Synthetic Aperture Radar (SAR) images are affected by noise called speckle, which is very severe and may hinder image exploitation. Despeckling is an important task that aims to remove such noise so as to improve the accuracy of all downstream image processing tasks. Many different schemes have been proposed for the restoration of SAR images. Among the different possible approaches, methods based on convolutional neural networks(CNNs) have recently shown to reach state-of-the-art performance for SAR image restoration. DnCNN(DeNoising Convolutional Neural Network) is one of the most widely used neural network architecture embedded in baseline SAR image despeckling methods. In military applications of SAR satellite image, fast processing is the most critical factor except the precision rate of the recognition. In this paper, we propose an improved DnCNN architecture for faster SAR image despeckling. The experimental results on real-world SAR images show that our proposed method takes faster processing time than the original DnCNN architecture without despeckling performance downgrade. Subjective visual inspection demonstrates that the proposed method has great potential in preserving the image signal details and suppressing speckle noise.

식품 소비에 있어 어류가 주요한 단백질의 공급원으로서 역할이 증대됨에 따라 기존 육류 중심으로 이루어졌던 수요분석 연구가 어류를 포함한 수산물까지 확대되어 다양한 연구결과가 발표되고 있다. 그럼에도 불구 어류 수요분석에 대한 기존 연구들은 소비량 및 가격데이터 등 데이터 확보의 어려움으로 도매 혹은 소매 단계의 시장수요를 추정하여 소비자 개인의 수요함수를 추정하지 못한 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 주요 어종의 1인당 소비량과 소비자가격 데이터로 DAIDS (Dynamic Almost Ideal Demand System) 모형을 활용하여 개별 소비자의 수요함수를 추정함으로써 기존 연구와 차별성을 두었다. 실증 분석 결과, 소득탄력성의 경우 멸치가 가장 크고 오징어, 고등어, 갈치, 명태 순으로 멸치를 제외하고는 소득변화에 비탄력적이었다. 자체가격탄력성은 품목 간 다소 차이가 있지만 5개 품목 모두 자체가격에 대해 비탄력적이었으며, 어종 간 교차가격탄력성은 고등어와 갈치, 갈치와 멸치를 제외하고는 상호보완 관계가 있는 것으로 분석되었다. 이는 우리나라에서 주요 소비되는 어종이 서로 대체하기 보다는 상호 보완적인 관계로 수산물 소비가 단일 품목으로 이루어지기 보다는 다양한 수산물과 함께 이루어지기 때문인 것으로 판단된다.

본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 ‘홍로 /M.9’ 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬 영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난 직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정 기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회 귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기 와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시 기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역 보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이 용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모 두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱 회귀분석을 이용하 였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서 에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400－1,000nm의 넓 은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인 해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모 델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안 정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.

본 연구는 무대재배 복숭아 ‘미황’을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥 러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐 색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training 과 validation에 사용하였고, 170개는 최종 테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분 류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a*값을 최종 선 발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN (Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중 에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두 종류의 모델을 사용 하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였 다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6% 의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1% 로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지 표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도 와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.

Paspalum distichum and P. distichum var. indutum are perennial weeds of the family Poaceae that prefer moist environments such as waterfronts and waterways. The origin of both species is North America. P. distichum is distributed all over the world. However, P. distichum var. indutum occurs only in the United States, Japan, and Korea. For this reason, in many countries, P. distichum and P. distichum var. indutum are classified as the same species. In other words, P. distichum var. indutum is a different ecological type of P. distichum. Both species can reproduce and spread mainly by rhizome fragments rather than seeds. This rhizome has a characteristic that it does not germinate if it is buried in the ground with depth of more than 3 cm. As a management method for P. distichum and P. distichum var. indutum in agricultural lands (paddy fields), it is effective to combine cultural control and chemical control methods. In other words, combining deep plowing and harrowing can suppress the budding of water sparrow that has invaded paddy fields or fallow paddy fields. After that, these two species that germinate can be controlled by spraying soil treatment herbicides such as butachlor and thiobencarb or foliar treatment herbicides such as cyhalofop-butyl and fenoxaprop-pethyl.

