하천 및 저수지와 같은 공간의 수체 탐지는 수자원 관리에서 매우 중요하며, 유역의 수문학적 과정을 이해하는데 도움을 준다. 수문학적 데이터 수집은 우량계, 수위계와 같은 물리적 인프라의 배치가 필요하다. 그러나 상대적으로 저개발된 국가는 수문학적 측정을 위한 인프라가 매우 미흡한 것이 현실이며, 북한과 같은 비접근 지역에 대한 수문학적 과정을 분석하는데는 한계가 있다. 인공위성 원격탐사 센서 중 SAR영상은 지표면에 직접 전파를 방사하고 산란되어 돌아오는 신호를 수신하여 영상을 만들기 때문에 일반적인 광학영상과는 달리 햇빛의 유무와 강우, 구름여부 등의 기상 조건의 영향을 거의 받지 않는 장점이 있다. 또한 국내와 같이 계절적인 요인과 인간활동에 의해 변화되는 물 순환을 SAR 영상은 지표수의 계절적 및 연간 변동성을 모니터링하는데 매우 유용한 자료로 평가되고 있다. 본 연구는 SAR영상을 이용하여 국내의 검증 가능한 지역의 저수지 수면적 변화를 모니터링하고 저수지 수면적과 저수량 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료인 SAR영상은 ESA의 Sentinel-1영상을 2022년 4월부터 2022년 11월의 자료를 수집하여 소양강댐 저수지 수면적과 저수량과의 관계식을 도출하였다. 수체 추출을 위한 SAR 영상은 특히 수로의 일부 가장자리와 홍수터의 식물 존재로 인한 제외지의 매핑에 부정확성을 포함하여 처리에 몇 가지 단점을 갖는 한계도 존재하지만 악천후의 기상 조건에서도 작동할 수 있는 SAR 영상의 능력 덕분에 규칙적인 시간 간격으로 수체면적의 변화에 대한 정보를 제공할 수 있다. 향후 북한 지역의 주요 댐 저수지 수면적에 대한 연간변화와 장기간의 추세를 분석하는 연구를 진행할 계획이다.
수면의 인간의 생활 중에서 가장 흔히 볼 수 있는 행동형태의 하나로, 인간은 일생의 1/3 가량을 수면시간을 보낸다. 적절한 수면은 인간의 신체적, 심리적 건강을 유지하고 활기차고 밝은 사회생활을 하는데 큰 도움을 준다. 한편, 생활 방식의 변화에 따른 과도한 스트레와 외부환경적인 원인 등으로 인해 수면장애를 호소하는 인구가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 압력센서와 온도센서를 이용하여 저비용 고효율적인 수면형태 감지시스템을 설계 하였다. 제안된 시스템을 침대에 설치하여 수면중 수면자의 머리, 허리, 발에서 나오는 데이터측정을 통해 유용성을 검토하였다. 또한 측정된 데이터를 bluetooth를 이용해 전송함으로써 실시간으로 수면형태의 모니터링 할 수 있는 기본적인 시스템을 구축하였다.
사용자의 건강 및 인지 상태 모니터링을 위해 다양한 생체신호를 측정 및 분석하여 예측할 수 있다. 특히 최근 상용화되고 있는 웨어러블 센서 시스템을 이용하여 손쉽게 심전도나 액티그래피 움직임 정보를 사용자로부터 일상생활 중 장시간 얻어낼 수 있다. 그러나 사용자 상태 예측을 위한 기존 생체신호 분석 모델들은 생체신호 데이터의 성질을 최대한 반영하지 못하여, 본 논문에서는 최근 급속도로 발전하고 있는 인공지능 딥러닝 기술을 이용한 극복 방안에 대해 소개한다. 상태 모니터링의 구체적인 응용 예로 사용자 스트레스 및 수면 모니터링 분석에 생체신호 데이터 기반 딥러닝 기술을 적용하여 기존 모델보다 높은 성능을 보여주고 있다.
