국가 온실가스 인벤토리 항목 중 정주지는 활동자료 부족 등의 이유로 보고되지 않고 있다. 이에 본 연구는 정주지 수목의 탄소저장량 추정에 필요한 기초자료로서 원주시 가로수 4수종(메타세쿼이아, 살구나무, 은행나무, 중국단풍)의 상대생장식을 개발하였다. 레이저 덴드로미터를 이용하여 수종별로 30본씩 비파괴적인 수간석해를 진행하였다. 이후 5개 모델의 지상부 재적 상대생장식과 수관면적을 독립변수로 한 흉고직경 상대생장식을 개발하였다. 가장 적합도가 높은 식으로 메타세쿼이아와 은행나무에서 aD2+bD+c, 살구나무에서 aD+bD2, 중국단풍에서 a+bD2 식을 선정하였다. 수관면적을 독립변수로 한 흉고직경 상대생장식에서는 은행나무와 중국단풍에서 결정계수가 0.364 이하로 낮게 나타났으며 메타세쿼이아와 살구나무는 0.767 이상으로 높게 나타났다. 이는 가로수 관리에 따른 차이라고 판단되며 수관면적을 이용한 재적의 추정은 자연수형을 유지하는 수종에 사용 가능할 것으로 사료된다. 본 연구는 정주지 탄소흡수량을 측정하기 위한 기초자료로 사용될 수 있으며 도시림 관리에 의한 수목의 변화를 모니터링하는데 사용될 수 있다.
이 논문은 total flux leakage (TFL) 방법을 이용해 외부텐던을 비파괴검사 하는 솔레노이드 형태의 센서의 측정 신호를 후처리하는 방법을 소개한다. 기존에 개발된 TFL 솔레노이드 센서는 1차 코일과 2차 코일로 이루어져 1차 코일에 정현파 형태의 교류를 입력하면 2차 코일에 그 미분에 비례하는 신호가 측정된다. 이때 진폭은 텐던의 단면에 비례하므로 파단 및 부식 여부를 확인할 수 있다. 따라서 TFL센서의 측정신호에서 진폭정보를 추출 하는 것이 중요한데 기존에는 단순히 극댓값을 모아 진폭정보를 취득했다. 하지만 이 방법을 사용하면 측정빈도가 크게 낮아져 추가적인 신호처리 및 인공지능 적용에 많은 제약이 생긴다. 이 논문은 높은 측정빈도를 가진 진폭정보를 추출하기 위해 진폭복조를 응용해 진폭정보를 획득하는 방법을 제시한다. 진폭복조를 이용해 진폭정보를 취득하면 측정빈도를 원시신호와 동일한 수준으로 유지할 수 있다. 이 방법은 TFL센서의 1차 코일 입력 주파수 선택과 센서를 외부텐던에 적용하는 속도 등에 제약을 없애주어 개발 방향에 많은 자유도를 부여한다. 또한 높은 측정빈도를 유지하므로 추가적인 신호처리나 인공지능 등을 활용 하는데 유리함을 제공한다. 제안된 방법은 실내실험을 통해 검증 되었으며 기존 방법과 비교해 어떤 장점이 있는지 분석했다. 제시된 예제의 경우 진폭복조를 사용한 방법이 기존 방법에 비해 100배 높은 측정빈도를 제공 하는 것을 확인 할 수 있었다. 주어진 상황과 구체적인 장비 설정에 따라 차이가 있겠지만 대부분의 경우 진폭복조를 사용해 진폭정보를 추출하면 기존 방법 대비 만족할만한 결과를 얻을 수 있을 것이다.
논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.
