국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기비저항 모니터링을 이용하여 충적층 지하수위의 변동을 감지 할 수 있는지의 여부가 연구되었다. 연구는 유한요소법을 이용한 전기비저항 수치 모델링 시험과 20일간의 장기 양수 시험이 수행된 금강 정동리 지역의 현장 자료를 이용하여 수행되었다. 수치 모델링 시험 및 현장 자료 획득은 전극 기본 간격이 4m인 21개의 고정전극을 이용하였으며, 전극배열은 "변형 웨너 배열"과 쌍극자 배열을 이용하였다. 현장 장기 양수 시험에서 관측된 수위 변화를 단순화하여 지하 2차원 비저항 모델로 사용한 사용한 결과, 겉보기 전기비저항의 변화 양상은 수위 변화보다 둔감한 변화 양상을 보여 주며, 수위 변화가 있는 부분뿐만 아니라하부 결정질 기반암의 경계 부위에 해당하는 심도에서도 겉보기 비저항 장치가 변화하는 현상이 관측되었다. 이러한 수치 결과와 부합되는 결과가 실제 현장에서 획득된 겉보기 전기 비저항 단면에서도 나타났다. 수치 계산결과 및 현장 자료는 전기 비저한 모니터링이 지하수위 변동을 유무 감지하는데 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었다. 그러나 겉보기 전기비저항 단면이 수위 변동량을 정량적으로 규명할 만큼의 뚜렷한 변화를 보여주지는 못하기 때문에 전기비저항 방법만으로 정략적인 수위변동을 감지하는데 한계가 있는 것으로 판단되었다. 이러한 지하 수위 변동량 등을 명확히 규명하기 위해서는 고해상도 탄성파 또는 지하레이다 탐사처럼 지하의 모습을 영상화 할 수 있는 지구물리 탐사법이 병행되는 것이 바람직하다.
본 연구는 조영제 peak time에 영향을 주는 주된 생체 요인를 분석하여 검사에 적용함으로써 추가적인 조영제 주입에 따른 부작용을 최소화 하고 고해상도의 혈관영상을 유지하는 방안을 모색하고자 하였다. 시험적조영제주입법을 이용한 48명의 환자를 대상으로, 검사 전과 검사 중 환자의 생체 요인을 측정한 후, 조영제 peak time과 상관관계를 알아보고, 회귀식을 이용해 산출한 조영제 peak time이 측정된 조영제 peak time과 일치하는지 Bland-Altman plot를 통해 평가하였다. 연구결과, 검사 시 최저혈압과 심박동수가 조영제 peak time과 유의한 음의 상관관계를 보였고, 1단계 증가할 때마다 평균적으로 조영제 peak time은 -0.018과 -0.159로 유의하게 감소하였으며, 일치도가 상당히 높아 두 방법의 차이가 없음을 알 수 있다. 결론적으로 본 연구의 회귀식을 이용하면 우수한 화질을 유지하면서 환자에게 투여되는 조영제 사용량을 줄일 수 있어 기존의 방법을 대체할 수 있으리라 사료된다.
Kun Ho Kim;In Ho Kim;Jeoung Ju Lee;Dong Ju Seo;Chi Kyu Choi;Sung Rak Hong;Soo Jeong Yang;Hyung Ho Park;Joong Hwan Lee
한국진공학회지
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제1권1호
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pp.67-72
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1992
고에너지 반사 전자회절기(RHEED) 및 투과전자현미경(HRTEM)을 이용하여 Si(111)-7 $\times$ 7 면에서의 Ti 박막의 성장 mode와 Si(111) 면에서의 C54 TiSi2의 정합성장 을 조사하였다. 초고진공에서 Si(111)-7 $\times$ 7 표면에 상온에서 Ti를 증착하면 Ti/Si 계면에 서 비정질의 Ti-Si 중간막이 먼저 형성되고 그 위에 Ti 박막은 다결정으로 성장하였다. 160ML의 Ti를 증착한 시료를 초고진공 내에서 75$0^{\circ}C$로 10분 열처리하면 C54 TiSi2가 정합 성장하였으며 이는 HRTEM 격자상 및 TED Pattern으로 확인할 수 있었다. TiSi2/Si(111) 시 료를 다시 $900^{\circ}C$로 가열하면 TiSi2위에 단결정 Si층이 [111] 방향으로 성장하였다.
