PMF 수용모델을 사용하여 안면도 측정소에서 2년간 측정한 초미세먼지의 유기성분의 주요 영향원을 파악하였다. 5개 또는 6개의 요인이 최적으로 나타났으며, 6개의 요인이 결과를 더 잘 해석하는 것으로 판단되었다. 이들 요인의 계절별 특성과 영향도 변화를 고려하여 결정한 주요 오염원은 이차유기성분(10.3%), 연소(12.0%), 자연적 생물성 기원(24.8%) 장거리이동식생소각(7.3%), 국지적 생체소각(26.4%), 장거리이동 오염원(19.2%)이다. 안면도 측정소는 배경지역의 특성인 자연적 생물성 기원, 이차유기성분과 장거리이동 오염원의 영향도가 크게 나타나면서도, 비도심의 특성인 국지적 식생소각과 연소 영향도 나타나고 있다. 이는 안면도 측정소에서는 인위적인 영향에 의한 유기성분 특성은 제한적임을 보여준다.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
적분방식에 의한 어군량추정법을 실험적으로 검증하기 위하여, 실험수조에서 50 kHz와 200 kHz의 주파수를 대상으로 모의어군의 분포밀도와 초음파산란강도의 관계를 검토하고, 또 계량어군탐지기의 정도를 개선하기 위한 문제들에 대하여 고찰을 행한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 어체의 모의표적으로 이용한 steel ball (직영 35mm)의 실측 echo 파형은 이론 echo 파형과 잘 일치하였다. 2. 5 종류의 주파수에 대하여 고등어 (체장 36cm)의 반사주파수특성을 조사한 결과, 측정주파수가 변화함에 따라 어체에 의한 echo 신호의 진폭과 파형이 크게 변동하고 있음을 알 수 있었다. 3. 송수파기의 음속 내에서 5개/m 상(3)와 30개/m 상(3)의 표적 군이 서로 상하로 존재할 때, 상부 표적군의 존재에 의해 하부 표적군의 echo level이 -0.43 dB 감쇠하는, 소위 그늘효과(shadowing effect)가 발생하였다. 4. 동지나해에서 정박 중에 탐지한 고밀도 어군의 echo신호와 그 어군직하의 해저에서 산란된 echo 신호를 상호 연관시켜 분석한 결과, 어군층내에서 발생한 어군감쇠와 다중산란효과가 해저 echo 신호의 변동에 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 5. 정치망의 원통에 인망한 정어리의 단위체적당에 대한 분포밀도가 36마리/m 상(3)였을 때, 해저기녹이 소실되는 어군감쇠현상과, 어군 echo 신호가 해저까지 신장되는 다중산란현상이 동시에 발생하였다. 6. 50kHz와 200kHz의 주파수에서 표적군의 평균체적산란강도(:dB)와 표적의 분포밀도($\rho$:개/m 상(3))의 간에 다음의 회귀직선식을 얻었다. 50kHz : =-46.2+13.7 Log($\rho$). 200kHz : =-43.9+13.4 Log($\rho$). 7. 표적의 분포밀도가 5, 10, 15, 20, 25, 30 개/m 상(3)였을 때, 적분방식에 의한 추정치는 50kHz에서 2.0, 8.1, 9.9, 14.1, 19.2, 26.7 개/m 상(3)이었고, 200kHz에서는 2.0, 8.0, 9.1, 15.0, 20.1, 24.1 개/m 상(3)이었으며, 단위체적당에 분포하는 표적의 수가 많을수록, 그 추정치의 정도가 높아지는 경향을 나타내었다. 또한, 양주파수에서 분포밀도의 추정치는 실제보다 약 30%정도 과소추정되었다.
우리나라는 1980년대초 산림녹화(山林綠化)를 달성하고, 본격적인 산림자원조성시대(山林資源造成時代)로 진입하게 되었다. 산지자원화(山地資源化)를 달성하기 위해서는 최근 대형화고 있는 산림화재(山林火災)에 대한 과학적인 관리체계수립이 절실히 요청된다. 본 연구(硏究)에서는 산림화재(山林火災)의 원인을 기상요인(氣象要因)과 인위적(人爲的) 요인(要因)으로 대별하여 산림화재(山林火災) 발생위험(發生危險)을 예측할 수 있는 Model을 개발하므로써 산림화재(山林火災)의 조기발견(早期發見) 및 진화(鎭火)를 가능케 하고 위험도가 높은 지역에 진화장비(鎭火裝備) 및 진화인원(鎭火人員)을 사전에 배치하는 등, 과학적인 산림화재방지(山林火災防止)의 이론적(理論的) 기초(基礎)를 제공하고자 수행하였다. (1) 기상인자(氣象因子)를 이용한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 선형확율(線形確率)모델(LPM)을 기초로 하여 여러 시계열 기상인자를 독립변수(獨立變數)로 하고 산화발생의 유무(有無)를 종속변수(從屬變數)로 한 WLS분석(分析)을 수행하여 확률모델화 하였다. (2) 인위적요인(人爲的要因)에 의한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 산화발생건수를 이용하여 각(各) 시(市) 군별(郡別) 잠재위험등급(潛在危險等級)을 산정하고, 산화발생사례를 원인별로 규명하여 각 원인들이 전체 산화에서 차지하는 비율에 각 원인별로 산화전문가의 주관적인 판단에 의해 위험등급을 매겨 당일(當日) 산화위험지수(山火危險指數)를 작성해서, 잠재위험등급(潛在危險等級)과 당일산화지수(當日山火指數)를 조합(組合)하여 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화위험을 지수화(指數化)하였다. (3) 앞의 기상요인(氣象要因)에 의한 산화위험(山火危險) Model에 지난 8년간의 기상자료를 대입하여 얻은 확률들을 기준으로 위험수준을 일정구분하여, 이를 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화발생지수(山火發生指數)와 조합하여 최종(最終) 산화발생위험지수(山火發生危險指數)를 작성하였다.
