In this paper spectral characteristics and spectral patterns of pine wilt disease at different development stage were analyzed in Geoje-do where the disease has already spread. Ground-based hyperspectral imaging containing hundreds of wavelength band is feasible with continuous screening and monitoring of disease symptoms during pathogenesis. The research is based on an hyperspectral imaging of trees from infection phase to witherer phase using a ground based hyperspectral camera within the area of pine wilt disease outbreaks in Geojedo for the analysis of pine wilt disease. Hyperspectral imaging through hundreds of wavelength band is feasible with a ground based hyperspectral camera. In this research, we carried out wavelength band change analysis on trees from infection phase to witherer phase using ground based hyperspectral camera and comparative analysis with major vegetation indices such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Red Edge Normalized Difference Vegetation Index (reNDVI), Photochemical Reflectance Index (PRI) and Anthocyanin Reflectance Index 2 (ARI2). As a result, NDVI and reNDVI were analyzed to be effective for infection tree detection. The 688 nm section, in which withered trees and healthy trees reflected the most distinctions, was applied to reNDVI to judge the applicability of the section. According to the analysis result, the vegetation index applied including 688 nm showed the biggest change range by infection progress.
Kim, Jongsung;Kim, DongHyun;Wang, Wonjoon;Lee, Haneul;Lee, Myungjin;Kim, Hung Soo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.54
no.spc1
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pp.1083-1093
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2021
It is an essential to predict water usage for establishing an optimal supply operation plan and reducing power consumption. However, the water usage by consumer has a non-linear characteristics due to various factors such as user type, usage pattern, and weather condition. Therefore, in order to predict the water consumption, we proposed the methodology linking various techniques that can consider non-linear characteristics of water use and we called it as KWD framework. Say, K-means (K) cluster analysis was performed to classify similar patterns according to usage of each individual consumer; then Wavelet (W) transform was applied to derive main periodic pattern of the usage by removing noise components; also, Deep (D) learning algorithm was used for trying to do learning of non-linear characteristics of water usage. The