• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.19-31
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• 2024

항만은 국민의 생활과 국가의 경제에 큰 영향을 미치는 사회기반시설로, 최근 인프라의 노후화율이 증가하고 다양한 자연재해가 빈번하게 발생하고 있어 안전 관리를 위한 항만의 변위 모니터링이 필수적이다. 이 연구에서는 포항 영일만항과 주변 지역에 대해 Sentinel-1 위성의 상향(2017년 2월-2023년 7월) 및 하향(2017년 2월-2021년 12월) 궤도 관측에서 획득된 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 자료에 고정산란체 레이더 간섭기법(Permanent Scatterer Interferometric SAR)을 적용하여 시계열 변위를 산출하였고, 2017년 11월에 발생한 포항 지진에 의한 변위를 분석하였다. 영일만항의 남부(최남단 제외)와 중앙부는 관측 초기에 약 10개월 동안 건설 활동에 기인하는 큰 변위를 보였으며, 포항 지진의 동시성 변위로 서쪽방향으로 최대 1.6 cm의 수평 움직임 및 0.5 cm의 침하가 발생하였다. 반면 매립이 가장 늦게 완료된 항만 최남단과 가장 오래된 항만 북부에서는 포항 지진에 의한 변위가 거의 관측되지 않았다. 이는 항만 매립토의 고결화가 약할수록 지진에 더욱 취약하며, 매립이 진행 중이어서 흙의 고결화가 매우 약한 경우는 오히려 지진에 크게 영향을 받지 않음을 지시한다. 영일만항 전역에서는 온도 변화에 따른 매립토의 체적 변화에 기인한 1 cm 내외 수준의 여름철 침하 및 겨울철 융기 현상이 매년 반복적으로 관측되었다. 영일만항에 인접한 제1, 제2일반산업단지의 지반은 관측 기간 동안 침하하였고, 침하 속도는 제1일반산업단지에서 더 빨랐다. 제1일반산업단지는 포항 지진 동시성 변위로 서쪽 방향으로 3 mm의 수평 움직임과 6 mm의 침하가 관측되었으나, 제2일반산업단지는 포항 지진에 영향을 거의 받지 않은 것으로 분석되었다. 이 연구의 결과를 통해 영일만항의 시계열 변위 특성을 파악할 수 있었고, 해안에 매립을 통해 건설된 항만의 안정성에 지진이 미치는 영향을 이해할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.78-95
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• 2024

기후변화와 도시 문제를 고려해 다양한 영역에 걸친 환경계획의 수립과 비교를 위해서는 일관된 기준으로 분류된 지역 규모 수준의 공간자료 구축이 중요하다. 본 연구는 World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT)에서 제시한 절차를 사용하여 기후 및 환경 연구가 활발히 이루어지고 있는 창원시의 Local Climate Zone(LCZ)를 분류하였다. 또한, 동질적인 기후 특성을 가진 지역일지라도 일부 격자가 다른 기후 특성으로 분류되는 파편화 문제를 개선하기 위해 필터링 기법을 적용하고 필터링 반경에 따른 LCZ 분류 특성을 비교하였다. 위성영상과 지상참조자료, 감독분류 머신러닝 기법인 Random Forest를 활용하여 필터링하지 않은 분류지도와 필터링 반경이 1, 2, 3인 분류지도를 제작하여 정확도를 비교하였다. 또한, 도시지역의 건물 유형에 따른 LCZ 분류특성을 비교하기 위해 GIS를 활용한 분류방법론에서 사용되는 도시형태지수를 제작하여 선행 연구에서 제시한 범위와 비교하였다. 그 결과, 전체 정확도는 필터링 반경이 1일 때 가장 높은 값을 보였다. 도시형태지수를 비교하였을 때 LCZ 유형별 차이는 적었고 대부분 선행연구의 범위를 만족하는 것을 확인하였다. 그러나 연구 결과를 통해 건물의 높이 정보를 반영하지 못하는 한계를 확인하였고, 이를 보완할 수 있는 데이터를 추가하여 분류한다면 더 높은 정확도의 결과물을 획득할 수 있을 것이라 판단된다. 연구 결과는 국내 도시기후 관련 환경 연구분야의 기초 공간자료 제작하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.773-780
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• 2020

