• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.61-73
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• 2020

IoT 디바이스로부터 수집된 위치정보를 활용한 실시간 위치센싱 기술은 항만 등 다양한 산업현장에서 활용되고 있다. 그러나 GPS 센서의 특성상 오차는 항상 존재하며, 이를 활용하는 사고위험 검지 알고리즘은 오차의 고려가 필수적이다. 본 연구는 GPS 오차를 고려한 항만 내 낙하물 사고위험 구역 접근검지 알고리즘의 보정 방법론을 제안한다. IoT 디바이스로부터 수집된 GPS 오차 데이터를 확률변수로 하는 확률밀도함수를 추정하였으며 알고리즘의 검증을 위해 미시적 시뮬레이션을 활용하였다. 검증 결과 알고리즘은 디바이스의 위치오차 1m, 5m에 따라 검지 정확도가 각각 93%, 77%로 나타났다. 본 연구는 향후 디바이스의 성능을 고려한 유효 위험범위 설정 및 안전관리에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.485-490
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• 2020

최근 국내 조선 산업과 IT융합기술에 대한 연구가 활발한 가운데 선박 안전운항을 위한 위성탐지 기술 발달로 선박에서는 장거리 식별추적 장치 및 자동식별 장치의 의무화로 선박이동 상황을 모니터링 할 수 있어 안전항해에 도움을 주고 있으나, 무중항해 시 시정 상태를 레이다에 의존하는 항해사에게 위험을 경보해 줄 수 있는 안전장치 개발이 필요하다. 이에 광센서를 이용하여 감지하고 알려주는 해무 감지 경보 시스템을 개발하였다. 제작된 해무 감지 경보 시스템은 소형, 저 전력의 광센서 송수신기와 센싱 데이터 처리 모듈로 구성되었다. 시험을 통해 해무가 있는 경우와 없는 경우 각각에 대해 제작된 해무 경보 시스템은 해무 농도를 검출하는 것을 확인하였다. 또한 해무 농도에 따라 선박 엔진 RPM 조절이 가능하고, 결과적으로 선박의 안전 운항을 보조 장치로 활용 가능함을 확인하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권1호
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• pp.52-57
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• 2023

본 연구는 고성능 유연 전극 소재 개발을 위한 기초 연구로, 유연 전극 소재의 성능을 향상시키기 위해 금속 산화물 CuO nanoparticles (CuO NPs)를 도입하여 탄소나노튜브 섬유(carbon nanotube fiber; CNT fiber) 표면 위에 전기화학적 증착시켜 CNT fiber/CuO NPs 전극을 합성하고, 이를 전기화학적 비효소 글루코스 센서에 적용하였다. 이 전극의 표면 및 elemental composition 분석은 주사전자 현미경(SEM)과 에너지분산형 분광분석법(EDS)을 이용하였으며, 전극의 전기화학적 특성 및 글루코스에 대한 센싱 성능은 순환전압 전류법(CV)과 전기화학 임피던스법(EIS), 시간대전류법(CA)을 통해 조사되었다. CNT fiber/CuO NPs 전극은 CNT fiber의 우수한 특성과 함께 CuO NPs 도입에 따른 약 2.6배의 유효 전극면적(active surface area) 증가 효과와 11배 정도의 향상된 전자전달(electron transfer) 특성 및 우수한 전기적 촉매 활성(electrocatalytic activity) 덕분에 CNT fiber 유연 기반 전극의 글루코스 검출에 대한 성능이 개선되었다. 따라서, 본 연구를 기반으로 다양한 나노구조체를 활용한 고성능 유연 전극 소재 개발이 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.566-573
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• 2024

자율운행 기술을 건설 현장에 적용하는 것은 안전 상의 문제로 매우 어렵다. 하지만 카메라, 레이더 등 각종 측위 장치와 센싱 장치의 건설장비에의 적용은 매우 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 기술적 추이를 바탕으로 정부에서는 건설장비 및 산업용 차량으로 인한 사고 발생률을 줄이기 위하여 중대재해처벌법과 산업안전관리비 지원 등 다양한 노력을 하고 있다. 또한 관련 산업체에서는 지난 수년간 다양한 안전장비를 개발하여 현장에 적용하고 있다. 본 논문에서는 건설장비 및 산업 차량에 현재 적용되고 있는 안전 장비 관련 기술 현황을 알아보고, 인공지능을 기반으로 한 건설장비에서의 안전 기술 발전 방향을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 기술을 기반으로 하는 건설장비의 안전성과 작업 효율성의 제고는 추후 시뮬레이션 등을 통해 검토되어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.747-763
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• 2022

해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R² = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1605-1613
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• 2023

