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감마선 조사를 이용한 시판 분말원료의 위생화 (Sanitization of Commercial Powdered Products Using Gamma Irradiation)

  • 최수정;한인준;윤영민;김종헌;김재훈;김재경;박종흠;이주운;홍성길;육홍선;송범석
    • 방사선산업학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.29-35
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    • 2013
  • Microbiological populations and the sterility of commercial powdered products treated with gamma irradiation at 0~10 kGy were investigated before using them as ingredients for a non-cooked Saengsik product. We evaluated a total of 14 powdered products: 8 powdered cereals, 3 powdered tubers, and 3 powdered leafy vegetables. The total numbers of bacterial populations in non-irradiated powdered cereals, tubers, and leafy vegetables were 2.7~6.9, 5.6~6.0, and $5.3{\sim}6.8\;log\; CFU{\cdot}g^{-1}$, respectively. Moreover, coliform bacteria were not indicated in adlay, millet, germinated brown rice, soybean, and mulberry leaves powder within detection limit ($2.0\;log\; CFU{\cdot}g^{-1}$). The number of Bacillus cereus exceeded $3.0\;log\; CFU{\cdot}g^{-1}$ (the maximum limit for Saengsik products) in all samples, excluding perilla seeds, buckwheat, barley, oat, potato, and Jerusalem artichoke powder. However, a dose of 6 kGy of gamma irradiation reduced the microbiological populations in all samples, and all the powdered products met the microbial requirements for Saengsik products. Futhermore, it was confirmed that all microorganisms in the 9 powdered products, except fermented brown rice, sweet potatoes, and 3 leafy vegetables, were sterilized by 10 kGy of gamma irradiation.

GB-SAR 간섭기법을 이용한 반사체의 인위적 변위탐지 및 대기습도보정 (Detection of Artificial Displacement of a Reflector by using GB-SAR Interferometry and Atmospheric Humidity Correction)

  • 이재희;이훈열;조성준;성낙훈;김정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.123-131
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    • 2010
  • 이 논문에서는 지상용 SAR (GB-SAR) 시스템의 간섭기법을 이용하여 특정 산란체의 인위적 변위를 탐지하고 대기습도보정을 통하여 정확도를 향상시켰다. GB-SAR 자료는 중심주파수 5.3 GHz, 거리 해상도 25 cm, 방위해상도 $0.324^{\circ}$로 모든 편파(HH, VV, VH, HV)에 대해 얻어졌다. 삼각삼면반사체(triangular trihedral corner reflector)를 시스템 전방 160 m 지점에 위치시킨 후 인위적으로 0 - 40 mm의 변위를 주어 측정하였다. 그 결과, 모든 편파에서 실제 변위와 GB-SAR 시스템을 통한 측정 변위의 RMS 오차는 1.22 mm로 나타났으며, 실제변위 40 mm 일 때의 최대 측정오차는 HH편파에서 2.72 mm로 나타났다. 대기 중 습도에 대한 보정을 실시하였고 그 결과, RMS 오차는 0.52 mm로 줄어들었다. 이를 통해 GB-SAR 시스템은 밀리미터 이하의 정밀도가 요구되는 자연산란체나 인공구조물의 변위측정 및 안정성 평가 분야에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

적혈구 포획용 미크론 크기 코일에 흐르는 전류의 크기에 따른 자기장 분포 특성 (Distribution of Magnetic Field Depending on the Current in the μ-turn Coil to Capture Red Blood Cells)

  • 이원형;정현준;김누리;박지수;이상석;이장로
    • 한국자기학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.162-168
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    • 2015
  • 광 리소그래피 공정을 이용하여 반강자성체 IrMn 층을 기반으로 하는 GMR-SV(giant magnetoresistance-spin valve) 소자 위에 ${\mu}m$ 선폭 크기의 코일을 적층하여 미크론 크기 코일을 제작하였다. GMR-SV 박막일 때와 소자 제작 후의 자기저항비와 자장감응도는 각각 4.4 %, 2.0 %/Oe와 1.6 %, 0.1 %/Oe로 나타났다. 여러 개의 $1{\mu}m$ 크기인 자성비드가 붙은 적혈구 바로 아래 위치에 놓일 소자와 10번 감은 미크론 크기 코일에 흐르는 AC 및 DC 전류 크기에 따른 자기장 분포를 유한요소법 전산모사로 분석하였다. 코일 중심인 $z=0{\mu}m$에서 주파수 20 kHz인 AC 전류가 0.1 mA에서 10.0 mA로 증가하면 이 값에 비례하여 자기장의 크기는 $30{\mu}T$에서 $3060{\mu}T$로 증가하였다. 그리고 코일 중심에서부터 $z=10{\mu}m$에서 자기장 크기는 $z=0{\mu}m$인 중심에서 보다 1/6배로 줄어들었다. 미크론 크기 코일에 흐르는 전류에 의해 생성되는 자기장은 적혈구 포획용으로 충분한 크기를 갖고 있어서 검출용 바이오센서로 활용 가능함을 확인 할 수 있었다.

