이 연구는 x-선 투과영상을 이용하여 홍삼의 내공을 검출하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 x-선관에 조사되는 x-ray 양의 차이에 따른 위치별 밝기 값 차이를 보정하고 내공 검출에 적합한 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 주요연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) x-선관에 조사되는 x-ray양은 중심에서 가장자리로 갈수록 감소하며, 이것은 위치에 따른 gray 값의 분포가 달라지게 되는 원인이 되었다. 2) 홍삼을 2치화 하기 위해서는 동일한 x-선 조사강도에서 입력된 원 영상에서 빈 영상을 뺀 감산 영상을 만들어 줌으로써 가능하였다. 3) 조사강도 별 감산영상처리 결과 36kV/4.15mA와 39kV/4.15mA에서는 조사량이 많아서 홈삼 지근 부분의 영상이 손실되는 경우가 발생하였다. 4) 내공 검출을 위해서는 정상부분과 내공부분의 자기 값 차이를 크게 하는 전처리 영상을 만들 필요가 있었고, multiple 감산영상에서 뚜렷한 골짜기가 나타났으나 주근의 내공부분의 밝기값 보다 지근의 정상부분의 자기 값이 더 낮게 나타나 이를 보정하기 위하여 홍삼 위치에 따라 부분 보정된 알고리즘을 개발하였다. 5) x-선관의 놓인 위치에 따라서 내공판정시험 결과 중심에 있을 때에 비해 가장자리에 있을 때는 영상이 일부 손실되었으며, 중심 위치에서 서로 다른 굵기의 홍삼에 대해서는 모두 양호한 결과가 나타났다. 6) 완전한 홈삼으로 내공판정시험 결과 내공주위의 정상부분가지도 일부 내공으로 잘못 검출되었으나 이것을 재차 line profile에 의해 한 라인씩 문턱 값을 설정하여 내공만을 정확하게 판정하는 알고리즘을 개발하였다.양체의 접종작업은 모든 배양실이 인력에 의존하였으며, 배양체를 배지와 분리하여 불필요한 부분을 제거하고 배양작물에 따라 생육정도를 2~3등급으로 구분하여 배양용기의 배지 위에 치상하는 과정으로 수행되었으며, 작업능률은 호접란의 경우 배양병에 25본을 접종하는데 시간당 6병, 심비디움은 원형 플라스크에 25본을 접종하는데 시간당 10병 정도였다. 바. 식물체의 대량증식에 사용되는 플라스크, 배양병, PE용기 등 배양용기의 세척작업은 농원의 1개배양실에서 간이식 세척기, 이 외의 9개배양실은 모두 물에 담겨 두었다가 세제와 브러쉬 등을 사용하여 인력으로 세척하고 있어 생력화 기술개발이 요구되었다.도가 빠를수록 건조속도가 빨라졌으며, 건조에너지도 1,334kcal/kg.water로 비슷하게 소요되었다. 마. 시험구와 대비구의 건감률은 시험구에서 1.08~1.36w.b./h로 나타나 대비구보다 약 9.9~18.3%가 높게 나타났고, 건조에너지는 10.2~14.6%가 절감되었다. 발아율은 열풍온도가 낮을수록 높게 나타났고 시험구가 대비구보다 발아율이 낮게 나타났으며, 동할률 증가량도 원적외선.열풍 복합건조방법이 높게 나타나 이것은 곡물 표면에 원적외선 방사에의한 복사열이 전달되어 열장해를 받았기 때문으로 판단되며, 금후 더 연구하여 적정 열풍온도 및 방사체 크기를 구명해야 할 것이다.으로 보여진다 따라서 옻나무 유래 F는 포유동물의 생식기능에 중요하게 작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을 전도성
기후변화 따른 스마트팜 돈사 외부 환경의 변화에 대응하고, 사육 환경을 능동적으로 개선하기 위한 연구가 수행 중이다. 돈사 내 열전달 요소 간 상호 역학성 분석을 위해서 고려해야할 사항은 입기구, 보온 등, 열풍기, 단열제, 위치, 방향, 돈사의 연평균 온도, 습도, 연중 일사량, 가축의 열복사 등 상호 복잡하게 연관되어 있는 물리량이다. 돈사 전체 열손실, 자연발생 에너지량, 강제발생 에너지량, 난방용량 등을 고려한 순간 열부하 산정을 위한 여러 방법 중 우선적으로 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하였다. 순간 열부하 산정을 위한 해석 도구 선정에 있어서 다양한 유체 및 기체 전산 유체역학 Solver(Fluent, Open-FOAM, Blender)를 고려하였다. 공간 Mech를 수행하기 위한 도구로는 공개 소프트웨어 인 FreeFem++ 3.51-4 (http://www.freefem.org)를 이용하였다. 이 과정에서 일부 기체 (암모니아)의 농도를 난수로 변화시키는 기법을 적용하여 가상적으로 돈사의 환경을 Pseudo 시뮬레이션 하였다. 