야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.
본 연구에서는 이미지 물질의 표면의 특성을 나타내는데 사용되는 노말 맵(normal map) 이미지를 생성하고, 이를 활용하여 원본 물질 이미지의 분류 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 우선, (1) 이미지 내에서 물질의 표면 특성을 반영하고 있는 노말 맵을 생성하기 위해서 Generator로 Attention-R2 Gate를 적용한 U-Net을 사용하고, 생성된 노말 맵과 원본 노말 맵의 유사도를 Reconstruction loss로 활용한 Pix2Pix 기반의 방법을 사용하였다. 그 다음으로 (2) 앞서 만들어진 노말 맵 이미지를 분류 네트워크의 Attention Gate에 적용하여 원본 물질 이미지를 분류의 정확도를 개선할 수 있는 네트워크를 제안한다. 그리고 Pixar Dataset을 이용하여 생성된 노말 맵에 대해서, Ground Truth에 해당하는 노말 맵 사이의 유사도를 평가한다. 이 때, 유사도 측정 방식에 따라 다르게 적용된 reconstruction loss function의 결과를 비교한다. 또한 물질 이미지 분류에 대한 평가를 위해서 MINC-2500과 FMD 데이터셋을 기준으로 제안된 방법과 선행연구의 비교 실험을 통해 보다 정확하게 구분할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 이미지 내에서 물질을 파악하는 할 수 있는 다양한 이미지 처리 및 네트워크 구축에 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.
부분신장절제술 전 수술 계획을 세우기 위해서는 신장 종양의 위치, 형태 및 수술 시 안전 마진 파악이 중요하므로 신장 종양을 정확히 분할하는 것이 필요하다. 그러나 신장 종양은 환자마다 위치 및 크기가 다양하며 소장과 비장 같은 주변 장기와 형태와 밝기값이 유사하여 신장 종양을 분할하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하는 준지도학습 방법 중 하나인 평균-교사모델을 활용하여 신장의 여러 위치에서 발생하는 작은 크기의 신장 종양을 분할하기 위해 신장 위치 정보를 가지는 신장 로컬 가이드 맵을 이용해 신장 종양에 집중하는 평균-교사 네트워크를 제안하고, 신장 종양의 크기에 따른 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안 방법은 신장 주변에 존재하는 종양의 위치를 찾기 위해 신장 로컬 가이드 맵을 사용하여 신장의 국소 정보를 고려함으로써 75.24%의 F1-score를 보였다. 특히 분할이 어려운 작은 크기의 종양에 대한 과소분할을 개선하였으며 nnU-Net보다 적은 양의 레이블 데이터를 사용하여도 13.9% 높은 F1-score를 보였다.
3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.
본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.
In this study, energy budget was estimated to produce an efficient artificial seed. And it needs to enhance fisheries productivity of sandfish, A. japonicus. In order to estimate energy budget of the sandfish, A. japonicus juvenile fed on nonriched Artemia nauplii (NA) and the enriched Artemia nauplii (EA), of sandfish were reared at constant condition of seawater temperature of natural temperature (NT) and heated temperature (HT). During the reared period, energy used by the reared juveniles were calculated from estimates of data on ingestion, growth, oxygen consumption, nitrogen excretion and energy content. Energy budget of NT-NA, NT-EA, HT-NA and HT-EA were represented as 100C=66.49G+21.28M+0.78F+1.44U, 100C=67.54G+21.40M+9.39F+1.67U, 100C=66.86G+22.66M+8.01F+2.47U and 100C=67.06G+22.96M+7.70F+2.28U. The assimilation efficiency estimated NT-NA, NT-EA, HT-NA and HTEA were represented as 87.78%, 88.94%, 89.52% and 90.02%. Gross growth efficiency estimated NT-NA, NT-EA, HT-NA and HT-EA were represented as 66.49%, 67.54%, 66.86% and 67.06%. Net growth efficiency estimated NT-NA, NT-EA, HT-NA and HT-EA were represented as 75.75%, 75.94%, 74.68% and 74.49%. In this results, two ways could be considered to produce an efficient artificial seed of sandfish. To hasten the growth of sandfish juvenile, heated seawater (HT) and enriched Artemia nauplii (EA) should be inputted to reared condition. And to increase the energy efficiency, natural seawater (NT) and enriched Artemia nauplii (EA) should be inputted to reared condition.
