• 한국수자원학회논문집
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• 제53권10호
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• pp.845-859
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• 2020

최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 사고발생으로 인한 화학물질 및 유류 유출 등 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 수질오염 사례 중 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 인체에 접촉시 인체에 악영향을 끼치며, 대기·수질·토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등 생태환경에 직접적인 피해가 발생한다. 하천으로 유출가능성이 있는 화학물질은 무색의 수용성인 경우가 많아 육안으로 유출 사실을 확인하기가 어렵다. 화학사고 발생시 화학물질의 탐지는 간이접촉식탐지장비를 이용하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있다. 이러한 접촉식 센서는 현장인력에 의존적이고, 설치식 검출센서 또한 제한적으로 설치되어 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 분광특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있다. 따라서 초분광 센서를 활용한 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있지만 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 수계로 유출되는 유해화학물질을 식별하기 위하여 접촉식 탐지 기술의 한계를 극복할 수 있는 원격탐사기법과 최신 센서기술을 활용하였다. 유해화학물질 18종을 대상으로 초분광 영상을 이용한 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 해당 유해화학물질의 초분광 영상을 촬영하여 분광라이브러리를 구축하였다. 향후 연구를 통해 유해화학물질 분광라이브러리 데이터베이스를 확대하고, 하천 적용에 대한 검증을 실시한 후 실시간 모니터링에 적용할 경우 신속한 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제43권3호
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• pp.359-366
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• 2016

자주달개비는 닭의장풀과의 다년생 식물로, 자주달개비의 수술털은 이온화 방사선에 노출될 경우 분홍색 또는 흰색으로 체세포 돌연변이가 쉽게 일어나 방사선 지표식물로 생물학적인 반응 연구 등에 효과적으로 이용되어 왔다. 본 연구에서는, 자주달개비 BNL 4430을 대상으로 50, 250, 500, 1000 mGy에 해당하는 감마선($^{60}Co$)을 조사한 후 13일차에 있는 샘플을 대상으로 만개한 꽃을 채취하여 RNA를 추출하였다. 추출한 RNA를 바탕으로 Illumina Hi-seq를 이용하여 각 선량에 해당하는 전사체 및 특이발현유전자(Differentially expressed genes, DEGs)를 분석하였다. 전사체는 총 77,326개로, 방사선 비처리구에 비해 2배 이상 상향 발현된 유전자는 50 mGy에서 116개, 250 mGy에서 222개, 500 mGy에서 246개, 1000 mGy에서 308개로 밝혀졌으며, 이 중 각 선량별 특이적으로 반응하는 유전자인 heat shock protein 70 famaily protein, IQ-domain 6, KAR-UP oxidoreductase, zinc transporter 1 precursor를 선발하여 13일차의 RNA 샘플을 대상으로 RT-PCR 및 qRT-PCR을 이용하여 저선량 방사선에 반응하는 유전자를 검정하였다. 검정 결과 DEGs data와 매우 유사한 양상을 보였으며, 선량별로 2.3배에서 최대 96.59배의 높은 발현을 확인하였다. 선발한 유전자는 대부분 세포 내 방어기작과 관련이 되어있는 유전자였으며, 이중 KAR-UP oxidoreductase의 경우 A. thaliana에서 발아와 관련이 있는 유전자로 알려져 있었는데, 이번 연구를 통해 저선량 방사선에 의해서 반응하는 유전자로도 확인이 되었다. 저선량 방사선에 노출된 자주달개비의 유전자 정보를 바탕으로, 저선량의 방사선이 식물체에 미치는 영향과 발현 기작을 연구하는 데에 분자적 수준의 정보를 제공할 수 있게 되었으며, 저선량 방사선의 생물학적 안정성 확보를 위한 감시 보조수단으로 자주달개비가 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제22권4호
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• pp.97-106
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• 2019

