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곤달비 노지재배 수확작업 기계화를 위한 적정 이랑폭 설정 (Establishing an Appropriate Ridge Width for Mechanization of Ligularia stenocephala Field Culture Harvesting Work)

  • 염규생;문정섭;안송희;기세현;정동춘
    • 한국자원식물학회:학술대회논문집
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    • 한국자원식물학회 2020년도 추계국제학술대회
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    • pp.72-72
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    • 2020
  • 곤달비(Ligularia stenocephala)는 쌍떡잎식물, 국화과의 다년생 초본식물로서 한국·일본·타이완·중국 등에 분포하며, 우리나라에는 전남 홍도가 특산 자생지라고 하며 주로 강원도, 경북 경주, 전북 남원 등지에서 재배되고 있다. 곤달비는 어린 부분을 생채, 데친 나물, 국거리, 튀김, 묵나물로 식용한다. 특수 성분으로는 Isopropenyl, dimethoxybenzofuran, Liguhodgsonal, Ligujapon, Ligularinone A, Ligularinone B 등이며 신경을 안정시키는 진정작용, 진통억제, 정기를 보익하고 허약함을 보하는 기능이 있고, 한방에서는 뿌리가 신경통, 유종(乳腫) 등에 쓰인다. 곤달비는 주로 시설하우스나 노동력이 많이 드는 임간에서 재배되어 생산 단가가 높아 소비활성화를 위한 가공제품을 생산하기가 힘들다. 본 연구는 곤달비를 저비용 대량 생산을 위한 노지재배 생력화 재배기술을 확립하고자 시험을 수행하였다. 2019년 4월부터 2020년 11월까지 전라북도 농업기술원 허브산채시험장(해발 500m)에서 곤달비 노지재배를 대상으로 이랑폭 90cm, 120cm, 180cm 3처리구로 하여 시기별 생육특성, 수량성, 생리장해 등을 조사하였다. 2019년 4월 정식 후 활착률은 180cm 처리구에서 92.1%로 가장 높았고 120cm 처리에서 90.2%로 가장 낮았으며, 생존율 또한 180cm 처리구에서 87.2%로 가장 높았고 120cm 처리에서 84.4%로 가장 낮았다. 생육특성 결과 1차년도에는 초장, 엽장, 엽폭은 생육 초기부터 후기까지 90cm 처리구에서 가장 높았고, 엽수는 120cm 처리구에서 가장 많았다. 2차년에는 180cm 처리구에서 초장 61.2cm, 엽장 32.6cm, 엽폭 31.3cm, 엽수 12.7개/주로 다른 처리구에 비해 좋은 생육상태를 보였다. 이랑폭별 수확량은 180cm에서 1,073.7kg/10a로 120cm 955.7kg/10a, 90cm 923.3/kg/10a 비해 높은 수량성을 보였다. 생리장해는 2020년 3월 저온으로 인한 냉해를 출현 초기에 모든 처리구에서 받았다. 곤달비 노지재배 발생하는 병해충은 나비·나방류, 노린재류 3종류이며 그 중 점무늬병은 모든 처리구에서 30% 이상 피해가 나타났다.

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콘크리트 단면복구용 보수재료의 굵은 골재 최대치수 및 조립률에 따른 재료적 특성 (Material Properties Depending on the Maximum Aggregate Size and Fineness Modulus for Concrete Repair Materials)

  • 이선목;이병재;김윤용
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제27권6호
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    • pp.62-69
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    • 2023
  • 본 연구에서는 보수재료에 굵은 골재를 사용하게 되면서 얻을 수 있는 효과를 검토하기 위해 굵은 골재의 최대치수 및 조립률을 다양화 하면서 콘크리트의 특성을 파악하는 기초 연구를 수행하였다. 그 결과 콘크리트의 슬럼프는 굵은 골재 최대치수가 커질수록 증가하였고, 공기량은 최대 골재 치수가 10 mm 이상인 배합군에 비해 최대 골재 치수가 5 mm 의 골재를 사용한 배합에서 공기량이 1.88~2.35 배 높게 측정되었다. 압축강도는 굵은 골재의 실적률에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 실적률이 가장 높은 최대치수 20 mm 의 굵은 골재를 사용한 배합에서 압축강도가 가장 높게 측정되었으며 실적률이 가장 낮은 배합의 압축강도보다 45% 이상 높게 나타났다. 건조수축 측정결과 굵은 골재 최대치수 및 조립률의 변화에 따라 굵은 골재의 실적률이 높아지면서 건조 수축이 가장 낮게 측정되었고, 실적률이 가장 낮은 배합에서 가장 크게 나타났다. 본 연구를 통해 콘크리트 구조물 보수용 재료에 사용되는 굵은 골재의 최대치수 및 조립률을 다양화해서 입도를 조정하게 되면 강도 및 작업성이 우수해지고 건조수축을 줄일 수 있는 것을 확인 할 수 있었다.

