• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.250-250
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• 2012

Recently, multiferroic materials have attracted much attention due to their fascinating fundamental physical properties and potential technological applications in magnetic/ferroelectric data storage systems, quantum electromagnets, spintronics, and sensor devices. Among single-phase multiferroic materials, $BiFeO_3$, in particular, has received considerable attention because of its very interesting magnetoelectric properties for application to spintronics. Enhanced ferromagnetism was found by Fe-site ion substitution with magnetic ions. In this study, $BiFe_{1-x}Ni_xO_3$ (x=0 and 0.05) bulk ceramic compounds were prepared by solid-state reaction and rapid sintering. High-purity $Bi_2O_3$, $Fe_3O_4$ and NiO powders were mixed with the stoichiometric proportions, and calcined at $450^{\circ}C$ for 24 h to produce $BiFe_{1-x}Ni_xO_3$. Then, the samples were directly put into the oven, which was heated up to $800^{\circ}C$ and sintered in air for 20 min. The crystalline structure of samples was investigated at room temperature by using a Rigaku Miniflex powder diffractometer. The Raman measurements were carried out with a Raman spectrometer with 514.5-nm-excitation Ar+-laser source under air ambient condition on a focused area of $1-{\mu}m$ diameter. The field-dependent magnetization and the temperature-dependent magnetization measurements were performed with a vibrating-sample magnetometer. The x-ray diffraction study demonstrates the compressive stress due to Ni substitution at the Fe site. $BiFe_{0.95}Ni_{0.05}O_3$ exhibits the rhombohedral perovskite structure R3c, similar to $BiFeO_3$. The lattice constant of $BiFe_{0.95}Ni_{0.05}O_3$ is smaller than of $BiFeO_3$ because of the smaller ionic radius of Ni3+ than that of Fe3+. The field-dependent magnetization of $BiFe_{0.95}Ni_{0.05}O_3$ exhibits a clear hysteresis loop at 300 K. The magnetic properties of $BiFe_{0.95}Ni_{0.05}O_3$ were improved at room temperature because of the existence of structurally compressive stress.

• 에너지공학
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• 제24권1호
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• pp.114-122
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• 2015

수평 성층류 2상 유동에서 기체의 속도가 액체의 속도보다 상대적으로 큰 고유속 유동조건에서는 불규칙한 파형들이 생성되고 이때 상 경계면에서는 액적이탈이 발생한다. 한국원자력연구원(KAERI)에서는 이러한 상 경계면에서의 액적이탈 현상을 기구학적으로 예측하기 위하여 전단력, 표면장력, 그리고 중력 항으로 구성되는 새로운 액적이탈 모델을 제시하였다. 그러나 이 액적이탈 모델 내부에는 아직 결정되지 않은 모델 계수가 존재한다. 모델 계수를 결정하기 위해서는 두 상 사이의 계면파 특성과 관련되는 물리변수들에 대한 실험데이터의 확보가 필요하다. 주요 물리변수들에는 파의 기울기, 파의 빗변길이, 파의 속도, 파의 주파수, 그리고 파장이 있다. 본 연구에서는 계면파 특성과 관련된 주요 물리변수들을 측정하기 위하여 폭 40 mm, 높이 50 mm, 길이 4.2 m의 수평사각유로에서 가시화실험을 수행하였다. 실험은 1기압의 물-공기 성층류 유동에서 액적이탈이 발생되는 조건에서 수행되었다. 본 실험에서 계면 형상을 2차원적으로 가시화하고 계면파에서 국소적인 물속도 분포를 측정하기 위하여 유로 측면에서 PIV기법을 적용하였다. 추가적으로, 가시화실험을 통해 획득한 계면 이미지로부터 측정된 계면 높이를 검증하기 위하여 평행 와이어 전도도 센서를 개발하였다. 가시화방법과 센서를 통해 측정된 수위를 비교한 결과, 두 가지 방법론에 의해 측정된 수위결과가 잘 일치함을 확인하였다. 최종적으로 개발된 측정기법을 적용하여 액적이탈 조건에서 계면파 특성과 관련된 주요 물리변수들을 측정하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1653-1667
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• 2020

