• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.266-270
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• 2018

원자력 방사능 폐기물 또는 원자력 발전소 해체시 발생 가능한 세슘 이온은 인체뿐만 아니라 생태계 환경에도 큰 악영향을 미친다고 알려져 있다. 이러한 세슘 이온은 자연 속으로 손쉽게 스며들어 발생한 지역뿐만 아니라 쉽게 퍼지게 되어 넓은 지역까지 피해를 주게 되며, 반감기가 30년으로써 한번 자연계에 누출되면 장시간 잔존하여 인간 및 생태계에 악영향을 미치게 된다. 세슘이온이 몸속에 들어오게 되면 장에서 몸으로 100% 흡수되며 내장에 축척되어 연조직 전체에 분포하게 되며 갑상선 암과 같은 심각한 위험에 초래하게 된다. 2011년 발생한 후쿠시마 원전 사고 이후 국내에서도 많은 관심을 가지기 시작하였으며, 따라서 수중의 세슘이온을 제거하기 위하여 나노 입자 형태의 기능성을 가진 물질들을 적용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 나노물질들은 수중의 세슘이온 제거에 대하여 우수한 제거효율을 보여주고 있으나 나노 입자 특성상 사용 이후 회수가 어려워 기능성 물질들의 확산 및 축적에 따른 2차 환경오염의 문제점까지 발생하게 된다. 최근 수처리 분야에서 외부 자기장을 주게 되면 자성을 띄게 되는 물질인 자성체에 대한 관심이 급등하고 있다. 이러한 자성체들은 수중에서 별도의 회수 시스템 없이 자성으로 인하여 완벽히 자기분리 된다. 세슘제거에 탁월한 기능성 물질과 완벽한 자기분리가 가능한 자성체를 결합하여 특별한 회수장치 없이 외부 자기장만 주어진다면 수중의 세슘을 효과적으로 제거 또는 처리할 수 있다. 자성체 입자 표면에 흡착제인 프러시안 블루나 제올라이트와 같은 흡착제를 합성하여 수중의 세슘을 제거하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 기존의 자성체보다 좀 더 높은 자성을 가지고 있으며 외부 자기장에 의해 강하게 반응을 한다고 알려져 있는 강자성체(Ferromagnetic)를 사용하게 된다면 흡착제와 결합 이후 더욱더 강한 자성을 가진 흡착제가 탄생하며 이를 사용하면 높은 처리율뿐만 아니라 높은 슬러지 회수율을 가질 수 있다. 따라서 본 연구는 흡착제나 이온교환수지와 같은 기능성 물질을 사용하여 수중의 세슘을 제거하는 메커니즘과 강자성체가 가지고 있는 강한 자성의 성질을 결합한 복합체 제조에 대한 연구조사를 중점적으로 실시하였다. 본 연구에 의해 연구 조사된 결과를 바탕으로 수중의 세슘 이온에 대하여 높은 제거효율과 회수율을 가지는 새로운 형태의 복합체 제조에 관한 정보를 제공하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1077-1085
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• 2020

부설된 기뢰를 소해하기 위해 기뢰매설 예상구역에 대한 탐색을 수행한다. 이 때 기뢰탐색은 기뢰의 위험성, 아군의 안정성 등을 고려하여 자율무인잠수정을 이용한다. 매설된 기뢰를 식별하기 위한 소나시스템은 측면주사소나, 합성개구소나 등을 탑재한다. 본 논문은 측면주사소나 특성에 따른 기뢰탐색효과도 분석에 대해 기술한다. 각 측면주사소나의 특성을 바탕으로 음향조사역 및 인식확률을 모델링 하였고, AUV의 주행패턴에 따라 분석을 수행하였다. AUV의 주행패턴은 측면주사소나 음영구역의 유무에 따라 3가지 탐색패턴을 정의하였다. 분석결과는 각 탐색패턴 마다 탐지시간, 탐지확률을 도출하고 최종적으로 측면주사소나 음영구역의 유무에 따른 탐색 향상도를 도출하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1122-1128
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• 2020

대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제12권12호
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• pp.63-70
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• 2011

EPS지오폼은 다양한 강도, 밀도, 그리고 크기로 생산되는 일종의 화학합성물이다. EPS지오폼에 관한 근래의 발전으로 인해서, 그것의 사용은 급격하게 늘어나고있다. 이것은 초경량 재료로서 단위중량이 약 $0.16{\sim}0.47kN/m^3$ 인데, 이것은 채움재의 용도로 가장 대표적인 흙의 단위중량 $6.3{\sim}15.7kN/m^3$와 동일한 내구성을 가진다. 이런 장점에도 불구하고, EPS지오폼에 대한 회복탄성계수 표준측정방법은 보고된 바가 없는 실정이다. 본 연구의 주된 목적은 연성포장의 노반에 적용될 때의 EPS회복탄성계수의 적합성을 연구하는 것이다. 적합성연구는 삼축압축시험의 결과를 토대로 이루어졌으며, 연성포장의 노반재료로써 EPS는 실험결과의 분석과 근본적인 회복탄성의 특성을 비교분석하여 그것의 적합성을 확인해 보았다.

