소 도체의 등급 판정은 육량과 육질의 품질을 고려하여 숙련된 전문인력에 의해 수행되고 있다. 육질의 품질을 결정하는 중요한 인자로 근내지방도, 지방색, 육색 등이 이용되고 있다. 소도체의 품종, 성별, 연령에 따라 근섬유의 특성과 근내지방의 시각적 발현특성이 다르므로 측정자간 시각적 해석에 오차가 발생할 수 있다. 주요 판정인자들을 객관적으로 판정하기 위한 자동 측정기술의 개발이 필요하다. 본 연구는 근적외선 분광 영상을 이용하여 소 도체의 육질 판정 가능성을 조사하기 위하여 수행되었다. 다섯 등급(1++, 1+, 1, 2, 3)의 소 도체에 대하여 배최장근(등심부위)의 1,000-1,700 nm 영역의 분광 영상을 측정하였고, 육질부분과 지방부분의 분광 특성을 조사하였다. 그 결과 근적외선 분광 영상기술을 이용하여 육질부위와 지방부위의 구분이 가능하였으며, 근내지방도 예측도 가능하였다.

수입 농산물의 증가함에 따라 국산 농산물보다 가격이 저렴한 수입 농산물의 원산지 표시 위반 사례들이 증가하고 있다. 공정한 유통질서를 확립하기 위하여 농축산물의 원산지 표시제를 시행하고 있다. 특히 쌀은 관세화 전환 의무에 따라 수입량이 증가하고 있으며, 수입산 쌀 중에서 중립종 및 단립종 품종은 국내산 쌀과 외관이 유사하여 육안 판별이 어렵다. 따라서 국내산과 수입산 쌀을 신속하게 판별할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 근적외선 초분광 영상 기술을 적용하여 국내산과 수입산 쌀 판별 기술을 개발하였다. 2014~2015년에 국내에서 생산된 중립종 쌀 100점과 중국에서 생산된 단립종 및 중립종 쌀 120점이 실험에 사용되었다. 990~1,700 nm 파장 영역에서 쌀의 근적외선 초분광 영상을 측정하였으며, 초분광 영상의 픽셀 스펙트럼의 평균값을 추출하여 데이터를 분석하였다. 쌀의 원산지 판별을 위해 주성분 선형판별 모델을 개발하였으며, 그 결과 국내산 쌀과 수입산 쌀 판별 정확도 99.9% 이상으로 원산지 판별이 가능하였다.

붉은곰팡이병균(Fusarium)은 맥류의 출수기에 많은 비가 내려 습도가 높거나 기온이 10~25℃ 환경 조건에서 병원균 이 급속하게 증식되어 발생 빈도가 증가하게 되는 특징이 있다. 이러한 붉은곰팡이병균에 감염된 피해 이삭은 껍질이 갈색으로 변색되고 분생포자 형태의 붉은색 곰팡이로 뒤덮이게 된다. 붉은곰팡이병균에 감염된 곡물은 수량이 감소되 고 품질이 저하되어 경제적 손실을 일으키게 되어 이를 사전에 신속하게 판별할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 붉은곰팡이병균에 감염된 겉보리 시료와 정상 겉보리 시료를 가시광선 및 근적외선(visible and near-infrared; VNIR) 초분광 영상 시스템을 이용하여 비파괴적이고 신속하게 판별하기 위해 수행되었다. 붉은곰팡이병균에 감염된 겉보리 시료는 총 298립이고 대조군(control)로 사용한 정상 겉보리 시료는 총 127립을 사용하였다. VNIR 초분광 영상 시스템은 파장대역이 403~998 nm이고 시스템의 구성은 EMCCD 카메라, 영상분광기(imaging spectrograph), 할로겐 램 프, C 마운트 렌즈, 시료대 등으로 구성되었다. 모든 시료는 종구(groove)를 기준으로 앞면과 뒷면을 구분하여 측정하였 으며 획득한 초분광 영상은 배경을 제거하여 겉보리 시료에 대한 관심영역(ROI)을 추출하였다. 정상 및 감염 시료를 판별하기 위한 최적 파장대역의 선발은 분산분석(ANOVA)을 적용하였으며 선발된 최적 파장 대역은 문턱값을 이용하 여 이치화 영상으로 변환하여 오염 겉보리 검출에 대한 판별률을 계산하였다. VNIR 초분광 영상 시스템을 이용하여 붉은곰팡이병균에 감염된 다수의 겉보리 시료를 비파괴적이고 신속하게 검출할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.

Numerous experiments have demonstrated that infrared thermographic methods are effective for detection of subsurface defects in the materials. The response of the material to the thermal stimulus is dependent on the existence of subsurface defects and their features. In order to obtain the information about defects, the material’s response to the thermal stimulus is studied. In this study, image processing was applied to infrared thermography images to detect defects in metals that were widely used in industrial fields. When analyzing experimental data from infrared thermographic testing, thermal images were often not appropriate. Thus, four point method was used for processing of every pixel of thermal images using MATLAB program for quantitative evaluation of defect detection and characterization which increased the infrared non-destructive testing capabilities since subtle defects signature became apparent..

