• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.289-305
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• 2004

Atmospheric correction of Landsat Visible and Near Infrared imagery (VIS/NIR) over aquatic environment is more demanding than over land because the signal from the water column is small and it carries immense information about biogeochemical variables in the ocean. This paper introduces two methods, a modified dark-pixel substraction technique (path--extraction) and our spectral shape matching method (SSMM), for the correction of the atmospheric effects in the Landsat VIS/NIR imagery in relation to the retrieval of meaningful information about the ocean color, especially from Case-2 waters (Morel and Prieur, 1977) around Korean peninsula. The results of these methods are compared with the classical atmospheric correction approaches based on the 6S radiative transfer model and standard SeaWiFS atmospheric algorithm. The atmospheric correction scheme using 6S radiative transfer code assumes a standard atmosphere with constant aerosol loading and a uniform, Lambertian surface, while the path-extraction assumes that the total radiance (L/sub TOA/) of a pixel of the black ocean (referred by Antoine and Morel, 1999) in a given image is considered as the path signal, which remains constant over, at least, the sub scene of Landsat VIS/NIR imagery. The assumption of SSMM is nearly similar, but it extracts the path signal from the L/sub TOA/ by matching-up the in-situ data of water-leaving radiance, for typical clear and turbid waters, and extrapolate it to be the spatially homogeneous contribution of the scattered signal after complex interaction of light with atmospheric aerosols and Raleigh particles, and direct reflection of light on the sea surface. The overall shape and magnitude of radiance or reflectance spectra of the atmospherically corrected Landsat VIS/NIR imagery by SSMM appears to have good agreement with the in-situ spectra collected for clear and turbid waters, while path-extraction over turbid waters though often reproduces in-situ spectra, but yields significant errors for clear waters due to the invalid assumption of zero water-leaving radiance for the black ocean pixels. Because of the standard atmosphere with constant aerosols and models adopted in 6S radiative transfer code, a large error is possible between the retrieved and in-situ spectra. The efficiency of spectral shape matching has also been explored, using SeaWiFS imagery for turbid waters and compared with that of the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm, which falls in highly turbid waters, due to the assumption that values of water-leaving radiance in the two NIR bands are negligible to enable retrieval of aerosol reflectance in the correction of ocean color imagery. Validation suggests that accurate the retrieval of water-leaving radiance is not feasible with the invalid assumption of the classical algorithms, but is feasible with SSMM.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권6호
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• pp.1834-1845
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• 2021

Liquid lead-bismuth cooled fast reactor is one of the most promising reactor types among the fourth-generation nuclear energy systems. The flow and heat transfer characteristics of lead-bismuth eutectic (LBE) are completely different from ordinary fluids due to its special thermal properties, causing that the traditional Reynolds analogy is no longer recommended and appropriate. More accurate turbulence flow and heat transfer model for the liquid metal lead-bismuth should be developed and applied in CFD simulation. In this paper, a specific CFD solver for simulating the flow and heat transfer of liquid lead-bismuth based on the k - 𝜀 - k_𝜃 - 𝜀_𝜃 model was developed based on the open source platform OpenFOAM. Then the advantage of proposed model was demonstrated and validated against a set of experimental data. Finally, the simulation of LBE turbulent flow and heat transfer in a 7-pin wire-wrapped rod bundle with the k - 𝜀 - k_𝜃 - 𝜀_𝜃 model was carried out. The influence of wire on the flow and heat transfer characteristics and the three-dimensional distribution of key thermal hydraulic parameters such as temperature, cross-flow velocity and Nusselt number were studied and presented. Compared with the traditional SED model with a constant Pr_t = 1.5 or 2.0, the k - 𝜀 - k_𝜃 - 𝜀_𝜃 model is more accurate on predicting the turbulence flow and heat transfer of liquid lead-bismuth. The average relative error of the k - 𝜀 - k_𝜃 - 𝜀_𝜃 model is reduced by 11.1% at most under the simulation conditions in this paper. This work is meaningful for the thermal hydraulic analysis and structure design of fuel assembly in the liquid lead-bismuth cooled fast reactor.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.481-487
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• 2019