performance of a proposed framework or model was analyzed by comparing with the ARMA model, which is a linear time series model. As a result, the proposed model showed the correlation of 92% and ARMA model showed about 39%. Therefore, we had known that the performance of the proposed model was better than a linear time series model and KWD framework could be used for other nonlinear time series which has similar pattern with water usage. Therefore, if the KWD framework is used, it will be possible to accurately predict water usage and establish an optimal supply plan every the various event.
Seo Yutaek;Seo Dong Joo;Jeong Jin Hyeok;Yoon Wang Lai
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.231-234
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2005
수소 기반의 에너지 사회는 중소규모 분산 발전과 연료 전지 자동차에서 시작될 거라는 예측이 지배적이다. 가정용 고분자 연료전지 시스템은 상업화에 가장 가까운 소규모 분산 발전 시스템중의 하나이며, 에너지기술연구위원에서는 가정용 고분자 연료전지에 수소를 공급하기 위한 천연가스 수증기 개질시스템의 개발을 진행해 왔다. 효율 향상과 제작의 용이성, 그리고 소형화에 초점을 맞추어 개발된 prototype-I은 $2.0Nm^3/hr$의 순수 수소 생산 용량을 가지고 있으며, 수증기 개질기와 수성가스 전이 반응기 수중기 생성 장치, 그리고 반응열 공급에 필요한 버너 등을 이중 동심원관에 통합한 형태이다. 수중기 개질과 수성가스 전이 반응을 거쳐 나오는 개질 가스의 조성은 $72.3\%\;H_2,\;4.8\%\;CH_4,\;0.7\%\;CO,\;22.2\%\;CO_2$이며, 이때 S/C 비율은 2.5였다. 고분자 연료 전지 공급 시 요구되는 CO 농도가 10ppm 이하이기 때문에, 본 시스템에는 선택적 산화 반응기를 2단으로 설치하여 CO. 농도를 10ppm 이하로 낮추어주었다. 전체 시스템의 열효율은 LHV 기준으로 $68\%$. Prototype-I의 운전을 통해 설계 개선안을 도출하였으며, 이를 적용해 제작한 prototype-II가 시험 운전 중이다,. 통합된 개질 시스템에서는 각 단위 반응기사이의 열교환을 최적화하여 단위 반응들이 적정 온도 범위에서 일어나도록 유도하는 것이 중요하다. Prototype-II는 수증기 개질 반응기와 WGS 반응기, 수증기 생성 장치 사이의 열교환율을 향상시켜 농도를 $2.5\%$로 감소시키면서 CO의 농도는 $1\%$이하로 유지하였다. 이 결과를 바탕으로 얻어진 메탄 전환율은 $87\%$이고, 열효율은 LHV 기준으로 $75\%$이다. 아울러 개선점을 적용한 선택적 산화 반응기를 제작하였다. 개질 가스와 산소의 혼합을 유도하고, 반응기 온도의 제어를 통해 선택적 산화 반응의 속도와 선택성을 향상시키고자 한다. 시스템의 운전을 통해 메탄 전환율과 열효율의 개선을 진행할 예정이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.635-635
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2012
최근 공공분야 및 민간분야에서 고해상도 위성영상의 활용이 높아짐에 따라 이를 이용하여 수자원 분야의 치수계획 및 안전도 평가, 유역 홍수대응기술 분야에서의 다양한 활용이 비약적으로 증대되고 있는 실정이다. 고해상도 위성영상의 활용은 국지적 규모의 토지이용 변화 및 대기 상태의 모니터링을 위한 효과적인 기술로 인식되어 왔다. 우리나라의 KOMPSAT-2 위성은 GSD(Ground Sample Distance) 1m급의 전정색 영상과 4m급의 다중분광 영상을 동시에 제공하는 고해상도 위성이다. 그러나 다중분광센서의 복잡성과 보안성에 의해 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 위성영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 한편, 토지이용도의 제작은 다중분광 영상을 제공하는 위성영상을 이용하여 제작된다. 다중분광 영상이 제공하는 분광정보 및 공간정보 등으로 토지이용분류를 수행하거나 멀티센서 자료의 통합을 통한 토지이용분류 기법을 개발하여 제작하였다. 그러나 대부분 GSD 10m급 이상의 중 저해상도 위성영상을 이용하여 제작이 이루어져 수평위치 정확도 및 세부정보의 제공이 낮으며, 정보의 최신성이 결여되어 있다. 