• 원예과학기술지
• /
• 제34권6호
• /
• pp.871-877
• /
• 2016

일반적인 순환식 수경재배에서는 배액을 원수로 희석하여 EC기준으로 제어하기 때문에 순환되는 배양액은 필연적으로 이온 불균형이 발생한다. 따라서 이 연구는 상용 가능성이 높은일부 이온센서(N, K, Ca)를 이용한다는 전제 하에 작물의 필수원소인 N, P, K, Ca, Mg를 이온 단위로 자동제어 할 수 있을지 검토하고자 수행하였다. 상추를 재료로 배양액 내 이온 흡수량을 2회 조사하여 양분흡수패턴과 흡수된 이온간의 흡수 상관관계를 분석하였다. $PO_4$는 N과, Ca는 Mg와 비슷한 흡수패턴을 나타났고 센서로 측정 가능한 이온들 중에서 $PO_4$는 N와 Ca는 Mg간의 상관계수도 가장 높았다. 회귀분석의 결과 도출된 $N-PO_4$간의 회귀계수는 두 번의 시험의 결과가 1.04와 0.55로 다르게 나타났으나 Ca-Mg는 0.35와 0.40으로 거의 유사한 수치를 나타내었다. 청경채, 장미를 이용하여 상관관계 적합성을 검증하고 더불어 작목확대 가능성을 검토하고자 추가 시험을 수행하였다. 청경채의 $N-PO_4$, Ca-Mg 이온간의 $R^2$은 모두 0.86과 0.86이었고 장미는 각각 0.87, 0.73으로 이었다. 회귀계수는 청경채는 0.56, 0.24이고 장미는 0.51, 0.16이었다. 종합적으로 판단했을 때 $N-PO_4$는 상추에서 반복 시험간의 결과 일치하지는 않았음에도 전체적으로는 상추, 청경채, 장미가 회귀계수가 0.55~0.58로 유사하게 나타나 모든 작물에 공통적으로 적용가능성이 있지만 Ca-Mg는 작물별로 다른 계수가 필요하다고 판단되었다. 순환식 수경재배에서 개별 이온의 실시간 제어를 위하여 센서와 장비 개발에 관한 연구가 지속적으로 이루어지겠지만 단기간에 이온제어가 실용화되기는 어려울 것으로 판단된다. 따라서 이 연구는 먼저 상용화 가능한 센서를 이용하여 상용화가 어려운 이온의 조절은 다른 방법으로 순환 식수경 재배에서 꼭 해결되어야 할 과제에 접근하였다는데 의의가 있다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
• /
• 한국지구물리탐사학회 2002년도 정기총회 및 제4회 특별심포지움
• /
• pp.101-125
• /
• 2002

남양호 수상탄성파 탐사는 호수 하부에 지하유류 비축시설 건설에 필요한 지반안정성 조사 및 설계변수를 도출하기 위하여 사전 조사의 일환으로 수행되었다. 조사지역이 바다에 면한 얕은 수심의 인공 호수로서 주변의 환경은 제방, 매립지, 초고압선 및 안전을 요하는 구조물로 둘러싸인 열악한 탐사 환경을 갖추고 있었다. 이러한 배경 때문에 신뢰성 있고 효과적으로 조사목적을 달성하기 위하여 서로 상이한 4개의 탄성파 탐사법을 동일 지역, 동일 탐사기간 내 적용함으로서 탐사방법간의 상승효과와 탐사 자료해석 결과의 신뢰도 제고를 도모하였다 적용된 탐사법은 수상 단성분 반사법 탐사, 수상 단성분 굴절법 탐사, 육상 24성분 굴절파 탐사 및 수륙 혼합 24성분 굴절파 탐사 등이었다. 특히 수륙혼합 굴절파 탐사법은 국내에서는 최초로 응용된 사례이다. 조사면적 $1km^2$에 대한 총탐사량은 반사법탐사 31개 측선 34 Line-km, 소노부이탐사 14개 측선 육상 굴절파 탐사 1개 측선 890 m, 수륙혼합 굴절파탐사 8개 측선이었다. 반사법 탐사의 경우 호수저면의 지질학적인 특성인 얕은 심도의 무퇴적 내지 박층의 퇴적층과 기반암 분포로 중복반사가 심하였으나 호안 지역에서의 반사파 기록은 양호하였다. 수륙혼합 굴절파 탐사는 아주 양호한 기록을 얻을 수 있었다. 그러나 육상굴절파탐사의 경우 자료의 질이 수륙혼합 굴절파 탐사자료 만큼 좋지 않았는데 그 이유는 저속도의 표토층과 고압선으로부터 유도된 전기적인 잡음 때문이었다 반사법 탐사 결과 기반암구조는 대체로 평탄하며 수면 하 30 m 부근에서부터 발달하고 있다. 소노부이 탐사 결과 기반암은 신선암, 약풍화대 및 풍화대로 구분되었다. 수륙혼합 굴절파탐사 결과 기반암 속도 분포는 4.5 km/s 이상 지역, 4.0 - 4.5 km/s 지역 그리고 4.0 km/s 이하 지역으로 구분할 수 있었으며, 조사지역 북서부가 남동부보다 높은 속도분포를 보인다. 조사지역의 주요구조선은 북서-남동 방향성이다. 탄성파 탐사에서 예상된 단층대의 확인을 위한 시추조사가 추가되었으며 예상된 단층의 확인에 따라서 기존 설계의 변경이 있었다.

