본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.
본 연구에서는 GA와 QUAL2K를 통합한 QUAL2Kw 모형을 이용해서 수질모형 매개변수의 자동 보정 방법을 비교 분석하였다. 발전 속도가 빠른 원주시의 배출 오염부하의 영향을 크게 받는 섬강에 QUAL2Kw 모형을 적용하였고, 전 구간 단일 매개변수를 적용하는 방법과 구간별 매개변수를 적용하는 두가지 방법으로 자동보정 방법을 비교 분석하였다. CV(RMSE)의 오차와 GA의 적합도 분석결과 구간별 매개변수 방법이 단일 매개변수 방법보다 정밀도가 다소 높은 것으로 나타났으므로 본 연구에서는 구간별 매개변수 방법으로 계산한 자동보정 결과를 채택하였다. 검보정된 QUAL2Kw 모형을 섬강 수질관리를 위한 세가지 시나리오에 대해 적용해서 수질 개선 효과를 분석하였다. 원주하수처리장 방류수질을 개선하는 시나리오 1에서는 중권역 대표지점인 섬강 4-1지점의 BOD와 TP 농도가 각각 17.7%, 29.1% 감소되었고, 원주천 유입직후 섬강에서는 BOD와 TP 농도가 각각 50.4%, 40.5% 감소하여 섬강 수질 개선효과가 크다. 원주취수장을 폐쇄하고 섬강 이외의 수계에서 원주 일대에 광역상수도를 공급하는 시나리오 2에서는 섬강 중하류부의 유량이 증가함에 따라 섬강 본류의 수질이 소폭 개선된다. 원주천 합류 직후 섬강에서 BOD가 0.18mg/L, TP가 0.0063mg/L 감소하였다. 시나리오 3에서는 시나리오 1과 시나리오 2의 대안을 동시에 계획하는 것으로서 시나리오 1보다 섬강 수질이 소폭 더 개선된다. 시나리오별 수질 예측결과 원주하수처리장의 방류수질을 개선하는 것이 섬강 수질개선에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 특히 원주천 합류직후 섬강 수질이 크게 개선된다. 원주취수장을 폐쇄하고 타 수계에서 광역상수도를 통해 원주 지역에 상수도를 공급하는 방안도 섬강 수질을 소폭 개선할 수 있다.
Lee, Jun Ho;Shin, Sunmy;Park, Gyu Nam;Rhee, Hyug-Gyo;Yang, Ho-Soon
Current Optics and Photonics
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제1권2호
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pp.107-112
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2017
An adaptive optics system can be simulated or analyzed to predict its closed-loop performance. However, this type of prediction based on various assumptions can occasionally produce outcomes which are far from actual experience. Thus, every adaptive optics system is desired to be tested in a closed loop on an optical test bench before its application to a telescope. In the close-loop test bench, we need an atmospheric simulator that simulates atmospheric disturbances, mostly in phase, in terms of spatial and temporal behavior. We report the development of an atmospheric turbulence simulator consisting of two point sources, a commercially available deformable mirror with a $12{\times}12$ actuator array, and two random phase plates. The simulator generates an atmospherically distorted single or binary star with varying stellar magnitudes and angular separations. We conduct a simulation of a binary star by optically combining two point sources mounted on independent precision stages. The light intensity of each source (an LED with a pin hole) is adjustable to the corresponding stellar magnitude, while its angular separation is precisely adjusted by moving the corresponding stage. First, the atmospheric phase disturbance at a single instance, i.e., a phase screen, is generated via a computer simulation based on the thin-layer Kolmogorov atmospheric model and its temporal evolution is predicted based on the frozen flow hypothesis. The deformable mirror is then continuously best-fitted to the time-sequenced phase screens based on the least square method. Similarly, we also implement another simulation by rotating two random phase plates which were manufactured to have atmospheric-disturbance-like residual aberrations. This later method is limited in its ability to simulate atmospheric disturbances, but it is easy and inexpensive to implement. With these two methods, individually or in unison, we can simulate typical atmospheric disturbances observed at the Bohyun Observatory in South Korea, which corresponds to an area from 7 to 15 cm with regard to the Fried parameter at a telescope pupil plane of 500 nm.
