• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.340-348
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• 2021

본 연구는 콩의 한발 스트레스 판별에 대하여 RGB 영상에 기반한 작물 생육 지수의 적용 가능성과 한계점을 구명하기 위해 수행되었다. RGB 영상에서 추출한 생육 지수들과 한발 스트레스에 반응하는 대표적인 표현형 지표들(군락 피복도, 엽면적, 엽록소 함량 등)과의 높은 상관관계를 통해 영상 기반 생육 진단 모델개발의 가능성을 확인할 수 있었다. 다만 판별의 정확도와 해상도를 개선시키기 위해서는 향후 다양한 재배조건에서 지속적인 성능 평가가 이루어져야 할 것이다. 본 연구의 결과는 향후 RGB 영상을 활용한 콩환경 스트레스 판별에 있어서 영상 전처리, 영상 분석방법, 생육 지수 정량화 기술 개발에 도움을 줄 수 있을 것이며, 개발된 생육 인자 예측 모델은 환경 스트레스 조기 진단을 통한 영농 의사결정 지원 모델의 개발에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.943-953
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• 2021

호수, 저수지, 만 등의 사면에서 발생하는 산사태 및 토석류에 의해 유발되는 수면충격파의 전파는 복잡한 지형 조건에서 토석류와 물 흐름이 상호작용하는 3차원 자연현상이다. 이 연구에서는 3차원 다상 난류 흐름 해석을 위한 수치모형과 비뉴튼 유체인 토석류에 대한 유변학적 모형을 적용하여 만의 사면에서 발생한 산사태로 인한 수면충격파의 거동을 수치모의하였다. 수치해석 결과를 타 연구자의 수리실험 자료와 비교 분석하여 3차원 수치모형의 적용성을 평가하였다. 수면으로 유입되는 토석류의 선단부 두께와 유속이 적절히 모의 된다면, 수면충격파의 정점부가 솟구치는 높이와 수면형은 매우 우수한 정확도로 예측이 가능한 것으로 나타났다. 토석류의 초기 형상을 다르게 설정한 두 가지 수치해석 결과는 연직상향으로 솟구친 수면충격파가 최고점에 도달한 후 중력에 의해 하강하면서 감쇄되는 단계에서부터 상이해지는 것으로 나타났다. 토석류 초기 두께를 상대적으로 크게 설정한 수치모의 결과는 만을 가로지르는 수면형과 함께 반대편 사면에서의 쳐오름 현상까지 양호하게 실험자료를 재현할 수 있는 것으로 나타났다. 반대편 사면에 도달한 수면충격파가 사면을 거슬러 흐르는 최고 쳐오름 높이는 토석류 총량이 같은 경우 수면으로 유입되는 토석류의 초기 두께에 민감하지 않은 것으로 나타났다. 한편, 수로 바닥을 따라 전파되는 토석류의 전파 특성을 더 정확하게 재현하기 위해서는 실험에서 점토 성분이 없는 입자만을 이용하여 재현한 토석류 물질 특성에 맞는 유변학적 모형을 적용할 필요가 있다고 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.33-43
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• 2022

본 논문에서는 기존의 스마트폰 카메라 센서를 사용하여 비접촉식 손바닥 기반 사용자 식별 시스템을 구축하기 위해 Attention U-Net 모델과 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를 이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역을 추출하는 데 사용되며, 이는 앙상블 분류기로 입력되는 멀티채널 이미지를 생성하기 위해 결합 된다. 생성된 데이터는 제안된 손바닥 정보 기반 사용자 식별 시스템에 입력되며 사전 훈련된 CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 달성할 수 있음을 입증하며, 이는 저렴한 이미지 센서를 사용하고 있음에도 불구하고 제안된 모델이 효과적이라는 것을 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 모델은 COVID-19 펜데믹 상황에서 기존 시스템에 비하여 높은 안전성과 신뢰성으로 대안이 될 수 있다.

• 한국광학회지
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• 제33권4호
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• pp.137-145
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• 2022

광집적회로(photonic integrated circuits) 소자의 기본적인 부품 중 하나인 방향성 결합기 소자는 두 개의 인접한 광도파로 사이에서 일어나는 모드 간 광결합에 의해서 광파워를 분배하는 기능을 가진다. 본 논문에서는 방향성 결합기 소자를 제작하기 위한 설계 과정에 대하여 살펴보고 실제로 제작된 소자의 특성으로부터 설계 결과의 정확도에 대하여 확인하는 과정을 수행한다. 빔전파기법(beam propagation method, BPM) 시뮬레이션을 통하여 방향성 결합기 소자를 설계하는 과정에서, 유효굴절률 계산을 통하여 2차원 평면 구조로 변환된 소자에 대한 이차원 BPM 설계를 하여서 소자 구조를 확정하고, 실리카 광도파로 방향성 결합기 소자를 어레이 형태로 제작한 뒤 특성을 측정하였다. 실험 결과와 차이를 보이는 2D BPM 설계 결과를 보완하기 위하여 계산량이 훨씬 많은 3D BPM 설계를 수행하였으며 그 결과는 실험 결과에 더욱 근접하였다. 실험 결과와 일치하는 설계 결과를 얻기 위하여 3D BPM에 사용된 광도파로 코어 굴절률을 미세하게 보정하였으며 이를 통하여 실험치를 정확히 예측 가능한 BPM 설계를 수행하는 방법을 확립하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.55-62
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• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.295-302
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• 2022

희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.318-329
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• 2022

