• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.85-93
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• 2024

안전하고 지속가능한 건설현장의 운영을 위해 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보 모니터링은 매우 중요하다. 하지만, 상용 센서들은 단가가 상당하고, 건설현장과 같이 가혹한 환경에서 사용하도록 설계되지 않아 쉽게 고장나거나 측정값이 불안정하며, 각 환경정보마다 개별적인 센서를 설치 및 관리해야 하기 때문에 인력/비용/공간의 확보가 어렵다는 한계점이 존재한다. 본 연구는 건설현장의 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보를 측정하는 통합 센싱모듈을 개발했다. 구체적으로, 설치 비용을 상용 센서의 3.3% 수준으로 낮추고, 야외의 가혹한 환경에서 사용 가능하도록 설계하며, 다수의 센서를 통합하여 설치와 관리가 편리하도록 개선했다. 또한, 건설현장에서 센싱모듈을 효과적으로 사용하기 위해 GPS, LTE, 실시간 센싱(1분 이내)을 지원한다. 센싱모듈을 검증하기 위해 국가 인증 센서와 측정 성능을 비교했고, 데이터 통신을 검증하기 위해 7곳의 현장에 25회 방문하여 테스트를 진행했다. 그 결과, 소음 측정 정확도 97.5% 및 정밀도 99.9%, 분진 측정 정확도 89.7%, 데이터 송신 안정률 93.5% 등 우수한 성능을 확인했다. 본 연구는 현장으로부터 대량 및 양질의 환경정보 데이터를 수집하도록 지원하여 (1) 관련 규정/법령의 준수 여부 평가, (2) 환경정보 시뮬레이션, (3) 환경대책 수립 등 현장 의사결정에 기여한다.

• 한국작물학회지
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• 제54권2호
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• pp.203-209
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• 2009

수확량 모니터링 시스템의 개발은 미국에서부터 시작되어 점차 발전되어 왔으며, 현 시점에서 가장 활발하게 이용되고 있는 정밀농업 기술 중 하나이다. 수확량 모니터링 시스템 개발과 함께 이루어져야 할 것이 수확량 정보의 공간변이성 해석이다. 본 실험은 논 포장에서의 수확량의 공간변이성과 한계수확량 및 수분함량이 수확량에 미치는 영향을 알아보기 위하며 수행되었다. 2002년 10월 서울대학교 부속 실험농장 소재의 두 기계 이앙 재배 답작 포장(0.2 ha)과, 전북 김제 만경평야 소재의 두 직파재배 포장(0.4 ha)에서 구획별 수확량 정보를 획득한후 각 포장별로 통계분석을 통해서 포장 내의 수량변이를 조사 및 해석하였다. 그리고 각 포장의 수확작업 시 구획별로 샘플을 획득하여 수분함량을 측정한 후 수분함량 보정전과 보정후의 수량을 비교 분석하고, 수분함량과 수확량에 대한 비교 분석과, 수분함량 지도를 작성하여 수확량 지도와의 비교를 통해 수분함량과 수확량간의 관계를 조사하였다. 정확한 수확량 지도 작성을 위해서는 샘플링 간격을 최소화하는 것이 효과적일 것이나 콤바인의 예취 폭과 포장면적을 고려하여 조절해야 할 것이다. 수확량 정보를 얻을 때 한 구획의 넓이는 포장 면적에 따라서 조절이 가능하겠지만 가로 세로 길이로 봤을 때 5 m이상 15 m이하가 적당할 것으로 판단되었다. 변량시비 처리가 실시된 포장의 경우 같은 조건에서 일반시비로 재배된 포장에 비해서 수량은 비슷하나 변이는 적게나타남을 알 수 있었다. 각 포장내의 변이의 크기는 일반적으로 평균 수확량의 절반이상의 편차를 보이고 있으므로 포장내의 지점별 수획량의 변이는 상당하다고 판단할 수 있다. Sensor를 이용한 수확량 측정에서는 위에서 나타난 값으로 보았을 때 최소 300 kg/10a 이하에서 최대 1000 kg/10a 이상까지 측정이 가능하도록 설계되어야 할 것이다. 수분함량은 한 포장 내에서의 변이가 큰 편은 아니었고 공간의존성도 크게 나타나지 않았다. 그러나 포장간의 변이는 수확 전의 기상상황에 따라서 차이가 나타나게 된다. 수분함량 자체의 포장 내 변이가 크지 않으므로 수확량의 공간의존도에 대한 변화는 크지 않았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.1985-1999
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• 2021

