• 한국응용곤충학회지
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• 제57권4호
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• pp.415-423
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• 2018

진딧물은 감자에 다양한 바이러스병을 옮기는 대표적인 매개충이다. 따라서 감자밭으로 날아오는 진딧물을 방제하는 것은 매우 중요하다. 비래진딧물의 종류, 비래시기와 비래량, 바이러스 보독률 및 진딧물의 겨울철 월동기주를 구명하기 위하여 강원도 고랭지의 씨감자 생산지역 3곳을 중심으로 진딧물 비래양상을 조사하였고, 비래초기부터 6월 하순까지 날아오는 진딧물의 잎말림바이러스(PLRV) 보독 여부를 조사하였다. 또한 진딧물의 이동방향을 따라 57종의 수목류 가지와 수피를 채집하여 월동중인 진딧물 알의 존재 여부를 조사하였다. 강릉 왕산 지역과 홍천 내면 지역의 여름기주 비래최성기는 모두 6월 중순이었고 평창 횡계 지역은 5월 하순으로 나타났다. 겨울기주로 날아가는 비래최성기는 3개 지역 모두 10월 상순이었다. 비래진딧물의 2.8%가 PLRV를 갖고 있었으며, 진딧물 종류별 보독률은 복숭아혹진딧물 15.4%, 감자수염진딧물 9.1%였다. 시기별로는 5월 하순부터 PLRV 보독 진딧물이 비래하였고 6월 중순에 비래한 진딧물의 바이러스 보독률이 10.4%로 가장 높게 나타났다. 고로쇠나무(Acer pictum subsp. mono (Maxim.)), 당단풍나무(Acer pseudosieboldianum (Pax)) 등 17종의 수목류에서 진딧물알이 월동하였다. 월동 진딧물은 복숭아혹진딧물(Myzus persicae), 홉사마귀진딧물(Phorodon humuli) 등 14종으로 동정되었다. 특히 자작나무진딧물(Betula platyphylla var. japonica), 단풍알락진딧물(Yamatocallis hirayamae) 등은 아직까지 감자에서 바이러스를 옮기는지 여부는 알려진 바 없지만, 넓은 지역에 걸쳐 분포하는 기주식물에서 월동하기 때문에 앞으로 바이러스 매개 능력에 대한 연구가 필요하다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.109-120
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• 2023

광해역의 표층 해수유동을 준 실시간으로 측정하는 장비인 해양 고주파 레이다(High Frequency Radar, HFR)는 특정 전파대역(HF)의 주파수를 해수면으로 발사하고 후방으로 산란된 전파를 분석하여 표층 유속 벡터를 측정한다(Crombie, 1955; Barrick, 1972). 본 연구에서 사용되는 Codar사의 Seasonde HF radar의 경우, 무지향성 안테나에서 송·수신한 전파의 브래그 피크(Bragg peak)의 강도와 다중신호분류(Mutiple Signal Classification, MUSIC) 알고리즘을 통하여 방사형 해류(Radial Vector)의 속도와 위치를 결정하게 된다. 이때 생산된 해류는 관측 전파 수신 환경의 특성이 고려되지 않은 이상적인 전파환경(Ideal Pattern)이 적용된 자료로써 이를 보정하기 위하여 안테나 패턴 측정(Antenna Pattern Measurement, APM)을 시행하여 보정된 방사해류장(Measured Radial Vector)을 계산하게 된다. APM의 관측원리는 안테나로부터 수신되는 각 위치별 신호 강도값을 측정하여 해류의 위치 및 위상 정보를 수정하는 것으로 일반적으로 선박에 안테나를 설치하여 실험을 진행한다. 하지만 선박을 활용할 시, 기상조건과 해양 상황 등 다양한 환경에 의해 최적의 APM 결과를 산출하기까지 많은 제약이 따른다. 따라서 APM 실험에 대하여 해상 상황에 대한 의존도를 낮추고 경제적인 효율성을 높이기 위하여 무인항공기인 드론을 이용한 APM 활용 가능성을 검토하였다. 본 연구에서는 전남 완도군 당사리 당사도등대에 설치된 고주파레이다를 활용하여 선박을 활용한 APM 실험과 드론을 활용한 APM 실험을 진행하였으며 선박과 드론으로 관측된 결과가 적용된 방사형 해류와 계류된 고정부이를 활용하여 그 결과를 비교 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권1호
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• pp.47-56
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• 2020

