육상생태계의 토양에는 대기의 약 2배에 해당하는 많은 양의 탄소를 가지고 있으며, 기후변화에 의한 기온 상승으로 대기로의 방출에 매우 취약한 상황에 놓여 있다. 한반도의 육상 생태계 토양탄소 수지의 변화예측을 위해 필연적으로 요구되는 다양한 생태계의 토양호흡 자료 수집을 위해 이용되는 방법론, 기기, 기기들 간의 오차, 시공간적인 불균일성, 결측 자료에 대한 보충 (gap filling), 발생원 별 구분 등에 대한 현 상황을 정리하고 그를 바탕으로 국내 토양호흡 연구의 문제점과 과제에 대해 고찰하였다. 결론적으로 국내의 토양호흡 연구는 기기 간 또는 방법들 간의 오차 보정이나 노력들이 매우 빈약하게 행해져 왔기 때문에 과거 및 현재 축적되는 자료의 품질은 거의 보정되지 않은 상태로 볼 수 있다. 이러한 문제점들이 해소되지 않고 지금까지와 같은 방식으로 토양호흡 자료가 축적된다면 그 활용성은 매우 낮을 수 밖에 없다. 또한 장기적인 자료 축적, 토양호흡 조절 메커니즘에 관한 조절 실험, 다양한 생태계, 토성, 토심 등에 대한 자료 역시 장래의 토양권 탄소 동태 변화를 모델 수단으로 예측하는 데에는 매우 중요한 요소이므로 토양호흡 자료 수집과 함께 수집되어야 할 것이다. 더불어 장기적인 측면에서 이러한 문제들이 연구자 간에 깊숙이 인식되어 보다 양질의 자료가 생산되도록 노력할 필요가 있다.
Cochlodinium polykrikoides 적조생물은 우리나라 연안에서 가장 빈번하게 적조를 유발하는 생물이다. 적조는 식물플랑크톤의 급격한 번식(algal bloom)으로 발생하기 때문에 적조를 유발하는 적조생물에 대한 최적의 성장조건 정보가 가용하다면 정확한 적조성장 모형 구성이 가능하며, 적조 발생예측에도 활용할 수 있다. 그러나 적조 성장에 영향을 미치는 인자가 빛, 수온, 염분, 영양염류 농도 등으로 다양하고, 적조성장을 제어하는 함수형태가 다양하기 때문에 실험조건의 최적 성장조건에 대한 연구 성과를 활용하여 적조 수치모형에서 활용할 수 있는 최적 성장모형을 구성한 연구는 매우 미흡한 수준이다. 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 적조생물에 해당하는 Cochlodinium polykrikoides 적조생물의 최적 성장조건에 관한 연구 자료를 이용하여 다양한 함수형태에 따른 최적 매개변수 추정 및 오차비교 분석과정을 거쳐 적조 모형에서 바로 활용할 수 있는 최적 성장모형을 개발 제시하였다. 개발된 성장모형은 실험조건에서 추정된 최적 성장모형이기 때문에 현장자료를 이용한 모형의 보정 및 검정과정에서 본 연구결과로 제시된 최적 함수형태, 최적 매개변수 및 보정 매개변수의 범위 등을 기본 정보로 활용할 수 있으며, 실험조건과 현장조건의 차이 평가에도 활용할 수 있다.
흑자색미의 C3C함량을 신속하게 분석하는데, FT-NIR을 이용한 C3G 함량 분석의 예측값과 HPLC 측정값의 정확도를 비교하였다. 1. FT-NIR을 이용한 C3G 함량 분석에서 사용된 시료는 별도의 전처리 과정없이 현미 상태 측정하여 HPLC 분석방법에 비하여 많은 시간과 비용을 아낄 수 있다. 2. 흑진주벼와 수원425호를 교배한 $F_{10}$ 385 계통을 사용하여 얻은 FT-NIR 검량식은 매우 높은 정상관을 보였다($R^2=0.943$, SEE=0.116). 이 검량식을 검증한 결과도 매우 높은 정상관을 보이고 실험오차도 매우 적어($R^2=0.928$, SEP=0.122) 측정정확도가 높게 평가되었다. 3. 본 연구의 결과, FT-NIR을 이용하여 비파괴적으로 신속하게 흑자색미의 C3G함량을 측정할 수 있게 되었다. 그리고 본 연구의 결과를 C3G함량이 높은 벼를 개발하는데 많은 양의 시료를 빠르게 분석할 수 있는 방법으로 이용할 수 있을 것이다.
