본 논문에서는 가전기기의 전력소비 정보를 이용하여 가전기기별 특성을 추출하고 이를 이용하여 데이터베이스의 자동 구축 및 구축된 데이터베이스로부터 입력되는 특성 정보에 해당하는 가전기기를 식별할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 이를 위해 가정환경에서 사용하는 가전기기들의 소비전력 상태 감시 및 전원 제어가 가능한 기존에 설계된 시스템서버에 별도의 라이브러리를 구현하여 추가하였다. 구현된 최종 시스템은 가전기기의 소비전력을 측정하고 무선 네트워크를 이용하여 서버에게 실시간으로 데이터를 전송하는 클라이언트와 서버로 구성이 되며, 실험을 통해 특정 클라이언트에 연결된 특정 가전기기를 자동으로 식별하는 것이 가능한 것을 검증하였다.
본 논문에서는 광대역 CDMA 무선 가입자망 시스템에서 초기 동기획득을 위한 단말기용 고속 탐색기의 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 고속 탐색기는 이중 적분 직렬 동기 획득 알고리즘을 사용하였고, 고속의 동기 획득을 위해 N개의 능동 상관기로 구성되었다. N개의 능동 상관기는 하드웨어 복잡도의 증가를 줄이기 위해서 하나의 에너지 계산기를 순차적으로 사용하는 파이프라인 기법으로 설계되었다. 제안된 무선 가입자망 시스템 단말기용 고속 탐색기는 광대역 무선 가입자망 규격에 맞게 VHDL로 설계되었고, JTC Wideband 채널 환경에서 검증되었다. 제안된 고속 탐색기의 평균 동기획득 시간은 상관기를 16개 사용하였을 때, 단말기가 처음 설치된 경우는 약 40초이었고, 단말기가 고정된 경우는 약 0.16초였다. 검증된 고속 탐색기는 LG의 0.6㎛ 라이브러리를 이용하여 게이트 수준으로 합성되었고, 합성된 탐색기의 게이트 수는 상관기가 16개 일 때 15.8K였다.
NaI(Tl) 섬광 결정과 광전자 증배관를 결합한 형태의 감마선 검출기는 감도와 개발비용 면에서 우수하여 일반적으로 환경 감시용 검출기에 잘 활용된다. 본 연구에서는 보다 조작이 용이하고 다목적으로 활용할 수 있는 지능형 감마선 검출기와 연동되어 동위원소 자동인식이 가능한 분석 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 크게 네트워크 인터페이스 모듈과 스펙트럼분석 모듈, 그리고 그래픽 유저 인터페이스 모듈의 세부분으로 나누어진다. 이중 핵심부분은 스펙트럼분석모듈로서 네트워크를 통해 수집된 신호로부터 해당 동위원소에 대한 에너지스펙트럼의 피크정보를 추출하고 이를 토대로 입력 동위원소의 종류를 판별해 내는 것이다. 일반적으로 채널과 에너지의 관계는 근사적으로 선형적인 함수관계가 있으므로 피크 정보를 정확히 얻어내면 해당 동위원소의 인식이 가능하다. 본 연구에서 개발된 피크 검출 알고리듬은 두 개의 피크를 가진 표준 동위원소에 대한 라이브러리 구축 및 이를 기준으로 한 미지의 동위원소에 대한 자동인식을 수행하도록 개발되었다. 대상 하드웨어인 뉴캐어메디컬시스템의 GammaPro 1410을 사용하여 연동 실험을 수행한 결과 하나의 미지의 선원에 대한 인식률을 측정할때 1% 이내의 피크 검출오차를 기록하였다. 또한 효율적인 네트워크 연동모듈의 설계를 통하여 세계 수준인 200K CPS의 데이터 처리속도를 달성하였다. 감마선 검출기와 본 소프트웨어에 더하여 선량분석 알고리듬에 대한 개발이 이어진다면 실시간 지능형 검출시스템으로서 의료기관 및 발전소, 연구시설 등 폭넓은 분야에 활용될 것으로 기대된다.
