• Smart Structures and Systems
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• 제33권1호
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• pp.55-64
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• 2024

This paper proposes a fusion imaging-based coating-defect classification method for steel structures that uses zero-shot learning. In the proposed method, a halogen lamp generates heat energy on the coating surface of a steel structure, and the resulting heat responses are measured by an infrared (IR) camera, while photos of the coating surface are captured by a charge-coupled device (CCD) camera. The measured heat responses and visual images are then analyzed using zero-shot learning to classify the coating defects, and the estimated coating defects are visualized throughout the inspection surface of the steel structure. In contrast to older approaches to coating-defect classification that relied on visual inspection and were limited to surface defects, and older artificial neural network (ANN)-based methods that required large amounts of data for training and validation, the proposed method accurately classifies both internal and external defects and can classify coating defects for unobserved classes that are not included in the training. Additionally, the proposed model easily learns about additional classifying conditions, making it simple to add classes for problems of interest and field application. Based on the results of validation via field testing, the defect-type classification performance is improved 22.7% of accuracy by fusing visual and thermal imaging compared to using only a visual dataset. Furthermore, the classification accuracy of the proposed method on a test dataset with only trained classes is validated to be 100%. With word-embedding vectors for the labels of untrained classes, the classification accuracy of the proposed method is 86.4%.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제52권3호
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• pp.205-220
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• 2024

Various polylactic acid (PLA) blends were reinforced with untreated or silane-treated micro-sized cellulose fiber (MCF), successfully prepared as 3D printing filaments and then printed using a fused filament fabrication (FFF) 3D printer. In this study, we focused on developing 3D-printed MCF/PLA composites through silane treatment of MCF and investigating the effect of silane treatment on the various properties of FFF 3D-printed composites. Fourier transform infrared spectra confirmed the increase in hydrophobic properties of silane-treated MCF by showing the new absorption peaks at 1,100 cm^-1, 1,030 cm^-1, and 815 cm^-1 representing C-NH₂, Si-O-Si, and Si-CH₂ bonds, respectively. In scanning electron microscope images of silane-treated MCF filled PLA composites, the improved interfacial adhesion between MCF and PLA matrix was observed. The mechanical properties of the 3D-printed MCF/PLA composites with silane-treated MCF were improved compared to those of the 3D-printed MCF/PLA composites with untreated MCF. In particular, the highest tensile and flexural modulus values were observed for S-MCF10 (5,784.77 MPa) and S-MCF5 (2,441.67 MPa), respectively. The thermal stability of silane-treated MCF was enhanced by delaying the initial thermal decomposition temperature compared to untreated MCF. The thermal decomposition temperature difference at T₉₅ was around 26℃. This study suggests that the effect of silane treatment on the 3D-printed MCF/PLA composites is effective and promising.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제13권3호
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• pp.165-173
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• 2010

본 연구에서는 TeraScan시스템에서 산출되는 NOAA/AVHRR 해수면온도(SST) 자료의 신뢰도를 부여하기 위한 방법으로 구름 영향 정도를 단계별로 나누는 방법을 소개한다. TeraScan시스템에서 구름탐지는 주간과 야간에 따라 다른 파라미터와 경계값을 사용한다. 주간 구름탐지에서는 채널 2번(가시채널)과 4번(적외채널)을 이용하며, 채널 4번 휘도온도의 공간일관성(ch4_delta)과 채널 2번 알베도의 공간일관성(ch2_delta) 및 알베도 경계값(ch2_max) 검사를 수행한다. 야간의 경우, 가시채널을 사용할 수 없기 때문에 채널 3번(단파적외채널)과 4번(적외채널)을 사용하여 각 화소에 대한 차이값(ch3_minus_ch4)을 비교하고, 채널 4번 휘도온도 공간일관성(ch4_delta) 및 경계값(min_ch4_temp) 평가가 이루어진다. 여기서는 주야에 따른 변화를 보기 위해 2009년 5월 13일 00시 48분(UTC)과 21시 00분(UTC) 에 수신된 자료를 사용했다. TeraScan시스템을 통해 총 6가지 경계치를 검토했고, ch4_delta는 우리나라 주변 수온 전선에서 발생하는 구름 탐지 오류가 발생하지 않는 값으로 주야간 각각 5와 3.5로 결정되었다. 주간 파라미터로 사용되는 ch2_delta는 여러 값에 대한 적용 결과 2로, ch2_max는 3부터 8까지의 범위가 적절한 것으로 나타났다. 야간에 사용되는 ch3_minus_ch4는 -2부터 2까지의 범위, min_ch4_temp는 0으로 결정되었다. 즉, 구름의 영향 정도는 주간 ch2_max와 야간 ch3_minus_ch4의 경계값을 4 단계로 나눠 해수면온도자료를 산출하였다. 본 연구에서 사용한 경계값은 5월 자료에 대해 설정된 값이며, 향후 한반도 주변 해역의 특성과 시간별, 공간별, 계절별로 적절한 경계값을 설정하는 연구가 장기적으로 필요하며, 위의 특성들을 감안한 자료동화용 SST 생산프로세스 정립 및 결과분석 연구가 필요하다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제44권6호
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• pp.463-474
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• 2011

