• 한국가스학회지
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• 제27권1호
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• pp.13-22
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• 2023

현재 통용되고 있는 화석연료로부터 발생되는 환경오염에 대한 대안으로써 대기오염이 발생하지 않는 수소를 사용하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 최근까지도 수소 누출에 의한 화재 및 폭발사고가 발생함에 따라 특수한 환경인 선박에서 수소를 상용화하기 위해 안전에 관한 연구가 더욱 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수소저장탱크가 설비된 수소연료전지 추진선박이 울산 장생포항을 운항하던 중 누출사고가 발생할 경우의 계절별 대안 시나리오와 최악의 시나리오를 가정하였다. 또한, 환경변수를 고려하기 위하여 기상청 2021년도 연평균 기상자료와 통계청 지리정보 자료를 토대로 ALOHA와 프로빗 분석을 통해 피해 영향 범위를 도출하였다. 복사열이 대안 시나리오와 최악의 시나리오 모두에서 과압과 화염의 피해 영향범위 보다 넓은 피해범위가 나타났고 프로빗 분석 결과 가정한 모든 구역에서 99%의 사망률을 확인하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권3호
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• pp.62-70
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• 2024

최근의 감시 시스템은 카메라, 레이더 등 다양한 센서를 중복 사용하여 침입 탐지의 정확도를 향상시키려는 노력을 기울이고 있다. 그러나 야간, 악천후, 침입자의 위장 등으로 인해 카메라(RGB, Thermal) 센서를 통한 객체 인식이 정확하지 않을 때도 있다. 이러한 상황에서는 카메라나 레이더 센서를 통해 추출된 객체의 궤적을 활용하여 침입자를 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 객체 인식이 어려운 환경에서 궤적 정보만을 이용하여 침입자를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동물, 사람의 정상 및 비정상(침입, 배회) 궤적 데이터를 이용하여 LSTM-Attention 기반 궤적 분류 모델을 학습하고, 이 모델을 이용해서 사람의 비정상 궤적을 찾아내서 침입 탐지를 수행한다. 마지막으로, 제안하는 방법의 타당성을 실 데이터를 이용한 실험을 통해 입증한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권6호
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• pp.1027-1034
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• 2011

대관령 농업지역의 연 평균기온은 $6.4^{\circ}C$, 1월 평균 기온은 $-7.6^{\circ}C$, 7월 평균 온도는 $19.1^{\circ}C$이었으며 강수량은 1717.2 mm, 안개 현상일수는 133일, 서리 현상일수는 59일 이었고, 특히 6월 8월 사이에 100 mm 이상의 집중 강우가 많았으며, 잦은 안개와 일조시간의 부족으로 병해충의 발생 및 작물생육이 불량한 것으로 관찰되었다. 수질모니터링 결과 작물재배시기에 T-N, T-P 등 영양물질의 수질오염도가 높았으며, 7월~8월의 강우에 의한 토양유실로 영양물질의 오염도가 높게 관찰되었다. 배추재배지에서 T-N 농도는 평균 $9.4mg\;L^{-1}$ (7.4~11.3)로 감자재배지의 평균 $4.4mg\;L^{-1}$ (3.1~7.2)의 2배 정도 높았고, T-P의 경우도 배추재배지에서 평균 $0.084mg\;L^{-1}$ ($0.061{\sim}0.10^1$)로 감자재배지 평균 0.036 (0.019~0.056) mg $L^{-1}$의 농도보다 약 2배 정도 더 높았다. 부유물질 경우는 배추재배지가 평균 $18.3mg\;L^{-1}$ (3.0~53.0)로 감자재배지 평균 $1.9mg\;L^{-1}$ (0.5~3.0)로 무려 9배나 높았다. 이처럼, 배추재배지가 감자 재배지보다 수질 오염도가 높은것은 대관령 지역에서 배추는 감자보다 생육기간이 짧고 또한 피복율도 작기 때문에 토양유실이나 양분유실이 많았던 것으로 판단된다. 경작중에 고랭지 작물재배지 토양을 분석한 결과, 작물별로 토양화학성의 차이는 작았으며, pH는 5.6~6.8사이, EC는 $0.67{\sim}1.13dS\;m^{-1}$, 유기물은 $18.0{\sim}42.4g\;kg^{-1}$, 유효인산은 $316{\sim}658mg\;kg^{-1}$, 치환성 칼륨은 $0.41{\sim}0.88cmol_c\;kg^{-1}$, 치환성 칼슘은 $3.7{\sim}7.1cmol_c\;kg^{-1}$, 치환성 마그네슘은 $1.2{\sim}1.9cmol_c\;kg^{-1}$ 범위였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제19권1호
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• pp.25-43
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• 2016

