방사선 의료영상의 잡음은 화질을 떨어트리며, 진단의 정확성을 낮추는 원인이 된다. 특별히 환자보호를 목적으로 방사선 피폭량을 줄인 저선량 의료영상은 잡음 수준이 높아 잡음 제거 기술이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 다양한 해상도에서 경계선 특징을 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하는 잡음제거 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 여러 개의 해상도의 피라미드 영상으로 분해하고, 각각의 분해된 영상으로 부터 퍼지 규칙기반 경계선 검출기를 통하여 안정된 경계 신뢰도 맵을 얻는다. 이들 다해상도 영상의 경계 신뢰도 맵은 유도 필터의 파라메터를 적응적으로 결정하며, 이를 이용하여 해당 영상의 경계를 보전하며 잡음을 제거한다. 이렇게 잡음이 제거된 다해상도 영상은 보간법을 통하여 확장되고 합성되어 결과영상을 얻는다. 제안된 방법은 미디언 필터, 양방향 필터, 유도 필터 등과 비교하여 경계선을 잘 보존하며, 잡음제거 능력이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
국가 공간정보를 다양한 방법으로 서비스 중인 공간정보 오픈플랫폼은 2012년 서비스 오픈 후 2차원 지도, 3차원 지형, 3차원 건물, 시계열지도 및 각종 주제도 등 지속적으로 다양한 콘텐츠와 서비스를 추가함에 따라 사람들의 관심이 증가하고 있다. 그러나, 공간정보 오픈플랫폼 시스템은 2012년 9월과 2013년 9월에 북한관련 3차원 위성영상 및 백두산 관련 신규 서비스가 추가되면서 사용자 접속의 폭주로 서비스가 중단되는 일이 발생하는 등 시스템의 과도한 부하에 대하여 안정적이지 못한 구조를 가지고 있다. 이는, 신규 콘텐츠 추가나 사용자 접속 증가 등 필요시마다 단순히 서버나 네트워크 장비만을 증설하여 서비스를 수행하였기 때문이다. 이에 본 연구에서는 CDN, 가상화, 클러스터링 등 신기술을 분석하여 방대한 국가 공간정보를 안정적으로 서비스 할 수 있는 새로운 공간정보 오픈플랫폼 아키텍처 구성방안을 제시하고자 한다. 끝으로 본 연구결과는 대용량 공간정보와 다수 사용자를 처리할 수 있는 차세대 공간정보 오픈 플랫폼 아키텍처 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
제철소에서 산업부산물로 다량 발생되는 제강전로슬래그를 struvite 정석반응의 정석재로 사용하여 고농도의 질소와 인의 제거특성을 파악하고자 하였다. $NH_4$-N와 $PO_4$-P의 제거 및 회수를 위한 struvite 정석반응의 최적의 pH영역은 8.0~8.75 범위로 확인되었다. pH 8.0~8.75 영역에서 struvite 침전 및 정석반응에 의한 총제거효율은 $NH_4$-N와 $PO_4$-P에 대하여 각각 34.3~61.0%와 91.0~96.2%의 값을 나타냈다. Struvite 정석반응에 의한 $NH_4$-N의 제거는 pH 8.5에서 29.4%의 최대값을 보였고 $PO_4$-P의 경우 pH 8.0에서 65.1%로 최대값을 나타냈다. 수중의 Ca 이온농도가 증가할수록 struvite 정석반응에 의한 $NH_4$-N의 제거효율은 감소하는 경향을 나타냈으며 $PO_4$-P의 경우에는 Ca 이온농도의 변화에 총제거효율이 크게 변하지 않았다. SEM, EDS 및 XRD 분석결과 struvite 정석반응에서 $NH_4$-N과 $PO_4$-P의 제거는 MAP과 HAp 결정이 독립적으로 혹은 정석재의 표면상에 발생함으로써 진행되는 것으로 판단되었다.