벼 재배용 사물인터넷 기반 물꼬 구현 (Implementation of IoT-Based Irrigation Valve for Rice Cultivation)

  • 이병한;성덕경;진영민;황연현;김영광
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.93-98
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    • 2023
  • 벼농사에서 물 관리는 매우 중요한 작업이다. 벼의 생육 초기에는 잡초 발생을 억제하기 위하여 물을 깊이 대고, 모내기 후 뿌리가 활착하면 줄기 생성을 촉진하기 위해 물을 얕게 대며, 쌀알이 맺힐 수 없는 줄기가 생성되는 시기에는 물을 뗀다. 물 공급 상황은 논 위치, 농수로, 토양, 기상 등 다양한 요소에 영향을 받기 때문에 농민은 수시로 논을 방문하여 수위를 확인하고 물의 유출입을 통제한다. 경작하는 논이 원격지에 분산되어 있다면 이러한 노력은 더욱 증가한다. 자동 물 관리 시스템은 노동력을 절감하여 생산성 향상에 기여할 수 있는 방안으로 고려되고 있다. 그러나 2022년 국내 벼 생산으로 인한 순수익은 평균 32만원/10a 정도이다. 따라서 높은 단가의 고사양 장치를 적용하거나 공사를 추진하여 관련 인프라를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구는 추가적인 기반공사 없이 국내 농업 인프라에 통합될 수 있는 물꼬 개발에 중점을 두었으며 세 가지 주요 분야에서 연구를 수행하여 사물인터넷 기반 물꼬를 구현하였다. 첫째, 기존의 농업용 관수 파이프에 빠르고 쉽게 설치할 수 있는 물꼬를 설계하였다. 둘째, 저전력 통신 기능을 갖춘 Cat M1 통신 모뎀과 아두이노 나노 보드를 연결하고 전원을 공급하는 전자회로를 제작하였다. 셋째, 클라우드 기반 플랫폼을 이용하여 서버와 데이터베이스 환경을 구축하고 사용자가 접근할 수 있는 웹 페이지를 제작하였다.

근접 치료에서 역방향 치료 계획의 선량분포 계산 가속화 방법 (An Accelerated Approach to Dose Distribution Calculation in Inverse Treatment Planning for Brachytherapy)

  • 조병두
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.633-640
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    • 2023
  • 최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

석회석 광산 갱내수 유입원 예측분석 사례연구 (A Case Study on Predicting and Analyzing Inflow Sources of Underground Water in a Limestone Mine)

  • 이민규;박승현;고휘철;정용식;허선희
    • 터널과지하공간
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    • 제33권5호
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    • pp.388-398
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    • 2023
  • 광산개발에 따른 지하수 유동의 변화는 지반의 소성 변화 및 강도 저하, 붕락과 같은 주요 문제의 발생 원인으로 작용한다. 지속적인 채광 작업이 유지되기 위해서는 계절적인 갱내수 유입량의 변화와 단전이나 펌프의 파손 및 돌발적인 유입량의 증대에 대처할 수 있도록 갱내수 유입에 대한 대책을 마련해야 한다. 본 연구는 연구 대상지와 인근에 있는 석회석 광산과의 수리적 연결성 확인을 통한 갱내 누수의 원인 규명을 목적으로 지하 매질의 연결성 확인을 위한 추적자 시험을 수행하였다. 염료계, 이온계 등 다양한 추적자를 적용한 실내실험을 통해 추적자 물질을 선정하였고, 현장 시험을 통해 대상지역의 수리지질 모델을 구현하였다. 이를 통해 광산 외부 계곡과 갱내수에 대한 수리적 연결성과 갱내 누수의 원인을 규명하였다.

TBM 디스크커터의 마모량 측정을 위한 와전류센서의 적용 연구 (Application of Eddy Current Sensor for Measurement of TBM Disc Cutter Wear )

  • 박민성;주민석;김정주;정호영
    • 터널과지하공간
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    • 제33권6호
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    • pp.534-546
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    • 2023
  • 디스크 커터는 과다하게 마모되거나 손상되는 경우 회전이 불가능하거나 효율적으로 암석을 절삭하는 것이 불가능하다. 따라서 디스크 커터의 마모정도에 따라 교체주기를 적절하게 관리하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 디스크 커터의 교체주기를 결정하기 위해서 인력에 의한 정기적인 계측을 수행한다. 이러한 인력에 의한 디스크 커터의 계측은 작업자의 안전과 관련한 이슈가 있고, 부정확한 계측결과를 가져올 수도 있다. 이러한 이유로 해외에서는 디스크 커터의 마모정도를 센서를 통해 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 이루어지고 있으며, 디스크 커터의 마모량 계측에는 초음파 센서, 와전류 센서, 자기 센서 등이 활용된다. 본 연구에서는 TBM 디스크 커터의 마모량을 실시간으로 계측하기 위한 와전류 센서의 적용성을 평가하였다. 와전류 센서의 거리 계측정확도를 실험실 모사시험을 통해 평가하였고, 특히 디스크 커터가 노출될 수 있는 챔버 내 여러 환경조건에서의 계측정확도를 비교하였다. 최종적으로는 17인치 디스크 커터를 활용하여 와전류 센서의 계측 정확도를 검증하였다.

