본 연구는 시가화지역 토지이용 및 녹지구조에 따른 온도변화를 파악하고자 강남구 내 시가화지역을 대상으로 44개소 조사지를 블록단위로 선정하여 실시하였다. 온도값은 1999${\~}$2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상 6scene을 적용하였다. 도시온도변화에 대한 영향요인 분석결과 토지 이용유형은 그 자체로 도시온도변화의 중요 인자로 작용하지는 않는 것으로 판단되었으며 토양피복유형은 상관관계 분석결과 상관계수가 건폐율이 0.368(2001년 6월)${\~}$0.709(1999년 5월)로 양(+)의 상관관계에 있었으며 녹지율은 -0.551(2001년 6월)${\~}$-0.860(1999년 6월)으로 음(-)의 상관관계를 보였다. 녹지용적(녹지용적계수${\times}$100), 녹피율과 온도값과의 상관관계 분석 결과 녹피율과의 상관계수는 -0.549(2001년 6월)${\~}$-0.817(1999년 6월)의 범위이었으며 녹지용적은 -0.517(2001년 6월)${\~}$-0.882(1999년 6월)로 녹피율과 녹지용적 모두 각 온도값과 강한 음(-)의 상관관계를 보였다. 도시화지역 온도변화 예측모형 구축을 위한 회귀분석 결과 녹지용적이 설명 변수로 채택되었다.
고속충격을 받는 복합재 적층판의 충격거동 특성 중에서 관통 후 잔류속도, 시편에 의한 충격흡수에너지 그리고 충격손상영역에 대한 평가와 예측이 중요하다. 본 논문에서는 고속충격을 받는 Carbon/Epoxy 복합재 적층판의 잔류속도와 흡수에너지를 준실험적 방법을 통하여 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 고속충격에 의한 시편의 흡수에너지를 정적에너지와 동적에너지로 구분하였으며 정적에너지는 보강섬유의 파손과 정적 탄성에너지와 관련 있는 준정적압입실험을 통한 관통에너지를 사용하였다. 동적에너지는 고속충격 시 시편 일부의 움직임과 관련한 운동에너지에 대하여 몇 가지 모델을 제안하여 비교하였다. 공압을 이용한 고속충격실험을 수행하고 예측 값과 비교 분석하였다. 시편의 손상영역은 C-scan을 통하여 측정하였다. 관통한계속도보다 큰 초기 속도인 경우, 정적에너지인 관통에너지 뿐 만 아니라 시편의 동적 에너지가 시편 전체 흡수에너지에 크게 기여함을 알 수 있었다.
발사 이전에 OSMI 모의 복사량을 산출함은 실제로 관측할 자료를 추정하고, 자료처리를 위한 준비에 매우 유용하다. 1999년 발사예정인 다목적 실용위성의 탑재체 중의 하나인 OSMI 자료처리 시스템은 SeaWIFS 자료처리 시스템을 OSMI에 맞추어 재개발된 것이다. 모의 복사량 계산은 OSMI 센서의 파장대역 및 스캔방식, 다목적 실용위성의 궤도에 관한 정보가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 대양에서의 OSMI 모의 복사량을 산출하기 위해 CZCS에서 관측한 엽록소를 다목적 실용위성이 관측한다는 가정을 하게 되었다. 궤도 예측에는 수정된 Brouwer-Lyddane 모델이, water-leaving 복사량을 산출하기 위해 CZCS 엽록소 농도가, OSMI가 관측할 대기에 의한 복사량 계산에는 여러 가지 복사모델이 이용되었다. OSMI의 412, 443, 490, 555, 765, 865nm 6가시광선 파장대역에서 모의 복사량을 산출하였다. 예상대로, 총 복사량 중 water-leaving 복사량은 아주 작으며 (10% 미만), 태양해면반사에 의한 영향은 태양 적위 근처에서 관측된다. 그러므로 대기보정은 총 복사량으로부터 엽록소 농도를 계산하는데 매우 중요하다. 태양해면반사에 의해 영향을 받는 자료는 사용할 수 없으므로 OSMI 임무 기간내에 지속적인 전구 해양관측을 위해서는 체계적인 자료수집 계획이 요구된다.