해남 천열수 광화대는 우리나라 남서부에 위치하고 있으며, 저유황계 천열수 금-은 광상(은산-모이산)과 점토광상(옥매산, 성산, 춘산)을 배태하고 있다. 백악기 화산활동과 관련된 천열수 광상과 이와 함께 수반되는 열수변질작용은 열수변질광물들로 구성된 대규모의 대상분포를 야기 시켰다. 명반석-석영, 명반석-딕카이트-석영, 딕카이트-카올리나이트-석영의 광물조합을 갖는 강고령토변질작용으로 변질된 암석들은 옥매산, 성산, 춘산지역에 노출되어 있다. 세 개의 가시근적외선 밴드, 여섯 개의 단파장적외선 밴드, 다섯 개의 열적외선 밴드로 구성된 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER)는 해남 천열수 광화대 내 강고령토변질작용을 받은 암석들을 식별하는데 사용되었다. 열수변질광물들의 특정한 분광특성들은 연구지역내 변질 받지 않은 암석들로부터 강고령 토변질작용을 받은 암석들의 식별을 가능하게 한다. 연구지역 내 강고령토변질작용을 받은 암석들을 주로 구성하는 명반석, 딕카이트, 카올리나이트는 대표적인 함 Al-O-H 광물로 $2.20{\mu}m$에서 강한 흡수특성을 갖는다. ASTER 밴드조합 및 밴드비 변환은 강고령토변질작용을 받은 암석과 비변질 암석으로부터 획득된 DN 값의 차이를 증가시킨다. 옥매산, 성산, 춘산지역으로부터 강고령토변질작용을 받은 암석들 내 명반석과 딕카이트-카올리나이트는 각각 1.523과 1.737의 평균 DN 값을 갖는다. 이러한 DN 값은 비변질 지역으로부터 획득된 DN (각각 평균 1.211과 1.308)값에 비해 훨씬 높다. ASTER 영상은 지표환경에서 열수변질광물의 분포특성을 원격적으로 제공할 수 있다. 이러한 측면에서 ASTER 분광분석과 야외지질조사 결과의 좋은 상관성은 ASTER 분광분석이 광물자원탐사의 초기 단계에서 유용한 탐사방법이 될 수 있음을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1607-1622
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• 2022

본 연구의 목적은 도시폭염 저감을 위한 기법인 쿨루프를 연구지역에 적용하여 토지피복 객체 간 지표 온도와 흡수일사 간 공간적 상관관계 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해 실제 쿨루프가 적용된 경상남도 김해시 장유무계동 인근을 연구지역으로 선정하였으며, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외 영역센서 FLIR Vue Pro R, 가시광선 영역센서 H20T와 다중분광영역 센서인 Micasense Red-Edge를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 2021년 7월 27일 아침 7시 15분부터 약 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 동일 시간대의 흡수일사 분포도, 쿨루프(113개) 및 일반옥상(367개) 지붕 객체를 추출하였다. 흡수일사 분포도는 ArcGIS의 3D 분석 기능인 Solar Radiation Analysis Tool을 통해 산출한 전천일사 분포도에 Micasense Red Edge를 통해 촬영한 Blue, Green Red, Near Infrared, Red Edge Range 영역대 센서의 조합을 통해 구축한 연구 지역의 알베도 값을 반영하여 구축한다. 전술된 자료를 기반으로 일반옥상과 쿨루프 지붕 객체별 지표온도와 흡수일사 간 Pearson 상관계수를 산출하였다. 분석 결과 일 평균 기준 일반옥상 0.550, 쿨루프 0.387의 상관계수 값을 나타내고 있었다. 하지만, 시간대별 상관성의 변화를 파악한 결과 분석일 기준 태양고도가 높은 시기인 11시 30분과 13시의 경우 일반옥상과 쿨루프 간 상관계수의 차이는 0.022, 0.024 값을 보여 유사한 상관성을 보이고 있다. 그 외 시간대는 일반옥상의 상관계수 값이 쿨루프 보다 약 0.1 이상 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 드론을 통해 취득한 고해상도 영상을 활용하여 쿨루프의 실질적 일사차단 영향의 가능성을 대조군이 되는 일반 옥상과의 상관성 비교를 통해 파악한 사례 연구이다. 향후 본 연구 결과를 기반으로 효율적인 도시열섬 저감기법 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 구강회복응용과학지
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• 제40권2호
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• pp.55-63
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• 2024