본 연구의 목적은 직물형 스트레인게이지 센서의 종류와 측정 위치가 호흡 신호 검출 성능에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 본 연구에서는 호흡 신호 측정을 위하여 두 가지 종류의 센서를 구현하고 이를 밴드에 부착하여 호흡신호를 검출하였다. 20대의 건강한 남성 8명을 대상으로 호흡 측정 밴드 2종을 순차적으로 피험자에게 착용하도록 하였다. 피험자가 편안하게 서 있는 상태에서 분당 15회의 호흡을 동기화시켰다. 30초 동안의 호흡 신호를 측정하고 10초간 휴식을 취하도록 한 후 다시 30초 동안의 호흡 신호를 반복 측정하였다. 측정 위치는 흉부와 복부에서 각각 측정하였다. 또한 동작 상태에서의 호흡 측정 성능을 검증하기 위하여 피험자를 80SPM의 속도로 제자리에서 걷게 하고 이 때의 호흡 신호를 동일한 실험 방법으로 측정하였다. 한편 참조 신호를 획득하기 위해 'BIOPAC Systems, Inc.'의 SS5LB를 착용하게 한 후 동시에 측정하였다. 센서의 종류, 측정 위치, 동작 상태의 총 8개 조합의 집단 간 측정 성능의 차이를 검증하기 위해서 SPSS 24.0을 사용하여 Kruskal-Wallis test와 Bonferroni 사후검정을 실행하였다. 또한 센서 종류, 측정 위치, 동작 상태에 따라 각각 차이가 있는지를 분석하기 위해 Wilcoxon test를 실시하였다. 분석 결과 동작 상태와 관계없이 CNT기반의 직물센서를 통해 흉부에서 호흡 신호를 측정 했을 때 호흡 신호 검출 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후에는 야외 환경에서 또는 일상활동 중에도 동작에 방해 없이 다양한 생체신호를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 가슴벨트형 웨어러블 플랫폼을 개발하고자 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11S호
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• pp.3651-3667
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• 2000

최근 인터넷 기반의 분산 멀티미디어 환경에서 가장 성장하는 기술로는 스트림 서비스 기술과 분산 객체 기술을 꼽을 수 있다. 특히, 분산 객체 기술에 스트림 서비스 기술을 통합하려는 연구들이 진행되고 있다. 이 기술들은 다양한 스트림 서비스 관리 모델과 프로토콜의 연구에서 적용되고 있다. 그러나, 기존에 제시된 관리 모델들은 스트림 전송의 서비스 질(QoS)에 대한 지원이 미흡하다. 또한, 서비스 질에 관련된 기능들이 특정 응용 서비스의 부속 모듈로 개발됨에 따라, 확장이나 재사용을 지원할 수 없는 문제점을 나타내고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 분산 객체 기술을 적용하여 확장 및 재사용이 용이하고 스티림의 서비스의 질을 보장하는 QoS 통합 플랫폼을 제안했다. 제안된 플랫폼의 구조는 사용자 제어 모듈, QoS 관리 모듈 및 스트림 객체의 세가지 컴포넌트로 구성된다. 스트림 객체는 TCP/IP 상에서 RTP 패킷을 송·수신 기능을 한다. 사용자 제어 모듈은 CORBA 객체를 이용하여 스트림 객체들을 제어한다. QoS 관리 모듈은 사용자 제어 모듈간에 서비스 질을 유지하는 관리 기능을 한다. QoS xd합 플랫폼의 구축을 위해 관련 모듈들을 독립적으로 구현하고, 이들이 CORBA 환경에서 플랫폼 독립성, 상호운용성, 이식성을 갖도록 그들간에 인터페이스들을 IDL로 정의하였다. 제안된 플랫폼의 구현을 위해 Solaris 2.5/2.7에 호환되는 OrbixWeb 3.1c, 자바언어와 Java Media Framework API 2.0, Mini-SQL1.0.16 및 관련 이미지 캡쳐보드 및 영상카메라를 사용하였다. 본 플랫폼의 기능검증을 위한 결과로서, 플랫폼 상에서 스트림 서비스가 진행되는 동안, 클라이언트와 서버의 GUI를 통해 위에서 기술한 모듈들의 수행결과와 QoS 제어 과정으로부터 얻어지는 수치적 데이터를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.558-569
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• 2020

