본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
밥맛이 좋은 벼 품종들의 질소반응과 도복억제제에 대한 반응을 밝히기 위하여 다마금, 농림 006, 고시히까리, 추청벼, 동률벼 및 밀양 2003를 공시하여 4월 20일에 파종하여 5월 30일에 이앙하였다. 질소시비수준은 10a당 5, 10 및 15kg 이었으며 도복억제제로는 paclobutrazol 을 사용하여 이앙 후 20일에 10a당 입제(유효성분 0 6 %)로 0 및 2kg을 처리한 후 출수 전 15일에 0, 3 및 4.5kg을 처리하였다. 도복관연형질은 출수 후 25일에, 수량 및 수량구성요소는 출수 후 45일에 조사하였다. 밥맛의 평가는 관능검사로 하였다. 1. 질소시비수준이 증가함에 따라 간장 및 수량은 증가하였으나 제3절간의 좌절하중은 감소하고 도복지수는 증가하였다. 2. Paclobutrazol 처리는 공시품종 모두의 간장, 제 3절간장을 단축시켰으나, 제 3절간의 난절하업과 도복지수는 다마금, 농림 006 및 고시히까리와 같은 장간종에서는 이앙 후 20일에 처리할 경우에는 오히려 도복하기 쉬운 조건이되었고 출수 전 15일에 처리할 경우에는 그 반대경향을 보였다. 3. 포장에서의 도복은 다마금, 농림 006 및 고시히까리에서 발생하였으며 질소시비량이 많을수록 도복이 심하였으며. paclobutrazol 처리에의해서는 도복발생이 경감되었다. 4 질소시비량에 대한 수량의 반응은 다마금, 농림 006 및 추청은 10a당 10kg 에서, 고시히까리는 15kg 수준에서 최고수량을 보였다. 5. Paclobutrazol 처리의 수량에 대한 효과는 질소시비량과 품질, 그리고 paclobutrazol의 시용량 및 시용시기에 따라 달랐는데 질소시용량이 10a당 5 kg 수준일 때에는 paclobutrazol(0.6 G ) 3 kg 처리에 의해 3.4∼26% 증수되었고, 4.5kg 처리에 의해서는 3.8∼20% 증수되었다. 단간종인 동률벼와 밀양 2003는 질소 15kg/10a 수준에서도 도복의 위험이 없었지만 밥맛이 좋은 장간종들은 질소시비량를 10kg/10a 이상의 경우 도복하기 쉬웠는데 농림 006는 질소 10kg/10a, 출수 전 15일에 paclobutrazol 3kg 처리구, 다마금은 질소 15kg/10a, 출수 전 15일에 paclobutrazol 3kg 처리구, 고시히까리와 추청벼는 질소 15kg/10a에서 paclobutrazol을 이앙후 20 일에 2kg 처리 후 출수 전 15일에 3kg 2회 처리한 경우 수량이 제일 많았다. 6. 다마금ㆍ농림 006. 고시히까리 및 추청벼의 밥맛 차이는 없었으며 paclobutrazol 처리에 의한 밥맛의 변화는 없었다.
최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.