목적: 이 연구의 목적은 거친 티타늄 표면에 형성된 Staphylococcus aureus 바이오필름에 대해 인도시아닌 그린을 활용한 광역학치료(photodynamic therapy; PDT)의 항미생물 효과를 평가하고, 이를 임상에서 널리 사용되는 다른 화학 처치 방법과 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 멸균된 거친 표면 티타늄 디스크에 S. aureus ATCC 25923을 접종한 후 48시간 동안 배양하여 바이오필름을 형성하였다. 실험은 대조군, 클로르헥시딘군(CHX), 테트라싸이클린군(TC), 인도시아닌 그린군(ICG), 인도시아닌 그린을 활용한 광역학치료군(ICG-PDT)으로 구분하여 진행하였다. 군에 따른 처리 후 세균을 배양하여 세균 수(colony forming unit; CFU)를 계산하고, 바이오필름을 공초점 현미경을 통해 분석하였다. 통계 분석은 CFU값을 로그값으로 변환한 후 분산 분석을 시행하였다. 결과: 모든 실험군은 대조군과 비교하여 유의한 항미생물 효과를 나타냈으며(P < 0.05), 특히 CHX, TC, PDT 군에서 90% 이상의 유의한 효과를 보였다(P < 0.01). CHX 군은 TC, PDT 군과 유의한 차이를 보이지 않았으나(P > 0.05), PDT 군은 TC보다 유의하게 효과적이었다(P = 0.035). 공초점현미경 상에서 PDT 군에서 사균의 비율이 더 높게 관찰되었다. 결론: 이번 연구를 통해 인도시아닌 그린을 활용한 광역학치료가 SLA 티타늄 표면에 형성된 S. aureus 바이오필름 제거에 있어 효과적임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.481-491
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• 2014

빙상이나 빙하, 빙붕에서 푸른색의 얼음이 지표에 노출되어 있는 지역을 청빙지대라 한다. 이는 빙하 표면에 쌓인 눈이 바람에 의해 침식되거나 기온과 일사량에 따른 승화로 인해 대부분 제거되기 때문이다. 청빙지대는 운석이 농집되기 쉽고 빙체의 질량균형에 매우 큰 영향을 미치기 때문에, 청빙의 노출도 및 밀집도에 대한 정량적 지표의 개발이 요구되고 있다. 이 연구에서는 2007~2012년에 동남극 맥머도 드라이벨리를 촬영한 MODIS 영상을 이용하여 청빙과 눈, 구름의 분광반사특성을 분석하고, 청빙의 노출도 및 밀집도를 정량화 할 수 있는 정규청빙지수(Normalized Difference Blue-ice Index, NDBI) 알고리즘을 고안하였다. 눈과 구름은 가시광선과 근적외선 파장대역에서 매우 높은 반사율을 나타낸다. 청빙은 청색 파장대역에서 높은 반사율을 보이는 반면에, 근적외선 파장대역에서 낮은 반사율을 보인다. NDBI 알고리즘은 청색과 근적외선 파장대역에서의 반사율 차이를 두 반사율의 합으로 나누는 것으로 표현된다[NDBI = (Blue - NIR)/(Blue + NIR)]. 청빙의 NDBI는 노출도와 밀집도에 따라 0.2~0.5의 값을 가지며, 0.2 이하의 값을 가지는 눈과 구름이나 음수의 값을 나타내는 암석으로부터 명확히 구분되었다. 청빙의 NDBI가 시간에 따라 변화하는 현상은 맥머도 드라이벨리의 기상관측소에서 측정된 풍속($R^2=0.012$)이나 기온($R^2=0.278$) 보다는 적설두께와 가장 높은 상관성($R^2=0.699$)을 나타냈다. 적설두께가 증가할수록 NDBI 값은 감소하였는데, 이는 청빙지대의 NDBI 값으로부터 적설량의 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구에서 개발된 NDBI 알고리즘은 운석탐사, 빙체의 질량균형 분석, 적설량 추정 등 다양한 극지연구 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 전망된다.