음원위치추정 기술은 사물인터넷 시대에서 다양한 응용 분야를 가지고 있으며, 이로 인해 마이크로폰 프로브의 크기가 중요하게 고려되고 있다. 음향 인텐시티 벡터를 이용한 음원위치추정 방법은 마이크로폰 사이의 간격이 좁을수록 유한차분오차가 작기 때문에 배열을 소형화 할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 음향 인텐시티 벡터 및 도달시간차 방법을 통해 원거리 음장에서 음원의 위치 추정 시 발생하는 오차를 비교한다. 정사면체 형태의 3차원 마이크로폰 배열을 통해 마이크로폰 사이의 간격 변화에 따라서 오차를 비교하였다. 실제 환경에서 음원위치추정 방법의 유효성을 검증하기 위해 잔향음장 내에서 잔향시간을 변화시켜 추가 실험을 수행하였다. 도달시간차를 계산하기 위해 Generalized Cross Correlation-Phase transform(GCC-PHAT) 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과, T₆₀ = 0.4 s일 때 음향인텐시티법에 의한 위치추정 오차는 2.9°, 그리고 GCC-PHAT를 적용했을 때는 7.3° 이며, T₆₀ = 1.0 s일 때 오차는 각각 9.9°, 13.0°이다. 이를 통해 일반 잔향장이 고려되는 실제 환경에서도 소형의 마이크로폰 배열을 통한 음향 인텐시티법은 음원의 위치를 추정하는데 유효하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.518-527
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• 2016

주택시장은 장소와 시간에 따라 지속적으로 변화하고 있으며 이러한 주택시장의 변화는 다양한 분야에 걸쳐 파급효과를 미친다. 한편, 지역에서 소비되는 주택의 양은 가격이동의 중심원인으로 작용하기도 한다. 또한, 주택시장의 변동 원인은 주택 수요자의 특성에 따라 분리될 수 있으며, 그 소비자의 개별적인 특성은 지역에 따라 다르게 나타난다. 이에 따라 주택시장의 지역적 인과성에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 문헌의 경우, 국내 주택매매시장 중심으로 연구가 진행됨에 따라 주택전세시장까지 고려하는데 한계를 가지고 있었다. 이에 본 논문에서는 서울 강남, 강북지역 및 경기지역의 주택시장 지역적 인과성을 매매시장과 전세시장으로 세분화하여 벡터오차수정모형을 통해 실증분석하였다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 강남, 강북 및 경기지역의 주택매매와 주택전세가격을 분석변수로 정의하였으며, 시계열 자료는 2003년 6월부터 2015년 11월까지의 월별 자료이다. 분석 결과 주택매매시장의 경우 강남지역 주택가격 변동이 주변지역 주택가격 변동에 주요한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 또한 주택전세시장의 경우도 마찬가지로, 강남지역 주택전세가격이 주변 지역 전세가격에 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.1-11
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• 2019

원격탐사 센서 기술의 발전으로 다양한 분광정보를 지니는 위성영상의 취득이 가능해졌다. 특히, 초분광 영상(hyperspectral image)은 연속적이고 좁은 분광파장대의 영역으로 구성되어 있기 때문에, 토지피복분류, 표적탐지, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 원격탐사자료를 활용한 변화탐지 기법은 일반적으로 동일한 차원을 지닌 자료들의 차분을 통해 수행되기 때문에, 차원이 다른 이종 센서에는 적용하기 어려운 단점을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 다른 차원을 지닌 초분광 영상과 고해상도 위성영상에 적용가능한 변화탐지 기법을 개발하고, 이종 영상 간의 변화탐지기법 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위하여, 변화탐지 기법의 적용을 위해 상관도분석, 주성분분석 등을 활용하여 초분광 영상의 차원을 축소시켜 변화탐지에 사용하였으며, 변화탐지 알고리즘은 CVA(Change Vector Analysis)을 사용하였다. 변화탐지 성능의 평가를 위해 참조자료를 사용하여 ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선과, AUC(Area Under Curve)을 계산하였다. 실험결과, 원 초분광 영상을 활용한 경우보다, 적합한 차원 감소 기법을 통해 제작한 영상을 사용하였을 때의 변화탐지 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 이는 차원 감소 기법을 적용하여 초분광 영상이 지니고 있는 잡음을 제거하는 것이 변화탐지 성능에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 추후 연구로는 융합기법을 적용한 고해상도 다중분광 영상을 이용하여 공간 해상도의 차이에 따른 변화탐지 성능을 분석할 예정이다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제23권1호
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• pp.28-36
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• 1984

무우의 바이러스 이병율과 매개진딧물 비래밀도간의 상관관계를 조사하고자 전주지방에 무(Raphanus sativus L. var. Chungsu gungjung)를 파종하고 1982년 4월부터 11월 사이에 실시하였다. 진딧물 비래밀도는 황색수반으로 채집하고, 바이러스 이병율은 병징을 육안으로 조사하였다. 전주지방의 진딧물 비래밀도는 5월 하순과 10월 중순에 최성기를 나타냈으며 매개진딧물의 비래분포도 같은 경향이었다. 무우의 바이러스병 매개진딧물은 복숭아혹진딧물 (Myzus perticae), 무우테두리 진딧물(Lipaphis erysimi), 목화진딘들(Aphis gossypii), 양배추가루진딧물(Brevicoryne brassicae)이 채집되었고, 전체진딧물 대 매개진딧물의 비율은 $62.82\%(39.260/62.499)$이었다. 매개진딧물중 복숭아혹진딧물이 $82.53\%(32.401/39.260)$로서 우점종으로 나타났다. 춘계의 바이러스 이병율은 급상승하며 높은데 비하여 추계의 바이러스 이병율은 완만하면서 낮았다. 매개진딧물의 밀도상승과 바이러스 이병율간의 상관관계는 춘계는 $r=0.7414^*(\hat{Y}=8.1444+0.0551X)$, 추계는 $r=0.9117^{**}(\hat{Y}=10.2590+0.463X)$로서 고도의 유의성이 인정되었다. 또 매개진딧물의 비래와 바이러스 병징발현간에는 약 15일의 기간이 소요되는 것으로 나타났다. 바이러스병의 이병주 보존구가 이병주 제거구보다 발병율이 높게 나타났다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제34권12호
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• pp.1087-1092
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• 2010

