• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.119-119
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• 2021

최근 국내에서는 이상기후변화로 인해 수환경 변화가 일어나고 있으며, 이로인해 하천이나 저수지에 조류의 과대성장이 빈번히 발생되고 있다. 조류의 과대성장으로 인해 조류가 생산하는 독성물질, 이취미 물질은 수질을 악화 및 생태계에 큰영향을 미치는 실정이다. 또한, 조류는 하천, 저수지에 넓은 분포로 발생하게 되며, 현재 조류 조사방법은 다양한 계측장비를 통해 조사를 진행하고 있으나, 조류를 직접 채취하여 검경하거나, 보트 또는 조사선에 센서를 부착하여 측정하기 때문에, 점 또는 선단위의 간혈적 조사가 진행된다. 따라 많은 인력과 시간이 소요된다. 국내에선 인력과 시간을 줄이기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용한 조류 원격탐사 모니터링에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 안동댐 인근 예안교에서 드론과 초분광센서를 이용하여 초분광데이터를 수집 및 조류 맵핑을 진행하였다. 사용된 드론은 DJI사의 RGB드론과 M-600Pro를 사용하였으며, 초분광 센서는 CORNING사의 microHSITM 410 SHARK를 이용하였으며, 파장 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있다. 드론에 짐벌을 장착하여 초분광센서를 수표면과 평행하게 두고 촬영 및 영상을 수집하였다. 방사보정을 하기위해 영상을 촬영 구간에 방사 보정용 반사천을 두고 동시간에 같이 촬영 하여 방사보정을 진행하였다. 본 연구에서는 초분광센서와 드론을 활용하여 조류 맵핑에 대한 연구를 하기위해 시료를 채취하여 검경결과와 비교분석을 하였으며, 초분광영상 분석을 통해 조류 최적밴드비를 산정하고 조류 맵핑을 진행하여 촬영구간에 대한 2차원 조류 맵핑 제시하여 하천에 적용하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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• v.38 no.1
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• pp.1-15
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• 2024

Occurrence of process environment changes, such as influent load variances and process condition changes, can reduce treatment efficiency, increasing effluent water quality. In order to prevent exceeding effluent standards, it is necessary to manage effluent water quality based on process operation data including influent and process condition before exceeding occur. Accordingly, the development of the effluent water quality prediction system and the application of technology to wastewater treatment processes are getting attention. Therefore, in this study, through the multi-channel measuring instruments in the bio-reactor and smart multi-item water quality sensors (location in bio-reactor influent/effluent) were installed in The Seonam water recycling center #2 treatment plant series 3, it was collected water quality data centering around COD, T-N. Using the collected data, the artificial intelligence-based effluent quality prediction model was developed, and relative errors were compared with effluent TMS measurement data. Through relative error comparison, the applicability of the artificial intelligence-based effluent water quality prediction model in wastewater treatment process was reviewed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1940-1944
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• 2006