금강수계의 논산 양지리에 위치한 인공습지는 축산폐수처리시설에서 방류되는 처리수의 추가처리와 함께 강우시 유역에서 유출되는 비점오염물질을 처리하기 위하여 설치되었다. 본 시설은 2008년 설치된 이후부터 시설검증을 위한 모니터링을 수행중에 있으며 본 연구결과는 시설의 설치 직후로부터 1년간의 모니터링 결과를 정리한 것이다. 모니터링 결과, 평균 오염물질 저감효율은 TSS가 86%, BOD가 60%, TN은 45%, TP의 경우 70%로 산정되었다. 대부분의 모니터링에서 입자상 물질과 인의 평균 저감효율이 60% 이상의 높은 저감효율을 보이는 반면 질소의 경우 축산폐수의 높은 질소농도에 비해 낮은 유기물 농도에 의하여 낮은 저감효율을 나타내는 것으로 분석되었다. 따라서 유출수내 질소제거능 향상을 위해서는 긴 수리학적 체류시간 및 추가적 DO공급이 필요한 것으로 평가되었다.
본 논문은 해양사고 시 인체 인양정보를 모니터링하는 시스템을 구현한다. 모니터링 시스템은 수중환경 정보를 송신하는 인양기구제어기를 통하여 초음파 통신을 수행하며, 수상에서는 관제센터 또는 모선까지 10 km내 GPS 정보를 제공하기 위해 LoRa 통신을 수행한다. 수중 인양제어기는 공압 센서, 자이로 센서 및 온도센서 정보를 전송한다. 수중조건은 수심 10m 마다 수압 1기압씩 높아지고, 기구의 공기양은 육상에 비해서 1/2씩 줄어드는 환경에서 60 kg 수중 마네킹을 모델을 사용한다. 인양기구 SMB(Surface Marker Buoy)에 38g의 CO2 카트리지 1개를 사용하여 10 sec 이내에 수면 상승 조건을 기반으로 인양기구 출수 시험을 한다. 수중 통신은 수심 40m에서 100m까지 2,400bps 초음파 센서를 이용하여 데이터 전송환경을 구성한다. 모니터링 신호는 수심, 수온, 방향각 등을 수면 위의 구조요원에게 제공함으로써 인양작업자의 안전과 안전한 인체 구조를 목표로 한다.
수면은 건강한 삶을 사는데 필수적 요인이나 많은 현대인들이 수면상태의 불편함을 호소하고 있다. 이러한 사람들을 위해 수면상태를 간단하게 평가하고 관리할 수 있는 수단의 필요성이 높아지면서 검사자의 모니터링 없이 집에서 수면 상태를 검사 할 수 있는 기기들이 개발되고 있다. 본 사용성 평가의 대상인 스마트 수면 안대는 잠을 잘 때 생체신호 모니터링을 제공하여 수면 상태를 스스로 편리하게 측정하고 관리할 수 있도록 해준다. 스마트 수면 안대의 사용성과 안전성을 평가하여 발생할 수 있는 사용오류에 관한 잠재적인 요인을 찾아내어 방지하고 본 제품의 사용감과 안전성을 발전시켜 해당 기기의 보급과 개발을 위한 지침을 제시하고자 하였다. 수면안대 시제품을 형성평가를 시행한 결과, 전원 켜기, 결과 확인이 어렵다는 의견과 수면 안대 착용감이 좋지 않다는 의견이 있었고 수면안대 크기과 무게에 대해 연령별로 다른 의견이 제시되었다.
본 논문은 깊이 카메라를 이용하여 수면중에 가슴의 움직임만으로 호흡률을 예측하는 시스템을 제안한다. 카메라는 취침하는 사람의 머리 위에 위치하였으며, 취침하는 사람의 가슴 주변을 관심 영역으로 지칭하여 깊이 값의 변화를 추출하여 노이즈를 제거한 후 FFT를 계산하여 호흡률을 계산하였다. 실행에서 10명의 지원자를 대상으로 0.1 Hz 부터 0.4 Hz까지 측정하여 약 98%의 정확률을 얻었다.
수면 중 돌연사는 급성 심근경색 등의 이유로 노인 뿐 만 아니라 영아나 20~40대와 같은 비교적 젊은 층에서도 종종 발생하고 있다. 수면 중 돌연사는 미리 예측하기 어려우므로 이를 방지하기 위해서는 수면 모니터링이 필요하다. 본 논문에서는 별도의 센서 부착 없이도 수면 중 돌연사 감지를 할 수 있는 새로운 비디오 분석 방법을 제안한다. 제안하는 비디오 분석 방법에서는 호흡에 의한 미세 움직임을 감지하기 위해 모션 증폭 기법을 적용한다. 모션 증폭을 적용했는데도 프레임 간 차이가 거의 없는 경우, 모션이 존재하지 않아 돌연사 가능성이 있는 것으로 판단한다. 수면 중인 아기를 촬영한 비디오 두 편에 대해 모션 증폭을 적용한 결과, 호흡에 의한 미세 모션을 정확하게 감지하였고, 이는 수면 상태와 돌연사를 구분하는데 유용할 것으로 판단되었다. 제안하는 비디오 분석 방법은 신체에 센서 부착을 필요로 하지 않으므로 아기를 키우는 가정이나 독신 가정에서 편리하게 활용될 수 있을 것이다.
