• 현장농수산연구지
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• 제17권1호
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• pp.57-71
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• 2015

본 연구에서는 산업분야에서 다양하게 이용되고 있는 연동펌프를 농축양액 주입장치로 사용한 관비장치를 개발하고 성능시험을 실시하였으며, 얻어진 결과는 다음과 같다. 튜브 내경별, 회전수별, 롤러수별 유량특성 시험결과 펌프 회전속도가 빨라짐에 따라 유량은 직선적으로 증가하였으며, 튜브 내경이 커질수록 기울기도 커졌으며, 롤러수가 3개일 때가 4개일 때의 유량 보다 더 많은 것으로 나타났다. 또한 튜브재질에 있어서는 복원력이 우수한 재질의 노프렌 튜브에서 유량이 많은 것으로 나타났다. 관비장치의 농축양액 주입위치에 따른 혼삽성능 실험결과 안정화 시간은 농축양액을 공급펌프의 흡입 측에 주입한 경우에는 17초, 공급펌프의 토출 측에 주입한 경우에는 16초 이었으며, EC는 안정화 구간에서 각각 1.42±0.05, 1.39±0.02 dS/m로 나타나 주입위치에 따른 영향은 크지 않은 것으로 판단된다. 측정 센서 설치위치에 따른 안정화시간은 주관에 삽입 설치한 경우에는 17초, 여수관에 설치한 경우에는 27초로 나타나 센서는 주관에 삽입 설치하는 것이 바람직한 것으로 판단된다. EC는 안정화 구간에서 각각 1.43±0.05, 1.45±0.07dS/m의 근소한 차이를 보였다. 시작기의 제어성능 실험결과 제어정밀도가 ±0.05dS/m로 나타나 제어성능이 우수한 것으로 나타났다. 농가 현장시험결과 개발한 관비장치에 의해 재배한 오이가 정상적인 생육을 하는 것으로 나타나 개발한 시험용 장치의 실용화가 이루어진다면 관비재배 농가에서 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제51권2호
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• pp.28-41
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• 2023

본 연구의 목적은 대전광역시를 사례로 도시환경 개선을 위한 도시 바람길숲 조성 계획기법을 개발하고자 하였다. 미세먼지 및 폭염 공간분석을 통해 상대적으로 심각한 집중지역의 유역권을 공간단위로 도출하였고, 해당 유역권 내 찬공기 유동 잠재성이 있는 지역을 바람길숲 조성 대상권역으로 선정하였다. 미세먼지 극심지역은 대덕구 대전산업단지 재생사업지구, 유성구 대덕테크노밸리 일대가 해당되었다. 폭염 발생 우심지역은 대덕산업단지(목상동), 대전산업단지 재생사업지구(대화동), 오정동 밀집주거지(오정동) 일대가 해당되었다. 대전 지점 자동기상관측장비(AWS) 측정 결과 낮과 밤의 평균 풍속은 0.1-1.7m/s, 밤 시간 바람 유동이 낮보다 저조하였고, 밤에 외곽 산림에서 생성되는 찬공기의 이동을 원활하게 유도하는 바람길숲 계획이 필요하였다. 대전광역시 미세먼지·폭염 집중관리 권역은 대전천 권역, 유등천 권역, 갑천-유등천 권역, 갑천 권역으로 총 4개 권역이었다. 바람길숲 조성계획 사례는 4개 권역 중 대전광역시 구도심이며, 바람길 조성 효과가 높을 것으로 추정되는 갑천-유등천 권역을 대상으로 제시하였다. 갑천-유등천 권역은 계족산 서사면 산림, 우성이산 남사면 산림에서 생성된 찬공기를 갑천, 유등천과 가로숲을 통해 연결하여 도심으로 찬공기 확산될 수 있도록 바람길숲을 계획하였다. 바람길숲 대상 권역 선정 후 해당 권역 내 기후톱지도, 바람형성기능 평가도 작성, 바람장미(밤) 현황 파악, 미세먼지 발생현황, 지표면 온도 분포현황을 상세하게 파악하였다. 이를 통해 바람길숲 계획 구상 및 유형별 세부 대상지를 파악하였다. 그리고 바람길숲 유형별 조성방향 설정과 조성방향에 따른 세부 실행계획을 수립하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제31권6호
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• pp.44-51
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• 2022