멀티-뷰 영상들을 활용하는 3차원 의미적 분할을 위한 효과적인 멀티-모달 특징 융합 (Effective Multi-Modal Feature Fusion for 3D Semantic Segmentation with Multi-View Images)

  • 배혜림;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권12호
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    • pp.505-518
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    • 2023
  • 3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.

GPT를 활용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법 (Safety Verification Techniques of Privacy Policy Using GPT)

  • 심혜연;권민서;윤다영;서지영;이일구
    • 정보보호학회논문지
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    • 제34권2호
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    • pp.207-216
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    • 2024
  • 4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.

생체모방로봇 소프트웨어 검증 지원 다중 HILS 기반 로봇 테스트베드 설계 및 구현 (Design and Implementation of Multi-HILS based Robot Testbed to Support Software Validation of Biomimetic Robots)

  • 김한진;김관혁;하범수;김주영;심성준;구지훈;김원태
    • 정보처리학회 논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.243-250
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    • 2024
  • 생체모방로봇은 조류나 곤충과 같은 생체의 특성을 모방하여 미래 전장에서 은밀한 감시와 정찰 작업에 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 이 로봇들의 효과적인 활용을 위해서는 새의 날갯짓이나 바퀴벌레의 움직임 등을 모방하는 기술이 중요하지만, 이를 지원하는 하드웨어 확보와 소프트웨어 개발 및 검증 과정의 복잡성으로 인해 어려움이 따른다. 본 논문에서는 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기술을 적용한 다중 HILS 기반 생체모방로봇 소프트웨어 검증 테스트베드를 설계하고 구현한 결과를 소개한다. 테스트베드를 사용함으로써 개발자들은 하드웨어 부재 문제를 극복하고, 미래 전장 시나리오를 시뮬레이션하며 소프트웨어 개발과 테스트를 수행할 수 있다. 그러나, 다중 HILS 기반 테스트베드는 테스트 대상 로봇 수의 증가에 따른 장치 간 연동 지연 문제를 경험할 수 있으며, 이는 시뮬레이션 결과의 신뢰도에 크게 영향을 미칠 수 있다. 이를 해결하기 위해, 우리는 우선순위 기반 미들웨어인 data distribution service prority (DDSP)를 추가로 제안한다. DDSP는 기존 DDS 대비 1.95 ms의 평균 지연 감소 효과를 보이며, 테스트베드에서 요구되는 데이터 전송 품질을 보장할 수 있음을 입증하였다.

관광객 공유한 사진 및 머신 러닝을 활용한 도시 색채 특성 분석 연구 - 중국 대리시를 대상으로 - (Research on Characterizing Urban Color Analysis based on Tourists-Shared Photos and Machine Learning - Focused on Dali City, China -)

  • 인샤오옌;정태열
    • 한국조경학회지
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    • 제52권2호
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    • pp.39-50
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    • 2024
  • 색채는 중요한 시각적 요소로서 도시 이미지와 사람들의 인식 형성에 중요한 영향을 미친다. 도시환경에서 색채를 정량적으로 분석하는 작업은 복잡한 과정을 필요로 하여 과거에는 실행하기가 어려웠다. 그러나 최근 머신 러닝 기술의 급속한 발전으로 관광객이 공유한 사진을 이용하여 도시 색채를 분석하는 것이 가능해졌다. 본 연구는 중국의 인기 관광지인 대리시를 사례로 선정하여 관광객이 공유한 대리시의 사진을 수집하였으며, 머신 러닝 기술을 결합하여 대규모 도시 색채를 측정하는 방법을 탐색하였다. 구체적으로는 먼저 DeepLabv3+ 모델을 사용하여 ADE20k 데이터 셋을 기반으로 관광객이 공유한 사진의 의미 분할을 수행하여 사진에서 인공 요소를 분리했다. 다음으로 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 대리시의 인공 요소의 주요 색상을 추출하고, 이러한 색상 간의 상관관계를 분석하기 위해 인접 매트릭스를 구축했다. 연구 결과에 따르면 대리시의 인공 요소의 주요 색상은 주황-회색이 가장 높은 비율을 차지한다. 또한, 회색 계열의 색상이 다른 색상과 자주 조합되어 사용되는 경향이 있다. 분석에 따르면 대리시의 인공 요소의 색채 특성은 지역의 민족 문화와 불교 문화의 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 색채 분석을 위한 새로운 접근 방법을 제공하며, 연구 결과는 대리시가 관광객의 기대에 부합하는 도시 색채 이미지를 형성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 향후 대리시의 색채 계획을 위한 참고 자료를 제공하고자 한다.