달 지상 인프라 및 기지 건설은 건설재료나 에너지 확보가 가능한 지역과 연계되어야 하며, 얼음 등의 핵심 자원이 풍부한 영구음영 지역을 형성하는 달 크레이터 지형의 탐지와 정보 수집이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 달 크레이터(crater) 객체 정보를 최신 딥러닝 알고리즘을 이용해 효과적으로 자동 탐지하는 방안에 대해 고찰하였다. 딥러닝 학습을 위해 NASA LRO 달 궤도선의 레이저 고도계 데이터를 기반으로 구축된 9만개의 수치표고모델과 개별 수치표고모델에 존재하는 크레이터들의 위치와 크기를 레이블링한 자료를 활용하였다. 딥러닝 학습은 최신 알고리즘인 Faster RCNN (Regional Convolution Neural Network)을 자체적으로 코드화하여 적용하였다. 이를 통해 학습된 딥러닝 시스템은 학습되지 않은 달표면 이미지 내 크레이터를 자동 인식하는데 적용되었으며, NASA에서 인력에 의해 정의한 크레이터 정보들의 오류를 자동 보정 가능하고, 정의되지 않은 많은 크레이터 까지도 자동 인식 가능함을 보였다. 이를 통해 공학적으로 매우 가치가 있는 각 지역별 크레이터들의 크기 분포 특성 및 발생 빈도 분석 등이 가능하게 되었으며, 향후에는 시간 이력별 변화추이도 분석 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 시각, 음향, 위치 정보를 포함하는 멀티모달 센서 입력 정보로부터 사용자가 위치한 장소의 환경 정보를 학습하고 기계학습 추론을 통해 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 이 방법은 음영 지역에서의 정확도 감소나 추가 하드웨어 필요 등 기존 위치 정보 인식 방법이 가지는 제약을 극복 가능하고, 지도상의 단순 좌표 인식이 아닌 논리적 위치 정보 인식을 수행 가능하다는 점에서 해당 위치와 관련된 특정 정보를 활용하여 다양한 생활편의를 제공하는 위치 기반 서비스를 수행하는데 보다 효과적인 방법이 될 수 있다. 제안하는 방법에서는 스마트폰에 내장된 카메라, 마이크로폰, GPS 센서 모듈로부터 획득한 시각, 음향, 위치 정보로부터 특징 벡터들을 추출하여 학습한다. 이때 서로 다른 특성을 가진 특징 벡터들을 학습하기 위해 각각의 특징 벡터들을 서로 다른 분류기를 통해 학습한 후, 그 결과를 기반으로 최종적인 하나의 분류 결과를 얻어내는 앙상블 기법을 사용한다. 실험 결과에서는 각각의 데이터를 따로 학습하여 분류한 결과와 비교하여 높은 성능을 보였다. 또한 사용자 상황인지 기반 서비스의 성능 향상을 위한 방법으로서 제안하는 모델의 스마트폰 앱 구현을 통한 활용 가능성에 대해 논의한다.
실험동물에서의 폐이식수술에서 비침습성 흉부전산화 단층 촬영을 이용하여 이식폐의 기능평가지표의 가치를 분석해 보고자 한국산 잡종견을 이용하여 좌측일측폐이식술후 7일 이상 생존시킨 성견을 대상으로 급성거부반응 및 허혈-재관류손상, 감염 등의 소견을 병리조직소견과 함께 관찰하였다. 실험견은 총 22마리에서 11마리씩 공급견과 수용견으로 나누어 시행하였다. 공급견의 심폐블록보존은 Modified Euro-Collins (MEC) 용액과 low potassium dextran glucose(UDG)용액을 이용하여 $10^{\circ}C에서$ 20시간 (1례에서 4시간 보존) 이상 냉장보관하였다 폐이식술후, 흉부 X-선과 연속적인 컴퓨터단층촬영을 수술 직후와 술후 3일 및 7일째 각각 시행하였다. 11례의 이식견 중 2례에서 급성거부반응을 보였고 전산화단층촬영상 폐침윤정도가 수술 직후 중등도였다가 수술 3일째 확장성으로 변하였다. 결론적으로 일측 폐이식성견의 실험적인 모델에서 이식폐장의 기능평가지표로서 컴퓨터단층촬영을 이용 하며 다른 평가지표와 유사한 소견을 얻었고 폐의 감염과 거부 반응의 구별은 단층촬영의 음영의 비교만으 로 감별이 용이하지 않았으며 다른 평가지표 및 폐생검\ulcorner 확인으로 조기거부반응의 진단 가능성을 평가할 수 있었다.