방울토마토(Lycopersicon esculentum cv. Koko) 재배 온실에 피해를 주는 온실가루이 개체군(Trialeurodes vaporariorum (Westwood))의 온도 발육 모형과 암컷 성충 산란 모형을 작성하여 시설 내 대기 중 온도와 미기상 온도인 잎 뒷면 온도를 적용한 DYMEX 프로그램(호주 CSIRO에서 개발한 미리 탑재된 모듈들을 사용하는 모의 실험 프로그램)으로 밀도 변동을 모의 실험하였다. 온도에 따라 상이한 발육 기간과 산란수를 각각 표준화시킨 발육 완료 분포 모형과 연령 특이적 산란수와 생존율을 비선형 회귀 모형에 적합시켜 밀도 변동 모의 실험을 하였다. 실제 줄내림 방식의 방울 토마토에서 토마토 식물체를 3위치(상단: 지상 1.6m 이상, 중단: 지상 0.9-1.2m 사이, 하단: 지상 0.3-0.5m 사이)로 나누어 각 위치별로 온실 내 대기 중 온도와 잎 뒷면 온도를 기록하였다. 온실 내 대기 중 온도와 잎 뒷면 온도간의 상관 관계를 비선형 회귀로 적합하여, 온실 내 미기상 온도 자료를 만들었다. 온실 내 미기상 온도 자료인 잎 뒷면 최대 온도는 대기 중 최대 온도보다 항상 낮게 유지되고 있었으며, 하단, 상단, 중단의 순으로 온도가 낮아지는 현상을 보였다. 모의 실험을 위한 시기와 초기 이입 밀도의 설정은 황색 점착 트랩을 이용하여 실제 온실에서 이입되는 시기(6월초)에 유인된 암컷 성충 10마리를 사용하였다. 온실 내 대기 중 온도 자료와 잎 뒷면 온도 자료를 각각 이용하여 온실가루이 유충의 발육 모형과 성충의 산란 모형을 DYMEX 프로그램으로 모의 실험하였다. 모의 실험 결과 검증을 위해 대기 중 온도와 잎뒷면 온도를 조사한 온실에서 토마토 식물체 3위치별, 각태별 온실가루이 밀도의 육안 조사도 실시하였다. 알의 경우 크기로 인해 육안 조사 대상에서 제외되었다. 육안 조사 결과와 육안 조사 시기의 DYMEX 모의 실험 결과값을 상관 분석하였다. 육안 조사 온실가루이 밀도와 잎 뒷면 온도를 이용한 모의 실험 결과 밀도가 모든 발육태에서 항상 양의 상관 관계를 보였다. 육안 조사 결과 밀도 변동 패턴도 방울토마토 잎 뒷면 온도를 이용한 모의 실험 결과 밀도 변동 패턴과 유사하였다. 본 연구 결과 방울토마토 온실에서 온실가루이 개체군 밀도 변동의 적절한 예측을 위해서는 잎 뒷면 온도를 고려해야 하는 것으로 나타났다.
급격히 증가하는 차량수요에 대응하기 위하여 도로의 공급을 증대시키는 양적인 측면의 도로정책 기조가 유지되고 있지만, 이는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 인식이 대두되어 왔다. 이에 따라 기존 도로시설의 효율적 활용과 교통수요를 관리하는 방법에 많은 관심이 모아지고 있다. 이중 혼잡통행료는 수요를 관리하고 차량을 도로량에 적절히 배정하는 수단으로 생각될 수 있으며, 교통 혼잡과 환경에 대한 악영향을 줄일 수 있는 가장 효율적인 방법중 하나로 고려되고 있다. 이에 따라 혼잡통행료 산정문제는 그동안 경제학자와 교통전문가에게 중요하고 흥미로운 연구 분야로 여겨져 왔고 다양한 방법으로 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 이러한 혼잡통행료 산정문제를 네트워크 설계문제(Network Design Problem, NDP)로 보고 통행배정문제와 혼잡통행료 산정 최적화 문제가 결합된 바이레벨 문제(Bi-level Problem)로 모형을 개발하였다. 여기서, 통행배정문제는 혼잡통행료 징수에 따른 통행자의 행태변화를 고려하기 위하여 Sheffi(1985)가 제시하였던 가변수요모형(Elastic-Demand Network Equilibrium Model)을 적용하였고, 혼잡통행료 산정 최적화 문제로서 사회적 순 편익 최대화문제를 고려하였다. 또한, 이런 형태의 바이레벨 문제는 게임이론측면에서 보면, 두 문제간의 비협력을 전제로 하는 Nash 비협력 게임과 상호 협력을 전제하는 Stackelberg게임으로 구분할 수 있는데, 본 연구에서는 민감도 분석을 통하여 최적해를 찾는 Stackelberg 게임으로 모형을 개발하였다. 통행수요는 단일계층으로 승용차로만 구성되어있다고 가정하였으며, 개발된 모형에 대하여 2개 네트워크에서 실험이 이루어졌다. 실험을 통하여 모형의 알고리즘에 관한 설명과 검증을 하였으며, 혼잡통행료 산정문제와 함께 적합한 혼잡통행료 징수 대상 링크의 선정이 중요한 연구대상임을 제시하였다.
