• 천문학회보
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• 제43권1호
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• pp.32.1-32.1
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• 2018

Searching for low surface brightness (LSB) dwarf galaxies in low density environments (isolated and group) can help us resolve the discrepancy between observation and theory known as the 'missing satellite' problem. They are also important to study the evolution of low mass galaxies in these environments. Although the number of dwarfs in such environments is rapidly increasing in many recent studies, it is still not easy to characterize their general properties. Motivated by this, we present preliminary results of our search for LSB dwarf galaxies around 60 nearby galaxies (D<50Mpc) using deep optical images. Imaging data from Maidanak Astronomical Observatory (MAO) in Uzbekistan as a part of Intensive Monitoring Survey of Nearby Galaxies (IMSNG; Im in prep.) and other archival data are used to find previously unknown LSB dwarf galaxies. Extended LSB sources (central surface brightness ${\mu}_0$ > $23mag/arcsec^2$) are first selected in the ${\mu}_0$ - magnitude plane (Rines & Geller 2008). The dwarf galaxy candidates are chosen by visual inspection. We discuss whether these candidates are actual satellite galaxies, by measuring the projected number densities in group environments and in the field. Also, their structural and photometric properties are compared with those of previously discovered dwarf galaxies in the literature.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제32권4호
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• pp.275-283
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• 2017

2014년부터 2016년 5월까지 3,313건의 농산물우수관리 기준으로 재배되는 농산물(GAP 농산물)에 대한 미등록농약 오염 실태를 조사하였다. 그 결과, 미등록농약 오염에 의한 부적합 건수가 잔류허용기준을 초과에 의한 부적합 건수보다 훨씬 많았다. 미등록농약이 검출되어 부적합 판정된 GAP 농산물의 대부분은 소면적엽채류 작물이었는데 그 이유는 이들 작물에 등록된 농약이 곡류나 과일류보다 훨씬 부족하기 때문으로 확인되었다. 또한 방제가 끝난 농약 살포기를 세척하여도 살포기 내에 농약이 어느 정도 잔류할 수 있으며, 이 때 잔류한 농약이 허용되지 않은 작물에 비의도적으로 이행될 수 있음이 확인되었다. 따라서 침체된 우리나라의 농산물우수관리제도(Good Agricultural Practices, GAP)를 활성화하기 위해서는 모든 농작물에 농약이 충분히 등록되어야 하고, 또한 농약 살포기에 잔류한 농약이 완전히 세척되지 않는 경우를 감안하여 미등록 농약이 비의도적으로 농작물에 이행되는 것이 일정량 허용되어야 할 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.310-317
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• 2020

연구목적: 본 연구에서는 2014년부터 2019년까지 최근 6년간 발생한 화학사고 중 유해화학물질 운송차량사고의 특성을 분석하여, 운송과정에서 발생하는 화학사고를 예방하고자 하였다. 연구방법: 환경부 화학물질종합정보시스템의 통계자료를 활용하여, 운송차량에 의한 화학사고 사고유형, 사고원인, 차량종류로 나누어 조사하였다. 연구결과: 총 506건의 화학사고 중 운송차량에 의한 사고는 105건으로 조사되었으며, 전체 사고의 20% 이상 상회하는 수치를 보였다. 사고유형은 유·누출에 의한 사고가 대부분이었으며, 사고 주요 원인으로는 교통사고와 차량관리소홀이 각각 49건, 29건으로 전체 운송차량사고의 74%이상으로 나타났다. 차량유형별로는 탱크로리(57건, 54%)에서 가장 많이 발생하였으며, 화물트럭(39건, 37%), 트레일러(9건, 9%) 순으로 빈번하게 발생하였다. 결론: 운송차량 사고의 예방을 위해서는 운송차량의 철저한 점검 및 운전자의 안전운행이 요구된다. 또한 정부는 운송차량의 실시간 모니터링을 확대하고, 소관 부처별로 상이한 제도를 통합적으로 관리할 필요성이 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.985-993
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• 2001