본 연구는 영상처리 알고리즘을 활용하여 영상 기반의 카툰을 제작하는 저작 시스템인 IMToon(IMage-based carToon)을 제안한다. 제안하는 IMToon은 영상을 기반으로 하여 일반 사용자들도 쉽고 효율적으로 카툰을 구성하는 프레임들을 제작할 수 있도록 한다. 이를 위해 저작시스템을 크게 카툰 이펙터와 대화형 이야기 편집기의 두 기능으로 나누어 설계한다. 카툰 이펙터는 입력 영상을 카툰 형식의 영상으로 자동 변환하는 기능으로 영상기반 카툰 쉐이딩과 윤곽 드로잉의 단계로 진행된다. 영상기반 카툰 쉐이딩은 사용자로부터 원하는 장면의 사진을 입력으로 받아 입력 사진의 컬러 모델에서 명암 정보를 분리하고, 원하는 단계의 음영대로 단순화하여 카툰 형식의 영상으로 생성하는 방법이다. 그리고 테두리 검출을 통해 쉐이딩된 영상에 윤곽선을 적용시키는 윤곽 드로잉 단계를 거쳐 최종적으로 카툰 형식의 영상을 생성한다. 대화형 이야기 편집기는 웹툰이나 만화책과 같이 이야기를 전달하는 완성된 카툰의 한 장면을 생성하기 위하여 말풍선과 자막 등을 대화형 구조로 입력하는 기능이다. 여기에 단일 영상을 카툰방식으로 변환하는 카툰 이펙터를 비디오로 확장시켜 정지 영상 뿐 아니라 동영상에도 응용할 수 있도록 설계한다. 마지막으로 제안한 IMToon 시스템을 통해 사용자가 원하는 카툰을 영상을 기반으로 보다 쉽고 효율적으로 제작할 수 있는지 여부를 다양한 실험을 통해 확인한다.
태양광 발전소의 발전량은 기상 조건, 지리적 조건, 태양광 패널 설치 조건과 높은 상관관계를 갖는다. 과거 연구들에서는 발전량에 영향을 미치는 요소를 찾아내었고, 그 중 일부는 태양광 패널이 최대 전력량을 생산할 수 있는 최적의 조건을 찾았었다. 하지만, 태양광발전소 설치 시 현실적 제약을 고려하면 최대 발전량 조건을 만족시키기는 매우 어렵다. 발전소 소유자가 태양광발전소 설치를 검토할 때 태양광 발전량을 예측하기 위해서는 발전량에 영향을 미치는 요인들의 민감도를 알아야 한다. 본 논문에서는 태양광발전소의 발전량과 날씨, 위치, 설치 조건 등 관련 요인들과의 관계를 분석하기 위한 다항회귀분석 방법을 제안한다. 분석자료는 대구, 경북에 설치·운영되는 태양광발전소 11개소로부터 수집하였다. 분석 결과 발전량은 패널 종류, 일사량, 음영 유무에 영향을 받으며 패널 설치 각도와 방향이 복합적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
초기 도심항공 모빌리티 (UAM ; urban air mobility) 운용 과정에서는 기존 유인항공기를 위한 시계 및 계기 비행 규정을 필수적으로 준수해야하고, 기체에 탑승한 조종자와 버티포트 등 UAM 이해당사자 간 통신에서도 음성 통신이 활용되어야 하므로, UAM 운항 전 구간에서 필수적으로 VHF (very high frequency) 항공이동통신이 안정적으로 제공되어야 한다. 본 논문에서는 초기 UAM 실증 구간으로 고려 중인 한강과 인천 아라뱃길 회랑 영역과 주요 버티포트 후보지에 대한 VHF 통신 커버리지 분석 결과를 모의실험을 통해 도출하였다. 해당 영역에 대한 정밀 수치표면모델 (digital surface model) 기반의 지형 및 건물 데이터를 구축하였고, 이의 영향을 고려한 통신 품질 예측 모의실험을 실시하였다. 분석 영역에 대한 3차원 커버리지 분석 결과 300 m ~ 600 m 구간의 회랑 구간의 경우 안정적인 커버리지 확보가 가능하지만, 버티포트 주변 영역의 경우 건물 등의 영향으로 저고도 영역에서 음영지역이 일부 있어 버티포트 주변의 안정적 커버리지 확보 대책이 필요함을 확인하였다.
