• 한국식품영양과학회지
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• 제31권3호
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• pp.438-444
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• 2002

본 연구는 저지방 세절소시지의 제조원리를 이해하기 위하여 돈육의 후지로 부터 염용성 단백질을 추출하여 친수성 콜로이드와 상호결합의 최적조건을 설정하고 이를 저지방 육제품 제조기술에 응용하기 위하여 실시하였다. 모델 연구에서 사용된 요인 중에서 추출한 염용성 단백질과 친수성 콜로이드 혼합물의 pH에 따른 가열 겔의 특성을 조사한 결과, pH가 6.0이상이 되었을 때 탄력성이 있는 가열 겔을 생성할 수 있었고 친수성 콜로이드의 첨가량이 증가함에 따라 겔 강도가 증진되었다. pH가 높아짐에 따라 염용성 단백질과 친수성콜로이드와의 반응에 의한 가열 겔의 강도가 증진되어 pH 6.5에서는 친수성 콜로이드 첨가량이 증가할수록 겔 강도가 높았다. 친수성 콜로이드 중에서 kappa-CN이 겔 생성능력이 현저히 높은 반면 KF와 LBG은 겔 생성능력이 상대적으로 낮았다. 친수성 콜로이드의 첨가량에 따른 가열 겔의 강도는 pH에 상관없이 첨가량이 증가할수록 증가하였으나 pH가 6.0인 경우 1.0% 이상 첨가할 경우 유의차를 보이지 않았다. 가열온도에 따른 겔 특성은 pH와 상관관계가 있어서 pH가 6.0일 경우 가열온도의 증가에 따라 겔 강도의 차이를 보이지 않았으나, pH가 5.5 혹은 6.5일 경우 가열온도가 높아짐에 따라 겔 강도가 높은 경향이었다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.665-677
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• 2021

본 연구는 홍천 가리산 선도산림경영단지의 경제적·공익적 기능을 증진하기 위한 산림관리 최적화 방안과 목재생산·탄소저장·수원함양 가치 사이의 상호관계를 분석하였다. 이를 위해 다목적 선형계획법을 이용하여 산림경영계획 모델을 개발하였다. 모델은 목재생산·탄소저장·수원함양의 가중치별 순현재가치의 합을 최대화하는 목적함수와 분기별 목재생산량의 변화율, 영급별·수종별 면적 비율, 경영구역별 침엽수·활엽수 면적 비율, 최소 목재생산량 및 목재판매액을 제약하는 조건식을 갖는다. 대상지의 산림조사부 및 종합계획을 바탕으로 현재 임분 정보와 경영제약요인을 분석하고, 목적함수의 기능별 가중치를 달리하여 경영대안을 구성하였다. 경영대안에 따라 최적해들을 비교한 결과, 목재생산·탄소저장·수원함양의 순현재가치 합은 한 가지 기능만 선택하여 최대화하는 대안보다 세 가지 기능을 동일한 비율로 고려하여 종합적 가치를 최대화하는 경영대안에서 가장 높게 나타났다. 또한 세 가지 기능이 동시에 작용할 때 목재생산 기능은 탄소저장 및 수원함양과 상쇄작용을 하였고, 탄소저장과 수원함양은 서로 상승작용을 하였다. 반면 세 가지 기능 중 두 가지만을 고려하는 경우에는 모든 기능 조합에서 서로 상쇄작용을 하였다. 따라서 한두 가지 기능보다는 세 가지 기능을 모두 고르게 고려하는 것이 가리산 선도산림경영단지의 가치를 최대화할 수 있는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1149-1161
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• 2021

컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제37권2호
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• pp.101-112
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• 2019

인간의 일상이 펼쳐지는 장소인 주거 공간은 크기에 상관없이 공간에 요구되는 역할 및 사항은 동일하다고 할 수 있다. 특히 주택 거주자의 수가 적을수록, 크기가 협소할수록 작은 공간 안에서도 모든 편의적 행위와 안락한 생활이 가능할 수 있도록 세심한 고민과 디자인적 해결이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구는 1인 가구에 최적화된 새로운 개념의 1인 맞춤형 주거공간디자인 설계안을 바탕으로 보다 실질적인 부분의 설계를 시뮬레이션 할 수 있는 BIM의 장점을 활용한 융합 설계를 목적으로 하였다. 이에 BIM 설계 기술 공법을 1인 주거 평면디자인에 적용하여 실내건축 설계의 적합성 검토 및 공간 최적화 설계를 수행하고자 하였다. 연구의 결과로 공간 사용성 개선, 주거환경고려, 부재간섭 체크, 친환경 주거 시스템 적용, MEP 설계 항목에서 효용성 검증이 도출되었다. 이로써, 주거공간에서의 BIM 공간 설계는 다양한 공간디자인 요소를 실제 공간에 적용시키기 위해 2D화되어 있는 설계의 한계 및 비효율성을 극복하기 위한 방법으로 그 가치가 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 본 연구에 적용된 대상인 1인 주거공간모델은 연구진이 선행연구를 통해 도출된 다양한 1인 주거의 사회문화적 특수성을 근거로 하여 고안된 순수창작물로서, BIM 기술에 적용하여 보다 구체적이고, 실질적인 설계의 가능성을 타진함에 그 의의가 있다.