A REVIEW ON THE ODSCC OF STEAM GENERATOR TUBES IN KOREAN NPPS

  • Chung, Hansub;Kim, Hong-Deok;Oh, Seungjin;Boo, Myung Hwan;Na, Kyung-Hwan;Yun, Eunsup;Kang, Yong-Seok;Kim, Wang-Bae;Lee, Jae Gon;Kim, Dong-Jin;Kim, Hong Pyo
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제45권4호
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    • pp.513-522
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    • 2013
  • The ODSCC detected in the TSP position of Ulchin 3&4 SGs are typical ODSCC of Alloy 600MA tubes. The causative chemical environment is formed by concentration of impurities inside the occluded region formed by the tube surface, egg crate strips, and sludge deposit there. Most cracks are detected at or near the line contacts between the tube surface and the egg crate strips. The region of dense crack population, as defined as between $4^{th}$ and $9^{th}$ TSPs, and near the center of hot leg hemisphere plane, coincided well with the region of preferential sludge deposition as defined by thermal hydraulics calculation using SGAP computer code. The cracks developed homogeneously in a wide range of SGs, so that the number of cracks detected each outage increased very rapidly since the first detection in the $8^{th}$ refueling outage. The root cause assessment focused on investigation of the difference in microstructure and manufacturing residual stress in order to reveal the cause of different susceptibilities to ODSCC among identical six units. The manufacturing residual stress as measured by XRD on OD surface and by split tube method indicated that the high residual stress of Alloy 600MA tube played a critical role in developing ODSCC. The level of residual stress showed substantial variations among the six units depending on details of straightening and OD grinding processes. Youngwang 3&4 tubes are less susceptible to ODSCC than U3 and U4 tubes because semi-continuous coarse chromium carbides are formed along the grain boundary of Y3&4 tubes, while there are finer less continuous chromium carbides in U3 and U4. The different carbide morphology is caused by the difference in cooling rate after mill anneal. There is a possibility that high chromium content in the Y3&4 tubes, still within the allowable range of Alloy 600, has made some contribution to the improved resistance to ODSCC. It is anticipated that ODSCC in Y5&6 SGs will be retarded more considerably than U3 SGs since the manufacturing residual stress in Y5&6 tubes is substantially lower than in U3 tubes, while the microstructure is similar with each other.

항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터 구축 및 알고리즘 적용 연구 (A Study of Establishment and application Algorithm of Artificial Intelligence Training Data on Land use/cover Using Aerial Photograph and Satellite Images)

  • 이성혁;이명진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.871-884
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.

정지궤도 해양관측위성(GOCI-II)의 궤도 성능, 복사보정, 영상기하보정 결과 및 상태 (Current Status and Results of In-orbit Function, Radiometric Calibration and INR of GOCI-II (Geostationary Ocean Color Imager 2) on Geo-KOMPSAT-2B)

  • 용상순;강금실;허성식;차성용
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_2호
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    • pp.1235-1243
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    • 2021
  • 해양탑재체(GOCI-II)가 주탑재체이며 정지궤도복합위성2B호 또는 천리안2B호로 명명된 정지궤도 해양관측위성은 2020년2월에 성공적으로 발사되어 한반도 주변의 해양과 연안을 주간 상시 관측과 감시 임무를 수행하고 있다. 해양탑재체는 천리안1호의 해양탑재체(GOCI)의 임무 승계와 향상된 성능으로 해양·연안의 효율적인 관리, 해양재해·재난 저감을 위한 실시간 해양환경모니터링과 어로 비용절감을 위한 어장환경 정보의 생산 등 해양환경감시를 위하여 개발되었다. 발사 후 해양탑채체는 초기 점검시험(IAC) 단계에 모든 기능이 정상적으로 동작됨을 확인하고, 궤도상시험(IOT) 단계에 성능·운영시험, 복사보정과 영상기하보정을 병행 진행하여 그 결과를 핸드오버회의 통하여 보고하고 국가해양위성센터로 운영권을 이관하였다. 주로 온보드 태양광 보정시스템으로 수행되는 복사보정은 사전에 수립된 계획에 따라 주기적으로 진행하여 최종 Gain과 offset 값을 설정, 적용하고 유효성을 확인하였다. 영상기하보정(INR)은 별영상 자료 기반의 네비게이션 필터링과 랜드마크 기반 보정 방식으로 요구규격을 모두 만족함을 확인하고 INR 프로세스를 검증하였다. 본 논문에서 정지궤도 해양위성이 발사 이후 궤도상 성능시험, 복사보정과 영상기하보정의 방법, 절차를 기술하고 결과와 현황을 분석하고 정리하였다.