• 지질공학
• /
• 제16권4호
• /
• pp.411-427
• /
• 2006

본 연구의 목적은 나주시에 위치하는 시추공 NJ-11호공과 SJ-8호공에서 구간양수시험, 순간충격시험, 수질검층, 공내 TV검층을 실시하여 균열암반내에서 심도에 따른 지하수 유동 특성을 파악하는데 있었다. 본 연구에서는 특히 깊이에 따른 균열암반의 지하수 유동 특성 변화를 규명하기 위하여 단일팩커를 사용한 구간양수시험을 실시하였다. 구간양수시험 결과, NJ-11호공에서는 팩커 설치심도가 가장 깊을 때(56.9 m) 1.6차원정도의 유동차원을 보이고 팩커 설치심도가 얕아 질수록 유동차원이 감소하여 팩커 설치심도 24 m에서는 1차원을 나타내었다. 이는 NJ-11호공에서는 하부에 유동성 균열이 더 균일하게 발달되어 있음을 지시한다. 한편 SJ-8호공에서는 팩커 설치심도가 가장 깊은 50 m 심도에서 1.7차원정도이고, 팩커 설치심도 32 m에서는 1.8차원 그리고 팩커 설치심도 19 m에서는 1.4차원을 나타내고 있다. 이와 같이 팩커 심도에 따라서 유동차원이 달라지는 것은 균열암반에서 심도에 따라 유동성 균열의 발달정도가 달라지기 때문으로 해석된다 구간양수시험분석에 의하면, 균열암반의 일반적인 수리적 특성을 잘 대변하는 Moench(1984)의 이중공극모델이 대체로 잘 들어맞는다. 수질검층에 의하면, 심도가 깊어질수록 지온이 증가하고 물-광물반응에 의해서 pH가 높아지며, 지하수흐름에 따라 용존산소량은 감소하는 일반적인 경향성을 보여주고 있다. 그리고 대부분의 균열대 구간에서 전기전도도가 증가하고, 용존산소량이 감소하는 경향성을 보여주었다.

• 지질공학
• /
• 제25권4호
• /
• pp.533-545
• /
• 2015

음용수 및 생활용수로 이용되고 있는 농촌 지역 천부대수층 음용지하수를 대상으로 계절적·공간적 수리지화학적 특성과 수질 저하 원인을 분석하였다. 지하수 관정이 설치된 대수층은 지표로부터 전답토, 풍화토, 풍화암, 기반암으로 구성되어 있으며 음용지하수의 대부분은 풍화토와 풍화암에 형성된 지하수가 이용되는 것으로 조사되었다. 음용지하수의 지화학적 유형은 대부분 오염물로 분류되고 있는 NO₃⁻와 Cl⁻ 이온의 영향을 받는 것으로 보이며 또한 상류로부터 유출된 오염물들이 하류 방향으로 이동하면서 불규칙적으로 분포하는 오염원에 의해 농도 증가가 일어나고 있는 것으로 나타났다. 음용지하수내 주 양이온 성분은 계절에 따라 큰 변화를 보이지 않으며 NO₃⁻와 Cl⁻ 성분은 배경 지하수에 비해 고농도 분포를 보여 외부로부터의 오염원 유입을 나타내주고 있다. 전기전도도 변화에 따른 주요 오염물 농도는 양의 상관관계를 보여 지하수 수질에 주요 오염물들의 영향이 크게 작용하고 있는 것을 보여준다. 오염물질 상관성 분석과 Ternary plot 분석 결과, 유기질 비료 내 오염물 성분은 음용지하수의 NO₃⁻, Cl⁻, SO₄²⁻와 양의 상관관계를 보여주어 유기질 비료가 음용지하수내 주 오염원임을 보여준다. 또한 유기질 비료의 NO₃⁻와 Cl⁻과 함께 가축분뇨 등 다른 오염원에 의해 추가적으로 발생된 SO₄²⁻가 수질을 저하시키는 주요 요인으로 분석되었다. 음용지하수 및 오염원내 포함되어 있는 오염물질 성분은 농도 분포에 있어 차이가 크지만 각각의 음용지하수를 구성하는 성분 비율 특성 그리고 오염물질 상호간의 상관성 분석을 이용하게 되면 음용지하수 수질 저하 요인 분석에 매우 유용한 정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.5-9
• /
• 2010