두부 CT 검사 시 일반적으로 검사 시 적용하는 스캔조건 및 알고리즘을 기준으로 선정 후 알고리즘 변경 적용을 통한 선량감소효과를 실험을 통해 알아보고자 하였다. 그 결과 선량감소효과는 관전압 보다 관전류 변화 시 의미가 있었으며, 인체 팬텀을 이용한 화질 평가는 Smooth 알고리즘적용 후 선량을 감소 시 Bone 알고리즘적용 후 선량을 감소 시 보다 상대적으로 화질 감소가 적었으며, 특히 Bone 알고리즘적용 시에는 평균 CT Number 또는 Pixel value의 편차가 상대적으로 크게 측정되었다. 즉 선량은 감소되고 화질은 유지하여 환자의 피폭 선량을 감소시키고 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있는 조건은 Smooth 알고리즘 적용과 120 kVp, 160 mA라는 결과 값을 얻을 수 있었다. 이 때 선량은 약 28% 감소되며 평균 CT Number 또는 Pixel value도 오차가 상대적으로 적게 측정 되었다. 향 후 스캔조건 및 다양한 알고리즘 적용 후 그 결과를 검진 또는 추적검사 등으로 내원한 환자에게 적용하여 검사 한다면 환자 피폭선량 감소에 있어 매우 유용할 것으로 사료된다.

• 산업융합연구
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• 제20권10호
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• pp.137-146
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• 2022

최근 다양한 산업분야에서 RPA(Robotic Process Automation)의 활용에 대한 검토가 이루어지고 있지만, 예상보다 빠르게 기업에 적용되고 있지 않은 것으로 보인다. 본 연구에서는 신기술 수용의도에 대한 기존연구들의 긍정적인 영향을 참고하여, 다른 관접에서 RPA의 수용갈등과 수용의도에 영향을 미치는 인지된 3가지 부정적 위험요인을 제시하고, RPA유경험자, 성별 및 ICT업종을 통제변수로 하여 RPA의 수용갈등과 수용의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구를 위해서 직장인을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고 SPSS 22.0 및 AMOS 22.0 통계 툴을 이용하여 그 결과를 분석하였다. 그 결과 인지된 3가지 위험요인인 도입실패염려, 고용불안, 실행오류 중 고용불안과 실행오류는 RPA의 수용갈등과 수용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 하지만 도입실패염려는 수용갈등과 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 수용갈등은 수용의도의 매개역할 요인으로 판단되었다. 즉 RPA 적용실패로 인해 작업 환경이 이전보다 악화될 것이라는 우려는 수용 갈등을 일으켜 수용 의도에 영향을 주는 것으로 보아 RPA가 적용되는 상황에서 이러한 측면에 대한 세심한 검토가 필요할 것이다. 또한 도입실패염려가 수용의도에 영향을 주는데 있어서 수용갈등이 간접효과로 유의미한 영향을 주는 결과로 보아, 수용갈등이 수용의도의 매개역할 요인으로 분석되었다. 본 연구를 통해서 RPA를 적용하고자 하는 각 산업에서 경영관리의 이론적, 실무적으로 인지된 위험 중 특히 중요한 요소를 파악하고 선제적으로 대응할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1610-1610
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• 2001