현재 전기로(EAF) 제강 공정에서는 내화재 보호 및 탈황능 개선을 위해 MgO 함유 Flux인 경소돌로마이트를 사용하고 있으며, 탈산 효과와 동시에 Slag foaming을 통한 전력에너지를 저감시키기 위해 가탄제를 투입하고 있다. 본 연구에서는 상기 효과들을 경제적으로 달성하기 위해 폐 MgO-C계 내화재를 사용하고자 한다. 폐 MgO-C계 내화재는 현재 대부분 재활용되지 못하고 폐기되고 있는 실정이지만 다량의 MgO와 흑연 성분을 함유하고 있어 제강용 Flux로서의 효용가치가 입증되면 대량 재활용이 가능할 것으로 기대된다. 본 실험에서는 상용 EAF slag 조성을 토대로 Target 조성 범위를 설정하였다. Target EAF slag가 원만히 형성될 수 있도록 하기 위해 Flux와 함께 투입될 Pre-melt base slag를 제조하였다. Pre-melt base slag는 SiO₂, Al₂O₃, FeO를 혼합하여 알루미나 도가니에 장입 후 1450℃에서 1시간 이상 가열하여 제조하였다. 이후 제조된 Pre-melt base slag에 혼합 Flux #2(경소돌로마이트+폐 MgO-C계 내화재+석회석)을 가하여 용융반응 시험을 수행하고 그 결과를 기존 제강 Flux에 해당하는 혼합 Flux #1(경소돌로마이트+석회석) 경우와 비교 평가하여 그 대체 가능성을 평가하였다. 신뢰성있는 평가를 도출하기 위해 XRD, XRF 및 Slag foam height, Slag basicity, 철 회수 등의 평가를 종합하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.49-62
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• 2023

급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권3호
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• pp.195-210
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• 2023

국내 대하천은 2010년 대규모 정비사업 이후 자연적 안정화를 위한 추가 재퇴적 및 침식이 진행 중에 있어 정밀 하상 모니터링이 요구되고 있다. 초분광수심법은 저수심의 고해상도 하천 수심측정 측면에서 종래의 접촉식 수심측정 기법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 각광을 받기 시작하였다. 본 연구는 초분광수심법에서 대표적인 최적밴드비기법을 소개하고 국내 대하천인 낙동강과 황강 합류부에서 평수기 전형적인 탁도조건에서 초분광수심법을 적용하여 수심맵을 산정하여 국내 하천으로의 적용성을 평가하였다. 이를 위해 수심영역별 최적밴드비기법으로 도출되는 상관도와 평균제곱근오차를 적용하여 최대측정가능수심을 산정하였고 최대추정가능수심 이상은 관계식 구축 시와 수심맵 산정 시 제외시켰다. 그리고 수심과 최적밴드비 관계(d-X)에 비선형성을 검토하여 적용하였다. 국내 대하천인 낙동강-황강 합류부에 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초분광수심법은 주로 저수심부에서 정밀한 수심맵을 효율적으로 산정할 수 있음을 보여주었고 최대측정가능수심은 통상적 탁도에서 낙동강의 경우 2.5 m로 나타났고, 탁도가 높은 지류의 경우 1.25 m로 나타났다. 둘째, 최대측정가능수심은 초분광수심법 하상 도출 시 다양한 시나리오의 배제수심을 고려하여 산정 및 적용되어야 하고, 이때 최적밴드비기법 적용 시 평균제곱근오차가 기존의 상관도 방식에 비해 최대측정가능수심 산정에 우수하였다. 셋째, 황강 합류부의 탁도가 높아 측정가능수심이 인근 낙동강에 비해 절반으로 낮아져 초분광수심법은 탁도가 높은 환경일 경우 한계가 있음을 확인하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권6호
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• pp.592-602
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• 2022

