• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.75-84
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• 2014

송전선은 항공사고를 야기하는 대표적인 장애물로써 인지되며, 비행 중 충돌회피를 위해 송전선의 실시간 탐지는 아주 중요하다. 최근 들어 이러한 비행장애물 회피를 위해 기상조건에 영향을 덜 받으며 주야에 관계없이 데이터 획득이 가능한 라이다의 활용이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터를 이용하여 비행장애물 회피를 위해 송전선을 고속으로 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안된 방법은 먼저 지표면에서 반사된 점을 필터링 과정을 통해 제거하여 비지면점을 추출하고, 이중에서 분산 행렬의 고유값 비율을 이용하여 선형적으로 분포하는 점들을 추출하고, 마지막으로 송전탑(기둥)이나 굴뚝같이 수직방향으로 선형적으로 분포하는 점들이나 길이가 작은 선형점들을 제거한다. 구현된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 송전선이 포함된 영역에서 취득된 실측 및 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 탐지성능은 약 80%정도로 분석되었고, 처리시간은 평균 0.2초가 소요되었다. 향후 제시된 방법을 다양한 시험환경에 대해 실험을 수행하여 개선한다면, 비행장애물 회피용 시스템에 효과적으로 활용될 것을 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1427-1435
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• 2017

최근 농업 분야에서는 빅데이터와 사물인터넷을 이용한 스마트팜의 확산이 이루어지고 있다. 스마트팜은 첨단 정보통신기술을 농업에 활용하여 농작물의 높은 생산성과 우수한 품질을 가져다줄 것으로 주목받고 있다. 스마트팜은 복합 환경제어시스템으로 온실 안에서 자라고 있는 농작물의 생육환경을 자동적으로 측정하여 실시간으로 환경 정보가 방대한 양의 데이터로 쌓이고 있다. 따라서 측정된 빅데이터를 활용한 농작물의 통계적 최적 생육환경설정 모형은 스마트팜에서 의사결정을 하는데 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 스마트팜 토마토 농가에서 실제로 수집된 자료를 이용하여 수확량과 환경변수의 연관성을 알아보고 이것을 토대로 수확량을 예측하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 토마토 생육과정을 고려하여 환경인자에 대해서 적절한 변수 변환을 한 후 새롭게 생성된 변수들을 이용하여 모형을 적합시켰다. 그리고 적합된 통계적 모형을 이용하여 토마토의 수확량에 영향을 미치는 최적환경인자를 도출하였고, 이를 바탕으로 토마토 농가의 수확량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 본 연구결과는 통계적 모형을 활용하여 토마토 생산성을 향상시킬 수 있는 최적의 생육환경을 조절할 수 있는 재배전략을 제시하는데 의미가 있을 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.523-535
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• 2011

한반도 지역의 GNSS 관측소의 자료들을 처리하여 가강수량을 추정하였고, 그 결과를 기상 관측 장비인 radiosonde의 추정치와 비교하였다. 실험 조건을 일반화하기 위하여, 데이터는 일반적인 기상 조건과 악화되는 기상 조건을 이용하였다. GNSS의 자료들에서 처리한 결과들은 연구에서 이용한 고 해상도의 기상 관측 장비의 예측 값들과 대부분10 mm내외에서 서로 일치하였다. 따라서GNSS가 고해상도 기상 대체 장비라는 가정하에서, 현재 WAAS 대류층 지연 모델로 쓰이고 있는 UNB3 모델이 한반도 내에서 적절한 모델로 쓰일 수 있는지에 대한 적용 가능성에 대한 실험을 수행하였다. 빠르게 변화하는 총 습윤 지연 값에 대한 결과를 비교한 결과, UNB3의 대류층 지연 모델은 한반도와 같은 습한 지역 내에서는 보정 모델로 부적절하다는 예측 결과를 보였다. 결과적으로, 향후 한국형 SBAS인 WA-DGNSS의 경우, 대류층 지연 영향을 최소화하여 고정밀 vertical 항행 해를 얻기 위해서는 현재 WAAS에서 쓰이는 기존 대류층 모델을 직접 이용하기 보다는 향후 한반도의 기상 상황에 적절히 대처할 수 있는 새로운 대류층 지연 모델이나 GNSS 관측치 또는 기상수치모델을 이용한 준 실시간 모델이 적절할 것으로 조사되었다.