수면 무호흡증은 고혈압, 뇌졸중, 심근경색, 우울증 및 인지기능 장애 등 다양한 2차 질환을 일으키며 심혈관 및 뇌혈관 질환의 발생 원인이 되기에 수면 무호흡의 조기 발견 및 지속적인 관리가 절실히 필요하다. 본 연구에서는 수면 중 호흡을 모니터링하기 위해 목의 기관 부위에서 호흡에 의한 미세한 진동을 검출할 수 있는 PVDF 필름 진동 센서를 이용하여 정상호흡과 수면 무호흡을 판단하는 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 검출된 호흡음 데이터를 기반으로 호흡수, 무호흡 등의 변수들을 추출하였고 잡음 제거 알고리즘을 수립하여 잡음 신호가 있을 시에도 영향을 최소화하는 방법을 적용하였다. 또한 변동 문턱치 알고리즘을 수립하여 불규칙적인 호흡 패턴에서도 분석이 가능함을 확인하였다. 그 결과 분당 호흡수의 정확도는 98.7%이고 무호흡 횟수와 무호흡 지속 시간에 대한 개발기기와 수면다원검사의 결과를 비교한 결과 무호흡 횟수 측정 정확도는 92.6%, 무호흡 지속 시간의 정확도는 94.0%임을 확인하였다. 본 연구의 결과는 일상생활 중 가정에서 간편하고 정확하게 수면 정보를 모니터링하고 치료 경과를 확인할 수 있는 웨어러블 디바이스의 제품화로 이어져 수면장애의 관리에 큰 도움이 될 것이다.
고속도로 및 편의시설 건설로 불투수층의 면적이 증가하여 강우 시 고속도로 및 편의시설에서 발생하는 오염원에 의한 하천의 수질 영향도 커지고 있다. 특히 휴게소에서는 자동차의 급가속, 급감속으로 더욱 많은 분진과 오염물질이 발생할 수 있으며 타이어 마모 입자, 자동차 배기가스, 중금속 및 오일류 등이 휴게소나 도로 지표에 집적되어 있다. 이렇게 발생한 오염물질은 우기에 강우와 함께 불투수면을 침투하지 못하고 배수로를 통해 유출되어 인근 하천의 수생태 및 토양의 주요 오염원으로 작용하고 있다. 이에 따라 고속도로 및 인근 휴게소의 비점오염 저감대책이 필요하며 효율적인 비점오염원 저감을 위해 장기적인 모니터링, 지속적인 자료 수집 및 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강원지역 고속도로 및 인근 휴게소에서 강우 시 강우유출수 모니터링을 통해 강우유출수 유량가중평균농도 (Event Mean Concentration) 산정하고 강우유출수 수문곡선 (hydrograph)을 작성하였다. 또한 강우사상에 따른 분석항목별 초기세척효과(First Flush Effects)와 오염부하량을 산정하였다. 추가적으로 차량 기인 입자를 확인하기 위해 μ-FT-IR 현미경 분석 실험을 하였다. 모니터링 장소는 휴게소 및 고속도로 일원이며, 모니터링은 선행무강우일수 2일 이상, 강우량 10mm 이상일 때 실시하였으며 2022년 6월부터 10월까지 총 4회 실시하였다. 모니터링 결과 타이어 및 브레이크 패드 마모와 관련된 중금속인 Zn, Cu, Pb 등의 중금속이 높게 분석되었으며 이러한 중금속의 오염부하량 역시 높게 산정되었다. 강우유출수 수문곡선에서 강우 초기 오염물질의 세척효과가 나타났다. MFFn 산정 결과 강우 30% 구간에서 초기세척효과를 보였다. μ-FT-IR 현미경 분석 결과 PE (Polyethylene)가 가장 많이 검출되었고 PP (Polypropylene), PS (Polystyrene) 순으로 검출되었다. 이러한 강우유출수 모니터링 데이터는 향후 고속도로 휴게소 및 고속도로 주변 오염저감 시설 설치 및 사회적 동참을 위한 타당한 근거 확보를 위한 기초자료로서 제공될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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