4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제7권2호
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• pp.68-77
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• 2002

2000년 한반도 남해안에서 발생한 Cochlodinium polykrikoides 적조 초기발생, 진행과 소멸현상을 현장과 NOAA 위성 표층수온 자료를 이용하여 검토하였다. 일반적으로 C. polykrikoides 적조는 1995년에서 1999년에는 적조 띠가 고흥 나로도해역에서 최초 발생되었으나, 2000년에는 여수해만 해역에서 최초로 발생되었다. 이는 한반도 남해해역에서 여러 해수가 영향을 미쳤기 때문으로 생각된다 : 1) 대마난류와 남해연안류, 2) 진도냉수대와 남서해 연안수 및 3) 남동연안의 저온수와 외양난류수, 이 기간동안 실시한 현장조사에서는 C. polykrikoides의 유영세포가 이들의 경계역에 집적되는 경향을 나타내었는데, 특히 8월말에 대마난류와 남해연안류 사이의 남해 해양전선이 여수해만에서 형성되어 2000년 C. polykrikoides 적조가 바로 이 지점에서 시작하는 것을 관찰할 수 있었다.(8월 22일). 이 C. polykrikoides 우점 적조는 Alexandrum tamarense, Gymnodinium mikimotoi, Skletonema coastatum, 그리고 Chaetoceros spp.와 혼합하여 발생하였다. 적조발생 기간 중에 한반도에는 'Prapiroon'과 'Saomai' 2개의 태풍이 C. polykrikoides 적조세력에 영향을 미쳤다. 태풍 'Prapiroon'이 통과한 후 C. polykrikoides 유영세포의 수는 최대를 보였고, 태풍 'Saimai' 통과 후 적조는 소멸하였다(9월 20일). 10월 5일에는 진해만과 한산-거제만에서 C. polykrikoides 적조가 발생하였는데, 이때의 위성사진은 22$^{\circ}C$의 수온전선이 한산-거제만을 거쳐 진해만까지 깊숙이 관입되어 있었으며, 적조발생해역 및 현장수온도 일치하고 있었다. 또한 이 지역에서 가을과 겨울철에 우점 출현하는 Akashiwo sanguinea(=Gym, sanguineum)와 C. polykrikoides이 함께 적조를 형성하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.88-89
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• 2013

