GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 표준자료의 지속적인 품질관리를 위해서는 위성 운용기간 중 궤도상 복사보정, 대기보정 단계를 거쳐야 되며 해수환경 분석 알고리즘에 대한 검보정도 지속적으로 이루어져야 한다. GOCI의 복사, 대기, 해양환경 자료에 대한 검보정은 부이나 고정 플랫폼을 이용한 수온, 염분, 해수 광특성, 형광, 및 탁도 관측과, 주기적으로 해양환경 자료 수집을 통하여 실시한다. 이를 위하여 동중국해에 위치하고 있는 이어도 종합해양과학기지에 설치된 광학 관측 장비와 현장 관측의 복사자료를 상호 비교해 보았으며, GOCI 표준자료의 검정에 앞서 SeaWiFS 복사량과 비교하여 검정하였다. 해수출 광량은 현장관측에서 얻어진 광과 광량과는 약간의 차이를 보였지만, 흡광영역이 매우 잘 일치하고 있으며 스펙트럴 이동은 없는 것으로 판단된다. 이어도 종합해양과학기지의 분광측정기와 SeaWiFS의 전 밴드에서 얻어진 해수출 광량을 비교한 결과 평균 25% 정도의 에러가 발생했지만, 대기보정 밴드를 제외하면 절대오차가 11% 정도로 상당히 낮아진다. 이것은 SeaWiFS 표준 대기보정 방법의 문제점으로 GOCI 검보정 연구에서 고려되어 보완 되어야 할 것으로 판단된다. 이와 더불어 독도 지역의 표준 관측치(Reference Target Site) 구축을 통한 검보정 연구를 위하여, 독도 주변 해수의 광 특성과 해양환경 자료는 2009년 8월과 2009년 10월 2차례에 걸쳐서 현장관측을 실시하였다. 독도 주변 해역의 해양 광 특성은 원격반사도의 스펙트럼형태를 기준으로 Case-1 Water 성향이 강한 해수에서 나타나는 특성과 매우 유사하였다. 식물플랑크톤, 부유물질, 용존유기물의 흡광계수 스펙트럼의 형태들은 대체적으로 각 성분별 흡광 스펙트럼 특성을 잘 보여주었다. 또한 MODIS Aqua로부터 산출된 엽록소 농도와 현장관측을 통한 검증에서 위성자료 값들은 잘 일치한다. 위와 같이 현재 진행되고 있는 GOCI 검보정 연구를 통해서 복사, 대기, 해양환경 알고리즘에 대한 문제점이 도출되었고, 차후 검보정 계획에 반영하여 이 부분들에 대한 개선 및 보완이 이루어질 것으로 판단된다.
다엽콜리메이터, 겐트리회전, 선량율 등에서 형성되는 플루언스 맵을 이용하여 환자 맞춤형 치료 선량검증이 가능한지 알아보았다. 플루언스 맵은 2D 배열 검출기로 측정하였고, 동일 치료계획을 팬톰 내에서 이온전리함, 필름, 유리선량계 등을 이용하여 측정 비교하였다. 목표점에서 체적감마인자(volume gamma index, 3%, 3 mm)기준에 통과율은 $85.22%{\pm}1.7$(RT_target), $89.96%{\pm}2.15$였고, G4는 $95.14%{\pm}1.18$이었다. 선량 전달 오차는 선량이 급격히 변화는 영역(G1, G2, G3)과 주요장기(G4)에서 각각 $11.72%{\pm}0.531$, $-11.47%{\pm}0.991$, $7.81%{\pm}0.857$, $-4.14%{\pm}0.761$이었다. 이온전리함 측정값의 상대오차는 각각 평균 $-1.02%{\pm}0.222$ (Rt_target), $0.96%{\pm}0.294$ (Lt_target)이었다. 필름의 감마인자(3%, 3 mm) 기준 평균 통과율은 $92.59%{\pm}3.312$이었다. 유리선량계 상대 오차는 8.3% (G1), -5.4% (G2), 7.2% (G3), 6.1% (G4)이었다. 체적변조회전방사선 치료(VMAT)시 실시간 플루언스 맵 측정을 통한 실시간 환자 맞춤형 선량 검증이 가능할 것으로 사료되었다.