복숭아혹진딧물(Myzus persicae $S\H{u}lzer$)의 성충 발육과 산자수를 $15-32.5^{\circ}C$, 상대습도 60-70%, 광주기 16L:8D 조건에서 조사하고 생명표를 작성하였다. 복숭아혹진딧물 성충은 $15-25^{\circ}C$까지 수명이 $13.1{\sim}8.4$일로 온도의 상승에 따라 성충기간이 짧아졌으며, 산자수는 $20^{\circ}C$에서 40.8마리로 최고치를 보였으나 $15-27.5^{\circ}C$까지 산자수 차이에 유의성이 인정되지 않았다. 다만 $30^{\circ}C$에서는 8.4마리로 고온에 영향을 받은 것으로 보인다. 또한 복숭아혹진딧물 성충의 일일 산자수는 $25^{\circ}C$에서 5.1마리였고, $15^{\circ}C$와 $30^{\circ}C$에서는 모두 2.8마리로 온도가 높거나 낮아지면서 일일산자수가 적어졌다. 온도별 총 산자수를 이용하여 작성한 산자 모형을 보면 $18.3^{\circ}C$에서 51.0마리로 최고값을 보인다. 또한 약충 발육시 사망률과 성충 수명, 산자수를 이용하여 생명표를 작성하였는데 복숭아혹진딧물은 Ro가 $27.5^{\circ}C$에서 36.5, $r_m$은 0.4, Dt는 1.6, 기간증가율은 1.5, 세대기간은 8.1로 $27.5^{\circ}C$가 복숭아혹진딧물 증가에 가장 적합한 온도로 나타났다.
Kim, Dmitriy;Zhumagulova, Roza;Tazhigulova, Bibinur;Zharaspayeva, Gulzhanar;Azhiyeva, Galiya
Nuclear Engineering and Technology
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제48권1호
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pp.274-284
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2016
Purpose: The purpose of this work is to describe the spectrometric analysis of gaseous cloud formation over reactor mixed uranium-and-plutonium (UP) fuel $(U_{0.8}Pu_{0.2})O_2$ samples heated to a temperature $>2,000^{\circ}C$, and thus forecast and evaluate radiation hazards threatening humans who cope with the consequences of any accident at a fission reactor loaded by UP mixed oxide $(U_{0.8}Pu_{0.2})O_2$, such as a mixture of 80% U and 20% Pu in weight. Materials and methods: The UP nuclear fuel samples were heated up to a temperature of over $2,000^{\circ}C$ in a suitable assembly (apparatus) at out-of-pile experiments' implementation, the experimental in-depth study of metabolism of active materials in living organisms by means of artificial irradiation of pigs by plutonium. Spectrometric measurements were carried out on the different exposed organs and tissues of pigs for the further estimation of human internal exposure by nuclear materials released from the core of a fission reactor fueled with UP mixed oxide. Results: The main results of the research described are the following: (1) following the research on the influence of mixed fuel fission products (radioactive isotopes being formed during reactor operation as a result of nuclear decay of elements included into the fuel composition) on living organisms, the authors determined the quantities of plutonium dioxide ($PuO_2$) that penetrated into blood and lay in the pulmonary region, liver, skeleton and other tissues; and (2) experiments confirmed that the output speed of plutonium out of the basic precipitation locations is very small. On the strength of the experimental evidence, the authors suggest that the biological output of plutonium can be disregarded in the process of evaluation of the internal irradiation doses.
Molybdenum-99 ($^{99}Mo$) is the most important isotope because its daughter isotope, technetium-99m ($^{99m}Tc$), has been the most widely used medical radioisotope for more than 50 years, accounting for > 80% of total nuclear diagnostics worldwide. In this review, radiochemical routes for the production of $^{99}Mo$, and the aspects for selecting a suitable process strategy are discussed from the historical viewpoint of $^{99}Mo$ technology developments. Most of the industrial-scale $^{99}Mo$ processes have been based on the fission of $^{235}U$. Recently, important issues have been raised for the conversion of fission $^{99}Mo$ targets from highly enriched uranium to low enriched uranium (LEU). The development of new LEU targets with higher density was requested to compensate for the loss of $^{99}Mo$ yield, caused by a significant reduction of $^{235}U$ enrichment, from the conversion. As the dramatic increment of intermediate level liquid waste is also expected from the conversion, an effective strategy to reduce the waste generation from the fission $^{99}Mo$ production is required. The mitigation of radioxenon emission from medical radioisotope production facilities is discussed in relation with the monitoring of nuclear explosions and comprehensive nuclear test ban. Lastly, the $^{99}Mo$ production process paired with the Korea Atomic Energy Research Institute's own LEU target is proposed as one of the most suitable processes for the LEU target.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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