현지관측을 통한 지속적이고 광범위한 지역에 대해 정확하고 정밀하게 조사하여 종합적인 분석과 예측, 결정과정에 있어서, 복잡한 해양의 특성, 여러가지 조사 작업상의 난점, 경제적, 시간적으로 많은 어려움이 따르게 된다. 하지만, 위성원격탐사와 GIS를 이용한 해양환경파악기법은 현지관측에서 얻을 수 있는 제한적인 자료이외의 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 데이터베이스화하여 분석함과 동시에 가시화함으로써 해양개발로 인해 불가피하게 초래될 수밖에 없는 환경을 보다 정확하게, 객관적으로 분석하여 장기적으로 예측할 수 있는 고도화된 환경조사 및 평가 기술이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성자료인 Landsat TM 영상과 NOAA AVHRR 자료를 이용하여 수온 및 클로로필을 추출하였으며, GIS를 이용하여 현지관측자료 및 수치해도를 기초로 공간분포도를 작성함으로서 그 외의 수질환경요소를 산출하였다. 위성영상분석은 현장조사와 같은 시점의 Landsat TM 위성영상을 획득하여, 위성 영상은 지구의 곡률과 자전, 위성체의 자세와 고도 및 속도, 그리고 센서의 기하 특성으로 인하여 실제의 지형에 대하여 기하학적 왜곡을 가지고 있으므로 지형도에서 지상기준점(Ground Control Point, GCP)를 추출하여 ERDAS Imagine으로 UTM좌표체계에 따른 기하보정(Geometric Correction)을 실시하였으며, 동일한 시기의 NOAA AVHRR영상을 데이터로 처리하여 수온자료를 추출하였다. 표층수온과 현장관측에 의한 클로로필을 수치 지도화하기 위하여 열적외선영역인 TM band 6의 분광특성값(Digital Number)과 동일한 위치의 수온자료를 기초로 회귀분석을 실시함으로써 수온추출 알고리즘을 도출하여, 분석데이터의 신뢰도를 검증하였으며, 수온, 클로로필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.4C
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• pp.401-410
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• 2007

In this paper, we propose water quality monitoring system using vision camera and multiple objects tracking method. The proposed system analyzes object individually using vision camera unlike monitoring system using sensor method. The system using vision camera consists of individual object segmentation part and objects tracking part based on interrelation between successive frames. For real-time processing, we make background image using non-parametric estimation and extract objects using background image. If we use non-parametric estimation, objects extraction method can reduce large amount of computation complexity, as well as extract objects more effectively. Multiple objects tracking method predicts next motion using moving direction, velocity and acceleration of individual object then carries out tracking based on the predicted motion. And we apply exception handling algorithms to improve tracking performance. From experiment results under various conditions, it shows that the proposed system can be available for real-time water quality monitoring system since it has very short processing time and correct multiple objects tracking.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.264-264
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• 2022

하천의 합류부는 두 개 이상의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 서로 다른 특성으로 인해 급격한 흐름의 변화와 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 하천의 합류부에서는 유체의 물리화학적인 특성과 흐름 구조의 변화가 발생할 수 있다. 흐름 구조의 변화로 인한 유사 이송으로 세굴과 같은 지형적인 변화가 발생할 수 있다. 합류부의 혼합을 이해하기 위해서는 본류와 지류의 다양한 유입조건에 따른 공간적인 패턴을 분석하는 것이 중요하다. 그러나, 대부분의 합류부 연구들은 실측에 기반한 공간적인 패턴 분석의 어려움으로 인해 실내실험 또는 수치모형에 의존하여 연구가 수행되어, 실측자료에 기반한 공간적인 수체혼합의 분석은 매우 제한적이었다. 따라서, 본 연구에서는 하천 합류부의 혼합 현상을 규명하는 인자로 흐름 방향 유속, 2차류와 수심 등 기본적인 수리학적 인자들 외에 연직, 수평 방향으로 측정한 수질 자료와 드론 영상을 활용하여 합류부의 혼합 특성을 해석하고자 하였다. 수질 자료 중 하천의 혼합을 가장 잘 확인할 수 있는 인자로써 전기전도도와 온도를 활용하였다. SonTek ADCP를 이동식으로 횡단하여 측정해 흐름 방향 유속과 2차류, 수심을 확인하였다. ADCP를 운용함과 동시에 YSI의 수질센서를 활용하여 연직, 수평 방향으로의 전기전도도와 온도의 분포를 확인하였다. 또한, 합류부의 2차원 공간적인 분포를 확인하기 위해 드론 영상을 촬영하였다. ADCP, YSI, 드론의 계측자료는 한국의 낙동강과 남강 합류부에서 측정되었고, 분석 결과 계측장비 간의 경향성이 일치하였다. 또한, 이전에 진행된 해외의 합류부 연구 결과와 유사한 결과가 관측되었으나, 일부 부분에서는 다른 결과를 보였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.525-530
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• 2024

