• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.627-636
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• 2021

SAR위성영상을 활용한 선박탐지연구는 세계적으로 많은 연구가 이루어지고 있으나, 초소형 SAR위성을 활용한 연구는 아직 소수에 불과하다. 최근 ICEYE, Capella 위성을 필두로 초소형 SAR 위성들의 활용이 가능하며, 뉴 스페이스 시대의 흐름에 맞추어 국내외에서 초소형군집위성 개발이 활발히 진행되고 있다. 현재 대부분의 초소형 위성은 광학위성이나, 운용 및 개발 진행중인 SAR (핀란드 ICEYE: 18기(~2021), 미국 Capella: 36기(~2023), 국내 해양경찰 SAR: 32기(기획 연구) 등)의 운용계획에 선제적으로 대비하기 위하여 초소형 SAR 위성의 활용방안에 대한 구체적인 논의가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 현재 운용되고 있는 광학 및 SAR 초소형 군집 위성의 현황 및 특징을 기술하였으며, 이를 활용한 연구들에 대해 조사하였다. 또한, 대표적인 초소형 SAR 위성인 ICEYE와 Capella위성의 현황 및 특징을 기반으로 초소형 SAR 위성 자료가 선박탐지연구에서 유용하게 활용될 수 있는 방안에 대해 기술하였다. 그 결과, 초소형 SAR위성은 군집으로 운용되어 재방문주기가 짧으며 고해상도 영상의 신속한 제공이 가능하다는 장점이 있어, 시간 및 공간의 고해상도 영상 수집이 필수적인 광역 해상 선박 모니터링에 크게 기여할 것으로 판단하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.1-17
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• 2021

본 연구는 디지털헬스케어서비스에서 사용자기대와 사용자효용의 매개요인을 사용하여 서비스 품질의 특성들이 지속사용의도에 미치는 효과를 분석하였다. 첫째, 독립요인을 서비스품질 차원으로 통합하였으며, 기존 연구들을 토대로 독립요인들을 도출하였다. 도출된 독립요인은 기술적특성, 사용자특성, 의료서비스특성 등의 3개의 관점으로 구분하였으며, 각각의 독립요인 특성이 지속사용의도에 어떻게 영향을 주는지를 연구하였다. 둘째는 사용자기대와 사용자효용이라는 2개의 매개요인들이 독립요인과 종속요인을 매개하는지를 분석하였다. 본 연구에서는 357개의 설문을 사용하였으며 의미 있는 분석결과는 사용자특성 요인이 사용자기대와 사용자 효용 그리고 지속사용의도에 연속적으로 영향을 미치는 독립요인이라는 것을 발견하였다. 분석 결과을 요약하면 다음과 같다. (1) 사용자특성 요인은 사용자기대와 사용자효용 매개요인에 영향을 주고, 이들 매개요인들은 지속사용의도 종속요인에 영향을 미친다. (2) 기능성, 호환성 그리고 편의성 하위요인들로 구성된 기술적특성 독립요인과 혁신성 하위요인을 갖는 사용자 특성 독립요인은 사용자기대 매개요인에 영향을 주고, 사용자기대 매개요인은 지속사용의도 종속 요인에 영향을 준다. (3) 신뢰성, 운영용이성, 안전성 그리고 정확도 하위요인들로 구성된 의료 서비스특성 독립요인은 사용자효용 매개요인에 영향을 주고, 사용자효용 매개요인은 다시 지속 사용의도 종속요인에 영향을 미친다.

• 한국물환경학회지
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• 제27권3호
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• pp.322-328
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• 2011

