본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.
뱀장어 생산단계 안전성조사 부적합여부에 영향을 미치는 특성변수를 베이지안 네트워크(BN) 모델을 적용하여 분석하였다. 2012년부터 2021년까지의 통합식품안전정보망(IFSIN)의 뱀장어 생산단계 안전성조사 데이터에 양식장의 HACCP 정보, 지리적 정보 및 용수환경 데이터를 연계하여 BN 모델을 수립하였다. 뱀장어의 부적합여부에 영향을 주는 특성변수로 양식장의 HACCP 인증여부, 양식장의 이전 5년간 검사대상 유해물질의 검출여부, 해당 양식장의 이전 5년간 부적합적발이력, 사용되는 용수환경의 적정성이 제안되었으며, 이때 용수환경의 적정성은 총대장균군과 총유기탄소량으로부터 산출되었다. 뱀장어 부적합이 발생할 확률이 가장 높은 경우는 지난 5년간 검사대상 유해물질의 검출이력이 있으면서 동시에 부적합 적발 이력이 있는 HACCP 인증을 받지 않은 양식장으로서, 용수환경도 총대장균군 또는 총유기탄소가 높아 오염이 의심되는 용수를 사용하는 경우로 이때 부적합이 발생할 확률은 24.5%로 뱀장어 생산단계 안전성 조사 시 부적합률인 0.26%의 94배 높았다. 2022년 1월부터 8월까지 뱀장어 양식장 안전성조사 결과를 시험용 데이터세트(6,785건 중 부적합 15건)로 하여 BN 모델의 적정성을 검토하였다. 영향강도가 높았던 설명변수인 HACCP, 검출이력, 부적합이력으로 구성한 BN 모델을 시험용 데이터세트에 적용한 결과 부적합일 확률이 15.8%로 시험용데이터의 부적합률인 0.22%의 약 71.4배 개선할 수 있었다. 그러나 이 모델의 재현율은 0.2에 머물렀는데, 이는 특히 부적합항목인 유해물질의 기준·규격이 신설되어 해당 양식장에서 검사기록이 없는 경우와, 매우 드물게 발생하여 10년 동안 검출이력이 없어 학습데이터세트에는 없는 경우이었다. 베이지안 네트워크를 적용하여 부적합확률이 높은 생산단계 안전성 조사대상을 선정하게 되면 설명변수별로 시나리오에 따라 부적합확률을 설명가능하게 되어 다른 머신러닝 알고리즘을 적용하는 경우 지적되어온 설명불가능이라는 문제점을 해소할 수 있으며, 향후 안전성조사 데이터 축적 시 용이하게 모델 업데이트가 가능하며 이를 통해 모델의 예측성능개선도 기대할 수 있다는 장점이 있다.
도시화가 가속화되면서 교통 혼잡, 주거 및 환경 문제 등의 사회적 이슈가 도출되고 있다. 이를 해결하기 위해 도심항공교통 (UAM; urban air mobility)과 같은 혁신적인 교통시스템 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 초기 저밀도 운항 환경에서 기존의 항공교통시스템에 부담을 주지 않으면서도 안전하게 비행이 이루어져야 하고, 공역을 효율적으로 관리하고 운영하는 능력이 요구된다. 따라서 UAM은 회랑을 통한 경로의 운영으로 예측 가능성을 높여 초기 운영단계에서는 저밀도 상황에서의 운항에 대한 데이터를 축적해 나가는 것이 중요하다. 이를 위해서는 운영하기 전 각종 시뮬레이션을 활용한 시나리오를 생성하여 UAM 기체 간의 잠재적인 충돌 가능성을 예측하고 항공기 간격 즉 분리에 대한 손실 (LoS; loss of separation), 그리고 근접 공중충돌 (NMAC; near mid air collision) 위험에 대한 검토가 필요하다. 항적 난기류는 항공기 간의 안전한 분리를 보장하는 중요한 요소로, 기존 항공교통에서는 활주로와 항로의 분리에 필수적으로 사용되었다. UAM 비행체는 저고도에서 밀집된 공간에서 운영되기 때문에, 항적 난기류에 관한 추가적인 연구가 필요하며, 이를 위해 다양한 데이터를 활용하여 기체의 성능을 정밀하게 분석하고 있다. 본 논문에서는 국내외 연구 결과를 바탕으로 UAM의 분리 기준 설정에 필요한 요구사항과 고려해야 할 사항들을 확인하는 데 초점을 맞추고자 한다.
