드론 영상은 위성이나 항공 영상보다 공간 해상도가 수배 혹은 수십 배가 높은 초고해상도 영상이다. 따라서 드론 영상 기반의 원격탐사는 영상에서 추출하고자 하는 객체의 수준과 처리해야 하는 데이터의 양이 전통적인 원격탐사와 다른 양상을 보인다. 또한, 적용되는 딥러닝(deep learning) 모델의 특성에 따라 모델 훈련에 사용되는 최적의 데이터의 축척과 크기가 달라질 수밖에 없다. 하지만 대부분 연구가 찾고자 하는 객체의 크기, 축척을 반영하는 영상의 공간 해상도, 영상의 크기 등을 고려하지 않고, 관성적으로 적용하고자 하는 모델에서 기존에 사용했던 데이터 명세를 그대로 적용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 드론 영상의 공간 해상도, 영상 크기가 6가지 월동채소의 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 모델의 정확도와 훈련 시간에 미치는 영향을 실험 통해 정량적으로 분석하였다. 실험 결과 6가지 월동채소 분할의 평균 정확도는 공간 해상도가 증가함에 따라 증가하지만, 개별 작물에 따라 증가율과 수렴하는 구간이 다르고, 동일 해상도에서 영상의 크기에 따라 정확도와 시간에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 특히 각 작물에 따라 최적의 해상도와 영상의 크기가 다름을 알 수 있었다. 연구성과는 향후 드론 영상 데이터를 이용한 월동채소 분할 모델을 개발할 때, 드론 영상의 촬영과 학습 데이터의 제작 효율성 확보를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.
드론 매핑 시스템은 재난 피해 조사, 국토 환경 모니터링, 건설 공정 모니터링 등 여러 분야에 응용 가능하다. 드론에 장착된 다양한 개별 센서를 통합하여 활용하려면 시간동기화 등 여러가지 절차가 필요했다. 최근, 영상 센서와 GPS/INS가 함께 내장된 복합센서가 다수 출시되었다. 복합센서는 여러 가지 센서 데이터를 내부적으로 통합하여, 위치/자세를 영상 파일에 바로 태깅하여 제공한다. 이러한 복합센서를 드론 매핑 시스템에 활용하려면 매핑 정확도를 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 데이터 취득 환경과 사전 캘리브레이션 여부를 중심으로 복합센서의 매핑 정확도를 확인하였다. 첫째, 매핑 정확도가 지상기준점의 개수에 따라 어떻게 변하는지 살펴보았다. 지상기준점 개수가 2개일 때부터 총 RMSE가 1 m 이상에서 약 60 cm로 40 cm가량 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 데이터 취득 상황과 사전 캘리브레이션 여부에 따른 매핑 정확도를 확인하였다. 지상기준점이 있는 경우에는 개수가 적을지라도 사전 캘리브레이션의 영향이 크지 않은 것을 확인할 수 있었다. 영상의 중복도가 충분하지 않을 때는 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도 개선에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 지상기준점이 없는 경우에는 카메라, 탑재체 모두 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도를 개선시키는데 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 기반으로, 향후 복합센서를 이용한 드론 매핑 수행 시 데이터 취득 조건에 따라 지상기준점 측량과 캘리브레이션 과정을 효율화 하는데 기여할 것으로 기대한다.
해양에서는 선박충돌, 침몰 등으로 인하여 기름이 유출되는 사고가 간헐적으로 일어난다. 이러한 사고가 발생하였을 때 신속한 대책 마련을 위해 유출유 현황을 정확히 파악해야 한다. 이를 위해 해양경찰은 고정익비행기 또는 헬기로 대상 지역을 순찰하며 육안이나 영상 촬영을 통해 확인하는데, 유출유로 오염된 면적과 지도 상의 정확한 위치를 파악하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 유출유 현황 파악을 위해 해경에서 수집한 항공 영상을 개별적으로 지상기준점 없이 자동으로 직접 지오레퍼런싱(georeferencing)하여 정사보정하는 기술을 개발한다. 먼저, 영상 등 센서 정보를 가시화한 화면에서 지오레퍼런싱에 필요한 메타정보를 문자인식기술을 통해 추출한다. 추출된 정보를 바탕으로 영상의 외부표정요소를 결정한다. 결정된 외부표정요소를 이용해서 영상을 개별적으로 정사보정한다. 이러한 방법으로 통해 생성한 개별정사영상의 정확도는 수십 미터에서 최대 100 m 정도로 평가되었다. 지상기준점을 사용하지 않았고, 위치와 자세 센서의 관측 오차, 카메라 초점거리 등 내부표정요소의 오차를 고려할 때 상당히 양호한 수준이었다. 해양에서 유출유 오염 지역에 대한 현황 파악을 위해 적절한 수준으로 판단된다. 향후 비행 중 촬영 영상에 대한 실시간 전송이 가능해지면, 제안된 개별정사보정 기술을 통해 실시간으로 개별 정사영상을 생성할 수 있게 된다. 이를 기반으로 유출유 오염 현황에 대한 신속한 파악과 대책 수립에 효과적으로 활용할 수 있다.
