수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.
우리나라에서 발생되는 음식쓰레기는 퇴비화 처리시 높은 수분함량과 낮은 C/N비를 적정 수준으로 조절하기 위해 bulking agent를 첨가함이 필수적이며 그의 정확한 첨가량을 계산하는 것은 퇴비화에 소요되는 비용을 결정하는데 중요한 요소로 적용하게 된다(Hay et al., 1998). 그러나 bulking agent의 첨가량을 계산하기 위한 기준지표 중의 하나인 C/N비의 경우 혼합되는 bulking agent의 분해정도가 고려되지 않은 총 탄소와 질소의 비에 기준하여 적정 첨가비율이 정해지고 있기 때문에 실제 요구되는 탄소와 질소의 양을 초과 또는 미달하는 경우가 발생될 수 있으며, 이는 곧 bulking agent의 과다첨가 또는 반응속도 저하로 인한 처리비용의 상승과 직결될 수 있다. 본 연구에서는 음식쓰레기의 퇴비화를 위한 bulking agent의 정확한 첨가량을 정량적으로 제시하기 위하여 bulking agent의 첨가로 인한 반응향상 여부와 그 원인을 분석하여 이를 바탕으로 적정 첨가량 결정법을 제안하였다. 그 결과 실질적으로 분해가능한 탄소원을 포함하고 있는 쌀밥의 첨가는 C/N비가 낮은 음식쓰레기의 퇴비화반응을 향상시킬 수 있으나, 분해가 쉽지 않은 톱밥을 bulking agent로 첨가할 경우는 음식쓰레기의 탄소원을 제공함으로써 반응을 향상시킨다기 보다는 음식쓰레기의 통기성을 개선하여 줌으로써 활발한 퇴비화 반응을 유도한다는 사실을 확인할 수 있었다. 따라서, bulking agent는 그 첨가량을 많이 할수록 퇴비화반응에 유리하며, 일반적인 적정 C/N비값 이상의 첨가율에서도 반응 향상이 가능한 것으로 예상된다. 또한 bulking agent 첨가량의 증가로 인한 통기성의 향상효과는 해당 조건하에서의 적정 수분함량값 증가요소로 작용하는 것으로 나타나 이를 종합적으로 고려한 bulking agent첨가량 결정이 필요함을 알 수 있었다. 이상과 같은 실험적 분석의 결과를 종합할 때, 음식쓰레기 100g당 78g의 톱밥을 첨가하여 C/N비를 25 수분함량을 56%로 각각 조절하는 것이 본 연구에서 다루어진 음식쓰레기의 활발한 퇴비화를 위해서는 적절하며, 이러한 첨가량의 계산법은 실제 퇴비화시설의 적정 운전을 위해서 적용함이 바람직한 것으로 판단되었다.
WASP5 모형을 새만금호에 적용하여 모형의 매개변수 추정을 수행하였다. 추정방법으로는 수질항목 및 매개변수들을 몇 개의 군으로 나누어, 각 군의 매개변수들을 시행착오법에 의하여 순차적으로 추정하는 방법을 사용하였다. 모의 수질항목으로서 엽록소 a, 질소 순환요소들, 인순환요소들, BOD 및 DO 등을 포함하였으며, 복잡도 4에서 수질을 모의하였다. 새만금 담수호의 전체유역을 수 개의 물수지 단위 소유역으로 구분하여 물수지 분석을 하였다. 본 연구에서는 물수지 분석모형에 의한 1975년부터 1996년까지 22년간 월별 평균유입량을 산정하여 모형의 상류경계단에서의 유량 입력자료로 이용하였다. 1997 및 1998년의 수질측정자료는 계절별 평균치와 함께 계절별 매개변수의 보정 및 검증에 각각 사용하였다. 수질항목 및 관련 매개변수들을 계열별로 분류하여 추정하는 것이 많은 수의 매개변수 추정에 있어서 효율적인 방법임을 알 수 있었다. 모형의 보정 및 검증 결과, 유기물의 비점오염원에 대한 정량적 평가가 필요함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위해 마스크 기반의 음성 향상 기법을 개선한다. 마스크 기반의 음성 향상 기법에서는 심층 신경망을 기반으로 추정한 마스크를 잡음 오염 음성에 곱하여 향상된 음성을 얻는다. 마스크 추정 모델로 VoiceFilter(VF) 모델을 사용하고 추정된 마스크로 얻은 음성으로부터 잔여 잡음을 보다 확실히 제거하기 위해 Spectrogram Inpainting(SI)기법을 적용한다. 본 논문에서는 음성 향상 결과를 보다 개선하기 위해 마스크 추정을 위한 모델 학습 과정에 사용되는 조합된 손실함수를 제안한다. 음성 구간에 남아 있는 잡음을 보다 효과적으로 제거하기 위해 잡음 오염 음성에 마스크를 적용한 Triplet 손실함수의 Positive 부분을 컴포넌트 손실함수와 조합하여 사용한다. 실험 평가를 위한 잡음 음성 데이터는 TIMIT 데이터베이스와 NOISEX92, 배경음악 잡음을 다양한 Signal to Noise Ratio(SNR) 조건으로 합성하여 만들어 사용한다. 음성 향상의 성능 평가는 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를 이용한다. 실험을 통해 평균 제곱 오차로만 훈련된 기존 시스템과 비교하여, VF 모델은 평균 제곱 오차로 훈련하고 SI 모델은 조합된 손실함수를 사용하였을 때 SDR은 평균 0.5dB, PESQ는 평균 0.06, STOI는 평균 0.002만큼 성능이 향상된 것을 확인했다.
