• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1044-1050
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• 2021

우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2~4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.53-66
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• 2007

말뚝과 토목섬유로 지지된 성토지반의 아칭효과를 규명하기 위하여 일련의 모형실험을 실시하였다. 모형실험에서는 단독캡 말뚝을 상하이동이 가능한 철판 사이에 일정간격으로 설치하고, 토목섬유를 포설한 후 성토를 실시하였다. 모형실험에서는 침하판을 하강시킴으로써 연약지반의 침하를 모사하였으며, 침하판이 하강함에 따라 성토지반에 지반아칭이 발휘되었다. 성토지반과 토목섬유의 변형거동은 카메라로 관찰하였다. 또한 계측시스템을 통하여 말뚝캡에 작용하는 하중과 토목섬유의 인장변형률을 측정하였다. 모형실험결과 연약지반부의 침하가 발생할 때, 지반아칭효과로 인하여 말뚝으로 전이되는 성토하중이 급격히 증가하는 것으로 나타났다. 이때 토목섬유가 설치되지 않은 경우는 말뚝에 작용하는 하중이 최대값에 도달한 후 감소하는 반면, 토목섬유로 복합지지된 경우는 침하에 따라 말뚝하중이 점진적으로 증가하면서 일정한 값으로 수렴한다. 이것은 토목섬유에 의한 보강이 성토지반의 변형 억제에 효과적임을 나타내는 것이다. 한편, 침하유발시 말뚝캡 사이의 토목섬유는 원호형태로 변형을 일으키는 것으로 나타났다. 말뚝과 토목섬유로 지지된 성토지반에서 말뚝캡으로 전이되는 성토하중은 지반아칭효과와 토목섬유의 인장변형률을 고려함으로써 모형화할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.217-242
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• 2022

AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.

• 농촌계획
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• 제30권1호
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• pp.57-66
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• 2024

This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권6호
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• pp.418-428
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• 2023

본 연구는 백두대간보호지역에 서식하는 포유류와 등산객의 일중 활동 주기의 비교를 통해 시간적 규모에 따른 포유류 군집의 잠재적 위험성 검증을 위해 수행되었다. 이를 위해 2015년부터 2019년까지 백두대간보호지역의 능선부를 대상으로 무인센서카메라를 활용하여 등산객과 포유류의 활동 주기를 분석하였다. 조사 결과 담비와 다람쥐의 활동 주기는 연중 등산객의 활동 주기와 높게 중첩되었다. 또한, 노루와 고라니는 봄에 등산객의 활동 주기와 높게 중첩되며, 멧돼지는 겨울에 등산객의 활동 주기와 높게 중첩되었다. 삵과 너구리, 오소리의 일중 활동 주기는 전체기간 동안 등산객의 활동 주기와 중첩되지 않았다. 포유류의 일중 활동 주기는 종 특이적 행동 패턴과 계절에 따라 차이를 보이며, 그에 따라 등산객의 활동 주기와 중첩에 차이를 보였다. 종 특이적 행동 특성과 계절에 따른 행동의 차이로 인해 백두대간보호지역에 서식하는 포유류는 인간의 활동에 의한 간섭에 대한 영향은 차이가 발생할 것으로 예상된다. 본 연구 결과 백두대간보호지역에 서식하는 포유류의 종 특이적 행동 특성에 관한 기초자료의 제공과 더불어 종과 계절에 따른 포유류 군집의 안정성 확보를 위한 관리 및 보전 방안의 수립을 위한 기초자료로써 의미를 가진다고 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.1-9
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• 2024