• 자원환경지질
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• 제41권6호
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• pp.709-717
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• 2008

대표적 오염 방사능 핵종인 세슘(cesium)으로 오염된 수계를 정화하기위하여 해바라기(Sunflower; Helianthus annuus L.)와 강낭콩(Bean; Phaseolus vulgaris var.)을 이용한 뿌리여과(rhizofiltration) 실내 실험을 실시하였다. 해바라기의 경우 뿌리여 과실험 24시간 내에 세슘의 98%를 제거하였으며, 강낭콩은 99%의 제거율을 나타내어 친환경적이며 녹색 정화방법인 뿌리여과법이 세슘으로 오염된 수계 정화에 매우 효과적으로 적용 할 수 있음을 제시하였다. 수용액의 pH에 따른 뿌리여과법의 세슘 제거 실험 결과, 두 식물 모두에서 오염수의 pH가 $5{\sim}9$인 경우 98%이상의 제거효율을 나타내었다. 뿌리여과법 실험 후 식물에 농축된 세슘량을 부위별로 측정한 결과, 수용액으로부터 식물로 이동한 총 세슘의 80% 이상이 뿌리에 농축되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대규모 오염 현장에서 뿌리여과법을 적용 시, 농축이 심한 뿌리 부분만을 후 처리함으로써 비용과 시간을 절감할 수 있음을 의미한다. 뿌리여과법 적용 후 식물 뿌리 표면의 SEM이미지와 EDS성분 분석 결과, 수용액 내 세슘은 먼저 뿌리 표면에 이온상으로 흡착한 후 서서히 뿌리 내부로 흡수되는 것으로 판단되었다.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.795-835
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• 2019

최근 다양한 분야에서 '빅데이터'가 생성되었다. 많은 기업들은 인공지능(AI)을 기반으로 빅데이터 분석이 가능한 시스템을 구축하여 이익 창출을 시도하고 있다. 인공지능 기술을 접목함으로써 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하고 효과적으로 활용하는 것은 점점 더 중요해지고 있다. 특히 재무, 조달, 생산 및 마케팅과 같은 다양한 분야에서 국가 및 기업 경영 관리에있어 최소의 오차와 최대의 정확도를 갖춘 수요예측은 절대적으로 중요한 요소이다. 이때 각 분야의 수요패턴을 고려한 적절한 모델을 적용하는 것이 중요하다. 전통적으로 쓰이는 시계열모델이나 회귀모델로도 비대해진 실제 데이터의 복잡한 비선형적인 패턴을 분석할 수 있다. 그러나 다양한 비선형 모델들 중에서 적절한 모델을 선택하는 것은 사전 지식 없이는 어려운 일이다. 최근에는 인공지능 기반의 기법들인 머신러닝이나 딥러닝 기법을 중심으로 이루어진 연구들이 이를 극복할 수 있음을 증명하고 있다. 뿐만 아니라 정형데이터와 이미지나 텍스트의 비정형 데이터 분석을 통한 수요예측도 높은 정확도를 갖춘 결과를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 수요예측이 비교적 활발하게 일어나는 중요한 분야들을 나누어 설명하였다. 그리고 각 분야별로 갖는 특징적인 성격을 고려한 인공지능 기반의 수요예측 기법에 대해 머신러닝과 딥러닝 기법으로 나누어 소개하였다.

• 한국산업보건학회지
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• 제26권2호
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• pp.225-236
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• 2016

Objectives: Nanomaterials have been used in various fields. As use of nanoproducts is increasing, workers dealing with nanomaterials are also gradually increasing. Exposure assessments for nanomaterials have been carried out for protection of worker's health in workplace. Exposure studies were mainly focused on manufacturing processes, but these studies on after-treatment processes such as refinement, weighing, and packing were insufficient. So, we investigated exposure characteristics of particles during after-treatment processes of $Al_2O_3$ fibers and Ni powders. Methods: Mass-production of Ni powder process was carried out in enclosed capture-type canopy hood. In a developing stage, $Al_2O_3$ was handled with a local ventilation unit. Exposure characteristics of particles were investigated for $Al_2O_3$ fiber and Ni powder processes during the periods of 10:00 to 16:00, 20 May 2014 and 13:00 to 16:00, 21 May 2014, respectively. Three real-time aerosol instruments were utilized in exposure assessment. A scanning mobility particle sizer(SMPS, nanoscan, model 3910, TSI) and an optical particle counter(OPC, portable aerosol spectrometer, model 1.109, Grimm) were used to determine the particle size distribution in the size range of 10-420 nm and $0.25-32{\mu}m$, respectively. In addition, a nanoparticle aerosol monitor(NAM, model 9000, TSI) was used to measure lung-deposited nanoparticle surface area. Membrane filters(isopore membrane filter, pore size of 100 nm) were also used for air sampling for the FE-SEM(model S-5000H, Hitachi) analysis using a personal sampling pump(model GilAir Plus by 2.5 L/min, Gilian). Conclusions: For Ni powder after-treatment process, only 27% increase in particle concentration was found during the process. However, for $Al_2O_3$ fiber after-treatment process, significant exposure(1.56-3.34 times) was observed during the process.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.23-32
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• 2008

최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 현업에서의 적용가능성을 검증하였다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 $Vflo^{TM}$모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 2005년 8월 국지성호우사상, 2007년 태풍 "에위니아"와 "빌리스"를 대상으로하여, 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하여 지역편차보정한 결과 누적강수총량은 2%내외, 편이(bias)값은 $0.886{\sim}0.908$로서 양호한 결과를 보여주었다. GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형($Vflo^{TM}$)의 매개변수로 사용하였으며, 3가지 강우사상에 대한 다첨두수문곡선 모의결과 총유출량 및 첨두유량 오차가 20%미만으로 나타나 실무에서의 사용시 홍수량 예측에 충분한 적용성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.159-171
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• 2012