본 연구에서는 식품접객업소에서 시중 판매되는 더치커 피의 미생물 오염도를 조사하여 유형에 따른 차이를 살펴 보고자 하였다. 경기도 내 커피전문점에서 유통되는 더치 커피 70건을 대상으로 위생지표균, 식중독균, 진균류 오염도를 조사하였으며 추출방법에 따른 일반세균과 진균류의 오 염도를 비교하였다. 일반세균수는 0.74-6.21 log CFU/mL 범 위로 검출되었으며 식품 유형에 따른 평균 검출량은 식품 접객업소 조리식품(3.04 log CFU/mL)이 액상커피(2.08 log CFU/mL)보다 높게 나타났다. 액상커피는 검출된 6건 중 3건이 세균수 기준을 초과하여 부적합이었다. 식중독 원 인균은 70건 모두 불검출이었다. 진균수는 0.70-4.00 log CFU/mL 범위로 검출되었으며 식품유형에 따른 차이는 없 었다. 추출방법에 따른 미생물 오염도는 원두 혼합 여부 와 추출 시간에 따라 비교하였으며, 일반세균수와 진균수 모두 유의적인 차이는 없었다(P>0.05). 시중 유통되는 더 치커피는 일반세균과 진균류에 대한 오염도가 높으므로 위생적인 관리와 적절한 온도 유지를 통해 미생물 오염을 줄이는 것이 중요하며 안전성 확보를 위해 지속적인 모니 터링이 필요할 것으로 생각된다.

The purpose of this study is to investigate the status of admission and employment in fisheries high schools (FHS) and to consider ways to revitalize FHS through substantialization. The recruitment rate of new students in FHS decreased from 97.4% in 2016 to 83.2% in 2020. The aging training ship that FHS needs to improve most urgently is being jointly used by FHS across the country, and the construction of a joint training ship managed by the Korea Institute of Maritime and Fisheries Technology is being promoted. The average employment rate for FHS by year was 40.2-59.4%, and the fisheries-related employment rate was low at 31.0-38.9%. On the other hand, the acquisition rate of certificate of competence was 37.5-52.0%, and the rate of employment on board of those who obtained the certificate of competence was 42.9-59.8%. In order to secure new students and improve the recruitment rate, we operate experiential classrooms that reflect the characteristics of training ships and departments and conduct public relations activities using sns, publicity video ucc, YouTube, etc. It will be necessary to expand opportunities for fisheries-related vocational experience through active career exploration and elective courses in the FHS credit system. Finally, it is judged that fisheries related government agencies, industries and local governments need to improve their awareness of FHS and plan to support fisheries manpower nurturing in order to attempt the vitalization of FHS.

본 연구에서는 하수 재이용을 위한 역삼투막 공정에서 전처리 정밀여과막(MF) 손상에 대한 누출되는 다양한 수 질변화로써 막 손상 검지 방안을 제시하였다. 이를 위하여 역삼투막 유입수질 적합성 평가지표인 SDI (silt density index)를 3에서 5의 범위 내에서 막 손상 시 검지 감도를 정량화하기 위하여 전처리 분리막이 1에서 3가닥 파단에 따라 SDI는 1.92에 서 6.11까지 증가한 결과를 확인할 수 있었다. 일반적으로 3을 기준으로 역삼투막 유입수질로 설정하였을 때 분리막이 3가닥 까지 파단이 되어야만 막 손상 검지가 가능하다는 것을 의미하며 역삼투막의 오염은 잠재적으로 가속화되어 효율을 저하시 킬 수 있다. 또한 이때 누출되는 입자성과 유기물질에 대하여 0.45 μm 이상의 크기만 걸러주는 입자계수는 입도분포별 막 파 단 개수에 따라 일정한 패턴을 확인할 수 없었으며, TOC 농도는 약 2배의 변화패턴으로써 SDI와의 상관관계로써 TOC가 막 손상 수질지표로써 신뢰성이 높은 것으로 확인되었다. 수질분석결과와 더불어 USEPA에서 제시하는 막 손상 검지 방법 중 압력손실시험과 이를 기반으로 LRVDIT 모델의 적합성 평가를 한 결과 막 손상 또는 역삼투막 공정으로 유입되는 막오염물질 을 신속하게 확인할 수 있는 SDI 및 TOC를 포함한 LRVDIT 모니터링과 UCL 설정을 병행해야 한다.

