• 공업화학
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• 제16권2호
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• pp.231-237
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• 2005

본 연구는 이온성 계면활성제 수용액에 대하여 음이온성 ammonium dodecyl sulfate (ADS)와 양이온성 octadecyl trimethyl ammonium chloride (OTAC)의 단일계 그리고 이들의 혼합 계면활성제 수용액에서 형성되는 혼합 마이셀과 층막구형체(vesicle)의 크기 및 구조에 대하여 작은 각 중성자 산란법을 통하여 해석하였다. 10 mM ADS와 9mM OTAC 수용액에서 형성된 단일 계면활성제 마이셀의 크기는 각각 40과 $61{\AA}$이었고, 이들의 구조는 모두 공모양이었다. 농도에 따른 구조 변화는 SANS 스펙트라로는 관찰되지 않았지만, 300 mM까지 농도가 증가할수록 마이셀 사이의 거리가 줄어들었으며 250 mM 이상에서는 거리가 일정하였다. 그러므로 이보다 큰 농도에서 구조전이가 일어날 것으로 기대된다. ADS/OTAC 혼합계의 상도해 상으로 혼합 마이셀과 층막구형체가 공존하는 영역에서 지수 법칙의 지수값이 1.6을 나타내므로 이를 확인하였다. 또한 자발적으로 형성된 층막구형체 영역은 이중막 구조 분석을 통하여 고찰하였으며, 이중막을 이루는 층막구형체의 층 간 두께는 전체 농도가 증가함에 따라 감소하였다. 이는 농도가 증가됨에 따라 같은 전하를 띠고 있는 층막구형체 사이에 반발력이 강하게 작용하여 한층막구형체의 층간 거리는 줄어들고, 이로 인해 농도가 증가할수록 층막구형체의 크기는 감소하는 것으로 해석되었다. ACS가 90 몰%인 혼합용액에서 9 mM은 상도해 상으로 혼합 마이셀과 층막구형체의 경계 영역으로 구분이 되지 않았지만, SANS 분석 결과 층막구형체 영역에 해당하여 보다 정확한 상도해를 완성할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.99-111
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• 2009

영상분할은 그 결과가 영상의 해석에 있어 매우 중요한 영향을 미치게 되며, 영상 처리의 필수 불가결한 단계이다. 이처럼 영상분할은 그 중요성이 높은 반면에 기존의 영상분할 방법들은 객체 내 픽셀 값의 변화가 심하거나, 객체와 배경과의 경계가 불분명한 경우 영역 분할의 문제를 가져 오게 된다. 이는 다수의 객체들이 서로 인접하여 구성되었을 때 빈번하게 발생하는데, 본 논문은 이러한 다수의 객체들이 원형 성분을 가진 객체들로 이루어 졌을 때 원형객체의 기하학적 정보를 이용하여 단일 객체로 분할하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 원형객체 분할 알고리즘은 총 4단계로 나누어진다. 그 중 첫단계는 인접한 원형객체의 외곽선 추출을 위한 단계, 두 번째 단계는 앞서 추출된 외곽선 정보를 이용하여 분할 후보점을 추출하는 단계, 세 번째 단계는 분할 후보점을 이용하여 대표 원들을 계산하는 단계, 끝으로 네 번째 단계는 계산된 대표 원들의 확장과 축소를 통하여 겹쳐지는 픽셀들을 기록해 이를 직선으로 연결하는 단계이다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해, 본 알고리즘과 목적이 가장 유사한 대표 세포 영상분할 알고리즘 3개와 비교하였고, 평가 방법은 분할된 영역의 개수 차와 내부 분할선의 비교 평가로 이루어졌다. 실험 결과, 가장 좋았던 Yan에 비해 개수 차는 16.7%, 내부 분할선의 정확도 평가는 21.8% 높은 것으로 나타났다.

