Tank 모형은 유역을 임의의 저류탱크로 가정하여, 유출공의 높이를 초과하는 저류고를 방출함으로써 유출량을 모의한다. 유출분석의 목적에 따라 직렬 3단 혹은 4단의 탱크로 구성하여 적용하는 것이 일반적인데, 국내의 일 단위 장기유출분석 연구에서는 직렬 4단 Tank 모형이 널리 활용되고 있다. 이러한 Tank 모형은 유역의 강우-유출관계를 모의하는 과정에 black box적인 특성을 지니고 있다. 그러나 각 저류탱크와 관련된 매개변수를 최적화하기 위해서는 매개변수들의 물리적인 의미를 이해하여야 한다. 이런 점을 고려하여 일본의 Sugawara는 경험적으로 매개변수들이 결정되는 범위를 제시한 바 있다. 그러나 기저유출을 모의하는 Tank 모형의 최하단 탱크에서 이러한 매개변수 범위에서는 적합한 값을 갖으나 장기적인 모의시에 저류고 및 유출고가 계속 증가하여 물리적인 유출특성을 반영하지 못하는 문제점이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점의 원인을 분석하기 위해 장기간의 자료가 구축된 소양강댐을 적용 유역으로 선정하여 최하단탱크의 유출공계수의 변화에 따른 유출량과 저류고의 변화를 살펴보았다. 분석결과 매개변수가 $0.0001{\sim}0.001$의 범위에서 장기간의 지속적인 저류고와 유출량의 증가가 나타났다. 그리고 유출공계수가 증가함에 따라 최대저류고는 감소하고, 저류고가 증가하는 지속기간이 짧아지는 것으로 나타났다. 그러나 통계치 변화분석에서는 상관계수, 평균제곱근오차, 모형효율성계수에서 거의 변화가 없는 것으로 나타났으며, 유출용적오차에서도 최대 약 6% 정도 유출용적이 변화하는 것으로 나타났다.mber)과 동일한 위치의 수온자료를 기초로 회귀분석을 실시함으로써 수온추출 알고리즘을 도출하여, 분석데이터의 신뢰도를 검증하였으며, 수온, 클로로필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이
최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
인간 감정 인식은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역에서 지속적인 관심을 받는 연구 주제이다. 본 논문에서는 wild 환경에서 이미지, 얼굴 특징점 및 음성신호로 구성된 multi-modal 신호를 기반으로 여러 신경망을 통해 인간의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, multi task learning과 비디오의 시공간 특성을 이용한 준 감독 학습을 사용함으로써 영상 기반 네트워크의 학습 성능을 크게 향상시켰다. 둘째, 얼굴의 1 차원 랜드 마크 정보를 2 차원 영상으로 변환하는 모델을 새로 제안하였고, 이를 바탕으로 한 CNN-LSTM 네트워크를 제안하여 감정 인식을 향상시켰다. 셋째, 특정 감정에 오디오 신호가 매우 효과적이라는 관측을 기반으로 특정 감정에 robust한 오디오 심층 학습 메커니즘을 제안한다. 마지막으로 소위 적응적 감정 융합 (emotion adaptive fusion)을 적용하여 여러 네트워크의 시너지 효과를 극대화한다. 제안 네트워크는 기존의 지도 학습과 반 지도학습 네트워크를 적절히 융합하여 감정 분류 성능을 향상시켰다. EmotiW2017 대회에서 주어진 테스트 셋에 대한 5번째 시도에서, 제안 방법은 57.12 %의 분류 정확도를 달성하였다.
여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있는 위성영상은 지표면을 모니터링 하는데 매우 유용한 자료원이다. 위성자료는 원격 센서를 통해 획득되기 때문에 자료 획득시의 구름이나 에어로졸과 같은 관측 기상 상태나 센서 오작동상태에 따라 많은 노이즈와 에러가 포함되어 있다. 자료의 정확성은 자료 분석 결과의 정확성과 신뢰도에 영향을 주기 때문에 고품질 자료를 위한 노이즈 제거 및 자료 복원은 중요한 전처리(preprocessing) 과정이다. 본 연구에서는 다중주기 하모닉 모형을 이용하여 위성자료의 시계열적 동적 특성을 모형화하고 자료의 공간적 상관관계를 고려하여 적응적으로 자료복원을 수행하는 재구축 시스템을 제안하고 있다. 다중 주기에 기반을 둔 모형은 단일 주기보다 지표면의 연간 변화뿐 아니라 계절적 변화와 같이 내부적인 변화 패턴을 모형화 하는데 적합하다. 또한 기존에 제안된 복원 방법은 일정 기간의 전체 자료에 대한 복원 방법으로 실시간 복원법이 아니지만 제안된 방법은 실시간 자료 복원이 가능하여 위성자료 실시간 재구축을 위한 전처리 시스템의 알고리즘으로 활용될 수 있다. 제안된 방법은 먼저 시뮬레이션 자료를 통해 성능이 평가되었고 2011부터 2016년까지 6년간의 MODIS NDVI 자료에 적용하여 평가되었다. 실험 결과는 제안된 자료 복원 시스템이 위성영상 자료 분석을 위한 고품질 자료 재구축 방법으로 매우 유용함을 보여주고 있다.