무삼투압차 역삼투압(Δπ= 0)은 KAIST H. N. Chang 명예교수가 2013년 발명, 2014년 미국 특허 출원, 2018년 특 허 취득(US 9,950,297) 해수담수화기술. Chang 등의 RO 기술은 삼투압 조정조와 저압 역삼투압의 2 챔버로 구성. Chang 등은 소금물을 비롯한 모든 수용액은 물과 용질(소금)로 완전 분리 가능 주장. 삼투압차 조정조, 저압 역삼투압조 2 챔버로 구성됨. 고농도 용액의 삼투압은 1908년 미국화학회지 출간된 MIT G. N. Lewis식 이용. 두 번째 특허(US 10,953,3367)에서 RO가 10~12 bar 저 삼투압차 수행 가능 증명. 세 번째 특허(Korea 10-2322755, 해외 출원 중) Singularity ZERO 활용하면 기존 RO 에 비해 물은 50% 추가, 막 면적은 1/3, 이론에너지는 1/5, 동일 용량의 S-ZERO 기술은 기존 RO 건설비의 50~60%로 예측됨.

PURPOSES : A methodology for estimating micro-emission factors using vehicle trajectory data collected from navigation and DTG devices and basic emission factors for each vehicle type of the MOtor Vehicle Emission Simulator (MOVES) is presented. The methodology can calculate micro-emissions based on only the traffic volume and average speed for each vehicle type. METHODS : Cluster analysis was performed by accumulating the trajectories of individual vehicles on a specific road section into speed groups in which vehicles drove with the same range of average speed. Then, the micro-emission factors were estimated for each speed group. RESULTS : Using the vehicle trajectory data revealed that the emissions calculated from micro-emission factors estimated by the proposed methodology were similar to the sum of the emissions calculated from the vehicle trajectories for each vehicle. CONCLUSIONS : The micro-emission factor database for each road type and vehicle type proposed in this study should be useful for estimating vehicle emissions on the road. The proposed method can calculate emissions in the same way as the macroscopic analysis method, using the traffic volume, average speed, and link length.

This thesis relates to developing an index drilling automation system that quickly and efficiently processes a hole in a product by a rotating robot arm and transfer devices. Static structural analysis was performed using the ANSYS Mechanical program to evaluate the structural stability of the system. According to the research, the equivalent stress value is low overall, and the minimum safety factor is 4.42, so it seems structurally safe. This system will significantly help improve productivity through unmanned work as it can control and set the drill and index simultaneously on the control panel in conjunction with the training.

This paper is about structural, and vibration analysis for the development of Index chucks Structural and vibration analyses were performed using the ANSYS Mechanical program to evaluate the Index chuck's structural stability and vibration characteristics. As a analysis result, when the maximum load of 500N was applied to the Index chuck, the safety factors were 2.06, 2.09, and 2.60, respectively, when the thickness was 5mm, and the outer diameters were 70mm, 90mm, and 120mm, respectively. Structurally safe results were obtained. In addition, under load conditions of 300 N or less, structural safety was confirmed if the thickness is 3mm or more.

본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행 하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법 이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석 방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점 을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계 학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였 다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개 발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변 화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층 6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연 구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예 측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이 터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아 가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단 계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.

This study was to investigate an analytical method for determining dieckol content in Ecklonia stolonifera extract. According to the guidelines of International Conference on Harmonization. Method validation was performed by measuring the specificity, linearity, precision, accuracy, limit of detection (LOD), and limit of quantification (LOQ) of dieckol using high-performance liquid chromatography–photodiode array. The results showed that the correlation coefficient of calibration curve (R2) for dieckol was 0.9997. The LOD and LOQ for dieckol were 0.18 and 0.56 μg/mL, respectively. The intra- and inter-day precision values of dieckol were approximately 1.58-4.39% and 1.37-4.64%, respectively. Moreover, intra- and inter-day accuracies of dieckol were approximately 96.91- 102.33% and 98.41-105.71%, respectively. Thus, we successfully validated the analytical method for estimating dieckol content in E. stolonifera extract.