Microbiological examination of silage is of little value in gauging the outcome of silage, and so chemical analysis is more reliable and meaningful indicator of quality. On the other hand chemical assessments of the principal fermentation products provide an unequivocal basis on which to judge quality. Livestock require energy, protein, minerals and vitamins from their food. While fresh forages provide these essential items, conserved forages on the other hand may be deficient in one or more of them. The aim of the conservation process is to preserve as many of the original nutrients as possible, particularly energy and protein components (Woolford, 1984). Silage fermentation is important to preservation of forage with respect of feeding value and animal performance. Chemical and bacteriological changes in the silo during the fermentation process can affect adversely nutrient yield and quality (Moe and Carr, 1984). Many of the important chemical components of silage must be assayed in fresh or by extraction of the fresh material, since drying either by heat or lyophilisation, volatilises components such as acids or nitrogenous components, or effects conversion to other compounds (Abrams et al., 1987). Maize silage dorms the basis of winter rations for the vast majority of dairy and beef cattle production in Uruguay. Since nutrient intake, particularly energy, from forages is influenced by both voluntary dry matter intake and digestibility; there is a need for a rapid technique for predicting these parameters in farm advisory systems. Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) is increasingly used as a rapid, accurate method of evaluating chemical constituents in cereals and dried forages. For many years NIRS was applied to assess chemical composition in dry materials (Norris et al., 1976, Flinn et al., 1992; Murray, 1993, De Boever et al., 1996, De la Roza et al., 1998). The objectives of this study were (1) to determine the potential of NIRS to assess the chemical composition of dried maize samples and (2) to attempt calibrations on undried samples either for farm advisory systems or for animal nutrition research purposes in Uruguay. NIRS were used to assess the chemical composition of whole - plant maize silage samples (Zea mays, L). A representative population of samples (n = 350) covering a wide distribution in chemical characteristics were used. Samples were scanned at 2 nm intervals over the wavelength range 400-2500 nm in a NIRS 6500 (NIRSystems, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode. Cross validation was used to avoid overfitting of the equations. The optimum calibrations were selected on the basis of minimizing the standard error of cross validation (SECV). The calibration statistics were R$^2$ 0. 86 (SECV: 11.4), 0.90 (SECV: 5.7), 0.90 (SECV: 16.9) for dry matter (DM), crude protein (CP), acid detergent fiber (ADF) in g kg$\^$-1/ on dry matter, respectively for maize silage samples. This work demonstrates the potential of NIRS to analyse whole - maize silage in a wide range of chemical characteristics for both advisory farm and nutritive evaluation.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.113-128
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• 2024

향상된 MMS (Mobile Mapping System)를 이용하여 도로터널 정밀안전진단 항목을 검토하고 분석하였다. MMS에 의한 적용 가능한 항목은 외관조사, 조사 및 비파괴시험, 구조안전성, 유지관리방안일 것이다. MMS의 차량속도가 너무 빠르면 점군데이터의 해상도가 낮아지고 너무 느리면 보정값 오차가 증가하는 경향을 보인다. 본 연구에 적용된 장비에서는 50 km/h 속도에서 측정이 효과적이다. MMS의 점군 자료에 근거한 균열폭을 판단하기에는 한계가 있으나 터널내 설비 현황과 방재관리기준과 부합되는지를 검토할 수있다. MMS의 3차원 점군은 횡단면 측량의 검토 및 종단면 측량의 변화에 적용될 수 있는데 이는 터널 전체에 대해 차량 한계를 직관적으로 검토할 수 있을 것이다. 시험 개수와 조사 위치를 무작위로 선정하는 현재 정밀안전진단의 측정과 비교하여 MMS의 연속된 환경조건 측정은 정밀도 높은 분석에서 효과적이며 의미가 있을 것이다.

• 방사선산업학회지
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• 제17권1호
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• pp.19-32
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• 2023