본 연구에서는 진동원으로서 교통하중(고속열차)에 대해 수직 방진기능과 수평 면진기능을 조합한 3차원 하이브리드 면진시스템(Tridimensional Hybrid Isolation System, THIS)을 제안하였고, 고속열차 진동에 대한 THIS의 수직 진동 사용성 개선 효과를 해석적으로 평가하였다. 해석을 위하여 실제 16층의 공동주택을 상용구조해석프로그램의 고유치해석과 침실 바닥판에 대한 펄스 응답 분석을 통해 주요 진동모드를 식별하였고, 이 주요 진동 모드를 가지고 바닥판의 수평과 수직, 회전 자유도를 가지는 16개 층의 골조 모델을 제작하였다. 해석방법은 실제 고속철도가 통행할 때 철로와 인접한 구조물에서 계측한 가속도를 진동원으로 적용하고 THIS의 강성과 감쇠비를 변수로 상태-공간방정식을 이용하여 동적해석을 수행하였다. 그 결과, 기존 구조물의 수직 고유주기 대비 THIS의 수직 주기가 커질수록 층별 바닥판 응답이 저감되기 시작하는 임계 주기비가 다르고, 주기가 5배 이상(0.006 이하의 강성비)일 때 모든 바닥판의 가속도 수준이 비면진 대비 약 70% 이하로 감소하였다. 또한, THIS의 감쇠비에 대한 응답 제어에 미치는 영향이 매우 적은 것으로 나타났다. 마지막으로 THIS에 대한 수직 진동 사용성 개선 효과를 확인하기 위하여 비면진 구조물과 0.006의 강성비와 0.03의 감쇠비를 가지는 THIS가 적용된 구조물에 대하여 1층과 16층 바닥판 가속도를 AIJ, SCI, AISC 진동 사용성 기준에 따라 평가하였고, 기존에 주거지 사용성 기준을 만족하지 못한 데 반해, THIS 적용 후 주거지 사용성 기준을 모두 만족하는 것을 확인하였다.
급변하는 정보화 사회에서는 스마트폰와 태블릿을 비롯한 다양한 전자기기가 더욱 디지털화되고 플렉시블 디스플레이와 같은 고성능을 갖추며 발전하고 있다. 본 연구에서는 경제적 절감을 위한 플렉시블 디스플레이의 고가 소재를 대체하는 전도성 고분자인 PEDOT과 투명 기판인 PET를 적용한 TCF의 제조 공정 최적화를 진행하였다. PEDOT 코팅을 이용한 TCF 생산 공정에서 주요 변수인 생산 속도 (m/min), 코팅 최고 온도 (℃), PEDOT 공급 속도 (rpm)에 따른 표면 저항률 (Ω/□)을 반응표면분석법을 사용하여 최적화하였다. 결과적으로, 생산 속도 22.16 m/min, 코팅 최고 온도 125.28 ℃, PEDOT 공급 속도 522.79 rpm으로 최적 조건을 도출했다. F 값은 18.37, P-값은 < 0.0001, 결정계수(R2)는 0.9430으로 결과의 신뢰성이 높음을 확인했다. 최적 조건에서의 예측값은 145.75 Ω/□이며, 실험값은 142.97 Ω/□이었다. 이 연구 결과를 기반으로 대량 생산 공정에 적용하면 기존의 생산 수율 보다 높은 수율을 달성하고 불량 발생률을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
현재 저수지 제체의 차수성 및 안전성 확보를 위해 약액을 저압으로 주입하여 제체 손상을 최소화하는 그라우팅 공법이 보편적으로 사용되고 있으나, 내구성 확보와 체계적인 고화재의 배합비 결정방법이 정립되어 있지 않은 문제들이 있다. 본 연구에서는 원지반과 고화재를 다양한 중량비율로 교반·혼합하였을 경우 혼합체의 투수계수와 강도를 실내시험을 통해 확인하였으며, 시험결과들의 분석을 통해 최적 배합비를 제안하였다. 실내실험을 위한 공시체는 고화재의 배합량을 고려하여 제작하였다. 투수시험용 공시체는 사질토와 점성토 별 고화재 배합량 1.5kN/m3에 대해 제작하였으며, 투수시험 결과 차수 성능이 확보되어 각종 설계기준을 만족하는 것을 확인하였다. 강도시험을 위한 공시체는 점성토의 경우 5가지, 사질토는 3가지 배합비로 각각 3개 총 24개의 시편을 제작하였으며, 시험 결과 사질토와 점성토 모두 배합량 2.0kN/m3 이하에서는 일축압축강도가 재령일이 증가함에 따라 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 따라서 현장에 적용되는 최적의 배합비는 고화재 배합량을 1.5kN/m3 및 2.0kN/m3으로 결정하였다. 또한 현재 운영 중인 노후 저수지 개보수사업 설계사례를 대상으로 실험성과를 반영한 수치해석을 실시한 결과 저수지 제체의 차수 및 안전성 증대 효과를 확인하였다.
