• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권8호
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• pp.29-36
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• 2022

최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.991-1005
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• 2022

위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1925-1934
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• 2022

원격탐사 기술을 활용한 접근불능 지역에 대한 핵활동 모니터링은 핵 비확산을 위해 필수적이다. 최근에는 딥러닝을 이용하여 핵활동 관련 객체를 탐지하는 연구가 활발하게 수행되고 있으나, 고해상도 위성영상 내 소형객체는 클래스 불균형 발생 빈도가 높다. 이로 인해 소형객체 탐지 성능이 저하되는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 입력 데이터 내 핵활동 관련 소형객체의 비율이 딥러닝 모델 성능에 미치는 영향을 분석하여 탐지 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 소형객체 비율이 상이한 6가지 학습자료를 구축하여 학습자료별로 U-Net 모델 학습을 진행하고, 다양한 종류의 소형객체가 포함된 test dataset을 이용하여 학습된 U-Net 모델 간 정량적·정성적 비교평가를 수행하였다. 그 결과, 입력영상 내 객체 픽셀 비율을 조절하였을 때 핵활동 관련 소형객체를 효과적으로 탐지할 수 있는 것이 확인되었으며, 이를 통해 훈련 자료 내 객체 비율을 조정하여 딥러닝 모델 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.483-490
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• 2021

최근 도시화된 지역의 지하개발로 인한 각종 문제가 증가함에 따라 정확한 지하시설물 정보관리가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 실시간으로 지하공간통합지도를 활용하기 위해 현장 취득 GPR (Ground Penetration Radar) 탐사 데이터와 지하공간통합지도의 상호 위치를 비교하는 기능, 지하시설물 분석 기능, GPR 탐사 단면을 지하공간통합지도 상에 중첩하여 가시화 하는 기능, 측량 데이터를 3차원 공간상에 정위치 및 속성 편집을 통해 셰이프 파일로 변환하는 기능, 셰이프파일을 지하공간통합지도 모바일 센터에 제출하는 기능을 정의하여 프로그램으로 개발하였다. 또한, 개발 프로그램의 현장 적용 테스트를 위해 상수관로 매설 공사 현장에서 지하시설물 실시간 측량 현장에서 활용하는 시나리오와 GPR 탐사 현장에서 활용하는 시나리오를 도출하였으며, 서울시 관내 4개소에서 현장 실증을 수행하여 활용 시나리오의 현장 적용 문제점 및 기능의 오류 없이 정상적으로 작동함을 확인하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 프로그램의 현장 활용성을 확인할 수 있었으며, 현장에서 측량 성과의 품질 확인 및 지하공간통합지도의 갱신 자동화에 기여할 수 있을 것이다. 또한, 국토교통부에서 추진하는 지하시설물도 정확도 향상 확산사업에 시범 적용하여 개발 프로그램의 활용성을 더욱 높일 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.77-86
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• 2023

Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권6호
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• pp.689-700
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• 2022

건축물 골조공사에서 먹매김 작업은 건축물 구조부재 요소를 정확한 위치에 시공하기 위해 높은 정밀도가 요구되나, 현재 인력에 의해서 진행되어 작업자의 숙련도에 따라 먹 위치 정확도 및 정밀도가 저하되고, 정보손실 및 오류 발생에 따른 생산성 저하 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 전반적인 먹매김 공정의 자동화 및 정보화 기술 도입이 요구되며, 건설로봇을 활용한 먹매김 자동화는 효과적인 수단이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 건축물 골조공사의 먹매김 시공자동화 로봇의 프로토타입을 개발하고 기초성능을 평가하였다. 개발된 로봇은 크게 주행부, 마킹부, 센싱부, 제어부로 구성되었으며, 골조공사 환경을 고려하여 다양한 주행방식과 마킹부 이동 및 회전이 가능하도록 설계되었다. 주행 및 마킹 성능 실험 결과, 주행거리 오차 및 마킹 품질측면에서는 만족할 만한 성능을 보였으나, 일부 주행방식과 마킹 정밀도 측면에서의 개선 필요성이 확인되었다. 본 연구결과를 토대로 개발 장비의 지속적인 개선 및 성능 보완, 전체 먹매김 공정의 자동화 시스템 구축을 진행하고자 한다.

• 한국해양생명과학회지
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• 제7권1호
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• pp.15-20
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• 2022

본 연구는 우리나라 해안에서 널리 서식 중인 해양 자원 중 하나인 전복(Haliotis discus hannai)의 차세대염기서열분석 데이터 기반으로 선별한 신규 펩타이드의 항암 활성을 평가한 연구이다. 펩타이드의 항암 활성은 교모세포종 세포주인 SNU-489에서 농도 의존적으로 처리 시간에 비례하여 증가하였으며, 200 µM로 48시간 처리하였을 때 암 세포 사멸율이 67%로 가장 높게 나타났다. 반면 정상 세포인 HaCaT에서 가장 높은 세포 사멸율은 18%로 농도 의존적이었으나 처리 시간과는 무관하였다. 또한 신규 펩타이드의 항암 메커니즘 과정을 밝히기 위해 세포자멸괴사(Necroptosis) 관련 유전자의 발현 변화를 qRT-PCR 방법을 통해 검증하였다. RIPK3는 신규 펩타이드 처리군에서 200 µM 처리 시 9배 이상 발현 증가, MLKL는 100 µM 처리군에서 대조군 대비 2배 이상 유의미하게 발현이 증가되었다. 이러한 결과로 미루어 볼 때, 전복 유래 신규 펩타이드는 암 세포 특이적으로 세포 독성을 가지며, 세포자멸괴사 메커니즘을 통해 암세포 사멸을 일으키는 것으로 추측되므로 신규 펩타이드가 추후 교모세포종 치료제의 후보 물질로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.297-306
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• 2022