본 연구의 목적은 EPA(Environmental Protection Agency)에서 활용하는 도시열섬 저감기법(옥상녹화, 쿨루프, 차열도료포장 및 차열블럭포장 등)을 연구지역에 적용하여 토지피복 객체간 비교 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해, 경상남도 김해시 장유무계지역을 연구지역으로 선정하고, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외선 영역센서 FLIR Vue Pro R과 가시광선 영역센서인 H20T 1/2.3" CMOS, 12 MP를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 7월 27일 아침 7시 15분부터 저녁 7시 15분까지 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 비교군 토지피복 객체(711개) 열섬 저감기법 토지피복 객체(180개) 를 추출하였다. 추출한 180개의 객체 별 효과값 산출 후, 기법 종류별 효과를 종합한 결과 주간시간 기준 쿨루프 4.71℃, 옥상녹화 3.40℃, 차열도료포장 0.43℃, 차열블록포장 -0.85℃의 열섬 저감효과가 있는 것으로 분석되었다. 시간대별 효과 비교 결과 촬영일 기준 남중시각 인근인 13시에서 기법들의 열섬 저감효과가 가장 높은 것으로 나타났으며, 해당 시각을 지난 13시에서 14:30분 사이에 쿨루프 -8.19℃, 옥상녹화 -5.56℃, 차열도료포장 -1.78℃, 차열블록포장 -1.57℃의 온도 저감의 효율이 변화하였다. 본 연구는 드론과 같은 고해상도 영상을 활용하여 도시열섬 저감기법을 검증한 사례 연구이다. 향후, 고정밀 공간해상도를 가지는 초소형 위성 등의 직접적인 활용 예시가 가능할 것으로 사료된다.

• 한국버섯학회지
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• 제17권3호
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• pp.119-125
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• 2019

본 연구를 통해 병 재배 느타리버섯 '춘추2호'의 정밀 재배를 위한 최적 생육모델 개발하기 위하여 느타리 농가를 대상으로 스마트팜 기술을 적용하여 생육환경을 분석한 결과를 보고하고자 한다. 실험 농가의 균상면적은 $114m^2$, 균상형태는 2열 5단, 냉동기는 10마력, 단열은 샌드위치 판넬 100T, 가습기는 초음파 가습기 2대, 난방은 10KW를 사용하였고, 5,500병을 입병하여 재배하고 있었다. 느타리버섯 재배농가에서 생육환경 데이터를 수집하기 위하여 설치한 환경센서부로 부터 버섯의 생육에 직접적으로 영향을 미치는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등을 수집 분석하였다. 온도는 균 긁기한 후 입상시 $19.5^{\circ}C$에서 시작하여 버섯이 발생되어 병을 뒤집기 후 5일차까지 거의 $21^{\circ}C$를 유지하고 자실체가 자라서 수확기에 가까워지면 $18^{\circ}C$에서 $14^{\circ}C$를 유지하면서 버섯을 수확하였다. 습도는 균 긁기한 후 입상시 거의 100%에 가까웠고, 버섯 발생 및 생육과정 중에도 습도는 거의 95~100%를 유지하였다. 이산화탄소농도는 입상후 5일까지는 최고 5,500 ppm까지 증가하였고, 6일차부터는 환기를 통해 단계적으로 농도를 낮추어 수확기에는 1,600 ppm을 유지하였다. 조도는 입상후 6일차까지는 8 lux의 빛을 조사하였고, 그 이후 주기적으로 4 lux의 빛을 조사하면서 생육을 진행하였다. 농가에 재배하고 있는 '춘추2호'의 자실체 특성은 갓 직경은 26.5 mm, 갓 두께는 4.9 mm이며, 대 굵기는 8.9 mm, 대 길이는 68.7 mm였다. 대 경도는 3.9 g/mm, 갓 경도는 0.9 g/mm였고, 대와 갓의 L값은 78.2와 60.5이였다. 자실체 수량은 166.8 g/850 ml였고, 개체중은 12.8 g/10 unit였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.327-336
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• 2019

콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R²=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R²=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R²=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R²=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권1호
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• pp.8-14
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• 2023

본 연구에서는 육묘장에서 인력 또는 관행 자동관수장치의 활용도 조사를 통해 관수장치의 문제점과 그 개선점을 파악하여 균일관수가 가능한 스마트 관수장치를 개발하고 그 성능을 분석하였다. 자동관수와 인력관수의 평균 관수량은 각각 28.7±4.4g과 14.2±4.3g으로 두 조건 모두 변동계수가 30% 이내로 균일관수로 판단할 수 있다. 그렇지만 변동계수가 30%인 인력관수에 비해 자동관수는 15%로 균일도가 높았다. 개발된 균일관수장치에 탑재된 분사각이 80°인 노즐은 이론상 600mm 높이에서 가장 균일한 것으로 분석되었고, 균일관수 장치를 이용한 관수시험 결과 중앙부의 관수 균일도는 평균 대비 20% 이내이지만 가장자리부는 중앙부에 비해 50% 이상 관수량이 적었다. 균일관수장치를 활용한 토마토 접목묘 재배시험 결과, 시험기간 10일간 중앙부는 초장이 평균 72mm 생장한 데 비해 가장자리부는 평균 28mm 생장하여 가장자리부에 대한 추가 관수가 필요한 것으로 나타났다. 가장자리부 추가 관수장치를 부착하여 관수할 경우 중앙부에 비해 가장자리부의 관수량은 50% 이상이었으며, 중앙부에서는 분사각의 겹침으로 인하여 관수량의 차이는 발생하였으나, 그 차이는 30% 이내였다. 가장자리 집중관수 시스템 활용 시 각 지점별 생장 차이는 있으나, 10일간 생육을 비교하면 양측 가장자리의 평균 생장률은 24%, 중앙부의 평균 생장률은 26%인 점을 고려하면 균일관수장치에 비해 생장 균일도가 높았다. 모종의 초장 균일도 향상을 위해서는 관수장치의 진행방향에 거리센서를 설치하여 작물의 생장에 따라 관수장치의 높이를 조절이 필요할 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제22권4호
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• pp.341-348
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• 2013