To develop the grain moisture meter using microwave free space transmission technique, a 10.5GHz microwave signal with the power of 11mW generated by an oscillar with a dielectric resonator is transmitted to an isolator and radiated from a transmitting $2{\times}2$ microstrip patch array antenna into the sample holder filled with the 12 to 26%w.b. of Korean Hwawung paddy rice. the microwave signal, attenuated through the grain with moisture, is collected by a receiving $2{\times}2$ microstrip patch array antenna and detected using a Shottky diode with excellent high frequency characteristic. A pair of light and simple microstrip patch array antenna for measurement of grain moisture content is designed and implemented on atenflon substrate with trleative dielectric constant of 2.6 and thickness of 0.54 by using Ensemble ver. 4.02 software. The aperture of microstrip patch arrays is 41 mm width and 24mm high. The characteristics of microstrip patch antenna such as grain. return loss, and bandwidth are 11.35dBi, -38dB and 0.35GHz($50^{\circ}$ at far-field pattern of E and H plane. The width of the sample holder is large enough to cover the signal between the antennas temperature and bulk density respectively. The calibration model for measurement of grain moisture content is proposed to reduce the effects of fluectuations in bulk density and temperature which give serious errors for the measurements . From the results of regression analysis using the statistically analysis method, the moisture content of grain samples (MC(%)) is expressed in terms of the output voltage(v), temperature (t), and bulk density of samples(${\rho}b$)as follows ;$$MC(%)\;=\;(-3.9838{\times}10^{-8}{\times}v^{3}+8.023{\times}10^{-6}{\times}v^{2}-0.0011{\times}v-0.0004{\times}t+0.1706){\frac{1}{{\rho}b}}{\times}100$ Its determination coefficient, standard error of prediction(SEP) and bias were found to be 0.9855, 0.479%w.b. and -0.0.369 %w.b. respectively between measured and predicted moisture contents of the grain samples.
본 연구에서는 유통현장에서 실시간으로 쇠고기 신선도를 측정하기 위해 가시광선-근적외선 반사 스펙트럼을 이용하여 쇠고기 신선도에 영향을 미치는 인자와 설정된 저장기간에 대하여 예측 모델을 개발하고 검증하였다. 쇠고기 시료는 총 216개를 사용하였으며 0-14일의 기간 동안 2일 간격으로 가시광선-근적외선 반사 스펙트럼을 측정한 후, 쇠고기의 신선도에 영향을 미치는 인자인 총균수, pH, VBN, TMA, TBA값을 공인된 방법을 이용하여 측정하였다. 예측모델은 다중회귀분석 방법과 최적 변수 선택이 가능한 stepwise 방법을 이용하여 개발하였으며, 예측모델의 선정은 결정계수, 오차, RPD를 이용하였다. 예측모델의 검증은 미지의 시료를 이용하였으며 그 결과 결정계수, 오차, RPD는 총균수에서 각각 0.74, 0.64, 2.75 Log CFU/$cm^2$, VBN은 각각 0.73, 1.45, 2.00 mg%, TMA는 각각 0.70, 0.19, 2.58 mg%, TBA값은 각각 0.73, 0.13, 2.77 mg MA/kg로 비교적 안정된 예측성능을 보여 주었다. 저장기간에 따른 예측모델의 검증결과는 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.77, 1.94일, 2.53으로 실험 시 저장기간이 2일 간격인 점을 고려할 때, 비교적 높은 정밀도를 보이고 있음을 알 수 있다. pH의 예측성능은 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.43, 0.10, 1.10로 다른 신선도 인자에 비해 낮은 결과를 보여 주었다. 본 연구에서는 가시광선-근적외선 분광분석법을 이용하여 쇠고기 신선도의 비파괴 평가에 대한 가능성을 제시하였으나 유통현장에서 적용을 위해서는 보다 많은 시료의 확보를 통한 예측모델의 신뢰성 향상과 stepwise방법으로 선정된 파장 영역을 기본으로 하는 부분최소자승법, 인공지능 등의 다양한 알고리즘의 적용을 통한 성능개선이 필요할 것으로 판단된다.