결과적으로 Fluent에 비하여 OpenFOAM을 이용하여 얻은 열유동의 방향(속도)과 크기 백터가 상대적으로 크게 나타났다. Fluent가 시계열 상에서 혼합 기체 물리량 변화를 무시할 수 있는 안정되고 균일한 환경에 적합하기 때문인 것으로 판단되었다. Blender의 경우 Lattice Boltzmann methods 과 Smoothed-particle hydrodynamics 방법을 이용한 유체/입자 동력학 모델링을 제공함에 있어 시각적 효과를 강조하는 기능에 중점을 두었다. Fluent와 Blender에서 제공하는 해석 연산 모듈의 정확성 검증을 위해선 공간 분해능을 높인 정밀 계측 시스템을 이용하여 검증할 필요가 있다. Open-FOAM를 이용한 열부하 분석 수행이 상대적으로 높은 절대값을 보이는 특성은 열부하 제어 시스템의 Overshoot를 유발할 가능성이 있으므로 이에 대한 해석 모델의 보정이 추가적으로 필요할 것이다. CFD의 한계인 시간 복잡도를 낮추고 상대적으로 높은 시계열 분해능을 확보할 경우 돈사 내 환기시스템에 맞는 소요 환기량 실시간 산정이 가능해지고 외부기상 및 돈사내부 복사열을 활용함과 동시에 돈군 순환에 상응하는 실시간 열부하 관리 시스템 도출이 가능할 것이다.
본 논문은 프로브 피드와 이중 패치 구조를 이용한 마이크로스트립 안테나 대역폭 개선에 관한 것이다. PCS와 IMT-2000 서비스를 동시에 제공하기 위한 안테나는 임피던스 대역폭이 22%가 되어야 한다. 본 논문에서는 구조가 복잡하지 않는 광대역 마이크로스트립 패치 안테나에 대해 제안한다. 마이크로스트립 패치 안테나의 특성 해석은 상업용 소프트웨어인 앙상블을 이용하였다. 마이크로스트립 패치 안테나의 설계, 제작 및 보정한 결과 값은 VSWR 2에서 임피던스 대역폭이 500 ㎒(25.5%), VSWR 1.5에서 임피던스 대역폭이 430 ㎒(21.9%)의 결과를 얻었다. 안테나의 복사패턴에서 부엽(side lobe)은 -14 dB를 가졌고, 전후방비(front to back ratio)는 전체적으로 20 dB를 얻었다. 안테나의 측정 이득은 5.2 dBi이다.
As a part of the KIAPS (Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems) Package for Observation Processing (KPOP), we have developed the modules for Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) pre-processing and its bias correction. The KPOP system calculates the airmass bias correction coefficients via the method of multiple linear regression in which the scan-corrected innovation and the thicknesses of 850~300, 200~50, 50~5, and 10~1 hPa are respectively used for dependent and independent variables. Among the four airmass predictors, the multicollinearity has been shown by the Variance Inflation Factor (VIF) that quantifies the severity of multicollinearity in a least square regression. To resolve the multicollinearity, we adopted simple linear regression and Principal Component Regression (PCR) to calculate the airmass bias correction coefficients and compared the results with those from the multiple linear regression. The analysis shows that the order of performances is multiple linear, principal component, and simple linear regressions. For bias correction for the AMSU-A channel 4 which is the most sensitive to the lower troposphere, the multiple linear regression with all four airmass predictors is superior to the simple linear regression with one airmass predictor of 850~300 hPa. The results of PCR with 95% accumulated variances accounted for eigenvalues showed the similar results of the multiple linear regression.
