• KSBB Journal
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• 제14권3호
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• pp.328-336
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• 1999

본 연구에서는 제철소에서 배출되는 산업폐수를 이용하여 미세조류를 성공적으로 배양하였으며 이에 대한 모델링 연구를 통해 이산화탄소의 고정화 및 암모니아의 제거효율에 미치는 환경인자에 대하여 살펴보고 실제 옥외배양에서의 성능을 평가하고자 하였다. Bottle에서의 배양을 통해 산업폐수에서 미세조류가 성장하면서 암모니아를 완전히 제거할 수 있음을 확인하였다. 또한 이때 타양미생물의 성장은 미세조류의 성장에 비해 미미하였으므로 건조중량으로부터 고정화된 이산화탄소를 계산할 수 있었다. Raceway pond의 회분식운전 결과로부터 조류성장에 대한 모델을 구축하고 관계되는 parameter를 결정할 수 있었으며 이로부터 실제 옥외에서의 빛의 세기에서 고정화된 이산화탄소의 누적량 및 암모니아의 제거를 계산할 수 있었다. 그 결과 60 klux이상의 빛에서는 암모니아가 완전히 제거될 수 있다는 결과를 얻었으며 빛의 세기가 증가할 수록 성능이 향상되지만 빛에너지에 대한 효율은 감소하는 경향을 발견하였다. Raceway pond의 실제 옥외운전을 모사하기 위한 반연속식 배양실험에서는 dilution rate이 증가할 때 이산화탄소의 고정화율 및 암모니아의 제거율이 증가하나 암모니의 제거효율은 감소하는 경향을 얻었다. 또한 raceway pond의 옥외배양시 빛의 세기 및 폐수의 깊이, dilution rate에 따른 성능변화를 모델로 이용하여 계산하였는데 결과적으로 하루에 12시간동안 100klux의 태양빛이 공급되는 조건에서 raceway pond를 운전할 때 최적의 dilution rate은 0.425$day^{-1}$이며 이러한 조건에서 24.7 g$m^{2}day^{-1}$의 속도로 이산화탄소를 고정할 수 있는 것으로 평가되었다. 또한 이러한 조건에서 암모니아는 0.52 g $NH_3-Nm^{-2}day^{-1}$의 속도로 제거될 수 있으며 배출수증의 암모니아농도는 폐수의 깊이에 따라 크게 변화하는 것으로 나타났다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권6호
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• pp.624-635
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• 2019

항공교통 수요 증가로 항공기의 운항이 증가하면서 항공기 동체와 조류가 충돌하는 조류 충돌 사고가 매년 증가하고 있다. 이에 각 공항에서는 조류 충돌 사고기록을 바탕으로 항공기에 피해를 줄 것으로 예상되는 조류 종을 파악하고 순위를 매겨 충돌 위험을 효과적으로 평가 및 관리할 수 있는 연구를 수행하고 있다. 본 연구는 김포, 김해 및 제주국제공항에서 2005년부터 2013년까지 수집된 통합운항정보시스템 (Integrated Flight Information Service, IFIS) 자료를 바탕으로 항공기에 피해를 줄 것으로 예측되는 조류 종을 파악하고, 단일 및 다중 매트릭스 모델 간 위험성 평가 결과를 비교 분석 및 고찰하기 위해 수행되었다. 단일 매트릭스 모델을 통한 평가 결과 김포국제공항 및 김해국제공항에서는 왜가리, 독수리 2종과 백로류, 기러기류, 오리류, 갈매기류, 비둘기류 및 까마귀류가, 제주국제공항에서는 독수리, 까치 2종과 기러기류, 오리류, 갈매기류, 비둘기류 및 까마귀류가 '매우 높음' 또는 '높음'으로 평가되었다. 다중 매트릭스 모델을 통한 평가 결과 김포국제공항에서는 왜가리, 독수리, 까치 3종과 백로류, 기러기류, 오리류, 도요류 및 비둘기류가, 김해국제공항에서는 왜가리, 독수리, 찌르레기, 까치 4종과 백로류, 기러기류, 오리류, 도요류 및 비둘기류가, 제주국제공항에서는 왜가리, 까치 2종과 오리류, 도요류, 비둘기류가 '매우 심각' 또는 '매우 높음'으로 평가되었다. 모델 간 예측 결과에 있어 김포국제공항과 김해국제공항은 차이가 없었으나, 제주국제공항은 유의한 차이가 있었다. 이는 김포와 김해국제공항은 모두 하천의 하류에 위치하고 있어 대형 수조류들이 주로 관찰된 것에 반해 제주국제공항은 바다와 도심에 가까이 위치하고 있어 몸무게가 작은 소형 조류들이 많이 관찰되었기 때문이다. 이러한 종들과의 충돌이 항공기 동체에 미치는 영향이 적어 모델 간의 공통된 변수의 영향은 적었고, 추가적인 변수에 의해 두 모델의 평가 결과 간 큰 차이가 발생한 것으로 판단된다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권7호
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• pp.647-654
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• 2016