영상 기반 3차원 복원은 실세계 객체의 형태와 색상을 복원하는 것이며, 실내외 환경과 목적에 맞게 영상 센서를 이동플랫폼에 탑재하여 측위 및 매핑의 목적으로 활용한다. 지하공간 사고 발생의 증가로 지하공간 정보의 위치 정확도 문제가 제기되고 있으며, 관로형 지하시설물 내부에서 취득된 영상데이터로부터 3차원 위치 결정과 동시에 내부 손상 등을 파악할 수 있다는 장점으로 영상 기반의 위치 추정 연구가 수행되어오고 있다. 본 연구에서는 관로형 지하시설물 내부에서 취득한 영상과 기준데이터를 함께 사용하여 영상 기반으로 시설물의 3차원 형상을 복원하는 연구를 수행하였다. 스테레오 카메라를 탑재한 무인이동체 시스템을 구성하고, 입구와 출구에 기준데이터가 배치된 관로형 지하시설물 내에서 데이터를 영상 데이터를 취득한다. 취득한 데이터와 기준데이터를 함께 사용하여 지오레퍼런싱 된 3차원 형상으로 복원한다. 복원된 결과의 정확도를 위치와 길이를 통해 검증하였으며, 위치는 20-60 cm의 정확도로 결정되었고 길이는 약 20 cm의 정확도로 추정된 것을 확인하였다. 영상 기반 3차원 복원 방법을 통해 관로형 지하시설물의 위치, 선형을 효과적으로 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.
PDP용의 새로운 녹색 $Al_3GdB_4O_{12}:Tb^{3+} 형광체와 Al_3GdB_4O_{12}:Eu_{3+}$ 적색형광체를 제조한 후 광특성을 분석하였다. 또한 이들 형광체의 발광특성을 상용품인 $Zn_2SiO_4:Mn^{2+}$ 녹색 형광체와 $(Y,Gd)BO_3: Eu^{3+}$ 적색의 PDP 형광체와 상호 비교하였다. 형광체는 $1150^{\circ}C$에서 4시간 동안 공상 반응으로 제조하였다. 147nm의 진공자외선 조사시 $Al_3GdB_4O_{12}:Tb^{3+}$(15mol%) 녹색 형광체의 발광휘도는 상용품 $Zn_2SiO_4: Mn^{2+}$ 보다 증가하였으나 색좌표는 상대적으로 저하되었다. 한편 $Al_3GdB_4O_{12}:Eu^{3+}$(15mol%) 적색 형광체의 발광 휘도는 상용품$(Y,Gd)BO_3: Eu^{3+}$ 보다 작았으나 CIE 색좌표는 일부 개선되었다. $Al_3GdB_4O_{12}$ 형광체는 $\lambda=160nm$에서 모체 흡수에 의한 강한 여기밴드가 있으며, 진공자외선 영역에서 $Al_3GdB_4O_{12}:Tb^{3+}$ 녹색형광체의 여기강도는 $Zn_2SiO_4: Mn^{2+}$ 보다 컸으나 $Al_3GdB_4O_{12}:Eu^{3+}$ 적색 형광체의 여기강도는 $(Y,Gd)BO_3: Eu^{3+}$ 보다는 작았다.