A variety of influenza A viruses from animal hosts are continuously prevalent throughout the world which cause human epidemics resulting millions of human infections and enormous industrial and economic damages. Thus, early diagnosis of such pathogen is of paramount importance for biomedical examination and public healthcare screening. To approach this issue, here we propose a fully integrated Rotary genetic analysis system, called Rotary Genetic Analyzer, for on-site detection of influenza A viruses with high speed. The Rotary Genetic Analyzer is made up of four parts including a disposable microchip, a servo motor for precise and high rate spinning of the chip, thermal blocks for temperature control, and a miniaturized optical fluorescence detector as shown Fig. 1. A thermal block made from duralumin is integrated with a film heater at the bottom and a resistance temperature detector (RTD) in the middle. For the efficient performance of RT-PCR, three thermal blocks are placed on the Rotary stage and the temperature of each block is corresponded to the thermal cycling, namely $95^{\circ}C$ (denature), $58^{\circ}C$ (annealing), and $72^{\circ}C$ (extension). Rotary RT-PCR was performed to amplify the target gene which was monitored by an optical fluorescent detector above the extension block. A disposable microdevice (10 cm diameter) consists of a solid-phase extraction based sample pretreatment unit, bead chamber, and 4 ${\mu}L$ of the PCR chamber as shown Fig. 2. The microchip is fabricated using a patterned polycarbonate (PC) sheet with 1 mm thickness and a PC film with 130 ${\mu}m$ thickness, which layers are thermally bonded at $138^{\circ}C$ using acetone vapour. Silicatreated microglass beads with 150~212 ${\mu}L$ diameter are introduced into the sample pretreatment chambers and held in place by weir structure for construction of solid-phase extraction system. Fig. 3 shows strobed images of sequential loading of three samples. Three samples were loaded into the reservoir simultaneously (Fig. 3A), then the influenza A H3N2 viral RNA sample was loaded at 5000 RPM for 10 sec (Fig. 3B). Washing buffer was followed at 5000 RPM for 5 min (Fig. 3C), and angular frequency was decreased to 100 RPM for siphon priming of PCR cocktail to the channel as shown in Figure 3D. Finally the PCR cocktail was loaded to the bead chamber at 2000 RPM for 10 sec, and then RPM was increased up to 5000 RPM for 1 min to obtain the as much as PCR cocktail containing the RNA template (Fig. 3E). In this system, the wastes from RNA samples and washing buffer were transported to the waste chamber, which is fully filled to the chamber with precise optimization. Then, the PCR cocktail was able to transport to the PCR chamber. Fig. 3F shows the final image of the sample pretreatment. PCR cocktail containing RNA template is successfully isolated from waste. To detect the influenza A H3N2 virus, the purified RNA with PCR cocktail in the PCR chamber was amplified by using performed the RNA capture on the proposed microdevice. The fluorescence images were described in Figure 4A at the 0, 40 cycles. The fluorescence signal (40 cycle) was drastically increased confirming the influenza A H3N2 virus. The real-time profiles were successfully obtained using the optical fluorescence detector as shown in Figure 4B. The Rotary PCR and off-chip PCR were compared with same amount of influenza A H3N2 virus. The Ct value of Rotary PCR was smaller than the off-chip PCR without contamination. The whole process of the sample pretreatment and RT-PCR could be accomplished in 30 min on the fully integrated Rotary Genetic Analyzer system. We have demonstrated a fully integrated and portable Rotary Genetic Analyzer for detection of the gene expression of influenza A virus, which has 'Sample-in-answer-out' capability including sample pretreatment, rotary amplification, and optical detection. Target gene amplification was real-time monitored using the integrated Rotary Genetic Analyzer system.

• 산학경영연구
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• 제23권1호
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• pp.87-106
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• 2010

관광은 국가간에 무역마찰도 없으면서 국제친선교류 확대, 소득 및 고용증대, 높은 외화가득율을 가능하게 해주는 분야이다. 관광개발은 자원의 공유를 통하여 지역간 국가간 협력이 가장 용이한 부분으로 손꼽히고 있다. 그리고 관광산업은 세계 최대산업중의 하나로서 부가가치가 재화산업보다 높음이 증명되었다. 북한도 대규모의 투자 없이 현재의 관광자원을 기반으로 많은 외화를 획득할 수 있다는 인식하에 관광분야에 많은 관심을 표명하고 있다. 내륙관광과 달리 남북 주민간 접촉을 차단할 수 있고 내륙접근성이 절대 미비한 북한의 사정상의 해양관광개발에 대한 관심은 높을 수 밖에 없다. 그러나 해양관광개발은 대규모 투자, 전문기술 그리고 대량의 고급수요가 필수적이기 때문에 북한 단독으로 추진하기는 어려울 것이다. 따라서 해양관광개발은 어떤 협력사업보다 남북한 공동 협력사업으로서 우선순위가 높다고 볼 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 그동안 동 서해 접경해역에서의 군사적 충돌과 대립으로 인한 남북한 긴장관계를 평화적인 협력체제로 유도하여 궁극적으로 남북통일에 기여하기 위한 우선적으로 선택가능한 해양정책으로서 해양관광 공동개발의 제 사안을 살펴보고 그 정책적 지원장치를 마련하고자 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권2호
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• pp.197-204
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• 2018

