수자원의 확보와 어류 서식 환경보전이라는 두 가지 측면은 수자원 이용이라는 목적하에 합의되기 어려운 문제를 가지고 있다. 점차적으로 수자원이 고갈되는 현시점에 효율적 물관리를 위해 최근에는 단절된 하천을 연결하기 위한 기술들이 개발되고 있으며, 이중 안정적인 물공급 시스템을 구축하기 위한 수중터널이 그러한 기술 중 하나이다. 수자원의 확보 측면에서는 의미가 있는 방법일 수 있으나 물리적으로 동떨어져 있던 서로 다른 환경을 연결하는 문제로 인한 부작용이 발생하는데 이중 외래어종 유입으로 인한 수중생물의 환경변화가 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 이러한 문제를 방지하기 위해 어류의 이동을 차단하는 기술 또한 개발되고 있으며 그물망, 버블스크린, 빛, 소리를 이용한 다양한 방법을 통해 어류의 접근을 방지하고자 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 차단시설 중 기포를 이용한 버블스크린과 관련하여 효율성을 높이기 위한 방법을 모색하고자 실제 버블의 상승속도에 영향을 미치는 여러 가지 불확실성 인자들에 대한 상관성과 인과관계를 검토하고자 하였다. 이를 위해서 외부적 원인에 대한 오차요소를 확인하고 결과값에 영향을 미치는 여러 가지 변수에 대하여 검토하고자 하는 실험연구를 수행하였다. 버블실험을 위한 수로는 길이 15m, 폭 1.5m 의 제원을 가지는 직선수로에서 수행하였으며, 버블 발생을 위한 튜브는 PVC 재질이며, 5cm 간격으로 1mm 직경을 갖는 파이프를 제작하여 활용하였다. 실험의 분석은 이미지를 이용한 방법을 사용하였으며 분석위치 및 버블사이즈 그리고 해석격자 크기에 대한 상관분석 및 회귀분석을 통해 각각 인자들과의 관계를 규명하고자 하였다.
금융 시계열 분석은 현대 사회의 경제적, 사회적으로 매우 중요한 역할을 하며 세계 발전에 영향을 미치는 중요한 과제지만 많은 잡음(noise)과 불확실성 등의 어려움으로 인해 금융 시계열 분석 예측은 어려운 연구 주제이다. 본 논문에서는 비정형 데이터와 정형 데이터를 함께 이미지로 변환하여 시장을 예측 하는 방법(MPIL)을 제안한다. 시장 예측을 위해 n일 기간의 비정형 데이터인 SNS, 뉴스 데이터를 감정분석하고 정형 데이터인 시장 데이터를 GADF 알고리즘으로 이미지 변환하고 이미지 학습을 통해 n+1일의 가격을 예측하는 초단기 시장을 예측한다. MPIL은 평균 정확도 56%로 기존 시장예측에 사용되던 감정분석을 활용하여 LSTM으로 시장을 예측하는 모델 평균 정확도 50%보다 높은 정확도를 보였다.
본 연구에서는 산업현장의 생산라인에서 자동검사의 편이성과 속도를 높이기 위해서 정지상태가 아닌 컨베이어에서 부품이 이송되는 과정에서 촬영한 영상 이미지에 머신비젼 기법을 적용했을 때 나타나는 측정 성능변화를 실제 실험결과를 바탕으로 분석한다. 자동차 부품인 원통형 로드의 길이를 에지검출 기법으로 계측했을 시 이송속도가 높아지면 배경과 부품 이미지 경계의 불확실성이 높아지므로 인하여 이미지 길이도 작아짐을 알 수 있었다. 돌출형과 비돌출형을 포함하여 6 종류의 시편과 7 단계의 속도변화를 통해서 실험을 수행하였고 실험결과에 대해서 속도에 따른 길이측정 편이오차와 확률오차 분석을 수행하였다. 이를 통해서 속도가 증가함에 따라 편이오차와 확률오차가 증가함을 확인하였고 이중에서 편이오차를 줄이기 위한 선형 보상법을 제시하였다. 선형 보상법으로 보정된 원통형 로드의 길이 측정값은 확률오차가 반복정밀도를 넘지않는 30 cm/s 의 속도 구간안에서는 정지상태와 동일한 정밀도를 나타내었다. 따라서 제안된 머신비젼의 분석과 보정기법은 산업현장에서 머신비젼 기반 자동검사의 응용성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 원격탐사기법을 이용한 많은 가뭄평가기법들이 개발되었으나 산림과 함께 산악지형이 우세한 우리나라의 경우 지형특성으로 인하여 가뭄평가시 불확실성이 증가하게 된다. 특히, 농업가뭄은 기후와 지표특성에 큰 영향을 받기 때문에 기후특성만을 고려한 가뭄지수는 실제 필요한 농업가뭄의 특성을 반영하는데 있어서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기후와 지표특성을 함께 고려할 수 있는 토양수분을 이용한 가뭄평가기법(Drought Assessment Scheme)을 개발하였다. 