• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.117-127
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• 2024

연구목적: 중소기업 제조공장에서 에너지 관리, 온도, 습도, 분진 및 가스, 공기 질, 기계작동 상태 등을 통합적으로 모니터링하여 에너지 절감 및 제조 공장 인프라의 안전성 향상을 위한 기반 연구를 수행하는 것이 목적이다. 연구방법: 이를 위해 디지털 전력량계 및 IoT 센서를 통해 에너지 관련 데이터 및 환경적인 정보들을 실시간으로 수집하였으며, 수집된 정보를 기반으로 모니터링 및 분석을 통해 에너지 절감을 위한 상황 전파 및 대응을 위한 연구를 진행하였다. 연구결과: ESG 경영 활동의 핵심 지표에 속하는 에너지관리, 비용 절감과 안전성 향상을 고려한 적용 방안을 제시하였다. 결론: 본 연구는 기업에서 실제적인 사례 연구로 스마트공장에서 다양한 센서 장치와 관련된 장치들을 활용하였으며, 이를 통해 수집된 정보를 기반으로 에너지 절감 및 안전성 향상에 대한 기반의 체계를 제시하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권1호
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• pp.31-56
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• 2024

Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.

• Computers and Concrete
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• 제33권4호
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• pp.341-348
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• 2024

Ultra-high-performance concrete (UHPC) has received remarkable attentions in civil infrastructure due to its unique mechanical characteristics and durability. UHPC gains increasingly dominant in essential structural elements, while its unique properties pose challenges for traditional inspection methods, as damage may not always manifest visibly on the surface. As such, the need for robust inspection techniques for detecting cracks in UHPC members has become imperative as traditional methods often fall short in providing comprehensive and timely evaluations. In the era of artificial intelligence, computer vision has gained considerable interest as a powerful tool to enhance infrastructure condition assessment with image and video data collected from sensors, cameras, and unmanned aerial vehicles. This paper presents a computer vision-based approach employing deep learning to detect cracks in UHPC beams, with the aim of addressing the inherent limitations of traditional inspection methods. This work leverages computer vision to discern intricate patterns and anomalies. Particularly, a convolutional neural network architecture employing transfer learning is adopted to identify the presence of cracks in the beams. The proposed approach is evaluated with image data collected from full-scale experiments conducted on UHPC beams subjected to flexural and shear loadings. The results of this study indicate the applicability of computer vision and deep learning as intelligent methods to detect major and minor cracks and recognize various damage mechanisms in UHPC members with better efficiency compared to conventional monitoring methods. Findings from this work pave the way for the development of autonomous infrastructure health monitoring and condition assessment, ensuring early detection in response to evolving structural challenges. By leveraging computer vision, this paper contributes to usher in a new era of effectiveness in autonomous crack detection, enhancing the resilience and sustainability of UHPC civil infrastructure.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권5호
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• pp.779-787
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• 2011

본 연구에서는 여러 가지 지상원격측정센서의 반사율 지표와 생산량과의 관계를 평가하여 벼 생육중의 질소시비량 결정을 위한 원격측정센서의 활용가능성 및 최종수량과 의 상관성을 평가하고자 하였다. 벼 품종은 동진 1호였으며 이앙은 2006년 5월 30일에, 수확은 10월 9일에 하였다. 엽록소 측정을 위해 SPAD502를 이용하였고, AccuPAR model LP-80을 이용하여 엽면적지수를 측정하였다. 반사율지표 측정을 위해 태양광을 이용하는 passive 센서를 이용하였고, 변조된 광을 발산하는 자체광원을 가지고 있는 4종류의 active 센서를 이용하였다. 센서측정은 이앙 후 29일째부터 87일째까지 측정하였으며 생육조사는 3차례 하였고 수확기에 수량을 조사하였다. 세 차례의 생육조사 시기의 센서 측정치와 벼 생육특성치간에는 매우 높은 유의적 상관성을 나타냈으며 생육특성치의 상관계수 크기는 전반적으로 생체중 > 질소흡수량 > 건물중 > 키 > 분얼수 > 지상부질소농도의 순이었다. Chlorophyll meter (SPAD 502)는 상대적으로 다른 생육특성 변수 들에 비해 지상부질소농도와 높은 상관 (r=$0.743^{**}$)을 보였지만 원격측정센서보다 낮은 수준이었고, 엽면적측정기(LP-80)는 상대적으로 건물중과 높은 상관 (r=$0.931^{**}$)을 보였으며 지상부 질소농도와의 상관계수 (r=$0.505^*$)는 상대적으로 낮았다. CC-passive센서의 경우 근적외선광의 부의 상관관계를 보였으며 단일파장의 반사율로 평가하는 것보다는 NDVI 등의 반사율 식생지수로 평가하였을 때 상관계수가 증가하였다. Passive 센서와 active 센서 모두 대등하게 고도로 유의성 있는 상관을 보였다. 따라서 지상원격 측정센서의 반사율 지표들을 이용하여 벼 생육특성들을 정량화 하는 것은 벼 생육중의 질소시비량 결정을 위한 비파괴적이고 실시간 도구로 활용 가능할 것으로 판단하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.236-251
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• 2020

