• 한국항공우주학회지
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• 제50권5호
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• pp.333-338
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• 2022

쉐도우그래프(Shadowgraph) 기법을 통해 케로신의 대체 물질인 데칸/메틸사이클로헥산 혼합연료를 사용하는 단일 제트(jet)를 초임계 환경으로 분사하여 제트의 거동을 가시화하였다. T_r = 0.484인 연료 제트의 분사 차압 ∆P는 0.5 MPa로 일정하게 유지하였고 혼합연료의 임계점 이상에서 실험을 진행하였으며 챔버 내부 환산온도 T_r(=T/T_c)를 1.00~1.23, 환산압력 P_r(=P/P_c)을 1.00, 1.38로 변화하여 실험결과를 분석하였다. 초임계 환경으로 분사되는 제트의 밀도감소 지표로써 후처리 된 제트 이미지의 밝기 강도를 챔버 내부 온도와 압력을 변화시켜 관찰하였다. 챔버 내부 온도가 상승할 때 제트의 밝기 강도 감소 폭이 커지는 것을 확인하였으며, 동일 온도일 때 챔버 내부 압력이 높을 경우 제트의 밝기 강도 감소가 지연되는 것을 확인하였다. 챔버 내부 압력이 높을 경우 연료의 유사 임계온도(pseudocritical temperature)가 증가하고 연료 제트의 밀도감소에 필요한 온도가 상승하여 밝기 강도 변화가 지연되는 근거로 판단하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.311-326
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• 2022

우리나라 산림의 효율적인 관리와 산림 모니터링을 위해 산림청은 농림위성을 개발 중이며 2025년 발사 예정이다. 농림위성을 효율적으로 활용하기 위해 산림청 국립산림과학원은 36종의 농림위성 산림분야 활용산출물 개발을 진행 중이다. 원격탐사 기법을 활용하여 도출된 산출물들은 지상검증이 요구되며 해당 산출물들에 대한 품질 모니터링 결과를 지속적으로 보고해야 한다. 국내 최초로 산림분야 활용 위성이 개발되는 상황이라 국내에는 공식적인 산림분야 활용 산출물 검보정 사이트가 부재하다. 이에 저자들은 국제기준에 맞춰 농림위성 산림분야 활용산출물 검보정을 위한 검보정 사이트를 설계하였다. 또한 전국적으로 검보정 사이트를 설치하기 위해 적정 센서를 선택하여 해당 센서의 활용 가능성을 평가하였다. 평가 결과 지상 관측데이터와 Sentinel-2 영상과의 산림 산출물에 대한 오차가 ±5% 이내로 관측되어 해당 센서를 활용하여 전국적으로 확장이 가능함을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제32권4호
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• pp.99-106
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• 2021

Purpose: In this study, we aimed to manufacture a patient-specific gel phantom combining three-dimensional (3D) printing and polymer gel and evaluate the radiation dose and dose profile using gel dosimetry. Methods: The patient-specific head phantom was manufactured based on the patient's computed tomography (CT) scan data to create an anatomically replicated phantom; this was then produced using a ColorJet 3D printer. A 3D polymer gel dosimeter called RTgel-100 is contained inside the 3D printing head phantom, and irradiation was performed using a 6 MV LINAC (Varian Clinac) X-ray beam, a linear accelerator for treatment. The irradiated phantom was scanned using magnetic resonance imaging (Siemens) with a magnetic field of 3 Tesla (3T) of the Korea Institute of Nuclear Medicine, and then compared the irradiated head phantom with the dose calculated by the patient's treatment planning system (TPS). Results: The comparison between the Hounsfield unit (HU) values of the CT image of the patient and those of the phantom revealed that they were almost similar. The electron density value of the patient's bone and brain was 996±167 HU and 58±15 HU, respectively, and that of the head phantom bone and brain material was 986±25 HU and 45±17 HU, respectively. The comparison of the data of TPS and 3D gel revealed that the difference in gamma index was 2%/2 mm and the passing rate was within 95%. Conclusions: 3D printing allows us to manufacture variable density phantoms for patient-specific dosimetric quality assurance (DQA), develop a customized body phantom of the patient in the future, and perform a patient-specific dosimetry with film, ion chamber, gel, and so on.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.165-193
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• 2022

