• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_3호
• /
• pp.851-861
• /
• 2022

본 연구는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델을 이용하여 도시 지역에서 수목이 PM_2.5 저감에 미치는 영향을 조사하였다. 현실적인 수치 모의를 위해, 기상청에서 현업으로 운영 중인 국지예보시스템(LDAPS)이 예측한 기상 자료를 CFD 모델의 초기·경계 자료로 사용하였다. CFD 모델 성능 검증은 연구 대상지 내에 구축된 6개의 센서에서 측정한 PM_2.5 농도를 이용하였다. 본 연구에서는 수목이 PM_2.5 농도 분포에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 수목이 식재 되지 않았다고 가정한 경우, 수목이 식재되어 있지만 바람에 대한 항력 효과만 존재한다고 가정한 경우, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 존재한다고 가정한 경우에 대한 수치 실험을 수행하였다. 분석대상 기간 동안 PM_2.5 저감 효과가 뚜렷하게 나타난 세 가지 영역 중 군부대 내의 PM_2.5 평균 농도를 비교한 결과, 수목이 식재되지 않은 경우는 12.8 ㎍ m^-3, 수목의 항력 효과만 고려한 경우는 12.5 ㎍ m^-3이 나타났고, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 고려한 경우는 6.8 ㎍ m^-3가 나타났다. 수목에 의한 건성 침적이 PM_2.5 농도를 감소시키는 효과가 있는 것으로 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_1호
• /
• pp.597-608
• /
• 2022

원격탐사 자료는 재난, 농업, 도시계획 및 군사 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 다양한 고해상도 센서에서 취득된 시계열 자료의 활용에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 시계열 원격탐사 자료의 활용을 위해 딥러닝 기법을 이용한 영상 매칭 방법을 제안하였다. 본 연구에서 적용한 딥러닝 모델은 영상분할 영역에서 많이 사용되고 있는 HRNet을 기반으로 하였다. 특히, 기본영상과 목표영상 간 상관도 맵을 효과적으로 계산하고, 학습의 효율을 높이기 위하여 denseblock을 추가하였다. 국토지리정보원의 다시기 항공정사영상을 이용하여 제안된 모델의 학습을 수행하였으며, 학습에 사용하지 않은 자료를 이용하여 평가를 하고자 하였다. 딥러닝 모델을 이용한 영상매칭 성능을 평가하기 위해 영상 매칭결과와의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 제안기법을 통한 영상 매칭률이 80%일 때의 평균 오차는 3화소로 ZNCC에 의한 결과인 25화소에 비해 더 높은 정확도를 보였다. 제안된 기법은 식생의 생장에 따라 영상의 변화가 심한 산지 및 농지 지역에 대해서도 효과적임을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝을 이용한 기준영상과 목표영상의 매칭을 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 위성영상의 상호좌표등록 및 다시기 영상의 정합 등에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.19-27
• /
• 2022

머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제60권3호
• /
• pp.377-385
• /
• 2022

우리나라 전통 숯가마로부터 제조된 숯의 표면형상과 흡착특성을 분석한 후, 습도와 온도를 조절하면서 이들의 수분 흡착성능을 측정하고 황토, 활성탄소섬유 직포 및 활성탄소섬유 종이의 수분 흡착성능과 비교하였다. 숯은 소수성이므로 45% 이하의 습도에서는 수분을 잘 흡착하지 않지만 습도가 증가하면 흡착성능이 서서히 1차식에 비례하여 증가하였다. 황토 분말도 낮은 습도에서는 숯과 유사했지만 습도가 증가하면 흡착성능이 기하급수적으로 증가하면서 Type V 등온흡착곡선을 보였다. 따라서 조선시대에 기상청 직원들이 숯과 황토의 수분 흡착능력을 일기예보에 적용하였다는 기록을 실험적으로 확인할 수 있었다. 활성탄소섬유 직포와 활성탄소섬유 종이는 수분 흡착능력이 월등하고 신속한 반응을 보이므로 습도측정 센서에 적용할 수 있다고 판단된다. 숯 조각의 등온흡착 및 탈착곡선 측정에서 흡착질인 질소의 탈착이 잘 이루어지지 않아 낮은 압력 이력현상(low-pressure hysteresis)이라는 독특한 Type I과 Type IV의 혼합형태를 보이는데, 이는 질소입자가 흡착시에 숯 세공의 틈새를 비비고 들어가 단단히 끼었다가 탈착시에 빠져나오지 않기 때문이다. 숯을 분말로 분쇄하면 이러한 틈새들이 분쇄되어 비표면적이 증가하고 낮은 상대압력에서 흡착질의 탈착량이 증가되었다.