최근 광도전체와 형광체 기반의 디지털 방사선 검출기가 많은 관심을 받고 있으며, 이를 상업화 하기위한 많은 연구들이 이뤄지고 있다. 디지털 방사선 검출기률 제작하는 방법에서 크게 직접변환방식과 간접변환방식이 있다. 본 연구는 기존에 직접변환방식에 널리 사용되어 지고 있는 비정질 셀레늄 (Amorphous seleinum) 기반의 디지털 방사선검출기 보다 좋은 SNR (Signal-to-noise ratio) 동작 특성을 가지는 X선 검출 물질을 제작하여 X선 조사시 두께와 전기장 형성에 따른 차이점올 알아보기 위한 것이다. 본 연구에서는 기존의 진공 증착법이 두꺼운 대면적 필름제조가 어렵다는 문제점을 해결하고자 Screen-Print Method를 이용하여 전도성을 가진 ITO (Indium-tin-oxide)가 코팅 된 유리판에 제작하였다. 본 연구에 사용된 X-선 검출물질로는 다결정 $HgI_2$를 사용하였으며, 시편의 두께를 $150{\mu}m$로 제작하였으며, $3cm{\times}3cm$ 크기로 제작하였다. 상부전극은 Magnetron sputtering system을 사용하여 $3cm{\times}3cm$, $2cm{\times}2cm$, $1cm{\times}1cm$의 크기로 각각 다르게 하여 ITO(Indium-tin-oxide)를 증착 시킨 후, X선 조사시 $HgI_2$ 의 민감도와 누설전류, SNR 등을 측정하여 필름의 전기적 검출 특성을 정량적으로 평가하였으며, I-V테스트는 전류 적분(integration) 모드를 사용하였다. 그 결과 전극의 크기에 따라 신호량 증가 특성을 확인할 수 있었지만 신호량의 증가와 동시에 누설전류 또한 증가함으로써 전극의 크기에 따라 오히려 SNR 특성이 감소됨을 확인하였다. 향후 다양한 두께와 최적의 전극물질을 통해 신호대 잡음비를 개선시키기 위한 연구를 통해 최적화해야 할 것이다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.493-500
• /
• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.156-167
• /
• 2021

본 논문에서는 5세대 이동통신 네트워크 서비스의 커버리지를 확장하고, 빌딩내에서의 안정적인 무선 네트워크 연결해 주는 5G 광중계기의 인빌딩용 디지털 송수신 유닛 설계를 제안한다. 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛은 신호처리부, RF 송수신부, 광입출력부, 클록발생부 등의 4개 블록으로 구성된다. 신호처리부는 CPRI 인터페이스의 기본 동작과 4채널 안테나 신호의 조합 및 외부에서의 제어 명령에 대한 응답 등 중요한 역할을 수행한다. 또, JESD204B 인터페이스로 고품질의 IQ 데이터를 송수신 한다. 파워 앰프를 보호하기 위해 CFR, DPD 블록이 동작한다. RF 송수신부는 안테나로부터 수신된 RF 신호를 AD 변환하여 JESD204B 인터페이스로 신호처리부에 전달되고, 신호처리부에서 JESD204B 인터페이스로 전달된 디지털 신호를 DA 변환하여 안테나로 RF 신호를 송신한다. 광입출력부는 전기신호를 광신호로 변환하여 송신하고, 광신호를 전기신호로 변환하여 수신한다. 클록발생부는 광입출력부의 CPRI 인터페이스에서 공급되는 동기 클록의 지터(Jitter)를 억제하고, 신호처리부와 RF 송수신부에 안정적인 동기 클록을 공급한다. CPRI 연결전에는 로컬 클록을 공급하여 CPRI 연결 준비 상태로 동작한다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛의 정확성을 평가하기 위해서 Xilinx 사의 MPSoC 계열의 XCZU9CG-2FFVC900I를 사용하였고 설계 툴은 Vivado 2018.3을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 디지털 송수신 유닛이 ADC로 입력되는 5G RF 신호를 디지털로 변환하여 CPRI를 통해 JIG로 전달하는 Uplink 동작과 JIG로부터 CPRI를 통해 전달받은 Downlink 데이터 신호를 DAC로 출력하는 기능과 성능을 평가하였다. 실험결과는 평탄도, Return Loss, Channel Power, ACLR, EVM, Frequency Error 등이 목표로 한 설정 값 이상의 성능이 나타남을 확인 할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.408-415
• /
• 2022