본 연구는 기상청에서 지진의 계기관측이 시작된 1978년부터 2016년까지, 규모 2.0~2.5사이의 소규모 지진이 6회 발생한 경상남도 거창군 일원지역을 대상으로 수치표고모델을 이용한 3차원의 LANDSAT 8호 위성영상과 음영기복도로부터 선구조선을 추출하여 선구조선과 진앙(지진발생위치)간의 상관관계를 분석하였다. 선구조선의 통계분석 방법으로는 직각격자에 의한 단절현상 문제점을 완화하고 선구조선의 공간적 분포를 정확히 표현해줄 수 있는 육각격자 모양과, 격자크기에 따라 변화하는 밀도 값이 안정되는 지점의 격자크기를 사용하여 핫스팟 분석을 수행하였다. 핫스팟 분석방법은 선구조선이 집단화되어 나타나는 지역을 통계적으로 파악할 수 있기 때문에, 선구조선의 각 통계요소별(빈도, 교차점, 길이)로 도출되는 Z score를 통해 선구조선 밀집지역을 확인하였다. 또한 연산된 선구조선의 밀도와 진앙간의 상관성을 분석하기 위해 진앙에서의 Z score를 표준정규분포 상에 나타내어 선구조선의 밀도가 통계적으로 의미 있는 수준인지를 확인하였다. 그 결과, 6개의 진앙에서 3개 종류의 통계요소로 기록된 총 18개의 Z score 중 약 83%에 달하는 15개 값이 1.65 이상으로 나타났다. 이는 표준정규분포 상에서 95% 이상의 높은 밀도 값을 의미하여, 진앙이 선구조선 고밀도지역에 위치함을 알 수 있었다. 특히 선구조선 빈도는 모든 진앙에서, 교차점은 하나의 진앙을 제외한 나머지 진앙에서 밀도 값이 표준정규분포 상 95% 이상을 나타내어, 선구조선의 빈도와 교차점 밀도가 진앙과 높은 상관성이 있음을 확인하였다. 선구조선의 밀도 분포를 정확하게 표현하고, 진앙과의 상관관계를 분석한 본 연구는 잠재적인 지진발생 위험 지역을 추출하기 위한 기초연구로써 의미가 있다. 그러나 상기와 같은 결과를 조금 더 명확하게 하기 위해서는 지진의 발생빈도가 많고 더 광역적인 지역을 대상으로 한 추가적 연구의 필요성이 있다고 사료된다.
고준위방사성폐기물 처분장 부지선정을 위해서는 암종, 지질구조, 지진, 수리지질, 지구화학, 지질공학 및 지열 등과 같은 다양한 지질학적 인자들에 대한 고려가 필요하며, 특히 선형구조는 다양한 지질인자의 특성을 반영하기 때문에 원자력 발전소, 고준위방사성폐기물 처분장 등과 같은 국가 중요시설물의 후보부지 선정에 있어 매우 중요한 기초자료로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 선형구조분석을 통해 고준위방사성폐기물 광역 처분부지 선정을 실시한 핀란드의 선형구조 분류 방법을 국내 선형구조 자료에 적용하여 살펴보았다. 이를 위하여 기존에 한국지질자원연구원에서 보유한 선형구조도와 신규로 구조지질학, 고지진학, 지형학 전문가들로부터 획득한 새로운 선형구조 자료를 분석에 이용하였다. 새로운 선형구조 분석 자료의 신뢰성 확보를 위해 한반도 지역을 최근에 촬영한 위성영상과 국토지리정보원에서 제공하는 수치표고모델로 제작한 고해상도의 음영기복도를 이용하였다. 취득한 자료들의 전체적인 방향성 분석 결과에서는 북북동-남남서 방향이 가장 우세하게 관찰되었지만, 분석자들의 판독기준의 차이에 따라서 동북동-서남서 및 북북서-남남동 방향의 선형구조들도 높게 판독 되었다. 핀란드의 분류 방법을 적용하여, 광역후보부지 선정에 사용되는 등급 1과 등급 2에 해당되는 선형구조들의 기하학적인 발달특성을 상호 비교해 보았다. 그 결과에서는 전체적으로 등급 1의 경우에는 공통적으로 북북동-남남서 방향이 가장 우세하였으며, 서북서-동남동 방향의 선형구조도 빈도가 높게 나타났다. 등급 2의 경우에도 북북동-남남서 방향의 선형구조가 가장 우세하게 발달하고 있으며, 분석자에 따라 서북서-동남동 또는 동북동-서남서 방향의 선형구조도 빈도가 높게 나타났다. 같은 자료를 바탕으로 실시한 선형구조분석에서도 상이한 판독 결과를 보이는 것은 판독자의 주관적인 경험 및 기준이 작용하였기 때문으로 여겨진다. 따라서 신뢰도 높은 한반도 광역선형구조도를 발간하기 위해서는 상이한 자료들을 통합하는 과정에서 명확한 통합 기준의 설정이 필요하며, 지구물리탐사자료와 같은 추가적인 데이터를 통한 분석이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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