나노물질에 대한 연구와 산업화가 급격히 진행되면서 수환경으로 유출되는 나노물질의 양도 점차 많아지고 있다. 특히 은나노물질의 경우 은의 항균성으로 인하여 다양한 분야에서 사용되고 있으며 환경으로 유출되어 입자상태와 용해된 상태로 존재할 수 있다. 은나노물질과 은이온은 생태환경에 악영향을 줄 수 있으며 미국에서는 2차 먹는물 규제 항목(secondary drinking water standards)으로 정하고 있으며 규제농도는 0.1 mg/L로 정하여 관리하고 있다. 본 연구에서는 경북지역의 지하수와 소규모 먹는 물 공급시설을 대상으로 은의 농도를 측정하였으며 오염 정도를 미국 EPA 기준과 비교하고 시료를 채취한 지역의 특성, 물의 사용 목적 등을 고려하여 분석하였다. 총 293개의 시료 중 EPA의 secondary drinking water standards를 초과한 시료는 2개이며 비율로 0.6 7%이다. 검출률은 마을 상수도와 소규모 급수시설에서 상대적으로 높으며 농도 기준으로는 지하수에서 상대적으로 높은 농도를 보여 인위적 오염원과 지질적 기원이 동시에 작용한 것으로 판단되었다.
지구 온난화는 대기 중 온실가스 농도 증가에 기인하여 전 세계적으로 이상기후를 유발하고 생태계와 인류에게 부정적인 영향을 미치고 있다. 이에 대응하여 각국은 다양한 방법으로 온실가스 감축을 시도하고 있으며, 해안 생태계가 흡수하는 탄소인 블루카본(blue carbon)에 대한 관심도 증가하고 있다. 블루카본은 그린카본(green carbon) 대비 탄소흡수 속도가 최대 50배 빠른 것으로 알려져 있어 기후 변화 대응에 있어 중요한 역할을 한다. 특히, 세계 5대 갯벌 중 하나인 대한민국의 갯벌은 생물 종 다양성이 풍부하고 뛰어난 탄소흡수원으로 평가되고 있다. 블루카본 관련 기존 연구에서는 갯벌의 탄소 저장량 및 연간 탄소 흡수량에 초점을 맞추었으나 위성자료를 활용하여 직접 갯벌의 면적 변화를 탐지하고 이를 탄소 저장량과 연계한 사례는 부족하다. 이에 본 연구에서는 다중시기 고해상도 위성자료인 PlanetScope 및 RapidEye 자료에 Direct Difference Water Index를 적용하여 연구지역인 낙동강 하구 갯벌의 면적 및 변화를 2013년부터 2023년 사이의 6개 시기에 대해 장기적으로 분석하고 시기별 탄소 저장량을 산정하였다. 분석 결과 연구지역 내 갯벌 면적은 조위 기준이 상이한 2013년 시기를 제외하였을 때 최소 약 9.38 km2 (2022년), 최대 약 9.89 km2 (2021년)로 연간 최대 약 5.4%가 변화하였으며 탄소 저장량은 최소 약 30,230.0 Mg C, 최대 31,893.7 Mg C로 산정되었다.
본 논문은 UWB(Ultra Wide Band) 펄스를 이용해서 인체에 접촉하지 않고 호흡, 심장 박동, 혈압, 혈당 등 생체 신호를 측정할 수 있는 방법을 기술하였다. 생체 신호는 건강을 점검하는 기초 자료로 인간의 활동 영역이 매우 넓어지고 수명이 길어지고 있으므로 기존 병원에 집중된 인적 및 물적 의료 시스템을 환자와 밀접하게 확산시켜서 신속한 치료 및 조치를 취해 건강한 생활을 영위할 수 있도록 요구하고 있다. 이와 같이 환자에 밀접하게 설치되어 지속적으로 불편함 없이 건강을 감시하는 방법으로 전파를 활용하는 방법이 오래 전부터 연구되어 왔으나 전파의 인체에 대한 특성 등을 정확히 파악하지 않고 개발되어 왔으므로 실제 임상에 적용하기에는 원하는 수준의 성능에 도달하지 못해 널리 실용화 되지 않고 있다. 본 논문에서는 기존 문제점인 인체에 대한 UWB 펄스파의 영향 및 특성 등을 분석해서 기술하였다.