정합장처리(Matched Field Processing, MFP)는 음파전달 예측을 기반으로 음원의 거리와 심도를 추정하는 기법이다. 그러나 주파수가 높아지면 음파전달 예측의 부정확성이 증가하여 음원위치 추정이 어렵다. 최근에 제안된 차주파수 정합장처리(Frequency-difference Matched Field Processing, FD-MFP)는 고주파 신호의 자기상관으로부터 추출한 차주파수 곱을 적용함으로써 음속의 오정합 등이 있어도 강인하다고 알려졌다. 본 논문에서는 수평선배열센서에서 차주파수 정합장처리의 성능을 알아보기 위하여, 동해의 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 장거리 탐지가 가능한 해저면반사(Bottom Bounce, BB)와 수렴구역(Convergence Zone, CZ)이 발생하는 영역에서 위치추정 결과를 분석하였다. 수평선배열센서의 차주파수 정합장처리의 위치추정 정확도는 회절음장과 음속의 오정합에 의해 기존의 정합장처리에 비해 유사하거나 낮아졌다. 시뮬레이션으로부터 차주파수 정합장처리가 기존의 정합장처리보다 오정합에 강인하다는 명확한 결과는 볼 수 없었다.
본 연구에서는 물리 기반 증발량 경험식인 Penman 혼합식(Penman combination equation, PCE)과 경험적인 바람 함수(Penman wind function, PWF)를 이용한 저수지 증발량 추정 방법을 제시하였다. 용담댐 시험유역에서 2016-2018년 기간의 실측 증발량 자료를 이용하여 두 가지 경험식에 매개변수를 추정하고 적용성을 검토하였다. 용담댐 시험유역 중 덕유산 플럭스 타워에서 PWF와 PCE에 대해 증발량을 평가한 결과, PWF 방법이 상관성 측면에서 더욱 개선된 결과를 보여주었지만, 두 가지 방법 모두 과대 추정 현상을 나타내었다. 용담호 수면 위에서 관측된 기상자료를 활용하여 PWF 방법을 통한 증발량을 평가하였으며, 관측 수면증발량과 통계적 지표 및 시각적 평가에서 우수한 성능을 확인하였다. 향후 본 연구를 통해 산정된 매개변수를 이용하여 저수지 수면 증발량을 간접적으로 추정할 수 있을 것으로 판단되나, 정확한 저수지 수면증발량 추정을 위해서는 타 댐들에 수면 증발량을 종합적으로 연계한 지역화 연구도 필요할 것으로 판단된다.
본 사례연구에서는 사용후핵연료 처분장 건설을 위한 굴착손상영역(EDZ) 평가 및 국내외 실증연구사례를 정리하고 조사하였다. 굴착손상영역은 사용후핵연료 처분장의 성능평가에 중요한 요소로 간주되며, 국내외 여러 국가에서 지하 연구시설 현장 및 실험실 시험을 통해 굴착손상영역의 특성 파악 및 그 범위를 정량적으로 판단하고자 하는 연구들이 수행되어왔다. 굴착손상영역에 대한 이해를 위하여 굴착손상영역의 정의, 역사를 시작으로 굴착손상영역에 영향을 주는 요인과 굴착손상영역으로 인한 영향을 정리하였다. 다음으로 굴착손상영역과 암반 특성에 관한 분석을 수행하였으며, 선행연구를 통해 도출한 일반화된 요약과 한계점, 향후 연구 방향을 제시하였다.
수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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