본 연구를 통해 설계된 테스트베드 지역의 식물계절 관측과 적설 탐지는 반복 이미지 학습 및 정량적 RGB 분석을 통해 정확도 높은 산림 식물계절 및 적설 관측 기반을 마련하였다. 무인카메라 기반 식물계절 및 적설 탐지 기술 개발은 복잡한 산악지형이라는 특수한 환경에서 다양한 고도의 환경 데이터를 실시간 수집하는 체계를 구축함으로써 산림환경 연구를 위한 기초 데이터를 수집하는 계기가 되었다. 첨단기술을 활용한 주요 산악지역의 식물계절 변화 탐지 연구는 산림청에서 제공하는 개화 및 개엽 예측 정보의 검증과 산림휴양쾌적지수 고도화 등에 활용 가능하며, 향후 농림위성의 NDVI 등 영상 이미지의 검⋅보정용 자료로써 활용 가치가 매우 높다. 무인카메라 활용 기술은 산림 식물계절 및 적설 탐지뿐만 아니라 산림재해 감시 및 산림관리 등 다양한 산림분야에서도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권5호
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• pp.535-549
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• 2022

강풍, 폭우 등 이상기후의 대형화와 빈도 증가로 인해 나무가 부러지거나 쓰러지는 훼손이 증가하고 있으나 나무 내부의 공동, 부후 등 구조적 결함은 육안조사로 판별이 어렵기 때문에 예측을 통한 사전대응에 한계가 있다. 비파괴음파단층촬영은 나무에 미치는 물리적 훼손을 최소화하면서 내부결함을 추정하는 방법으로 내부결함 진단에 효율적이나 수종별 정확도에 차이가 발생하기 때문에 현장적용 전 측정결과의 신뢰성 분석이 선행되어야 한다. 이번 연구는 우리나라 대표 수종인 소나무와 은행나무 노거수를 대상으로 음파단층촬영의 신뢰성 검증을 위해 침입성 드릴저항 측정을 교차 적용하여 목재 내부결함을 측정하고 평가결과를 비교하였다. 두 집단 간 결함부 측정 평균값에 대한 t검정 결과 소나무는 통계적으로 유의한 차이가 없는 반면, 은행나무는 유의성에 차이가 있었다. 선형회귀분석 결과 두 수종 모두 드릴저항그래프의 결함이 증가할 때 음파단층영상 결함이 증가하는 양의 상관관계를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.171-177
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• 2022

본 논문에서는 다출처 농업 데이터를 통찰할 수 있는 지식체계를 마련하고, 시간 흐름을 가지는 환경인자 분석 정보를 클러스터링 할 수 있는, 농작물 환경 인자 큐레이션 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 큐레이션 서비스는 크게 수집, 전처리, 저장, 분석의 네 단계로 구성된다. 첫째, 수집 단계에서는 OpenAPI 기반의 웹크롤러를 이용하여 다출처 농업 데이터에 대한 수집 및 정리를 수행한다. 둘째, 전처리 단계에서는 데이터 측정 오차를 감소시키기 위해 데이터 평활화를 수행한다. 이때 온실, 노지 등의 시설 특성에 따른 오차율을 고려하여 시설 유형별 평활화 방법을 적용한다. 셋째, 저장단계에서는 대용량 농업 데이터 관리를 위해, 농업 데이터 통합 스키마 및 Hadoop HDFS 기반의 저장 구조를 제안한다. 마지막으로 분석 단계에서는 농업 디지털 데이터의 시계열 특성을 고려한 DTW 기반의 시계열 분류를 수행한다. DTW 기반 시계열 분류를 통해 시계열 데이터의 특성을 손실 없이 반영하여 예측 결과 정확도를 향상시킨다. 향후 연구로는 제안한 서비스 방법을 구현하여 스마트팜 온실에 적용하고, 테스트 및 검증을 수행할 예정이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권2호
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• pp.147-157
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• 2022

후향단차 수공구조물의 모서리에서는 흐름분리가 발생하며 이로 인해 형성되는 전단층과 재순환 흐름 영역에서의 흐름은 복잡한 난류가 지배적이다. 물리적으로 안정하면서 성능이 보장되는 구조물 설계를 위해서는 이러한 난류 흐름의 거동을 정확하게 예측하고 분석하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 공학적으로 널리 이용되고 있는 대표적인 난류 모형인 k-ω SST 모형과 RNG k-ε 모형을 이용한 3차원 RANS 계산을 통해서 개수로에 설치된 후향단차를 통과하는 난류 흐름을 레이놀즈 수 23,400과 후르드 수 0.22의 조건에서 수치모의하고, 해석 결과를 기존 실험자료와 비교 분석하여 수치해석의 성능을 평가하고자 한다. 두 가지 난류 모형을 이용하여 구한 평균유속 분포를 보면 모두 경계층에서 관측된 실험값을 양호하게 잘 재현하는 것으로 나타났다. 재순환 영역 상부에서 계산된 평균유속을 보면 RNG k-ε 모형이 k-ω SST 모형보다 중앙부에서의 유속을 약 5% 정도 크게 계산하는 것으로 나타났다. 난류 통계량 관점에서 보면 두 난류 모형 모두 단차 모서리 직하류에서 흐름 분리로 인해 발생하는 레이놀즈 전단응력을 현저히 과소산정하는 한편, 재부착점 하류에서는 실험값을 상대적으로 양호하게 재현하는 것으로 나타났다. RNG k-ε 모형은 수로 바닥 부근 경계층에서의 전단응력 분포를 k-ω SST 모형보다는 우수한 정확도로 실험값을 계산하는 반면에 접근수로 경계층에서 그리고 단차 하류부에서는 경계층 상부에서 전단응력을 과대 산정하는 것으로 나타났다.