• 한국수산과학회지
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• 제26권3호
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• pp.230-234
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• 1993

어육연제품의 제조시 가열에 의한 gel화 및 물성을 연구하기 위하여 differential scanning calorimetry(DSC)와 thermal gravimetric analyzer(TGA)에 의한 gel중의 물의 거동에 대해서 관찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. DSC에 의한 물의 거동을 살펴본 결과, $105^{\circ}C$를 경계로 하여 속박상태가 다른 2가지의 물이 존재함을 알 수 있었으며, $R_{105}$값과 gel강도 간에는 높은 상관관계 (r=0.93)가 있었다. TGA에 의한 gel중의 물의 거동을 해석한 결과, 증발속도에 기인하는 3가지 상태의 물이 존재하였으며, 증발속도가 낮은(강하게 속박된) 물과 gel강도 간에는 아주 높은 상관관계(r=0.99)가 있었다. 이상의 결과로 미루어 보아 물의 존재상태와 물성 간에는 아주 깊은 상관성이 있어 물의 존재상태를 측정함으로써 그 물성을 예견할 수 있을 뿐만 아니라 보수력도 동시에 측정할 수가 있으므로TGA에 의한 해석은 어육 연제품의 물성을 연구하는 경우에 아주 유용한 수단으로 생각되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.107-115
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• 2008

최근에 개체의 경계가 분명하게 나타나는 고해상도 위성영상을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 고해상도 영상을 이용해 도시지역을 세분화하여 연구하려고 할 때 분석의 범위는 임의로 결정되는 경우가 많다. 연구지역에 대한 사전정보가 충분하다면 임의로 결정하는 것이 가능하지만 그렇지 않을 경우 영상만을 이용해 연구 지역의 최적 분석범위를 결정하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 실제 위성 영상에 적용하기에 앞서 간단한 가상 모델의 베리오그램을 분석하였다. 모델 테스트 결과, 문턱값은 개체들의 밀도에 영향을 주고 개체의 크기와 간격은 상관거리에 영향을 준다. 이 모델 테스트의 결과를 도시지 역을 촬영한 실제 위성영상의 베리오그램에 반영하여 분석하고 이론적 베리오그램의 상관거리를 이용해 최적의 분석 단위를 결정하였다. 이 연구는 베리오그램이 연구지역에 대한 사전자료가 없는 경우 효과적으로 기본 분석단위를 결정하는데 도움을 줄 수 있을 것이라는 것을 보여주었다. 또한 베리오그램은 기존의 전통적인 크리깅이나 시뮬레이션뿐만 아니라 도시 영상의 특성을 정의하는 정보로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.73-73
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• 2019