• 한국광학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.22-30
• /
• 2023

조각거울은 우주용 관측위성의 주반사경을 크게 제작하기 위한 방법 중 하나로서, 여러 개의 작은 거울들을 이어 하나의 큰 거울로 이용하는 방법이다. 여러 개의 거울들을 하나의 거울로 정렬하기 위해서는 인접한 거울들 간에 기울기 오차(tilt)와 광축방향 정렬오차(piston)가 없어야 한다. 기울기 오차와 광축방향 정렬오차를 해결해야 여러 개의 거울이 한 방향으로 빛을 모으고, 이를 통해 뚜렷한 이미지를 얻을 수 있기 때문에 조각거울의 정렬오차를 나노미터 수준으로 측정할 수 있는 파면 센서가 필요하다. 기울기 오차는 조각거울을 통해 얻은 이미지를 통해 어떤 거울의 기울기가 틀어졌는지 쉽게 확인할 수 있는 반면, 광축방향 정렬오차는 이미지의 질은 떨어뜨리지만 드러나는 뚜렷한 특징이 없기 때문에 같은 방법으로 감지하기 어려워 세밀한 측정이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 지상용 초기 정렬시 많은 이점을 갖는 광학계 평가용 간섭계 중 하나인 피조 간섭계를 이용한다. 피조 간섭계를 사용한 복수 조각거울의 광축방향 정렬오차 측정을 위한 기초 연구로서 단일 조각거울의 광축방향 변위 오차를 측정하고, 측정불확도를 계산해서 피조 간섭계의 광축방향 변위 오차 측정 한계를 규명한다. 또한 수식을 통해 조각거울 광축방향 변위 오차와 간섭계로 측정한 표면 초점오차(defocus)의 관계를 계산했고, 도출한 수식의 타당성을 실험으로 검증했다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제28권spc호
• /
• pp.1-10
• /
• 2022

국내외 해상 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances, HNS) 물동량이 증가함에 따라 HNS 유출 사고의 위험성이 점차 높아지고 있다. 해상에 유출된 HNS는 해양생태계 파괴를 비롯한 해양환경 오염 및 인명피해를 유발하며, 화재 및 폭발 등을 동반한 2차 사고 발생 가능성도 존재한다. 따라서 해상 HNS의 신속한 탐지와 각 물질 특성에 적합한 방제전략을 수립해야 한다. 본 연구에서는 초분광 원격탐사에 기반한 지상 HNS 유출 실험 과정 및 탐지 알고리즘 적용 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해 프랑스 브레스트 지역의 야외 풀장에서 스티렌을 유출한 후 초분광 센서를 활용한 동시 관측을 수행하였다. 순수 스티렌 및 해수 스펙트럼은 주성분 분석(principal component analysis, PCA) 및 N-Findr 기법을 적용하여 추출하였으며, 또한 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM)을 포함한 분광정합 기법을 적용하여 초분광 영상 내 화소들을 스티렌 및 해수로 분류하였다. 그 결과 SDS 및 SSV 기법이 우수한 스티렌 탐지 결과를 보여주었으며, 스티렌 총 면적은 약 1.03 m²로 추정되었다. 본 연구는 해상 HNS 모니터링에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.27-30
• /
• 2022