현재 우리가 사는 21세기에서 가장 핫한 이슈중 하나는 AI이다. 농경사회에서 산업혁명을 통해 육체노동의 자동화를 이루었듯이 정보사회에서 SW혁명을 통해 지능정보사회가 도래햇다. Google '알파고'의 등장으로 인해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 machine learning (머신러닝) 사례를 보면서 이제 바둑의 세계 까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 기계학습ML(machine learning)은 인공 지능 분야로, 인공지능 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 도래했다. 기계학습ML(machine learning)은 인공지능의 분야로, 인공지능 컴퓨터가 혼자 학습 하도록 알고리즘 기술 개발을 하는 뜻을 의미하는데, 많은 기업들이 머신러닝을 바둑의 세계까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 많은 기업들이 머신러닝을 용하는데 그 예로는 Facebook에서 이미지를 계속 학습하여 나중에 그 이미지가 누구인지 알려주는 것도 머신러닝의 한 사례이다. 또한 구글의 데이터 센터 최적화를 위해서 효율적인 에너지 사용 모델 구축을 위해 neural network(신경망)을 활용하였다. 또 다른 사례로 마이크로소프트의 실시간 통역 모델은 번역 학습을 통해 언어관련 인풋 데이터가 증가할수록 더 정교한 번역을 해주는 모델이다. 이처럼 많은 분야에 머신러닝이 점차 쓰이면서 이제 우리 21세기 사회에서 앞으로 나아가려면 AI산업으로 뛰어들어야 한다.

• 공업화학
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• 제26권5호
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• pp.615-620
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• 2015

폴리프로필렌(polypropylene, PP)과 대나무 섬유(bamboo fiber, BF) 복합체의 물성에 미치는 상용화제의 영향을 고찰하기 위해 이축압출기를 이용하여 PP/BF 복합체를 제조하였다. BF의 함량은 10에서 25 wt%로 변량하였고, 상용화제는 3 wt%로 고정하였으며, 폴리프로필렌과 대나무 섬유와의 혼화성 증대를 위한 상용화제는 무수말레인산(maleic anhydride, MAH)이 그라프트된 PP-g-MAH를 사용하였다. 상용화제를 적용한 복합체의 화학구조는 적외선 분광 스펙트럼의 $1700cm^{-1}$ 근처에서 나타나는 카르보닐기(C=O) 신축진동 피크의 존재 여부를 통해 확인하였으며, 압출온도와 스크류 회전속도는 기계적 물성과 탄화 정도를 고려하여 210, 100 rpm으로 선정하였다. PP/BF 복합체의 용융거동은 큰 차이를 보이지 않았지만 결정화 온도는 $10-20^{\circ}C$ 정도 증가를 나타내었고, 이는 BF가 불균일 핵제로 작용하기 때문으로 해석할 수 있다. 인장시험, 굴곡시험을 통해 BF의 함량이 15-20 wt%일 때 상용화제의 효과가 뚜렷하게 나타나는 것을 확인하였고, 이는 PP와 BF의 계면 접착특성으로 설명할 수 있다. 계면 접착특성 향상은 파단면의 SEM 사진과 접촉각을 통해 확인하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.25-42
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• 2010

이 연구는 공업계고등학교 학생들에게 형성되어 있는 '공학'에 대한 이미지를 알아보고, '공학' 이미지의 요인구조를 파악하기 위해 수행되었다. 연구 대상은 전국의 공업계고등학교 3학년 학생 695명이었다. 측정 도구는 Osgood(1957)이 개발한 의미분별법 도구에서 이용되었던 형용사 척도 문항을 참고하여 연구자가 개발하였으며, 예비조사를 거쳐 본 조사에서는 총 30개의 문항을 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공업계고 학생들이 인식하고 있는 '공학'에 대한 전체적인 이미지 평균 점수는 4.27점으로 기준(4점)을 약간 상회하는 정도였다. 둘째, 전체적인 경향을 보면 '공학'은 중요하고 가치가 있지만, 어렵고 복잡하고 위험하다는 이미지가 공업계고 학생들에게 각인되어 있음을 알 수 있었다. 셋째, 요인분석 결파 6개씩 요인이 추출되었으며, 요인 1은 실용성, 요인 2는 감성, 요인 3은 섬미성, 요인 4는 용이성, 요인 5는 책임감, 요인 6은 적극성이라고 명명하였다. 넷째, 지역별 '공학'에 대한 이미지의 평균 비교 결과, 각 요인별로 지역에 따라 '공학'에 대해 인식하고 있는 이미지에 차이가 있는 것으로 나타났다.