본 연구는 MRI 검사로 인하여 방사선사가 노출되는 소음의 양을 평가하여 소음저감 시설의 필요성과 제도 마련을 제안하고자 하였다. 소음측정은 대전광역시 S 종합병원의 1.5 Tesla MRI 장비(7개 검사)와 3.0 Tesla MRI 장비(16개 검사)를 대상으로 하였고, 소음측정기는 SC-804를 사용하였다. 소음측정 거리는 MRI 검사실 방음문에서 검사자의 업무 위치까지 100cm 이며, 측정 높이는 업무 시 검사자의 귀 높이 100cm 이다. 검사별 소음측정은 각 검사의 시퀀스(Sequence)마다 발생되는 소음 수치를 관측하여 20초마다 기록하였고 검사별 3회씩 측정하여 평균값을 제시하였다. 연구결과 방사선사가 노출되는 소음의 최댓값은 73.3 dB(A)로 3.0 Tesla 장비에서 시행한 MRCP 검사, 검사별 평균소음의 최댓값은 66.9(3.1) dB(A)로 역시 3.0 Tesla 장비에서 시행한 Myelogram 검사이다. 장비별 평균소음은 3.0 Tesla 장비가 61.9(4.1) dB(A), 1.5 Tesla 장비가 52.0(3.1) dB(A)로 3.0 Tesla MRI 장비가 약 10 dB(A) 정도 높았다(p<0.001). 방사선사가 노출되는 소음의 양은 청력에 영향을 미치는 수준은 아니지만 비청력적영향이 발생할 수 있는 수준이다. 소음을 저감하기 위해 MRI 조정실 후면에 커튼을 설치하여 반사음을 제거할 수 있지만, 제도 마련이 선행되어야 할 것이다.
낙동강 하구역은 인공 구조물인 하구둑, 항구의 건설 및 일부 지역의 매립과 인위적인 수로 변경 등에 의해 기존의 사주가 소멸되거나, 새로운 사주가 생성되는 등의 면적 변화를 초래하고 있다. 낙동강 유역의 사주 변화는 연안사주의 기능에 영향을 줄 수 있고, 환경 변화를 초래하고 있다. 따라서 낙동강 하구의 면적 변화를 관측하는 것은 중요한 연구로 자리 잡고 있다. 이 연구에서는 Landsat TM/ETM+ 영상을 기반으로 낙동강 하구의 연안사주의 면적 및 부유퇴적물에 대하여 장기적인 변화를 분석하였다. 그 결과, 연간 해안선 변화율은 진우도는 약 5 m/yr 이하, 신자도는 약 50 m/yr이며, 도요등은 북-남 방향은 20 m/yr, 동-서 방향은 -20 ~ 10 m/yr 이다. 부유퇴적물 농도는 진우도와 신자도 부근에서 최대 $25g/m^3$ 값을 가지는 반면에, 신자도와 도요등 부근에서는 최대 $40g/m^3$ 농도를 가진다. 그 결과 진우도는 면적 변화 및 부유퇴적물 농도 변화량이 적으며 신자도와 도요등은 면적 변화량과 부유퇴적물 농도 변화량은 크다. 모든 자료를 활용하여 연안 사주 면적 변화와 부유퇴적물 농도 간의 상관관계를 분석한 결과, 피어슨 계수 값이 0.36을 가지며, 겨울 자료의 경우 0.32의 값을 가진다. 즉, 부유퇴적물 변화량이 연안 사주 면적 변화에 영향을 미치는 것으로 사료된다. 하지만 추후에는 정밀 고도 측량자료 등을 활용한 검증이 필요하다. 이러한 연구는 연안 관리 및 환경 변화에 의한 연안 모니터링 연구에 활용 될 수 있다.
정상상태시각유발전위 (Steady-State Visually Evoked Potentials)는 특정 주파수를 가진 시각자극에 대한 자연반응 신호이며 3.5Hz~75Hz의 주파수 범위를 갖는 시각 자극에 의해 동일한 주파수로 후두엽 영역이 전기적 활성화되는 특성이 있다. 본 논문에서 이러한 SSVEP 특성을 기반으로 EEG 분석을 수행하는 실험 패러다임을 구축하여 행동유발특성을 가지는 특정 객체에 대한 영상입력 시각자극에서의 주파수 패턴에 대응하는 EEG의 주파수 특징을 검출하고 이를 기반으로 객체와 관련된 행동유발특성을 Mirror Neuron System을 통해 측정한다. 이 때 측정된 EEG 기반 행동유발특성 데이터에 대한 선형판별분석을 수행하여 객체 패턴분류를 실시간으로 수행한다. 이러한 SSVEP 관측 실험을 기반으로 사용자의 내재적 의도를 파악하기 위한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템을 제안했다. Speller 등으로 대표되는 기존의 SSVEP 응용시스템은 격자영상패턴에 대응하는 뇌파특성 분석에 따른 패턴분류의 수행이 가능하나 본 논문의 SSVEP 기반 BCI는 다양한 형태의 사물을 입력객체로 활용하여 분류가 가능함으로 인해 범용성이 높아졌다.
