• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1191-1205
• /
• 2022

복잡하고 광범위한 원인을 가진 대기오염물질 중 particulate matter (PM)은 입자의 크기에 따라 분류된다. 그 중 PM_2.5는 그 크기가 매우 작아 사람이 흡입하면 인간의 호흡기나 심혈관에 질병을 유발할 수 있다. 이러한 위험에 대비하기 위해서는 국가 중심의 관리와 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 예측이 중요하다. 본 연구는 고농도 미세먼지의 발생이 잦은 서울시의 PM_2.5를 local data assimilation and prediction system (LDAPS) 기상 관련 인자 15가지와 aerosol optical depth (AOD), 화학인자 4가지를 독립변수로 하여 앙상블 모델 두 가지 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGB)로 예측하고자 하였다. 예측에 사용된 두 모델의 성능 평가와 인자 중요도 평가를 수행하였으며, 계절별 모델 분석도 수행하였다. 예측 정확도 결과, RF가 R² = 0.85, XGB가 R² = 0.91의 높은 예측 정확도를 보이며 XGB가 RF보다 PM_2.5 예측에 적합한 모델임을 확인하였다. 계절별 모델 분석 결과, 봄에 농도가 높은 관측 값과 비교하여 예측 수행이 잘 되었다고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 인자를 이용하여 서울시의 PM_2.5를 예측하였고, 좋은 성능을 보이는 앙상블 기반의 PM_2.5 예측 모델을 구축하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.101-101
• /
• 2017

근래에 대한민국 담수계에 조류 대발생으로 인한 수질악화 문재가 대두되고 있다. 또한 독성물질을 생성하는 남조류종이 우점하는 현상으로인해 수질문제와더불에 생태계와 인간의 건강도 잠재적인 위험을 받고있는 실정이다. 이와같은 조류 대발생으로인한 피해를 최소화하기위해 효과적인 수질관리가 필수적이다. 원격탐사기술은 조류의 공간적인 분포를 해석하고 농도를 정량화하기위해 이용되고 있다. 현재까지 많은 분광알고리즘들이 개발되어 담수유역에 적용이 되고 있다. 수체마다 다른 분광특성 때문에 알고리즘내의 파라미터 및 분광밴드 조정이 필수적이다. 하지만 대부분의 연구에선 파라미터와 밴드의 변경에 따른 결과향상에만 초점이 맞춰지고 있어 분광알고리즘내의 파라미터와 분광밴드사이의 관계 이해 뿐만아니라 알고리즘 최종 산출물에 대한 영향에 관한 설명이 전무한 실정이다. 본 연구에선, 대한민국 백제보를 대상으로 현장모니터링 및 조류추출 실험을 진행하였고, 이를 기반으로 5가지 클로로필a 알고리즘과 2가지 피코시아닌 알고리즘을 구축하였다. 알고리즘내에서 변수들의 관계와 영향을 알아보기위해 민감도 분석을 실시하였다. 민감도 분석 조건을 기반으로 one-objective 최적화 및 multi-objective 최적화를 실시하여 백제보수계를 대표할 수 있는 최적 변수들을 모의하였다. 민감도 분석결과 후방산란계수에 영향을 미치는 파라미터와 조류 생체량에 영향을 미치는 파라미터가 다른 변수들 및 알고리즘 농도산정결과에 가장 민감한 것으로 나타났다. multi-objective 최적화 결과가 one-objective 결과 및 reference 결과보다 대부분 정확도가 향상되었고 흡광도 계수를 함께 고려할 수 있기 때문에 백제보 수계의 분광특성을 함께 고려하여 대표할 수 있는 장점을 가지는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구는 민감도 분석을 활용하여 분광알고리즘 내의 변수들의 이해를 도모하였고, 최적화 기법 중, multi-objective 최적화 기법이 백제보의 분광특성을 대변하는 최적변수를 제시할 수 있음과 동시에 보다 나은 정확성을 제고할 수 있음을 확인하였다.