This study was performed to investigate the characteristics of nutrient removal of municipal wastewater in the membrane bioreactor system with the different types of membrane. Membrane bioreactor consists of three reactors such as two intermittent anaerobic and the submerged membrane aerobic reactor with flat sheet and hollow fiber membrane, respectively. The removal efficiencies of $COD_{cr}$, BOD, SS, TN and TP on the flat sheet membrane bioreactor were 94.3%, 99.0%, 99.9%, 70.3% and 63.1%, respectively. In addition, The removal efficiencies of $COD_{cr}$, BOD, SS, TN and TP on the hollow fiber membrane bioreactor were 94.0%, 99.3%, 99.9%, 69.9% and 66.9%, respectively. The estimated true biomass yield, specific denitrification rate (SDNR), specific nitrification rate (SNR) and phosphorus removal content on the flat sheet membrane bioreactor were $0.33kgVSS/kgBOD{\cdot}d$, $0.043mgNO_3-N/mgVSS{\cdot}d$, $0.031mgNH_4-N/mgVSS{\cdot}d$, and 0.144 kgP/d, respectively. In addition, the estimated true biomass yield, specific denitrification rate (SDNR), specific nitrification rate (SNR) and phosphorus removal content on the hollow fiber membrane bioreactor were $0.30kgVSS/kgBOD{\cdot}d$, $0.067mgNO_3-N/mgVSS{\cdot}d$, $0.028mgNH_4-N/mgVSS{\cdot}d$, and 0.121 kgP/d, respectively. There was little difference between the flat sheet and hollow fiber on the nutrient removal efficiencies except SNR and SDNR. These differences between them were caused by the air demand to prevent the membrane fouling. The flux and oxygen demand for air scouring were $19.0L/m^2/hr$ and $2.28m^3/min$ for the flat sheet membrane, and $20.7L/m^2/hr$ and $1.77m^3/min$ for the hollow fiber membrane on an average.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.63-70
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• 2009

보안토큰 기반의 사용자 인증 시스템에서 사용자의 지문정보를 이용하는 방법이 대두되고 있다. 그러나 지문정보가 타인에게 도용된다면 패스워드와 달리 변경이 불가능하거나 제한적이기 때문에 사용자의 지문정보는 더욱 안전하게 보관되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로 지문 퍼지볼트(Fuzzy Fingerprint Vault)가 보고되었다. 본 논문에서는 비밀분산 기법을 이용하여 지문 인식률의 성능저하 없이 보안토큰 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 보안성을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 퍼지볼트 이론이 적용된 사용자의 지문 템플릿을 지문 인식률과 보안성을 모두 고려하여 두 부분으로 나누어 각각 보안토큰과 서버에 저장한다. 또한, 퍼지볼트 이론을 지문에 적용하였을 때 발생하는 자동 정렬(Auto-Alignment) 문제는 기하학적 해싱 방법을 분산 적용하여 해결한다. 실험을 통하여 지문 인식률의 성능저하는 무시할 수준이고 보안성은 향상됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1089-1098
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• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1201-1208
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• 2020

해양에서 바닷물의 성질이 비슷한 바닷물 덩어리를 수괴라 하며, 전선은 서로 다른 속성의 두 수괴가 만나는 해역이다. 경사도 알고리즘은 해수면 온도 픽셀이 급격하게 변하는 곳을 경사가 크다고 보고, 경사가 큰 곳을 전선으로 가정하여 추출하는 방법이다. 이 방법은 대용량의 위성 자료를 한꺼번에 처리할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 경사도 알고리즘을 이용하여 한반도 주변 해역의 전선을 찾아보고자 하였다. 연구 자료는 격자화 되어있는 해수면 온도 위성 자료를 이용하였다 해상도는 1/4°이며, 연구 기간은 1993년 1월부터 2018년 12월까지 월 평균 자료를 사용하였다. 해수면 온도 자료를 이용하여 전선 추출 결과 대표적으로 중국 연안 전선, 남해 연안 전선, 쿠로시오/쿠로시오 속류 전선, 아극 전선, 아북극 전선 등 다섯 개의 전선을 찾을 수 있었다. 계절별 전선 분포 비교 결과 겨울, 봄철에는 여름, 가을철에 비해 더 많은 종류의 전선이 분포하였으며, 분포 범위도 더 넓어졌다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제48권1호
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• pp.34-43
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• 2021