본 연구는 향미 및 다면적 재래 벼 유전자원에 대하여 근적외선 분광분석법을 이용하여, 현미 및 벼 상태의 향미자원으로부터 spectrum을 획득 후, 아밀로스함량과 단백질함량분석을 하고자 실시하였다. 75점의 향미 및 다면적 재래 유전자원의 현미로부터 측정한 단백질함량의 범위는 3.8-9.3%였으며, 평균 단백질함량은 7.1%이고 아밀로스함량의 범위는 8.5-27.4%였으며, 평균 아밀로스함량은 20.3%이었다. 79점의 향미 및 다면적 재래 유전자원에 대한 벼 상태 및 현미상태에서의 NIR 원시 spectrum을 나타낸 것으로 1,490 nm 이상의 파장범위에서 큰 차이를 보였다. NIR 원시 spectrum을 MPLS방법에 의해서 벼 상태로부터 얻은 spectrum은 1,4,4,1수 처리 방법, 현미상태로부터 얻은 spectrum은 2,4,4,1 수 처리 방법의 결과가 유의성이 높았다. 벼 상태에 대한 MPLS(1,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$ 값이 0.871, SEC 값이 1.37이었고, amylose는 $R^2$값이 0.815, SEC 값이 0.29이었으며, 현미상태의 경우 MPLS(2,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$값이 0.943, SEC값이 0.90이며 amylose는 $R^2$값이 0.859, SEC 값이 0.37로 높은 유의성을 나타내었다. 습식 분석 데이터와 NIR 예측 data에 대한 차이를 살펴보았더니, 평균 단백질 함량의 차이는 벼 상태는 0.06, 현미상태는 0.12 였고, 평균 아밀로스 함량 차이도 벼 상태는 0.33이었고 현미상태는 0.37로 근소한 차이를 보였다.
포장(包裝) 용적(容積) 감소에 따른 수송비(輸送費) 절감(節減) 효과(效果)가 있어 조립시(組立式) 탁자류(卓子類) 가구(家具)의 제작(製作)에 널리 쓰이는 CBA(corner block with anchor bolt) 접합방식(接合方式)은 일정기간(一定期間) 사용(使用)함에 따라 접합부위(接合部位)가 약해지고 그 결과(結果) 구조(構造)가 불안정(不安定)하게 되는 반강접합(半剛接合)(semi-rigid joint) 특유(特有)의 결점(缺點)도 지니고 있다. 따라서 본(本) 연구(硏究)에서는 CBA 접합(接合) 강도(强度)에 영향하는 주요(主要) 설계(設計) 인자(因子)로서 side rail 규격, corner block의 side rail에의 부착시(時) 보강재(補强材)의 효과(效果) 및 corner block관통 anchor bolt의 사용(使用) 수(數) 그리고 corner block의 형태등(等)의 평가(評價)를 하기 위해 22개(個)의 접합군(接合群) 별(別)로 총(總) 88개(個)의 table section 시험체(試驗體)를 제작(製作)한 후(後)그들의 강성(剛性) 계수(係數)(Z - 값) 및 유효강도(有效强度)를 수평 하중(荷重)에 의한 변형측정(變形測定) 실험(實驗)을 통해 결정(決定)한 후 설계(設計) 인자별(因子別) 효과(效果)를 비교 분석(分析)하였다. 분석결과(分析結果), side rail의 높이 증대(增大) 및 corner block 부착시(時) PVAc 수지(樹脂)의 사용효과(使用效果)가 뚜렷하여 유효강도(有效强度)의 유의적(有意的) 향상(向上)을 나타냈고 anchor bolt의 효과(效果) 역시 2개 사용시(使用時)가 1개 사용시(使用時) 보다 훨씬 큰 것으로 나타났다. 또 side rail 높이 와 anchor bolt 사용(使用) 수(數)간에는 상호작용(相互作用) 효과(效果)도 있었다. 그러나 side rail의 두께 효과(效果)는 22mm에서 25mm로 증대(增大)시켰을때 뚜렷한 상승 경향(傾向)은 보여주지 못했다. 한편 corner block의 형태는 MDF를 주재료(主材料)로 사용(使用)한 탁자(卓子) 설계시(設計時)는 두께 25mm, 높이 100mm의 side rail에 PVAc 수지(樹脂)로 보강(補强)하고 mitered corner block에 2개(個)의 anchor bolt를 관통시킨 경우가 유효강도(有效强度) 3171.7 kgf-cm로 22개의 접태군(接台群)들 중 최대치(最大値)를 나타냄으로써 miter type이 rectangular type보다 바람직한 것으로 나타났다. 결론적(結論的)으로 자재(資材)의 효과적(效果的) 이용(利用)을 통한 생산비(生産費) 절감(節減)과 동시(同時)에 구조(構造)의 안정(安定)된 강도적(强度的) 측면(側面)을 고려할 때, 두께 22mm, 높이 75mm의 MDF side rail에 mitered corner block을 PVAc 수지(樹脂)와 나사못을 이용하여 부착한 후(後) 2개(個)의 anchor bolt를 관통시키는 방법(方法)을 가장 합리적(合理的)인 MDF 사용(使用) 조립시(組立式) 탁자(卓子) 설계(設計) 방안(方案)으로 제시(提示)하는 바이다.
