• 한국환경보건학회지
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• 제36권4호
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• pp.294-305
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• 2010

This study estimated the health risk of heavy metals in particulate matter $(PM)_{2.5}$ in a Gwangyang industrial complex. The $PM_{2.5}$ containing heavy metal was collected from January to November, 2008 using a denuder air sampler and by IC (Ion Chromatograph). The risk assessment was performed in a four-step process; hazard identification, exposure assessment, dose-response assessment and risk characterization. In the hazard identification process, $Cr^{6+}$, Ni, As, and Pb were categorized as human carcinogens and probable human carcinogens, while Ti, Mn, Se, P, $Cr^{3+}$, Cu, and Zn were not classified as human carcinogens. It was found that the excess cancer risk by Central Tendency Exposure (CTE) of $Cr^{6+}$ and As in $PM_{2.5}$ was > $10^{-6}$, and the total excess cancer risk posed by carcinogen heavy metals in $PM_{2.5}$ was > $10^{-6}$. It was also determined that the total hazard index by CTE of non-carcinogen heavy metals in $PM_{2.5}$ was <1. Taken together, these results indicate a high cancer risk associated whit inhalation of heavy metal-containing$PM_{2.5}$ in industrial areas.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권1호
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• pp.15-26
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• 2022

3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important dataset for various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manual way is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV images and developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models using different data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value, using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our model performance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach, while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.23-32
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• 2022

본 연구는 국내 연약지반 설계에서 일반적으로 사용되고 있는 Terzaghi 압밀이론에 의한 1차원 압밀해석의 침하량 및 침하시간이 실제 현장에서 측정되는 침하량 및 침하시간과의 차이로 인해 발생하는 문제점을 최소화하고자 수행하였다. 현장 지반특성을 고려한 압밀도-시간계수는 압밀도, 침하시간, 시간계수의 관계를 이용하여 결정할 수 있으므로 현장에서 측정된 시간-침하량 곡선을 현장과 동일한 압밀거동이 재현될 때의 수치해석기법으로 역해석하였다. 현장과 동일한 압밀거동이 재현될 때의 시간-침하량과 시간-과잉간극수압 데이터로 각 침하시간에 대한 침하량과 과잉간극수압을 이용하여 침하량과 과잉간극수압에 의한 송산그린시티 지반의 압밀도-시간계수를 산정하였다. 본 연구결과 연약지반 대상지역의 압밀특성이 고려되지 않은 Terzaghi 압밀도-시간계수를 사용한다면 시공시 연약지반 종료시기를 결정하는데 어려움이 있으며 압밀특성이 고려된 압밀도-시간계수를 사용할 필요가 있다.

• 청정기술
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• 제28권2호
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• pp.182-192
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• 2022

This study provides an overview of the production costs of methane and hydrogen via water electrolysis-based hydrogen production followed by a methanation based methane production technology utilizing CO₂ from external sources. The study shows a comparative way for economic optimization of green methane generation using excess free electricity from renewable sources. The study initially developed the overall process on the Aspen Plus simulation tool. Aspen Plus estimated the capital expenditure for most of the equipment except for the methanation reactor and electrolyzer. The capital expenditure, the operating expenditure and the feed cost were used in a discounted cash flow based economic model for the methane production cost estimation. The study compared different reactor configurations as well. The same model was also used for a hydrogen production cost estimation. The optimized economic model estimated a methane production cost of $11.22/mcf when the plant is operating for 4000 hr/year and electricity is available for zero cost. Furthermore, a hydrogen production cost of $2.45/GJ was obtained. A sensitivity analysis was performed for the methane production cost as the electrolyzer cost varies across different electrolyzer types. A sensitivity study was also performed for the changing electricity cost, the number of operation hours per year and the plant capacity. The estimated levelized cost of methane (LCOM) in this study was less than or comparable with the existing studies available in the literature.

• 한국토양비료학회지
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• 제38권6호
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• pp.340-344
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• 2005

수년간 고추를 연작한 비닐하우스에서는 연작 또는 염류집적에 따른 수량감소가 현저하게 나타난다. 고추의 수량감소를 줄이면서 설치한 비닐하우스의 사용연한을 연장시킬 수 있는 수단으로 기존 토양에 왕겨를 혼합한 소토양관비재배의 가능성을 검토하였다. 소토양관비재배 시험구에서는 관행재배 시험구에 비하여 토양 EC가 $4dS\;m^{-1}$ 이하로 낮아졌으며 두 재배방법 사이에 지상부 생육의 차이는 크지 않았으나 뿌리의 발달은 소토양관비재배 시험구에서 현저히 좋았다. 특히 소토양관비재배 시험구에서는 잔뿌리의 발달이 많았으며 관행재배 시험구에서는 뿌리 양이 적을 뿐만 아니라 굵은 뿌리가 많이 발생되었다. 풋고추 수량은 소토양관비재배 시험구에서 43% 정도 증가되었는데, 이는 소토양관비재배 시험구에서의 양호한 뿌리 발달이 양분흡수에 기여하였고 결과적으로 수량 증대로 이어진 것으로 판단된다. 본 논문은 초기 단계의 연구결과이며, 소토양관비재배방법이 연작 토양 시설물의 이용효율을 극대화할 수 있는 방법의 하나로 그 가능성을 제시하였을 뿐이다. 소토양관비재배방법의 실용화를 위해서는 보다 구체적인 연구가 더 진행되어야 할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.499-506
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• 2019

