• 한국유기농업학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.629-647
• /
• 2018

1. 유기재배구의 토양조건은 배수가 약간 불량한 미사질 양토인 전북통 보통답으로 유효규산이 높은 것을 제외하고는 우리나라 논토양의 화학적 성분과 평균 함량이 유사하였다. 2. 관행재배구와 유기재배구 간에 생육은 초장, 분얼수, 이삭수, 이삭길이 모두 관행재배구에서 높은 것을 확인하였으며 이삭당 입수와 등숙율은 유기재배구에서 다소 높게 나타났다. 3. 병해충 발생정도는 물바구미, 잎집무늬마름병, 혹명나방, 도열병이 유기재배구에서 많이 발생하였고, 이삭누룩병은 관행재배구에서 조금 더 많이 발생하였다. 4. 주요 관리대상 병해충인 잎집무늬마름병(y=-0.2848x+199.57, $R^2=0.704^*$), 혹명나방 발생(y=-0.1361x+92.535, $R^2=0.8049^*$)과 쌀 수량과의 관계에서 유의성이 높은 부의 상관관계가 나타났다. 5. 백미 품질은 유기재배구에서 파쇄미의 증가로 완전립 비율이 낮았지만, 단백질함량이 관행재배구에 비해 낮아 전반적인 품질 및 윤기치가 높아졌다. 6. 쌀 재배 순수익은 관행재배구에서 36만원/10a, 유기재배구에서 61만원/10a로 유기재배구의 순수익이 68% 높게 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.25-39
• /
• 2018

본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국초지조사료학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.286-290
• /
• 2018

동계작물인 보리를 재배한 후 하계작물인 수수, 기장 및 피를 대상으로 하여 조사료 생산량과 그에 따른 사료가치를 분석하여 보리와 적합한 하계작물의 최적의 작물조합을 선정하기 위하여 실시한 결과 다음과 같다. 1. 초장은 하계작물 모두 1차 및 2차 수확할 때보다 호숙기가 가장 컸으며, 수확시기에 따른 수분 함량은 1차 수확할 때 가장 높았고 호숙기에 수확할 때 가장 낮은 함량을 보였다. 2. 보리의 건물수량은 10 a 당 1,343 kg였으며 보리와 하계작물를 작부체계에 따른 건물수량은 수수의 경우 1차 및 2차 수확보다 호숙기에 수확할 때 10,018 kg으로 가장 많았으며, 기장과 피 역시 출수기와 재생 후 수확 시 보다 호숙기에 수확할 때 건물수량이 더 많았다. 3. ADF 함량은 수수는 1차 및 2차 수확 시 보다 호숙기 때가 낮았지만 기장과 피는 호숙기가 더 높은 ADF 함량을 보였다. NDF 함량은 3작물 모두 1차 및 2차 수확 시 보다 호숙기에 더 많은 함량을 보였으며, 조단백질 함량은 1차 및 2차 수확할 때가 호숙기에 수확할 때보다 함량이 더 높았다. 4. 건물 수량에 대한 조단백질 총생산량은 수수의 경우 1차 및 2차 수확할 때보다 호숙기에 수확할 때 약 761 kg으로 가장 많았으며, 기장과 피는 출수기와 재생 후 수확할 때가 호숙기 보다 상대적으로 높은 함량을 보였다. 5. 가소화양분총량은 3작물 모두 수확시기에 따른 함량 차이는 보이지 않았다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권6_1호
• /
• pp.893-903
• /
• 2018

고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 자동 정밀 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 정밀기하보정을 위한 지상기준점(ground control point, GCP)을 수집하는 방법 중 하나로 항공정사영상과 같은 영상지도의 일부를 추출한 칩(chip) 영상을 이용하는 것을 들 수 있고, 영상 정합 기법을 이용하여 자동화할 수 있다. 이 때 통합기준점과 같이 기존에 측량이 이루어진 지상기준점을 대상으로 칩 영상을 제작하는 경우 개수의 제한으로 영상 정합 성공률의 중요성이 증가한다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상 기반 지상 기준점 칩 영상 간 정합 성공률을 향상시키기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상, 다중분광(multispectral, MS) 영상, 융합(pansharpening, PS) 영상과 항공정사영상의 각 밴드 조합에 대해 영상 정합을 실시하고 성공률을 비교하였다. 그 결과 주로 사용되고 있는 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용할 때 약 10-30%의 영상 정합 성공률이 융합 영상을 이용할 때 약 40-50%로 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3A 위성영상과 항공정사영상의 정합에 있어 융합 영상을 사용하는 것이 정합 성공률을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.139-150
• /
• 2019