본 연구의 목적은 생물음향탐지기법을 적용해 국내에서 국지적인 위치에 서식하는 참깽깽매미의 번식울음을 분석하여 서식지 분포를 확인하고 영향 요인을 분석하는데 목적이 있다. 연구대상지는 전국 보호지역 20개소를 선정하였다. 번식울음 분석기간은 2017년부터 2021년까지 4년(2020년 제외)이었다. 번식울음 녹음은 각 연구대상지에 생물음향 녹음장비를 설치하여 시간당 1분씩 365일 수집하였다. 기후 데이터는 온도, 습도, 강수량, 전운량, 일조량 등 기상청에서 데이터를 제공받아 분석하였다. 연구 결과, 참깽깽매미 서식처는 연구대상지 20개소 중 강원도 고지대 4개 국립공원(설악산, 오대산, 치악산, 태백산)에서만 확인되었다. 4년간 참깽깽매미 번식울음 시기는 8월 5일에서 9월 28일 사이였고, 번식울음 기간은 31~52일이었다. 참깽깽매미 출현시기 내 온도 분석 결과, 참깽깽매미는 최저 13.1℃, 최고 35.3℃ 사이의 온도에서 주로 번식울음을 내었고, 번식울음 일주기 시간대(09~16시)의 평균기온은 24.4~24.9℃로 나타났다. 참깽깽매미가 출현한 연구대상지 4개소의 2019년 번식울음 일주기를 분석한 결과, 참깽깽매미는 06~16시까지 번식울음을 내었고 11~12시경 피크를 보였다. 참깽깽매미의 출현기간 내 참매미, 애매미, 유지매미, 늦털매미 4종이 공통 출현하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 참깽깽매미의 번식울음에 영향을 끼치는 환경요인은 일조량으로 나타났다. 종간영향에 있어서 다른 공통출현종 4종(참매미, 애매미, 유지매미, 늦털매미)과 종간영향을 주고 받았음을 확인하였다. 이상의 내용을 종합하였을 때, 참깽깽매미는 우리나라에서 강원도 고지대를 중심으로 한정적으로 서식하며 다른 종과 비교하여 낮은 온도에서 번식울음을 내고 있는 것으로 나타났다. 본 결과는 향후 참깽깽매미 연구를 위한 기초자료로 활용이 가능하다.

• 박물관보존과학
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• 제29권
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• pp.1-32
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• 2023

국립중앙박물관이 소장하고 있는 필자미상회혼례도(筆者未詳回婚禮圖)(덕수6375)는 회혼례의 장면을 그린 다섯 폭의 화첩이다. 회혼례는 부부의 혼인 60년을 기념하여 혼례식을 다시 행하며 주변의 축하를 받는 기념행사로, 이 화첩에는 전안례, 교배례, 헌수례, 접빈, 중뢰연의 장면을 기록하였는데 인물과 건축물, 여러 가지 기물 등을 섬세한 필치로 세밀하게 묘사한 회화 자료이다. 제작 기법 연구를 위해 현미경, 적외선, 엑스선 조사와 함께 초분광영상분석이 사용되었다. 비가시영역에 대하여 밑그림 확인, 색상에 따라 사용된 안료와 염료를 구별하고자 하였다. 엑스선형광분석으로 안료의 성분을, 자외선-가시광선분광분석으로 염료의 종류를 판별하였다. 현미경 조사를 통해 확인된 회혼례도에 사용된 직물의 재료는 섬유의 꼬임이 거의 없는 생견사이며 평직으로 제직된 평견직물로 확인되었다. 초분광영상분석과 엑스선형광분석, 자외선-가시광선분광분석으로 백색은 연백, 흑색은 먹으로 확인되었 다. 적색은 주토, 진사, 진사와 연단 혼합, 갈색은 주토 및 유기 염료, 황색은 등황을 사용한 것을 알 수 있었다. 녹색은 쪽, 석록, 크롬그린과 황화바륨, 청색은 석청, 회청, 쪽으로 확인되었다. 자색은 쪽과 연지충 혼합으로 추정되었고 금색은 금분을 사용한 것으로 나타났다. 초분광영상에서 보존처리 영역을 식별하여 손상부분과 보존처리부분 등을 구분할 수 있었다.