수신된 신호세기강도(RSSI)를 이용한 가시광통신기반 실내위치인식은 다른 무선 통신 위치인식 기법에 비해 정확성이 높기 때문에 많이 연구되고 있다. 하지만 수신기의 기울기와 방위에 따라 RSSI가 변할 수 있기 때문에 동일한 위치에서 수신된 신호조차도 큰 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 수신기의 기울기 변화에 의해 발생하는 오차를 감소시키기 위해 가우스-뉴턴(Gauss-Newton) 기법을 적용한 가시광통신기반 3차원 실내위치인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 수신된 RSSI를 선형 최소자승기법(LSM)을 적용하여 수신기의 초기 위치를 선정함으로써 연산량을 줄이고 수신기의 방위각과 기울기의 변화에 의하여 획득된 RSSI를 포함하는 3차원 비선형 모델에 가우스-뉴턴 기법을 사용하여 정확도를 개선하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 16개의 LED 조명이 설치된 $6{\times}6{\times}3m^3$의 실내 공간에서 수신기의 기울기 및 방위각 변화에 따른 기존의 선형 LSM 기반 삼변측량기법과 제안한 방법에 대한 오차를 비교 및 분석하였다. 실험결과 제안한 알고리즘 위치 정확도가 기존의 선형 LSM 기반 삼변측량기법 대비 82.5% 개선되었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.148-156
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• 2014

The objective of this study is to compare NOx emissions from light duty diesel vehicles measured from on-road tests that conducted under various driving routes and seasonal conditions. We measured real-driving NOx emissions using PEMS, portable emissions measurement system, under the urban, rural and motorway road traffic conditions. On-road tests were repeated at summer, fall and winter season. The accumulated driving distance is more than 1,200 km per each vehicle. Route average NOx emission factors were compared among nine route-season combinations. The emission characteristics of each combinations were investigated using time series mass emission rates and vehicle operation-based emission rates and activities, which is based on U.S. EPA's MOVES model. Most concerned route-season combination is "urban road condition at summer", which shows two to eleven times higher NOx emissions than other combinations. The emission rates and activities under low speed operating conditions should be managed in order to reduce urban-summer NOx. From a NOx control strategy perspective, the exhaust gas recirculation, EGR, is observed to be properly operated under wide range of vehicle driving conditions in Euro-5 vehicles, even if the air conditioner turns on. In high power demanding conditions, the effect of overspeeding could be more critical than that of air conditioner activation.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.148-156
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• 2013

Since the demand for new military vehicle to fulfill the necessary conditions such as multi-purpose, high-mobility, and survivability has raised continuously from the army, the prototype of a Korean light tactical vehicle was developed to meet these requirements using our own technology. In particular, the new tactical vehicle was equipped with a double wishbone independent suspension to improve ride and handling and maximize off-road driving performance. In this paper, a comprehensive virtual durability process to evaluate the service life of the prototype is presented. A reliability of the trimmed body model based on CATIA data was verified by comparison result between mode analysis and modal test. The dynamic model was constructed using ADAMS/Car, and then the weight distribution and lateral slope driving performance of it were compared with the results of static weight and lateral slope tests. The validity of the VTL(Virtual Test Lab) was checked with test results from the 3-inch spaced impact road. The durability performances of trimmed body and suspension components were evaluated through MSM(Modal Superposition Method) fatigue analysis. It is shown that the virtual durability process could be a helpful tool to find out the weak areas and improve their structures in developing new military vehicle.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2003년도 하계학술대회 논문집 Vol.4 No.2
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• pp.1038-1042
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• 2003

