• 한국농촌건축학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.9-17
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• 2022

Rural spaces are increasingly valuable as areas for introducing renewable energy infrastructure to achieve carbon neutrality. Rural areas are the living grounds of rural residents, and the balance of conservation and development for rural areas is important for the introduction of reasonable facilities. In order to maintain a balance between development and preservation and to introduce reasonable renewable energy facilities, it is necessary to develop a current status survey and an effective survey method to utilize a space capable of introducing renewable energy facilities such as idle land and vacant houses. Therefore, this study was conducted to verify the readability using an unmanned aerial vehicle, and the main results are as follows. The detection of photovoltaic power generation facilities using unmanned aerial vehicles was effective in analyzing the location and area of photovoltaic panels located on the roofs of buildings, and it was possible to calculate the expected power generation by region through the area calculation of photovoltaic panels. The vacant house detection can be used to select an investigation target for an vacant house condition survey as it can identify damage to buildings that are expected to be empty houses, management status, and electricity supply facilities through aerial photos. It is judged that the unmanned aerial vehicle detection capability can be utilized as a method to improve the efficiency of investigation and supplement the data related to solar power generation facilities and vacant houses provided by public institutions. Although this study detected the status of solar power generation facilities and vacant houses through high-resolution aerial image analysis, as a follow-up study, automatic measurement methods using the temperature difference of solar power generation facilities and general characteristics of vacant houses that can be read from the air were investigated. If the deriving research is carried out, it is judged that it will be possible to contribute to the improvement of the accuracy of the detection result using the unmanned aerial vehicle and the expansion of the application range.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.901-912
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• 2022

전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.311-322
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• 2022

본 연구에서는 분포형 광섬유 시트와 탄소섬유 시트를 콘크리트 표면에 부착하여 철근 콘크리트를 사용하는 구조물의 보강 효과 및 BOTDR 센서를 활용한 상태 평가를 4점 휨 실험을 통해 수행하였다. 부착 정도에 따른 보강 효과를 확인하기 위하여 탄소섬유 시트의 부착 형태를 다양하게 제작하였으며, BOTDR 센서의 활용성을 확인하기 위하여 실험체에 다수의 전기저항식 변형률 게이지를 부착하여 BOTDR 센서의 변형률과 비교하였다. 실험 결과를 살펴보면, 우선 CFRP시트 부착 정도에 따른 보강 효과에 분명한 차이가 나타나는데, 이는 부착 면적보다는 부착 형태에 더 영향을 받는 것으로 확인되었다. BOTDR 센서로부터 계측된 변형률로부터 하중 증가에 따른 철근 콘크리트 실험체의 구조적 거동을 시각화 할 수 있었으며, CFRP 보강 부위에서 하중이 집중되는 것을 알 수 있다. BOTDR 센서에서 계측된 변형률이 전기저항식 게이지로부터 계측된 변형률과 유사하게 계측되는 것을 알 수 있는데, 이를 통해 대형 토목 구조물의 전체적 거동을 분석하는데 BOTDR 센서가 효과적일 수 있음을 확인하였다. 다시 말해서, 국부적 변형률을 측정하는 전기식 변형률 게이지로 계측을 하면 계측 오차는 상당할 수 있는 반면에, 분포형으로 측정되는 BOTDR 센서는 이러한 문제를 줄일 수 있는 대안으로 판단된다. 마지막으로, CFRP 시트 탈락이 발생되는 부분에서 계측 BOTDR 센서 변형률이 높게 나타나는데 이를 활용하면 CFRP 시트의 국부적 손상 위치를 효율적으로 추적할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제54권4호
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• pp.249-255
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• 2022

