광범위한 지역의 주기적인 정보 획득이 가능한 인공위성 영상은 환경탐사분야에서 새로운 대안으로 받아들여지고 있으며, 산림 분석에서도 활용될 수 있다. 이러한 인공위성 영상을 활용한 우리나라의 산림식생을 고려한 연구 이외에, 산림형태의 구분을 통한 지속적인 관리시스템에 관한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 Landsat TM 위성영상을 이용하여 산림을 형태별로 분류한 후, 촬영시기가 3년 뒤인 다른 영상에서 나타난 산림형태의 변화를 분석하고 지속적인 모니터링을 위한 변화 추적시스템의 적용을 제시하고자 한다. 이를 위해 식생분류에 유리한 다중분광센서를 탑재한 Landsat TM 위성영상을 이용하여 산림형태의 변화를 분석하고, 이를 Web 상에서 주기적으로 모니터링 할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 적응형 TMS(굴뚝배출가스 감시시스템) 면적식 유량계를 제안하였다. 이 유량계는 투명한 재질의 유리 테이퍼관 내부에 흐르는 유량의 증감에 따라 상하로 움직이는 플로트의 위치를 테이퍼관을 따라 일직선상으로 배열된 광센서로 검지하고, 설정한 값에 대응한 가스 유량이 가스 분석기에 인입되도록 실시간으로 서보모터 구동회로를 최적 제어하는 방법을 채택하였다. 제안한 유량계는 테이퍼 관에 흐르는 유량을 단계별로 검지할 수 있을 뿐만 아니라 연속적으로 유량을 제어하기 때문에 튜브라인의 막힘 현상이 발생할 가능성을 미연에 방지할 수 있다.
본 연구의 목적은 카메라를 통하여 획득한 이미지 정보를 캡쳐 후, 이를 분석하여 물체의 동작을 인식하는 Vision Box를 설계하는데 목적이 있다. 본 연구는 고객 즉, 사용자의 요구조건을 최대한 반영하여 구현하고자 하였다. 구현하고자 하는 Vision Box 시스템은 특별한 외부의 부가적인 센서를 사용하지 않고 카메라를 통하여 들어오는 화상 정보만을 분석하여 물체를 식별할 수 있도록 하였다. 그리고 PLC와의 통신과 원격지에서 Vision Box를 제어 할 수 있는 방법도 지원할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 Vision Box의 성능을 자동차의 차종분류를 통한 성능분석 결과 최적화 된 환경조건에서는 100%의 차종별 인식률을 보였으며, 조명 및 잡음과 회전의 작은 변화에 따른 테스트에서 차종인식은 가능하였으나, 패턴점수가 낮아졌다. 따라서 제안한 Vision Box 시스템이 다양한 산업분야에 적용될 수 있을 것이라 생각된다.
본 연구의 목적은 음파를 이용하는 유속계로부터 관측된 후방산란강도와 실측된 부유사농도의 상관관계를 해석하여, 두 인자 사이의 관련 매개변수를 정량적으로 산정하고 관계식을 도출하는데 있다. 이를 위해 층별 유속계인 Aquadopp Profiler를 사용하여 사질 퇴적물 및 고령토 부유퇴적물 관측센서 검보정 챔버 실험을 수행하였다. 두 인자의 상관관계는 선형회귀분석을 통해 해석하였으며 그 결과로 도출된 접합곡선의 기울기는 각각 안목 A1 이 2.065, 안목 A2가 1.576, 고령토시료일 때 2.588의 값을 갖는데 이러한 차이는 시료 특성으로 설명될 수 있다. 서로 다른 입경을 갖는 시료는 후방산란 민감도에 차이가 있으며 이러한 영향으로 두 시료에서 산정된 계수 값에 차이가 발생한다. 본 연구를 통하여 도출된 측정 결과들은 후방산란강도에 미치는 수층 부유입자들의 영향이 매우 큼을 잘 보여준다. 일반적으로 수층 부유입자는 저면 퇴적물이 부유된 것으로 간주될 수 있으며, 또한 저면 퇴적물은 각 해역별로 site-specific 하다고 할 수 있다.