The need for an environmental monitoring system that obtains and provides environmental information in real time is increasing. In particular, in the case of water quality management in public waters, regular management must be conducted through manual and automatic measurement by law, and air pollution also requires regular measurement and management to reduce fine dust and exhaust gas in connection with the realization of carbon neutrality. In this study, we implemented a system that can measure and monitor water pollution and air pollution information in real time. A hovercraft capable of moving on land and water simultaneously was used as a measurement tool. Water quality measurement and air pollution measurement sensors were installed on the hovercraft body, and a communication module was installed to transmit the information to the monitoring system in real time. The structure of a hovercraft for environmental measurement was designed, and a LoRa module capable of low-power, long-distance communication was applied as a real-time information transmission communication module. The operational performance of the proposed system was confirmed through actual hardware implementation.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.08a
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• pp.311-312
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• 2012

본 발표에서는 광학적 분석 시스템에 적용 가능한 발광소자(광원)과 수광소자(광센서)를 집적화시키는 모듈(수 발광 집적모듈) 기술을 제시하고자 한다. 이러한 수-발광 집적모듈은 다양한 응용 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들어, 광신호 감지를 위한 광통신용 송-수신 모듈(optical communication), 의료/진단 분야에서 단백질/DNA/박테리아 등의 검출 및 분석에 관한 바이오 센서(bio-sensor), 그리고 대기(가스)/수질 모니터링에 관한 환경센서 등 매우 광범위한 분야에 해당되는 요소 기술이라 할 수 있다. 특히, 이들 분야들 중 바이오 물질을 분석하고 검출하는 광학적 바이오 센서 기술은 높은 경제적 가치와 산업적 성장 잠재력으로 인해 오랫동안 활발한 연구가 진행되어 오고 있다. 이러한 광학적 바이오 센서에서 가장 범용적인 방법 중 하나가 항온-항체 면역반응을 기반으로 하는 형광 검출(fluorescence detection) 기법이다. 이러한 시스템은 전체적으로 광원, 광학계, 그리고 센서로 구성되는데 기존에 일반적으로 사용되고 있는 형광 현미경의 경우는 민감도가 우수하다는 장점은 있으나 상당히 고가이고 부피가 크며 복잡한 광학구성으로 이루어져 있다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 맥락에서 고민감도를 확보하면서 휴대성, 고속처리, 저가 등의 특성을 가진 시스템에 대한 요구가 갈수록 증가하고 있다. 이를 해결하기 위한 핵심기술 중의 하나가 수-발광 부분을 집적화 시키는 기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 바이오 센서 기술의 하나로서 형광을 측정하여 혈액내의 진단 지표인자를 검출할 수 있는 휴대용 혈액진단기기에 적용되는 소형 수 발광 집적 모듈을 개발하였다. 혈액내의 검출 성분의 양에 따라 형광의 세기가 변화하게 됨으로써 정량적인 검출이 가능한 원리이다. 모듈의 구조는 크게 광원(발광소자), 광학계, 그리고 광센서(수광소자) 세 영역으로 나누어 진다. 광원은 635 nm 적색 레이저다이오드로서 형광체(Alexa Fluor 647/발광파장: 668 nm)를 여기 시키는 기능을 하며 장착된 볼렌즈 의해 샘플의 형광체 영역으로 집광된다. 광학계는 크게 시준렌즈(collimating lens)와 광학필터로 구성됨으로써 샘플로부터 발생되는 광을 적절하게 수광소자로 전달하는 기능을 하게 된다. 여기서 광학필터의 경우는 기본적으로 Distributed Bragg's Reflector(DBR) 구조로써 실리콘(Si) 포토다이오드 상부에 모노리식(monolithic)하게 형성되며 검출 샘플로부터 진행되는 레이저 광(잡음의 주원인)은 차단하고 형광(광신호)만 통과 시키는 기능을 하게 된다. 따라서 신호 대 잡음비(S/N ratio)를 향상시키기 위해서는 정밀한 광 필터링 기능이 요구됨으로써 박막의 세밀한 공정 조건과 구조적-광학적 특성 분석이 수행되었다. 마지막으로 포토다이오드 소자는 일반적인 구조 이외에 중앙에 원형 구멍이 형성된 특별한 구조가 적용된다. 이것은 포토다이오드 구조에 변화를 줌으로써 모듈 구조를 효율적으로 응용할 수 있다는 의미를 갖는다. 또한 포토다이오드의 전기적-광학적 측정 분석을 통해 잡음 및 감도 특성이 세부적으로 조사되며 형광신호를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 제작된 모듈은 약 $1{\times}1{\times}1cm^3$ 내외 정도의 크기를 갖는다. 요약하자면 본 발표에서는 광학적 바이오센서에 적용할 수 있는 소형 수-발광 소자 집적모듈을 소개한다. 전체 모듈 설계는 최소한의 부피를 가짐과 동시에 측정의 정밀성을 향상시키는데 초점을 맞추어 진행하였다. 세부요소인 광학필터와 포트다이오드의 경우 잡음 및 민감도에 미치는 중요성 때문에 세밀한 공정 및 특성분석이 수행되었다. 결론적으로 독자적인 설계 및 공정을 통해 휴대성 및 정밀성 등의 목적에 부합한 경쟁력 있는 수-발광 소자 집적모듈 제작 기술을 확보하였다.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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• v.25 no.3
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• pp.37-41
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• 2018