특히, 유역 치수안전도 평가를 위한 토지이용도 작성은 매우 중요한 부분을 차지하고 있으므로 이에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬강유역을 대상으로 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 유역 치수안전도 평가 및 치수계획 수립기술을 위한 토지이용도를 작성하고자 한다. 토지이용 분류방법은 감독분류와 무감독분류 방법을 조합하여 분류정확도를 개선시키는 하이브리드분류(hybrid classification) 방법을 이용하였으며, 분류기준의 선정은 환경부 토지이용분류 기준을 참고하여 1단위와 2단위 분류체계를 혼용하였다. 또한, 분류 후 후처리를 통하여 잡음을 제거하고 환경부의 토지이용도를 참조하여 육안판독으로 오분류된 지역을 보정하였다. 새롭게 작성된 토지이용도는 기존의 토지이용도와 비교 분석하여 토지이용변화 상황을 파악하고, 이를 통하여 KOMPSAT-2 영상의 토지이용도 개선 가능성을 검토하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.379-379
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2019
환경부 홍수통제소에서는 효율적인 수재해 관리 및 안정적 용수공급을 위해 댐 보 연계운영협의회를 운영 중에 있으며, 이를 위해 다목적댐, 용수댐, 농업용저수지 및 다기능보 등 다양한 시설물 운영현황을 관리하고 있다. 그 중, 강수량은 각 시설물들의 운영에 근간이 되고 수재해에 직접적인 영향을 미침에 따라 가장 우선시 관리되는 항목이다. 그러나 시설물별 강수량 활용 기준이 상이하여 가뭄 상황 시 많은 혼란이 야기되고 있다. 예를 들어 섬진강유역에 가뭄이 발생하였고 그 원인으로 A댐 운영자가 해당일로부터 과거 30일 평년대비 강수량, B저수지 운영자가 당년 1월부터 현재까지 누적강수량의 평년대비 강수량을 제시하는데 가용자료 기간이 달라 가뭄에 기여한 강수상황을 구체적으로 인지하기가 어렵다. 한편, 기상청에서는 수문기상가뭄정보시스템 개발을 통해 우리나라 전역에 기상학적 가뭄정보를 제공하고 있다. 다만 다양한 가용자료 기간 구분에 따라 많은 지수들이 제공되고 있어(예: SPI3, 6, 9 등) 가뭄판단 및 예측에 있어 많은 혼돈이 야기되고 있다. 결국, 수자원관리자는 다양한 기상학적 가뭄정보들 중에서 관할 유역 및 시설물에 적합한 자료를 활용할 수 있는 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 댐과 농업용저수지 가뭄판단을 위한 강수량 활용 적정 지속기간을 도출하고자 한다. 이를 위해 각 시설물 상류에 위치한 강수량자료를 수집하고, 유역평균강수량을 계산하였다. 강수량을 30일 단위로 720일까지 매일 누적기간 강수량자료를 예년대비 값으로 변환하였고, 댐과 농업용저수지는 일 단위 예년대비 저수량 값을 활용하였다. 적정 지속기간 분석을 위해 상관성 분석 및 ROC 분석을 수행하였으며, 그 결과 여름철에는 지속기간 1~3개월 강수량, 나머지 기간에서는 지속기간 9개월 강수량 활용이 적절한 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 시설물 가뭄관리(운영 및 예측)에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
최근 전력용 변압기의 고효율, 소형화 추세에 따라 권선의 단위면적당 열발생률이 증가하고 있으며 이는 변압기의 수명과 단락사고에 직결되는 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 단순화한 2차원 전력용 변압기 모델의 계산 시간을 줄이기 위해 복합격자(Hybrid mesh) 생성기법을 적용하여 모델링하고 유한요소법을 이용한 자계해석으로 권선과 철심의 Joule's loss를 계산하였다. 계산된 열원으로 전력용 변압기의 최고점의 온도와 열적 특성을 파악하고자 CFD algorithm을 이용하여 변압기 내부의 온도분포를 예측하였다.
가스터빈은 브레이턴사이클을 이용한 것으로서 피스톤 왕복엔진과 함께 동력기관으로써 지금까지 사용되고 있으며 특히 경량, 고출력의 장점으로 인해 항공기 엔진의 추진기로서 많이 사용되고 있다. 1905년 프랑스에서 압축비 4.8회전수 4250rpm으로 40HP의 출력을 내는 현재와 같은 형 태의 가스 터빈을 개발한 이후 많은 발달과 함께 2차 대전 후에는 항공용 뿐만 아니라 발전용, 동력용 등 산업용 엔진에도 응용되었다. 세계적으로는 유럽이 가스 터빈에 관한 연구를 미국보 다 앞서 활발히 진행하였으며 1957년 General Electric사의 F-4팬텀에 사용된 J-79터보 제트 엔진을 개발함으로써 가스터빈 엔진분야에 미국이 주도권을 잡게 되었고 많은 전문회사가 가스 터빈 엔진설계 제작에 참여하고 있다. 이와 같이 가스 터빈에 대한 개발연구가 계속 이루어진 것은 가스 터빈이 다른 동력기관 보다 단위 중량당 많은 출력을 낼 수 있고, 각 요소들이 회전 운동을 함으로써 고속운전을 할 수 있고, 부하 변동에 빨리 적응하며, 마찰부분이 적어 윤활유 소비가 적은 장점들이 있기 때문이다. 본 글에서는 이와 같은 가스 터빈 연구개발의 국내외 현황 및 그 전망에 대해서 기술하고자 한다.
