• Title/Summary/Keyword: reflection model

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SH파의 균열 산란장 해석: 근사해와 엄밀해의 비교 (SH Wave Scattering from Cracks: Comparisons of Approximate and Exact Solutions)

  • 정현조;박문철;송성진
    • 비파괴검사학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.354-361
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    • 2004
  • SH파의 균열 산란장 해석을 위하여 먼저 균열개구변위(COD)를 미지수로 하는 경계적분방정식(BIE)을 수립하였다. 폭 2a의 고립된 2차원 균열(slit)에 임의의 각도로 입사하는 시간조화 평면파에 대하여 COD를 주파수 ka의 함수로 구하였으며, 다른 연구 결과와 잘 일치함을 확인하였다. 초음파 비파괴평가에서 중요한 변수로 취급되는 원거리 산란음장을 두 가지 방법으로 구하였다. 펄스-에코 모드에서 Kirchhoff 근사법과 BIE-COD에 기초한 엄밀해의 결과를 입사각도와 주파수의 함수로 계산하고 서로 비교하였다. SH파가 균열면에 수직으로 입사/반사한 경우 산란음장은 최대가 되고, 두 방법은 정확히 일치하였다. 수직입사에서 멀어질수록 산란진폭은 모두 급격히 감소하며, Kirchhoff 근사법은 엄밀해와 차이를 보였다. 시간 영역의 원거리 산란진폭 거동을 구하기 위하여 대역폭을 갖는 중심주파수 10MHz를 곱하고, 퓨리에 역변환으로 시간영역 신호를 계산하였다. 경사 입사시에 시간영역의 진폭은 좌우 균열 선단에 의해 분리되며, 두 신호 사이의 시간 간격은 균열의 크기와 관련된다 엄밀해와 비교할 때 Kirchhoff 근사법은 정확한 시간 간격을 제공하나, 동일한 크기의 균열 선단 신호를 제공하는 부정확함이 있다.

New Methods for Correcting the Atmospheric Effects in Landsat Imagery over Turbid (Case-2) Waters

  • Ahn Yu-Hwan;Shanmugam P.
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제20권5호
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    • pp.289-305
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    • 2004
  • Atmospheric correction of Landsat Visible and Near Infrared imagery (VIS/NIR) over aquatic environment is more demanding than over land because the signal from the water column is small and it carries immense information about biogeochemical variables in the ocean. This paper introduces two methods, a modified dark-pixel substraction technique (path--extraction) and our spectral shape matching method (SSMM), for the correction of the atmospheric effects in the Landsat VIS/NIR imagery in relation to the retrieval of meaningful information about the ocean color, especially from Case-2 waters (Morel and Prieur, 1977) around Korean peninsula. The results of these methods are compared with the classical atmospheric correction approaches based on the 6S radiative transfer model and standard SeaWiFS atmospheric algorithm. The atmospheric correction scheme using 6S radiative transfer code assumes a standard atmosphere with constant aerosol loading and a uniform, Lambertian surface, while the path-extraction assumes that the total radiance (L/sub TOA/) of a pixel of the black ocean (referred by Antoine and Morel, 1999) in a given image is considered as the path signal, which remains constant over, at least, the sub scene of Landsat VIS/NIR imagery. The assumption of SSMM is nearly similar, but it extracts the path signal from the L/sub TOA/ by matching-up the in-situ data of water-leaving radiance, for typical clear and turbid waters, and extrapolate it to be the spatially homogeneous contribution of the scattered signal after complex interaction of light with atmospheric aerosols and Raleigh particles, and direct reflection of light on the sea surface. The overall shape and magnitude of radiance or reflectance spectra of the atmospherically corrected Landsat VIS/NIR imagery by SSMM appears to have good agreement with the in-situ spectra collected for clear and turbid waters, while path-extraction over turbid waters though often reproduces in-situ spectra, but yields significant errors for clear waters due to the invalid assumption of zero water-leaving radiance for the black ocean pixels. Because of the standard atmosphere with constant aerosols and models adopted in 6S radiative transfer code, a large error is possible between the retrieved and in-situ spectra. The efficiency of spectral shape matching has also been explored, using SeaWiFS imagery for turbid waters and compared with that of the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm, which falls in highly turbid waters, due to the assumption that values of water-leaving radiance in the two NIR bands are negligible to enable retrieval of aerosol reflectance in the correction of ocean color imagery. Validation suggests that accurate the retrieval of water-leaving radiance is not feasible with the invalid assumption of the classical algorithms, but is feasible with SSMM.