The amount of radioactive waste is expected to dramatically increase with decommissioning of nuclear power plants such as Kori-1, the first nuclear power plant in South Korea. Accurate nuclide analysis is necessary to manage the radioactive wastes safely, but research on verification of radionuclide analysis has yet to be well established. This study aimed to develop the technology that can verify the results of radionuclide analysis based on artificial intelligence. In this study, we propose an anomaly detection algorithm for inspecting the analysis error of radionuclide. We used the data from 'Updated Scaling Factors in Low-Level Radwaste' (NP-5077) published by EPRI (Electric Power Research Institute), and resampling was performed using SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) algorithm to augment data. 149,676 augmented data with SMOTE algorithm was used to train the artificial neural networks (classification and anomaly detection networks). 324 NP-5077 report data verified the performance of networks. The anomaly detection algorithm of radionuclide analysis was divided into two modules that detect a case where radioactive waste was incorrectly classified or discriminate an abnormal data such as loss of data or incorrectly written data. The classification network was constructed using the fully connected layer, and the anomaly detection network was composed of the encoder and decoder. The latter was operated by loading the latent vector from the end layer of the classification network. This study conducted exploratory data analysis (i.e., statistics, histogram, correlation, covariance, PCA, k-mean clustering, DBSCAN). As a result of analyzing the data, it is complicated to distinguish the type of radioactive waste because data distribution overlapped each other. In spite of these complexities, our algorithm based on deep learning can distinguish abnormal data from normal data. Radionuclide analysis was verified using our anomaly detection algorithm, and meaningful results were obtained.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.144-159
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• 2014

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권2호
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• pp.17-26
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• 2009

As the lifestyle of consumers changes and the need for various products increases, new products are being developed in the market. Each household owns various home appliances which are purchased through the choice of a decision maker. These appliances include not only large-sized products such as TV, refrigerator, and washing machine, but also small-sized products such as microwave oven and air cleaner. There exists latent correlation among possession of home appliances, even though they are purchased independently. The purpose of this research is to analyze the effect of demographic factors on the purchase and possession of each home appliances, and to derive some relationships among various appliances. To achieve this purpose, the present status on the possession of each home appliances are investigated through consumer survey data on the electric and energy product. And a multivariate probit(MVP) model is applied for the empirical analysis. From the estimation results, some appliances show a substitutive or complementary pattern as expected, while others which look apparently unrelated have correlation by co-incidence. This research has several advantages compared to previous literatures on home appliances. First, this research focuses on the various products which are purchased by each household, while previous researches such as Matsukawa and Ito(1998) and Yoon(2007) focus just on a particular product. Second, the methodology of this research can consider a choice process of each product and correlation among products simultaneously. Lastly, this research can analyze not only a substitutive or complementary relationship in the same category, but also the correlation among products in the different categories. As the data on the possession of home appliances in each household has a characteristic of multiple choice, not a single choice, a MVP model are used for the empirical analysis. A MVP model is derived from a random utility model, and has an advantage compared to a multinomial logit model in that correlation among error terms can be derive(Manchanda et al., 1999; Edwards and Allenby, 2003). It is assumed that the error term has a normal distribution with zero mean and variance-covariance matrix ${\Omega}$. Hence, the sign and value of correlation coefficients means the relationship between two alternatives(Manchanda et al., 1999). This research uses the data of 'TEMEP Household ICT/Energy Survey (THIES) 2008' which is conducted by Technology Management, Economics and Policy Program in Seoul National University. The empirical analysis of this research is accomplished in two steps. First, a MVP model with demographic variables is estimated to analyze the effect of the characteristics of household on the purchase of each home appliances. In this research, some variables such as education level, region, size of family, average income, type of house are considered. Second, a MVP model excluding demographic variables is estimated to analyze the correlation among each home appliances. According to the estimation results of variance-covariance matrix, each households tend to own some appliances such as washing machine-refrigerator-cleaner-microwave oven, and air conditioner-dish washer-washing machine and so on. On the other hand, several products such as analog braun tube TV-digital braun tube TV and desktop PC-portable PC show a substitutive pattern. Lastly, the correlation map of home appliances are derived using multi-dimensional scaling(MDS) method based on the result of variance-covariance matrix. This research can provide significant implications for the firm's marketing strategies such as bundling, pricing, display and so on. In addition, this research can provide significant information for the development of convergence products and related technologies. A convergence product can decrease its market uncertainty, if two products which consumers tend to purchase together are integrated into it. The results of this research are more meaningful because it is based on the possession status of each household through the survey data.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.161-173
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• 2021

2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.