원자력 시설의 정상 운영중 오염 음식물 섭취에 의한 피폭선량 평가모델 (미국 원자력규제위원회의 규제지침 1.109 모델)의 입력변수에 대한 민감도 분석을 3가지 음식물 (쌀, 엽채류, 우유)과 2가지 핵종 $(^{137}Cs,\;^{131}I)$에 대해 수행하였다. 입력변수 값의 표본추출은 Monte Ca린o 방법에 근거한 Latin hypercube sampling 기법을 사용하였다. 모델 예측결과에 대한 입력변수의 영향력 또는 중요도를 나타내는 민감도지수는 partial rank correlation coefficient 의해 정량적으로 나타냈다. 평가결과, 고려된 음식물과 핵종에 대해 농작물의 수율에 대한 차단계수의 비와 음식물의 소비율은 중요한 입력 변수로 나타났다. 그외 우유의 경우 사료에서 우유로의 전달계수와 젖소의 사료 섭취율도 한 중요한 입력변수로 나타났다. $^{137}Cs$ 침적의 경우에는 기후에 의한 핵종의 제거 반감기가, $^{131}I$ 침적의 경우에는 생산에서 소비까지의 지연시간이 상대적으로 중요한 입력변수였다.
미생물(微生物)의 부착식(附着式) 성장(成長)을 이용(利用)한 폐수처리(廢水處理)의 이해(理解)를 돕기 위해 미생물막모형(微生物膜模型)을 정립(定立)하고 이의 simulation을 통하여 처리효율(處理効率)과 각종(各種) parameter 사이의 관계(關係)를 살펴보았다. 미생물막모형(微生物膜模型)은 기질(基質)의 침투정도(浸透程度)에 따라 두꺼운 막(膜)과 얇은 막(膜)으로 구분(區分)하고 각(各) 경우(境遇)에 대하여 미생물막내부(微生物膜內部)에서의 기질농도(基質濃度)와 flux를 산정(算定)할 수 있게 구성(構成)되어 있다. 모형(模型)의 정립과정(定立過程)에서 얻어진 무차원상수(無次元常數)인 ${\phi}_1$, ${\phi}_2$, 그리고 $\bar{S}_b$에 의해 기질농도(基質濃度)와 flux가 결정(決定)될 수 있음을 알았으며, ${\phi}_1$의 증가(增加)나 ${\phi}_2$의 감소(減少)에 의해 처리효율(處理効率)이 증가(增加)함을 알 수 있다. 또한 높은 처리효율(處理効率)을 유지(維持)하는 system은 모두 두꺼운 막(膜)에 속하는 것을 알 수 있다. 미생물막표면(微生物膜表面) 근처에서의 유속(流速)을 증가(增加)시킴으로써 두께가 일정(一定)한 막(膜)에 있어서 처리효율(處理効率)을 증가(增加)시킬 수 있다. 하지만 유속(流速)의 증가(增加)로 인해 sloughing이 많아져서 막(膜)의 두께가 감소(減少)하여 새로운 정상상태(定常狀態)로 바뀌게 된다. 현재(現在)까지 유속(流速)과 미생물막(微生物膜)두께사이의 관계(關係)가 정량적(定量的)으로 규명(糾明)되지 못하고 있으므로 새로운 정상상태(定常狀態)에서의 효율(効率)은 명백히 규정지을 수 없다.