This research was completed to provide fundamental data regarding the guidelines to installing and managing utility facilities & structures in wetland protected area to advance the functions and sustainable use of ecology services by preserving the ecology within wetland protected area. There were 5 on-site researching areas that were used as the main subject with these areas chosen and considered from 21 inland wetlands that have been designated and are being managed from the Ministry of Environment and by their designated dates as a wetland protected area. The utility facilities in these wetland areas were categorized by their types and a detailed on-site investigation was proceeded with investigation items chosen whereas these facilities are working by their roles from their location, size, used materials, types, information contents and etc., The results showed that regarding informational structures, several locations of information boards were distanced from the main exploring routes which did not consider the visitor's eye level which had their readability dropped and by sunlight, time lapse and water penetration, many information boards were damaged or corrupted so that it was hard to confirm the information noticed or understanding an image. Insufficient observation and educational structures were installed that considered the ecological characteristics of wild animals and their living conditions. Regarding convenience facilities, there were parking lots that were installed on the fore-land and to decrease non-point solution sources, some parking lots needed to be located in protected lowlands while some facilities' shape and colors did not harmonize with their natural surroundings, creating a sense of awareness, which will need some more consideration. As for safety facilities, they were very insufficient compared to other facilities. This means that additional safety structures are needed so that related personnel can be aware of where a visitor is located when an accident occurs. Protectional facilities strongly needed new structures and a management system to cut off entrances and do surveillance so that visitors do not go into areas outside of the managed areas and bring damages to restricted locations. Research labs needed to expand the use of automatic weather systems and water gauge equipments to build fundamental data regarding floodgates that are intimated to the forming of wetlands. Sensor cameras and other types of monitoring systems are needed to monitor the majority types of animals living in the wetlands as well.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권4호
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• pp.86-92
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• 2002

고해상도 위성 IRS-1C의 Panchromatic 영상 자료를 이용하여 한국 근해에서 선박의 수와 위치를 파악할 수 있는 가능성을 살펴보았다. Panchromatic 위성 영상에서 선박과 주변환경에 대한 위치, 크기, 모양, 그림자, 색조, 질감 및 모양의 공간배열, 높이와 깊이, 현황 및 연관성 등의 영상해석 요소를 활용하여 선박 모니터링의 논리적 접근기법을 연구하였다. 선박의 공간적 위치는 GCP가 없는 해상에서 영상의 중심위치 정보로부터 반경 35km내에서 지구좌표점으로 전환하였다. 선박의 크기는 선수에서 선미까지이나 선미에서 생기는 종파(following wave)와 추정 구분하여야 했다. 길이 100m를 기준으로 연근해 어선과 상선으로 구분하였다. 선박의 모양은 종파의 영향으로 영상에서 유선형이었다. 작은 구름의 경우 선박의 모양과 유사했으나, 해상에 반영된 구름의 그림자로 배와 구분할 수 있었다. 색조는 바다표면이 검은색을 띤 반면 소형선박은 밝은 흰색으로 나타났다. 바다의 거친 정도와 파도의 방향성 배열 등을 통해 파도와 선박을 구분하였다. 또한 쌍끌이 어선과 같은 조업방법이 어선의 어업별 종류를 영상에서 추정하는데 용이한 기초 연관 자료가 되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1955-1969
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• 2022

KOMPSAT 시리즈 등 국가 위성정보를 활용하는 공공 및 민간의 사용자들은 대부분 광학 영상 중심으로 위성영상을 활용하고 있으며, 상대적으로 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상의 활용은 미흡한 실정이다. 현재 운영 중에 있는 KOMPSAT-5를 비롯하여 향후 KOMPSAT-6 및 초소형 SAR 위성체계 등이 발사 예정에 있기 때문에 다양한 분야에서 SAR 위성정보의 활용요구가 증대되고 있다. 이에 따라 SAR 위성정보 활용을 지원할 수 있는 SAR 활용 핵심 기술 보유가 필요한 시점이다. SAR 특성을 활용한 핵심 활용 기술로 변화탐지 기술이 있지만 현재까지도 SAR 영상을 활용하여 자동으로 변화를 탐지하고 사용자에게 알림하는 기술 개발은 요원한 상태이다. 본 연구는 독자적인 SAR 자동변화탐지알림 기술을 확보하고 우리나라 위성정보활용협의체와 같은 공공분야 기관의 실무자가 실무에 국내 SAR 위성정보를 활용하는 것을 촉진하기 위해 다중시기 KOMPSAT-5 SAR 위성영상의 자동변화탐지알림 기능 요소를 도출하고 프로토타입 프로그램을 개발하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.785-798
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• 2023