In this study, a two-stage electrostatic precipitator (ESP) was developed using a novel automatic dry cleaning device to reduce the ultrafine particles in subway stations. Collection efficiency was evaluated with a pilot scale ESP (1.2m× 1.2m) and the scale of the test duct was half of the subway air handling unit. The maximum collection efficiency for 0.3 μm particles was 96.9%. In addition, we studied a method of automatic dry cleaning for maintenance of the ESP. The cleaning efficiency was analyzed according to the cleaning flow rate for each particle loading amount to achieve a recovery rate over 90%. In addition, we derived the equation to estimate the reduction in collection efficiency according to the particle loading amount. It was confirmed that the performance of the contaminated ESP was restored to the initial state by the automatic dry cleaning in this study and that the electrical energy consumption was 5 times lower compared to utilizing conventional water cleaning.

지구온난화 완화를 위한 노력이 전 세계적으로 계속되고 있는 가운데 우리나라는 2030년 온실가스 배출량을 Business As Usual (BAU) 대비 37% 감축하는 목표를 설정하고 이산화탄소 순 배출 제로 달성을 목표로 하는 ‘2050탄소중립 시나리오’를 발표하였다. 이러한 상황에서 케나프 (Kenaf)는 높은 탄소흡수율과 빠른 성장으로 인해 대체 해결방안으로 제안된다. 시료선정에 대한 분석결과, 케나프 잎은 질소 함량이 높아 적합하지 않은 것으로 나타났고, 줄기와 잎-줄기 혼합 케나프는 Biomass-Solid Refuse Fuel (Bio-SRF) 등급을 충족했다. Bio-SRF 등급을 만족하였지만, Bio-SRF 등급으로 이용할 수 있는 활용처가 뚜렷하지 않다. 따라서 케나프의 연료품질을 반탄화 공정을 통해 개선하여 보다 효율적으로 활용하고자 한다. 반탄화 공정의 공시재료로 줄기만 사용하는 것보다 시료 이용률이 높은 잎-줄기 혼합 케나프를 선택하였다. 반탄화 공정은 여섯가지의 공정 온도 (200·210·220·230·240·250℃)와 다른 세 가지 공정 시간(20·30·40 min)에서 수행되었다. 반탄화 공정결과, 공정시간이 길수록 230℃, 240℃, 250℃ 온도에서 질량감소가 크기 때문에 에너지수율이 낮았다. 따라서 본 연구에서는 200℃·20 min, 200℃·30 min, 210℃·20 min, 220℃·20 min의 에너지 수율이 높고 질량감소가 작아 최적 반탄화 공정 조건으로 선정하였다.

본 연구는 기능성 건강식품으로 각광받고 있는 콩의 자급률을 올리기 위함이다. 콩의 함수율에 따른 극한강도를 측정하여 콩의 깨짐(파단) 부분을 파악하고 함수율에 따른 극한강도를 찾는 것을 목표로 한다. 현재 수확 과정중 발생하는 손실은 자연적 손실, 탈곡 과정 손실, 분류 과정 손실, 예취 과정 손실로 크게 4가지로 분류되며, 이중 탈곡 손실은 두류(콩)의 파손 및 손실율에 직접적인 요인으로 판단되여 다른 요인들에 비해 중요하다 판단되고 있다. 본 실험에서는 앞선 실험에서 부족했던 두류(콩)의 함수율 세부적인 단계로 나누어 실험하고, 생물체의 깨짐이 발생하는 하중을 직접적으로 측정하는 것을 목표로한다. 가수기간이 가장 긴 두류(콩)의 극한강도값이 3.9N으로 가장 낮게 측정되었으며, 가수기간을 거치지않 은 두류(콩)의 극한강도값이 5.244N으로 가장 높게 측정되었다.