건설구조물인 교량은 1970년대 이후 584개소에서 38,405개소로 증가하였다. 하지만, 교량의 개소가 증가하면서 공용연수 30년 이상인 교량이 2030년까지 21,737개소로(71%) 증가하면서 시설물에 대한 인적자원 기본 유지보수에 따른 인명사고가 발생할 수 있다. 이에 따라 교량의 안전점검 및 유지관리 방안의 중요성이 높아지고 있으며, 다수의 교량을 관리하는 감독자의 의사결정 지원의 필요성도 요구되고 있다. 현재 교량의 안전점검 및 유지관리 방법은 외관조사망도에 손상 및 상태, 위치, 규격 등을 수기로 기입하거나, 카메라로 촬영하여 기록하는 방식을 사용하고 있지만, 손상·결함의 표기 오류나 감독관의 착각, 오타 등으로 인해 안전점검 및 진단 전체의 신뢰성이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 BIM 모델에 기록된 손상데이터를 AR 환경에 시각화하고, 감독자의 유지관리 의사결정 지원을 통해 소수의 인원이 많은 교량의 유지관리 방안에 대해 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.76-81
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• 2024

최근 농업 방식이 경험 기반의 농업에서 데이터 기반의 농업으로 변화하고 있다. 4차 산업혁명으로 인한 농업 생산의 변화는 크게 세 가지 영역으로 전개되고 있으며, 스마트 센싱과 모니터링 영역, 스마트 분석 및 기획 영역, 스마트 제어 영역이 있다. 노지 스마트 농업 실현을 위해서는 특히 토양의 물리적, 화학적 특성에 대한 정보가 필수적이며, 관행적인 이화학성 측정은 샘플을 채취한 후 실험실에서 분석하고 있어 비용, 노동력, 시간이 많이 소요되어 현장에서 신속하게 측정할 수 있는 측정 기술이 시급하다. 또한 측정자가 인력으로 휴대하며 이동할 수 있고 한국의 논, 밭, 시설하우스에 이용할 수 있는 형태의 토양분석 시스템이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 토양시료를 채취하여 정보 분석이 가능한 소프트웨어를 개발하여 상용화하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 토양 성분측정 센서를 경도 측정 및 전극 센서 등으로 구성되어 기본적인 토양 성분 측정을 진행하였으며, 추후 연구를 통해 CCD카메라, 초음파 센서, 샘플러를 이용한 토양 샘플링 등이 적용된 시스템을 개발할 예정이다. 따라서 로드셀을 이용한 경도 측정 표시, 전도도를 이용한 수분, PH, EC 측정 표시 등 실시간으로 토양의 상태를 측정하여 분석할 수 있는 센서 및 토양분석 UI를 구현하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권1호
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• pp.27-35
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• 2024

메탄, 프로판 등을 주성분으로 하는 연료가스는 폭발위험장소에서 사용될 수 있으며, 누출로 인한 공정조건의 영향으로 불균일한 혼합기를 형성할 수 있다. 균일한 혼합기를 대상으로 측정된 문헌 데이터를 이용한 화재 폭발 위험성 평가, 손상 예측은 가스 누출에 의한 실제 폭발 사고와 다른 결과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 가스 누출시 나타날 수 있는 농도 변화에 있어서 불균일성 혼합기의 폭발압력, 화염속도 등의 폭발특성을 조사하였다. 길이 0.82 m의 스테인리스 재질의 밀폐 배관에서 수행하였으며 컬러 초고속 카메라 및 압력 센서를 사용하여 관찰하였다. 또한 배관 내의 시간에 따른 농도차이 변화에 대해 회귀분석 모델을 사용하여 불균일 혼합물의 정량화 방법을 제안하였다. 본 연구의 농도 불균일성 조건에 있어서 메탄 폭발 시 전파화염은 불균일성 농도가 높아짐에 따라 화염 면적의 증가가 관찰되었고 이는 난류 화염의 주름진 화염 구조와 유사하였다. 메탄의 최대압력까지 걸리는 소요시간은 불균일성이 클수록 감소하였고, 폭발압력은 불균일성이 클수록 증가하였다. 농도가 불균일한 메탄의 K_G(폭연지수)의 범위는 1.30~1.58 [MPa·m/s]으로서 메탄의 농도가 균일성에서 불균일성로 변화하면서 17.7% 증가하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제60권2호
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• pp.142-151
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• 2024