본 연구는 청소년의 구강건강지식에 대한 오개념과 관련요인을 파악함으로써 올바른 구강건강지식 개념형성을 위한 방안을 마련하는데 기초자료를 제공하기 위하여 실시하였다. 연구대상자의 구강건강지식 수준은 비교적 많은 문항에서 학생들이 바른 개념을 형성하고 있었으나, 칫솔손잡이, 잇몸약 사용, 수돗물 불소 조정사업에서 오개념이 형성되어 있었다. 구강건강지식 수준은 전체 평균 10.78점을 나타내었으며, 집단 간 오차범위 내에서 차이를 보이지 않았다. 구강건강지식 오개념의 집단별 연관성은 성별과 학력에서 차이를 보이지 않았으나 구강보건교육 이수 학생 보다 올바른 개념이 형성되어 있는 것으로 나타났다(p<0.001). 구강건강지식을 얻는 경로는 인터넷, 대중매체(35.4%)에서 습득 비율이 가장 높았고, 학교(9.6%)에서 습득 비율이 가장 낮았으며, 구강건강지식 수준은 학교에서 10.56점으로 가장 낮았다. 따라서 청소년의 바른 구강건강행동을 위한 학교 구강건강교육 활성화 및 교육기회를 부여할 수 있도록 구강건강교육자 양성이 매우 중요함을 알 수 있다.
동적 하중이 작용하는 콘크리트 CLWL-DCB 시험편에 대해 변위제어 파괴실험이 실시되었다. 381mm의 균열성장 동안 측정된 균열속도는 0.80mm/sec ~ 215m/sec이었다. 측정된 하중과 하중점-변위로부터 외부일 및 운동에너지와 변형에너지가 유도되었고, 에너지 균형에 필요한 파괴에너지가 각 균열속도의 균열성장에 대해 계산되었다. 실험의 결과에 요구되는 파괴에너지의 회귀식으로부터 연속적으로 성장하는 균열의 파괴저항이 계산되었다. 실험에 요구되는 파괴에너지에 대한 최대 표준오차는 3.2% 이하였다. 균열속도에 관계없이 약 28mm의 초기 균열성장 또는 미소균열의 성장에 대한 파괴저항의 증가율은 상대적으로 작았으며, 이후의 균열성장 또는 미소균열의 국부화에 대해 파괴저항의 기울기는 급격히 증가하여 균열속도에 따라 90∼145mm의 균열성장에서 최대 파괴저항이 되었다. 평균 185mm의 균열성장 동안 최대 파괴저항을 유지한 후 파괴저항은 균열속도가 빠를수록 급속히 감소하였다. 최대 파괴저항은 균열속도가 0.273m/sec보다 빠른 경우에 균열속도의 대수 값에 비례하여 142N/m에서 217N/m까지 증가하며, 균열속도가 빠를수록 관성력이 포함되지 않은 평균 파괴에너지율 215N/m와 유사한 값을 보였다. 콘크리트의 균열성장에 대한 파괴저항을 측정하기 위해서는 균열속도에 따라 최소한 90∼145mm의 안정 균열성장이 필요하다.
고용량 옥소 치료 시 수평면, 수직면, 방위각에 따라 3차원적으로 방출되는 공간선량률을 측정하였다. 정확한 측정을 위해 기하학적 구조의 알루미늄 틀을 제작하여 100 cm 거리에서, 높이 (5 측정점), 방위각 (8 측정점), 시간적 간격 (6 측정점)을 각각 나누어서 분석하였다. 수직면상 공간선량률 분포는 $^{131}I$을 경구 투여 24 시간 후 환자로부터 거리 100 cm, 높이 100 cm 지점에서 환자군 평균 71.85 ${\mu}Sv/h$로 가장 높았다. 수분섭취를 통한 공간선량률 감쇠 정도를 두 그룹으로 나누어 실험하였다. $^{131}I$을 경구 투여 24시간 뒤 거리 100 cm, 높이 100 cm에서 공간선량률 분포가 A 실험군은 44.9 ${\mu}Sv/h$이고 B 실험군은 100.28 ${\mu}Sv/h$이다. A 실험군이 B 실험군과 비교하여 고용량 옥소 치료 시 수분섭취 정도에 따라 약 53 %의 피폭경감 효과를 확인하였다.