본 연구는 국내 육계농가의 사육규모 대형화에 따라 정밀축산(PLF)의 관점에서 ICT기반 영상분석기법을 활용하여 사육밀도에 따른 육계의 영역별 머무는 빈도(%)에 대해 평가하고, 일령별 육계의 정상적인 행동패턴을 이해하고자 수행하였다. 경기도 소재 육계농장 내 설치된 시험계사(3.3×2.7 m)에서 Ross308 육계를 공시축으로 이용하였다. 사육 밀도는 각각 9.5 수/㎡ (n=85), 19 수/㎡ (n=170)로 하였으며, 탑뷰(top view) 카메라를 이용해 급이·급수 및 휴식공간 영역별 머무는 빈도(%)를 모니터링 하였다. 사육밀도에 따라 개체 식별된 육계 3수에 대해 일령별(12, 16, 22, 27, 및 29일)로 6시간씩 영상이미지 데이터를 획득하였다. 수집된 영상데이터는 물체 추적(object tracking) 기법으로 초당 30프레임으로 약 64만장의 프레임을 연결하여 누적 이동경로를 기록하여 영역별 머무는 빈도(%)를 수치화하였다. 각 사육밀도에서 영역별 머무는 빈도(%)는 휴식공간, 급이영역, 급수영역 순으로 유의적인 차이를 나타내었다(p<0.001). 사육밀도(9.5 수/㎡)에서는 57.9, 24.2, 17.9%으로 나타났으며, 사육밀도(19 수/㎡)에서는 73.2, 16.8, 10.0%로 나타났다. 결과적으로 ICT기반 영상분석기법을 활용해 육계의 스트레스를 최소화하는 방법으로 사육밀도에 따른 육계의 영역별 머무는 빈도(%)를 평가할 수 있으며, 향후 본 연구결과는 실시간 모니터링을 통한 ICT기반 사양관리 시스템을 개발하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.235-250
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• 2021

본 연구에서는 '한국 김제의 전형적인 벼 경작 시스템이 기후스마트농업(CSA)의 삼중 도전에 어떻게 부합하고 있는가?'라는 질문에 답하기 위해, (1) 벼 경작 시스템의 에너지, 물, 탄소 및 정보의 흐름을 직접 관측하였고, (2) 생산성/효율성, 온실가스 방출/흡수 및 회복성을 평가할 수 있는 다양한 측정도구(metrics)를 사용하여 기후스마트농업의 관점에서 평가하였다. 국내 플럭스 관측망인 KoFlux 관측지의 하나인 김제의 대표적인 벼 경작 시스템에서 3년간(2011, 2012, 2014)의 생육기간 동안 에디공분산 기술을 사용하여 에너지, 물, 이산화탄소 및 메탄 플럭스의 흐름을 모니터링하였다. 생산 효율성 평가를 위해서는 총일차생산량(GPP), 생태계 호흡량(RE), 곡물 수확량, 빛사용효율(LUE), 물사용효율(WUE), 및 탄소흡수효율(CUE)을 지표로 사용하였다. 온실가스 정량화를 위해서는, 이산화탄소 플럭스(F_CO2)와 메탄 플럭스(F_CH4)의 경우 직접 관측한 자료를 사용하였고, 아산화질소 플럭스(F_N2O)는 IPCC지침에 따라 간접적으로 산출한 자료를 사용하였다. 회복성 평가를 위해서는 자기-조직화(self-organization, S) 지표를 사용하였으며, 벼 경작 시스템에서 가장 포괄적인 세 과정(총일차생산, 메탄플럭스, 증발산)을 대상으로 정보이론을 사용하여 정량화 하였다. 결과에 따르면, 3년 간의 생육 기간 중 2011년이 상대적으로 CSA 삼중 목표를 모두 성취하였으나, 이어지는 2012년과 2014년에 모두 생산량이 감소하고 온실가스 방출이 크게 증가하여 기후스마트 한 관리가 이루어지지 않은 것으로 보인다. 3년 생육기간을 평균한 CSA 지표의 값과 범위의 경우, 생산성에 관련된 지표들은 문헌에 보고된 다른 연구 결과와 비교할 때 대부분 중-상위의 범위에 속했으나, 온실가스 완화의 경우 평균 이하였고, 회복성은 높았지만 보고된 자료가 없어 비교하지 못했다. 기후스마트한 벼재배를 위해서는, 1) 이해 관계자들이 함께 목적에 맞게 목표의 우선순위를 정하고('거버넌스'), 2) CSA 지표를 분석한 결과로부터 얻어진 되먹임(feedback) ('모니터링') 정보를 기반으로, 3) 상황에 맞는 적절한 개입('관리'), 즉 거버넌스/관리/모니터링의 삼합으로 이루어지는 비저니어링이 필요함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1817-1826
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• 2022