비정형 데이터와 딥러닝을 활용한 내수침수 탐지기술 개발 (Development of a method for urban flooding detection using unstructured data and deep learing)

  • 이하늘;김형수;김수전;김동현;김종성
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권12호
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    • pp.1233-1242
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    • 2021
  • 본 연구에서는 비정형 데이터인 사진자료를 이용하여 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 개발하였다. 침수분류를 모델 개발을 위하여 CNN기반의 VGG16, VGG19을 이용하였다. 모델을 개발하기 위하여 침수사진과 침수가 발생하지 않은 사진을 웹크롤링 방법을 이용하여 사진을 수집하였다. 웹크롤링 방법을 이용하여 수집한 데이터는 노이즈 데이터가 포함되어 있기 때문에 1차적으로 본 연구와 상관없는 데이터는 소거하였으며, 2차적으로 모델 적용을 위하여 224 × 224로 사진 사이즈를 일괄 변경하였다. 또한 사진의 다양성을 위해서 사진의 각도를 변환하여 이미지 증식을 수행하였으며. 최종적으로 침수사진 2,500장과 침수가 발생하지 않은 사진 2,500장을 이용하여 학습을 수행하였다. 모델 평가결과 모델의 평균 분류성능은 97%로 나타났으며. 향후 본 연구결과를 통하여 개발된 모델을 CCTV관제센터 시스템에 탑재한다면 신속하게 침수피해에 대한 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.

식물 생체정보 센서를 활용한 토마토 풋마름병 증상 분석 (Analysis of Bacterial Wilt Symptoms using Micro Sap Flow Sensor in Tomatoes)

  • 안영은;홍규현;이관호;우영회;조명철;이준구;황인덕;안율균
    • 생물환경조절학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.212-217
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    • 2019
  • 본 연구는 토마토의 풋마름병 감염 여부를 더 빠르게 예측하고 객관적으로 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위해 식물 생체정보 센서를 이용하여 풋마름 병원균을 접종한 토마토에서 풋마름병에 감염되어 증상을 보이기까지의 식물체의 양수분 이동 속도를 측정하였다. 토마토의 양수분 이동 속도를 측정했을 때 육안으로 보이는 풋마름 증상이 나타나기 약 2 내지 3일 전부터 풋마름병에 감염된 토마토의 양수분 이동 속도가 감염되지 않은 토마토에 비해 감소하는 것을 볼 수 있었고 이 결과는 생물검정과 생육조사 결과와도 일치하는 것을 볼 수 있었다. 따라서 이상의 결과를 볼 때 식물 생체정보 센서를 이용하여 식물의 양수분 이동 속도를 측정함으로써 풋마름병을 조기 진단할 수 있음을 알 수 있었다.

북극해 해빙 탐지를 위한 Sentinel-1 HV자료의 방사보정 연구 (A Study on the Radiometric Correction of Sentinel-1 HV Data for Arctic Sea Ice Detection)

  • 김윤지;김덕진;권의진;김현철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_2호
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    • pp.1273-1282
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    • 2018
  • 최근 북극항로와 온난화 등의 영향으로 인해 북극해에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 기존에 수동 마이크로파 복사계를 이용하여 북극해 해빙의 정량적 면적을 산출하는 연구는 진행되어 왔으나, 보다 고해상도로 해빙의 가장자리에서 발생하는 융해 및 표면 거칠기 변화에 대한 연구는 잘 이루어지지 않았다. 또한, 최근 Sentinel1-A/B자료가 무료로 배포되고, 특히 북극해 영역에 대한 수많은 자료들이 짧은 기간 동안 생산 및 제공되고 있기에, 이러한 대용량 자료들을 모자익(mosaic)하여 북극해 전체에 대한 고해상도 해빙정보 이용이 가능하게 되었다. 그러나 Sentienl-1A/B의 광역관측(Extended Wide, EW)모드 자료를 효과적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 방사보정이 수행되어야 한다. 이를 위해 이중편파 Sentinel-1A/B 자료에 나타나는 thermal noise와 scalloping 효과를 자동적으로 보정할 수 있는 방사보정 기법을 개발하였으며, 나아가 방사보정 된 이중편파 SAR자료를 이용할 경우 해빙과 open-water를 보다 더 잘 구분할 수 있음을 확인하였다.

KOMPSAT-5 후방산란계수 자료로 산출된 해상풍 검증 (Validation of Sea Surface Wind Estimated from KOMPSAT-5 Backscattering Coefficient Data)

  • 장재철;박경애;양도철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_3호
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    • pp.1383-1398
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    • 2018
  • 해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.