국내에서 7번째로 큰 섬인 영종도는 인천으로부터 남서쪽으로 약 4.8 km 떨어져 있다. 영종도 주변에는 조수 차에 따라 드러나는 갯벌이 존재하며, 이곳은 지속적으로 감소하고 있는 겨울철새의 중요한 도래지라는 점에서 환경적 가치가 높은 곳이기도 하다. 그러나 최근 인천국제공항의 건설과 간척사업과 같은 인위적인 자연개발로 인해 갯벌 보존에 대한 우려가 증가하고 있다. 본 연구에서는 미국 지질조사소 (USGS)가 제공하고 있는 Landsat 7 ETM+영상을 기반으로 영종도 갯벌 지역을 분석하였다. 갯벌의 경계선을 뚜렷이 나타내기 위하여 물과 육지의 경계가 분명하게 구분하는 RGB 7, 5, 3 밴드조합으로 위성영상 가합성 (False color composite)을 수행하고 지표피복분류를 통해 갯벌을 탐지하여 면적을 계산하였으며, 갯벌 면적을 수치화하는 작업을 반복 수행하였다. 또한 조위관측소가 자료를 제공하는 기간인 2000년부터 2015년까지 총 16년간 자료를 기반으로, 조위의 변화에 따라 영종도 동북부 갯벌 지역의 면적을 수치화하여, 각 조위구간에 따라 나타나는 면적을 분석하였다. 본 논문은 차후 영종도 갯벌의 보존에 대한 연구가 진행되기에 앞서 동일한 조위 조건에서 면적의 범위에 대한 지표가 될 것이며, 인위적인 환경변화에 의한 영종도 지역의 갯벌 변화를 관측하는데 중요한 과학적 근거가 될 것으로 예상된다.
기근과 산림황폐화를 겪고 있는 북한지역에 대해 농업기후 구분을 위해 일사자원의 분포현황을 파악하는 일이 매우 중요하지만 원자료의 획득이 어렵기 때문에 남한에서 사용중인 국지일사추정기술의 적용이 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 남한지역에서 위성영상을 기반으로 한 추정 일사자료와 관측소 실측 일사자료간의 선형 관계식을 작성하였다. 이 관계식을 북한 기상대 위치좌표에 해당하는 위성영상 기반 일사량 값의 보정에 사용함으로써 27개 기상대의 일사자료를 복원하였다. 복원된 27개 지점 일사자료를 기반으로 거리역산가중평균법에 의해 평년(1983-2000)과 10년 단위(1983-1990, 1991-2000, 2001-2010) 월별 수평면일사량 분포도를 제작하였다. 북한 DEM자료를 이용하여 885개 표준유역에 대해 지형인자를 산출한 다음 지형보정계수를 이용한 경사면 일사수광량을 30m 해상도의 격자형 수치자료로 제작하였다. 제작된 일사기후도는 북한의 농업발전계획은 물론 이미 제작완료된 남한일사기후도와 결합하여 한반도의 기후변화 영향 및 생태반응 평가 등에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 소형 지구관측 위성의 광학카메라에 들어가는 미소진동을 보상하기 위한 초점면부 보정장치 시스템의 실험적 모델링을 수행하였다. 미소진동 외란을 보상하는 초점면부 보정장치의 구동기로 PZT 압전작동기를 적용하였다. 압전작동기는 히스테리시스 고유 특성을 갖게 되므로 보정장치 시스템의 정확한 수학적 모델링을 얻는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 보정장치 시스템을 2차 선형시스템으로 가정하고 MATLAB의 시스템 식별 툴박스(System Identification Toolbox)를 이용하여 실험적으로 모델링을 수행하였다. 외란의 주파수 범위인 0~50Hz에서 응답 오차 10%를 만족하기 위해 단일 선형 모델로는 불가능하며 총 4개의 선형 모델이 필요하다. 각각의 모델은 0~50Hz 입력범위를 4개의 구간으로 나눈 영역에서 실제 동역학을 잘 표현 하고 있다. 미소진동 외란의 보상은 입력주파수에 따라 모델 스위칭 기법을 적용한 초점면부 보정장치 제어를 통해 이루어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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