전지구적인 생태시스템 안에서 탄소와 물의 흐름은 아주 밀접하게 관련되어 있다. 생태계 물질순환과정을 모사해 주는 모형들은 연구자들이 직접 측정하기 어려운 복잡한 생태계에서의 물질순환 과정들의 상호작용과 그 변화를 예측할 수 있는 도구이다. 이 연구에서는 생태수문모형 RHESSys(Regional Hydro Ecological Simulation System)를 광릉시험림 유역에서 모수화한 후, 다른 지형 조건과 기후 및 식생을 가진 점봉산 강선리 유역에 적용함으로써 RHESSys모수화의 다유역으로의 확장가능성과 문제점 등을 조사하였다. RHESSys는 Geographic Information System(GIS)를 바탕으로 공간적인 탄소와 물 및 영양분의 흐름을 모사하는 생태수문모형이다. 모수화는 광릉시험림 유역의 1982-1999년간 일유량과 나이테 자료로 추정한 임목생장량을 사용하였다. 수직 및 수평 방향의 수리전도도에 관련된 중요 모수들과 임목 생장과 관련된 분배 모수들을 Monte-Carlo 접근법을 사용하여 최적화하였다. 모형결과를 광릉연구지의 실측 토양수분과 비교해 본 결과 RHESSys는 토양수분을 다소 과소평가하는 경향이 있으나, 일변화를 유의하게 잘 모사하였으며, 임목생장량의 연변화를 잘 모사하였다. 광릉연구지에서 개발한 모수를 점봉산 강선리 유역에 적용한 결과, 광릉과 마찬가지로 RHESSys는 토양수분을 다소 과소평가하나 여름철의 중요한 시계열 경향을 유의하게 잘 모사하였다. 또한 실측 공극률의 사용이 모형의 토양수분예측력에 중요함을 확인하였다. 반면에 강선리 유역의 임목생장량에 대해선 모형의 예측력이 높지 않았다. 수문과정 모수에 비해 식생성장 및 분배관련 모수의 경우 단일 유역의 모수화를 타 유역으로 확장하는 데에 상당한 불확실성이 있음을 확인하였다. 각 유역의 임목생장 및 분배 특성을 반영하는 독립적인 모수화 과정이 필요하며 이를 뒷받침해 줄 최소한의 현장측정항목을 발굴하는 후속연구가 필요하다.
본 연구에서는 표면 조도 분포가 항공기 결빙 수치 해석에 미치는 영향성에 대한 연구를 수행하였다. 기존의 항공기 결빙 해석 연구에서는 표면 조도의 크기에 초점이 맞춰져 있었으며, 표면조도의 효과 측면에서는 완전 난류 가정을 적용하여 난류 천이를 고려하지 못하고 있다. 또한 일부 연구에서, 표면 조도가 천이 과정에 미치는 영향이 선험적인 수식으로 나타났으나, 이러한 기법은 항공기 결빙 해석의 정확도를 낮추는 요인으로 여겨졌다. 따라서 본 연구에서는 표면 조도가 난류천이 및 열 경계층에 미치는 영향을 모두 고려할 수 있도록, 2-방정식 난류 모델을 기반으로 하는 난류 천이 모델을 적용하였다. 표면 조도의 효과를 고려할 수 있도록 표면 조도 증폭 파라미터를 수송 방정식 형태로 적용하였으며, 물리적인 특성을 고려하기 위해서 표면 조도 분포 모델을 적용하였다. 이를 검증하기 위하여 2차원 익형의 표면 조도, 대류 열전달 계수 및 결빙 형상을 획득하였으며, 실험 결과와 기존 기법들을 사용한 수치 해석 연구결과를 비교하였다. 그 결과, 앞전에서의 열전달 계수의 과도한 예측과 그에 따른 익형 아랫면에서의 얼음뿔 형상이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 구조가 비교적 간단한 구형펄스모형을 이용하여 가뭄의 심도-지속기간-생기빈도 해석을 이론적인 방법으로 수행하였다. 주어진 절단수준에 대해 다양한 지속기간의 자료계열을 구성하고 이에 대한 통계 특성치를 산정하여 모형의 매개변수를 추정하였다. 이렇게 추정된 매개변수는 이론적인 방법으로 가뭄심도-지속기간-생기빈도 해석을 수행하는데 이용되었다. 가뭄심도-지속기간-생기빈도 해석은 각 펄스의 중첩을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우에 대해 각각 나누어 수행하였고 중첩을 적용하는 경우의 가뭄심도는 재현기간이 증가할수록 더욱 커지는 것을 파악할 수 있었다. 그러나 지속기간이 증가할수록 중첩의 정도는 감소하였으며 이는 지속기간이 증가할수록 사상의 발생확률이 크게 작아지기 때문이다. 지속기간이 증가할 경우 발생하는 사상이 거의 없거나 또는 아예 발생하지 않는 경우가 생기며 이러한 경우에는 모형의 매개변수를 추정할 수 없으므로 재현기간에 따른 심도의 추정도 어렵게 된다. 이 점이 구형펄스모형을 적용하는 경우의 한계가 된다 본 연구에서는 서울지점에 발생한 주요 가뭄사상에 대해 본 연구에서의 결과를 적용하여 그 재현기간을 추정하였다. 어떤 가뭄사상의 재현기간을 가능한 지속기간별로 추정된 재현기간 중 가장 큰 것으로 가정한다면 서울지점의 주요 가뭄사상은 약 14년${\sim}$35년 정도의 재현기간을 갖는다. 이는 상대적으로 아주 크지 않은 재현기간이며 이와 같은 가뭄의 발생이 자주 있을 수 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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