불법 선박 탐지는 해양 감시 체계 구축에서 중요한 요소 중 하나이다. 효과적인 해양 감시를 위해서는 광역적이고 지속적인 해상 감시 수단이 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 SAR, HF 레이더, 무인기 그리고 AIS 통합 기반의 선박탐지 모니터링을 가능성을 검토하였다. 각 플랫폼별 시·공간 관측 특성을 고려하여 선박감시 시나리오는 HF 레이더 자료와 AIS 자료를 이용한 상시감시 시스템과 인공위성과 무인기를 활용한 이벤트 감시 시스템으로 구성되었다. 상시감시 시스템은 아직까지 HF 레이더 자료의 낮은 공간해상도로 인한 탐지 가능 선박크기 제한 및 정확도의 한계가 있다. 그러나, 인공위성 SAR 자료를 사용한 이벤트 감시 시스템은 추출된 선박 위치와 AIS 자료를 이용한 불법 선박 탐지, 그리고 SAR 영상에서 추출된 선박속도, 이동방향에 대한 정보 또는 HF 레이더 자료를 이용한 선박 트래킹 정보는 무인기 감시체계로의 전환에 주요한 정보로 활용될 수 있다. 시나리오 구성을 위한 실험을 위해 2019년 6월 25일부터 6월 26일까지 2일간 충청남도 서천군 홍원항 서측에 위치한 연도를 중심으로 통합 현장 실험을 수행하였다. 이로부터 KOMPSAT-5 SAR 영상, 무인기 영상, HF 레이더 자료 및 AIS 자료가 성공적으로 수집되었고 각각 개발된 알고리즘을 적용하여 분석되었다. 개발된 선박감시 모니터링 시스템은 다중 플랫폼으로부터 수집된 자료 및 분석 결과의 가시화 뿐만 아니라 추후 상시 및 이벤트 선박감시 시나리오를 구현에 기반이 될 것이다.
Objectives: A great number of hazardous agents can be emitted from various types of art-creation in a fine arts college, but little data on exposure assessment has been published. A variety of processes encompassing toxic or non-toxic materials, tools, and components are involved in a sculptor work at a fine art college. The aim of this study was to assess exposure levels to particulates and noise during sculpture classes in a college of fine arts. Methods: Students in sculpture classes participated in this study. Mass, number, and surface area concentrations of particulates, noise level, temperature and relative humidity were monitored by both personal and area sampling during the tasks of metal, wood, and stone sculpting. Results: The number and surface concentration of particulates was the highest in the task of wood sculpting, followed by metal and stone work. The mass concentration of particulates was the highest in stone sculpting (personal GM 3.0 mg/$m^3$, GSD 3.0), followed by wood (personal GM 1.5 mg/$m^3$, GSD 1.8) and metal work (personal GM 0.95 mg/$m^3$, GSD 1.51) in that order. Occupational exposure limits (OEL) for particulates depends on the type of particulate. For wood dust, 86% (six subjects) of the personal samples and all area samples exceeded the Korean OEL for wood dust (1 mg/$m^3$), while 20% (two subjects) among stone sculpting students were exposed above the Korean OEL (10 mg/$m^3$). In contrast, metal sculpting did not exceed the OEL (5 mg/$m^3$). For noise level, metal sculpting students (Leq 95.1 dB(A) in the morning, 85.3 dB(A) in the afternoon) were exposed the most, followed by stone sculpting (88.3 dB(A)), and wood sculpting (84.8 dB(A)) in that order. Compared with the 90 dB(A) of the Korean OEL and 85 dB(A) of the American Conference of Governmental Industrial Hygienists' threshold limit value (ACGIH-TLV) for noise, 100% of the subjects (five subjects) and area samples during metal sculpting in the morning session exceeded both OELs, but only three subjects (60%) exceeded the ACGIH-TLV in the afternoon session. For stone sculpting, 50% (one subject) and 100% (two subjects) exceeded the Korean OEL and ACGIH-TLV, respectively, but the area sample did not exceed either OEL. During wood sculpting, two subjects (40%) exceeded ACGIH TLV. Conclusions: This work evaluated the sculptors' exposure to particulate matter and noise in fine art college, and revealed a poor working environment for the participating students. Effective measures should be supplemented by the administration of colleges.