본 논문에서는 고압전동기를 직접 드라이브 할 수 있는 H-브릿지 멀티레벨 인버터를 제안한다. 전동기의 부하장치로는 에디커런트 다이나모메타를 사용하였다. H-브릿지 멀티레벨 인버터는 여러 개의 단상 Power Cell을 직렬로 연결함으로써 저전압 전력용 반도체를 사용하여 고전압을 얻을 수 있고, 정현파에 가까운 출력전압 파형을 얻을 수 있는 멀티레벨 인버터 토폴로지이다. H-브릿지 멀티레벨 인버터의 주요 장점은 Power Cell의 모듈화, 셀 단위의 보호동작 용이, 확장성 향상 그리고 제어 신호 및 Power Cell의 신뢰성 향상에 있다. 본 논문에서 제안하는 H-브릿지 멀티레벨 인버터는 상당 3개의 Power Cell이 직렬로 연결되어 총 9개의 Power Cell로 구성이 되어, 선간전압은 13레벨이며 dv/dt가 적으며 입력 단 THD를 크게 낮출 수 있다. 정격용량 180kVA 이고 출력전압이 480V인 H-브릿지 멀티레벨 인버터를 제작하여 와전류 다이나모메타 부하 시험을 통해 제안된 방법의 타당성과 신뢰성을 입증하였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.33-36
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2000
어휘독립 고립단어인식은 미리 훈련된 부단어(sub-word) 단위의 음향모델을 이용하여 수시로 변하는 인식대상어휘를 인식하는 것이다. 본 논문에서는 소용량 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘독립음성인식 시스템을 구성하였다. 소용량 음성 데이터베이스에서 미관측문맥 종속형 부단어에 대한 처리에 효과적인 백오프 기법을 이용한 음소 군집화 방법으로 문턱값을 변화시키며 인식실험을 수행하였다. 그리고 훈련용 데이터의 부족으로 인하여 문맥 종속형 부단어 모델이 훈련용 데이터베이스로 편중되는 문제를 deleted interpolation 방법을 이용하여 문맥 종속형 부단어 모델과 문맥 독립형 부단어 모델을 병합함으로써 해결하였다. 그 결과 음성인식의 성능이 향상되었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.91-93
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2004
B2B Marketplace상에서의 거래에서 나타나는 주요한 특징은 다품종 및 대량의 물품 거래가 n:n거래 관계에 놓여있다는 점과 거래자가 원활한 거래 및 기업 내 관리를 위해 각자의 전자 카탈로그를 이용한 거래를 원한다는 정이다. 하지만 개별적인 전자 카탈로그 사용과 미흡한 표준안은 전자 카탈로그 상호 연계의 걸림돌이 되어 시장 형성의 걸림돌이 되고 있다. B2B Marketplace는 표준 분류체계를 중심으로 거래 대상 상품을 재분류하여 구매 당사자간의 거래 대상 물품에 대한 상호 애핑을 지원하는 방법 등으로 이를 충족시키려 하고 있다. 하지만 요청되는 다량의 물품에 대해 매번 분류를 수행해야 하는 고비용의 작업이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 기계학습 기법을 이용한 전자 카탈로그 상품 자동분류기를 모델링하고 이를 구현하는 것에 초점을 두었다. 상품의 속성별로 분류에 끼치는 영향력이 다론 것이라는데 착안하여 전자 카탈로그를 상품 단위로 재 모델링 하였으며 속성별 정보가 풍부하지 못한 정물 극복하기 위하여 속성값을 어휘 단위로 구분한 데이터를 추가 하는 확장 모델을 정의하였다. 또한 해당 모델을 학습시키기 위한 알고리즘으로는 속성별로 다른 가중치를 부여 할 수 있도록 확장된 Naive Bayesian Classifier를 고안하였다. 그리고 이론 B2B Market Place상의 실 데이터에 적용하여 고안된 모델의 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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