가뭄평가기법을 위하여 역추적기법(Inverse Modeling-IM) 기반의 자료동화기법(Data Assimilation, DA)을 이용하였다. 자료동화기법은 1-Dimensional (1-D) 기반의 토양의 물리적 특성을 고려하는 SWMI_ST 모형과 최적화 알고리즘(유전자 알고리즘, Genetic Algorithm-GA)을 연계하여 실측 및 위성기반의 토양수분자료로부터 토양의 수리학적 매개변수(${\alpha}$, n, ${\Theta}_{res}$, ${\Theta}_{sat}$, $K_{sat}$)를 추출한다. 본 연구에서는 LANDSAT(30 m X 30 m) 및 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS, 500 m X 500 m) 이미지자료를 이용하여 시 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 산정하였으며, 이후 자료동화기법을 이용하여 LANDSAT/MODIS 토양수분자료로 부터 공간적으로 분포되어 있는 토양의 매개변수를 추출하였다. 추출된 매개변수, GIS 기반의 지표피복 및 기상자료를 이용하여 장기간의 토양수분을 산정 및 예측 할 수 있다. 고해상도의 이미지 자료를 사용하는 가뭄평가기법은 필지~시 군 단위까지 실제 우리나라 지형특성을 고려하여 효율적으로 가뭄을 모니터링 및 예측 할 수 있다.
본 연구에서는 시험기준에 따른 차이를 해소하기 위한 기초자료를 제시하기 위하여, 철근의 1축 인장 시험을 수행하고, 이에 대한 변형률 분포 및 넥킹구간에 대한 평가를 수행하였다. 기존의 계측방법이 갖는 제약사항 때문에 본 연구에서는 비교적 계측범위의 제한이 없고, 계측 구간의 구분이 수월한 이미지 프로세싱방법을 이용하여 넥킹구간의 변형률과 철근의 구간별 변형률을 상세하게 평가하였다. 마지막으로 본 연구를 통하여 얻어진 결과를 이용하여, 철근의 1축인장시험에서 한계상태변형률을 합리적으로 정의하기 위한 평가방법을 제시하고자 하였다. 철근의 극한거동 시 발생되는 넥킹구간에 대해서 평가한 결과, 넥킹구간의 길이에 대하여 철근의 직경과의 연관성을 분석할 수 있었으며, 이에 대한 상관식을 도출하였다. 본 연구를 통해서 철근의 표점구간 내 평균변형률 평가 시 넥킹구간의 변형률을 제외한 후 평가하는 것이 결과의 신뢰도가 가장 높게 나타남을 알 수 있었다. 또한 이미지 프로세싱 방법을 이용하여 철근의 변형률을 측정함으로써 기존 시험방법에서 재시험으로 규정하는 넥킹구간 위치가 표점구간의 바깥쪽에 위치한 경우에 대해서도 표점구간 내에 일부 존재하는 넥킹구간을 제외하는 것이 가능하여, 넥킹구간 발생 위치의 불확실성에 따른 실험의 불확실성을 해소할 수 있었다.
본 논문은 쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품을 이미지 기반으로 카테고리를 자동 분류하는 시스템 구현에 관한 연구내용이다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품은 용도 중심으로 정의된 카테고리 구조 속에서 제품을 분류하고 있다. 하지만 상품의 분류가 불확실하여 쇼핑몰 판매자 판단으로 분류된 상품과 구매 사용자 판단이 다를 경우는 카테고리 분류에 의한 검색이 어렵다. 본 연구에서는 상품 이미지를 이용하여 딥 러닝(Deep Learning) 기술에 의한 분류와 검색 방법을 제안하며, 상품 이미지만으로 분류를 수행 한 후, 검증 데이터를 통해서 그 속도와 정확도를 수치화하였다. 또한, 성능 비교는 동일한 검증 데이터를 사용하여 실험 참가자의 설문 테스트를 통해서 그 사용성 평가를 실시하였다.
본 논문에서는 특징점 기반 시각 구동 제어 시스템을 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 로봇 매니플레이터에 대한 강인 제어기를 제안한다. 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함시켜 파라미터 변동에 의한 로봇 매니플레이터의 정상 상태 오차를 개선하기 위하여 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함되도록 하였다. 이적분 작용은 이미지 평면상의 특징점 추정 오차도 개선시킨다. 폐루프 시스템의 안정도는 Lyapunov 기법에 의하여 해석한다. 5링크 2 자유도의 로봇에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제안된 제어기법의 실용성을 보인다. .