본 연구는 입주 초기 아파트 외부조경의 효과를 높이고, 입주자들에게 조경수목 식재가 주는 효용을 부각시키면서 적정한 식재밀도로 최대 효과를 얻을 수 있는 식재밀도의 적정 기준을 마련하기 위해 수행되었다. 이를 위해 법적 조경기준의 식재밀도 적정성을 검토하고, 장기적인 생육을 고려하기 위해 조림지를 대상으로 산정한 도시림의 입목밀도를 적정 식재밀도로 가정하여 이를 현장조사 결과와 비교하였다. 현장조사는 최근 10년 이내에 준공된 수도권에 위치한 아파트 단지 3개소를 대상으로 각 단지별로 10개소씩 검토대상지를 선정하여 단위면적당 수목 밀도를 산정하였다. 이를 표준규격의 경우와 대경목 식재에 따라 가중치를 인정한 경우로 구분하여 현행 조경기준과 도시림 적정 입목밀도 기준을 비교 검토하였다. 또한 하층식생의 적절한 생육 및 적절한 그늘 제공 등을 검토하기 위해 수관투영면적 비율 산정을 병행하였다. 그 결과 현행 조경기준의 최소식재기준은 매우 합리적으로 설정된 것을 확인할 수 있었다. 그러나 대경목을 식재하여 식재밀도의 가중치를 인정받는 경우에는 조경기준의 식재밀도가 도시림의 적정 입목밀도에 비해 부족하고 수관투영면적 비율 역시 50% 미만으로 부족한 것으로 산정되어 추가 식재가 필요한 것으로 분석되었다. 아파트 단지 3개소에 대한 검토 결과 모두 법적 조경기준을 충족하거나 초과하고 있었다. 조경기준에 따라 상록교목 대경목의 가중치를 인정한 경우 경관을 고려하여 추가식재가 이루어짐에 따라 식재밀도가 과밀해지는 것으로 나타났다. 따라서 앞으로 보다 광범위한 조사를 거쳐 대경목 식재에 따른 가중치 인정 항목의 삭제 또는 인정의 최소화, 식재 당시 수관투영면적 비율을 50% 이상 100% 이하로 설정하는 등과 같은 조경기준 개정작업이 필요한 것으로 분석되었다.
최근 식용 위주에서 가공으로 용도가 다양화 되고 있어 괴근 수량 및 기능성 물질 등 괴근 품질 특성차이를 조사하여 용도별 고구마 품종 개발 및 가공 연구 등에 활용할 수 있는 기초자료를 얻고자 국내외에서 수집된 고구마 181유전자원을 공시하여 실험을 실시한 결과는 다음과 같다. 1. 만장은 최대 354.8 cm, 최소 32 cm, 평균길이는 112.3 cm였다. 분지수는 평균 3.1개였으나 IT232091가 특이적으로 23.0개로 가장 많았다. 마디수는 17.4에서 67.8개로 다양한 분포를 나타내었으며 평균 40.7개였다. 괴근수는 주당 30~50개 범위가 75자원로 가장 많았으며, 괴근 무게는 주당 0.5~1.0 kg 범위가 76자원으로 가장 많았다. 2. 전분의 호화개시온도는 IT232197가 가장 높았으며, IT232134가 가장 낮았다. 최고점도는 IT232050가 가장 높게 나타났으며, IT232176가 가장 낮았다. 강하점도는 IT232010가 가장 높게 나타났으며, IT232101이 가장 낮았다. 최저점도는 IT232019가 가장 낮게 나타났다. IT232101는 가장 높은 최종점도(284.6 RVU)를 나타냈다. 치반점도는 최대 81.7 RVU (IT232192)에서 최소 40.8 RVU(IT232101)의 범위로 나타났다. 전분의 안정성은 IT232101가 0.65로 가장 높았으며 IT232019가 0.20으로 가장 낮게 나타났다. 3. 총 폴리페놀 함량과 DPPH 라디칼 소거능이 높은 고구마를 각각 20자원씩 선발하였으며 그 중 IT232197을 포함하여 15자원이 중복된 자원임을 알게 되었다. 상관관계 분석 결과 폴리페놀함량이 높을수록 DPPH 라디칼소거능이 증가함을 알 수 있었다. 4. 당도 범위는 최대 33.3 °Bx에서 최소 13.5 °Bx로 나타났으며, 평균 23.2°Bx의 당도를 나타냈다. 전분 함량은 최대 20.7%에서 최소 5.2%로 나타났으며, 평균 11%의 전분 함량을 나타냈다. 수분함량은 70~80%범위가 52.5%, 60~70%의 수분함량이 44.2%의 빈도를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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