시추공 레이다 반사법 탐사는 기반암 하부에 대한 고해상도 영상을 얻을 수 있으나, 그 원리상 반사층의 방위각 정보의 획득이 불가능하기 때문에 감지된 지하 불균질대가 시추공을 중심으로 어느 방향에 위치하는가를 알 수가 없다는 문제가 있다. 반사층의 방위각 정보의 획득을 위하여, 방향탐지 안테나를 이용한 탐사가 이용된다. 그러나 지금까지 사용되고 있는 방향탐지 안테나 탐사자료의 해석 방법은 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라, 때로는 해석에 있어서 오류를 유발할 가능성까지 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 반사층의 방위각을 자동 결정할 수 있는 방법을 개발하였다. 알고리듬은 최소자승 오차의 개념 하에서 최대 또는 최소진폭을 나타낼 수 있는 전자파의 입사각을 결정함에 그 원리를 두고 있다. 새로이 개발된 알고리듬을 이용하여 석산자원탐사 목적으로 수행된 탐사자료의 방위각 영상을 작성하였으며, 이를 통하여 거의 대부분의 반사층의 방위각에 대한 정보를 획득할 수 있었다. 지질조사 결과 확인된 단층 및 암맥, 그리고 지표에 인위적으로 존재하는 채석단면의 위치 등의 알려진 구조의 위치와, 방향탐지 안테나 영상에서 확인된 방위각과 매우 잘 일치하고 있음이 확인되었으며, 이러한 사실은 본 연구에서 개발된 방위각 자동 결정 알고리듬의 정확성을 대변하여 주고 있다.
1883 년에 진수된 러시아 순양함 드미트리 돈스코이(Dmitri Donskoi ; 6,200톤)호는 러일전쟁에 참전하여 1905년 5 월 29 일 동해 울릉도 근해에서 침몰되었다고 알려져 있다. 이 침몰선을 찾기 위해 1999 년부터 2003 년까지 5 년간 탐사를 수행하였다. 러시아와 일본의 해전사 자료를 토대로 침몰 예상 위치를 파악하여 탐사해역을 설정하였다. 3 차원 해저 지형 조사, 해상 자력 탐사, 천부지층조사, 해저면 영상 조사 등의 기록을 종합 분석하여 침몰선으로 추정되는 이상체를 확인하였다. 지구물리탐사를 통해 확인된 이상체에 대해 심해카메라와 무인잠수정(remotely operated vehicle) 및 유인잠수정 Pathfinder 를 이용한 정밀조사를 수행함으로써 울릉도 저동항에서 약 2 km 떨어진 해역, 수심 400 m 지점의 심해 계곡 중턱에 걸쳐진 돈스코이호를 발견하였다. 침몰선체에는 152 mm 함포 등이 그대로 장착되어 있고 선체 주변에는 전쟁 시 불에 탄 조타기 등의 잔해가 놓여있었다. 조사 지역은 강자성을 띤 대규모 화산암 지대이기 때문에 자력탐사로 침몰선을 식별하기가 어렵다. 천부지층탐사와 해저면 영상조사는 심해 계곡의 심한 지형 변화에 따라 음파의 난반사가 일어났으며 자력탐사 역시 자력이상도의 왜곡으로 인하여 이상체 식별이 곤란하였다. 그러나 중천해용 다중빔 음향 측심기의 경우 탐사선을 최대한 저속으로 운항하고 수심 및 지형에 따라 빔 각도를 조절하여 획득한 해저영상은 침몰선 확인에 매우 유용하였다.