• 산업융합연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.175-185
• /
• 2023

최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제13권1호통권53호
• /
• pp.88-96
• /
• 2009

본 연구에서는 FBG 센서 및 PDA를 이용하여 새로운 안전관리 시스템인 무선 계측 시스템을 개발하기 위해 FBG 센서를 이용하여 광섬유 변위(FBG-LVDT) 센서, 광섬유 변형률(FBG-STRAIN) 센서, 광섬유 온도(FBG-TEMP) 센서 그리고 광섬유 가속도(FBG-ACC) 센서를 특별 제작하였다. 또한, 신호처리 시스템에는 적용된 FBG 센서들의 무선송신 시스템이 가능하도록 신호처리 시스템을 구성하였으며, PDA를 이용하여 원격 거리에서도 display가 가능할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 개발된 FBG 센서들과 무선계측 모니터링 시스템의 현장 적용성, 정확성 및 활용 가능성을 검증하고자 현장 교량에서 정적, 동적 재하시험을 실시하였다. 또한, FBG-LVDT 센서, FBG-ACC 센서에 의하여 측정된 동적 데이터들은 Meister의 진동등감각 곡선에 적용시킴으로서 교량의 진동에 대한 사용성 평가를 실시하였고 교량의 진동 사용성을 고려하여 진동 제한 기준을 제시하여 대상 교량의 진동 평가를 위한 방법을 마련하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.221-234
• /
• 2016

우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제7권1호
• /
• pp.654-661
• /
• 2021

산업 발전에 따른 대기 오염은 인간의 건강을 크게 위협할 만한 수준이 되었다. 일반적으로 실내 공기 오염이 실외보다는 낮다고 생각하지만, 현대인들은 대부분의 시간 동안 실내에서 생활하기 때문에, 자신의 건강을 지키고 삶의 질을 높이기 위해서는 실내 공기 품질을 쾌적하게 유지하는 것이 필수적이다. 따라서, 현재 주목받고 있는 사물인터넷, 데이터 처리 기술을 활용한 실내환경 관리 플랫폼 개발은 매우 의미 있는 연구라고 생각된다. 본 논문에서는 원격에서 실내환경을 모니터링하고 제어할 수 있는 IoT 기반의 관리 플랫폼을 설계하였다. 또한, 플랫폼을 구성하는 IoT 단말, 게이트웨이, 데이터 서버의 기능을 오픈소스와 공개 라이브러리를 이용하여 구현하였고, 기능 동작도 모두 확인하였다. 특히, 본 논문의 IoT 단말과 게이트웨이는 BLE 통신을 이용하여 데이터를 교환하기 때문에 상대적으로 저전력으로 동작할 수 있으며, 게이트웨이는 BLE Advertising 모드를 사용하여 미리 설정하지 않은 IoT 단말을 자동 인식할 수 있는 장점이 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_2호
• /
• pp.1881-1890
• /
• 2021

미세먼지는 인체에는 물론 생태계, 날씨 등에도 많은 영향을 끼치며, 인구와 건물, 차량 등이 밀집된 대도시에서의 미세먼지의 예측과 모니터링은 중요하다. 특히 자동차, 연소 등에서 발생하는 PM_2.5 농도는 독성 물질을 포함할 수 있어 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 화학 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD), 기상 인자 등을 입력 자료로 하여 수도권PM_2.5 농도를 예측하고자 한다. PM_2.5 농도 예측을 위해 기계 학습 모델 중 PM 농도 예측에 우수한 성능을 보이는 random forest (RF) 모델을 선정하였으며, 모델 평가를 위해 통계 지표인 R², RMSE, MAE, MAPE를 산출하였다. RF 모델의 모델 정확도는 R², RMSE, MAE, MAPE는 각각 0.97, 3.09, 2.18, 13.31로 나타났으며, 예측 정확도는 각각 0.82, 6.03, 4.36, 25.79로 본 연구에서 사용한 인자들을 이용하여 PM_2.5를 예측 시 높은 정확도와 상관성을 나타내었다. 따라서 향후 학교 미세먼지 예측 및 범주화를 위해 본 연구에서 사용한 인자들을 RF 모델에 적용하였을 때 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권5_2호
• /
• pp.1235-1243
• /
• 2021

