• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1615-1627
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• 2020

본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국환경과학회지
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• 제30권8호
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• pp.605-612
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• 2021

Supply electrical conductivity (EC) concentration of the nutrition solution is an important factor in the absorption of nutrients by plants and the management of the root zone, as it can control the vegetative/reproductive growth of a plant. Paprika usually undergoes its reproductive and vegetative growth simultaneously. Therefore, ensuring proper growth of the plant leads to increased yield of paprika. In this study, growth characteristics of paprika were examined according to the EC concentration of a coir and a rockwool substrate. The supply EC was 1.0, 2.0, and 4.0 mS·cm^-1 applied at the initial stages of the growth using the rockwool (commonly used by paprika farmers) and the coir substrate with a chip and dust ratio of 50:50 and 70:30. For up to 16 weeks of paprika growth, EC concentrations of 1.0 and 2.0 mS·cm^-1 were found to have a greater effect on the growth than EC at 4.0 mS·cm^-1. The normality (marketable) rate of fruit, the soluble solid content, and paprika growth showed that the coir was generally better than the rockwool regardless of the supply EC concentration. The values of the yield per plant at an EC concentration of 4.0 mS·cm^-1 was mostly similar at 1.6 kg (coir 50:50), 1.5 kg (coir 70:30) and 1.5 kg (rockwool), but the yield of the rockwool was 88%, which was lower than 98% and 94% yield of the coir substrate. Therefore, this concludes that coir substrate is more effective than rockwool at improving paprika productivity. The results also suggest that the use of coir substrate for paprika has many benefits in terms of reducing production costs and preventing environmental destruction during post-processing.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.415-423
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• 2021

NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권3호
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• pp.241-264
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• 2022

서지정보는 연구 주제의 최신 동향의 인지와 유용성을 검증하는 데에 참고할 수 있다. 즉, 각자 연구자들이 필요로 하는 문헌에 신속하게 접근하기 위해서는 학술논문에서 저자 정보, 요약, 초록, 참고문헌 등을 쉬운 방법으로 파악해야 한다. 그러나, 현재 출판되는 PDF 형식의 전자 학술논문은 출판 주체별로 고유한 양식을 띄고 있어서, 몇몇 특징에 의한 규칙 기반 추출법으로는 수많은 문헌에서 목표 정보를 추출하여 요약된 서지사항으로 자동 생성하기 어렵다. 이에 본 연구는 학술논문 서지사항 자동 생성에 있어서 양식의 다양성으로 인한 메타데이터 자동 추출의 난점을 극복할 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 서지사항이 주로 기술되는 학술논문의 첫 페이지에서 목표 영역과 본문의 시작점을 구분할 수 있는 심층신경망 기반 모델과 앞의 모델로 추출된 서지사항을 상세한 메타데이터로 분류하고 재생성하는 규칙 기반 모델로 구성된다. 제안하는 모델은 참고문헌 요약정보를 생성하는 모델도 포함하는데, 본문의 말미와 참고문헌 시작점의 분리, 그리고 개별 참고문헌 추출을 규칙 기반 방법으로 진행하고, 추출한 각개 참고문헌의 서지정보를 분류하는 데에 심층신경망을 이용하도록 구성하였다. 추가로, 논문 자체의 서지정보를 전후처리 없이 추출/생성하는 모델의 가능성을 확인하기 위하여 참고문헌 영역까지 아우르는 모델을 구축하여 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 서지정보를 전후처리 하지 않고 진행한 비교 실험에 비하여 더 높은 성능을 보였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.198-210
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• 2022

제주 남부 해협은 대마난류의 분기점으로써 한반도 해역 열염순환의 시작점이 되고 태풍, 쓰나미와 같은 해양 재해의 크기와 빈도에 영향을 미치며 유해생물이나 방사능 오염수가 들어오는 공급원이 되는 등 해양지리학적으로 매우 중요한 영향을 미친다. 따라서 이러한 해상재해 및 재난에 대하여 즉각적인 대응을 위해서는 준 실시간의 해양 관측이 필요하다. 그러나 다른 해협에 비하여 제주 남부의 경우 이러한 해상관측이 부족하며 이로 인해 연구결과 또한 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 제주 북부에서의 고주파 레이더 설치 경험을 활용하여 제주 남부에서 레이더 관측에 적합한 지역을 산정하고 고주파 레이더를 설치하여 관측을 진행하였다. 이를 통해 제주 남부해협의 광역 표층해류장을 산출하고 APM(Antenna Pattern Measurement)과 FOL(First Order Line)을 통한 후처리 및 자료 개선을 진행하였으며 이에 대해 실측자료를 활용한 비교분석을 진행하였다. 그 결과 상관계수에서 0.4~0.7, RMSE(Root Mean Square Error) 약 1~19 cm/s의 개선 결과를 보였다. 이러한 고주파레이더 관측결과는 자료 개방 네트워크 구축을 통해 차후에 태풍 대응, 수치모델 검증, 광역 파랑자료의 활용, 해양 수색 구조와 같은 국내 현안 문제를 해결하는데 도움을 줄 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.685-690
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• 2023