혐기성 소화는 음식물 쓰레기와 같은 폐기물로부터 재생 가능한 에너지원으로 메탄을 생성하는 공정이다. 본 연구에서는 음식물 쓰레기와 폐수를 동시에 처리하는 3단계 메탄생산 공정을 이용한 혐기성 소화공정의 bacteria와 archaea 군집 변화를 조사하였다. 3단계 메탄생산 공정은 음식물 쓰레기 및 폐수를 메탄과 이산화탄소로 전환하는 반혐기성 가수분해/산생성, 혐기성 산생성과 혐기성 메탄생성조로 구성되어있으며, 16 rRNA 유전자 라이브러리의 염기서열 분석과 정량 PCR 등의 분자생물학적 방법으로 주요 미생물 군집을 조사하였다. 메탄생산 공정의 주요 미생물 군집은 VFA-산화 박테리아와 Methanoculleus 속에 속하는 hydrogenotrophic methanogen의 두 종(species)이었다. 또한, 소수의 Picrophilaceae 과(Thermoplasmatales 목)의 archaea도 확인하였다. 음식물을 이용한 3단계 메탄생산 공정은 acetogenesis를 기반으로 하는 고전적 메탄생성 공정과 달리 주로 hydrogenotrophic methanogen의 분해 경로에 의해 이루어 짐을 알 수 있다. 이들 균주의 우점은 중온 소화공정, 중성 pH, 높은 암모니아 농도, 짧은 HRT, Tepidanaerobacter 속 등과 같은 VFA 산화세균과의 상호작용 등에서 기인한 것으로 생각된다.
도시지역의 방사능 오염으로 거주민의 피폭영향을 평가할 수 있는 모델 METRO-K를 개발하였다. 모델의 특성으로 1) 실험 또는 경험자료를 사용하기 때문에 수학식이 간단하여 이해가 쉬울 뿐 아니라 계산에 필요한 변수의 수가 적으며 2) 도시환경을 구성하는 5가지 기본표면 만을 사용하여 복잡하고 다양한 주변 환경을 쉽게 구성할 수 있으며 3) 각기 다른 오염 표면으로 인한 선량을 평가함으로써 표면마다 적합한 제염대책을 수립하는데 용이하다. 피폭자의 특정 위치에서 각기 다른 오염표면으로부터 받게 되는 선량은 감마에너지와 오염 표면별 공기커마 값을 데이터 라이브러리로 만들어 평가에 이용하였다. 유럽 도시지 역의 4가지 대표적 거주형태 에 대한 공기커마 값을 사용하여 우리나라 도시지역의 7가지 대표적 주거형태에 적합하도록 공기커마 값을 조합하여 적용하였다. 장기간 방사성물질의 누설을 고려하여 하루 단위의 핵종별 공기중 농도, 강우량, 핵종의 화학적 형태 구성분율이 입력되면 침적 후 시간에 따른 각기 다른 표면에서의 공기중 흡수선량률과 피폭자의 거주 위치에 따른 인체 선량률이 평가된다. 아파트 밀집지역에 대한 가상 오염 시나리오의 적용결과 피폭자의 거주위치 뿐 아니라 피폭자가 거주하는 주변 환경에 따라 인체 선량률은 확연한 차이를 나타냈다.
