 데 적합한 인자라고 할 수 있었고, 상이한 본류와 지류의 유입을 고려하였을 때 다양한 혼합 거동을 분석하는데 지표로 사용이 가능함을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 남강과 낙동강의 합류부에 대해 초음파산란도를 활용하여 합류부의 혼합 특성을 분석하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.144-151
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• 2020

다양한 분야에 활용되는 드론은 2026년에는 사업용 드론 5만대를 예상하고 있다. 사업용 드론에 한해 영업배상책임보험 가입 의무 부과되고 있으나 드론의 사용 영역이 확대됨에 따라 기체임무에 따른 법적의무를 부과하는 드론 보험제도 개선이 필요하다. 특히, 드론의 기체 특성 다양화로 인해 위험도에 따른 보험체계가 필요하다. 이를 위해 국내 드론 운용 현황조사 및 국내외 드론 보험관련 문헌검토와 드론 관련 자료 수집 및 분석, 교통수단별 보험제도, 해외 드론 보험상품 자료 분석을 시행한다.타 교통수단의 보험체계를 기반으로 드론 사고특성을 적용한 기체특성별, 운용임무별 드론보험가입에 대한 드론 보험제도 개선안 도출하며 기체 특성별, 운용 임무별 보험기준 수립을 위해 이용자, 이용사업체, 보험회사 등 분야별 요구 보험 조사를 통해 시사점을 도출, 기체의 물리적 특성에 따른 위험도 산출을 통한 세부 보험기준을 수립하며 기체 운용 임무에 따른 손해배상 책임을 구체화 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1379-1391
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• 2020

농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.80-91
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• 2021

본 연구에서는 UAV에 의해 촬영한 항공사진으로부터 정사영상을 생성하고 이를 바탕으로 국·공유지의 점유위치 분석 등 효율적인 토지실태조사에의 적용성을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 대지와 농경지 두 가지 유형의 토지이용별로 필지 경계의 좌표 및 면적을 VRS-GNSS측량과 정사영상에 의해 각각 관측하였다. VRS-GNSS 측량성과를 기준데이터로 하여 UAV 정사영상에서 추출된 경계점 좌표 및 면적을 비교분석한 결과, 경계점들에 대한 좌표의 RMS오차는 대지에서 X, Y 모두 ±0.074m, 농경지에서 X, Y 각각 ±0.150m, ±0.127m를 보였다. 경계가 비교적 뚜렷하게 나타나는 대지에 비해 농경지에서 경계점의 위치오차가 1.7~2배 정도 크게 나타났다. 토지면적의 RMS오차는 대지에서 ±1.898㎡, 농경지에서 ±8.964㎡로서 대지에 비해 농경지에서 면적오차가 4.7배 정도 높게 나타났다. 정사영상으로부터 측정한 22개 필지의 면적오차가 모두 허용오차 범위 내에 있는 것으로 나타남으로써 정확도 측면에서 UAV 사진측량에 의한 정사영상을 국·공유지 토지이용 실태조사에 적용하는데 타당성이 있음을 보여준다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1349-1365
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• 2020

최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.553-566
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• 2021

하천 합류부는 두 개의 수체가 만나 전단층을 이루고 전단층을 따라 강한 혼합양상을 보이는 특징이 있다. 자연하천에서 합류하는 대비되는 두 하천의 색은 전단층을 따라 구분될 수 있는데, 이는 위성 또는 무인항공체를 이용해 촬영된 항공영상을 통해 쉽게 관측할 수 있다. 본 연구에서는 취득 비용이 저렴한 RGB 항공 영상을 이용해 합류부에서 발생하는 전단층을 추출하고 전단층 주변의 기하학적 특성을 정량적으로 산정하는 방법을 제시한다. 본 방법은 네 단계로 구분된다. 첫 번째로, 합류부 흐름에서 전단층 추출을 위해 가우시안 혼합 모형을 바탕으로 한 영상 분할을 수행하여 본류와 지류가 포함된 픽셀을 추출해낸다. 다음으로 추출된 하천 수역에 자기조직화지도를 적용해 하천의유선을 1차원 곡선으로 단순화한다. 추출된 수체 영역과 1차원 곡선들을 이용해 본류와 지류의 수역을 이미지상 직교좌표계에서 곡선좌표계로 투영한 뒤, 마지막으로 전단층의 기하학적 특성을 산정한다. 결과적으로 개발된 전단층 추출법을 경상남도의 낙동강과 남강의 합류부가 촬영된 위성 영상에 적용하여 자연하천 합류부의 기하학적 특성인 합류각, 합류하는 두 하천의 상하류 하천 폭, 전단층의 길이, 그리고 전단층의 최대 두께를 각각 정량적으로 추출하는 데에 성공하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권4호
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• pp.699-717
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• 2021