폴리에틸렌(Polyethylene) 배관은 가요성이 좋고 부식이 되지 않는 등의 장점으로 가스배관 뿐만 아니라 원자력 발전소의 배수관, 석유화학 및 정유사 공정배관 등으로 그 사용범위가 점차 확대되고 있다. 그러나 폴리에틸렌 배관의 연결부를 직접적으로 검사할 수 있는 검사방법이 개발되지 않아서 사용범위를 확대하는데 제한을 받고 있다. 폴리에틸렌 배관의 연결방법은 전기융착 방법과 버트융착 방법으로 구분할 수 있는데 이 중에서 가장 많이 사용하는 방법은 버트융착이다. 버트융착은 배관과 배관을 열판에 맞닿게 하고 일정한 온도 및 압력을 가한 후 열판을 제거하고 용융된 배관의 말단부를 서로 연결하는 방법으로서 별도의 연결구가 필요하지 않아 가장 많이 사용하고 있는 연결방법이다. 버트융착 시에 열판으로부터 열이 용융된 후 압력을 가하면 용융부는 비드를 형성하는 부분과 연결부를 형성하는 부분으로 분리되고 냉각과정을 거쳐 버트융착부가 된다. 본 연구는 연결부를 형성하는 부분에서 열판으로부터 열이 전파되어 용융된 거리를 측정하고 이 결과를 연결부에 대한 건전성 평가 방법 중의 하나로 제시하고자 한다. 외경 225mm, 두께 20.5mm의 중밀도 폴리에틸렌 가스용 1호관의 초음파 속도를 측정한 결과 2,200m/s 였다. 열용융 거리를 측정하기 위하여 열판으로부터 열이 전파되어 폴리에틸렌을 가열하는 시간을 0%~130%까지 변화시켜 시험편을 제작하였다. 또한 정상적인 가열시간(100%의 가열)을 제공하고 스크레핑 처리를 하지 않은 시험편과 토양을 삽입한 시험편 그리고 자갈을 삽입한 시험편과 비닐류를 삽입한 시험편을 제작하였다. 총 20개의 시험편에 대한 열용융 거리를 측정하기 위하여 3.5MHz 및 5.0MHz 센서를 이용하였으며 1개의 시험편에 대하여 총 3곳에서 초음파 탐상을 실시하였다. 열용융 신호를 명확하게 구분하기 위하여 모든 탐상 결과에 대하여 동일한 post image processing을 수행하였고 이미지 레벨, contrast, sharpen 및 threshold를 적용하였으며 결과 탐상은 가장 직관적으로 파악할 수 있는 gray scale로 표현하였다. 탐상 결과 가열시간이 짧은 시험편일수록 융착이 이루어지지 않아 멀티플 에코가 반사되는 영역이 증가하였으며 이 부분을 최대한 배제할 수 있는 위치에서 데이터를 획득하였다. 정상적인 가열시간의 80%인 168초의 시간을 가한 시험편부터 열용융 거리에 대한 반사신호가 뚜렷이 구분되었으며 이 시험편부터 거리 측정을 실시하였다. 가열시간이 정상가열시간의 7%인 15초의 가열시간을 가한 시험편부터 더 낮은 가열시간을 가한 시험편의 경우 융착이 이루어지지 않아서 3곳 모두 데이터 영상을 획득할 수 없었다. 위 실험 결과로 위상배열초음파를 통해 폴리에틸렌 배관 버트융착부에서 열이 용융되어 전파된 거리 측정이 가능함을 확인하였으며 또한 열이 용융되어 전파된 거리 측정을 통해 정상적인 융착과 불완전 융착을 구분할 수 있음을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 전기화학적 임피던스분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS)을 활용하여 콘크리트 속 철근 부식의 개시, 전파 및 이로 인한 콘크리트의 손상을 관찰하기 위한 실험을 수행하였다. 