플랑크톤의 종조성에 대한 정보는 해양 생태계 내에서 물질과 에너지 순환을 이해 하는데 필수적이다. 또한 수층의 물리화학적 특성과 변동에 민감하기 때문에 해양환경 특성을 이해하는데 중요한 정보를 제공한다. 본 연구는 메타게놈 분석 기법(metagenomics)을 적용하여 낙동강 유출수, 장강 희석수, 남해 연안수, 쓰시마 난류수 등의 혼합으로 복잡한 환경특성을 가질 것으로 예상되는 부산 연안역의 수괴 내에 존재하는 플랑크톤 종다양성을 분석하였다. 표층 해수에서 18S rDNA 클론라이브러리를 구축하였고 세 정점에서 분석된 370개의 클론들 중에서 94개의 phylotype들을 발굴하였다. 계통분석 결과 phylotype들은 Dinophyceae(42개), Ciliophora(15개), Bacillariophyta(7개), Chlorophyta(2개), Haptophyceae(1개), Metazoa(Arthropoda(17개), Chaetognatha(1개), Cnidaria(2개), Chordata(1개)), Rhizaria(Acantharea(2개),Polycystinea(1개)), Telonemida(1개), Fungi(2개) 등의 다양한 계통군들에 속하는 것으로 나타났다. 근접하게 위치한 세 정점에서 나타난 플랑크톤 종조성 차이는 이들 정점들이 여러 기원의 수괴(water mass) 혼합에 따른 다양한 물리화학적 환경요인의 영향에 기인한 것으로 판단된다. 향후 메타게놈 분석 기법을 통한 플랑크톤 종조성 연구는 다양한 물리화학적 특성을 가진 연안 해양생태계를 이해하는데 유용할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 무인 항공기 촬영 사진 정보의 실용성을 파악하였다. 따라서 무인 항공기를 활용한 사진촬영 대상 조사구 중 밭층 조사구역를 대상으로 연속적으로 총 4회 조사하여 조사 시기별 촬영된 무인 항공기 사진을 활용하여 조사구의 작황 변화에 대하여 분석하였다. 지형, 작물 식재, 작형의 변화가 많게 예상되는 지역인 밭층에서는 무인 항공기를 활용하여 현장조사 시기에 맞게 해당 조사구를 직접 촬영하여 사진 정보를 수집, 활용하는 것이 적합하다. 그리고 비교적 변화가 없는 논-시설층에서는 경제적, 효율적 측면을 고려하여 위성영상을 활용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 조사구역에 작물 재배조사를 위한 시스템들이 잘 갖추어지게 된다면, 향후 무인 항공기를 활용하여 일정한 지역에 대한 사진자료를 취득한 후 라이브러리를 활용하여 실시간으로 딥러닝을 활용할 수 있다. 이를 통해 작물의 작황상태를 파악, 재배 면적과 단위 면적당 수량 조사 등으로 전체 작황 및 출하량 등을 분석하는 데에 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
조류는 수생태계에서 소비자의 에너지를 공급하여 생태계 내 없어서는 안 될 1차 생산자로서 크게 녹조류, 남조류, 규조류로 나뉘어진다. 남조류의 경우 수온이 상승하여 여름철 발생하여 과대 증식하여 녹조현상의 주원인이 되며, 최근 기후 변화로 인해 녹조현상의 발생시기의 변화와 빈도수가 늘고 있는 추세이다. 기존의 조류 조사 방식은 채수 및 센서를 통한 측정으로 이루어지고 있으며 시간, 비용 및 인력의 한계가 나타난다. 이러한 기존 모니터링 방법의 한계를 극복 하기위해 위성영상이나 무인항공기(Unmanned Aearial Vehicles, UAV), 등 탑제체를 운용한 다중분광 및 초분광과 같은 분광기기를 이용하여 원격 모니터링을 수행하는 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 조류 배양액 및 하천수 채수를 통한 실험실 규모의 실험을 통해 원격 모니터링의 종 구분에 대한 가능성에 대하여 확인 해보고자 하였다. 초분광 영상을 취득하기 위해 400-1000 nm에서 분석할 수 있는 초분광 센서를 활용하였다. 채수한 하천수의 조류 종 구분을 위한 분광특성을 추출하기 위해 GF/C필터를 이용하여 여과를 진행하여 시료를 제조하여 영상을 수집하였다. 수집된 영상을 방사보정 및 Base (하천수 및 배양보존액 통칭) 제거를 진행하였고 조류의 분광 정보 추출 과정을 통해 시료별 분광 정보를 추출, 분석하여 조류의 분광특성을 파악, 비교분석하여 하천·호소에서의 초분광영상 기반 원격탐사 모니터링의 적용성을 검토하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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