본 연구에서는 하천관리지리정보시스템(RIMGIS) 내 하천유지관리부분의 활용성 향상 및 하천유지관리업무의 선진화를 위하여 항공레이저측량(LiDAR)과 고해상 영상자료를 기반으로 한 동적으로 변화하는 하상자료 관리 및 하상변동 분석 등의 하천유지관리기술을 개발하였다. LiDAR 및 고해상도 영상 형식으로 제작된 하천의 정밀지형도를 이용하여 동적으로 변화하는 하천의 하상자료 및 제방자료를 정보화하여 RIMGIS DB를 구축하고, RIMGIS와 연계된 하천유지관리체계 구축 및 하상변동 영향을 최소화하는 모니터링 기술을 연구하였다. 또한, 하천 지형정보 및 유지관리정보 등을 가지고 있는 RIMGIS의 기능과 자료구조를 보완하여 하천의 실시간 유지관리가 가능하도록 개선하며, 하상정보와 하천단면정보를 제공하여 하천통수단면 확보 등 구조적 기법을 이용한 하천기능 유지가 가능하도록 RIMGIS 보완 기술을 개발하였다. 이는 기존의 2차원 선(線)기반으로 제공되는 한정된 하천정보 및 정확성이 결여된 자료제공의 문제를 보완하여 지속적인 RIMGIS 기능개선과 유지관리 작업이 가능하도록 지원하고, RIMGIS 내 하천유지관리부분의 활용성을 극대화할 수 있는 기반기술로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제23권3호
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• pp.21-28
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• 2016

Background: The toe-spread-out (TSO) exercise has been introduced as a strengthening exercise for the abductor hallucis muscle in subjects with hallux valgus. Visual biofeedback using ultrasound imaging during exercise, may increase the ability to selectively contract the abductor hallucis muscle, compared with exercise alone. Objects: The aim of this study was to investigate the effects of ultrasound imaging visual feedback during the TSO exercise with respect to its influence on the angle of the first metatarsophalangeal joint (1st MPJ) and the cross-sectional area (CSA) of the abductor hallucis muscle in subjects with hallux valgus. Methods: Twenty-five healthy young subjects with a mean average age of 22.5 years, and a standard deviation of 2.3 years, were recruited for this study. Hallux valgus was defined as an angles greater than $15^{\circ}$ angle of 1st MPJ. Goniometric measurement was used to determine the angle of 1st MPJ. In addition, an ultrasound system was used to collect the CSA of the abductor hallucis muscle in each foot. The angle of the 1st MPJ and CSA of the abductor hallucis were measured in three positions; the resting position, during TSO exercise, and during TSO exercise in conjunction with real-time ultrasound imaging feedback. All data analyzed using a repeated analysis of variance with Bonferroni correction in order to compare the dependent variables in all three positions. Statistical level of significance was set up as p<.05. Results: The angle of the 1st MPJ was noted to be significantly reduced and the CSA of the abductor hallucis to be significantly greater during TSO exercise used in conjunction with ultrasound imaging visual feedback, compared to when the values were recorded during TSO exercise alone (p<.05). Conclusion: Based on these findings, it can be concluded that the application of ultrasound imaging visual feedback during TSO exercise is more effective in contracting selectively the abductor hallucis than the use of exercise alone.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.91-102
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• 2012

본 연구는 환경생태학적 하천관리의 기초가 되는 것으로서, 어류분포 특성을 파악할 수 있는 하천서식처 분류에 영상정보를 활용하기 위한 기법을 개발하고 이에 대한 적용 가능성을 평가하였다. 먼저 서식처별 특성자료를 파악하기 위해 지형측량, 유량 및 수온관측 등을 실시하였으며 현지관측 시점에 해당하는 하천의 영상을 얻기 위해 무인항공촬영을 실시하였다. 어류 분포특성을 파악하기 위한 서식처로는 크게 riffle, pool, glide를 선정하였으며, riffle 영역은 빠른 물의흐름으로 인해 RGB의 표준편차가 pool과 glide에 비해 크게 나타났다. 이러한 RGB의 표준편차 특성을 이용하여 riffle 영역의 해상도와 kernel 크기별 분류 정확도를 평가한 결과, 해상도가 30cm이고 kernel 크기가 11일때의 분류 정확도가 77.17%로 가장 높게 나타났다. 또한 적외선 카메라를 이용하여 pool과 glide 영역에 대한 수온을 관측한 결과 각각 $19.6{\sim}21.3^{\circ}C$와 $15.5{\sim}16.5^{\circ}C$로서 약 $4{\sim}5^{\circ}C$의 차이를 보였으며, 이러한 적외선 사진정보를 통해 pool과 glide 영역에 대한 분류가 가능하게 되었다. 향후 RGB와 적외선 밴드를 탑재한 무인항공촬영시스템이 활용될 경우 어류 분포 파악을 위한 서식처 분류가 보다 효과적으로 수행될 것으로 판단된다.