돈가스의 튀김과정에서 증가되는 지방량을 감소시키고자 튀김반죽에 셀룰로오스 유도체인 MC 및 HPMC를 각 0.5, 1, 1.5%의 비율로 첨가하여 점도, 튀긴 후 색도, 수분보유량 및 흡유량, 관능특성 등을 측정하여 품질특성을 비교한 결과는 다음과 같다. 1. 셀룰로오스 유도체를 첨가한 튀김반죽의 점도는 속도에 반비례하여 감소하였고 첨가량에 비례하여 증가되었다. 동일 첨가수준에서 HPMC에 비하여 MC의 점도 증가가 매우 컸으며 HPMC 0.5%의 첨가군이 대조군과 거의 유사한 점도양상을 보였다. 반죽의 점도는 돈가스를 제조할 때 재료(원육)에 대한 튀김반죽의 coating성에 영향을 주어서 HPMC 0.5% 첨가군의 coating성이 가장 좋았다. 2. 튀김옷의 수분보유량과 흡유량을 측정한 결과, 수분보유량은 대조군(45.69%) < MC 0.5%(47.36%) < MC 1%(48.55%) < MC 1.5%(49.59%) < HPMC 0.5%(51.49%) < HPMC 1%(53.72%) < HPMC1.5%(56.45%)의 순으로 증가하였으며, 흡유량은 대조군(15.49%)> MC 0.5%(15.44%) > MC 1%(15.25%) > MC 1.5%(15.05%) > HPMC 0.5%(14.69%) > HPMC 1%(12.62%) > HPMC 1.5%(10.03)의 순으로 감소하여 HPMC 1.5% 첨가 batter가 수분보유량이 가장 높으면서 흡유량은 가장 적었다. 3. 튀긴 돈가스의 명도는 셀룰로오스 유도체를 첨가함에 따라 대조군에 비해 증가하였으며 HPMC 보다 MC첨가에 의한 변화가 커서 1.5% MC 첨가군에서 가장 높은 명도값을 나타냈다(p<0.001). 적색도는 HPMC를 첨가한 경우 대조군과 비슷한 수준을 나타냈으나 MC의 경우 1.5%에서 가장 낮은 수준을 나타냈다(p<0.05). 황색도는 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 4. 관능검사 결과 튀긴 돈가스의 색은 HPMC 0.5% 및 1% 첨가 시 가장 대조군과 유사하였으며 그 외에는 색상이 진해지는 경향을 보였다. 짠맛은 대체적으로 셀룰로오스유도체의 첨가에 따른 유의적인 차이가 없었다. 구수한 맛은 셀룰로오스유도체의 첨가량이 증가하면 감소하였으며 HPMC 0.5%와 MC 0.5% 첨가 시에는 대조군과 유의한 차이가 없었다. 불쾌취의 정도는 대조군과 HPMC 0.5% 첨가군 사이에는 유의적인 차이가 없었으며 다른 셀룰로오스유도체의 첨가군에서는 약간 불쾌취가 느껴지는 것으로 평가되었다. 기름진 정도는 대조군보다 HPMC 0.5%와 1% 첨가군에서 덜 기름진 것으로 평가된 반면 HPMC 1.5%와 MC 첨가 시에는 대조군보다 더 기름지게 느껴지는 것으로 나타났다. 촉촉한 정도는 대조군과 HPMC 0.5% 및 1%는 같은 경향으로 평가되었고 HPMC 1.5%와 MC의 경우는 대조군보다 촉촉한 정도가 더 강해 반죽이 덜 익었다는 느낌을 주기도 하였다. 단단한 정도는 대조군과 MC 0.5%, HPMC 0.5% 및 1%가 같은 수준으로 평가되었으나 첨가량이 증가할수록 감소하였으며 MC 1.5%에서 가장 낮은 수준을 나타냈다. 바삭거리는 정도는 셀룰로오스유도체 첨가량이 증가하면 감소하는 경향이었으며, 전체적인 기호도는 HPMC 0.5% 첨가군이 오히려 대조군보다 더 우수한 것으로 나타났다. 따라서 돈가스의 흡유량을 개선시키기 위한 튀김반죽의 첨가제로 셀룰로오스 유도체인 MC 및 HPMC의 첨가가 효과적이나, MC의 경우는 대조군에 비해 점도의 증가가 매우 커서 동일 온도에서 coating이 두껍게 되었다. 또한 색도 및 관능평가의 결과 HPMC 0.5% 및 1%를 제외한 모든 셀룰로오스 첨가군은 첨가율에 비례하 여 대조군에 비해 명도가 감소하고 수분보유력이 증가하 여 흡유량이 적은 데도 느끼하고 덜 익은 것처럼 느끼 는 것으로 평가되었다. 위의 결과를 종합해보면 돈가스와 같이 튀김반죽을 재 료에 코팅하는 조리과정을 거치는 음식에서는 튀김반죽 에 셀룰로오스유도체인 HPMC를 적정량 첨가하면 코팅 하기가 쉽고 흡유량은 감소하는 반면 수분보유량은 증가 하여 매우 효과적이었다. HPMC의 최적 첨가량은 약 0.5% 수준이었을 때 점도가 적당하였고 색감, 바삭한 정도 및 단단한 정도 등의 관능적인 면에서도 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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