본 논문에서는 영상 편집이 익숙하지 않은 시니어 동영상 크리에이터를 위한 동영상 편집 시스템을 설명한다. 영상분석 기술을 이용하여 편집소스 동영상을 분석하여 각종 정보를 제공하고, 자동으로 일부 장면을 삭제한다. 사용자가 다수의 소스 콘텐츠를 입력하였을 때, RNN(Recurrent Neural Network) 기술을 기반으로 샷 단위로 분할하고, 이 중 동영상 편집에서 배제할 부분을 구분한다. 각 샷 별로 중요도를 계산하여 샷 단위로 자동 삭제가 가능하도록 한다. 중요도 계산을 위해서 동영상 초점 정보를 추출하여 활용하는데, 이는 초점이 맞지 않는 영상 또는 흔들린 영상을 배제할 수 있도록 한다. 이후 시스템은 객체 인식을 수행하고, 얼굴이 나온 영상에 대해서 감정, 나이, 성별 등의 정보를 추출하여 사용자에게 제공한다. 사용자는 이런 정보를 활용하여 동영상을 제작한다. 동영상에 자막을 삽입하는 등 동영상을 꾸미기 위한 기능들도 포함되어 있으며, 이런 기능들을 활용할 시, 사용자의 과거 정보를 이용해서 선호 디자인을 쉽게 찾을 수 있도록 앞서 배치하고 있다. 시니어 동영상 크리에이터들이 본 시스템을 통해서 쉽고 빠르게 동영상 콘텐츠를 제작할 수 있다.
Traditional agriculture mostly focused on activity in the field, but current agriculture faces problems such as reduction of agricultural inputs, labor shortage and so on. Accordingly, traditional agricultural experiments generally considered the simple treatment effects, but current agricultural experiments need to consider the several and complicate treatment effects. To analyze such several and complicate treatment effects, data collection has the first priority. Remote sensing is a quite effective tool to collect information in agriculture, and recent easier availability of UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) enhances the effectiveness. LAI (Leaf Area Index) is one of the most important information for evaluating the condition of crop growth. In this study, we utilized UAV with multispectral camera to evaluate plant-based LAI of sweetcorn in a small-scale field experiment and discussed the feasibility of a new experimental design to analyze the several and complicate treatment effects. The plant-based SR measured by UAV showed the highest correlation coefficient with LAI measured by a canopy analyzer in 2018 and 2019. Application of linear mix model showed that plant-based SR data had higher detection power due to its huge number of data although SR was inferior to evaluate LAI than the canopy analyzer. The distribution of plant-based data also statistically revealed the border effect in treatment plots in the traditional experimental design. These results suggest that remote sensing with UAVs has the advantage even in a small-scale experimental plot and has a possibility to provide a new experimental design if combined with various analytical applications such as plant size, shape, and color.
본 연구에서는 집속초음파에 의한 하지정맥류 치료에서 치료의 효율과 안전성을 높이기 위한 영상유도 알고리즘을 제안하고자 하였다. 하지정맥류가 발생한 위치에 따라 영상 유도 기법을 달리하여 알고리즘을 수립 하였다. 심부성 하지정맥류의 경우는 획득된 초음파영상에서 혈관의 가로 단면 영상을 추출하고 혈관 중심부의 목표영역을 표시하도록 하였으며, 표재성 하지정맥류의 경우에는 인체의 표재정맥에서 획득한 CCD 카메라 영상에서 혈관 영역을 분리한 영상을 기반으로 한 영상 유도 시스템을 제작하고 하지정맥류 진행 정도에 따라 각기 다른 알고리즘을 설계 하였다. 실험결과 초음파 영상 기반의 알고리즘은 전체적으로 최대 $830{\mu}m$ 정도의 낮은 오차를 보였으나 CCD 영상 기반의 알고리즘은 일부 데이터에서 최대 8.3 mm 정도의 오차를 보였다. 이에 표재성 하지정맥류 영상 유도 알고리즘에 대해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 예상되며 이후 간단한 시스템을 구성함으로써 혈관 추적의 정확도를 평가할 필요성이 있을 것으로 예상된다.