먼저, 직경 25mm, 높이 70mm 원주형 콘크리트 실험체 중심에 지름 5mm의 탄소강봉을 매입한 실험체를 제작하였다. 실험체에 사용된 콘크리트는 물-시멘트 비 0.4, 0.5, 0.6을 갖는 세 가지 배합을 제작하였다. 촉진부식시험을 수행하여 위하여 철근 콘크리트 실험체는 0.5M NaCl 수용액에 침지한 후 0C, 13C, 65C, 130C의 네 가지 수준의 전하량을 인가하였다. 이 연구에서는 부식촉진 및 이 과정에서 EIS의 주기적 모니터링을 자동화하여 실험의 효율을 향상시켰다. 이 연구의 실험 결과를 통하여 EIS 주요 특성인자를 활용하여 콘크리트 속 철근의 부식상태를 효과적으로 평가할 수 있음을 확인하였다. 전하이동저항(Rc)값은 전하인가량이 0C에서 13C로 증가함에 따라 급격히 감소하여 대략 10kΩcm2 값을 나타내었다. 하지만 부식개시 이후 전하인가량을 13C에서 130C로 증가하였을 때 Rc값의 민감도는 현저히 감소하는 것을 확인하였다. 한편 이중층용량값(Cdl)값은 전하인가량이 0C에서 130C로 증가함에 따라 대략 50×10-6μF/cm2 에서 250×10-6μF/cm2 수준으로 선형비례관계를 보였다. 이러한 결과는 Cdl 모니터링을 통하여 부식물질에 팽창에 따라 유발된 콘크리트 내부 손상의 진전을 효과적으로 평가할 수 있음을 보여준다. 이 연구의 결과는 EIS를 활용하여 콘크리트 속 철근 부식의 확산 및 이에 따른 콘크리트 손상의 실시간 모니터링을 위한 매입형 센서 및 EIS 신호 분석방법의 고도화를 위한 기본 데이터를 제공하는데 의미가 있다.
경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.
지리산(智異山) 국립공원내(國立公園內)의 천연혼효림(天然混淆林)을 구성(構成)하고 있는 주요(主要) 13개(個) 활엽수종(闊葉樹種)을 대상(對象)으로, 잎의 기하학적(幾何學的) 형태(形態)에 따른 엽면적(葉面積)(A), 엽장(葉長)(L), 엽폭(葉幅)(W)간(間)의 통계적(統計的) 상호관계(相互關係)를 규명(糾明)함으로써 신뢰(信賴)할 수 있는 엽면적(葉面積) 추정식(推定式)을 찾고자 하였다. 정확(正確)한 추정(推定)이 특별(特別)히 요구(要求)되지 않을 때는 A=bLW을 이용하는 것이 일반적(一般的)이다. 이 식(式)에서 계수(係數)b의 값은 수종(樹種)에 따라 고유(固有)한 값을 나타내었으나 전체적(全體的)으로는 0.579~0.717의 범위내(範圍內)에 분포(分布)하였다. 그러므로 지리산(智異山) 천연림(天然林)의 경우(境遇) 임분(林分) 전체(全體)의 직략적(職略的)인 엽면적(葉面積) 추정시(推定時)에는 A=2/3LW의 추정식(推定式)을 사용(使用)하여도 무방(無防)할 것으로 사료(思料)된다. 좀 더 정확(正確)한 추정(推定)을 요(要)할 시(時)에는 회귀방정식(回歸方程式)을 이용(利用)한다. 본(本) 연구(硏究)에서는 9가지 형태(形態)의 식(式)에 적용(適用)하여 결정계수(決定係數)($R^2$)를 기준(基準)으로 엽면적(葉面積) 추정식(推定式)에 가장 적합(適合)한 식(式)의 형태(形態)를 찾아 보았다. 