도시 확장은 도시의 온도를 상승시키고, 이러한 도시의 온도 상승은 사회적, 경제적, 신체적 피해를 초래한다. 이러한 도시열섬을 예방하고 도시의 지표면 온도를 감소시키기 위해서는 도시 공간을 구성하는 지형지물들의 냉각 효과를 계량화하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 서울을 대상으로 토지피복 각각의 객체들과 지표면 온도와의 관계를 파악하고자 토지피복지도 6개 클래스로 분류하여 지표면 온도와 객체들의 면적, 둘레/면적, 정규식생지수와의 상관분석과 다중회귀분석을 수행했다. 분석 결과 정규식생지수는 지표면 온도와 상관성이 높게 나타났다. 그리고 다중회귀분석에서도 지표면 온도 예측에 정규식생지수가 다른 계수보다 높은 영향력을 행사했다. 다만 다중회귀분석 결과 도출된 모델들의 설명력은 낮게 나타났는데, 향후 아리랑 3A의 고해상 중적외선 데이터를 연계 활용하여 지속적인 모니터링을 수행한다면 모델의 설명력을 한층 강화할 수 있을 것이다. 그리고 녹지공간의 식생 활력까지 고려한 토지피복 유형과 도시 공간 내 지표면 온도와의 관계를 기반으로 도시계획에 활용한다면 도시의 지표면 온도를 저감하는데 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.
본 논문에서는 음성 신호가 가지고 있는 중요한 특성을 유지하면서 발음 속도만을 변화시키는 시간축 변환 방법을 범용 디지탈 신호 처리 프로세서를 이용하여 실시간으로 구현하였다. 음성 신호 시간축 변환은 음성 신호의 발음 속도만을 변화시키기 때문에, 입력 신호와 변환 신호간의 시간적 차이가 발생하여 실시간 처리가 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 입력, 변환 신호간의 시간차를 해결하기 위해서, 카세트 테이프 레코더의 모터 회전 속도를 조절하는 것과 같은 물리적 시간축 변환으로, 입력 음성 신호를 느리게 또는 빠르게 변환시켜 그 신호를 실시간 시스템의 입력으로 사용하였다. 카세트 레코더의 주행 속도만을 조절하는 물리적 변환은 원 신호의 피치 정보를 왜곡시켜, 원 음성의 특성을 변화시키기 때문에, 본 연구에서는 FIR 필터를 이용한 피치 보정 기법으로 왜곡된 신호를 원신호로 복원한 후, SOLA 시간축 변환 방법을 이용하여, 복원된 신호를 카세트 레코더의 모터 속도에 맞추어 시간축으로 변환하는 시스템을 실시간으로 구현하였다. 구현된 알고리듬으로 음성 신호를 시간축으로 변환하는 실험에서, 16비트 해상도를 가진 ADSP2101 프로세서로 구현한 결과와 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 비교할 때 평균 구간 신호 대 오차비가 대략 20dB로 두 결과가 거의 유사함을 알 수 있었다.
표면파탐사 방법 중 능동형 다중채널 표면파탐사(active method MASW) 방법은 발진원의 저주파 에너지 부족, 전체 측선 길이의 부족 등의 요인으로 인하여 측정가능 심도가 강성이 약한 풍화토 지층까지로 제한됨으로서 대상 심도까지의 전단파 속도 주상도를 제공하는데 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 신기술로서 제안된 수동형 다중채널 표면파탐사(passive method MASW) 방법을 대구 지하철 과업현장인 경산시 정평동 도심구간에 적용하고 분석을 수행하였다. 상시 미진동을 이용하는 수동형 다중채널 표면파탐사 방법은 파원의 차이에 따른 방향성 보정을 적용함으로써 분해능이 향상 되었고, 능동형 다중채널 표면파탐사 자료를 동일측선(동일배열)상에서 간단한 병행수행 방법으로 획득할 수 있으며, 각각의 분산 스펙트럼 자료를 통합하여 분산곡선을 획득함으로서 가탐심도의 증대뿐 만 아니라 천부 해상도까지 높일 수 있는 장점이 있다. 이번 경산 도심구간에서는 수동형 다중채널 표면파탐사 방법의 현장 적용에 앞서 최적의 자료취득 변수들을 선정하기 위하여 2m, 4m, 6m 수신기 간격 자료에 대한 분산 스펙트럼 분석을 수행하였고, 선정된 변수들을 적용함으로써 신뢰할 수 있는 전단파 속도 주상도를 작성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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