이 연구에서는 석조문화유산의 박리를 비파괴적으로 검출하기 위해 방위와 시간에 따른 수동적 적외선 열화상기법의 분석조건과 적용방법을 설정하였다. 이 결과, 수동적 열화상은 대기온도, 일사량 및 일조방향에 민감하게 반응하여 각 시간대별로 서로 다른 온도분포 특성을 나타냈다. 특히 6~17시 사이에 주기적으로 변하는 일사량과 일조방향은 암석의 표면온도를 불균질하게 만들었고, 박리가 존재하는 경우 외부환경에 따라 열 이동 차이가 생겨 특정시간대를 제외하고 건전부와 박리부의 표면온도 차이가 발생하였다. 시간에 따른 수동적 열화상분석의 박리검출 특성을 살펴본 결과, 전반적으로 북측면을 제외한 모든 방위에서 대기온도와 일사량이 급격히 증가하는 9시와 10시에 박리검출이 용이하였다. 그러나 이 연구는 가을에 수행되어 사계절에 대한 영향을 모두 고려하지 못했고, 수동적 열화상분석을 통해 박리부의 정량적인 발생면적을 파악하기에는 어려움이 있었다. 따라서 추가적으로 사계절에 대한 수동적 열화상분석의 종합고찰과 능동적 열화상분석을 이용한 박리 정량화 모델링 연구가 필요할 것으로 판단된다.
인간의 동작 인식은 건강관리, 상황기반 응용 등 실제적인 삶의 여러 부분에서 이용할 수 있기 때문에 중요한 주제이다. 건강관리를 위한 조언을 제공하는데 사용될 수 있기 때문에 동작인식 중 일상생활 동작인식이 주로 연구되고 있다. 특별히 넘어짐은 심장문제로 발생할 수 있기 때문에 넘어짐 인식은 독거 노인의 건강한 삶에 중요한 역할을 할 수 있다. 넘어짐 인식은 여전히 어려운 연구과제이다. 넘어짐 인식을 위해 몸에 여러 종류의 센서를 부착하는 시스템이 제안되었지만 이는 사용자가 센서를 부착하는 것을 잊어버리거나 이런 시스템에 익숙하지 않기 때문에 유용성에 문제가 있다. 본 연구에서는 사용자가 휴대하고 있는 스마트 폰 내의 가속도 및 자이로센서 값의 변화를 분석하여 알려진 넘어짐 패턴과 유사성을 분석하여 넘어짐을 판단하는 방법을 제안한다. 이 연구를 위해 5명의 자원자를 모집하여 다양한 종류의 넘어짐을 실험하였다. 실험결과는 본 연구를 통해서 넘어짐 인식을 위한 제안한 방식이 유효하다는 것을 보여준다. 실험 알고리즘은 많이 사용되고 있는 G1 스마트 폰 위에 구현하였다.
도시녹지는 열섬현상을 감소시키고 여가나 휴식 공간으로 활용되는 등 도시민의 삶의 질을 향상시키는 중요한 역할을 하는 도시 기반시설이다. 그러나 양적인 개발효율에 치중한 관행으로 도시녹지의 체계적인 관리가 미흡했던 것이 사실이다. 녹지총량제와 같은 보존을 위한 제도적 틀은 갖추어 가고 있지만, 정확한 녹지량을 산정하는 기술적 측면은 상대적으로 보완할 여지가 크다. 최근 들어 원격탐사를 이용한 녹지나 도시 기반시설의 정량적 탐지를 수행한 다양한 연구들이 수행 되었다. 그러나 기존 연구들이 활용한 자료의 공간 해상도를 고려하였을 때 도시 내에 무수히 존재하는 소규모 녹지공간의 탐지가 효과적으로 되었다고 보기 힘들다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 초분광 영상(CASI-1500)을 활용한 도시 내 소규모 녹지에 대한 정량적 탐지를 수행하였다. 이를 위해 식생지수를 산출하여 소규모 녹지공간의 탐지 여부를 검토한 뒤, ISODATA와 SAM 기법을 적용한 감독분류, 무감독분류를 통해서 각 방법들이 소규모 녹지공간 탐지에 적절한지 비교하였다. 미분류, 불투수성, 녹지로 의심되는 영역, 녹지의 4개의 피복으로 분류하여 SAM 기법에 사용된 참조스펙트럼의 차이를 비교하였다.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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