Global population growth has resulted in an increased demand for food production. Simultaneously, aging rural communities have led to a decrease in the workforce, thereby increasing the demand for automation in agriculture. Drones are particularly useful for unmanned pest control fields. However, the current method of uniform spraying leads to environmental damage due to overuse of pesticides and drift by wind. To address this issue, it is necessary to enhance spraying performance through precise performance evaluation. Therefore, as a foundational study aimed at optimizing drone-based pest control technologies, this research evaluated water-sensitive paper (WSP) via density map estimation using convolutional neural networks (CNN) with a encoder-decoder structure. To achieve more accurate estimation, this study implemented multi-task learning, incorporating an additional classifier for image segmentation alongside the density map estimation classifier. The proposed model in this study resulted in a R-squared (R2) of 0.976 for coverage area in the evaluation data set, demonstrating satisfactory performance in evaluating WSP at various density levels. Further research is needed to improve the accuracy of spray result estimations and develop a real-time assessment technology in the field.
This research aimed to appraise the effectiveness of four optimization approaches - cuckoo optimization algorithm (COA), multi-verse optimization (MVO), particle swarm optimization (PSO), and teaching-learning-based optimization (TLBO) - that were enhanced with an artificial neural network (ANN) in predicting the bearing capacity of shallow foundations located on cohesionless soils. The study utilized a database of 97 laboratory experiments, with 68 experiments for training data sets and 29 for testing data sets. The ANN algorithms were optimized by adjusting various variables, such as population size and number of neurons in each hidden layer, through trial-and-error techniques. Input parameters used for analysis included width, depth, geometry, unit weight, and angle of shearing resistance. After performing sensitivity analysis, it was determined that the optimized architecture for the ANN structure was 5×5×1. The study found that all four models demonstrated exceptional prediction performance: COA-MLP, MVO-MLP, PSO-MLP, and TLBO-MLP. It is worth noting that the MVO-MLP model exhibited superior accuracy in generating network outputs for predicting measured values compared to the other models. The training data sets showed R2 and RMSE values of (0.07184 and 0.9819), (0.04536 and 0.9928), (0.09194 and 0.9702), and (0.04714 and 0.9923) for COA-MLP, MVO-MLP, PSO-MLP, and TLBO-MLP methods respectively. Similarly, the testing data sets produced R2 and RMSE values of (0.08126 and 0.07218), (0.07218 and 0.9814), (0.10827 and 0.95764), and (0.09886 and 0.96481) for COA-MLP, MVO-MLP, PSO-MLP, and TLBO-MLP methods respectively.
교량의 내진설계에 있어서 일반적인 중.소지간의 교량에 적용하도록 규정법 단일모드 스펙트럼 해석법은 비교적 작은 규모의 단순교량에 적용되는 있는 간단한 내진설계방법에며 국내외를 통틀어 가장 많이 사용되는 방법이다. 그러나 최근에 들어서부터 구조형상이 복잡해지고 지간이 길고 교각고가 높은, 규모가 큰 비정형 교량이 많이 시공되고 있으며 이러한 경우에는 교량의 안전과 경제적, 효율적인 설계를 위해서 반드시 다중모드 스펙트럼 해석법이나 입력지진파에 의한 시간이력해석에 의해서 검토되는 것이 바람직하다.다중모드 스펙트럼 해석법의 경우에는 교량의 형식, 경간의 수, 교각의 강성, 인접교각과의 상대적 강성 및 상부구조의 지지조건 등에 따라서 같은 유형의 교량이라 하더라도 진동응답은 각기 다르기 때문에 일률적인 규칙을 적용하는데에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 도로교량에 대한 효율적인 내진설계가 이루어지기 위해서, 교량이 진동응답 및 특성을 파악할 수 있는 3차원 동적해석 프로그램을 작성하여 내진해석이 용이하게 이루어질 수 있도록 하였으며, 후처리 프로그램을 사용하므로써 동적해석프로그램에 의한 결과를 곧바로 내진설계에 반영할 수 있도록 하였으며, 후처리 프로그램을 사용하므로써 동적해석프로그램에 의한 결과를 곧바로 내진설계에 반영할 수 있도록 하였다. 또한 교량의 형식, 규모, 지지조건 등의 변화에 따른 동적 해석결과로부터 적절하고 효율적인 내진설계의 기준을 제시하였다.