해양 내의 다양한 물리적 변화는 수온과 염분의 지속적인 변동에 의해 결정된다. 수온과 더불어 넓은 영역의 염분 변화를 파악하기 위해서는 인공위성 자료에 의존할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 염분을 관측하는 위성인 Soil Moisture Active Passive (SMAP)는 낮은 시·공간 해상도로 인해 연안 근처에서 빠르게 변화하는 해양환경을 관측하기에는 어렵다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 천리안 해양 관측 위성의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 원격반사도 자료를 입력자료로 하여 고해상도 표층 염분을 산출하는 Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN) 기반의 알고리즘을 개발하였다. SMAP과 비교한 결과 coefficient of determination (R²)는 0.94, root mean square error (RMSE)는 0.58 psu 그리고 relative root mean square error (RRMSE)는 1.87%였으며, 공간적인 분포 또한 매우 유사한 결과를 나타냈다. R²의 공간 분포는 0.8 이상을 보여주었으며 RMSE는 전반적으로 1 psu 이하의 낮은 값을 보여주었다. 이어도 과학기지에서의 실측 염분값과도 비교하였지만 상대적으로 조금 낮은 결과를 보여주었다. 이에 대한 원인을 분석하였으며, 산출된 GOCI-II 기반 고해상도 염분 자료를 활용하여 2022년 11호 태풍 힌남노에 의한 하루 동안의 동중국해 표층 염분 변화를 표준편차로 계산하였다. 그 결과 SMAP에서 관측할 수 없는 시공간의 염분 변화를 고해상도의 GOCI-II 기반 염분 산출물을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 시간 단위로 변화하는 해양환경 모니터링에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.551-558
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• 2008

본 연구에서는 광학 센서를 이용한 벼 생육단계 별 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 구명하여 수확기 쌀 단백질함량을 추정하고자 하였다. 인공광원을 사용하는 능동형 광학센서인 GreenSeeker(NTech Inc., USA) GNDVI(green normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.55{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.55{\mu}m)$)와 NDVI(normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.68{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.68{\mu}m)$) 2종의 센서를 이용하여 벼 군락의 반사특성을 측정하고 동시에 식물체 샘플링을 통한 쌀 단백질함량을 분석하였다. 3년 동안(2005-2007년) 벼 출수 후 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 조사해 본 결과 모든 시기에 걸쳐 GNDVI가 NDVI보다 상관이 높았고. 벼 수확기가 가까울수록 상관계수가 높게 나타났다. 수확기 쌀 단백질함량 예측 가능성을 알아보기 위해 벼 유수형성기와 출수기 두 시기의 GNDVI값과 수확기 쌀 단백질함량과의 관계를 분석해본 결과, 결정계수가 각각 0.91, 0.81로 특히 이삭거름 주기 전에 측정한 GNDVI를 통하여 수확기 쌀 단백질함량을 예측 할 수 있다는 결론을 얻었다. 이 결과를 바탕으로 유수형성기 GNDVI를 이용한 수확기 쌀 단백질함량 경험 모델식을 구하고 경험 모델식에서 얻어진 추정값과 실측값의 관계를 통해 검증하였다. 2005년과 2006년에서 구한 경험모델식의 쌀 단백질함량 추정값과 2007년도 쌀 단백질함량 실측값을 1:1 line에서 비교해본결과 결정계수가 높게 나타났다($R^2=0.96^{***}$).

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_3호
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• pp.1235-1249
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• 2019

킬라우에아 화산은 지속적인 활동을 하고 있는 화산이다. 본 연구에서는 ALOS-2 PALSAR-2 위성영상을 이용해 2015년부터 2017년까지 킬라우에아 화산의 정상부근에서 발생한 지표변위를 관측했다. 지표변위의 2차원 관측을 위해 2개의 간섭쌍을 이용해 위성레이더 간섭기법과 다중개구간섭기법을 수행했다. 그리고 2차원 관측의 정밀도를 높이기 위해 다중개구간섭기법의 관측 성능에 영향을 줄 수 있는 요소인 유효 안테나 길이와 정규화된 스퀸트 값을 변경해가며 관측치 차이의 평균제곱근편차 값을 비교했다. 그리고 가장 정밀하게 변위를 관측할 수 있는 요소 값을 선정했다. 유효 안테나 길이와 정규화된 스퀸트 값을 최적의 값으로 선정한 후의 다중개구간섭기법 관측치의 평균제곱근편차 값은 4.07 cm에서 2.05 cm로 감소했다. 각 간섭영상에서 관측된 관측방향의 최대 변위는 각각 -28.6 cm, -27.3 cm이고, 비행방향의 최대 변위는 20.2 cm, 20.8 cm, 비행방향의 반대 방향으로는 -24.9 cm, -24.3 cm가 관측되었다. 두 간섭영상을 스태킹한 후 2차원 지표변위 매핑을 수행한 결과 북서 방향으로 최대 약 30.4 cm의 지표 변위가 관측되었다. 그리고 모든 방향으로 20 cm 이상의 큰 변위가 관측되었다. 관측 결과를 통해 킬라우에아 화산의 분화활동 위험성이 증가하고 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 2015년부터 2017년까지의 킬라우에아 화산의 지표 변위 관측 결과는 향후 킬라우에아 화산의 분화 활동에 관한 연구에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1200-1206
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• 2015