식품 폐수 처리 설비중 폐수처리장 폭기조 송풍 설비 개선을 통한 수질개선 효과 및 전기사용량 변화에 따른 온실가스 발생량을 평가 하였으며, 식품 폐수처리장에서 발생되는 슬러지를 탈수, 보관, 이송하는 설비의 효율적인 개선을 통한 전기사용량 개선전과 개선후 변화에 따른 온실가스 발생량도 함께 평가하였다. 폐수처리장 설비 개선에 따른 온실가스 배출량 평가는 폐수처리 공정으로 부터의 직접배출과 전력사용으로부터의 간접배출량으로 구분 된다. 폐수처리장 수질 개선 효과는 BOD 제거율이 63.3%, COD 제거율 42.0%, SS 제거율 71.0%, T-N제거율이 39.6%로 나타났으며, 폐수처리에 의한 온실가스 직접배출량(Scope 1)과 전력소비량 변화에 대한 온실가스 간접배출량(Scope 2)을 적용하여 온실가스 배출량을 산정한 결과 설비 개선전 3,668.8tCO2eq./yr 에서 설비 개선후 3,392.8tCO2eq./yr 으로 감소 하여 총 276.0tCO2eq./yr (8.0%)의 온실가스 감축 효과가 있는 것으로 평가 되었다. 이상의 결과는 배출원의 수질 개선 효과로 인한 것이 아니라 전기사용량 감소로 인해 온실가스 배출량이 감소하였기 때문이다.
최근 인벤토리 구축이 활발해짐에 따라 인벤토리의 정확도 및 신뢰도 평가에 대한 수요 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 GHG-CAPSS의 신뢰도를 향상시키는데 지표로 활용될 GHG-CAPSS의 신뢰도를 평가하기 위한 방법론을 개발하는데 그 목적을 두고 있다. 본 논문에서는 GHG-CAPSS 신뢰도 평가 방법을 정성적 정량적으로 구분하였으며, 정성적 정량적 평가 결과를 종합하여 신뢰도를 결정할 수 있는 방법을 고안하여 액체 화석 연료 연소에 의한 $CO_2$ 배출량과 매립에 의한 $CH_4$ 배출량에 시범 적용하였다. 시범 적용 결과, 액체 화석 연료연소의 신뢰도 정성적 및 정량적 점수는 각각 25점(/50점), 50점(/50점)으로 최종적으로 75점으로 나타났으며, 매립에 의한 $CH_4$ 배출량의 신뢰도 정성적 및 정량적 점수는 각각 22점(/25점), 20점(/50점)으로 최종적으로 42점으로 평가되었다. 따라서 GHG-CAPSS의 액체화석연료 연소 부문과 매립 부문 배출량의 신뢰도를 평가한 결과, 두 배출원의 정성적 신뢰도는 비슷하였으나, 정량적 평가에서 큰 차이를 보였다. 이는 각 배출원 간의 불확도가 큰 편차를 보였기 때문으로 액체화석연료 연소에 의한 $CO_2$ 배출량의 경우, 신뢰도 향상을 위해 정성적 신뢰도 부분을 향상시키는 데 주력해야 하며, 매립에 의한 $CH_4$ 배출량의 경우 정량적 신뢰도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 두 배출원 모두, 신뢰도 정성 평가의 점수를 향상시키기 위해 품질 관리 절차 또는 지침서를 개발하여 품질 관리의 수준을 향상시킬 필요가 있는 것으로 사료된다.
본 연구는 광화문 월대로 사용된 석재를 대상으로 암석학적 연구를 활용한 석재공급지를 추정하기 위해 수행되었다. 월대는 2010년에 일부 구간이 다시 복원된 것으로 원부재인 담홍색 화강암과 신석재인 회백색 화강암이 사용되었다. 석재공급지 추정을 위해 북한산과 수락산의 지질조사를 수행하였으며 채취한 시료는 모두 담홍색 화강암과 유사한 특징을 보였다. 전암대자율은 북한산에 비해 수락산의 값이 크고 암석의 색에서 부분적인 차이를 보이지만 수락산이 상대적으로 선명한 담홍색을 띤다. 수락산은 월대에 사용된 원부재와 비슷한 암석기재적 특징, 전암대자율, 역사적 사료 그리고 야외조사 시 발견된 채석흔적 등을 통해 최종 복원용 석재공급지로 판단된다. 물성시험 결과, 월대 원부재는 풍화로 인해 147 MPa로 다소 낮은 수치를 보이며 석재공급지로 생각되는 수락산은 244 MPa 높은 값을 보여 안정성까지 확보되어 양질의 석재로 사용 가능하다. 수락산 일대는 주거지역이 일부 포함 되어 있어 행정적인 문제, 자연파괴, 인근 주민 생활권 침해가 발생하여 채석활동은 어렵다. 또 다른 대안으로 QAP조성, 광물조직, 암색 등의 암석학적특징 및 물리적 특성까지 유사한 중-조립질 담홍색화강암의 포천 창수석과 영중석을 제안할 수 있다.