• 공업화학
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• 제29권6호
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• pp.663-669
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• 2018

초음파 추출공정을 이용하여 밀싹으로부터 유효성분을 추출하고, 중심합성계획모델을 이용하여 추출공정을 최적화하였다. 중심합성계획모델의 반응치로는 추출수율과 플라보노이드성분 함량을 설정하고, 독립변수인 추출시간, 주정/초순수 부피비, 초음파 조사세기에 따른 주효과도와 교호효과도를 해석하였다. 추출수율의 경우 주정/초순수의 부피비와 초음파 조사세기가 상대적으로 큰 영향을 미쳤으며, 플라보노이드성분 함량의 경우에는 추출시간의 영향이 가장 크게 나타났다. 추출수율과 플라보노이드성분 함량을 모두 고려한 결과 최적조건은 추출시간(17.00 min), 주정/초순수의 부피비(50.25 vol%), 초음파 조사세기(551.70 W)이며, 이때 예측 추출수율은 28.43 wt%, 예측 플라보노이드성분 함량은 $29.99{\mu}g\;QE/mL\;dw$을 얻을 수 있었다. 실험을 통해 유효성분 추출수율(28.73 wt%), 플라보노이드성분 함량 ($29.65{\mu}g\;QE/mL\;dw$)의 실험값을 얻을 수 있었으며, 이를 예측값과 비교했을 때 오차율은 각각 1.05, 1.13%이다.

• 자원환경지질
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• 제53권6호
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• pp.703-713
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• 2020

수리지질학을 포함한 많은 지질학 분야에 있어 지하 매질의 불균질성을 규명하는 것은 큰 중요성을 가진다. 본 연구에서는 최근 Park(2020)에 의해 소개된 바 있는 대수층을 구성하는 매질의 수리물성을 예측할 수 있는 기법의 개념 및 이론을 간단히 소개하고, 가상의 대수층에 해당 기법을 적용하여 기법에 의한 결과들의 다양한 시사점을 도출하였다. 소개하는 기법은 공분산행렬 적응 진화전략이라는 광역최적화 기법을 사용하며, 개념적으로 대수층에 가해지는 수리적 스트레스에 의한 지하수위 변화 자료를 동화하여 대수층 불균질성을 특성화하는 방법론이다. 가상의 대수층의 수리전도도 예측에 개발 기법을 적용한 결과, 총 40000개 미지의 값을 매우 빠른 시간 내에 예측함을 확인하였다. 또한, 예측의 결과는 레퍼런스 수리전도도와 수치적 및 구조적으로 큰 유사성을 보여 예측의 질적 수준이 높음을 확인하였다. 본 연구에서는 매우 제한적인 케이스에 대하여 적용을 실시하였으나, 기법의 추가개발을 통하여 보다 다양한 케이스에의 적용이 가능할 것으로 예상되며 현재 이를 위한 추가 개발이 이루어지고 있는 상황이다. 개발 기법은 수리지질학 분야 뿐만 아니라 다양한 지질학 및 지구물리 분야에 적용될 수 있는 잠재성을 갖추고 있다.

• 화약ㆍ발파
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• 제38권4호
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• pp.16-25
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• 2020

터널 발파 굴착 시 발생되는 진동을 저감시키기 위해 사용되는 MSP(Multi-setting smart-investigation of the ground and pre-large hole boring method) 공법은 1회 천공 시 수평방향으로 50m에 달하는 장거리를 천공하기 때문에 고 중량 해머비트와 롯드의 일방향 회전으로 롯드의 처짐과 우향 현상이 동반된다. 이는 전문가의 경험과 시공 이력을 바탕으로 가변적인 세팅을 통해 일부 보정되고 있다. 그러나 암반 특성, 장비 상태, 경험 부족 등은 목표 지점으로부터 천공 오차를 발생시키는 원인이 되며, 큰 이격 오차 발생 시 재시공으로 인한 공기 증가와 경제적 손실이 발생된다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 상황별 천공 장비의 최적 세팅조건 산정 모델을 개발하였으며, 학습 과정에서 발생 가능한 과적합 문제를 방지하기 위해 dropout, early stopping, pre-training 기법들을 사용하여 향상된 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 대구경 천공 장비의 상황별 초기세팅 산정 모델 개발의 높은 가능성을 확인했으며, 지속적인 데이터 수집과 다양한 인자들의 추가 학습을 통해 최적화된 세팅 가이드라인을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.31-37
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• 2021

산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1743-1747
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• 2022

Sentinel-2는 분광파장대나 공간해상도 측면에서 우리나라 차세대중형위성 4호(농림위성)의 모의영상으로 활용될 수 있다. 이 단보에서는 향후 농림위성영상에 적용하기 위한 예비실험으로, 딥러닝 기술을 이용한 Sentinel-2 영상의 구름탐지를 수행하였다. 전통적인 Convolutional Neural Network (CNN) 모델인 DeepLabV3+와 최신의 Transformer 모델인 Shifted Windows (Swin) Transformer를 이용한 구름탐지 모델을 구축하고, Radiant Earth Foundation (REF)에서 제공하는 22,728장의 학습자료에 대한 암맹평가를 실시하였다. Swin Transformer 모델은 0.886의 정밀도와 0.875의 재현율로, 과탐지와 미탐지가 어느 한쪽으로 치우치지 않는 경향을 보였다. 딥러닝 기반 구름탐지는 향후 우리나라 중심의 실험을 거쳐 농림위성 영상에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.155-163
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• 2022

본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.