본 연구는 하구호 수질개선을 위한 유입하천정화 시설의 기초설계 자료를 마련하기 위한 일환으로 시작되었다. 조사대상 하천은 삽교호 유입 국가하천으로 도시관통 하천(곡교)과 농경지 관통하천(무한, 삽교)이었다. 3년 동안의 장기적인 수질관측결과 시기적으로 큰 변화를 나타내었다. 도시지역이나 농경지를 관통하는 하천에서 유량이 증가할수록 질소농도는 뚜렷이 감소하였다. 인 농도는 도시하천의 경우에는 질소와 마찬가지의 변화특성을 나타내었으나 반면에 농경지 유역하천의 경우에는 유량이 영향이 상대적으로 적었지만 유량이 크게 증가할 경우 오히려 크게 증가하였다. 그 이유는 강우에 따른 유량증가시 도시지역이나 농경지를 흐르는 하천수의 부유물질 농도는 크게 증가하지만 유출되는 부유물질의 화학적 특성이 전혀 다르기 때문으로 판단된다. 용존성 질소(dissolved-TN)는 대상하천에서 총질소의 약 $40{\sim}60%$를 차지하였으며 총인의 경우는 약 35% 가량이 용존성 인(dissolved-TP) 상태로 존재하였다. 하구호인 삽교호의 3개 유입하천에 대한 대표수질은 건기와 우기로 구분하여 결정하는 것이 타당하며, 대표수질 항목으로는 측정오차가 적고 유량변동에 따른 수질변화 특성을 가장 잘 표현하고 있는 TDS와 SS를 이용하는 것이 바람직할 것으로 사료된다. TDS는 건기의 총질소 농도 증가를 반영하며, SS는 우기의 총인 농도 증가를 설명하는데 효과적이다. 본 논문에서 제시된 누적확률그래프는 하천정화시설의 설계목적으로 다른 유역의 하천수질을 비교 평가하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
Kim, Hong-Sik;Kim, Oui-Woung;Kim, Hoon;Lee, Hyo-Jai;Han, Jae-Woong
Journal of Biosystems Engineering
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제41권4호
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pp.357-364
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2016
Purpose: This study was performed to define the drying characteristics of sorghum by developing thin layer drying equations and evaluating various grain drying equations. Thin layer drying equations lay the foundation characteristics to establish the thick layer drying equations, which can be adopted to determine the design conditions for an agricultural dryer. Methods: The drying rate of sorghum was measured under three levels of drying temperature ($40^{\circ}C$, $50^{\circ}C$, and $60^{\circ}C$) and relative humidity (30%, 40%, and 50%) to analyze the drying process and investigate the drying conditions. The drying experiment was performed until the weight of sorghum became constant. The experimental constants of four thin layer drying models were determined by developing a non-linear regression model along with the drying experiment results. Result: The half response time (moisture ratio = 0.5) of drying, which is an index of the drying rate, was increased as the drying temperature was high and relative humidity was low. When the drying temperature was $40^{\circ}C$ at a relative humidity (RH) of 50%, the maximum half response time of drying was 2.8 h. Contrastingly, the maximum half response time of drying was 1.2 h when the drying temperature was $60^{\circ}C$ at 30% RH. The coefficient of determination for the Lewis model, simplified diffusion model, Page model, and Thompson model was respectively 0.9976, 0.9977, 0.9340, and 0.9783. The Lewis model and the simplified diffusion model satisfied the drying conditions by showing the average coefficient of determination of the experimental constants and predicted values of the model as 0.9976 and Root Mean Square Error (RMSE) of 0.0236. Conclusion: The simplified diffusion model was the most suitable for every drying condition of drying temperature and relative humidity, and the model for the thin layer drying is expected to be useful to develop the thick layer drying model.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.
본 논문에서는 실시간으로 보행자를 추적할 때 배경 제거를 이용하여 변형된 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 추출을 제안하였다. 기존의 HOG 특징 추출은 연산량이 많아 추적 속도가 느린 문제가 있다. 배경 제거를 통해 연산량 감소와 추적률을 향상시키기 위해 연구하였다. 불필요한 영역에서의 특징 추출을 감소시키기 위해 HSV 색공간에서 S 채널과 V 채널을 이용하여 영역 제거를 진행하였다. 영상의 평균 S 채널과 V 채널로 배경 제거 후 입력 영상이 전체적으로 어두워 객체 추적에 실패하는 경우가 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 히스토그램 평활화를 하였다. 제거된 영역에서 추출되는 HOG 특징이 감소되고, 객체에서는 명확한 HOG 특징이 추출되어 객체 추적 속도와 추적률이 향상되었다. 본 실험에서는 다수의 보행자나 한명의 보행자가 존재하는 영상, 배경이 복잡한 영상, 흔들림이 심한 영상을 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 기존의 HOG-SVM 방법과 비교하여 처리 속도는 약 41.84% 향상되었으며 오 추적률은 약 52.29% 감소되어 개선된 추적률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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