• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.33-43
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• 2005

고속도로에서 수집 저장되는 이력자료의 활용도를 효과적으로 향상시키기 위해 Archived Data User Service (ADUS)/Archived Data Management System(ADMS) 구축에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 방대한 이력교통자료의 활용도를 높이기 위해 우선 차량검지기 자료처리과정에 대한 체계적인 조사 분석을 통한 차량검지기 자료의 신뢰성 확보가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 고속도로 차량검지기 자료처리과정에 대한 종합적인 문제점 분석을 통해 고속도로 교통관리 시스템의 개선사항에 대하여 살펴보았으며, 차로 이용률과 관련된 문제점과 개선방향에 연구의 초점을 맞추어 수행하였다. 본 연구에서는 우선 하루 동안 전체 검지기에서 수집된 자료 중 오류데이터가 차지하는 부분을 분석하였으며, 전체 수집 자료중 15%가 신뢰성에 영향을 미치는 오류데이터로 분석되었다. 또한, 고속도로 차량검지기에서 수집되는 자료의 차로 이용률(Lane Usage)을 살펴보았다. 분석결과 2차로구간에서는 1 2차로간 평균 차로이용률이 12% 정도의 차이를 나타내는 것으로, 3차로 구간에서는 1 2차로의 37%에 비해 3차로의 차로이용률이 24%로 비교적 낮게 분포하는 것으로 분석되었다. 4차로 분석구간에서는 1 4차로가 2 3차로에 비해 낮은 차로이용률을 나타내는 것으로 분석되어 실제 차로이용률이 차로별로 동일하지 않은 분포를 가짐을 확인할 수 있었다. 고속도로 차량검지기 자료처리과정에 대한 조사 분석 결과 더 신뢰성 있는 자료를 수집 저장하기 위해서는 고속도로에서 각 차로별 차로 이용률이 시간대에 따라 다르게 분포하는 점을 고려한 검지기 지점 데이터 생성 process에 대한 추가적인 연구가 필요하다.{\mu}m$ 였다. 으뜸세포의 사립체의 크기는 정상대조군, 종양대조군 및 BCG 투여군이 각각 $0.80({\pm}0.130){\mu}m,\;0.83({\pm}0.143){\mu}m$ 및 $0.72({\pm}0.078){\mu}m$ 였다. 이상의 결과를 종합해보면 BCG를 반복 투여하면 위점막으뜸세포의 분비과립이 약간 작아지는 등 분비기능이 다소 억제되나 그 정도가 경미하여 으뜸세포의 분비기능에 큰 손상을 주지 않는 것으로 생각된다.모양을 비교한 결과 꼬리핵과 줄무늬체바닥핵에서는 모두 가지돌기가시(dendritic spine)에 연접하였으나, 중격옆핵과 중격핵에서는 가지돌기 (dendrite)에 연접하는 것과 가지돌기가시에 연접하는 것이 혼재하였다. 이들 두 신경핵 무리는 이마앞겉질에서 기원하는 축삭종말의 연접차이로 볼 때 서로 다른 회로계통에 속할 것으로 생각되며, 문헌고찰을 통해서 꼬리핵과 줄무늬체바닥핵은 줄무늬체회로 (striatal circuit)에 속하고 중격옆핵과 중격핵은 변연계통회로(limbic circuit)에 속할 것으로 판정했다. 이마앞겉질은 생리적, 약리적, 신경학적 및 형태학적 근거들로 보아 바닥핵들을 통해 변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제14권7호
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• pp.586-603
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• 2004

“소리의 비 가시성(非 可視性)”은 소음을 제어하고자 하는 공학자에게 주어진 근원적인 어려움 중의 하나이다. 따라서 이러한 비 가시성을 완화할 수 있는. 다시 말하면 소음을 볼 수 있는 방법에 대한 탐구는 많은 관심과 시도가 있어왔다. 이들 방법 중 대표적인 것으로 이론적 또는 수치적인 방법을 이용하여 소음을 가시화 하려는 많은 시도를 들 수 있다. 수치적인 방법의 경우에는 난류 유동의 가시화 분야에서 괄목할 만한 성과를 이루어왔으나 난류 소음의 가시화에는 부족한 상태이다 실험적인 방법의 경우는 마이크로폰 제작 기술의 발달로 인한 가격 인하로 많은 수의 마이크로본을 손쉽게 확보할 수 있게 되었고 매우 빠른 신호처리 기술의 발달이 확보됨으로써 많은 진전이 이루어졌으나, 가시화된 음장 정보의 정확한 해석 등이 여전히 어려운 분야로 남아있다. 또한 음장 가시화 결과에는 항상 유한한 측정 자료로 인한 오차가 포함되어 있으며, 이로 인하여 논문의 제목에서 강조한 바와 같이 소음인의 탐지 및 소음원의 공간적인 분포를 결정하는 데 어려움이 있다. 이 논문은 음장 가시화와 관련된 간략한 역사를 레오나르도 다빈치의 유명한 와류 유동 그림에서 출발하여 현대적 개념의 선형 혹은 평면형 마이크로폰 배열에 의해 수행되는 음향 홀로그래피 분야를 전반부에 설명하고, 음향 홀로그래피 구현에 있어서 발생하는 어려운 문제와 최근의 연구 동향을 후반부에 소개하는 방식으로 구성되어 있다. 최근의 문제 중에서는 자동차나 기차와 같이 이동하는 소음원을 가시화하기 위한 이동 후레임(moving frame)을 이용한 홀로그램 구성 방법과 닫힌 공간에서의 소음원 탐지를 위해 필요한 소리의 반사 효과 제거에 대하여도 기술하고 있다. 또한, 최근에 연구되는 또 다른 중요한 분야로서 “우리는 두 마리의 새가 지저귀는 것인지 아니면 한 마리의 새가 두 개의 목소리를 가지고 지저귀는 것인지 알 수 있을까?" 라는 질문으로 표현할 수 있는 공간상에 분포하는 소음원의 상호 의존관계를 구분하는 분야에 대한 문제 제기와 현실적인 접근 방법을 논하고 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.384-392
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• 2022

본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.