• 박물관보존과학
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• 제29권
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• pp.133-152
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• 2023

야외에 위치한 대형 군사문화유산의 장기적 보존을 위해 선행연구를 참고하여 과거에 이루어진 도료를 통한 도장 기술의 역사를 살펴보았으며, 전쟁기념관 소장 H-13 헬기의 분석 결과와 비교하였다. 선행연구에서 제2차 세계대전에 참여하여 지상에서 발굴된 난파기 3점에서 샘플을 수집해 분석한 결과, 항공기의 각 샘플에서 크롬의 다양한 화학적인 상태의 특성이 보호 코팅에 대한 역할 수행을 확인할 수 있었다. 약 80년이 지나 도료층의 변질과 자연환경에 장기간 노출되었는데도, 이 화합물은 1940년도 초에 부식 억제 안료로서 테스트 되었으며, 수분에 저항력을 갖는 훌륭한 억제력을 제공했다. 이런 이유로 항공 산업에서 알루미늄 합금의 부식 억제제로 널리 사용되었다. 즉 부식을 방지하기 위해 가장 널리 사용되는 재료는 크롬산염을 함유한 유기 프라이머였다. 본 연구에서 6·25전쟁에 운용되었던 H-13 헬기의 도료분석을 토대로 두 번째 층인 프라이머가 산화크롬(Cr₂O₃)을 포함하고 있음을 보여준다. 또한 적색의 사산화삼납(Pb₃O₄)을 전색제에 녹여 사용한 것으로 추정된다. 이를 선행연구와 비교한 결과 크롬산염이 제공하는 부식 방지 기능이 여전히 유효한지 여부를 명확히하는 데 도움이 될 수 있다. 적외선 분광분석 결과는 알키드 수지(Alkyd Resin)의 도료가 사용되었다. 향후 보다 다양한 유물과의 비교를 통해 합금을 부식으로부터 보호하기 위한 도료의 제작 기술 변화를 해석할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.331-350
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• 2022

본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19)로 인해 생겨난 코로나19 반시민성 주제와 코로나19 혐오 정서를 파악하기 위해 소셜미디어 중 하나인 트위터의 코로나19 관련 게시물을 분석하였다. 2019년 12월 1일부터 2021년 8월 31일까지 21개월 동안 작성된 코로나19 관련 혐오 대상별(지역, 공공시설 혐오, 특정 인구 집단 혐오, 종교 혐오) 게시물 수집 및 전처리를 진행하여 총 63,802개의 게시물을 분석하였다. 혐오 대상별 빈도 분석, 다이나믹 토픽 모델링, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 기법을 통하여 혐오 대상별 반시민성 주제와 혐오 키워드를 파악하였다. 첫째, 빈도 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 상대적으로 증가하는 추세를 보이고 특정 인구 집단과 종교 혐오는 상대적으로 감소하는 추세를 확인할 수 있었다. 둘째, 다이나믹 토픽 모델링 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 '대구, 경북지방 혐오', '지역 간 혐오', '공공시설 혐오'로 나타났고, 특정 인구 집단 혐오는 '중국 혐오', '바이러스 전파자', '실외(야외)활동 제재'로 나타났으며, 종교 혐오는 '신천지', '기독교', '종교 내 감염', '방역 의무 거부', '확진자 동선 비난'으로 나타났다. 셋째, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오(코로나, 대구, 확진자, 신천지, 경북, 지역), 특정 인구 집단 혐오(코로나바이러스, 우한폐렴, 우한, 중국, 중국인, 사람, 입국, 금지), 종교 혐오(신천지, 코로나, 교회, 대구, 확진자, 감염) 등을 핵심 키워드로 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 미디어를 활용한 국내 코로나19 혐오 대상 및 키워드 파악을 통해 코로나19 관련한 대중의 반시민성 여론을 파악하고자 하였다. 특히 기존의 선행연구에서 시도하지 않았던 주제인 코로나19 관련 혐오에 데이터 마이닝기법을 이용하여 소셜 미디어에서 표출하는 대중의 반시민성 주제와 혐오 정서 탐색은 대중들의 여론을 파악하는 것이 의의가 있다. 더불어 본 연구 결과는 포스트 코로나 시대를 대비하는 문화적 소통 방안의 제도 및 정책 수립 기여를 위한 기본 자료에 기초할 수 있다는 점에서 실질적 함의를 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.