항해하는 선박으로부터 방사되는 선박소음과 달리 바람소음은 바람과 해수면의 상호작용으로 생성된 쇄파에 의해 발생한다. 본 논문에서는 바람의 소음원을 쇄파로 인해 발생되는 기포운으로 설정하여 바람소음준위를 모델링하였다. 모델링에서 바람소음의 음원준위는 동해 연안에서 운영되는 기상부이로부터 측정된 풍속 자료를 이용하여 계산하였다. 풍속을 측정함과 동시에 기상부이의 주변에 계류된 자가기록식 수중청음기를 이용하여 소음준위를 연속적으로 측정하였다. 측정된 수중소음에서 선박소음을 제거한 소음준위와 풍속에 따라 모델링된 바람소음준위를 저주파대역에서 비교하였다. 모델링된 바람소음준위와 측정된 소음준위의 전반적인 경향이 서로 유사하였다. 이에 따라 바람에 의해 발생된 소음원인 기포운의 음원준위 및 분포 수심을 고려하여 천해역에서 바람소음준위를 모델링하는 것이 가능함을 확인하였다.
In an effort to investigate water pollution characteristics of Juam lake, water samples were collected from three sites (Sites A, B, and C) of Oenam stream which is a typical tributary of rural watershed in the lake and analyzed for N concentration and the corresponding isotope ratio (${\delta}^{15}N$) of ${NO_3}^-$. Concentrations of ${NO_3}^-$ were not dramatically different among the sites; $0.8{\pm}0.2mgNL^{-1}$ (range: $0.0{\sim}4.3mgNL^{-1}$) for Site A, $1.1{\pm}0.2mgNL^{-1}$ ($0.0{\sim}4.3mgNL^{-1}$) for Site B, and $1.1{\pm}0.1mgNL^{-1}$ ($0.1{\sim}2.6mgNL^{-1}$) for Site C. Meanwhile, ${\delta}^{15}N$ tended to decrease with river flow; it was highest for Site A ($45.5{\pm}5.3$‰) followed by Site B ($19.7{\pm}2.0$‰) and Site C ($8.7{\pm}1.5$‰). Such high ${\delta}^{15}N$ values of ${NO_3}^-$ in Site A suggested that ${NO_3}^-$ derived from livestock feedlot (specifically livestock excrete of which ${\delta}^{15}N$ is higher than 10‰) is the predominant pollution sources despite mountainous area occupied the most of land-use in the watershed. Using the two-sources isotope mixing model, it was estimated that the contribution of cropping activities (i.e. fertilization) became greater in down-stream area (Sites B and C) due to the higher agricultural land-use than the up-stream area (Site A). Particularly, during the active cropping season, the low contribution of organic pollution sources indicated that domestic sewage was not the predominant pollution source. Therefore, it was suggested that agricultural sources such as livestock farming and cropping rather than mountainous and residential are the dominant sources of water pollution in the study area. These results could be effectively utilized in elucidating water pollution sources in rural areas and selecting water management practices.
최근 단상태 소나의 표적탐지에 대한 한계로 인해 양상태 소나의 사용이 늘어나고 있다. 또한 소나 시스템이 고해상도의 성능으로 발전하면서 잔향음의 확률분포가 다양한 형태로 나타나 이에 대한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 연구에서는 2020년 7월, 동해 천해환경에서 수행된 양상태 소나의 잔향음을 분석하였다. 잔향음 센서 데이터는 Linear Frequency Modulated(LFM) 음원을 예인하는 연구선과 이로부터 1 km~ 5 km 떨어진 수평 선배열 수신기를 통해 수집되었으며 빔 형성 및 프리엠프 게인(Preamp-gain) 보상과정 등의 신호처리를 거친 후 Geo-plot을 비롯한 다양한 방법으로 분석되었다. 이를 통해 음원에서 산란체를 거쳐 수신기로 반향되는 각도가 잔향음의 분포에 지배적인 영향을 미친다는 점과 빔별로 잔향음 확률분포가 달라진다는 양상태 소나 잔향음의 특징을 확인할 수 있었다. 또한, 모멘트 추정 기법을 통해 샘플로부터 K 분포 및 레일리 분포의 모수 인자를 추정하였으며 Kolmogorov-Smirnov test(K-S test) 기법을 이용하여 유의수준 0.05에서 데이터가 어느 확률분포에 일치하는 지를 분석하였다. 결과적으로 잔향음이 레일리 확률분포를 따른다는 것을 관찰할 수 있었으며 이는 낮은 Reveration to Noise Ratio(RNR)의 영향임을 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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