현대 업무환경 변화의 중심은 디지털 기술이라고 할 수 있다. 특히 업무관리시스템 및 문서생산시스템에서 생산한 기록으로 업무를 증명하는 일반적인 공공기관에서 기록관리체계는 업무환경 그 자체이기도 하다. 김포시는 제4차 산업혁명기술 시대에 선제적으로 대응하고 업무환경 혁신을 이루기 위해 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2021년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사업에 지원하였고 선도 기관으로 확정되어 3억 3천의 지원을 받아 공공 클라우드 기반의 AI-OCR을 통한 기록물 검색 및 활용기능 강화 프로젝트를 진행하였다. 이를 통해 규격화된 색인 값에 의존한 검색과 이미지 열람에 그치던 비전자기록의 한계를 넘어 데이터화 하였고 AI-OCR이라는 신기술 적용으로 98%의 인식률을 구현하였다. 공공기관에 디지털 기술을 사용하여 업무 효율화, 생산성 향상, 개발비용 절감, 내·외부 이용자들의 기록관리 서비스 수준의 제고를 이루었기에 신기술과 기록물관리의 결합 사례연구를 통해 기록관리 분야 본연의 전문성을 높이는 방향과 업무환경 혁신 구현 사례를 공유하고자 한다.

• 한국광학회지
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• 제34권4호
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• pp.157-169
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• 2023

헤드 마운티드 디스플레이(head mounted display, HMD)를 이용한 증강 현실(augmented reality, AR)은 군사, 의료, 제조, 게임 및 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 HMD에 가장 필수적인 AR 광학계의 설계 및 제작에 대해 논의한다. HMD용 AR 광학계는 디스플레이의 증강 영상과 현실 세계를 동시에 볼 수 있는 넓은 투명 영역이 필요하다. 이를 위해, AR 광학계를 각각의 특성에 따라 세 부분으로 나누어 설계 및 제작하였다. 그리고 3개의 광학계를 하나의 완전한 AR 광학계로 만들기 위해 필요한 ultra-violet (UV) 접착층의 굴절률을 고려해 설계함으로써 입력 광원이 UV 접착 층을 통과할 때의 광경로 이동(shift) 현상을 최소화하였다. 또한, AR 광학계를 설계할 때 축외 수차를 보정하고 양산에 적합하도록 2개의 비구면을 사용했다. 끝으로 HMD 양산을 위해 두께 11 mm, 대각선 화각(diagonal field of view) 40°, 무게 11.3 g의 비구면 AR 광학계를 설계하고 제작하였다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제23권3호
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• pp.318-327
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• 2008

This study examined the cultural dietary habits as well as attitudes toward food, within other life pattern elements, of students living in Gwangju City and Chonnam Province, Korea. Questionnaires from 1,000 student respondents were analyzed. The survey consisted of questions regarding physical condition and health status, dietary consciousness, food preference, knowledge of food and nutrition, and dietary culture. The results showed that 1.6% of the students considered their own physical condition to be extremely poor, and 2.7% and 2.1% also considered their father's and mother's physical conditions as extremely poor, respectively. Among the respondents, 18.3% were smokers and consumed an average of 14.8 cigarettes per day. With regard to their dietary habits, the students answered that they preferred to eat meals with friends rather than with family members, fruit was chosen for eating over health food supplements, and there was very little participation or interest in various food and cultural festivals. The female students had a tendency to alleviate mental stresses by eating, while the male students performed more physical activity to deal with stress. The female students also preferred cereal, fruit, fast food, and sweetened foods more than the male students. Between the smokers and non-smokers, significantly more non-smokers chose fruit (p<0.01), ethnic foods (p<0.05), and sweetened foods (p<0.05) as compared to the smokers. Body mass index (BMI) had significant positive correlations with soft drink (p<0.01), health food supplement (p<0.01), and alcoholic beverage (p<0.001) consumption, while BMI was negatively correlated with cereal (p<0.01), fruit (p<0.001), and sweetened food (p<0.01) intake. The health status of students was positively correlated with their father's health status (p<0.01), mother's health status (p<0.001), and BMI (p<0.05), as well as cereal (p<0.001), high protein side dish (p<0.01), fruit (p<0.01), vegetable (p<0.01), and traditional food (p<0.001) intake. The average body weight for female students was approximately 5 kg less than the Korean Nutrition Society's standardized weight, therefore, it is strongly recommended that measures be taken to develop a systematic nutrition education program that would help those students who often unintentionally skip breakfast or go on extreme diets to improve body image.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5B호
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• pp.519-524
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• 2010