지구 표면의 약 2%에 해당하는 담수에서 육상계 전체가 흡수하는 탄소의 50%가 배출되며, 이는 토양표면에서 배출되는 탄소량에 비해 더 큰 수치로 전 지구적 탄소순환 해석에 중요한 역할을 한다. 특히, 내륙수역과 대기의 경계면에서 $CO_2$ 이동은 전 지구적 탄소순환의 중요한 구성요소로 평가되고 있다. 호수와 저수지 같은 담수 저류시설은 육상에서 기인한 탄소의 운송 및 처리 역할을 한다. 하지만, 저수지에서 온실가스배출량을 평가할 수 있는 명확한 방법론이 부족하며, 전지구 규모 GHGs배출량에 대한 추정에 대한 불확실성이 상당히 큰 상황이다. 본 연구에서는 몬순기후대에 위치한 인공저수지를 대상으로 보다 신뢰도있는 온실가스 배출량 추정을 위해 $CO_2$ NAF 산정하고, 산정에 영향을 미치는 인자들을 분석 하였다. 분석을 위해 $CO_2$ NAF 산정에 필요한 수리 및 수질 인자들을 2017년부터 2018년까지 수집하고, 기초통계량 및 상관분석을 실시하였다. 또한, 주성분분석(PCA) 및 다중선형회귀모델(MLR)과 랜덤포레스트(RF) 기법을 사용해 변수 중요도를 평가하였으며, $CO_2$ NAF 산정 주요인자인 기체교환 계수를 경험적 모델 3종(Cole and Caraco, Crusius, Vachon), 표면갱신형 모델 4종(Heiskanen, Maclntyre, Read, Soloviev)을 비교, 검토하였다. 조사기간 동안 기체교환계수 산정 결과 Crusius 모델 예측값이 평균 $0.342(0.047{\sim}4.323)cm\;hr^{-1}$으로 검토한 모델중 가장 낮은 평균값을 보였으며, Heiskane 모델이 $2.135(0.337{\sim}5.152)cm\;hr^{-1}$으로 가장 큰 평균값을 보였다. 대상 수체는 연주기로 완전혼합되며 수온성층이 약화되는 시기에 저수지 표층 아래에 축적된 탄소가 표층으로 전달되어 높은 수준의 p$CO_2$를 보이며, 수표면에 큰 난류 강도가 작용하는 기간에 대기중으로 배출(pulse emission) 기작이 나타난다. NAF 산정결과 경험적 모델의 NAF값($-1246.0{\sim}6510.3mg-CO_2m^{-2}day^{-1}$)은 표면갱신형 모델 NAF값($-1436.1{\sim}8485.7mg-CO_2m^{-2}day^{-1}$)보다 낮은 수준을 보였으며, 풍속의 함수만을 이용하는 경험적 모델보다 부력 플럭스와 난류 혼합의 영향을 고려하는 Macintyre, Heiskanen모델이 성층 저수지의 $CO_2$ NAF 산정에 적합한 것으로 나타났다. $CO_2$ NAF 산정의 주요인자로 MLR모델은 Tw, EC, pH, Chla, TOC, Alk, RF모델은 EC, DO, TOC가 중요 변수로 평가되었다. PCA 분석결과, 수온이 낮고 성층이 약화되며 pH가 낮은 상태에서 NAF가 큰 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.395-395
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• 2018

기후변화 및 토지이용변화에 따라 강우량 및 증발산량 등과 같은 물순환계 구성요소가 변화하면 유역에서의 물순환계가 영향을 받게 된다. 이렇게 변화된 유역의 물순환계를 종합적으로 관리하기 위해서는 물순환 개선 기술을 통한 지속가능하고 건전한 물순환체계의 구축이 필요하다. 유역 물순환 개선 기술은 기후변화가 진행 중에 있거나 예상되는 지역에 대하여 강우-유출수를 지연, 저류, 침투시켜 지속가능한 물순환체계를 유지 회복하도록 하는 기술이라 할 수 있다. 한국건설기술연구원에서는 기후변화 대비 수자원 적응기술 개발 연구단(CCAW, Climate Change Adaptation for Water resources)의 연구비 지원을 받아 유역 건전성 및 취약성을 평가 하고 취약한 유역에 대한 물순환 개선기술을 확보하기 위한 연구를 수행 중에 있다. 특히, 수년간 국가연구개발사업을 통해 개발되고 사업화에 성공한바 있는 유역 물순환 평가 모형인 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 수정 개선하여 수요자 중심의 활발한 현장 적용을 도모하고 있다. 본 연구에서는 개발된 유역 물순환 개선 및 평가시스템의 적용성 평가를 위하여 대상유역으로 태국의 Lam Takhong 저수지 유역을 선정하였다. Lam Takhong 저수지 유역은 유역면적은 $1,423km^2$이며 저류량은 약 $440{\times}106m^3$이다. 입력자료인 DEM, Land Cover 자료는 USGS Hydro1K (https://earthexplorer.usgs.gov/), 하천망 및 유역경계 자료는 USGS HydroSHEDS (https://hydrosheds.cr.usgs.gov/dataavail.php), 기상 및 관측 유입량, 저수지 제원 등의 자료는 APEC 기후센터의 협조를 받아 1976년부터 2016년까지의 일단위 자료를 이용하였다. 모의결과는 저수지 월별 관측 유입량과 상류 유역의 모의 유출량을 이용하여 비교-분석 하였다. Lam Takhong 저수지 상류 유역은 APEC 기후센터에서 SWAT 모형을 이용하여 저수지 유입량 분석을 수행한 바 있다. 따라서 본 연구의 결과를 SWAT 모의결과와 비교하여 그 적용성을 검증하였다. 월별 관측 유입량과 저수지 상류 유역 모의 유출량을 비교한 결과 CAT의 경우 결정계수(R2) 값이 0.86, SWAT은 0.76으로 나타나 CAT의 적용 결과가 좀 더 우수한 것으로 나타났다. 모의 결과는 매개변수 최적화 과정을 거치지 않은 결과이며 SWAT 모형과의 결과 비교를 위하여 매개변수는 동일하게 적용하였다. 향후 매개변수 최적화 모듈을 통해 검 보정 단계를 거친다면 정밀한 분석이 가능할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권4호
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• pp.459-466
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• 2018