최근 기후에 대한 관심이 증가하면서 전국단위 뿐만 아니라 지역 단위에서도 기후 지도가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 무인자동 기상관측장비(AWS) 자료와 LANDSAT 8호 열적외선 영상을 이용하여 지상 기온 분포도를 제작하는 과정을 제시하였다. 지상 기온 분포도 제작을 위하여 기존에 사용되었던 AWS 자료의 공간 보간 기법, 열적외선 영상으로 부터 지표 온도 추출 기법, AWS 자료와 위성영상을 이용한 지상 기온 추출 기법을 비교하고, 지상 기온 분포도에 적합한 지도 제작 기법을 파악하였다. 본 연구의 결과 지상 기온 분포도 제작을 위해 AWS 자료와 위성영상을 이용한 지상 기온 추출 기법이 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 과정을 통하여 다양한 지역단위의 기후 지도를 제작할 수 있을 것으로 예상된다.

본 연구에서는 고추의 수분스트레스 반응을 최적으로 계측할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위해 초분광 단파 적외선 영상기술을 적용하였다. 수분스트레스에 노출된 고춧잎의 단파적외선 분광영상을 획득하고 ANOVA 분석을 이용하여 수분스트레스 반응을 가장 잘 반영하는 파장영역을 선정하였다. 고춧잎의 단파적외선 초분광 영상을 이용하여 ANOVA 분석을 수행한 결과 수분스트레스 판별을 위한 최적 파장은 1449nm으로 물분자의 광 흡수 영역대와 거의 일치하였다. 최적 파장에서의 고춧잎 상대반사값을 가우시안 회귀분석을 통해 정상군과 토양흡착수압이 −20kPa과 −50kPa일 때의 스트레스군을 구분할 수 있는 임계값을 계산하고 이 값을 기준으로 단파적외선 영상을 이진화하여 수분스트레스 반응을 판 단할 수 있는 최종영상을 구축하였다. 결과 영상에서 정상군과 스트레스군의 토양흡착수압이 −20kPa인 잎의 경우 스트레스 반응을 보인 픽셀이 72%이었고, −50kPa인 잎에서는 스트레스 반응을 보인 픽셀이 84%로 12%차이 가 났다. 정상군과 스트레스 강도가 다른 시료의 경우 영상의 결과가 명확히 구분되는 것으로 나타나 단파적외선 영상기술이 고춧잎의 수분스트레스 상태를 정량적으로 나타낼 수 있는 기술임을 확인할 수 있었다.

We present the sensitivity calculation results for observing the Cosmic Infrared Background (CIRB) by the Multi-purpose IR Imaging System (MIRIS), which will be launched in 2010 as a main payload of the Science and Technology Satellite 3 (STSAT-3). MIRIS will observe in I ( 0.9∼1.2um) and H (1.2∼2.0um) band with a 4×4 degree field of view to obtain the large scale structure ( ∼3 degree) of the CIRB. With the given specifications of the MIRIS, our sensitivity calculation results show that the MIRIS has a detection limit of ∼9nWm−2sr−1 (I band) and ∼6nWm−2sr−1 (H band), which is appropriate to observe the large scale structure of CIRB.

In this study, an analysis were conducted to utilize the thermal infrared image using drone to present the temperature correction method of thermal infrared image and the thermal environment by the type of land cladding. The analysis was applied to the temperature correction of the thermal infrared image and total eight thermal infrared images were produced based on the land surface temperature. The thermal infrared image compared accuracy through RMSE calculation. Based on the result of RMSE, the thermal infrared image corrected by the land surface temperature was relatively accurate and contained at 2.26 to 3.58. According to the results, it is expected that the aggregation and waters will perform the functions of the green park sufficiently to improve the thermal comfort and improve the microclimate stability using the thermal infrared image and the reclassified land cover map. The results of this study obtained by Drone and the usability of the drone thermal infrared image in the detection of the thermal environment. Finally, it is expected to contribute to the improvement and management of the thermal environment in the city by being used as a basic data for the improvement and management policy of the thermal environment. Moreover, the macro view is expected to contribute to the mitigation of urban temperature reduction and heat island.

본 연구에서는 표면영상유속계의 한계점으로 지적되어 온 야간이나 안개시 적용 문제를 해결하기 위해, 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유 속계의 적용성을 검토하였다. 이를 위해 각 조건에 대한 원적외선 카메라의 측정 정확도 평가 실험을 진행하였다. 정확도 평가는 기존에 검증이 된 주간 조건의 일반카메라를 이용한 표면영상유속계 측정 결과에 대한 상대 오차를 산정하여 평가하였다. 결과적으로 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계의 야간 측정 상대 오차는 최대 4.3%, 평균 1% 내외로 매우 낮게 나타나 정확도가 높음을 확인하였고, 안개 조건 또한 최대 5.2%, 평균 2% 내외로 매우 높은 정확도를 보였다. 이에 따라 일반 카메라로 수면 흐름을 가시화할 수 없던 비가시 환경에서 원적외선 카메라를 이용하는 경우 높은 정확도로 측정이 가능할 것으로 판단된다.