• 대한금속재료학회지
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• 제50권8호
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• pp.605-611
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• 2012

ZnO nanostructures were grown on R-plane sapphire substrates with seed layers annealed at different temperatures ranging from 600 to $800^{\circ}C$. The properties of the ZnO nanostructures were investigated by scanning electron microscopy, high-resolution X-ray diffraction, UV-visible spectrophotometer, and photoluminescence. For the as-prepared seed layers, ZnO nanorods and ZnO nanosheets were observed. However, only ZnO nanorods were grown when the annealing temperature was above $700^{\circ}C$. The crystal qualities of the ZnO nanostructures were enhanced when the seed layers were annealed at $700^{\circ}C$. In addition, the full width at half maximum (FWHM) of near-band-edge emission (NBE) peak was decreased from 139 to 129 meV by increasing the annealing temperature to $700^{\circ}C$. However, the FWHM was slightly increased again by a further increase in the annealing temperature. Optical transmittance in the UV region was almost zero, while that in the visible region was gradually increased as the annealing temperature increased to $700^{\circ}C$. The optical band gap of the ZnO nanostructures was increased as the annealing temperature increased to $700^{\circ}C$. It is found that the optical properties as well as the structural properties of the rod-shaped ZnO nanostructures grown on R-plane sapphire substrates by hydrothermal method are improved when the seed layers are annealed at $700^{\circ}C$.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-35
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• 2021

자동차 번호판 인식은 지능형 교통시스템에서 핵심적인 역할을 담당한다. 따라서 효율적으로 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역을 검출하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 딥러닝과 의미론적 영상분할 알고리즘을 적용하여 효과적으로 자동차 번호판의 번호영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소 투영과 같은 전처리과정 없이 번호판 영상에서 바로 숫자 및 문자영역을 검출하는 알고리즘이다. 번호판 영상은 도로 위에 설치된 고정 카메라로 부터 획득한 영상으로 날씨 및 조명변화 등을 모두 포함한 다양한 실제 상황에서 촬영된 것을 사용하였다. 입력 영상은 색상변화를 줄이기 위해 정규화하고 실험에 사용된 딥러닝 신경망 모델은 Vgg16, Vgg19, ResNet18 및 ResNet50이다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 번호판 영상 500장으로 실험하였다. 학습을 위해 300장을 할당하였으며 테스트용으로 200장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 ResNet50을 사용할 때 가장 우수하였으며 95.77% 정확도를 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.111-118
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• 2022

컴퓨터 비전 연구에서 2차원 인체 자세는 매우 광범위한 연구 방향으로 특히 자세 추적과 행동 인식에서 유의미한 분야다. 인체 자세 표적 획득은 이미지에서 인체 목표를 정확히 찾는 방법을 연구하는 것이 핵심이며 인체 자세 인식은 인공지능(AI)에 적용하는 한편 일상생활에 활용되고 있어서 매우 중요한 연구의의가 있다. 인체 자세 인식 효과의 우수성의 기준은 인식 과정의 성공률과 정확도에 의해 결정된다. 본 연구의 인체 자세 인식에서는 딥러닝 전용 데이터셋인 MS COCO를 기반하여 인체를 17개의 키 포인트로 구분하였다. 다음으로 주요 특징에 대한 세분화 마스크(segmentation mask) 방법을 사용하여 인식률을 개선하였다. 최종적으로 신경망 모델을 설계하고 간단한 단계별 학습부터 효율적인 학습에 이르기까지 많은 수의 표본을 학습시키는 알고리즘을 제안하여 정확도를 향상할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.48-55
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• 2022

토마토 작물은 병해에 노출이 쉽고 단시간에 퍼지므로 병해에 대한 늦은 조치로 인한 피해는 생산량과 매출에 직접적인 영향을 끼친다. 따라서, 토마토의 병해에 대해 누구나 현장에서 간편하고 정확하게 진단하여 조기 예방을 가능하게 하는 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사전에 ImageNet 전이 학습된 딥러닝 기반 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해 및 정상인 경우의 클래스를 분류하고 서비스를 제공하는 시스템을 구성한다. Plant Village 데이터 셋으로부터 토마토 병해 및 정상을 분류한 잎의 이미지 셋을 합성곱을 사용하여 조금 더 가벼운 신경망을 구축한 딥러닝 기반 CNN구조를 갖는 MobileNet, ResNet의 입력을 사용한다. 2가지 제안 모델의 학습을 통해 정확도와 학습속도가 빠른 MobileNet를 사용하여 빠르고 편리한 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.259-266
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• 2022

본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제26권2호
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• pp.72-78
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• 2022

항공기용 엔진제어기는 주어진 환경에서 엔진의 최대 효율로 안전하게 운영될 수 있도록 엔진의 추력을 조절하고, 다른 보기 시스템들의 상태 감시를 수행하여 엔진의 모든 권한을 전자식으로 통합 제어하는 장치이다. 엔진제어기는 매우 높은 온도 환경에서도 정상 작동해야 한다. 따라서 엔진제어기는 내부 발열과 외부 유입 열을 고려한 최적의 방열설계가 필수적이다. 본 논문에서는 엔진제어기의 진공 브레이징 냉각유로를 설계하였다. 냉각유로의 전체 압력손실을 계산하기 위해 기본 형상에 대한 주손실과 입출구의 급격 확대/축소부, 유로 선회를 위한 밴드부 등의 비선형 형상에 대한 부차적손실을 계산하였다. 압력손실 이론식과 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 해석을 활용한 합성추정법을 소개하여 각 비선형 형상에 대한 손실계수 계산하였다.