• Ocean Systems Engineering
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• 제13권2호
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• pp.173-193
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• 2023

Reliable prediction of the motion of FOWT (floating offshore wind turbine) and associated mooring line tension is important in both design and operation/monitoring processes. In the present study, a 5MW OC4 semisubmersible wind turbine is numerically modeled, simulated, and analyzed by the open-source numerical tool, OpenFAST and in-house numerical tool, Charm3D-FAST. Another commercial-level program FASTv8-OrcaFlex is also introduced for comparison for selected cases. The three simulation programs solve the same turbine-floater-mooring coupled dynamics in time domain while there exist minor differences in the details of the program. Both the motions and mooring-line tensions are calculated and compared with the DeepCWind 1/50 scale model-testing results. The system identification between the numerical and physical models is checked through the static-offset test and free-decay test. Then the system motions and mooring tensions are systematically compared among the simulated results and measured values. Reasonably good agreements between the simulation and measurement are demonstrated for (i) white-noise random waves, (ii) typical random waves, and (iii) typical random waves with steady wind. Based on the comparison between numerical results and experimental data, the relative importance and role of the differences in the numerical methodologies of those three programs can be observed and interpreted. These comparative-study results may provide a certain confidence level and some insight of potential variability in motion and tension predictions for future FOWT designs and applications.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.370-376
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• 2023

수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.

• 중환자간호학회지
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• 제16권2호
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• pp.1-14
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• 2023

Purpose : Sleep disturbances in patients in the intensive care unit (ICU) are related to health problems after discharge. Therefore, active prevention and management are required. Hence, identification of the factors that affect sleep in patients who are critically ill is necessary. Methods : The PubMed, Cochrane Library, CINAHL, EMBASE, and Web of Science databases were searched. Selection criteria were observational and experimental studies that assessed sleep as an outcome, included adult patients admitted to the ICU, and published between November 2015 and April 2022. Results : A total of 21,136 articles were identified through search engines and manual searches, and 42 articles were selected. From these, 22 influencing factors and 11 interventions were identified. Individual factors included disease severity, age, pain, delirium, comorbidities, alcohol consumption, sex, sleep disturbance before hospitalization, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), cardiovascular disease, and high diastolic blood pressure (DBP), low hemoglobin (Hb), and low respiratory rate (RR). Environmental factors included light level, noise level, and temperature. Furthermore, treatment-related factors included use of sedatives, melatonin administration, sleep management guidelines, ventilator application, nursing treatment, and length of ICU stay. Regarding sleep interventions, massage, eye mask and earplugs, quiet time and multicomponent protocols, aromatherapy, acupressure, sounds of the sea, adaptive intervention, circulation lighting, and single occupation in a room were identified. Conclusion : Based on these results, we propose the development and application of various interventions to improve sleep quality in patients who are critically ill.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.82-89
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• 2023

선박 구조 특성상 격실 구조는 복잡하고 협소하여 작업 과정에서 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 사고의 주된 원인은 구조물 충돌, 낙하물, 독성물질 누출, 화재, 폭발, 질식 등이 존재한다. 사고 발생 시 작업자의 현장 상황을 파악하는 것이 피해를 완화하는 요소 중 하나이다. 이에 안전성을 확보하기 위해 선박 내 CCTV로 현장 상황을 모니터링하고 있으나, 기존의 방식으로는 사고를 예방하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 안전 기술로 위치 식별, 음성/영상 통신 기능이 탑재되는 스마트 안전모가 개발 중에 있다. 또한, 작업 구역 내 환경 정보 수집 및 저장기능을 포함한 온도, 습도, 진동, 소음, 기울기(자이로 센서), 가스 센서를 사용하여 스마트 안전모를 착용한 작업자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 이를 통해 스마트 안전모 및 환경 센서의 사용으로 선박 내 작업자의 안전성을 강화할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제44권5호
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• pp.532-539
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• 2012

섬유소 식품의 조사처리 여부 확인에서 전자스핀공명분석법의 개선을 위한 기초자료를 마련하고자, 감마선 조사된 브로콜리와 배추의 전처리 건조방법(FD, OD, ALD, 및 WAD)에 따른 cellulose radical을 분석 비교하였다. 브로콜리 시료에서는 single central signal($g_0$=2.0007)이 나타났으며, 배추 시료에서는 single central signal 외에 $Mn^{2+}$ ion에 의한 sextet signal이 추가로 발견되었다. 조사처리한 채소류에서는 singlet signal을 중심으로 좌우 두 개의 side peak가 나타났으며, 각 side peak의 거리는 5.8-6.1 mT로 조사처리 유래의 cellulose radical임을 확인할 수 있었다. 채소류의 부위별로 ESR spectra를 비교한 결과, 배추는 뿌리와 줄기, 브로콜리는 잎, 줄기 모두 조사처리 여부를 판별하는데 있어 적합하였다. 건조 방법별로는 FD와 OD 처리 시 ESR 강도는 더 높았으나, $Mn^{2+}$ ion과 함께 나타나 명확한 signal을 얻기 어려웠다. 반면, ALD와 WAD 방법의 경우 $Mn^{2+}$ ion이 제거되고, signal ratio도 적합하게 나타나 조사 처리된 채소류의 ESR 판별시, ALD와 WAD 방법이 가장 적합할 것으로 판단되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.518-536
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• 2009