This paper presents the integrated fluorescent oxygen sensor probe module based on planner lightwave circuits using UV imprint lithography. The oxygen sensor system is consisted of the optical source part, optical detector part and optical sensing probe part to be composed of the planner lightwave circuit and oxygen sensitive thin film layer. Firstly, we optimally designed the planner lightwave circuit with asymmetric $1{\times}2$ beam splitter using beam propagation method. Then, we fabricated the planner lightwave circuits using UV imprint lithography process. This planner lightwave circuits transmitted the optical power with 76% efficiency and the fluorescence signal with 70% efficiency. The oxygen sensitive thin film layer is coated on the end face of planner lightwave circuit. The oxygen sensor system using this sensor probe module with planner lightwave circuit could measure the concentration with 0.3% resolution from 0% to 20% gas range. This optical oxygen sensor probe module make it possible to compact, simple and cheap measurement system.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.1
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• pp.122-132
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• 2010

The analysis of ocean environment offers us essential information for ocean exploration. But ocean environment has a lot of environmental variables such as the movements of nodes by an ocean current, corrosion by salt water, attenuation of radio wave, occurrences of multi-path and difficulty of sensor nodes' deployment. It is accordingly difficult and complex to gather and process the environmental information through ocean data communication due to these constraints of ocean environment unlike the terrestrial wireless networks. To overcome these problems, we organized ocean communication network for monitoring underwater environment by real experiment in Gyeongpoho similar to ocean environment. Therefore, this paper aims at overcoming major obstacles in ocean environment, effectively deploying sensor nodes for ocean environment monitoring and defining an efficient structure suitable for communication environment by the implementation of ocean environment monitoring system in Gyeongpoho.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.37-45
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• 2023

In line with the 4th Industrial Revolution, facility maintenance technologies for building smart factories are receiving attention and are being advanced. In addition, technology is being applied to smart farms and smart fisheries following smart factories. Among them, in the case of a recirculating aquaculture system, there is a motor pump that circulates water for a stable quality environment in the tank. Motor pump maintenance activities for recirculating aquaculture system are carried out based on preventive maintenance and data obtained from vibration sensor. Preventive maintenance cannot cope with abnormalities that occur before prior planning, and vibration sensors are affected by the external environment. This paper proposes an anomaly detection algorithm that utilizes ADTK, a Python open source, for motor pump anomaly detection based on data collected through current sensors that are less affected by the external environment than noise, temperature and vibration sensors.