LED(Light Emitting Diodes)를 이용한 LCD 백라이트는 현재까지 모바일용의 $2{\sim}3$ 인치정도의 소형모델에서 상용화되고있다. 현재 동종분야에서 $5{\sim}7$ 인치 이상의 중대형에서는 아직 검토나 개발단계인 것으로 파악되고 있다. LED의 특징인 장수명, 고색순도, Robustness 등의 장점에도 불구하고 광효율이나 경제적측면에서 아직 형광램프 Type 에 비해 개선점이 남아있는 것도 개발지연 이유중의 하나다. 최근에 일부 광원업체에서 소비전력 5W로 높은 출광효율을 갖는 고휘도를 가진 LED가 개발되고있다. 고색재현성을 요구하는 TV등의 민수용 디스플레이시장이 커지는 현 추세에 한 방법으로 3색의 고휘도 LED광원을 사용한 백 라이트를 개발했다. R(Red), G(Green), B(Blue)의 3색 점광원 다수를 이중도광판 구조의 장변에 일정 간격으로 배열하여 최종 출사면에서 백색이 되도록 소정의 구성비로 설계하였다. 점광원간의 간격으로 인해 발생되는 혼색도를 보완하기위해 광원과 출사면까지의 광경로를 점광원이 아닌 튜브형의 형광광원 사용시보다 일정량 길게 설계해야 되는데, 이것으로 인해 출광효율이 형광램프구조에 비해 떨어지는 결과로 나타났다. 본 연구에서는 17인치 모니터구조의 백라이트에서 색재현성 105%와 소비전력 67W에서 표면휘도 $2000cd/m^2$ 정도를 달성하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.21-32
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• 2007

물체 내부에서의 빛의 산란 현상 (subsurface scattering)에 기반한 조명 모델은 사실적인 이미지 생성에서 매우 중요하지만, 복잡한 계산으로 인하여 게임, 가상현실 등의 대화형 환경에 적용되기 어려웠다. 우리는 빛의 단일 산란과 다중 산란 현상에 의한 조명을 이미지 상에서 근사하는 보다 실용적인 기법을 제안한다. 먼저 광원 시점에서 렌더링한 이미지의 각 픽셀에 물체 내부로 투과된 조사도 정보를 저장하고, 쉐이딩 단계에서 이 정보를 사용하여 조명을 빠르게 계산한다. 단일 산란은 그림자 매핑과 유사한 알고리즘과 적응적인 결정적 샘플링을 통해 수행 비용을 효율적으로 줄인다. 다중 산란은 빛의 확산 이론에 기반한 계층적인 샘플링을 사용한다. 복잡한 함수의 테이블화은 속도를 보다 향상 시킨다. 실험을 통해 제안된 기법이 초당 수 십에서 수 백 프레임의 빠른 속도로 사실감있는 장면을 렌더링할 수 있으며, 게임과 같은 기존의 대화형 환경에 쉽게 적용될 수 있음을 보여준다.

• 한국안전학회지
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• 제36권3호
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• pp.31-39
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• 2021

In Korea, more than half of work-related fatalities have occurred on construction sites. To reduce such occupational accidents, safety inspection by government agencies is essential in construction sites that present a high risk of serious accidents. To address this issue, this study developed risk prediction models of serious accidents in construction sites using five machine learning methods: support vector machine, random forest, XGBoost, LightGBM, and AutoML. To this end, 15 proactive information (e.g., number of stories and period of construction) that are usually available prior to construction were considered and two over-sampling techniques (SMOTE and ADASYN) were used to address the problem of class-imbalanced data. The results showed that all machine learning methods achieved 0.876~0.941 in the F1-score with the adoption of over-sampling techniques. LightGBM with ADASYN yielded the best prediction performance in both the F1-score (0.941) and the area under the ROC curve (0.941). The prediction models revealed four major features: number of stories, period of construction, excavation depth, and height. The prediction models developed in this study can be useful both for government agencies in prioritizing construction sites for safety inspection and for construction companies in establishing pre-construction preventive measures.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.99-103
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)이 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능으로 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원을 가지는 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기존의 학습된 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 크기를 줄이는 인공신경망 경량화 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 압축 기술 중 하나인 프루닝(Pruning)의 문턱값을 동적으로 조정하는 CNN 압축 기법을 제안한다. 프루닝될 가중치를 결정하는 문턱값을 실험적, 경험적으로 정하는 기존의 기술과 달리 정확도의 저하를 방지하는 최적의 문턱값을 동적으로 찾을 수 있으며, 경량화된 신경망을 얻는 시간을 단축할 수 있다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 MNIST 데이터 셋을 사용하여 LeNet을 훈련시켰으며, 정확도 손실 없이 약 1.3 ~ 3배의 시간을 단축하여 경량화된 LeNet을 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.891-907
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• 2023

Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similarspectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.