Lee, Yeon-Hee;Hwang, Seung-Ryul;Kim, Jae-Young;Kim, Kyun;Kwak, Ji Hyun;Kim, Min Sun;Park, Joong Don;Jeon, Junho;Kim, Ki Joon;Lee, Jin Hwan
한국환경농학회지
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제34권4호
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pp.294-302
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2015
BACKGROUND: Chemical accidents have increased owing to chemical usage, human error and technical failures during the last decades. Many countries have organized supervisory authorities in charge of enforcing related rules and regulations to prevent chemical accidents. A very important part in chemical accidents has been coping with comprehensive first aid tool. Therefore, the present research has provided information with the initial applications concern to the rapid analysis of hazardous material using instruments in vehicle of field mode after chemical accidents. METHODS AND RESULTS: Mobile measurement vehicle was manufactured to obtain information regarding field assessments of chemical accidents. This vehicle was equipped with four instruments including gas chromatography with mass spectrometry (GC/MS), Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR), Ion Chromatography (IC), and UV/Vis spectrometer (UV) to analyses of accident preparedness substances, volatile compounds, and organic gases. Moreover, this work was the first examined the evaluation of applicability for analysis instruments using 20 chemicals in various accident preparedness substances (GC/MS; 6 chemicals, FT-IR; 2 chemicals, IC; 11 chemicals, and UV; 1 chemical) and their calibration curves were obtained with high linearity ( r 2 > 0.991). Our results were observed the advantage of the high chromatographic peak capacity, fast analysis, and good sensitivity as well as resolution. CONCLUSION: When chemical accidents are occurred, the posted measurement vehicle may be utilized as tool an effective for qualitative and quantitative information in the scene of an accident owing to the rapid analysis of hazardous material.
간판은 보행자의 안전과 도심의 재난 예방을 위해 국가법령에 따라 간판의 규격이 정해져 있다. 간판은 규격에 따라 설치되어야 하지만 오랜 기간 동안 설치되어온 다수의 간판과 빈번하게 변화하는 점포로 인해 간판을 체계적으로 관리하기가 수월하지 않다. 이에 본 연구에서는 규격에 어긋나는 간판을 판별하는 방법론을 제안하였다. 이를 위해, 스테레오 카메라를 이용하여 간판을 촬영한 후 영상에서 간판의 3차원 좌표를 결정하여 간판의 가로와 세로 크기를 계산하여 간판의 규격을 판별하였다. 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소를 결정하기 위해서 실외의 3차원 건물을 검정장으로 사용하였다. 그리고 나서 약 15m ~ 22m 거리에서 촬영한 간판 영상에서 딥러닝을 이용하여 간판의 네 꼭지점에 대한 영상좌표를 추출하였다. 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소 그리고 간판의 네 꼭지점에 대한 영상좌표를 이용하여 간판의 3차원 좌표를 결정한 후 간판의 가로 및 세로 크기를 계산한 결과 평균적으로 약 2.7cm의 오차가 있었다. 10개의 판류형 간판에 대한 규격을 살펴본 결과 가로 크기는 모두 규격을 준수하였으나, 세로 크기는 평균적으로 약 36.5cm를 초과하였다. 이를 통해 판류형 간판의 정비가 필요한 것을 알 수 있었다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.
균열폭은 콘크리트 구조물의 사용성을 평가하는 측면에서는 매우 중요하다. 균열폭을 일정값 이하로 유지할 수 있다면 낮은 투수성을 유지할 수 있으므로 콘크리트의 피복만으로도 염소이온에 의한 부식을 방지할 수 있다. 따라서 내구적인 구조물을 설계하기 위해서는 인장 균열에 대한 충분한 정보가 필요하다. 그러나 균열폭을 정확하게 계측하는 데는 몇 가지 어려움이 있다. 먼저, 균열의 생성 위치를 미리 알기 어렵다. 또한 변형률 게이지 등 탄성영역에서 사용되는 게이지는 사용할 수 없다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 화상상관기법 및 고해상도 CCD를 이용한 균열 및 변위계측 시스템을 개발하였다. 이를 통해서 임의의 위치에 생성되는 인장균열폭을 측정하는 방법을 제시하였다. 변위계측 정밀도 검증을 실시한 결과 평균오차는 0.069 픽셀, 표준편차는 0.050 픽셀이었다. UHPC를 이용하여 직접인장 실험을 수행하였다. 노치 구역과 비노치 구역에서 각각 균열을 측정하는 방법을 제시하고, 하중단계에 따라서 클립인 게이지의 결과와 비교하여 설명하였다. 시편의 전면에서 변위벡터를 구성하고, 등변위도 및 변형률도를 작성하였다. 다양한 실험에 적용할 수 있는 범용의 기법이기 때문에 임의의 균열폭 혹은 전면변위 측정 분야에서 많이 활용될 수 있을 것이다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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