단일카메라 기반의 마이크로 스테레오 PTV 측정시스템을 구축하였다. 단일의 카메라에 부착되는 마이크로 대물렌즈 후부에 2 개의 핀을 가진 얇은 원판을 설치하여 한 장의 영상에 스테레오 영상을 얻을 수 있었다. 스테레오 영상간의 동일한 입자영상을 대응시키기 위하여(matching) 반복계산 기반의 PTV 알고리듬을 구축하였다. 계산시간을 줄이기 위하여 에피폴라선을 이용하였으며 스테레오 영상으로부터 얻어진 동일입자들의 3 차원 위치정보(X, Y, Z)의 시간 이동량을 계산함으로써 3 차원 속도벡터를 구하였다. 측정시스템은 광원레이저(Ar-ion, 500mW), 1 대 카메라($1028{\times}1024$ pixel, 500fps), 2 개의 핀홀을 지닌 원판 및 호스트컴퓨터로 구성된다. 가상영상을 이용하여 2 개의 핀홀 간격과 핀홀 직경의 크기변화에 대한 측정알고리듬의 오차와 속도벡터 회복률 특성을 구하였다. 구축된 시스템을 마이크로후향단채널($H{\times}h{\times}W:\;36{\mu}m{\times}70{\mu}m{\times} 3000{\mu}m$) 유동의 측정에 적용하여 얻어진 결과를 수치계산 결과와의 비교로부터 정성적으로 일치한 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권4호
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• pp.129-134
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• 2018

최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.8-15
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• 2019

영구자석 동기전동기는 벡터제어를 통해 우수한 효율로 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 영구자석 동기전동기의 벡터제어를 위한 회전자 위치정보는 회전자 위치센서 또는 회전자 위치 추정기를 이용하여 검출한다. 회전자 위치추정기를 이용한 센서리스 제어로 가장 많이 적용되고 있는 모델기반 센서리스 제어는 역기전력기반의 센서리스 제어와 영구자석의 자속기반 센서리스 제어로 구분할 수 있다. 역기전력 기반의 센서리스 제어는 역기전력이 속도에 비례하므로 저속에서 회전자의 위치 추정성능이 떨어지는 단점이 있다. 자속기반 센서리스 제어의 경우 회전자 위치추정을 위한 영구자석의 자속의 크기는 속도에 관계없이 일정하기 때문에 넓은 속도 영역에서 회전자의 위치 추정성능이 우수하다. 하지만 모델기반 센서리스 제어는 영구자석 동기전동기의 수학적 모델을 이용하기 때문에 전동기 상수의 변화에 따라 회전자 위치 추정 성능이 영향을 받는다. 본 논문에서는 두 가지 모델기반 센서리스 제어 방법에 대해 고정자 저항 및 인덕턴스의 전동기 상수 오차가 -30% ~ 30%로 변동하였을 때 역기전력 추정 성능, 자속 추정 성능, 회전자의 위치추정 성능을 이론적으로 비교, 분석하고 모의해석 및 실험으로 검증하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.75-92
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• 2020

일반적으로 물수지 분석 시 공급에 해당되는 회귀수량의 경우 용수별 회귀율을 일률적으로 정하여 산정하는 방법을 채택하고 있어 정확한 가용유량을 산정하지 못하는 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 회귀수 중 하·폐수에 초점을 두었고 인공신경망 등의 기계학습 모형을 적용하여 하수종말처리장의 방류량 예측 모형을 개발하였다. 시계열 자료예측 시 사용되는 주요 기계학습 모형인 LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), SVR (Support Vector Regression)모형을 적용하였으며 관측 값과 예측 값을 비교하는 오차지표를 통하여 방류량 예측의 최적의 모형을 선정하였다. 모형 적용 결과, GRU 모형의 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 작으며 Nash-Sutcliffe 계수(NSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 큰 것을 확인하였고, 이를 근거로 하수종말처리장의 방류량 예측에 최적모형은 GRU 모형이라고 판단하였다. 다만, 극값에서는 예측 값이 과소 및 과대 산정되는 경향을 보여 추후 예측 정확도 향상을 위해서는 극한사상에 대한 추가자료 구축 및 입력 자료의 최소시간단위를 축소하는 것이 필요할 것으로 판단되었다. 또한, 예측하고자 하는 대상지의 용수이용량을 검토하고 계절적 영향을 반영할 수 있는 추가인자를 고려하게 되면 기후변동성에 대비하여 정확한 방류량 예측이 가능하며 예측 결과를 토대로 종합적인 하천수 사용관리 및 물이용 계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.