원격탐사 기술의 발전과 활용 가능한 위성의 증가로 재난의 예방, 대비, 대응, 복구 등에서 위성영상자료의 활용에 대한 요구가 높아지고 있다. 위성영상은 센서의 특성에 따라 적용 가능한 재난의 모니터링을 위해 활용되고 있지만, 통합된 모니터링 시스템의 구축을 위해 기존 시스템을 평가하고 이를 바탕으로 실현 가능한 준실시간 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 구체적인 청사진을 제시한 연구는 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례가 확인되지 않는다. 본 연구는 원격탐사를 통한 재난모니터링의 개념화를 통해 준실시간 재난모니터링 시스템 구축의 장애요인들을 확인하고, 실제로 활용 가능한 영상자료와 실현 가능한 재난모니터링 시스템을 제시하였다. 원격탐사를 통한 준실시간 재난모니터링은 다양한 요인들에 의해 통합시스템의 구축이 제한되며, 시스템 구축을 위한 기술적, 경제적 요인과 함께 위성영상 확보의 적시성을 가로막는 정책적 요인과 일관성 있는 정보생산을 위한 영상분석에 대한 제도적 요인에도 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 제약들은 AWS(Amazon Web Services)와 같은 위성영상의 저장, 취득, 분석에 활용되는 컴퓨팅 플랫폼과 같은 통합서버의 확보와, 재난의 종류와 상황에 부합하는 활용 가능 위성의 궤도분석을 가능하게 하는 분석도구의 개발에 의해 극복될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 이러한 제도적, 경제적, 기술적, 정책적 제약들을 극복할 수 있는 위성영상 기반 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 프레임워크를 제시하였으며, 재난의 종류와 단계에 따른 AI 기반 위성영상 분석 방법론을 제안하였다. 이러한 결과는 원격탐사와 재난관리 분야에 학술적 시사점을 제공하고, 재난모니터링 분야에 실무적 기여를 할 것으로 판단된다.

• 청정기술
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• 제26권3호
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• pp.228-236
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• 2020

우리나라는 제조업 중심의 경제구조상 각종 유해폐기물이 발생하고 있으나 매립후보지가 적고 소각처리의 경우 미세먼지의 발생에 대한 우려가 커서 전통적인 폐기물 처리가 쉽지 않다. 더구나 최근에는 개발도상국의 유해폐기물 수입규제, 배달문화의 보편화와 보건위기사태까지 겹쳐 폐기물 수거 및 적체 문제가 심화되고 있다. 본 연구에서는 특히 최근 폐기물 국제 규제 관련 추세에 맞춘 국내 폐기물 정보관리 전략을 제시하려 하였다. 그 내용은 (1) 국내 유해폐기물 분류 코드와 바젤협약 등 국제적 코드와의 정합성을 제고하려는 노력을 지속해야 하며 (2) 폐전자제품내 희토류 등 저함량 성분의 혼합 유해성을 고려해야 하고 (3) 유해폐기물 전주기 위해성을 기반으로 하는 관리가 수행되어야 한다. 또한 (4) 올바로시스템, 화학물질배출·이동량 정보공개시스템 및 폐기물 수출입 자료 등을 서로 연동하여 폐기물 상세 흐름 정보를 구축하고 (5) 센서와 지리정보 시스템 등을 활용하여 폐기물 흐름의 감시와 불법오염지역의 예측이 필요하다. 마지막으로 (6) 청정기술과 전과정평가 등으로 처리/재활용의 최적대안을 선정/수행하는 것이 바람직하다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제29권3호
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• pp.162-168
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• 2017

드론을 이용하여 고도 100 m에서 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 천해 해저지형 측량을 시도하였다. 쇄파대 내의 수심측량은 해안침식의 원인분석 등 관련 연구를 위해 가장 중요한 입력자료 중의 하나이다. 특히 이동한계수심 이내의 천해 수심자료는 연안 침퇴적 수치모델링을 위한 가장 중요한 입력자료 임에도 불구하고 정확한 해저지형측량 자료를 얻을 수 없었다. 그 이유는 선박을 이용한 상세 수심측량이 흘수 등을 고려할 때 수심 2 m 이내에서는 거의 불가능하며, 또한 쇄파와 연안류로 인해 선박 또는 사람이 직접 충분한 해상도로 측량하기에 매우 어렵기 때문이다. 따라서 소형 드론과 고해상도 카메라 이미지를 이용한 광학원격탐사는 매우 효과적인 천해수심측량 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지의 적색, 녹색, 청색 그리고 회색 밴드 이미지를 다변수 선형회귀분석법으로 분석하여 천해 수심을 추정하고 실측한 수심자료와 비교하여 천해수심측량의 가능성과 정확도를 검토하였다. 드론에서 촬영한 이미지를 해저 지질, 바닷물의 색상, 부유사의 농도 등의 영향을 고려하지 않고 수심추정 알고리즘을 이용하여 분석한 결과 수심 5 m 이내에서 상관계수 0.99 이상, 절대오차 0.2 m 이하로 수심을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2004년도 대한지구물리학회.한국지구물리탐사학회 공동학술대회 초록집
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• pp.3-17
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• 2004

