중소규모 조선소 주변지역의 입자상 물질, 악취, 소음과 같은 주요 민원 유발성 환경오염 특성을 평가하였다. 측정지점별 미세먼지 농도는 조선소와 근접해있는 측정지점이 조선소로부터 일정한 거리가 떨어진 지점보다 높은 것으로 나타났다. 조선소와 인접한 측정지점에서는 조선소의 조업이 이루어질 때의 평균농도가 휴가기간의 농도보다 높은 농도를 가지는 것으로 관찰되었다. 건성침착량은 조선 사업장에서 이루어지는 작업의 종류에 영향을 받으며 사업장과 가까울수록 증가하는 것으로 나타났다. 공기희석관능법에 의한 악취도는 여름철에 높은 것으로 나타나 기온의 영향을 크게 받는 것으로 관찰되었다. 지정악취물질은 모든 측정지점에서 배출허용기준보다 높은 농도를 가지는 악취성분이 존재하였다. 배출허용기준치보다 높은 값을 가지는 화합물은 암모니아, 황화합물, 메틸아민이었으며 알데히드류와 스티렌의 농도는 최소감지값보다 적은 미량인 것으로 나타났다. 측정지점별 주간 소음도는 조선소로부터 일정한 거리가 떨어진 지점은 환경기준치보다 낮은 것으로 나타났으나 조선소와 인접한 지점들에서는 모든 조사기간의 소음도가 환경기준치를 초과하는 것으로 나타났다. 야간 소음도는 3차 조사기간을 제외하면 모든 측정지점에서 환경기준치보다 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들은 조선소 조업이 사업장 주변지역의 민원유발 환경오염에 영향을 미치며 적절한 대책을 수립할 필요가 있음을 보여준다.
중력계는 주로 지하 광물자원 탐사 및 지구조석과 같은 장주기 이벤트를 관측하는데 사용되고 있다. 최근 연구자들은 이 중력계를 이용하여 대형 원거리 지진 및 지진상시잡음 관측과 같은 몇몇 새롭고 흥미로운 사실들을 발견하였다. Micro-g LaCoste사의 gPhone에 적용된 zero-length spring suspension 기술은 초저주파 신호도 훌륭히 관측 가능하게 하며, 이는 Earth's hum이나 심지어 대형 지진해일 등을 관측하는데 큰 도움을 줄 수 있음을 시사한다. 이 연구에서는 충남 금산에서 2008년 11월 부터 2009년 7월까지 9개월간 임시로 설치/운영하였던 gPhone 자료를 분석하여 원거리 대형 지진관측 및 상시지진잡음의 계절적 변화에 관한 사전결과를 보고하고자 한다.
PM 2.5로 불리는 초미세먼지는 인간의 건강을 해치는 2.5 ㎛ 이하 직경의 입자크기를 갖는 공기 중의 미세먼지를 말하며, 미세먼지 집중도는 공기 질 정보로 사용할 수 있다. 사람은 일반적으로 90% 이상을 실내에서 거주하며 실내에 대한 공식적인 먼지 집중도 자료는 제공되지 않기 때문에, 본 연구는 실내의 관점에서 공기 질 측정에 초점을 두었다. 실내 먼지데이터 모니터링은 병원과 같은 환경에서 매우 중요할 뿐만 아니라 교실, 시멘트 공장, 컴퓨터 서버 룸, 석유화학 저장고 등의 장소에서도 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 전자기파로부터 자유로운 실내 먼지 모니터링을 위해 맨체스터 코딩기법을 이용한 가시광 통신 시스템을 제안한다. 넓은 범위의 먼지 집중도를 포함한 중요한 실내 환경정보가 가시광 채널을 통해 전송된다. 강력한 주변광 및 저주파 잡음 제거를 위해 평균전압트레킹 기법을 사용한다. 입력광은 광다이오드에 의해 수신되고, 동시에 수신 마이크로콘트롤러에 의해 신호처리 한다. 사용자는 실시간으로 실내 공기 질 정보를 모니터링 할 수 있으며, 공기 질 정보에 따라 미리 적합한 대처를 할 수 있다.