전기화학적 증착 기법을 이용하여 간단하고 빠르게 3차원적 구조를 가지는 다공성 금 박막(NPGF : nanoporous gold thin film)을 금 기판 위에 제작하였다. 제작된 3차원적 구조의 NPGF는 주사 전자 현미경(SEM)을 이용하여 표면을 분석하였고, 이를 통하여 표면상에 30~50 nm 크기의 균일한 다공성 박막이 생성되었음을 확인하였다. Differential pulse voltammetry(DPV) 기법을 기반으로 3차원적 구조체를 가진 NPGF기판을 전극으로 사용하여 GABA를 농도별($10{\sim}100{\mu}M$)로 측정하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 향후, 바이오센서 응용분야에 널리 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
산업의 발전과 경제성장을 바탕으로 대한민국의 자동차 등록수는 매년 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 이와 더불어 자동차 사고 또한 급격히 증가하고 있다. 대한민국은 OECD회원국중 교통사고 발생건수가 높은 편이고 사망자수 또한 상위에 랭크되어 있다. 이러한 사망자 수는 각 나라별 교통사고 발생건수 대비 사망자수와 비교시 높은 사망률을 보이고 있다. 또한 자동차 충돌 사고에서 빈번히 발생되는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치의 미흡, 뺑소니 또는 사고 후 방치되는 상황을 방지하기 위해 차량용 블랙박스와 사고발생 통보 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하여 사고 발생시 충격 임계점을 계산한 후 사고 발생을 블루투스를 이용하여 스마트폰으로 전송한다, 또한, 교통사고 발생 후 환자의 응급 후송 및 2차 교통사고를 방지하기 위한 시스템의 필요성에 따라 블랙박스를 접목한 차량용 응급상황 감지 및 통보 시스템을 설계 및 구현하였다.
최근 컴퓨터 성능 향상과 새로운 머신러닝 알고리즘 개발됨에 따라, 각 분야별 연구자들이 이를 활용한 연구를 다양하게 수행하고 있으며, 하수처리시설의 경우에는 막대한 양의 운영자료가 축척됨에 따라 머신러닝을 활용한 다양한 연구가 가속화 되고 있다. 기존 하수처리장의 물리학적 모델은 적용된 영향 인자에 여러 가지 가정이 고려되어 모델 정확도가 부정확해지는 경향이 있었으며, 이러한 문제점을 보완하기 위해 하수처리장의 수집된 운영자료 및 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여 예측 모델 정확도를 향상하는 선행 연구들이 진행되고 있다. A 하수처리장의 부지 내에 설치된 센서를 통하여 운영자료가 중앙제어실 서버에 실시간으로 저장되는 자료를 활용하여 NN (Neural Network), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest) 등과 같은 다양한 머신러닝 모델을 적용하였고, 하수처리장 운영자료를 적용할 경우 어느 모델이 가장 높은 성능이 나타나는지 인사이트를 도출하고자 하였다. 금회 연구는 A 하수처리장을 대상으로 여러 머신러닝 기반 예측 모델을 개발하고, 각 모델의 예측정확도를 서로 평가함으로써, 머신러닝 모델 최적화를 수행할 수 있었다. 이번 연구에서 도출된 결과를 활용하여 하수처리장 예측 모델 최적화를 진행할 경우, 향후 비교적 짧은 시간에 하수처리장 머신러닝 기반 예측 모델 개발이 가능하다는 점에 의의가 있다.
수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
스마트 공장 구축사업을 통해 생산 설비로부터 전력, 진동, 압력, 온도 등의 센서 데이터가 수집되고 있으며 데이터 분석을 통해 예지보전, 불량예측, 이상탐지 등의 서비스 개발이 진행되고 있다. 일반적으로 제조데이터의 경우 정상과 비정상 데이터의 불균형이 극심하여 이상탐지 서비스가 선호되고 있다. 본 논문에서는 이상탐지 서비스 개발의 전단계로 제조데이터의 특징 데이터 추출을 위해 FFT 방법을 사용하였으며, 이를 통해 생산되는 제품을 분류해보고 그 결과를 확인하였다. 즉, 제품별 대표 패턴을 FFT 변환 후 상관계수를 계산하여 제품분류가 가능한지 확인하였다.
본 연구에서는 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 다중 위성영상을 기반으로 전국 시공간 토양수분 및 토양수분 기반의 가뭄지수 SWDI(Soil Water Deficit Index)를 산정하였다. 시공간 토양수분의 산정을 위해 입력자료로 MODIS 위성의 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 증발산 및 식생(Enhanced Vegetation Index, EVI; Fraction of Photosynthetically Active Radiation, FPAR; Leaf Area Index, LAI; Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 관련 산출물 자료와 지상 관측자료인 일 단위 강수량 자료를 구축하였다. MODIS 위성영상은 산출물별로 제공되는 QC(Quality Control) 영상을 활용해 보정을 수행하였고, 공간 강수량 자료는 기상청에서 제공하는 전국 92개 지점의 종관기상관측자료를 구축하여 공간보간기법인 역거리가중법을 적용해 생성하였다. 실측 토양수분은 농촌진흥청에서 제공하는 76개 지점의 토양 깊이 10 cm에 설치된 TDR(Time Domain Reflectomerty) 센서에서 측정된 토양수분 자료를 활용하였으며, 토양수분 모의 시 토양 속성을 고려하기 위해 국립농업과학원에서 제공하는 토양도를 구축하여 활용하였다. 토양수분 산정 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model, MLRM)을 활용하였으며, 계절 및 토성에 따른 회귀식을 산정하였다. 회귀식 기반의 토양수분과 토성별 포장용수량 및 영구위조점 값을 이용하여 SWDI를 산정하고, 실제 가뭄 발생 시기 및 지역과의 비교하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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