벼 재배 논에서 발생하는 메탄 배출량은 농업 부문에서 가장 큰 온실가스 배출원이지만 자연 환경 및 경작 관행에 따라 지역차가 크게 나타난다. 이를 가시화하고 그 원인과 특성을 분석하기 위해, 2010 농림어업총조사 자료를 바탕으로 IPCC 지침에 따라 행정구역별 메탄 배출량을 산정하고, 그 결과를 지도로 제작하였다. 산출된 단위 면적 당 메탄 배출량의 전국 평균은 $380{\pm}74kg\;CH_4\;ha^{-1}yr^{-1}$로 나타났으며, 전반적으로 서부 지역이 동부 지역보다 더 높은 추세를 보였다. 지역차를 발생시키는 주요인은 $SF_o$ 보정인자이며, 여기에 경작 일수가 그 차이를 상쇄하거나 심화시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 현장에서 관측한 메탄플럭스 자료와 이론적으로 산출된 값들을 비교했을 때, 사례에 따라 크고 작은 차이를 보였다. 최근의 지구 온난화 경향을 반영하는 28의 메탄 GWP 값을 적용할 경우, 전국 논의 총 메탄 배출량은 8,742 천 톤 $CO_2eq$로서, 국가 온실가스 인벤토리 보고서에 제시된 10,048 천 톤 $CO_2eq$보다 13% 낮게 계산되었다. 이 연구에서 제작된 상세지도를 통해 메탄 배출량의 지역차를 명확히 인식할 수 있으며, 주요 조절 인자에 대한 분석은 실질적인 메탄 저감 대책을 마련하는 데 중요한 과학적 근거를 제공할 것으로 기대된다.
I-131은 갑상선에 주로 집적되어 갑상선의 기능을 평가하는데 활용됨은 물론 높은 에너지의 베타선을 방출함으로써 암의 치료에도 널리 사용되고 있는 방사선 핵종이다. 그러나 I-131은 다양한 에너지의 감마선을 방출함으로써 핵의학 영상의 정량화가 어렵다. 특히 고에너지 영역의 감마선에 의한 격벽투과(septal penetration)와 산란선은 핵의학 진단영상에 악 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 격벽투과가 영상에 미치는 영향과 I-131의 산란보정 방법을 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 알아보고자 하였다. 본 실험을 위하여 임상에서 사용되고 있는 범용성 고에너지 조준기를 장착한 핵의학 영상 기기인 FORTE 시스템(Philips, Netherlands)에 대해 모사하였다. 격벽투과가 영상에 미치는 영향을 알아보기 위하여 고에너지 조준기의 격벽을 두 가지 종류로 모사하여 보았다. 한 종류는 실제로 사용하고 있는 납으로 격벽을 모사하였으며, 다른 한 종류는 높은 에너지의 감마선이 투과할 수 없는 밀도와 원자번호가 아주 높은 임의의 물질로 구성하여 모사하였다. 각 각의 조준기를 통해 물팬텀안의 I-131 선 선원의 영상을 획득한 결과 납 격벽에서 획득한 선 선원의 반치폭 (Full Width at Half with Maximum, FWHM)과 십치폭(Full width at Tenth with Maximum, FWTM)은 각 각 41.2 mm, 206.5 mm였으며, 높은 에너지의 감마선이 투과할 수 없는 임의의 물질로 만든 격벽의 조준기에서는 반치폭과 십치폭이 각 각 27.3 mm, 47.6 mm로 측정되었다. 이는 고에너지의 감마선에 의한 격벽투과가 핵의학 영상의 선예도를 나쁘게 한다는 것을 알 수 있다. 또한 I-131을 이용한 핵의학 영상의 산란보정을 위하여 물 팬텀 속의 점 선원을 모사하고 영상을 획득하였다. 산란보정 방법으로는 삼중광봉우리창(Triple Energy Window method, TEW)을 이용하여 획득 영상 내의 산란선을 유추하는 방법을 사용하였다. 그러나 이러한 방법은 중심에너지 창의 범위에 따라 유추된 산란선의 양에 영향이 있으므로 더 정확한 산란선 유추를 위해 확장된 삼중광봉우리창(Extended Triple energy Window method, ETEW)을 적용, 기존의 방법과 비교하였다. 실험 결과 시뮬레이션의 데이터 분류를 통한 산란선으로만 획득된 점 선원 영상과 TEW와 ETEW 방법을 통해 유추된 산란선 영상결과, ETEW 방법으로 산란선을 유추한 방법이 기존의 TEW 방법보다 더 정확함을 알 수가 있었다. 본 연구는 시뮬레이션을 통한 I-131의 특성을 평가함으로써 I-131을 이용한 동위원소 치료 및 GATE 프로그램 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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