희박예혼합 가스터빈 연소기에 대한 3 차원 RANS 해석을 수행하였으며 PCFM(Partially Premixed Coherent Flame Model) 화염면적밀도 생성항 상수의 보정을 통하여 희박연소조건을 모사하였다. PCFM 에서 계산된 화염면적밀도에 의해 층류 예혼합 화염의 전파를 예측하고 불균일하게 분포한 기연 가스의 물성을 평형 가정에 따라 예측하였다. 복사와 대류 열전달을 모사하기 위해 냉각 조건으로서 실험과의 비교를 통해 결정된 열유속을 적용하였다. 이러한 3 차원 해석 결과를 바탕으로 파일럿 노즐과 메인 노즐에 분배되는 연료량 비에 대한 민감도 조사를 수행하였으며 CRN(Chemical Reactor Network)을 구성하여 NOx 배출량을 예측하고 측정값과 비교 분석하였다.
종래에 많이 사용된 각양의 계측 방법을 일일이 설명하는 것은 본 해설의 목적이 아니기 때문에 개략적으로 분류하여 설명하면 다음과 같다. 1) 시간 평균유속은 주로 프로브(probe)를 경유하여 동압과 정압의 측정에 의하여 수행되어 왔다. 연소반응이 있으면 밀도의 변화가 있게 되는데 밀도는 후술하는 농도의 계측과 온도의 계측에 의하여 정해져 동압과 정압으로부터 유속으로 변환된다. 시간분해능이 높은 비접촉식(직접 프 로브를 측정부에 삽입하지 않는 방법) 유속측정이 가능한 방법으로는 레이저 도플러 유속계 (Laser Doppler Velocimetry, 이하 LDV로 표현)를 들 수 있다. LDV는 압력측정에 의한 유속 산출법에서와 같은 온도 및 농도 등의 부수적인 계측이 필요없이, 직접 유속을 검출할 수 있으며 또한 검정이 필요없는 절대유속 측정이 가능하며 현재 연소반응이 있는 흐름에 대한 대부분의 연구에 적용되고 있는 실정이다. 2) 시간평균 화학종 농도측정에 가장 많이 쓰이는 방법은, 연소가스를 채취하여 가스 크로마토 그라프(Gas Chromatograph)로 분석하는 것을 들 수 있다. 한편, 시간 분해능이 높은 화학종 농 도의 계측은 레이저를 사용하여 각 화학종의 발광, 산란 및 흡수성을 이용, 측정한다. 3) 온도측정은 대부분 열전대를 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 직접 프로브를 삽입해야 하므로 사용한계의 범위가 지극히 좁으며, 연소반응이 일어나므로 프로브 자체의 촉매반응 및 복사 열전달에 의한 보정 등이 사용상 큰 문제로 제기된다. 그러나 최근 레이저 이용기술의 발달로 (2)항에서의 농도 계측과 같이 반응기체의 온도 및 성분의 동시측정이 가능한 방법도 점차 현 실화 되어가고 있다. 그 대표적인 예로 CARS법(Coherent Anti-Stokes Raman Spectroscopy)을 들 수 있다. 이상으로부터 연소반응이 일어나는 흐름에서의 각종 계측에서는, 비접촉 측정의 가능성과 시간 공간 분해능의 특징으로 미루어 앞으로는 레이저를 이용한 계측 방법이 그 주류를 이룰 것으로 사료된다. 우선 본 해설은 기체의 온도 및 농도의 광학적 측정방법중 Raman산란광 검출법에 대하여 실제로 측정하는 입장에서 간단히 소개한다.
최근 항공측량분야의 가장 큰 기술적 특징은 Camera 혹은 Lidar와 같은 주 센싱 장비에 GPS, IMU 등 다양한 위치결정 센서를 연계한 Direct Georeferencing 기술의 활용이다. 아울러 항측용 디지털 카메라의 기술적 우월성과 이의 활용성이 입증됨에 따라 다양한 종류의 항측용 디지털 카메라가 개발 및 보급되고 있다. 이에 부응하여 국내에서도 일반적인 항공촬영으로는 취득이 불가능한 건물측면과 비고가 큰 지형에서 발생하는 사각지역에 대하여도 3차원 정보취득과 Texture Mapping이 가능한 다각(Multi-looking)항공촬영시스템의 개발이 시도되고 있다. 하지만 다양한 센서 결합과 다중 카메라의 배열에 따른 센서들간의 시각동기화와 함께 정확한 기하 및 복사보정을 실시해야 하는 문제점이 따른다. 이를 해결하기 위해서는 항공측량 시스템의 센서검정(Sensor Calibration)에 필요한 테스트 필드가 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공측량용 테스트 필드 구축과 관련한 국외 사례를 고찰하고 국내 테스트 필드 구축방안을 제시하고자 한다.