항로표지는 항행하는 선박에 대하여 가항수역의 위치·방향 및 장애물의 위치 등을 알려주는 항행보조시설이다. 항로표지가 가항수역의 한계를 표시할 때에는 해당 수역을 처음 이용하는 항해자의 입장에서 편리하게 이용할 수 있도록 배치되어야 한다. 우리나라의 서남해안에는 지형적인 영향으로 많은 수의 좁은 수로가 형성되어 있으며, 좁은 수로를 따라 IALA 해상부표식에 따른 측방표지 및 방위표지 등이 배치되어 있다. 본 연구는 우리나라 서남해안 좁은 수로에 배치된 항로표지가 양식장 개발 등의 해상교통 환경 변화 이후, 선박운항 안전에 대한 역할을 제대로 수행하고 있는지 검토한 실증 사례 연구이다. 서남해안의 5가지 좁은 수로에 대한 사례 검토 결과, 항로표지가 표시하는 가항수역 상에 양식장이 분포하여 항로표지로서의 역할을 제대로 수행하지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로, 해당 항로표지의 종별 혹은 위치 변경, 양식장 표지의 설치, 해도상 양식장 위치 표기 등의 개선방안을 제시하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권3호
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• pp.60-72
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• 2022

우리나라에 남아 있는 목조건축문화재들은 다양한 생물학적 요인에 의해 손상된다. 이 중 흰개미는 목재 내부를 손상시켜 문화재의 구조적 안정성과 진정성에 악영향을 미친다. 국내 전 지역에서 목조건축문화재의 흰개미 피해가 발생하고 있으며, 기후변화로 인해 그 피해는 더욱 증가할 것으로 추정된다. 문화재의 흰개미 피해는 돌이킬 수 없으므로 예방보존이 매우 중요하다. 이에 본 논문은 목조건축문화재의 효과적인 흰개미 예방을 위해 공간적 통합 흰개미 관리(AW-ITM)의 문화재 적용을 위한 기초자료를 제시하고자 수행되었다. 먼저 국내 목조건축문화재의 입지 특성을 이해하기 위해, 공간정보시스템(GIS)을 이용하여 국가지정 목조건축문화재(국보, 보물) 182건의 인접한 산림과의 거리, 주변 산림 면적을 분석하였다. 또한 2003~2020년 실시된 국가지정문화재 방충사업 내역과, 종합적 흰개미 관리(ITM)의 구성요소 4가지에 따라 국내 문화재 흰개미 방제의 특성을 확인하였다. 이를 바탕으로 문화재와 주변 공간을 세 영역으로 구분하고 각 영역별로 적합한 흰개미 방제 방안을 제안하였다. 또한 목조건축문화재들의 입지(도심, 외곽, 산림)와 건물 수량(단일, 복합)에 따라 6가지 유형으로 구분하여 각 유형별 흰개미 방제 영역을 구분하였다. 이 연구에서 제시된 공간적 종합 방제의 개념은 최근 문화재청에서 발표한 '목조문화재 흰개미 방제 종합 방제대책' 등에서 주변 환경 개선 등으로 일부 반영해 적용되고 있다. 이에 공간적 통합 흰개미 관리(AW-ITM)의 적용 또한 일부 대상에 시범적으로 적용한 뒤 그 결과를 면밀히 분석하여 문화재 보존관리 정책 수립에 반영할 필요가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.555-562
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• 2022

4차 산업혁명시대에 반지하 실내 복도 환경에서 새로운 전파 수요를 발굴하기 위해 본 논문에서는 주파수 6, 10, 17 GHz의 전파 특성에 대한 측정 및 분석하였다. 측정한 실내 내부 환경은 3면의 강의실과 외면의 유리창으로 구성되어있는 일자형 복도이다. 본 연구는 이러한 환경에 맞게 측정 시나리오 개발과 측정 시스템을 구성하였다. 송신 안테나는 고정하고 수신 안테나 위치의 거리에 따라 가시선 환경에서 주파수 영역과 시간영역 전파 특성을 측정하여 분석 하였다. 주파수 영역은 FI(: Floating intercept) 경로 손실 모델의 매개변수와 R-squared 값의 0.5 이상에 대한 신뢰도를 얻었다. 또한, 시간 영역은 RMS(: Root mean square) 지연 확산과 K-factor의 누적 확률에서 6 GHz는 전파 전달도가 높고, 17 GHz는 전파 전달도가 낮은 결과를 얻었다. 이러한 연구 결과는 반지하 실내 복도 환경에서 WIFI 6 이상이나 5G 이상에 대해 초 연결과 초 지연 인공지능 서비스를 제공하는데 효과가 있을 것이다.