기존의 방송망 중계소 5곳을 선정하여 분산중계망 송신 시스템으로 설계, 구축한 후 서비스 예상지역의 수신 성능을 확인하기 위해 필드테스트를 수행하였다. 중계소 5곳은 수신지역이 겹칠 것으로 예상되는 조밀하게 인접한 4곳과 다소 원거리에 있는 긴 지연시간의 다중신호(Multipath) 영향을 분석하기 위한 1곳을 선정하였다. 측정절차는 각 중계소의 분산중계망의 효과를 알아보기 위해 모국(Main Station)의 수신 상태를 측정한 후, 각각의 중계 송신기의 송출과 휴지상태에서의 수신 상황을 측정, 비교하였다. 측정항목은 DTV의 표준측정 절차인 9 미터 높이의 수신안테나로 고정 측정 항목 중 수신 전계강도, 노이즈마진과 수신가능각의 변화를 측정하였다. 또 수신기의 수신능력을 수신기 세대별로 확인하기 위해 3세대, 5세대 및 6세대 수신기를 사용하여 측정하였으며 동시에 수신화질의 주관적 평가도 수행하였다. 측정은 총 60개 지점에서 이루어졌다. 측정결과 예상 서비스지역에서 모국 신호나 기존의 1곳의 중계기에 의한 수신 성공률보다 분산중계망 시스템에 의한 수신 성공률이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 5, 6세대 수신기에서는 수신조건도 모두 개선되어 분산중계망을 도입, 사용할 경우 방송채널 주파수자원의 효율적 이용을 높일 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.378-387
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• 2003

디지털 워터마킹은 소유권자의 정보나 특정 코드, 혹은 패턴을 디지털화 되어 있는 정지영상, 동영상, 음성 데이터 등에 인간의 시각이나 청각으로는 감지 할 수 없도록 삽입하는 기술이다. 디지털 워터마킹은 크게 강인성 워터마킹과 연성 워터마킹으로 분류 될 수 있다. 강인성 워터마킹은 이미지나 영상에 대한 소유권자의 소유권을 보호하는 것이 주된 목적이며, 연성 워터마킹은 디지털 콘텐츠를 불법적인 변형으로부터 보호하는 것이 목적이다. 특히 준 연성(semi-fragile) 워터마킹은 잡음 첨가 혹은 압축과 같은 데이터의 전송 과정에서 자주 발생하는 비의도적 변형에 대해서는 삽입된 워터마크가 제거되지 않아야 하지만 의도적 변형에 대해서는 삽입된 워터마크가 훼손되어 검출되지 않아야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항들을 만족시키는 MPEG-2 비트열에서의 인증 및 조작위치 검출을 위한 준 연성 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 가지의 워터마크를 양자화 된 DCT 계수에 삽입한다. 따라서 압축된 비트스트림에 직접적으로 적용할 수 있다. 첫번째 워터마크는 해쉬 함수를 사용하여 비디오 데이터에 대한 인증을 한다. 두번째 삽입되는 워터마크는 양자화 된 DCT DC 계수를 이용하며 조작위치를 검출하는데 사용한다. 제안된 알고리즘은 비트스트림 영역에서의 트랜스 코딩에 의한 비디오 데이터의 변형과 의도적인 변형을 구별 할 수 있으며 만약 비디오 데이터에 의도적인 변형이 있었을 경우 인트라 프레임에 대해서는 변형된 위치를 블록 단위로 검출 가능하다. 또한 제안된 알고리즘은 가역적 특성을 갖고 있기 때문에 비디오 데이터에 변형이 없었을 경우에는 원래의 데이터를 복원 할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권2호
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• pp.35-46
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• 2008

토양수분은 사면에서의 수문학적 과정의 가장 중요한 요소이며, 불포화대에서의 흐름을 결정하는 중요요소이다. 본 연구는 전이함수모형을 이용하여 토양수분의 시간적 공간적 분포 양상을 인지하고자 한다. 이를 위하여, 광릉 수목원 슈퍼사이트 원두부 소유역 내에서 TDR을 이용하여 2시간 간격으로 연속 측정한 10cm 깊이의 토양수분 결과를 전이함수를 통하여 분석하였다. 강우 자료를 입력변수로, 지표면으로부터 10cm 깊이의 실측 토양수분 자료를 출력변수로 선정하여 단일 입출력 전이함수를 전개하였다. 토양수분의 계절적인 변화를 분석하기 위해 5월과 9월의 전이함수를 비교하였다. 시계열 전이 함수는 크게 자료의 전처리, 모형구조의 규명, 후보 모형군의 구성, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 전개되며 10cm 깊이의 토양수분과 강우의 상관관계를 보여준다. 도출한 전이함수 시계열 모형에서 10cm 깊이의 토양수분은 강우에 의한 영향이 지배적이었으며, 지점별 경사에 따라 토양수분의 변동성이 크게 차이를 나타내지 않았다. 이는 10cm 깊이의 토양수분 변동량은 각 지점의 경사보다 강우에 의한 반응이 우세하다는 것을 시사한다. 계절별로 상이한 모의 결과는 식생의 활동이 활발한 5월에는 식생이 토양수분 이동에 많은 영향을 미치며 식생이 토양수분을 해석하는데 중요한 변수로 작용함을 나타낸다. 본 연구 결과는 광릉 산림과 같은 복잡 경관에서 토양수분의 분포를 이해하는 기반자료가 될 것으로 기대된다.