본 연구는 식물의 비사저감효과를 정량화하기 위한 기초연구로서 해안녹화에 적합한 식물을 선발하기 위해서 실시되었다. 이를 위해서 몇몇 초본식물을 현장식재한 후 식물 생장의 지표로서 시기별 식생 피복도 모니터링을 실시하였다. 문헌조사를 통하여 24종의 해안녹화식생 후보군을 선정하여 식생포지에 생육한 후, 내염성실험을 실시하여 갯기름나물, 갯패랭이, 땅채송화, 섬기린초, 좁은잎해란초, 큰꿩의비름, 털머위, 해국 등 7종을 선정하였다. 현장식재실험은 내염성실험에서 선정된 7종과 일반 초화류인 꿀풀과 좁은잎해란초 등 2종을 추가한 총 9종에 대하여 경상북도 울진 오산항 부근 해안가에 식재 포장을 설치하여 실시되었다. 각 식물별로 약 1년 동안 정기적으로 촬영된 사진을 이미지 프로세싱 기법으로 처리하여 최종적으로 피복도를 계산하여 시기별 변화 양상을 파악하였다. 그 결과, 섬기린초, 갯패랭이, 해국 등이 연중 높은 피복도를 나타낸 반면 꿀풀과 좁은잎해란초는 거의 모든 개체가 고사하여 매우 낮은 피복도를 나타내었다. 결론적으로 섬기린초, 갯패랭이, 해국 등이 해안녹화에 적합한 종으로 판단되었다. 추후 본 연구에서 선정된 식물들의 비사저감효과를 정량화하기 위한 풍동을 이용한 추가적인 연구가 요구된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권8호
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• pp.471-484
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• 2023

적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.245-257
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• 2023

우리나라 대표적인 식량 작물인 벼는 넓은 면적에서 장기간 재배되어 병해충에 대한 저항성이 낮아지고 있다. 대표적인 벼 질병 중 하나인 도열병이 대규모로 발생하면 수확량이 감소하여 조기에 병을 발견하고 방제를 하여야 한다. 하지만 농지 중심에서 도열병이 발생 하면 육안으로 병을 발견하기 어렵다. 드론을 이용한 작물 모니터링 기법은 생육 이상을 탐지하는데 유용하나 언제 발생할지 모르는 도열병 발생을 위해 빈번하게 촬영을 하는 것은 많은 인력과 비용이 소모된다. 본 연구의 목적은 드론, 위성과 같은 원격탐사 자료와 기상자료를 공동 활용하여 벼 도열병을 조기에 탐지하는 것이다. 위성영상은 벼 재배 필지를 추출하는데 유용하였다. 식생지수와 수분지수의 특성을 이용하여 관개가 된 논을 효과적으로 탐지하였다. 이후 기온, 상대습도, 강우일수 자료를 활용하여 벼 도열병 발생위험도를 계산하였다. 도열병 발생위험도가 증가하면 병이 발생할 가능성이 높아진다는 것을 의미하며, 해당 시점에 드론 관측을 수행하였다. 병이 발생한 지점, 병이 발생한 지점과 일반 벼가 혼재되어 있는 지점, 일반 벼 지점에서 분광반사도의 변화를 살펴보았으며, 갈색 병반을 가지는 도열병 특성상 적색과 근적외선 파장대에서 분광반사도의 변화가 급격한 것을 확인하였다. 도열병이 발생한 지점에서는 주변 지점에 비해 식생지수 값이 낮은 군집이 나타났으며, 시계열 드론 영상을 통해 해당 지점으로부터 벼 도열병 확산을 추적하였다. 최종적으로 수확 전 드론 영상을 활용하여 필지별 도열병 발생률에 대한 공간정보를 생산하였다.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.213-224
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• 2023

Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.