In Korea, 64% of the land is known as mountain area, but the definition and classification standard of mountain are not clear. Demand for utilization and development of mountain area is increasing. In this situation, the unclear definition and scope of the mountain area can lead to the destruction of the mountain and the increase of disasters due to indiscreet permission of forestland use conversion. Therefore, this study analyzed the variables and criteria that can extract the mountain boundaries through the questionnaire survey and the terrain analysis. We developed a mountain boundary extraction algorithm that can classify topographic mountain by using selected variables. As a result, 72.1% of the total land was analyzed as mountain area. For the three catchment areas with different mountain area ratio, we compared the results with the existing data such as forestland map and cadastral map. We confirmed the differences in boundary and distribution of mountain. In a catchment area with predominantly mountainous area, the algorithmbased mountain classification results were judged to be wider than the mountain or forest of the two maps. On the other hand, in the basin where the non-mountainous region predominated, algorithm-based results yielded a lower mountain area ratio than the other two maps. In the two maps, we was able to confirm the distribution of fragmented mountains. However, these areas were classified as non-mountain areas in algorithm-based results. We concluded that this result occurred because of the algorithm, so it is necessary to refine and elaborate the algorithm afterward. Nevertheless, this algorithm can analyze the topographic variables and the optimal value by watershed that can distinguish the mountain area. The results of this study are significant in that the mountain boundaries were extracted considering the characteristics of different mountain topography by region. This study will help establish policies for stable mountain management.
BLE 또는 Wi-Fi 기반 지문인식과 같은 기존의 RF 신호 기반 실내 위치인식 기술은 RF 신호의 불안정한 수신 신호 세기로 인해 소규모 실내 환경에서도 작지 않은 오차를 발생시키며 공항, 백화점과 같은 대규모 실내 환경에 적용하기가 어렵다. 이 논문에서는 RF 신호보다 안정적인 신호 강도를 갖는 자기장 신호를 이용한 실내측위 시스템을 제안한다. 유사한 자기장 값이 같은 실내 공간에 여럿 존재하지만, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 센서 데이터 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 순환 신경망 (Recurrent neural network, RNN)이라 불리는 심층 신경망 모델을 사용하여 사용자의 현재 위치와 이동 경로를 추적한다. 제안된 신경망 기반의 지자기 실내측위시스템의 평가를 위해 약 $94m{\times}26$ 크기의 교내 테스트베드에서 자기장 맵을 구축하고 자기장맵으로부터 추출한 다양한 이동 경로와 위치 정보를 이용하여 RNN을 학습한 결과, 테스트베드에서 제안된 시스템은 평균 1.20 미터의 테스트 측위 오차를 달성할 수 있었다.
본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.
하천은 다양한 환경조건에 따라 변화될 수 있는 공간으로 하천복원을 설계하기 위해서는 현재 하도의 안정성 여부를 파악할 수 있는 하도 평가가 필요하다. 하도 평가는 대상하천의 지형 및 수리 수문 등 다양한 정보가 요구되지만 국내여건상 과거자료 미비로 인해 시 공간적으로 변화된 하천의 지형학적 정보를 파악하기에는 많은 어려움이 있다. 본 연구는 만경강의 과거에서 현재까지의 하도지형 변화를 평가하기 위한 방안으로 영상분석기법을 이용하여 구하도 형성, 하도 종 횡단 변화, 하도 내 미지형 변화 등을 분석하였다. 만경강의 경우1920, 30년대 직강화 공사로 하도길이가 약15 km가 줄었으며, 하도가 절단되는 과정에서 6개소의 구하도 구간이 형성되었다. 이후 만경강은 하도경사 조정과 물이용을 위해 지속적인 보의 설치가 증가되었다. 보의 설치는 저수로 폭, 최심선 길이, 식생사주, 모래사주, 전체 사주 및 수역면적 등 변화의 주요원인이 되었다. 만경강 하도는 현재 하류구간에서 안정하도를 유지하는 것으로 판단되나 중류와 상류 구간 하도는 안정하도에 도달하지 못한 것으로 판단된다.