본 연구에서는 토성에 따른 물의 이용효율을 높이면서 재배 작물의 생산성을 최대화하기 위한 효율적인 자동관개 로직을 개발하고자, 수분장력값을 관수 개시점으로 하여 물 공급 유지와 멈춤을 간헐적으로 수행하는 펄스형 관개방식과 측정한 수분장력값을 이용하여 토양수분량을 예측해 재배작물에 적합한 물량을 추가 투입하는 필요물량계산 관수방식을 적용하여 토성이 다른 실험베드에서 2년간 토마토 작물을 재배하면서 토양수분 함량과 장력의 변화를 측정비교하였다. 물공급 30초와 멈춤 30분 및 15분 조건을 이용한 펄스형 관수방식과 필요물량계산 방식에서 얻어진 수분장력값은 목표한 -20kPa 조건에 비해 각각 -42~-8kPa, -20~-10kPa로 나타나 필요물량 계산방식이 균일한 수분장력을 유지하는 측면에서는 유리하였으나 토양수분상태는 상대적으로 습하였다. 공시 토성 모두에서 수분함량은 수분장력에 비해 시간반응이 빠르면서 물공급에 따라 비례적으로 증가하는 경향이 뚜렷하였다. 수분변화 값은 펄스형 관수와 필요물량계산 관수방식의 경우 사양토 기준으로 각각 17~24%, 19~31%로서 펄스형 관수방식이 수분변화 값이 작으면서 시간에 따라 안정적인 값을 유지한 것으로 나타났는데 이는 물공급에 따른 수분함량의 시간변화가 수분장력에 비해 뚜렷하게 빠름과 관계가 있는 것으로 판단하였다. 이러한 결과로부터 펄스형 관수방식은 수분함량값을 이용하여 수분을 조절하는 것이 유리함을 의미한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제18권4호
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• pp.309-315
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• 2009

본 연구에서는 정밀관수를 위한 관수시간, 점적라인 설치 등 관수시스템 설계를 위한 기초 데이터를 얻고자 점적관수 시 토성에 따른 물의 수분함량변화를 공간적, 시간적 변이의 차이를 구명하였다. 20cm의 간격의 노즐로 설치된 1열 점적관을 이용 관수 하였을 경우 양토와 사양토내의 수분은 중심을 따라 대칭 형태를 유지하면서 이동하였으나 수분확산 폭은 양토가 더 넓고 속도가 느린 경향을 나타내었다. 상대적으로 높은 모래성분 함량을 갖는 양질사토의 경우는 낮은 수분 보유력으로 인하여 위치별 수분함량의 변화는 상대적으로 낮았으며 그만큼 물 빠짐정도가 큰 것으로 나타났다. 관수개시점과 종말점을 고려하였을 때 사양토의 경우 20cm 깊이에서 관수개시 30분 후에 수분의 포화가 이루어졌으나 양토와 양질사토의 경우는 약 80분이 소요되어 효율적인 수분공급 측면에서 관수시간은 토성별로 달리해야 하는 것으로 나타났다. 깊이 10cm에서의 시간에 다른 토양수분의 감쇠특성은 지수함수의 형태를 나타내었으며 토양별 안정된 상태에서의 수분함량은 양토, 사양토, 양질사토 각각 17.6%, 6.2%, 4.2%로 예측되어 토성에 따라 잔여수분함량은 차이가 있음을 확인하였다. 토양수분함량과 토양수분퍼텐셜과의 관계를 나타내는 수분특성곡선은 시험 토양의 경우 모두 높은 결정계수를 갖는 지수함수로 근사가 가능하여 수분퍼텐셜을 이용하여 측정하는 재배시스템에서 대응하는 수분함량 예측에 유용한 관계식을 얻었다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권5호
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• pp.604-617
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• 2022

해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s^-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s^-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.