• 대한지리학회지
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• 제40권
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• pp.1-13
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• 1989

도시기후와 같은 소기후를 연구하기 위하여는 도시는 물론 그 주변의 농촌지역에 이르기까지 조밀한 기상관측망이 필요하다. 그러나 한국에서 뿐만 아니라 선진제국에서도 기상관측망의 밀도가 도시기후를 파악하기에 충분할 만큼 조밀하지 못한 실정에 있다. 이러한 상항하에서 도시기후에 관하여 연구하려면 기초자료부터 측정하여야하는 어려움이 있으며, 따라서 그 연구의 필요성은 절감하면서도 실제적인 연구는 극히 부진하여 그 범위도 대단히 한정되어 있다. 1960년에 TIROS 1호가 미국에서 발사된 이래 다수의 기상위성이 궤도상에서 선회하며 많은 기상정보를 지상으로 보내주고 있다. 그리하여 현장관측이 어려운 각종 기상현상에 관한 정보를 짧은 시간안에, 그리고 경우에 따라서는 적은 비용으로 입수할 수 있게 됨으로써 기상연구에 박차가 가하여지게 되었다. 특히 최근에는 컴퓨터 프로그램의 발달과 더불어 해상력이 1km인 AVHRR의 영상을 대축척으로 확대하여 사용할 수 있게 되는 한편 여러가지 오류도 수정할 수 있게 되었다. 그리고 이들 위성으로부터 관측된 열적외선 영상은 도시열섬을 나타내는데 있어서 중용한 자료로 사용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 원격탐사 기법에 의한 도시열섬 연구의 가능성을 타진하여 보고자 NOAA AVHRR 영상을 이용하여 남한지역의 도시열섬의 존재와 수도권지역 열섬의 강도 및 형태를 알아보고 나아가 도시열섬과 여러 도시현상간의 관계를 밝혀 보고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.10-20
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• 2019

전 세계적으로 기후변화로 인한 불규칙적인 강우의 영향으로 수계에서는 비점오염에 의한 부영양화, 녹조현상 등이 빈번하게 발생되고 있다. 특히 이러한 수계오염은 원활한 용수공급을 위한 저수지 유속이 느린 하천이 인접해있고, 축사 퇴비 등이 다수 분포해 있어 비점오염의 수계유입이 쉬운 농업지역이 취약하다. 따라서, 본 연구에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 영상과 수계부영양화를 발생시키는 총인 총질소, 녹조발생과 간접적인 연관성이 있는 클로로필-a의 상관분석을 통해 소하천 수질 특성 파악에 UAV의 활용 가능성을 분석하였다. 분석에는 대상지인 양천, 함양위천 소권역에서 수집한 다중분광 영상 및 녹조탐지에 사용되는 식생지수 NDVI(Normalized difference vegetation index), NDRE(Normalized Difference Red edge), CIRE(Chlorophyll Index Red edge)를 활용하였다. 채수지점에 대한 영상값과 수질분석 값의 상관관계를 분석한 결과 총인은 유의수준 0.05 이내에서 CIRE(0.66)와 클로로필-a는 Blue(-0.67), Green(-0.66), NDVI(0.75), NDRE(0.67), CIRE(0.74)와 상관관계를 보였다. 총질소는 유의수준 0.05에서 Red(-0.64), Red edge(-0.64), NIR(-0.72)와 상관관계를 보였다. 본 연구결과를 통해 UAV 기반 다중분광 영상과 수질오염 발생 인자에 대한 유의미한 상관관계를 확인하였고, 녹조탐지에 사용하는 식생지수의 경우 클로로필-a뿐만 아니라 총인의 파악에도 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다. 이는 농업지역의 비점오염 관리우심 지역 선정 등 관리대책을 마련하는데 유의미한 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.