극지연구소는 2010 ~ 2011년 제 24차 남극하계탐사기간 동안 남극 킹조지섬에 3성분 초광대역 지진계를 성공적으로 설치하였다. 미국 IRIS PASSCAL에서 개발한 지진관측시스템을 활용하였으며, 이는 POLENET 지진관측시스템과 완벽히 호환된다. 지진계설치 및 운용의 목적은 크게 두가지로 나누어 지는데, 첫번째로 킹조지섬 주변의 지진 및 빙권관련 신호를 관측하는데 있으며, 두번째로는 극한환경에서의 지진관측장비 성능검사이다. 관측이 성공적으로 수행된다면, 다음 목표로 관측시스템의 추가확보를 통하여 남극반도 라르센 빙붕시스템과 같은 빙붕 주변으로 관측장소를 이동하여 지권과 빙권간 상호작용을 이해하고, 빙권의 움직임등 동역학적인 해석을 위한 연구를 수행하고자 한다. 이 보고서에서 우리는 지진파 배경잡음분석을 통하여 지진관측시스템 성능 및 특성 파악에 관한 내용과 관측시스템 운용관련 정보를 제공하고자 한다.
본 논문은 자연 하천 내 여울과 소를 대상으로 소리를 측정하고 유속별 주파수 및 음압을 정량적으로 비교하는 것이 목적이다. 조사지역은 강원도 양양군 남대천 유역으로써 총 23개 사이트에 대한 소리를 분석하였다. 소리 측정은 하이드로 마이크폰을 사용하였으며 음향분석프로그램을 이용해 측정값을 분석하였다. 또한 조사 위치는 주변 소음이 없는 곳을 선정하였으며 측정위치는 여울과 소의 수심을 고려하였다. 분석 결과 여울 8개소와 소 15개소의 유속은 평균 0.515 m/s의 차이가 있었으며 유속에 따라 음압의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 음압의 경우 여울은 평균 176.8 dB, 소는 168.2 dB로 측정되어 약 8.6 dB의 차이를 보였다. 또한 최대음압 발생 시 주파수의 경우 여울은 200 Hz ~ 250 Hz로 일정한 범위를 보였지만 소에서는 200 Hz ~ 1,000 Hz까지 다양한 주파수에서 최대음압이 발생하였다. 향후 하천서식처별 자연적인 소리분포가 분석되면 생태하천 재현, 수중생물의 선호 음원개발 및 구조물 설계에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
음성인식 기술은 딥러닝과 결합되며 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 음성인식 서비스가 인공지능 스피커, 차량용 음성인식, 스마트폰 등의 각종 기기와 연결되며 음성인식 기술이 산업의 특정 분야가 아닌 다양한 곳에 활용되고 있다. 이러한 상황에서 해당 기술에 대한 높은 기대 수준을 맞추기 위한 연구 역시 활발히 진행되고 있다. 그중에서 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)분야에서 음성인식 인식률에 많은 영향을 주는 주변의 소음이나 불필요한 음성신호를 제거하는 분야에 연구가 필요한 상황이다. 이미 많은 국내외 기업에서 이러한 연구를 위해 최신의 인공지능 기술을 활용하고 있다. 그중에서 합성곱신경망 알고리즘(CNN)을 활용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망을 통해서 사용자의 발화구간에서 비음성 구간을 판별하는 것으로 5명의 발화자의 음성파일(wav)을 수집하여 학습용 데이터를 생성하고 이를 합성곱신경망을 활용하여 음성 구간과 비음성 구간을 판별하는 분류 모델을 생성하였다. 이후 생성된 모델을 통해 비음성 구간을 탐지하는 실험을 진행한 결과 94%의 정확도를 얻었다.
본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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