과학기술과 착취 : 자본주도형 기술 개발의 한계 (Technology and Exploitation : Limitation of Capitalist Technological Development)

  • 신은화
    • 철학연구
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    • 제146권
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    • pp.115-135
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    • 2018
  • 이 논문은 과학기술이 인간 삶의 편리함과 윤택함에 기여하기 보다는 오히려 인간을 억압하고 착취하는 수단으로 전락하는 문제를 다룬다. 이와 관련하여 필자는 노동가치론과 '기술가치론'의 상이한 주장들을 검토하면서 노동과 기술의 문제에 대해 고찰해보고자 한다. 또한 필자는 기술의 '자본주의적' 사용에 대한 마르크스의 비판적 관점을 적극 참고하면서, 특히 마르크스의 상대적 잉여가치 및 특별잉여가치 개념, 자본의 유기적 구성의 고도화에 관한 분석에 주목할 것이다. 그의 견해는 오늘날 기술의 발전이 노동자에 대한 통제 및 업무강도 강화, 고용불안 심화로 초래되는 문제를 설명하는 데 있어서 여전히 유효함을 확인받고 있다. 필자는 자본주도형 기술 개발의 한계를 성찰하는 것이 기술 그 자체의 본래적 이점을 제대로 활용하기 위해서 매우 중요한 일이라고 보며, 기술이 우리 생활에 '실질적인' 풍요로움과 안락함을 가져오도록 하는 데 중요한 몇 가지 사항들을 짚어보고자 한다. 이와 관련하여 핵심적인 것은 노동자를 착취하는 수단이 되지 않고 노동자의 이해관계와 대치되지 않는 기술의 사용가능성일 것이다. 이런 이유에서 필자는 기술의 자본주의적 사용 문제를 근본적으로 해결하는 것은 아니지만 그것의 극단적인 추구와는 다른 방향성을 나타내는 독일의 Industrie 4.0의 전개과정을 주목해볼 필요가 있다고 본다.

다중반사를 고려한 함정의 외부 탑재 장비 최적배치 연구 (A Study on Stealth Design for Exterior Equipment Arrangement Considering the Multi-Bounce Effect)

  • 황준태;홍석윤;권현웅;김종철;송지훈
    • 해양환경안전학회지
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    • 제23권7호
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    • pp.918-925
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    • 2017
  • 함정 외부 탑재 장비의 복잡한 형상에 의해서 발생하는 다중반사는 경로를 예측하기 어렵고 높은 RCS(Radar Cross Section)의 원인이 된다. 따라서 함정의 외부 탑재 장비의 최적배치 설계가 RAS(Radar Absorbing Structure) 방법으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 함정 외부 탑재 장비에서 발생하는 다중반사와 RCS를 최소화하기 위하여 함정 외부 탑재 장비 최적배치를 수행하였다. 외부 탑재 장비 최적배치에 사용된 알고리즘은 순차적 내림차순 방법을 이용하였다. 함정 외부 탑재 장비 최적배치를 수행하기 위하여 LCS-2 type을 해석 모델로 선정하였다. 계산 비용을 줄이기 위해서 장비의 기여도 분석 및 다중반사 경로 분석 등을 통해 최적 배치를 수행할 장비를 선정하였고 최적배치를 통해 RCS가 최소가 되는 최적배치 위치를 도출하였다. 또한 RCS 변화에 따른 레이다의 탐지거리 변화율을 이용하여 RCS 감소효과를 분석 하였다.

선박 운항 특성을 반영한 선박 예지 정비 모델 개념 제안 (A Study on the Concept of a Ship Predictive Maintenance Model Reflection Ship Operation Characteristics)

  • 윤익현;박진규;오정모
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.53-59
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    • 2021
  • 해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.

협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용한 과학 수업이 공업계열 특성화고 학생들의 인성 역량과 과학의 정의적 특성에 미치는 영향 (The Impact of Science Classes Applying Collaborative Problem solving for Character Competency (CoProC) on the Character Competence and Scientific Affective Characteristics of Vocational High School Students)

  • 강시내;박지훈;남정희
    • 대한화학회지
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    • 제65권6호
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    • pp.468-483
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    • 2021
  • 이 연구는 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용한 과학 수업이 공업계열 특성화고 학생들의 인성 역량과 과학의 정의적 특성에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 공업계열 특성화 고등학교 화학공업과 2학년 2개 학급 43명을 대상으로 인성 역량 및 과학의 정의적 특성 검사지, 각 모둠별 논의 과정 음성 녹음본, 수업 되돌아보기 활동지를 분석하였다. 연구 결과, 인성 역량 검사 총점에서 실험집단 학생들은 비교집단 학생들보다 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며 9개의 하위 인성 역량 요소에서 비교집단에 비해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 과학의 정의적 특성 검사 결과, 실험집단 학생들은 총점에서 비교집단 학생들보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며, 흥미의 일관성을 제외한 7개의 하위 요소에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 따라서 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용한 과학 수업은 공업계열 특성화고 학생들의 인성 역량과 과학의 정의적 특성을 향상시키는데 효과가 있었다.