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.953-966
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• 2022

에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-76
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• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제7권3호
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• pp.155-164
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• 2001

이 연구는 돈사내부의 환경을 연속적으로 계측하고. 동시에 양돈시설의 환경에서 발생되는 악취중 가장 큰 비중을 차지하는 암모니아 가스를 정량분석하여 암모니아 가스센서 개발을 위한 기초 데이터를 얻고자 수행 되었다. 1. 돈사내력의 온도, 습도, 이산화탄소, 암모니아 등 환경민화를 연속전 실시간 측정이 가능한 환경계측시스템을 개발하여 슬러리 돈사와 스크레퍼 돈사에 설치하여 시험하였다. 2. 암모니아 가스농도는 슬러리 돈사의 경우 21~39ppm으로 매우 높은 가스농도를 나타냈고, 출입문을 열어놓는 낮에도 크게 떨어지지 많았다. 그러나 스크레퍼 돈사에서는 야간(19:00~08:00)에 20~29ppm가지 높게 올라갔지만, 문을 열어놓는 08:00이후 급격히 떨어지고, 10:00~18:00에는 10ppm 이하를 나타냈다. 3. 온도는 슬러리 돈사의 경우 야간에 14~17$^{\circ}C$로 돼지 사육 적정온도인 17$^{\circ}C$ 이하이었고, 그 이외의 시간대에는 18~21$^{\circ}C$틀 유지하였다. 스크레퍼 돈사의 온도는 04:00~09:00에 21-22$^{\circ}C$, 주간에는 돈사 내부의 온도가 의고 3$0^{\circ}C$가지 상승하였다. 4. 상대습도는 슬러리 돈사에서 주간에 50~56%RH, 야간에 57~63%aH인 반면에, 스크레퍼 돈사의 경우 각각 31~50%RH와 40~55%RH로, 슬러리 돈사가 스크레퍼 돈사보다 높게 나타났다. 5. 대기오염공정시험법(인도페놀법)에 의해 분석된 암모니아 가스 농도는 공시로 사용된 슬러리 돈사와 스크레퍼 돈사 모두에서 돈사의 중앙이나 출.입구, 즉 돈사의 위치에는 뚜렷한 경향을 나타내지 않았으나, 돈사 바닥보다는 사람의 긴 놀이(140cm)에서 높게 나타났다. 6. 분진농도는 17~47cpm이었고, 돈사의 형식. 위치 및 놀이에 유의차를 보이지 않았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제21권1호
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• pp.1-10
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• 2016

동해 표층 해수에서 측정한 이산화탄소 분압($pCO_2$)에 대해 기 확보된 자료는 해양-대기간 $CO_2$ 교환율을 정량화하고자 통계 기법을 적용하기에는 부족한 편이다. 이를 보완하기 위해 위성자료를 이용하여 관측이 이루어지지 않은 해역의 $pCO_2$를 신경망모델을 이용하여 채워 넣는(mapping) 연구를 시도하였다. 본 연구는 동해에서 현장관측자료가 가장 많이 축적된 울릉분지를 대상으로 2003년부터 2012년까지의 표층$pCO_2$자료와, Aqua 위성의 MODIS 센서로 관측한 해표면 온도(SST)와 엽록소(chlorophyll) 자료, 경위도 자료로 신경망모델을 구축하여 $pCO_2$ 분포도 작성과 변동성을 추정하고자 하였다. 신경망모델의 학습은 $pCO_2$ 관측자료와 모델결과값의 상관도가 95% 이상을 달성하도록 하였다. 모델 결과의 평균제곱근오차(RMSE)는 $19.2{\mu}atm$으로 관측자료의 변동 크기와 비교해서 훨씬 작은 수준이었다. SST와 chlorophyll에 연관된 $pCO_2$의 변동성을 살펴보면 chlorophyll 보다는 SST에 대해 더욱 강한 음의 상관 관계를 보였다. 모델이 출력한 $pCO_2$의 변동성은 SST가 내려감에 따라 커지는 경향을 보였다. $15^{\circ}C$ 이하에서는 $pCO_2$ 변동성에 대한 SST와 chlorophyll의 기여도가 뚜렷하게 나타났다. 반면 SST가 $15^{\circ}C$ 이상일 경우에는 $pCO_2$ 변동성은 SST와 chlorophyll의 변화에 대해 그리 민감하게 반응하지 않았다. 신경망모델 출력값으로 추정한 2003-2014년 사이의 울릉분지 표층수의 연평균 $pCO_2$ 증가율은 $0.8{\mu}atm$이었다. 신경망 모델이 울릉분지의 $pCO_2$에 대해 이전 연구보다 해상력과 오차가 향상된 $pCO_2$ 채워넣기를 가능케 해 준 점에 비추어 볼 때 국제정세에 따라 전역 관측이 수월하지 않은 동해의 탄소순환을 이해하는데 유용한 도구로 쓰일 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권11호
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• pp.437-444
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• 2017