알츠하이머병은 주요한 공중보건 문제로 나타나며 연구분야에서도 최우선적인 과제이다. 알츠하이머병(AD)에서 뇌척수액(CSF)을 활용한 바이오마커인 아밀로이드-β(Aβ42), 총 타우(T-tau) 및 인산화 타우(P-tau)가 알츠하이머병 병태생리학의 핵심 요소를 반영한다. 임상 연구 및 새로운 측정법을 통한 임상적으로 활용되는 진단은 전임상 알츠하이머병에 대해 민감적이고 특이적이며 신뢰할 수 있는 바이오마커의 발굴, 뿐만 아니라 치매의 조기 발견 및 감별 진단과 질병 진행 모니터링에 도움이 되는 검사법의 개발에도 중요할 것이다. 증상 전 단계에서 AD의 조기 발견은 시냅스 손상 및 신경 손실이 확장되기 전에 개입이 수행되기 때문에 치료 개입을 조기에 가능하게 하고 치료 성공을 위한 가능성이 더 큰 좋은 기회로 이어진다. 따라서 새롭고 접근하기 쉽고 비용이 적게 드는 바이오마커를 임상 진단에 활용하는 것이 매우 유익할 것이다. 치매의 초기단계에 일어나는 병리학적 변화나, 질병의 진행정도를 추적할 수 있는 다양한 바이오마커들의 진단방법을 찾는 일은 치료제 개발처럼 중요한 연구 분야이다. 조기진단을 위해 임상증상을 대변하거나(surrogate marker), 증상이 나타나기 이전 상태를 측정할 수 있는 새로운 진단마커가 필요한 상황이다. 이러한 이유로 인지기능 저하정도를 측정하여 정상, 경도인지장애(mild cognition impairment, MCI) 및 전임상(preclinical) 상태의 사람을 판별할 수 있는 바이오마커(biomarker)를 활용한 조기진단법 개발의 중요성이 강조되고 있다.

• Wind and Structures
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• 제36권4호
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• pp.237-247
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• 2023

The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.

• 한국환경보건학회지
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• 제49권2호
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• pp.108-117
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• 2023

Background: When particles are absorbed into the human body, they penetrate deep into the lungs and interact with the tissues of the body. Heavy metals in PM_2.5 can cause various diseases. The main source of PM_2.5 emissions in South Korea's atmosphere has been surveyed to be places of business. Objectives: The concentration of heavy metals in PM_2.5 near the Ulsan Industrial Complex was measured and a health risk assessment was performed for residents near the industrial complex for exposure to heavy metals in PM_2.5. Methods: Concentrations of heavy metals in PM_2.5 were measured at four measurement sites (Ulsan, Mipo, Onsan, Maegok) near the industrial complexes. Heavy metals were analyzed according to the Air Pollution Monitoring Network Installation and Operation Guidelines presented by the National Institute of Environmental Research. Among them, only five substances (Mn, Ni, As, Cd, Cr⁶⁺) were targeted. The risk assessment was conducted on inhalation exposure for five age groups, and the excess cancer risk and hazard quotient were calculated. Results: In the risk assessment of exposure to heavy metals in PM_2.5, As, Cd, and Cr⁶⁺ exceeded the risk tolerance standard of 10^-6 for carcinogenic hazards. The highest hazard levels were observed in Onsan and Mipo industrial complexes. In the case of non-carcinogenic hazards, Mn was identified as exceeding the hazard tolerance of 1, and it showed the highest hazard in the Ulsan Industrial Complex. Conclusions: This study presented a detailed health risk from exposure to heavy metals in PM_2.5 by industrial complexes located in Ulsan among five age groups. It is expected to be utilized as the basis for preparing damage control and industrial emission reduction measures against PM_2.5 exposure at the Ulsan Industrial Complex.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.382-392
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• 2023

최근 기후변화와 지질환경변화로 인해 산지토사재해의 발생 빈도가 급증하는 경향이 보고되고 있다. 최근 국내에서 땅밀림이 빈번하게 발생하고 있는 만큼, 땅밀림지의 체계적이고 효율적인 복구 및 관리가 필요하다. 본 연구는 경기도 양평군 개군면 자연리 산 4-1에 발생한 땅밀림에 대하여 물리탐사기법을 통해 재해취약성을 파악하고, 파괴 지반의 전반적 지질구조를 규명하여 안정성을 검토하는 것이 목적이다. 또한, 시추조사도 함께 실시하여 측정한 데이터의 신뢰성을 검증하였다. 연구 결과, 토사층과 풍화대의 상부에 저비저항 이상대가 분포하며, 이 구간은 탐사측선 50-120 m 구간으로 땅밀림현상의 주요 지시자인 인장균열이 관찰되는 연경도가 낮은 땅밀림구역으로 확인되며, 토사층 내에 불연속면 잔존 가능성을 추정한 후, 활동연약대를 안정시키는 복구방법을 강구하였다. 따라서 국내 현실에서 땅밀림 위험지를 파악하여 땅밀림 발생 징후에 대한 지속적인 모니터링을 통해 경제적, 사회적 피해를 줄일 수 있는 대책마련을 위한 연구가 필요하다고 사료된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권8호
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• pp.107-118
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• 2006