우리나라 해역에서 발생하는 해양사고 중 어선사고가 약 70 %를 차지하고 있음에도 불구하고, 대부분의 연구는 해양사고 전체를 대상으로 하고 있으며 단순히 사고 발생률에 대한 분석과 사고 발생 빈도를 줄이기 위한 대책 마련에 중점을 두고 있다. 그러나 효과적인 사고 저감 대책의 수립과 이를 실행하기 위해서는 정량적인 사고 위험도 예측 및 평가가 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원의 최근 5년간의 어선사고 통계에 근거하여 9가지 사고유형에 대한 위험도를 연도별로 비교하였다. 또한 현재 우리나라의 경우 객관적인 위험도 평가기준이 없다는 점을 고려하여 이에 대한 대안으로 사고 유형별 사고 빈도와 사고 피해의 조합을 4사분면 상에 표시하는 2차원 사고 빈도-피해 매트릭스를 제안하고 이를 이용하여 사고 빈도와 사고 피해의 영향을 쉽게 확인할 수 있도록 하였다. 이러한 과정을 통한 위험도 평가 결과는 저감대책을 수립하고 안전대책을 마련하는 정책 제안자로 하여금 보다 다양하고 현실적인 사고 저감 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 위험도 평가 매트릭스를 이용하여 각 사고유형에 대한 인적오류를 포함한 사고 원인의 상대적인 빈도 및 결과를 비교함으로써 사고 유형별로 원인에 따른 차별화된 위험 저감 대책을 수립할 수 있다.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.140-147
• /
• 2019

본 연구의 목적은 비보이들이 선호하는 기존 신발 5종류를 대상으로 인간공학적 사용성 평가를 통하여 최적신발제작을 위한 생체역학적 변인을 규명하는 것이다. 실험대상자는 전문가 10명, 비전문가 10명이 참가하였고, 자료획득을 위하여 적외선카메라 12대(Qualisys, Oqus), 지면반력기(Kistler, 9286AA)와 족저압력기(Zebris Gmbh, Zebris PDM-System)를 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 접지능력과 안전성 면에서 마찰계수 0.38, 자유모멘트가 $0.32N{\cdot}m/kg$인 P사 신발이 바람직하다. 둘째, 쿠션면에서 충격량이 숙련자, $2.51N{\cdot}m/kg$과 비숙련자, $2.86N{\cdot}m/kg$인 N사 신발이 적절한 것으로 나타났다. 셋째, 보행균형성은 전족부의 평균 족저압력이 10.11 KPa(우측), 10.05 KPa(좌측)인 C사 신발, 후족부의 평균 족저압력이 8.40 KPa(우측), 8.36 KPa(좌측)인 V사 신발 적정하다고 판단된다. 결론적으로 접지능력과 안전성은 P사, 쿠션면은 N사와 보행 균형성은 C사와 V사 신발들의 구조와 재질을 조합한 신발을 개발하여야 한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.93-102
• /
• 2019

본 연구는 간호사의 정서적 소진의 정도와 영향요인을 알아보고 간호사의 업무 부담과 정서적 소진과의 관련성을 파악하기 위하여 다수준 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 연구대상은 2010년 보건의료산업노동조합에서 실시한 교육에 참여하고 설문에 응답한 간호사 중 65개병원의 3,083명이다. 연구 결과는 첫째, 간호사의 71.6%가 정서적 소진을 경험하였으며 정서적 소진의 평균점수는 33.54점이었다. 둘째, 비간호 업무 경험은 정서적 소진에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, '충분한 간호인력'변수는 정서적 소진을 높였다. 넷째, '간호등급'은 간호사당 4병상 이상에 비해 3.5-3.9 병상만이 정서적 소진과 유의한 관련성을 보였다. 다섯째, 내과병동에서 근무하는 경우(OR=2.05)와 임상경력이 짧을수록 정서적 소진을 나타내었다. 본 연구에서 간호 업무 부담을 나타내는 '비간호 업무 경험', '충분한 간호인력', '간호등급'의 3가지 변수 모두 정서적 소진을 간호사 수준과 병원 수준에서 설명력 있는 유의한 변수였다. 또한 '근무부서', '임상경력'도 정서적 소진을 설명하는 유의한 변수임이 나타났다. 즉, 비간호 업무 경험이 많을수록, 간호 인력이 충분하지 않다고 인식할수록, 간호사당 침상수가 많을수록, 내과부서에 근무하는 경우, 임상경력이 짧을수록, 정서적 소진을 나타내었다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제50권2호
• /
• pp.155-168
• /
• 2020

오픈소스는 4차 산업혁명의 핵심 성장 동력으로서 다양한 영상해석 알고리즘의 지속적인 개발과 활용이 기대되고 있다. 본 연구의 목적은 UAS 영상해석 오픈소스 기반 알고리즘의 3차원 재현 중 물의 재현 및 이동체 필터링 기능과 데이터 처리 소요시간을 중점으로 비교·분석하여 효용성을 검토하는 것이다. 5가지 매칭 알고리즘을 'ANN-Benchmarks' 프로그램을 통해 재현율 및 처리속도 기준으로 비교하였고 HNSW(hierarchical navigable small world) 매칭 알고리즘이 가장 양호한 것으로 판단하였다. 이를 바탕으로 삼각측량, 점군 데이터 조밀화, 표면생성의 단계별 기법들을 조합하여 108가지 영상해석 알고리즘을 구성하였다. 또한, 바다와 인접한 공원의 UAS(unmanned aerial system) 영상을 대상으로 108가지 영상해석 알고리즘의 3차원 재현 및 데이터 처리 소요시간을 고찰하고 상업용 영상해석 소프트웨어 'Pix4D Mapper'와 비교·분석하였다. 연구 결과, 3차원 재현 중 물의 재현 및 이동체 필터링 기능 면에서 양호한 알고리즘을 각각 특정하였고 소요시간이 가장 낮은 알고리즘을 선정, 'Pix4D Mapper' 처리 결과와 비교하여 알고리즘의 효용성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.45-55
• /
• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.102-116
• /
• 2021

4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.