최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.
The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.
본 연구는 개선된 '다중센서 기반 무인 서리관측시스템(MFOS, Multiple-sensor based Frost Observation System)'을 소개하였다. 개선된 시스템인 MFOS v2는 엽면습윤센서를 기반으로 서리 감지는 물론, 서리 발생 주요 인자인 표면온도 예측을 위한 기능도 겸한다. 기존 관측 시스템은 1) 엽면습윤센서 표면이 대부분의 가시광선을 반사하기 때문에 RGB 카메라로 엽면습윤센서 촬영 시 표면에 발생한 얼음(서리) 관측이 어려움, 2) 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영 결과가 어두움, 3) 열적외선 카메라가 온도의 상대적인 고저만을 보여주는 단점들이 존재하였다. 엽면습윤센서 표면에 발생한 얼음(서리) 파악을 위해 검정색으로 표면 도색된 엽면습윤센서를 추가 설치하였고, 동일한 높이에 유리판들을 설치하여 얼음(서리) 발생 확인을 위한 보조 도구로 활용하였다. 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영을 위해 카메라 촬영 시간에 맞춰 전원이 On/Off 되도록 LED 조명을 연동시켜 설치하였다. 상대적인 온도의 높고 낮음 판단만 가능했던 기존의 열적외선 카메라도 픽셀당 온도 값 추출이 가능하도록 개선하였다. 이러한 개선 사항들을 반영한 MFOS v2는 실제 농경지에 설치하여 운영 중이며, 서리예측 모델에 들어갈 입력자료를 생산하는 진보된 서리 관측시스템으로서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
Analyzing the collapse behavior of thin-walled steel structures holds significant importance in ensuring their safety and longevity. Geometric imperfections present on the surface of metal materials can diminish both the durability and mechanical integrity of steel shells. These imperfections, encompassing local geometric irregularities and deformations such as holes, cavities, notches, and cracks localized in specific regions of the shell surface, play a pivotal role in the assessment. They can induce stress concentration within the structure, thereby influencing its susceptibility to buckling. The intricate relationship between the buckling behavior of these structures and such imperfections is multifaceted, contingent upon a variety of factors. The buckling analysis of thin-walled steel shell structures, similar to other steel structures, commonly involves the determination of crucial material properties, including elastic modulus, shear modulus, tensile strength, and fracture toughness. An established method involves the emulation of distributed geometric imperfections, utilizing real test specimen data as a basis. This approach allows for the accurate representation and assessment of the diversity and distribution of imperfections encountered in real-world scenarios. Utilizing defect data obtained from actual test samples enhances the model's realism and applicability. The sizes and configurations of these defects are employed as inputs in the modeling process, aiding in the prediction of structural behavior. It's worth noting that there is a dearth of experimental studies addressing the influence of geometric defects on the buckling behavior of cylindrical steel shells. In this particular study, samples featuring geometric imperfections were subjected to experimental buckling tests. These same samples were also modeled using Finite Element Analysis (FEM), with results corroborating the experimental findings. Furthermore, the initial geometrical imperfections were measured using digital image correlation (DIC) techniques. In this way, the response of the test specimens can be estimated accurately by applying the initial imperfections to FE models. After validation of the test results with FEA, a numerical parametric study was conducted to develop more generalized design recommendations for the stainless-steel shell structures with the initial geometric imperfection. While the load-carrying capacity of samples with perfect surfaces was up to 140 kN, the load-carrying capacity of samples with 4 mm defects was around 130 kN. Likewise, while the load carrying capacity of samples with 10 mm defects was around 125 kN, the load carrying capacity of samples with 14 mm defects was measured around 120 kN.
한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.