그 결과 단엽(單葉)을 가진 활엽수(闊葉樹)에서는 이제까지 많이 사용(使用)하지 않았던 ${\log}A=b_0+{\log}LW$가 8가지 수종(樹種)에서 가장 적합(適合)한 형태(形態)로 나타났다. 이 식(式)의 계산은 조금 복잡(複雜)하나 컴퓨터를 이용(利用)하면 정확(正確)하고 실용적(實用的)인 추정식(推定式)이 될 수 있다. 그 밖에 $A=b_0+b_1LW$ 및 $A=b_0+b_1L^2+b_2W^2$도 좋은 형태(形態)로 나타났다. 이 두 가지를 비교(比較)해 볼 때 결정계수(決定係數)는 비슷하나 F값은 전자(前者)가 월등히 큰 값을 보임으로써 이를 사용(使用)하는 것이 더 간편(簡便)하며 신뢰도(信賴度)가 높을 것으로 사료(思料)된다.
본 연구는 초분광 영상을 이용하여 간척지에서 주로 발생하는 염해 및 한해를 봄감자의 주요 생육단계에서 판별할 수 있는지를 검토하는 것이다. 영양생장기(VP), 괴경형성기(RFP) 및 괴경비대기(RGP)에 취득한 초분광 영상 내 봄감자 캐노피 영역의 반사율과 반사율의 불균일성을 최소화하기 위해 밴드 비로 변환하였다. 소형 다중분광 영상센서 개발을 고려하여 FWHM 5 nm의 단일 밴드를 상용화되어있는 밴드패스필터 기준으로 10 nm, 25 nm와 50 nm 평준화한 후 똑같이 밴드 비로 변화하였다. 의사결정트리법을 이용하여 각 FWHM에서 염해 판별에 유의한 단일 밴드 및 밴드 비를 추출하였고 그 분류 정확도는 OA와 KC로 나타내어졌다. 염해, 한해 및 정상 여부를 분류하기 위해 선택된 밴드는 최소 3개에서 최대 13개로 모든 FWHM에서 OA 66.7%와 KC 40.8% 이하의 정확도를 나타내었다. 괴경비대기(RGP)에서만 공통으로 440 nm가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 영양생장기(VP)에는 530 nm 또는 540 nm, 괴경비대기(RGP)에서는 추가로 710 nm 또는 720 nm가 선택되었다. 영양생장기(VP)에 비해 생식생장기(RFP 및 RGP)에 분류 정확도가 높지만 상용화가 용이한 10nm 이상의 FWHM에서 OA 및 KC값이 각각 78.7%, 57.7% 이하로 나타났다. 밴드 비를 이용하여 염해, 한해 및 정상을 분류하기 위해 선택된 밴드 비는 최소 2개에서 최대 6개로 원래 밴드(5 nm FWHM)의 비를 이용할 경우 생육 시기 및 FWHM에 관계없이 OA 및 KC가 95% 이상으로 나타났다. 영양생장기에서 FWHM에 관계없이 790 nm와 800 nm의 비가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 각 생육단계에서 Red, Red-edge 및 NIR 영역에서 유사밴드가 선택되었다. 모든 생육 시기에서 10 nm의 FWHM을 가진 3개 이하의 밴드 비를 이용한다면 OA 91.3%와 KC 85.0% 이상의 분류 정확도로 봄감자의 염해, 한해 및 정상여부판별이 가능할 것으로 판단된다. 이 결과는 넓은 면적에서 염해 및 한해 피해를 받은 작물 필지를 소형 다중 분광 카메라로 판별하여 빠르고 유연하게 제염기술을 투입하거나 그 피해 대책을 위한 정책 활용에 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
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