최근 기후변화로 인해 산불 발생이 빈번해지고 있으며, 산불의 크기도 대형화가 되고 있다. 우리나라 산불은 매년 100 ha 이상 산불피해가 지속적으로 발생하고 있다. 최근 5년간 강원도에서 발생한 대형산불의 90%는 동해안 지역을 중심으로 집중된 것으로 나타났다. 동해안 지역은 건조한 대기, 양간지풍 등 산불에 취약한 기후와 침엽수림의 산림 조건을 지니고 있다. 이와 관련하여 산불 발생 위험성 예측, 산불 위험도 산정 등 다양한 산불 분석과 관련된 연구들이 추진되고 있다. 기상 및 산림 관련 인자를 고려하여 산림지역에 대한 위험 분석에 관련된 연구는 많이 추진되고 있으나, 산림 인접 지역을 대상으로 위험도 분석을 수행한 연구는 아직 부족한 실정이다. 산림 인접 지역에 대한 관리는 인명과 재산 보호를 위해 중요한 일이다. 산림 인접한 주택 및 시설물들은 산불에 의해 큰 위협을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 국가지점번호를 활용하여 산림 인근 지역에서 영향을 받는 인자들을 활용하여 격자기반 산불 관련 재난위험지도를 작성하고 강릉 산불 사례 기반으로 산림 지역과 산림 인접 지역을 대상으로 위험등급 차이를 비교하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-8
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• 2013

본 연구에서는 FMCW 레이더를 이용해 수평적인 해상 감시를 위한 선박 탐지 및 추적 기법을 개발하였다. FMCW레이더는 일반적으로 웜업(warm-up) 시간이 짧고 날씨나 대기상태에 영향을 받지 않으며 가볍고 사용 편의성이 높기 때문에 해상 감시 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 X-밴드 FMCW 레이더의 데이터 처리 기법과 선박 탐지 및 추적 알고리듬 구현 결과를 소개한다. 선박 탐지는 원시자료(spoke)에서 합성된 프레임 데이터를 사용하여 육지부분을 제거한 후 형태학적 처리 기법을 이용한 임계치가 적용되었다. 선박의 추적은, 선박의 예상 최대선속(19 kn)과 프레임간의 시간간격(5 sec)을 고려하여 다음 프레임에서의 선박의 위치를 예상하는 탐색창(search-window)을 사용하였다. 평택항에서 실시된 실험에서 실제 운항중인 다섯 척의 선박이 사용되었으며, 이중 25 m 이상인 선박의 경우 완벽하게 탐지되었고, 소형 어선의 경우 평균적으로 85.38%의 탐지율을 보였다. 어선의 낮은 탐지율은 부이 주변을 항해할 때 주로 발생하였으며, 재질이 유리섬유강화플라스틱(FRP)이며 선박 높이가 낮은 것이 원인으로 판단된다. 추적기법에 의한 결과와 선박자동식별장치(Automatic Identification System) 비교를 통해 각 선박의 추적은 잘 이루어진 것으로 확인되었으며, 추적률은 평균적으로 95.12%이었으며, 길이 25 m 이상 선박의 추적률은 100%이었다. 향후 소형어선에 대한 탐지와 추적기법 향상을 위한 알고리듬 개선이 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.365-377
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• 2020

국가해양영토에서 불법어업활동을 하는 어선으로부터 해상자원과 영토를 보호하기 위해 지속적인 모니터링과 즉각적인 대응은 필수적인 요소이다. Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 넓은 촬영 범위를 가지고 있으며, 기상과 주야 조건에 영향을 받지 않아 광역적인 해상 모니터링에 효과적이다. 그러나 SAR 영상의 데이터 크기와 스펙클 노이즈 등 다양한 특성으로 인해 처리속도와 탐지율이 높은 선박탐지 알고리즘 개발은 쉽지 않다. 본 논문에서는 국내 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5에 적합한 선박탐지 알고리즘을 개발 적용하였다. 효율적인 선박탐지를 위해 선박탐지 알고리즘은 Human Visual Attention System (HVAS), SAR-Split, Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘의 특성을 융합하여 적용했다. 또한, SAR 영상의 관측모드 별 특성을 고려한 SAR-Split 알고리즘 적용을 통해 탐지율을 향상시켰다. SAR 영상으로부터 탐지된 선박은 Automatic Identification System (AIS) 데이터와의 매칭을 통해 탐지율 분석이 수행되었다. 탐지된 선박은 AIS 자료와 전반적으로 잘 매칭되었으며, SAR 영상의 모드 별 특성을 고려하여 적용했을 때 보다 향상된 탐지율을 보였다. 탐지율은 Enhanced Standard (ES) 모드에서 약 80%, Standard (ST) 모드에서 약 64%의 결과를 보였다. 선박 탐지결과에서 발생한 대부분의 오탐지는 선박의 이동으로 발생하는 기포항적, AIS의 위치오차 등으로 발생하였다. 개발된 선박탐지 알고리즘은 대한민국 국가해양영토 광역 감시망 구축에 기여할 것으로 기대된다.