Recently, domestic fishing production of Japanese horse mackerel has been continuously decreasing. To achieve sustainable fishing of this species, it is essential to acquire its target strength (TS) for accurate biomass estimation and to study its ecological characteristics. To date, there has been no TS research using a broadband echosounder targeting Japanese horse mackerel. In this study, for the first time, we synchronized an underwater camera with a broadband frequency (nominal center frequency of 200 kHz, range: 160-260 kHz) to measure the TS according to the body size (16.8-35.5 cm) and swimming angle of the species. The relationship between Japanese horse mackerel length and body weight showed a general tendency for body weight to increase as length increased. The pattern of the frequency spectra (average values) by body length exhibited a similar trend regardless of body length, with no significant fluctuations in frequency observed. The lowest TS value was observed at 243 kHz while the highest TS values were recorded at 180 and 257.5 kHz. The frequency spectra for the swimming angles appeared to be flat at angles of -5, 0, 30, 60, 75, and 80° while detecting more general trends of frequency spectra for swimming angle proved challenging. The results of this study can serve as fundamental data for Japanese horse mackerel biomass estimation and ecological research.

• 대한핵의학회지
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• 제36권6호
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• pp.344-356
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• 2002

목적: 적혈구 혈액 풀 SPECT는 높은 특이도로 인하여, 간의 대표적인 양성 종양인 혈관종의 진단에 널리 사용되어 왔지만 낮은 해상도가 이 검사의 단점 중 하나였다. 최근 들어 ordered subset expectation maximization (OSEM)이라는 기술이 임상 핵의학 분야에서 단층영상의 재구성에 도입되고 있는 바, 저자들은 간 혈관종을 대상으로 기존의 역투사방식과 새로운 수정된 반복영상구성법인 OSEM을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 24명의 간 혈관종 환자의 28개의 병변들 각각으로부터 이중 헤드 감마 카메라를 이용하여 단층영상 재구성을 위한 64개의 투사 영상을 얻었다. 이들 raw data는 LINUX운영체계의 개인용 컴퓨터에 보내서, 각각의 header file을 interfile로 대체하여 OSEM프로그램이 인식할 수 있도록 하였다. 최상의 영상을 구성하는 조건을 알아보기 위하여 다양한 subset 수(1, 2, 4, 8, 16 그리고 32) 및 반복계산 수 (1, 2, 4, 8, 그리고 16)하에서 재구성을 시도하여 4번의 반복계산과 16개의 subset일 때를 최적 조건으로 선택하였다. 이후 이 조건 하에서 OSEM과 역투사 방법으로 각각 모든 대상을 재구성한 후에 3명의 핵의학 및 방사선과 전문의가 특별한 정보 없이 모든 영상을 검토하였다. 결과: 28개의 병변을 맹검한 결과, 거의 모든 증례에서 OSEM이 역투사에 비교하여 최소한 대등하거나 우수한 영상의 질을 보여주었다. 비록 3 cm 이상의 큰 병변의 검출에는 차이가 없었으나 1.5-3 cm 크기의 병변 5개는 OSEM을 통하여서만 발견되었다. 하지만 1.5 cm 미만의 작은 병변 4개는 양쪽 모두에서 검출되지 않았다. 결론: OSEM은 작은 크기의 간 혈관종을 발견하는데 보다 높은 민감도를 보였으며 전체적인 영상의 질에 있어서도 보다 좋은 대조도와 윤곽을 보여주었다. OSEM은 이와 같은 장점 뿐만 아니라 높은 사양의 컴퓨터를 요하지않고 계산시간이 길지 않기 때문에 임상에서 간 혈관종의 진단을 위한 적혈구 혈액풀 SPECT에 쉽게 적용될 수 있는 좋은 방법으로 사료된다.