본 논문에서는 효율적인 feature map 추출 네트워크를 이용한 2D 이미지에서의 3D 포인트 클라우드 재구축 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법의 독창성은 다음과 같다. 첫 번째로, 메모리 측면에서 기존 기법보다 약 27% 더 효율적인 새로운 feature map 추출 네트워크를 사용한다. 제안하는 네트워크는 딥러닝 네트워크의 중간까지 크기 축소를 수행하지 않아, 3D 포인트 클라우드 재구축에 필요한 중요한 정보가 유실되지 않았다. 축소되지 않은 이미지 크기로 인해 발생하는 메모리 증가 문제는 채널의 개수를 줄이고 딥러닝 네트워크의 깊이를 얕게 효율적으로 구성하여 해결하였다. 두 번째로, 2D 이미지의 고해상도 feature를 보존하여 정확도를 기존 기법보다 향상시킬 수 있도록 하였다. 축소되지 않은 이미지로부터 추출한 feature map은 기존의 방법보다 자세한 정보가 담겨있어 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도를 향상시킬 수 있다. 세 번째로, 촬영 정보를 필요로 하지 않는 divergence loss를 사용한다. 2D 이미지뿐만 아니라 촬영 각도가 학습에 필요하다는 사항은 그만큼 데이터셋이 자세한 정보를 담고 있어야 하며 데이터셋의 구축을 어렵게 만드는 단점이다. 본 논문에서는 추가적인 촬영 정보 없이 무작위성을 통해 정보의 다양성을 늘려 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도가 높아질 수 있도록 하였다. 제안하는 기법의 성능을 객관적으로 평가하기 위해 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 CD 값이 5.87, EMD 값이 5.81 FLOPs 값이 2.9G로 산출되었다. 한편, CD, EMD 수치가 낮을수록, 재구축한 3D 포인트 클라우드가 원본에 근접하는 정확도가 향상된 결과를 나타낸다. 또한, FLOPs 수치가 낮을수록 딥러닝 네트워크에 필요한 메모리가 적게 소요되는 결과를 나타낸다. 따라서, 제안하는 기법의 CD, EMD, FLOPs 성능평가 결과가 다른 논문의 기법들보다 메모리 측면에서 약 27%, 정확도 측면에서 약 6.3% 향상된 결과를 나타내어 객관적인 성능이 입증되었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.116-121
• /
• 2023

본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(10⁸ 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 10⁸으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.122-126
• /
• 2023

본 논문에서는 복합 미생물 배양기의 제어시스템을 제안하였다. 제안하는 제어시스템은 복합 미생물 배양기의 제어부, 통신부, 전원부, 제어시스템 등으로 구성된다. 복합 미생물 배양기의 제어부는 아날로그 신호와 디지털 신호의 변환, LCD 패널을 이용한 디스플레이, 수위센서, 온도센서, pH 농도센서 등과 같은 센서들의 신호 제어를 하도록 설계 및 제작한다. 사용하는 수위센서는 기존 수위센서가 거품과 같은 이물질 등으로 인해 측정이 어려운 문제점을 해결하고자 직진성이 우수한 IR 레이저 방식을 사용하여 정확한 수위 측정이 가능하도록 설계 및 제작한다. 온도센서는 열 저항 원리를 사용하여 측정함으로써, 높은 정확도와 누적 저항 오차가 없도록 설계하여 사용한다. 통신부는 2개의 LAN 포트와 1개의 RS-232 포트로 구성하여 복합 미생물 배양기에서 사용되는 LCD 패널, PCT 패널, 로드셀 컨트롤러 등의 신호를 제어부에 전달할 수 있도록 설계 및 제작한다. 전원부는 제어부와 통신부가 원활하게 동작할 수 있도록 24V, 12V 5V 등 3개의 전압 공급 단자로 구성하여 전원을 공급하도록 설계 및 제작한다. 복합 미생물 배양기의 제어시스템은 PLC를 사용하여 pH 농도센서, 온도센서, 수위센서 등의 센서값과 배양에 사용되는 써큘레이션 펌프, 써큘레이션 밸브, 로터리 펌프와 인버터 로드셀 등의 동작을 제어한다. 제안된 복합 미생물 배양기의 제어시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인인증기관에서 실험한 결과는 수위 측정감도의 범위가 -0.41mm~1.59mm로, 물 온도의 변화 폭이 ±0.41℃로 현재 상용으로 판매되는 제품들 성능보다 우수한 성능으로 동작됨이 확인되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 복합 미생물 배양기의 제어시스템의 효용성이 입증되었다.