위험유해물질은 해양에 유입되었을 때 인간의 건강 및 해양생태계에 막대한 영향을 미치는 물질로 정의된다. 최근 선박을 이용한 물동량이 증가되면서 위험유해물질 누출사고의 발생비율도 증가되는 추세이다. 이에 따라 위험유해물질 누출사고 대응기술개발의 관점에서 해저에 침적되는 물질들의 방제 및 모니터링 연구가 수행되어야 한다. 본 논문에서는 저층 침적 위험유해물질의 음향 탐지 가능성을 확인하기 위해 저층 침적 위험유해물질 대체물질의 반사손실 측정 실험이 수행되었다. 위험유해물질로 구분되는 클로로폼의 위험성을 고려하여 클로로폼과 임피던스가 유사한 피마자유가 대체물질로 사용되었으며, 200 kHz 고주파 신호를 송신하여 물과 피마자유 경계면에서 발생되는 반사손실을 측정하였다. 그리고 물과 피마자유의 임피던스를 측정 및 조사하여 반사계수를 모의하고 모의된 반사손실이 측정값과 유사함을 확인하였다. 또한 저층 침적 위험유해물질로 분류되는 클로로폼의 반사손실을 모의하고 모의 결과가 다양한 해저면 구성성분의 반사손실 모의결과와 차이를 나타냄으로써 해저면과 구분되는 저층 침적 위험유해물질의 음향 탐지 가능성을 예측하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.63-70
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• 2021

고해상도 심층신경망을 이용하여 기상데이터를 초해상화하면 보다 더 정밀한 연구와 실생활에 유용한 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 고해상도 심층신경망 학습에 사용하기 위한 개선된 훈련자료 생산기술을 최초로 제안한다. 기상전문 지식으로 고해상도 기상 자료를 생성하기 위해, 전문 기관의 관측자료와 ERA5 재분석장 자료를 바탕으로 람베르트 정각원추도법과 객관분석을 적용했다. 그 결과, 기상 전문 지식 기반의 기온 및 습도 분석자료는 기존 배경장 대비 RMSE 값이 각각 최대 42%, 46% 개선되었다. 다음으로, 기상 전문 기술을 이용한 수동적인 데이터 생성 기법을 자동화하기 위해 인공지능 기술 중 하나인 SRGAN을 이용했고, 10 km 해상도를 가지는 전지구모델자료로부터 1 km 해상도를 가지는 고해상도 자료를 생성하는 실험을 진행했다. 최종적으로, SRGAN으로 생성한 결과는 전지구모델입력자료에 비해 높은 해상도를 가지며 수동으로 생성한 고해상도 분석자료와 유사한 분석 패턴을 보이면서도 부드러운 경계를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1317-1328
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• 2021