국내 최초의 정지궤도 관측 위성인 천리안(통신해양기상위성)이 2010년 6월 27일에 성공적으로 발사되었다. 천리안에의 기상탑재체와 해양탑재체의 원시 영상은 지상에서 처리 과정을 거쳐 사용자에게 전달되다. 한국항공우주연구원의 주도로 국내 개발된 송수신자료전처리시스템은 원시 영상에 복사 및 기하 보정을 수행하고, 전처리된 영상과 부가 자료들을 위성을 통해 사용자들에게 분배하는 기능을 수행한다. 궤도상 시험을 성공적으로 완료한 송수신자료전처리시스템은 기상위성센터, 해양위성센터, 그리고 위성운영센터에 설치되어 현재 정상 운영 중에 있다. 궤도상 시험 기간 동안 송수신자료전처리시스템의 기능과 성능에 대한 검증은 1) 영상 송수신, 2) 기상 및 해양 영상의 전처리, 그리고 3) 사용자 분배 기능으로 나뉘어 수행되었다. 이 논문은 천리안 위성 발사 후 수행된 송수신자료전처리시스템의 궤도상 시험 운영 검증 결과를 기술한다.
Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similarspectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.
FAO에서는 세계의 증발산량을 동일한 방식으로 산정하기 위해 다양한 형태의 모형들을 소개하고 각국이 적용하도록 권고해왔으며 최근에는 Penman-Monteith(PM) 모형을 증발산 산정에 이용하도록 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 기상요소와 작물 생장을 고려해 시간별 또는 일별로 증발산량의 정량화가 가능한 FAO PM 모형의 증발산량 계산에 이용되고 있는 다양한 기상요소들을 평가하고자 하였다. 측정 장비를 통해 얻어진 순복사량과 지중열류량, 수증기압, 풍속, 기온 등의 기상요소를 PM 모형계산식 (2)부터 (9)까지의 과정에 적용해 보았다. 초지에서 측정한 알베도의 평균값은 0.20이고 최대는 0.23, 최소는 0.12를 나타내 평균값은 FAO PM에서 잔디의 반사율인 0.23보다 다소 낮은 값을 보였다. 측정 알베도에 의한 순복사량과 잔디의 알베도(0.23)를 이용한 순 복사량을 비교해보면 결정계수는 0.97과 0.95, 표준오차는 0.74와 0.80이었으나 예측 값은 실제 값에 직선의 상관을 이루며 회귀식의 유의성이 인정되었다. 지중열류량의 FAO PM에서의 영향정도를 판단하기 위해 지중 5cm 깊이에서 측정한 지중열류($G_{5cm}$)와 지표면 보정식에 의해 보정된 지중열류량($G_{0cm}$)을 지중열류량이 0일 때의 (G=0) RET 값과 비교하연 G=0일 때의 RET는 $G_{5cm}$에서의 RET보다 3-5 mm 범위에서 약간 크게 예측하고, $G_{0cm}$에서의 RET 보다는 5mm 이상에서 약간 작게 예측하나 두 경우 모두 거의 일치하는 경향이었다. 측정된 순복사와 $G_{0cm}$에 의한 RET를 지중열류량을 모두 0으로 했을 때 측정 순복사에 의해 얻어진 RET(I), 측정된 에 의해 예측된 순복사로 계산한 RET(II), ${\alpha}=0.23$을 대입하여 구한 순복사로 계산한 RET(III)와 비교했을 때 I, II, III의 결정계수와 표준오차 및 p값은 측정 순복사량과 $G_{0cm}$에 의한 RET를 비교적 잘 설명하고 있으나, II와 III처럼 알베도 값과 일사량 및 식 (3)~(9)를 이용해 얻어진 순복사량을 이용해 RET를 계산할 때는 Table1에 나타나 있는 회귀식을 이용해 이를 보정해주어야 RET 계산의 오차를 줄일 수 있을 것이다. 이상의 결과를 종합하면 FAO PM 모형에 이용되는 기상요소들을 측정할 수 없을 때는 지표면 복사율을 나타내는 지중열류 값은 0으로 산정하고 순복사량 예측 값과 잔디의 지표면 반사율 또는 알려진 작물의 반사율을 이용해 RET를 계산하는 것이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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