터널과 관련된 여러 영향인자중 시간의 따른 투수상태와 지반의 장기거동은 터널의 이상 거동을 이해하는데 있어서 중요하다. 터널은 이러한 인자에 의해서 심각한 손상을 입을 수 있으나 시공 후 이러한 인자들에 의해 발생한 영향을 정량적으로 분석해 내는 것은 쉽지 않다. 입력과 출력간의 상관관계가 비교적 독립적이라면 터널거동에 미치는 인자들의 영향은 역해석 기법을 적용하여 예측할 수 있다. 모델을 구성하는 입출력 자료의 특성에 따라 인공신경망 기법이나 최소제곱법 등 다양한 역해석 방법이 개발 될 수 있으며 수치해석, 실험 또는 계측 결과가 역해석 모델의 구성 및 검증을 위해 쓰일 수 있다. 본 연구에서는 시공 후 터널의 내공 변위 변화로부터 투수 및 지반의 장기거동과 관련된 인자들 중 배수재의 투수계수, 지하수위, 장기 이완 하중 크기 및 암반 손상 패턴 등의 변화에 의한 영향을 정량적으로 분석할 수 있는 역해석 기법을 개발하였다. 역해석은 인공신경망 기법을 적용하였으며 학습데이터 확보를 위해 수치해석 모델이 개발 되고 다양한 하중 상태에 대한 거동 분석이 이루어졌다.

• 한국가스학회지
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• 제27권2호
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• pp.7-15
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• 2023

전기식 액중형 펌프 (electrical submersible pump, ESP)는 인공채유 (artificial lift) 기법 중 적용성과 운영 효율이 높아 전 세계 생산정에서 운영되고 있다. 저류층에서 ESP 운영 시 온도·압력, 가스·오일비, 유량 등의 변수는 ESP 성능에 영향을 미치는 요소로서, 특히 생산유체 내 자유 가스 (free gas)는 ESP의 수명 및 운영 효율을 감소시키는 주요 요인에 해당한다. 이에 본 연구에서는 ESP 성능에 영향을 미치는 변수를 정량적으로 분석하고자 현장 운영조건에서 ESP 성능실험과 손상모사 실험이 가능한 환형 유동 시스템 (flow loop system) 을 개발하였다. 개발 장치는 ESP와 튜빙 (tubing)을 하나의 시스템으로 연동시켜 ESP의 고장 및 원인 진단, 튜빙의 누출 특성을 파악할 수 있는 일체형 시스템에 해당한다. 본 연구에서는 ESP 성능 평가와 관련된 단상 유체 (single phase)와 2상 유체 (two phase) 실험을 통해 ESP를 안정적으로 운영하기 위한 유동 조건을 규명하였다. 도출된 결과값은 ESP 고장 예측 및 진단 프로그램 개발을 위한 기본 자료를 제공하며, ESP 운영을 위한 최적 운영 조건 및 고장 진단을 위한 실시간 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권3호
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• pp.184-191
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• 2023

견과류는 영양가가 우수하고 다양한 기능성 생리활성을 가져 건강한 식단에 중요한 요소이다. 멜라토닌은 뇌의 송과선에서 분비되는 호르몬으로 각종 조직의 산화적 손상을 방지하는 것으로 알려져 있으며, 식물체에서도 중요한 역할을 한다. 본 연구는 견과류의 멜라토닌 추출 및 정량을 위한 분석법을 마련하였고, 견과류의 높은 지방함량을 고려한 최적화된 추출 절차를 이용하여 경기도에서 유통되는 견과종실류 등의 멜라토닌 함량을 조사하였다. 땅콩 또는 견과류, 유지종실류 및 두류의 평균 멜라토닌 함량은 각각 1200.83(409.76-2223.56), 934.83 (454.10-1736.60), 616.46 (494.70-825.12) pg/g으로 나타났다. 호두와 밤의 경우 속껍질을 포함한 반탈각 상태와 과실만 있는 경우의 멜라토닌 함량을 비교한 결과, 반탈각 상태에서 멜라토닌 함량이 유의적으로 높았다. 또한 호두, 밤 및 땅콩의 경우 2022년 재배된 햇 견과보다 2021년 재배 후 저장된 견과에서 멜라토닌 함량이 유의적으로 높았다. 이러한 결과는 견과종실류 등의 멜라토닌 함량이 높아 우수한 기능성 식품임을 시사하였다.