수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이 12 hr인 경우 -0.04에서 0.31로, 선행시간이 24 hr인 경우 -0.04에서 0.38로, 선행시간이 36 hr인 경우 -0.03에서 0.33으로, 선행시간이 48 hr인 경우 -0.05에서 0.27로 증가하여, 강수예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 연구는 외국인 며느리를 둔 시부모를 대상으로 하여 문화적응 스트레스를 측정하기 위한 척도를 개발하고 그 신뢰도와 타당도를 검증해보고자 하였다. 이를 위하여 기존의 유학생을 대상으로 하는 문화적응 스트레스 척도를 기본척도로 하여 다문화 가정의 시부모에 적합하도록 재구성하였다. 분석 결과, 문항의 제거와 표본의 이상치 점검을 위한 문항분석을 통하여 최종적으로 11문항이 선정되었다. 다음으로 문화적응 스트레스 척도의 요인구성을 살펴보기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였으며 시부모의 문화적응 스트레스 척도는 '편견 및 차별감 지각', '문화적 가치관 차이로 인한 갈등', '일상생활의 불편'의 세 가지 요인으로 구성됨을 확인하였다. 이렇게 구성된 척도의 타당도를 검증하기 위하여 구조모형을 통한 확인적 요인분석을 실시하였으며 그 결과 양호한 모형적합도를 보여주었다. 척도의 신뢰도는 Cronbach's ${\alpha}$로 검증하였으며 0.86으로 나타났다.
2.5차원 전자탐사 적분방정식의 확장된 Born 근사해 또는 국소 비선형 근사에 기초하여 루프-루프 전자탐사 역산 알고리듬이 개발되었다 송수신 배열은 수평 동일면(HCP) 또는 수직 동일면(VCP) 방식이고, 다중 주파수 및 다중 송수신 간격을 포함할 수 있으며 PC에서 작동된다. 안정적이고 고해상도를 유지하는 역산이 가능하도록 변수분해 행렬과 Backus-Gilbert 분산 함수 분석을 통해 감도 분포의 함수로서의 공간적으로 변화하는 최적 Lagrange 곱수 결정 알고리듬을 포함하였다. HCP와 VCP 배열 자료가 지하 전기비저항 구조에 따라 서로 다른 감도를 가짐에 따라 동시 역산에서 안정성과 해상도에 영향을 미치게 되므로, 계산값과 측정값 차의 분산에 따라 가중치를 적용하는 방식을 도입하였다. 모델링 코드의 정확성은 통상적으로 루프-루프 전자탐사에서 사용하는 주파수 및 송수신 간격 범위에서 유한차분법에 의해 계산된 결과와의 비교를 통하여 증명되었다. 개발된 역산 알고리듬은 먼저 반무한 공간내 전도체 및 저항체가 포함된 모델에 대한 계산자료에 적용되어 성능이 입증되었다. 현장자료에 적용하고 그 결과 영상을 전기비저항 탐사자료에 대한 역산 결과와 비교하여, 의미있는 지하구조의 영상을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 생물체 표면에서 번쩍이고 다채로운 색깔의 반사특성을 보이는 훈색(暈色)현상의 양방향 반사율 분포 함수(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function)의 압축방법을 제안한다. 그래픽스 기술에서 훈색 현상의 용어를 보통 이리데센스(Iridescence) 또는 구조적 색상(structural colors)라고 부른다. 이러한 현상의 주요한 특징은 시점에 따라 다채로운 색상과 밝기를 갖는 것이다. 이것을 구현하기 위해 기존의 그래픽스 기술들은 BRDF를 이용한 방법을 사용한다. BRDF 방법은 많은 시점의 영상을 직접 활용하여 사실적인 표현이 가능한 장점이 있지만, 데이터양이 커서 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 훈색(暈色: Iridescence)현상의 BRDF로부터 반사맵을 작성하고, 반사맵을 여러 개의 색상 기반의 동심원으로 반사맵을 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 이때 동심원 1개는 1개의 법선벡터에 의한 반사광의 빔폭을 의미한다. 본 논문에서는 여러 개의 가상의 광학적 법선벡터를 사용하여 울퉁불퉁한 동심원을 합성한다. 그리고 동심원의 중심을 통과하는 한 선분으로부터 1차원 스펙트럼 정보를 취득한다. 제안하는 방법은 BRDF의 막대한 데이터양을 효과적으로 줄여서 단지 1장의 텍스처를 사용하여 사실적인 밝기 차이와 스펙트럼 표현이 가능한 영상기반 렌더링 기법(IBR: image based rendering)으로 사용할 수 있다.
본 논문에서는 8VSB 기반의 DTV 방송시스템에서 동일 채널 중계기에 적용 가능한 등화기 알고리즘에 대해 분석하고, 이를 통해 궤환신호에 의한 에러 전파를 감소 시키는 동시에, 수신 성능을 향상 시킬 수 있는 있는 등화기 구조를 제안한다. 궤환 신호의 효율적 제거 여부를 확인하기 위하여 LMS (Least Mean Square) 기반의 DFE (Decision Feedback Equalizer) 와 Correlation LMS 등의 알고리즘 분석을 통해, 이와 연동할 수 있는 다중레벨의 상관 LMS 기법을 제안하고, 이를 기존 방식들과 비교해 봄으로써 효율적으로 에러전파 현상을 크게 감소 시키는 것을 확인할 수 있었다. 컴퓨터 모의실험 수행시, DTV 방송 시스템 환경에 널리 사용되는 브라질 채널 모델을 적용하여 등화기 알고리즘을 서로 비교 분석하여 그 결과를 도출하였다. DTV 방송시스템에서 동작 수신 SNR 값인 15~25dB 까지 범위에서의 심볼 에러율 및 MSE (Mean Square Error) 등을 살펴보았다. 기존의 방식들과 비교해 본 결과 제안방식이 동일한 비트 에러 오류 정정 성능을 유지하는데 필요한 신호대 잡음비가 약 2~5 dB 정도 감소 했고, MSE 를 통한 수렴속도 측면에서도 필요시간이 감소하였음을 알 수 있었다.