도시의 인구증가 및 고밀화에 따라 기존 지하구조물에 인접하여 대심도 굴착 공사 물량이 증가하는 추세인 것으로 분석되었다. 현재 지하구조물 및 궤도는 외부요인에 의해 지하구조물의 손상이 다수 발생되는 실정이며 터널 내의 계측결과로 원인을 분석하여 예방차원이 아닌 사후처리에 대해서 측정을 하고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 공용중인 도시철도 선로와 인접한 굴착공사에 따른 구조물의 변형에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 또한 외적 요인으로 인해 지하구조물 및 궤도 손상 및 파괴가 발생하기 전 구조물의 변위를 머신러닝 기법을 통해 구조물의 안전성을 평가하고자 한다. 분석결과, 분석한 데이터세트에서 구조물관리기준치에 도달하는 시간을 예측하기에 적합한 모델은 다항회귀 머신러닝 알고리즘인 것으로 분석되었다. 그러나 본 연구에서 적용한 자동화계측 데이터에 한정될 수 있으므로 추가적으로 구조물 조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 향후 연구가 필요하다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권7호
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• pp.37-46
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• 2007

연약 지반 개량을 위한 선행 재하 공법 시행 시, 시공 관리를 위해서는 현장 자료가 체계적으로 활용될 필요가 있다. 현장 자료의 체계적 활용을 위해서는 자료를 표준화하고 정보화하여 데이터베이스를 구축하고, 이를 활용하는 시스템을 구축하여야 한다. 본 연구에서는 선행 재하 공법이 적용된 연약지반 개량 현장에 대한 통합 시공관리시스템을 개발하였다. 개발 시스템은 데이터베이스와 사용자 프로그램으로 구성된다. 데이터베이스는 현장에서 수집된 모든 정보 및 시스템에서 처리된 정보를 보관, 관리하며, 이러한 정보들은 위치 정보와 연계되어 있다. 또한 데이터베이스 내 모든 정보는 각각의 특성에 따라 표준화된 형태로 관리된다. 사용자 프로그램은 데이터베이스에 있는 정보를 관리 및 활용하기 위한 데이터베이스 내 정보의 입-출력 기능, 공간 보간 기능, 현장 계측 정보를 이용한 침하 예측기능을 수행한다. 개발 시스템의 현장 적용 결과, 본 시스템은 데이터베이스 내 정보를 전체 현장에 대해 종합적으로 제공하였으며, 이로부터 시스템의 현장 적용성 및 효율성을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6B호
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• pp.579-587
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• 2010

기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.35-40
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• 2024

본 논문은 이전 연구에서 구현된 OnePIC 앱의 실행 성능과 저장 성능을 분석하여 OnePIC 앱의 실용성을 검증한다. OnePIC 앱은 다양한 초점을 가진 사진들을 촬영한 후, 원하는 초점의 사진을 얻을 수 있는 카메라 앱이다. 본 논문은 성능평가를 위해 거리별 다초점 촬영 시간과 객체별 다초점 촬영 시간을 세부적으로 분석하였다. 성능평가는 실제 스마트폰에서 실측하는 방식으로 진행되었다. 거리별 다초점 촬영 시간은 5장에 0.84초, 객체 감지 시간은 객체 개수와 관계없이 0.19초, 객체별 다초점 촬영 시간은 5장에 4.84초 정도로 측정되었다. 다초점 사진을 한 장에 저장한 All-in-JPEG 파일 크기와 각각 JPEG 파일로 저장한 경우를 비교한 결과, All-in-JPEG 파일 크기가 미묘하게 줄어 저장공간의 큰 이득은 없었다. 그렇지만 All-in-JPEG은 다초점 촬영된 사진들의 관리 면에서 매우 용이하다. 결론적으로 본 논문의 성능평가 결과, OnePIC 앱은 촬영 시간과 사진의 저장 크기 및 관리 면에서 실용적인 것으로 판단된다.