신약 개발의 주요 표적이 되는 G-protein coupled receptor (GPCR)은 대부분의 생리적 활동에 관여하며 다양한 질병과 질환들에 관련되어 있다. GPCR을 타겟으로 하는 의약개발 연구에서 필수적인 실험방법으로 많이 활용되고 있는 세포기반 스크리닝 기술들은 사용되는 세포의 상태에 따라 데이터의 질이 좌우되는데 최근, 실험에 사용할 세포를 매번 배양하면서 소모되는 비용과 데이터의 변동을 줄이기 위해 냉동보관 세포를 적용하는 추세이다. 이에 본 연구에서는 단일 세포를 많은 양으로 배양하고 냉동 보관한 다음 사용되는 세포의 반응을 최적화하기 위하여 칼슘 검출을 위한 광 단백질이 포함된 세포주에 calcium sensing receptor와 urotensin II receptor가 안정적으로 발현되는 안정화 세포를 제작하고 $-80^{\circ}C$에서 보관한 다음 7 일 간격으로 실험했을 때 효능제와 길항제 반응을 비교하였다. 실험결과 보관기간이 증가함에 따라 세포 신호 값이 감소하였지만 $EC_{50}$와 $IC_{50}$ 값의 변화는 나타나지 않았다($EC_{50}:3.46{\pm}1.36mM$, $IC_{50}:0.49{\pm}0.15{\mu}M$). 그러나 액체질소에서 보관한 세포의 경우에서는 비냉동 세포와 비교하여 세포 신호 값이 감소했지만 보존기간에 따른 변화가 나타나지 않았으며 기간에 따른 $IC_{50}:0.49{\pm}0.15{\mu}M$와 $IC_{50}$의 변화도 없었다. 보관기간이 경과 될수록 세포의 신호 값이 감소하는 것은 세포 손상도 증가가 원인인 것으로 판단되며, 이러한 결과들로부터 장기간 냉동 보관을 위해서는 액체질소를 이용하는 것이 가장 효과적이고 한 달 이내 단기간 사용의 목적으로는 $-80^{\circ}C$ 보관조건도 가능할 것으로 판단된다. 이와 같이 냉동세포의 적극적인 활용을 통하여 초기 스크리닝 과정에서 나타나는 실험 유동성을 감소시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1631-1645
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• 2021

세계 최초 능동형 라이더 센서 Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN)의 바람 자료와 한국형 수치예보모델에 바람 자료로 활용되고 있는 Geostationary Korea Multi Purpose Satellite 2A (GK2A)의 대기운동벡터의 자료를 비교함으로써 두 위성의 바람 자료의 특징을 분석하였다. 2019년 9월부터 20220년 8월 1년의 자료를 ALADIN의 미(Mie)채널과 GK2A 적외채널에 대하여 비교한 결과 수집된 자료는 177,681개이며 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 3.73 m/s, 상관계수는 0.98이다. 상세한 분석을 위해 위도와 고도를 고려하여 비교한 결과, 대부분의 위도에서 표준화된 평균 제곱근 오차(Normalized Root Mean Squared Error; NRMSE)가 0.2~0.3으로 두 바람 자료가 일치하지만 상층, 중층의 경우 저위도지역에서, 하층의 경우 남반구 특정 위도(30°S-15°S)에서 0.4 이상으로 큰 값을 가진다. 이러한 결과는 계절에 상관없이 수증기채널, 가시채널에서도 동일하게 나타나며 채널 별 특징과 계절별 특징은 두드러지게 나타나지 않는다. 두 바람 자료 간에 차이가 큰 위도 영역에 대하여 구름의 분포를 확인해본 결과, 대기운동벡터의 고도 할당 정확도를 낮출 수 있는 권운 이나 적운이 다른 위도에 비해 더 많이 분포하고 있다. 이러한 특성에 따라, 정확한 고도 할당이 어려워 대기운동벡터의 오차가 크게 나타나는 남반구와 저위도 영역에서 ALADIN 바람 자료는 기존 대기운동벡터의 바람 정보를 보완함으로써 수치예보모델에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 제시한다.