본 연구는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)를 활용하여 개발된 해무 탐지 알고리즘의 초기 결과에 대한 분석을 수행하였다. GOCI-II 해무 탐지 성능을 확인하기 위해 1호와 2호가 중복으로 관측한 2020년 10월-2021년 3월 사이에 발생한 해무 사례에 대해 광학적 특성 분석을 실시하였다. 해무 탐지 알고리즘에 입력자료로 사용되는 412 nm 밴드 레일리 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance; R_rc)와 정규화된 국소 표준 편차(Normalized Local Standard Deviation; NLSD)를 GOCI, GOCI-II 자료를 시공간 일치시킨 뒤 분석한 결과 412 nm 밴드 레일리 R_rc의 경우 0.01의 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error; RMSE)와 0.998의 상관계수(correlation coefficient)을 나타내고, NLSD의 경우 0.007의 RMSE, 0.798의 correlation을 나타낸다. 해무와 구름이 갖는 광학적 특성을 분석하기 위해 천리안 해양위성 2호의 밴드 별 R_rc 값을 확인하였다. 구름의 경우 넓은 영역에서 높은 반사도를 보인 반면, 해무의 경우 모든 밴드에서 구름에 비해 상대적으로 반사도가 낮고 좁은 영역에 분포한다. 실제 해무 사례에 대해 GOCI와 GOCI-II 해무 탐지 알고리즘을 비교한 결과 전반적인 해무 탐지 성능은 크게 차이가 없으나 높아진 공간 해상도의 영향으로 해무 경계면에서 공간적으로 더 세밀한 탐지가 가능했다. 종관기상관측소 시정계 자료와 비교 분석하여 초기 자료에 대한 신뢰도를 조사하였다. 추후 충분한 샘플 확보로 인한 안정적인 성능 검증, 실시간 구름 정보 교체를 통한 후처리 과정 개선, 에어로졸 자료 추가로 해무 오탐지 감소를 통해 해무 탐지 알고리즘의 성능 향상이 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.171-183
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• 2018

급속한 위성영상 공급확대에도 불구하고 자동화되지 못한 영상처리과정으로 인해 영상활용이 제약받는 경우가 많다. 본 연구에서는 감독영상분류를 위한 훈련지역 선택과정을 자동화함으로써 영상처리과정의 비용과 시간을 절감하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 기존의 토지피복 정보를 활용하여 훈련관심영역을 추출하는 방법을 최신영상에 적용하여 토지피복분류를 실행한 후 분류정확도를 평가하였다. 원주시 도심지역을 대상지로 하여 토지유형을 시가지역과 농지/초지, 숲, 나대지 및 수계로 나누고 유형별 훈련관심영역을 환경부 중분류 토지피복지도를 활용하여 선택하였다. 관심영역 선택을 위해 먼저 토지피복지도 폴리곤 경계를 기준으로 negative buffer (-15m)를 적용하여 새로 폴리곤을 만들었고 너무 작은 폴리곤(<$2,000m^3$)과 큰 폴리곤(>$200,000m^3$)을 제외하였다. 선택된 폴리곤들의 밴드별 반사율 표준편차와 평균값 및 NDVI의 평균값을 계산하였다. 이 정보를 이용하여 먼저 표준편차가 적은 폴리곤 (폴리곤 내 반사율 값의 편차가 크지 않은 폴리곤)을 선택한 후 이들 중 반사율 평균값이 각 유형의 특징적인 분광특성을 반영할 수 있는 폴리곤을 관심영역으로 선택하였다. 2017년 Sentinel-2영상을 활용하여 토지피복유형을 분류한 결과 86.9%의 분류정확도($\hat{K}=0.81$)가 도출되었다. 본 연구에서 시도된 자동 관심영역 선택방법 적용한 결과 수동 디지타이징 과정을 생략하고도 높은 분류정확도를 도출 할 수 있었으며 이와 같은 방법을 통해 영상처리에 필요한 시간과 비용을 절약하여 급속히 증가하고 있는 영상을 효율적으로 활용할 수 있게 될 것으로 기대된다.