South Korea is pushing for the advancement of crop production technology to achieve food self-sufficiency and meet the demand for safe food. A medium-sized satellite for agriculture is being launched in 2023 with the aim of collecting and providing information on agriculture, not only in Korea but also in neighboring countries. The satellite is to be equipped with various sensors, though reference data for ground information are lacking. Hyperspectral remote sensing combined with 1st derivative is an efficient tool for the identification of agricultural crops. In our study, we develop a system for hyperspectral analysis of the ground-based reflectance spectrum, which is monitored seven times during the cultivation period of three soybean crops using a PSR-2500 hyperspectral sensor. In the reflection spectrum of soybean canopy, wavelength variations correspond with stages of soybean growths. The spectral reflection characteristics of soybeans can be divided according to growth into the vegetative (V)stage and the reproductive (R)stage. As a result of the first derivative analysis of the spectral reflection characteristics, it is possible to identify the characteristics of each wavelength band. Using our developed monitoring system, we observed that the near-infrared (NIR) variation was largest during the vegetative (V1-V3) stage, followed by a similar variation pattern in the order of red-edge and visible. In the reproductive stage (R1-R8), the effect of the shape and color of the soybean leaf was reflected, and the pattern is different from that in the vegetative (V) stage. At the R1 to R6 stages, the variation in NIR was the largest, and red-edge and green showed similar variation patterns, but red showed little change. In particular, the reflectance characteristics of the R1 stage provides information that could help us distinguish between the three varieties of soybean that were studied. In the R7-R8 stage, close to the harvest period, the red-edge and NIR variation patterns and the visible variation patterns changed. These results are interpreted as a result of the large effects of pigments such as chlorophyll for each of the three soybean varieties, as well as from the formation and color of the leaf and stem. The results obtained in this study provide useful information that helps us to determine the wavelength width and range of the optimal band for monitoring and acquiring vegetation information on crops using satellites and unmanned aerial vehicles (UAVs)

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.675-686
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• 2021

본 연구는 폐석적치장 하부 경사지에서 발생하고 있는 지반변위를 조사하고 산사태에 의한 재해 가능성에 대해 검토하였다. 이를 위하여 먼저 무인 항공기 사진측량을 실시하여 지반변위의 크기와 범위를 조사하였다. 2019년 4월부터 2020년 7월까지 5회의 무인 항공기 측량의 평균 오차율은 0.011 - 0.034 m이었으며, 토층의 이동으로 2.97 m의 표고 변화가 발생하였다. 급경사지 중 일부 구역만 표고 변화를 보이며 이것은 상부의 폐석 하중의 영향보다는 강우 시 발생한 지하수에 의한 땅밀림에 의한 것으로 판단된다. LS-RAPID 시뮬레이션을 위한 민감도 분석을 실시하였으며, 지형자료로서 DEM과 DSM을 각각 10 m, 5 m, 4 m 격자로 적용하여 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 공간 해상도가 높은 자료를 이용하면 DEM에서는 산사태 물질의 퇴적 범위가 지나치게 확대되는 경향을 보인 반면, 지형을 세밀하게 반영한 DSM을 적용한 결과에서는 공간 해상도 변하여도 확산범위는 크게 영향을 받지 않으며 하천형상에 따른 퇴적 거동을 정밀하게 표현할 수 있었다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장상황을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.370-376
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• 2022

기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.