지하공동구는 최근 통신의 발달로 인해 국가 중추기능으로서의 주요 역할을 하는 시설로, 사고시 신속한 대처가 힘들고 케이블 연소시 발생하는 유독가스에 의한 검은 연기로 공동구 내에 진입하여 소화화기가 힘들다. 따라서, 화재발생시 막대한 재산피해 및 통신의 두절 등 국가의 중추신경이 마비됨은 물론 시민 불편사항을 초래시켰다. 본 논문은 지금까지 발생되어온 공동구 화제를 바탕으로 실제 공동구 모형을 제작하여 화재를 재현함으로서, 과학적으로 화재의 성상을 분석하고 지하공동구 내에 소방설비를 갖춘 후에 일정온도에서 각각의 소방설비들이 제대로 작동하는지를 검증하는데 그 목적이 있다. 화재실험은 지하 공동구 내에 정온식 감지선형 감지기, 방화문, 연결살수설비 및 환기설비를 설치하고 송.배전케이블은 일정구간 내화도료로 도장하며 난방관은 내화피복된 상태에서 실험하였다. 그 결과 최고 온도가 $932^{\circ}c$로 측정되었고 일정온도에서 정온식 감지선형 감지기가 작동하여 화재위치를 정확히 수신반에 나타내었다. 그리고 송.배전케이블은 일정구간 내화도료로 도장한 것은 내화성능이 없는 것으로 나타났고, 내화피복된 난방관은 약 30분 정도의 내화 성능이 있는 것으로 나타났다. 컴퓨터 화재 시뮬레이션은 실제 화재 시험시의 화재하중을 입력하여 실시한 결과 최고 온도가 $943^{\circ}c$로 실제 화재시의 최고 온도인 $932^{\circ}c$와 거의 일치하였다. 따라서 공동구 화재하중만으로 화재 시뮬레이션을 실시하여 화재의 성상에 대한 예측이 가능한 것으로 판단되며 시뮬레이션으로 얻는 열방출량, 연기층의 높이, 산소, 일산화탄소, 이산화탄소의 농도 등의 결과 값들을 실제 화재 실험시의 값으로 적용시킬 수 있는 것으로 판단된다. 0.05ppb보다 높은 수준으로 예측되어 유럽의 허용기준치를 초과하는 것으로 나타났다.확보를 위한 위생관리 업무 향상을 위해서는 본 연구에서 가장 취약한 부분으로 드러난 시설 및 기기들을 우선 보완해야 할 것으로 사료된다.ons. Specific growth rate of dechlorinators showed little difference between the slurry and the low-moisture sediments; however, growth yield was high in the sediments of reduced moisture content. The reduction of sediment moisture decreased the dechlorination rate and extent of PCBs but did not inhibit the growth of PCB dechlorinators.1.4mg, 여학생이 159.3mg이었다. 이상의 결과로 보아 에너지, 단백질, 칼슘, 비타민 A 등 대부분의 영양소 섭취량이 권장량에 미치지 못하여 성장기에 있는 아동들의 영양소 섭취 상태에 문제가 있음을 시사해 주었다. 5. 조사 대상자의 식습관과 영양소 섭취량의 상관관관계는 식사 시간의 규칙성은 단백질, 식이성 섬유소, 비타민 A 및 티아민섭취량과 양의 상관을 나트륨섭취량과는 음의 상관관계가 있었다. 음식의 간(염도)은 인과 콜레스테롤 섭취와 음의 상관관계를 나타냈다. 들깨가루나 들기름 사용 여부는 열량, 탄수화물 및 인의 섭취량과 음의 상관을, 지방, 철분, 리보플라빈 및 나이아신섭취량과는 양의 상관관계를 나타냈었다. 결식여부는 지방, 철분 및 나이아신섭취량과는 양의 상관관계를, 열량, 탄수화물, 인 나트륨, 및 콜레스테롤섭취량과는 음의 상관을 보였다. 외식이
최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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