정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.26-41
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• 2016

본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물순환모형 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 매개변수 자동보정 기법인 PEST(Model-independent Parameter ESTimation)와 연계하여 단기 유출 특성을 분석하였다. CAT모형의 유출 모의 시 CAT모형에서 지원하는 3가지 침투 해석 방법((Rainfall excess, Green&Ampt and Horton)을 적용하였으며, 대표적인 단기 유출모형인 HEC-HMS를 비교 모델로 설정하여 모의 결과를 비교 분석하였다. 대상유역은 탄천의 지류인 운중천과 금토천이 포함된 판교 시험유역으로 유역면적은 $22.9km^2$이며, 유로연장은 9.2km이다. 2006, 2007년 중 누적 강우량 40mm이상에 해당하는 6개의 강우사상을 대상으로 모의를 실시하였다. 주요 매개변수를 대상으로 첨두유량, 첨두시간, 유출용적에 대한 민감도 분석 수행 후, PEST를 적용하여 유출 특성에 민감하게 반응하는 토양 관련 매개변수들에 대해 최적화를 수행하였다. 모의 결과 HEC-HMS의 경우 6개 강우사상에 대해 NSE가 0.63~0.91이었으며, CAT-PEST는 NSE 0.42~0.93의 모형 효율을 보였다. 선행토양함수조건에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 강우사상에 대해서는 HEC-HMS의 모의 정확도가 높았으나 강우 특성에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 경우에는 한계가 있는 것으로 보인다. 물리적 매개변수가 입력자료로 사용되는 CAT-PEST의 경우 다양한 유출특성을 가진 강우 사상에 대해 정밀한 유출 분석이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.223-235
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• 2020

본 연구에서는 무인항공기 영상 기반의 정밀농업(precision agricultural) 구현에 있어 핵심 데이터 중 하나인 수치표고모델의 표고를 보정하기 위한 수치표고모델 표고 보정 방법론을 제시한다. 먼저 정사영상에 방사보정을 수행한 다음 ExG (Excess Green)를 생성한다. ExG에 Otsu 기법을 적용하여 산출된 임계값을 기준으로 비식생지역을 추출한다. 이어서, 비식생지역의 위치에 대응되는 수치표고모델의 표고를 표고 보정을 위한 데이터인 EIFs(Elevation Invariant Features)로 추출한다. 추출된 EIFs 간 차이값을 기반으로 정규화된 Z-score를 산출하여 포함된 특이치를 제거한다. 그리고 선형회귀식을 구성하여 수치표고모델의 표고를 보정함으로써 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작한다. 총 10장의 수치표고모델을 활용하여 제안기법을 검증하기 위해 표고 보정 전과 후의 최대/최소값, 평균/표준편차를 비교분석하였다. 또한, 검사점을 선정하여 RMSE (Root Mean Square Error)를 산출한 결과, 정확도는 평균 RMSE 0.35m로 도출되었다. 이를 통해 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작할 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.187-196
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• 2020

본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.819-829
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• 2019

붕괴사고가 발생하였을 시, 피해악화를 방지하기 위해 즉각적인 대응이 필요하며 피해면적 산출, 대응 및 복구 계획 수립 등이 이루어져야 한다. 이를 위해선 피해지역에 대한 정확한 탐지가 이루어져야 한다. 본 연구는 붕괴사고 피해탐지를 위해 신속하고 실시간 대응이 가능한 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 활용하여 피해지역 탐지를 수행하였다. 연구대상지역은 재개발 사업이 착수되면서 주택 및 아파트의 철거가 진행 중에 있는 울산 중구 B-05 주택재개발 지역으로 선정하였다. 이 지역은 건물의 철거 모습이 붕괴된 상태와 유사하고 철거 전후의 변화가 뚜렷하게 나타나 있으며, 2019년 5월 17일, 7월 9일 각각 UAV 영상을 획득하였다. 건물의 붕괴 전후 영상에서 변화지역을 피해지역으로 판단하였으며, 이를 위해 대표적인 변화탐지 기법인 분광벡터 변화분석 기법(Change Vector Analysis)과 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)기반 superpixel 기법을 이용하였다. 피해지역을 정확하게 탐지하기 위해 비관심지역(식생)을 ExG(Excess Green)를 이용하여 1차적으로 제거해주었고, 변화탐지가 된 객체들 중 면적으로 인한 오탐지가 된 객체들은 최소면적을 계산하여 최종적으로 제거해주었다. 그 결과 변화지역 탐지의 전체결과는 95.39%를 나타냈으며, 추후 붕괴사고에 대한 대응 및 복구대책 및 피해액 산출 등 다양한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.