2012년 구미 불화수소 누출사고 이후 정부는 화학사고의 대응과 수습 등 재난관리를 체계화하고 있다. 특히, 행정안전부는 재난 및 안전관리 기본법을 근거로 화학사고 발생에 따른 주민대피에 대한 명령을 소관하고 있으므로 본 연구에서는 국립재난안전연구원의 화학사고 조사장비를 활용한 화학사고 이후 주민대피 의사결정 지원 및 활용방안을 제시하였다. 화학사고로 인한 과학적 정보수집을 위한 장비 운용체계는 상시와 비상시로 구분하여 원거리 측정장비와 근거리 측정장비의 역할 및 활용목적을 중심으로 제시하였다. 원·근거리 측정장비를 통해 취득된 데이터를 활용하여 비상시에는 화학물질의 검출여부를 모니터링하고, 상시에는 업체별 검출물질에 대한 데이터를 관리함으로써 주민대피 의사결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있다. 상시 운용체계에 한하여 장비별로 현장 활용성을 검증하기 위해 화학물질을 측정한 결과, 원거리 측정장비에서는 화학물질의 실시간 검출이 가능함을 확인하였으며, 추후 장비의 측정가능 거리 및 범위에 대한 확인이 필요하다는 점을 확인할 수 있었다. 근거리 측정장비의 경우, 탄화수소 계열의 물질이 주로 검출되며, 온산국가산업단지에 비해 울산·미포국가산업단지에서 높은 수준으로 측정된 것을 확인하였다. 향후 지속적인 데이터 구축을 통해 화학사고 발생에 따른 의사결정 지원을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1827-1836
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• 2022

재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

• 터널과지하공간
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• 제32권5호
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• pp.285-297
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• 2022

본 고에서는 한반도 동남권에 분포하는 주요 단층대에 대한 장기 거동 및 미소진동 관찰을 목적으로 하는 시추공 기반 심부 복합지구물리 모니터링 시스템 구축의 일환으로 수행된 대구경 시추공 굴착 현장에서 이루어진 Extended Leak-Off Test (XLOT)에 대한 내용 및 결과를 보고한다. 다양한 시추공 센서 설치를 위한 모니터링공의 굴착은 ~1 km 깊이에서 최종 구경 200 mm 이상을 확보하는 것을 목표로 하여, 중간 깊이까지 12" 구경의 시추공 굴진 및 케이싱 설치, 이후 최종 심도까지 7-7/8" 구경의 시추공을 굴진하는 것으로 설계되었다. 현장 여건에 맞추어 약 504 m 깊이까지 12" 구경의 시추공이 굴착되었으며, API 규격의 8-5/8" 케이싱을 설치하고 배면과 암반 간의 틈새(annulus)에 대한 세멘팅 작업을 수행하였다. 이후 하부 구간 굴진(7-7/8")에 앞서 세멘팅 건정성 확인 및 암반 응력 측정 등을 목적으로 XLOT를 수행하였다. 약 4 m 길이의 나공 구간(open hole)을 확보하고, 상부에 설치된 케이싱을 이용해 물을 주입하여 시험 심도의 암반을 가압하였다. XLOT 수행 과정에서 주입 유량에 따른 시험 구간 내 압력 변화 양상을 실시간 모니터링 하였으며, 이 자료들을 일부 활용하여 현장 시추공 조건에서의 암반 투수율을 해석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.