본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 미술관에서 생성되는 미술 콘텐츠 생명주기 전반에 걸친 저작권 서비스 연구개발의 필요성과 창조산업에서 이미지저작권 콘텐츠 유통시장 활성화와 저작권 서비스 관리체계 수립의 필요성에 의해, 이미지저작권 보호 및 이용 활성화를 위한 미술관 이미지저작권 아카이브 모델을 설정하기 위해 다학제적으로 진행된 융복합 연구이다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 결과는 다음과 같다. 국내 1,000여개의 뮤지엄(박물관, 미술관, 전시관 등)의 저작권료에 대한 산정, 분배, 정산, 모니터링에 대한 기준체계를 제안하여 이미지 저작물의 이용 활성화 및 재활용을 통한 미술콘텐츠 생태계 투명화 및 효율성 향상화를 위해서 다양한 제안이 이루어졌다. 우선, 이미지저작권 아카이브 모델의 내용설계 및 구조설계를 제안하였으며, 프로토타입 시뮬레이션, 실현 시뮬레이션, 모델 가동 시뮬레이션을 위하여, 미술관 미술콘텐츠 유통 서비스 플랫폼을 제안하여, 미술 콘텐츠 저작권료 프로세스 모델을 설정하였다. 미술관 소장품 및 미술작품 유통 과금 기술 개발과 저작권 자동분배 및 정산 엔진 개발은 이미지 콘텐츠에 대한 과금 체계 및 기술 개발이 미약하기 때문에 기본 프레임워크는 기존 콘텐츠 과금 프레임워크를 모델로 사용하였다. 궁극적으로는 미술작가, 미술관 학예사, 유통업체 등이 사용가능한 이미지저작권 아카이브 모델을 제안하였다. 사업화 전략에서는 미술관 이미지저작권 아카이브 모델의 틈새시장 침투전략(Niche penetration strategy)을 제안하였다. 판매확대 전략에서는 미술관 아카이브 시스템의 유동적 연결을 통하여, B2B, B2G, B2C, C2B 형태의 이미지 거래를 효율적으로 진행되게 하며, 이미지 저작물의 관리가 통제 가능한 비즈니스 모델이 수립되었다. 향후 혹은 앞으로의 과제는 미술관에서 소장하고 있는 소장품 및 신규 창작 작품의 미술 콘텐츠 분쟁 예방 및 유통 및 활용에 대한 정보 제공을 통해, 미술작품에 대한 이미지저작권자와 소유자간의 분쟁 등을 최소화하고, 미술품 저작물의 관리성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 미술관의 소장품 및 신규작품에 대한 아카이브에 대한 가이드라인이 제공되어, 이미지저작권 등록 증대가 예상되며, 이미지저작권 유통 서비스에 대한 저작권료, 과금, 분배, 정산 등 다양한 융합적 비즈니스 활용이 가능해 질 것이다.
국유림은 사유림에 비해 높은 수준의 자본과 기술, 노동력을 투입할 수 있고 상대적으로 집약적인 관리가 가능하다. 따라서 국유림은 장기적인 목재 수요에 대비한 산림자원의 비축기지로서의 역할뿐만 아니라, 사회가 필요로 하는 산림의 다양한 기능을 안정적으로 발휘할 수 있어야 한다. 하지만 현재 국유림은 4영급 이상인 임분이 대부분으로, 영급이 불균형한 상태에서 목재수확기에 도달하고 있다. 따라서 체계적인 경영계획에 의한 목재수확이 이루어지지 않으면 국유림의 다양한 기능의 지속성을 보장하기 어렵다. 본 연구는 국유림의 영급구조를 개선하면서도 경제적·공익적 기능을 지속가능하게 유지하기 위한 국유림의 적정 목재생산량을 추정하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 국유림 내에서 목재생산에 적합한 지역을 분석하고, 다목적 선형기법을 적용하여 경제적 기능과 공익적 기능을 동시에 고려할 수 있는 산림경영계획모델을 개발하였다. 분석 결과, 국유림 내 목재생산 적합 지역의 면적은 약 488천ha로, 이를 중심으로 목재수확을 적절하게 관리하면 영급분포가 개선되고 공익적 기능도 지속가능하게 유지되는 것으로 나타났다. 향후 100년 동안 국유림에서 생산 가능한 목재량은 연평균 약 200만m3으로, 이는 연간 국산목재 공급량의 44% 수준을 차지하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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