과냉각수조로 분사되는 증기의 직접접촉 응축특성을 알아보기 위하여 다섯 개의 수평 노즐에 대해 증기 질량유량과 수조 온도를 여러 가지로 변화시키면서 실험적 연구를 수행하였다. 증기응축현상을 육안관찰과 고속 비디오 카메라를 사용한 방법으로 분석한 결과, 안정된 증기제트인 경우 증기 질량속과 수조온도가 변화함에 따라 타원형 및 원추형 증기제트 형상이 나타나는 것을 관찰하였다. 증기제트 팽창비, 증기제트 길이 및 응축연전달계수를 구하였고, 증기 질량속, 수조온도 및 노즐 내경이 미치는 영향을 분석하였다. 증기제트 길이와 응축열전달계수를 증기 질량속 및 응축추진 포텐셜의 함수로 나타낸 상관식을 구하였다. 증기제트 내부와 주위 수조온도 분포를 구했으며 증기 질량속, 수조온도 및 노즐 내경이 미치는 영향을 분석하였다. 처깅, 천이처깅, 응축진동, 안정응축, 방울응축진동 및 간헐진동응축 등 여섯 가지 영역으로 구분된 응축 영역도를 작성하였다. 그 외, 수조 벽면에서의 동압을 측정하였고, 증기 질량속과 수조온도에 따라 변화하는 증기 응축모드와 동압과는 밀접한 연관성이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 네덜란드 부게넘 및 국내 태안 IGCC플랜트의 석탄으로부터 생성된 합성가스의 화염안정성 및 연소불안정성에 대해 기술하였다. GE7EA 모사 가스터빈 연소기를 대상으로 상압 고온 연소시험을 수행하여 입열량 및 질소희석에 따른 연소특성을 관찰하였다. 시험결과를 통해 화염안정화 선도는 화염의 구조에 따라 Regime I부터 VI까지 6개의 영역으로 구분하였고, 2개의 영역(Regime I, II)에서 화염이 안정적으로 연소되는 것을 확인하였다. 태안 및 부게넘 합성가스 모두 안정하게 연소되고, 화염이 외부 재순환 유동과 결합되는 Regime II에 해당하는 것을 확인하였다. 또한 $H_2$/CO비만을 고려하면 수소의 함량이 높은 부게넘 가스가 안정적 연소구간이 넓지만, 질소희석을 고려할 때 부게넘 가스 내의 더 많은 질소가 화염안정성에 부정적 영향을 미치기 때문에 태안 합성가스가 부게넘 합성가스보다 더 안정적으로 연소하였다.
Many researchers have evaluated the influence of vegetation cover on slope stability. However, due to the extensive variety of site conditions and vegetation types, different studies have often provided inconsistent results, especially when evaluating in different regions. Therefore, additional studies need to be conducted to identify the positive impacts of vegetation cover for slope stabilization. This study used the Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability Model (TRIGRS) to predict the occurrence of landslides in a watershed in Jinbu-Myeon, Pyeongchang-gun, Korea. The influence of vegetation cover was assessed by spatially and temporally comparing the predicted landslides corresponding to multiple trials of cohesion values (which include the role of root cohesion) and real observed landslide scars to back-calculate the contribution of vegetation cover to slope stabilization. The lower bound of cohesion was defined based on the fact that there are no unstable cells in the raster stability map at initial conditions, and the modified success rate was used to evaluate the model performance. In the next step, the most reliable value representing the contribution of vegetation cover in the study area was applied for landslide assessment. The analyzed results showed that the role of vegetation cover could be replaced by increasing the soil cohesion by 3.8 kPa. Without considering the influence of vegetation cover, a large area of the studied watershed is unconditionally unstable in the initial condition. However, when tree root cohesion is taken into account, the model produces more realistic results with about 76.7% of observed unstable cells and 78.6% of observed stable cells being well predicted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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