Space-borne Earth observation technique is one of the most cost effective and rapidly advancing Earth science research tools today and the potential field and micro-wave radar applications have been leading the discipline. The traditional optical imaging systems including the well known Landsat, NOAA - AVHRR, SPOT, and IKONOS have steadily improved spatial imaging resolution but increasing cloud covers have the major deterrent. The new Earth observation satellites ENVISAT (launched on March 1 2002, specifically for Earth environment observation), ALOS (planned for launching in 2004 - 2005 period and ALOS stands for Advanced Land Observation Satellite), and RADARSAT-II (planned for launching in 2005) all have synthetic aperture radar (SAR) onboard, which all have partial or fully polarimetric imaging capabilities. These new types of polarimetric imaging radars with repeat orbit interferometric capabilities are opening up completely new possibilities in Earth system science research, in addition to the radar altimeter and scatterometer. The main advantage of a SAR system is the all weather imaging capability without Sun light and the newly developed interferometric capabilities, utilizing the phase information in SAR data further extends the observation capabilities of directional surface covers and neotectonic surface displacements. In addition, if one can utilize the newly available multiple frequency polarimetric information, the new generation of space-borne SAR systems is the future research tool for Earth observation and global environmental change monitoring. The potential field strength decreases as a function of the inverse square of the distance between the source and the observation point and geophysicists have traditionally been reluctant to make the potential field observation from any space-borne platforms. However, there have recently been a number of potential field missions such as ASTRID-2, Orsted, CHAMP, GRACE, GOCE. Of course these satellite sensors are most effective for low spatial resolution applications. For similar objects, AMPERE and NPOESS are being planned by the United States and France. The Earth science disciplines which utilize space-borne platforms most are the astronomy and atmospheric science. However in this talk we will focus our discussion on the solid Earth and physical oceanographic applications. The geodynamic applications actively being investigated from various space-borne platforms geological mapping, earthquake and volcano .elated tectonic deformation, generation of p.ecise digital elevation model (DEM), development of multi-temporal differential cross-track SAR interferometry, sea surface wind measurement, tidal flat geomorphology, sea surface wave dynamics, internal waves and high latitude cryogenics including sea ice problems.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.17-26
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• 2011

그라운드 앵커공법은 현재 우리나라에서 가장 일반적으로 사용되는 사면보강공법들 중 하나이다. 그러므로 앵커로 보강된 사면의 안정성을 장기간 확인하기 위해서는 그라운드 앵커의 긴장력을 측정하는 것이 매우 중요하다. 그러나 전통적인 로드 셀 방식의 측정기술을 제외하고는 특별한 기술이 개발된 것이 없다. 본 논문에서는 지반구조물의 보강을 위해 널리 사용되는 그라운드 앵커의 단기 및 장기 장력을 측정하기 위해 기존에 현장에서 주로 사용되는 스트레인게이지 또는 V/W 타입 로드 셀을 대체할 수 있는 새로운 방법에 대하여 기술하였다. 사용된 센서는 스트레인게이지 또는 V/W타입의 센서에 비해 크기가 작고 내구성이 우수하며 전자기파에 의한 노이즈 발생이 없는 광섬유 브래그격자(Fiber Bragg Grating ; FBG)센서이다. FBG 센서를 내장한 7연 강연선을 이용하여 원하는 위치에서 변형률 감지가 가능한 인장형 앵커를 제작하고 앵커 정착장을 연암과 화강풍화토 지반조건에 각각 2세트(set)씩 시공하여 현장인발실험을 수행하였다. 재하-제하단계를 포함하는 전 하중단계에서 FBG센서로 측정된 변형률로부터 장력 모니터링을 수행하였고 기존 로드 셀로 측정된 결과와 비교하였다. 현장 인발실험 결과, 제안된 광섬유 센서를 이용한 그라운드 앵커의 시공 중 긴장력 측정결과 실내 UTM 결과와 달리 약간의 차이가 있으나 실용적인 차원에서는 충분히 활용 가능한 것으로 확인되었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제17권7호
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• pp.5-13
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• 2016

본 연구는 투수계수가 큰 취약대가 제방에 존재할 경우의 침투거동에 관한 것이다. 침하계, 간극수압계, 수직 토압계 및 FDR 센서로 구성된 지점형 센서와 분포형 TDR 센서를 이용하여 제방의 침투특성 및 제방거동을 계측하였다. 계측결과들은 2차원 및 3차원 수치해석결과들과 비교 분석되었다. 모형제방은 길이 7m, 폭 5m, 높이 1.5m의 크기이며 제외지 수위는 1.3m인 세립질 모래로 조성된 제방이다. 계측 및 수치해석의 침투거동이 거의 유사하여 적절한 계측시스템으로 제방의 안정성을 실시간 모니터링할 수 있음을 알 수 있었다. 수치해석의 경우 정상단면에서는 2차원 및 3차원 해석결과가 거의 동일하나, 취약단면을 고려할 경우 2차원 해석의 침윤선이 3차원 결과보다 빠르게 진행된 후 두 결과가 수렴되었다.