전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 환경적인 요인의 외력 변화에 민감하다. 전력 설비는 외부 환경변화와 재해로 부터 유지/보수적 관점에서 많은 어려움이 있다. 기상변화는 전주 피해에 주요인으로 작용하며, 경제적으로 미치는 영향이 매우 크다. 가공전선(Aerial Wire)은 온도 영향으로 탄성(Elasticity)변화가 나타나며, 탄성의 변화는 풍속, 풍향 등의 요인에 의해 영향력이 가중된다. 전선에 작용하는 외력은 전주의 피로누적으로 작용된다. 전주의 안전도 평가는 설계 단계에서 이루어지며, 운영중인 전주에 대한 영향도는 고려되지 않는다. 보수/안전성 확보 목적으로 외력의 기상요인 영향도를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 유지/안전성 확보 목적수행을 위해 전주에 설치된 센서노드의 가속도 데이터를 분석하고, 잡음(Noise) 보상 방법으로 칼만필터를 이용했다. 기상 요인별 영향도를 분석하기 위해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 수행하고, 주파수 성분별 기상요인 영향도를 분석했다. 영향도 분석 결과 온도, 습도, 일사량, 일조시간, 대기압, 풍향, 풍속의 기상요인 영향이 크게 작용했다. 본 논문에서는 주파수 성분별로 기상요인의 영향도가 다름을 보였으며, 유지보수와 안정성 확보의 목적 달성에 중요한 요소로 작용될 수 있으리라 생각한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.260-260
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• 2013

Multiferroic materials have attracted much attention due to their fascinating fundamental physical properties and technological applications in magnetic/ferroelectric data-storage systems, quantum electromagnets, spintronics, and sensor devices. Among single-phase multiferroic materials, $BiFeO_3 $ is a typical multiferroic material with a room temperature magnetoelectric coupling in view of high magnetic-and ferroelectric-ordering temperatures (Neel temperature $T_N$~647 K and Curie temperature $T_C$~1,103 K). Rare-earth ion substitution at the Bi sties is very interesting, which induces suppressed volatility of Bi ion and improved ferroelectric properties. At the same time, Fe-site substitution with magnetic ions is also attracting, and the enhanced ferromagnetism was reported. In this study, $Bi_{1-x}Dy_xFe_{0.95}Co_{0.05}O_3$ (x=0, 0.05 and 0.1) bulk ceramic compounds were prepared by solid-state reaction and rapid sintering. High-purity $Bi_2O_3$, $Dy_2O_3$, $Fe_2O_3$ and $Co_3O_4$ powders with the stoichiometric proportions were mixed, and calcined at $500^{\circ}C$ or 24 h to produce $Bi_{1-x}Dy_xFe_{0.95}Co_{0.05}O_3$. The samples were immediately put into an oven, which was heated up to $800^{\circ}C$ nd sintered in air for 30 min. The crystalline structure of samples was investigated at room temperature by using a Rigaku Miniflex powder diffractometer. The field-dependent magnetization measurements were performed with a vibrating-sample magnetometer. The electric polarization was measured at room temperature by using a standard ferroelectric tester (RT66B, Radiant Technologies).