Pedagogical Conditions for Formation of Design Competence of Qualified Workers with the Use of Information Technologies

  • Slipchyshyn, Lidiia;Honcharuk, Oksana;Anikina, Inessa;Yakymenko, Polina;Breslavska, Hanna;Yakymenko, Svitlana;Opria, Ihor
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권5호
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    • pp.79-88
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    • 2022
  • Modern production requires production staff who have design competence, experience and skills to work in various types of work integrated into professional activities. Possession of digital design methods significantly expands the opportunities for professional activities of qualified workers. The purpose of our study was to study the impact of pedagogical conditions on the formation of design competence of future qualified workers in a group work. We have identified a set of pedagogical conditions that promote the development of professionally oriented artistic and technical creativity of workers in the conditions of curricular and extracurricular activities, which include motivational-target, procedural-semantic, organizational-technological, and subject-oriented. It is shown that the formation of design competence is determined by motivational, informational-active and reflection criteria, which are aimed at motivational-value, cognitive, operational-active, creative, social and emotional components of this competence. The methodology of the research is highlighted, which includes the use of the following methods: determination of the personality's motivational sphere in order to identify strong and weak motives of students activity; multiple intelligence to identify students talents in the direction of practical intelligence, which is important for design competence; determining the level of creative activity to identify manifestations of students creative abilities; identifying the type of students innovative thinking in order to develop motivation for success; factor-criterion model, developed on the basis of a qualimetric approach, which is used to identify the level of design competence formation in accordance with its components. The results of the study showed that the creation of separate pedagogical conditions in the institution of vocational education and training (VET) had a positive impact on the development of design competence, which shows the potential of artistic and technical design in the development of professional creativity of future qualified workers taking into account the environmental approach.

만 5세 대상 놀이중심 인공지능 교육 프로그램 개발을 위한 유아교사의 인식과 요구분석 (The Perception and Needs Analysis of Early Childhood Teachers for Development of a Play-Based Artificial Intelligence Education Program for 5-Year-Olds)

  • 박지은;홍미선;조정원
    • 산업융합연구
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    • 제20권5호
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    • pp.39-59
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    • 2022
  • 본 논문은 만 5세 대상 인공지능(AI) 교육 프로그램을 개발하기 위해 AI 교육에 대한 유아교사의 인식과 요구사항들을 분석하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 ADDIE 모형의 1단계인 분석단계를 중심으로 AI 교육의 교육적 요소를 추출하기 위해 설문조사 및 심층 인터뷰를 진행하였다. 연구결과는 첫째, 만 5세 대상 AI 교육은 놀이로서 자연스럽게 받아들일 수 있는 유아교육 내용과 AI를 융합한 교육과정을 설계해야 한다. 둘째, 교사의 성찰을 반영할 수 있는 AI 교육의 평가도구가 체계적으로 개발되어야 한다. 셋째, 놀이중심의 AI 교육환경 지원 및 유아교사 대상 교육지원이 필요하다. 마지막으로 비교과 교육과정의 AI 교육 등을 고려하여 지속해서 유아교육 현장에서 운영될 수 있도록 시스템을 구축해야 한다. 향후 만 5세 대상 놀이중심 AI 교육 프로그램을 개발하여 유아 대상의 AI 교육에 대한 인식을 확산하고 학습자의 연령별, 단계별 AI 교육 접근방안을 제시할 것을 기대한다.

VHF 대역 통신에 대한 해상풍력 발전단지의 영향성 분석 (Effect Analysis of Offshore Wind Farms on VHF band Communications)

  • 오성원;박태용
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.307-313
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    • 2022
  • 지구 온난화와 기후변화에 대응하기 위해 국제적으로 재생 에너지의 개발이 확대됨에 따라 풍력발전의 비중도 점차 늘어가고 있다. 태양광발전에 비해 24시간 생산이 가능하지만 대형 풍력발전기를 대규모로 설치하기 때문에 주변의 레이더나 통신 장비들의 동작에 간섭을 일으키는 지에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 해상풍력 발전단지 외해를 항해하는 선박이 VHF 대역으로 조난 통신을 송신할 경우, 육지의 기지국에서 신호를 수신할 수 있는지를 분석하였다. 대상지역 주변의 수치지형도, 풍력발전기 캐드 모델, 풍력발전단지 배치도를 바탕으로 주변 해역 및 발전단지를 수치해석이 가능하도록 모델링하였다. 광범위한 지역에 대한 전파 분석에 적절한 고주파 해석기법 중 PO, SBR 기법을 적용한 전용 프로그램으로 전자파 간섭 여부를 분석하였다. 해상풍력 발전단지 외곽에서 송신한 VHF 대역 전자파에 대해 육상 기지국에서는 약간의 수신전력 저하는 있지만 기준치 이상의 전력을 수신하였다. 선박과 육상 기지국 사이의 가시선을 완전히 가리는 경우에 수신 전력의 저하가 발생하였으나, VHF대역이 파장이 길어 회절이나 반사 등의 효과로 육상 기지국까지 충분한 전파가 도달하는 것으로 판단된다.

그라운드-롤 제거를 위한 CNN과 GAN 기반 딥러닝 모델 비교 분석 (Comparison of CNN and GAN-based Deep Learning Models for Ground Roll Suppression)

  • 조상인;편석준
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제26권2호
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    • pp.37-51
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    • 2023
  • 그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.