본 연구에서는 플라즈마 감시에 의한 용접성 평가방식과 효율적인 감시 알고리즘을 위한 시뮬레이션 툴의 개발을 목표로 한다. 레이저 용접 시 발생하는 플라즈마를 검출하기 위하여 플라즈마에서 발생하는 자외선신호를 반도체 광 센서를 사용하여 검출하고, 감시장치로 쓰이는 개인용 컴퓨터에 고속으로 전달, 저장하는 장치와 전달된 신호를 이용하여 용접 결함을 검출하는 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 장치를 사용하여 용접 데이터베이스를 구축하고, 용접성과 플라즈마 신호와의 관계를 평가하고, 분석하였으며 특히 용접 결함 검출 모니터링에 적합한 특징의 선택, 결정을 위한 특징의 수, 분류기 사이의 비교 등을 위하여 오프라인 상태에서 시스템 구현에 적합한 특징의 선택, 결정을 위한 특징의 수, 분류기 사이의 비교 등을 비교 분석할 수 있는 시뮬레이션 툴의 개발과 이를 실제 시스템에 구현하는 방식을 취하였다. 목표로 하고 있는 시스템은 신뢰성 있고 효율적인 레이저 용접 결함 감시 시스템이며 이의 구현을 위해 용접 품질 모니터링 프로그램 중 분류기와 GUI을 구현하였으며 Perceptron, Wavelet, MLP 등을 적용하여 이의 결과가 실제 실시간 품질 해석에 적합한 데이터로 사용할 수 있는가에 대한 분석도 행하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.419-423
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• 2011

AE는 다른 비파괴 검사방법과 달리 가동 상태에서 구조물의 결함이 발생 및 성장을 검출 할 수 있으며, 연속 검사가 가능하다는 장점으로 인하여 대형 구조물의 안정성 평가에 널리 이용되고 있다. 하지만 AE는 20kHz부터 20MHz 사이에 발생하는 음파를 감지하기 위해 센서를 사용하며, 이 센서의 감도에 따라 결과가 달라질 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 STS 304와 SS400 강재에 인장실험을 실시하여, 강재의 균열 신호를 탐지하고자 한다. 인장실험에는 스테인리스강 및 탄소강 시편을 준비하였고, 감도가 다른 센서를 이용하여 동일한 인장실험을 실시하였다. 그리고 균열이 발생하는 13개의 신호 파라미터에 대해 군집분석을 실시하여 4가지 종류의 군집으로 분류하였다. 또한 기무가설을 이용한 통계분석을 통해 두 시험편이 다르지 않다는 것을 증명하였다. 이 결과를 바탕으로 본 실험에서 얻은 Waveform이 재료의 균열신호라는 신뢰성을 확인할 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제25권3호
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• pp.369-384
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• 2020

A wavefield sparse reconstruction technique based on compressed sensing is developed in this work to dramatically reduce the number of measurements. Firstly, a severely underdetermined representation of guided wavefield at a snapshot is established in the spatial domain. Secondly, an optimal compressed sensing model of guided wavefield sparse reconstruction is established based on l₁-norm penalty, where a suite of discrete cosine functions is selected as the dictionary to promote the sparsity. The regular, random and jittered undersampling schemes are compared and selected as the undersampling matrix of compressed sensing. Thirdly, a gradient projection method is employed to solve the compressed sensing model of wavefield sparse reconstruction from highly incomplete measurements. Finally, experiments with different excitation frequencies are conducted on an aluminum plate to verify the effectiveness of the proposed sparse reconstruction method, where a scanning laser Doppler vibrometer as the true benchmark is used to measure the original wavefield in a given inspection region. Experiments demonstrate that the missing wavefield data can be accurately reconstructed from less than 12% of the original measurements; The reconstruction accuracy of the jittered undersampling scheme is slightly higher than that of the random undersampling scheme in high probability, but the regular undersampling scheme fails to reconstruct the wavefield image; A quantified mapping relationship between the sparsity ratio and the recovery error over a special interval is established with respect to statistical modeling and analysis.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.95-100
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• 2007