해양탑재체(GOCI-II)가 주탑재체이며 정지궤도복합위성2B호 또는 천리안2B호로 명명된 정지궤도 해양관측위성은 2020년2월에 성공적으로 발사되어 한반도 주변의 해양과 연안을 주간 상시 관측과 감시 임무를 수행하고 있다. 해양탑재체는 천리안1호의 해양탑재체(GOCI)의 임무 승계와 향상된 성능으로 해양·연안의 효율적인 관리, 해양재해·재난 저감을 위한 실시간 해양환경모니터링과 어로 비용절감을 위한 어장환경 정보의 생산 등 해양환경감시를 위하여 개발되었다. 발사 후 해양탑채체는 초기 점검시험(IAC) 단계에 모든 기능이 정상적으로 동작됨을 확인하고, 궤도상시험(IOT) 단계에 성능·운영시험, 복사보정과 영상기하보정을 병행 진행하여 그 결과를 핸드오버회의 통하여 보고하고 국가해양위성센터로 운영권을 이관하였다. 주로 온보드 태양광 보정시스템으로 수행되는 복사보정은 사전에 수립된 계획에 따라 주기적으로 진행하여 최종 Gain과 offset 값을 설정, 적용하고 유효성을 확인하였다. 영상기하보정(INR)은 별영상 자료 기반의 네비게이션 필터링과 랜드마크 기반 보정 방식으로 요구규격을 모두 만족함을 확인하고 INR 프로세스를 검증하였다. 본 논문에서 정지궤도 해양위성이 발사 이후 궤도상 성능시험, 복사보정과 영상기하보정의 방법, 절차를 기술하고 결과와 현황을 분석하고 정리하였다.

• 환경영향평가
• /
• 제28권6호
• /
• pp.592-603
• /
• 2019

본 연구는 하수처리시 가장 많은 에너지가 소비되는 송풍기의 효과적인 제어를 통한 저에너지 하수관리기술 구현에 관한 것으로, 미생물에 필요한 산소의 양을 산정함에 있어 생물반응조내 운전지표나 방류수의 원격수질감시체계(Tele-Monitoring System, TMS) 데이터를 활용하는 기존방식과 달리 하수처리 시설로 유입되는 하수의 CODcr, NH₄⁺-N 농도변화를 유입단에서 미리 감지하여 송풍에너지를 절감하고자 하였다. 사용된 사전감지기술은 기존 상용화된 제품과 비교 시 높은 상관관계를 보였다. 사전감지기술과 연계하여 송풍기를 자동제어한 결과 인력에 의한 수동제어방식에 비해 평균 9.9%의 송풍에너지를 줄일 수 있음이 확인되었다. 이처럼, 유입단에서 유입하수를 사전감지할 경우 실시간으로 유입수질의 변동파악 및 송풍량 제어가 가능해져 인력에 의한 수동운전방식에 의존하고 있는 다수 하수처리시설에 적용시 저에너지 하수처리를 기대할 수 있으며, 이를 통해 온실가스 배출 절감에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.38-43
• /
• 2022

스마트(Smart) 하수처리장은 하수처리 전 과정에 대한 ICT 기반의 실시간 모니터링, 원격 제어 관리 및 지능화 체계를 구축하여 안전하고 깨끗한 물환경을 조성하는 것을 의미한다. 이러한 스마트 하수처리장의 핵심이 되는 기술이 계측기를 활용한 운전제어 기술이라 할 수 있다. 본 연구진은 국내에서 진행중인 하수처리장 지능화 연구사업들을 참고하여 지능화사업 구축 시 필요한 운전제어 기술들을 분석하고 제시하였다. 분석 결과 규모별 제어, 반류수 제어, 연계처리수 제어, 약품량 제어, 동절기 운영제어, 총 유기탄소 제어까지 총 6개의 제거 기술에 대해 제시하였다. 규모별로는 소규모와 중규모 대규모로 구분할 수 있는 기준을 제시하였고, 반류수 제어의 경우 반류수를 관리할 수 있는 수질 및 유량 센서의 위치를 제시하였다. 연계처리수 제어의 경우 연계처리수가 하수처리장에 미치는 영향과 제어 지점을 제시하였으며, 약품주입량 제어의 경우 지능형 하수처리장 도입에 따라 약품 주입량을 최적화할 수 있는 시스템을 제시하였다. 동절기 운영의 경우 수온 저하에 따른 질산화 저하를 고려하였을 때 제어해야 하는 센서와 펌프를 제시하였다. 총 유기탄소 제어의 경우 향후 오염총량제를 고려한 연동 시스템을 제시하였다. 이러한 운전제어 시나리오들은 향후 지능형 하수처리 알고리즘과 시나리오에 사용될 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.