기업의 상호는 기업의 성공적인 수많은 요인 중에서도 타기업과 경쟁기업을 차별화시키는 무형의 자산으로 기업의 이미지와 강하게 관련되어 있다고 볼 수 있다(Akerlof, 1970). 지금까지 상호변경에 관한 연구는 기업가치에 긍정적인 영향을 미친다는 연구와 부정적인 영향을 미치거나 영향을 미치지 않는다는 연구로 대별된다. 긍정적인 영향을 미친다는 연구는 상호변경이 투자자의 투자욕구에 영향을 미치거나 미래현금흐름에 대한 투자자의 기대를 변하게 하는 신호로 작용하여 기업가치가 증가한다는 것이다. 상호변경 자체가 기업 내외의 이해 관계자들에게 긍정적인 신호로 작용하여 기업의 미래가치를 높일 수 있고 이러한 신호효과가 신뢰성이 높다면 투자자들의 정보비용을 절감시켜 정보비대칭이 감소함으로서 내재자본비용의 감소를 가져올 수 있다. 한편, 반대되는 연구결과로 부정적인 성과를 오도하기 위해 상호를 변경하는 경우 시장에 악재로 작용할 수 있으며 도리어 상호변경에 수반되는 추가적인 비용으로 인하여 주가에 부정적인 영향을 미친다는 연구와 시장균형하에서 상호변경은 기업가치에 어떠한 영향도 미치지 않는다는 연구이다. 상호변경이 기업이미지 개선, 합병 등 과거와의 단절 및 기업이미지 세탁을 위하여 이루어진다면 상호변경 자체에 대해 투자자들은 조심스럽게 받아들일 수밖에 없다. 즉 시장의 관점에서 보면 기업의 상호변경에 대하여 기업의 내재가치 및 이와 관련된 정보의 비대칭성이 크다는 특성을 가지며 새로운 상호로의 교체가 위험을 의미한다면 상대적으로 기업과 기업외부의 이해관계자들과의 정보비대칭이 증가함으로서 정보위험에 대한 대가로 기업의 내재자본비용은 증가할 수밖에 없다. 이렇듯 현재까지 상반된 연구결과가 존재하는 상황에서 본 연구는 2005년부터 2010년까지 국내 유가증권시장 상장기업을 대상으로 상호변경이 내재자본비용에 미치는 영향을 분석한다. 분석결과, 상호변경은 내재자본비용에 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 상호변경은 경영자와 외부투자자자간의 정보비대칭을 증가시키고 이에 대해 시장에서는 정보위험에 대한 추가적인 위험프리미엄을 요구한다고 볼 수 있다. 결과적으로 상호가 기업에 대한 인지도 및 신뢰성의 척도로 작용하여 상호변경이 투자자들의 정보비용을 절감시키는 효과보다 상호변경을 미래에 대한 불확실성이라는 위험으로 인지하여 추가적인 프리미엄을 요구하고 있는 것으로 나타났다.
토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.
최근에 미국에서 출범한 수질 교환 법은 수질기준을 혁신적인 접근방법으로 만족시키는 법이다. 이 법안은 수질기준을 초과하지 않는 조건에서 한 유역 안 다른 지점들의 점 오염과 비점오염 배출의 교환을 허용한다. 이 법안을 적용하기 위한 방법을 도출하기 위하여 많은 시험 프로그램을 운영하고 있지만 여전히 실제 교환은 상대적으로 적게 이루어지고 있다. 또한 하천내의 비 점오염량의 불확실성으로 인하여 교환 지점을 선정하고 적용하는 데에 큰 어려움이 있다. Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF)은 Soil and Water Assessement Tool (SWAT)과 함께 미국 하천 모델링에 많이 쓰이는 유역 모델로써 특히 HSPF는 각각의 토지 피복도의 퍼센트 투수량을 지정함으로써 도시지역의 유출량을 시뮬레이션 하는데 강점이 있다. 미국 중서부 미조리 주의 퍼시픽시를 포함하고 있는 Brush Creek 유역을 선택하여 퍼시픽시의 도시화 증가로 인한 Brush Creek 유역의 상류와 하류지역의 유출량 및 Sediment 변화를 예측하여 수질관리법을 적용하는 방법을 연구하였다. 이 연구의 특징은 원격탐사 이미지 (QuickBird)로 구현한 최근의 토지 이용을 미래의 도시지역으로 전환한 토지이용도를 사용함으로서 특정 유역을 가장 정확하게 이해하는 시뮬레이션을 가능하도록 한다는 점이다. 각각의 토지이용에서 도시화가 3가지의 강도를 가지고 진행된다는 시나리오를 이용하여 모델링을 하였고 이로 인해 계산된 유출량과 Sediment 양을 이용하여 각각의 토지이용 변화 별 수질 교환단위를 도출 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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