철강공정에서 소재에 대한 관리를 위해 소재의 전면에 소재 관리문자를 마킹한다. 본 논문은 철강 연주공정에서 생산되는 슬라브 소재 영상에 포함된 소재 관리문자를 실시간으로 인식하기 위한 비전시스템 개발 결과에 대해 기술한다. 문자인식용 비전시스템은 영상획득을 위한 카메라 시스템, 영상을 장거리로 고속 전송하기위한 광 전송시스템, 기존 제어시스템과의 인터페이스를 위한 입 출력 시스템 및 인식결과를 모니터링 하기위한 모니터링 시스템으로 구성된다. 개발된 문자인식용 비전시스템을 실제 철강 연주공정에 설치하여 운용테스트를 실시했다. 테스트를 통해 시스템의 내구성과 신뢰성을 검증하고 최종적으로 문자 인식률을 검증했다. 개발된 시스템에 대해 문자인식 테스트 결과 약 97.4%의 인식률을 가졌다.

• 한국환경농학회지
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• 제36권4호
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• pp.279-287
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• 2017

본 연구에서는 국내 320종 다성분 동시분석법에 적용되지 있지 않으면서 실제 수출딸기의 농가에서 많이 사용하고 있는 cyenopyrafen과 cyflumetofen의 잔류농약 소실특성과 실제 수출딸기의 잔류농도를 확인하기 위해 수행하였다. 각 농약은 살포 후, 5일과 1일 이후에 국내 MRL 기준이하로 검출되었지만 cyenopyrafen는 30일, cyflumetofen는 45일 이후부터 PLS 기준 이하로 검출되는 것으로 확인하였다. 따라서, 해당농약의 잔류허용기준이 설정되어있지 않은 국가에 수출할 경우에는 살포 후 30일 또는 45일 경과 후에 수확하는 것이 바람직한 할 것으로 보인다. 또한 2016년과 2017년에 총 40농가에의 수출딸기를 무작위로 채취하여 분석한 결과, cyenopyrafen은 21농가, cyflumetofen은 10농가에서 주요 수출대상국의 PLS 기준을 초과하는 것으로 확인되었다. 수출딸기의 재배에 많이 사용되는 52종의 농약성분을 2016년과 2017년에 총 40농가에서 시료를 채취하여 동시다 성분 분석으로 모니터링 한 결과, 12종의 농약성분이 국내주요수출 국가인 홍콩과 싱가포르의 잔류허용기준에 부적합한 것으로 확인하였다. 그러므로, 추후 수출딸기의 잔류농약에 대한 안전성 및 신뢰성문제가 야기될 소지가 있기 때문에 각 농가와 각 부처의 각별한 주의와 지속적인 지원 및 모니터링이 필요할 것으로 사료된다.

• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.75.2-75.2
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• 2019

Low surface brightness (LSB) dwarf galaxies hold a key to resolve the small-scale problems of Lambda Cold Dark Matter (LCDM) paradigm such as missing satellites problem. Many recent studies found LSB dwarf galaxies around massive galaxies beyond Local Group up to 10Mpc. Motivated by this, we can increase the number of them by searching for LSB dwarf galaxies around galaxies up to 40Mpc. We use stacked deep (${\mu}_R{\sim}26.2mag\;arcsec^{-2}$) optical B, R-band images taken from Maidanak 1.5m telescope, one of facilities of Intensive Monitoring Survey of Nearby Galaxies (IMSNG) which monitored nearby galaxies in a day cadence from 2014 to 2016. Extended LSB sources in ambient regions of 16 nearby galaxies are selected using central surface brightness and total R magnitude criteria. After that, 24 LSB dwarf candidates are selected with visual inspection. To identify if the candidates are satellites or not, we are trying to compare the number density of LSB dwarf candidates around massive galaxies with those in Canada-France-Hawaii-Telescope Legacy Survey (CFHTLS) wide fields which have no dominant massive galaxies for control sample.