홍수시 하천의 유속 측정을 위한 표면영상유속계의 가장 기본이 되는 단계는 질 좋은 영상을 획득하는 것이다. 하지만 영상 획득에 있어 빛이 없는 야간에 발생하는 홍수 흐름을 촬영하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 표면영상 유속계의 야간 영상 획득 장치로 원적외선 카메라를 이용하는 방안을 검토하였다. 원적외선 카메라는 별도의 조명을 필요로 하지 않으므로, 주야간 모두 영상을 획득할 수 있는 장점이 있다. 또한 안개나 연기의 영향을 받지 않아서 고정식 표면영상유속계를 구성하는 좋은 대안이 될 수 있다. 원적외선 영상을 이용한 유속 산정의 결과를 비교하기 위해, 보통의 가시광 카메라와 근적외선 카메라를 이용한 동시 촬영을 수행하여 영상을 획득하였고, 시공간 영상분석 방법을 이용하여 분석하였다. 그 결과 소형 프로펠러 유속계로 측정한 유속 자료와 비교하여 원적외선의 주간 영상을 이용할 경우 최소 -9%에서 최대 -19%의 차이를 나타냈고, 야간 영상을 이용할 경우 최소 -10%에서 최대 -23%의 차이를 나타냈다. 또한 일반캠코더의 주간 영상을 이용한 경우와 비교하여 최대 10% 이내의 차이를 보였기 때문에 주야간 유속 측정에 원적외선 카메라의 적용이 어느 정도 가능한 것을 확인하였다. 다만 주간 영상에 비해 야간 영상이 약간 흐려지는 경향이 있기 때문에, 이러한 영상을 적절히 분석하기 위한 지속적인 연구가 필요할 것으로 생각한다.

본 연구는 하천의 유속 측정을 위한 표면영상유속계의 원적외선 카메라의 적용성을 검토하였다. 하천의 유속 및 유량 측정은 수자원 계획, 하천계획 등에서 가장 중요한 기본 사항 중 하나이다. 저수나 평수시 유속은 프로펠러 유속계, 전자기 유속계, ADCP와 같은 각종 첨단 장비를 이용하여 측정하지만, 홍수 시 유속 및 유량 측정은 바람이나 비 등의 자연조건에 완전히 노출된 상태에서 여러 가지 위험을 동반하기 때문에 어려움이 많다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 여러 가지 비접촉식 유속 측정법들이 제안되었다. 그 중 표면영상유속계는 홍수시 유속 및 유량 측정의 문제를 해결할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다. 표면영상유속계에서 가장 기본이 되는 단계는 적절한 영상을 취득하는 것이다. 홍수 첨두는 야간에 발생하는 경우가 많으므로, 야간에 적절한 하천 표면 영상을 취득하기는 매우 어렵다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 제안된 방법이 원적외선 카메라를 이용하는 방법이다. 원적외선은 방사 에너지에 더해서 열(온도)도 포착하기 때문에, 고기능의 열영상 카메라로는 물체의 온도 분포 등을 구할 수 있다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원의 인공수로에서 주간과 야간에 원적외선 카메라를 이용하여 촬영한 하천표면영상을 분석하여 표면영상유속계의 적용성을 검토하였다. 또한 동시에 촬영한 일반 캠코더 영상과 근적외선 카메라 영상과의 비교에서, 원적외선 카메라의 적용성이 뛰어남을 확인하였다. 또 영상 분석 결과, 원적외선 카메라의 영상이 표면유속분석에 활용하기에 충분함을 확인하였다.

화산재해대응을 위하여 화산분화의 전조를 모니터링하고 분화 시 피해규모 및 범위를 사전에 예측하는 것이 중요하다. 그러나 최근에 이슈가 되고 있는 백두산의 경우 공간적으로 중국과 북한의 접경지역이며, 정치적인 이유로 접근이 불가능하여 해당 국가의 공조가 전제되지 않은 상태에서는 직접적인 모니터링이나 관측 및 대응을 위한 정보를 확보할 수가 없다. 따라서 본 연구에서는 백두산 분화에 대비 대응에 활용하기 위한 목적으로 Landsat TM과 ETM＋적외선 위성영상을 이용하여 백두산의 온도변화를 관측하는 것이 가능한지를 확인하였다. 1988년부터 2012년까지 Landsat TM과 ETM＋영상 102장(TM 30장, ETM＋72장)중에서 구름이 없고 눈으로 덮히지 않은 영상 4장을 본 연구를 위하여 선택하였다. 선택된 자료는 백두산에 이상이 있다고 알려진 시기와 그렇지 않은 시기의 영상을 각각 2장씩 포함한다. Landsat 영상의 3번 밴드와 4번 밴드를 이용하여 우선 정규식생지수(NDVI, normalized difference vegetation index)를 계산하고 이로부터 복사율(emissivity)을 유추하였고, 6번 밴드를 이용하여 지표 온도를 계산하였다. 본 연구에서는 관측된 네 장의 지표온도자료로부터 백두산 외곽지역에서 내부로의 온도변화를 확인한다.