기존의 공정방식에 비해 효율성이나 환경적 면에서 많은 장점을 가진 플라즈마 공정은 반도체 제작에서 널리 사용되고 있다. Plasma Sheath란 플라즈마 bulk와 그 것을 둘러싸고 있는 챔버 벽면과 전극 사이에서 관찰되는 어두운 영역으로 양이온과 전자의 이동속도 차이로 인해 발생한다. Plasma Sheath Monitoring Sensor (PSMS)는 플라즈마와 전극 사이의 전압(Voltage) 차이와 전극에 걸리는 RF power 등을 실시간으로 측정하는 센서로서 플라즈마 챔버 내에서 플라즈마의 상태와 매우 상관도가 높을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 PSMS 데이터를 활용하여 플라즈마 챔버 내의 질소이온의 상태를 예측하는 모형을 딥러닝 기계학습 기법을 이용하여 구축하였다. 연구에 사용된 데이터는 파워와 압력을 달리 셋팅한 실험에서 측정된 PSMS 데이터를 학습데이터로 활용하고 플라즈마 bulk와 Si substrate에서 측정된 질소 이온의 비율, 플럭스, 밀도를 레이블로 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 플라즈마 공정의 최적화 및 실시간 정밀제어를 위한 인공지능 기술의 기초가 될 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제25권4호
• /
• pp.214-216
• /
• 2022

분포형 음향 센싱(distributed acoustic sensing, DAS)은 광섬유 케이블을 수신기로 활용하는 탐사기술로서, 석유탐사 및 지진분야에서 모니터링 목적으로 활발히 적용되고 있다. 최근에는 지하매질의 물성정보를 도출하기 위해 분포형 음향 센싱 자료를 활용한 전파형역산 연구가 수행되고 있다. 분포형 음향 센싱은 광섬유 케이블 상의 두 점 간의 위상 차이에 의한 변형률을 측정하기 때문에, 기존 전파형역산 알고리즘에 직접 활용하기 어렵다. 분포형 음향 센싱 자료를 전파형역산에 활용하기 위해, 본 연구에서는 평면파 가정에서의 변형률과 수평입자속도의 관계식을 이용한 평면파 전파형역산 알고리즘을 개발하였다. 수치실험을 통해 평면파 가정에서의 변형률과 입자속도 간의 관계식이 성립함을 확인하였다. 다양한 탐사환경에서 분포형 음향 센싱 자료에 대한 전파형역산의 적용 가능성을 확인하기 위해, 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경을 모사한 4층 및 수정된 Marmousi-2 속도모델을 이용하였다. 제안된 전파형역산을 통해 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경하에서 P파 및 S파 속도구조를 정확히 도출할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.91-103
• /
• 2022

음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 디자인융복합연구
• /
• 제16권6호
• /
• pp.123-135
• /
• 2017

최근 모바일 헬스케어 서비스에서 걸음 수를 활용한 건강 관리가 보편화되고 있다. 또한 다양한 액티비티 트래커를 통해 더 정확하고 간편하게 걸음 수를 측정할 수 있게 되었다. 그럼에도, 액티비티 트래커가 대중화 되지 못하고 스마트폰의 페도미터 센서를 대체 활용하는 추세이다. 그래서 본 연구에서 실제 걸음 수 대비 스마트폰이 수집한 걸음 수가 실제 얼마나 차이가 나는지, 어떤 요인이 차이를 만드는지 밝히고자 하였다. 이를 위해 21명을 대상으로 7일간 스마트폰과 웨어러블 디바이스를 동시 활용한 걸음 수를 수집 하는 실험을 시행하였다. 그 결과, 웨어러블 대비, 스마트폰이 평균 62%의 걸음 수를 측정하는 것과 사용자별 편차가 큰 것을 발견하였다. 또한, 스마트폰 휴대 자각 정도가 높을수록 스마트폰의 측정 정확도가 높아지는 회귀모형을 도출하였다. 이를 통해 스마트폰 단독으로 걸음 수를 활용하는 헬스케어 서비스에서 실제 걸음 수와의 차이를 보정하는 계수로 활용할 수 있으리라 기대한다.