CRISPR/Cas9에 의한 유전자 교정 기술은 유용 형질을 갖는 작물 및 임목의 육성에 있어 널리 사용되고 있는 핵심 기술이다. 유전자 교정 임목 육성에는 아그로박테리움에 의한 형질전환 방법이 높은 효율로 시행된 연구가 많았고 따라서 형질전환에 사용된 플라스미드 서열이 식물 유전체 안에 존재한다는 문제가 남아 있었다. 본 연구에서는 CRISPR/Cas9을 사용하여 유전자 교정 임목을 육성하는 데 기존에 알려진 벡터 도입 기술이 아닌, 단일 가닥 가이드 RNA (sgRNA)와 Cas9 단백질을 혼합하여 만든 리보핵산단백질을 현사시나무 원형질체에 도입하는 방법을 기술하였다. 염 스트레스 내성 관련 인자 PagSAP1 유전자를 표적으로 하는 3종류의 sgRNA를 디자인하고, 각 sgRNA와 Cas9 단백질을 혼합하여 만든 리보핵산단백질을 원형질체에 도입하였다. 표적화 딥시퀀싱을 통해 리보핵산단백질 형성 시 sgRNA와 Cas9 단백질을 혼합하고 일정 시간 배양하여 안정화되는 시간이 필요한 것을 확인하였다. 또한 sgRNA3의 리보핵산단백질이 sgRNA1, sgRNA2의 리보핵산단백질보다 높은 교정 효율을 보이는 것을 확인하였다. 본 실험을 통해 리보핵산단백질을 이용한 유전자 교정 기술이 임목에도 적용될 수 있음이 확인되었고, 이는 외래 유전자 없이 유전자 교정 임목을 육성하는 데 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권2호
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• pp.367-379
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• 2021

The objectives of this study were to evaluate convolutional neural network models and computer vision techniques for the classification of swine posture with high accuracy and to use the derived result in the investigation of the effect of dietary fiber level on the behavioral characteristics of the pregnant sow under low and high ambient temperatures during the last stage of gestation. A total of 27 crossbred sows (Yorkshire × Landrace; average body weight, 192.2 ± 4.8 kg) were assigned to three treatments in a randomized complete block design during the last stage of gestation (days 90 to 114). The sows in group 1 were fed a 3% fiber diet under neutral ambient temperature; the sows in group 2 were fed a diet with 3% fiber under high ambient temperature (HT); the sows in group 3 were fed a 6% fiber diet under HT. Eight popular deep learning-based feature extraction frameworks (DenseNet121, DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, VGG16, VGG19, and Xception) used for automatic swine posture classification were selected and compared using the swine posture image dataset that was constructed under real swine farm conditions. The neural network models showed excellent performance on previously unseen data (ability to generalize). The DenseNet121 feature extractor achieved the best performance with 99.83% accuracy, and both DenseNet201 and MobileNet showed an accuracy of 99.77% for the classification of the image dataset. The behavior of sows classified by the DenseNet121 feature extractor showed that the HT in our study reduced (p < 0.05) the standing behavior of sows and also has a tendency to increase (p = 0.082) lying behavior. High dietary fiber treatment tended to increase (p = 0.064) lying and decrease (p < 0.05) the standing behavior of sows, but there was no change in sitting under HT conditions.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권2호
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• pp.1-7
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• 2021

강 박스거더 교량의 연속지점부 바닥판은 상부플랜지와 합성되는 구조이며 장경간 교량에서는 지점부 바닥판에 인장균열이 발생할 수 있는 구조로서 내구성 저하 등의 문제가 발생하고 있다. 이는 장경간 적용시 고정하중 및 활하중의 영향으로 슬래브의 교축방향 인장응력이 설계인장강도를 초과하기 때문이다. 이에 지점부 슬래브에 교축방향 철근을 추가하여 인장균열을 제어하고 추가의 압축응력 도입이 필요하다. 이러한 문제점 해결을 위해 연속지점부 상부슬래브의 인장응력 구간에 PS강선 긴장으로 압축응력을 도입하는 강 박스거더교의 구조계를 제안하였고, 이에 따른 구조적 성능을 유한요소해석과 실물시험체의 강선긴장 실험을 통해서 비교 검증하였다. PS강선 긴장을 통해 부모멘트부에 발생하는 슬래브의 인장응력 및 균열을 제어할 수 있는 압축응력을 도입하면 기존 강 박스거더교에 비해 구조안전성 개선 및 내구성능을 강화할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.99-108
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• 2021

차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량 환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 가림에 강하기 때문에 안경이나 선글라스를 착용하는 상황에서도 높은 성능 향상이 가능하다. 즉 가려지지 않은 남은 랜드마크의 점수를 사용하여 운전자를 인식할 수 있다. 또한 등록 운전자와 미등록 운전자 간의 관계를 고려한 새로운 인식 거부 방법과 새로운 평가 방법을 논문에서 제안한다. 자체 취득한 데이터 셋, 공인된 PolyU 및 ORL 데이터 셋으로 실험한 결과 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.