The towing distance, which is speed over the ground, and the water flow quantity, which is speed through the water, were used when estimating the amount of Metapenaeus joyneri resources that rose to the surface at night using the swept area method in order to compare and analyze the difference. It was conducted using a shrimp dredge, trial fishing gear for catching Metapenaeus joyneri. Catch during the entire survey period was 188.9 kg. Monthly catch ranged from 3.1 to 109.2 kg, highest in June and lowest in September. The swept volume calculated using the speed over the ground was about 13% higher than using the speed through the water. Metapenaeus joyneri resources estimated using the towing distance ranged from 320.1 to 14,649.8 kg. Resources estimated using the water flow quantity ranged from 278.5 to 12,886.3 kg. Therefore, the amount of Metapenaeus joyneri resources estimated using the speed over the ground was about 14% higher than the method using the speed through the water, indicating that the amount of resources was overestimated.

Tomato is one of the major widely cultivated crops around the world. The leaf area is directly related to the total amount of photosynthesis, which affects the yield and quality of the fruit. Traditional methods of measuring the leaf area are time-consuming and can cause damage to the leaves. To address these problems, various studies are being conducted for measuring the leaf area. In this study, we introduced a model to estimate the leaf area using images of tomatoes. Using images captured by a camera, we measured the leaf length and width and used linear regression analysis to derive the leaf area estimation formula. Furthermore, we used a Neural Network (NN) for additional analysis to compare the accuracy of the models. Initially, to verify the reliability of the image data, we conducted a correlation analysis between the actual measurement data and the image data, which showed a high positive correlation. The leaf area estimation model presented 23 estimation formulas. We used regression analysis to estimate the coefficients of each model and also used employed an artificial neural network analysis to derive high R-squared (R2) values and low Root Mean Square Error (RMSE) values. Among the estimation formulas, the ninth model showed the highest reliability with an R-squared value of 0.863. We conducted a verification experiment to confirm the accuracy of the selected model, and the R-squared value was 0.925. This study confirmed the reliability of data measured from images and the reliability of the leaf area estimation model using image data. These methods are expected to be an important tool in agriculture, using imaging equipment for measuring and monitoring the crop growth.

이 논문은 동계작물 재배면적 배분 비율의 의사결정 요인과 그 영향을 파악하기 위한 재배면적 함수의 구축과 추정에 목적이 있다. 이를 위해 지난 30년 동안(1991~2021) 동계작물 생산 농가의 최적 면적 배분 과정에서 생산물 가격요인과 투입 요소 생산비 요인의 영향을 추정하였다. 분석 결과, 생산물 가격요인으로 작물의 자체 가격 상승은 재배면적을 증가시키고, 대체 작물의 가격 상승은 재배면적을 감소시키는 것으로 나타났다. 한편, 투입 요소 생산비 요인은 작물에 따라 증감의 방향이 혼재되어 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 가격 및 투입 요소 비용 변화로 인한 과잉 과소 생산을 방지하고 수급 안정을 도모하기 위해서는 주산지 및 지역별 작목변화와 생산량 예측이 선행되어 수급 정책 수립 시 적극적으로 활용할 필요가 있다.

The leopard plant has the characteristic of being used for ornamental purposes when there are yellow spots on the leaves, and is widely used as a bed plant for viewing flowers. To set several indicators to predict the growth of crops with ornamental value, and to quantitatively express the relationship between the indicators are necessary. In this study, we determine a model that estimates the leaf area and the number of flower of Farfugium japonicum Kitam. using leaf length and width, and conducting a regression analysis on some regression models. As an indicator for estimating the leaf area and the number of flower, the leaf length and width of F. japonicum were measured and applied to 8 regression models. As a result of regression analysis of 8 models that estimated leaf area and the number of flower, R2 values of the linear models were all higher than 0.84 and 0.80. As a result of validation, using the most reliable model among the models for estimating the leaf area and the number of flowering, R2 was 0.90 and 0.82, respectively. Using a model that estimates various indicators that can be used for quality evaluation from easy-to-measure morphological factors, the evaluation of ornamental plants will be facilitated.

본 연구는 딥러닝을 위한 비선형 변환 접근법을 사용하여 Single-lap joint의 접착 영역을 조사하기 위한 진동 응답 기반 탐지 시스템 을 제시한다. 산업 혹은 공학 분야에서 분해가 쉽지 않은 구조 내에 보이지 않는 부분의 상태와 접착된 구조의 접착 부위 상태를 알기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 비선형 변환을 이용하여 기준 시편의 진동 응답으로 다양한 시편의 접착 면적을 조사하는 탐지 방법을 제안한다. 이 연구에서는 CNN 기반 딥러닝으로 진동 특성을 파악하기 위해 비선형 변환을 적용한 주파 수 응답 함수를 사용했고 분류를 위해 가상의 스펙트로그램을 사용했다. 또한, 제시된 방법을 검증하기 위해 알루미늄, 탄소섬유복합 재 그리고 초고분자량 폴리에틸렌 시편에 대한 진동 실험, 분석적 해, 유한요소해석을 수행했다.

This study was conducted to identify the distribution characteristics of the impervious area in urban watersheds and to reduce the deviation of the impervious area ratio that occurs depending on the degree of construction of land surface condition data. The average impervious area ratio by land use that can be applied to the calculation of the urban impervious area ratio was derived by statistically analyzing the distribution characteristics of the impervious area ratio by land use according to the urban watershed conditions. In urban watersheds, the change in impervious area ratio over the past 20 years has continuously increased in watersheds with an impervious area ratio of less than 60%, and decreased in watersheds with a high impervious area ratio of 60% or more. The average impervious area ratio by land use applicable to the land use technique is “Residential area” 84.0%, “Residential and commercial mix” 93.6%, “Commercial and business facilities” 89.8%, “Industrial land” 84.8%, “Public land” 47.3%, “Transportation facility” 93.3%, “Urban revitalization facility” 61.1%, “Bare land” 17.6%, “Special area” 11.4%, “Forest and open space” 3.5%, “Rivers and lakes” 9.2%. As a result of examining the adequacy of the average impervious area ratio by land use, the difference between the calculated value of the impervious area ratio using land use techniques and the actual impervious area ratio of the biotope map ranged from -3.0%p to 2.6%p at the significance level of 95%. In addition, when the watershed condition is applied, the difference ranged from -2.3%p to 1.7%p. By applying the average impervious area ratio by land use derived in this study, it was found that the impervious area ratio of the target urban watershed could be calculated within a deviation of ±3%p.

작물 생육 진단에 있어서 군락 엽면적과 군락 피복은 주한 요소 이다. 최근에는 이러한 측정을 디지털 카메라를 활용하여 RGB 식생지수로 작물 생육을 측정하고 있다. 본 연구는 밀 재배 기간 카메라의 노출 값을 다르게 설정하여 RGB 컬러 식생 지수와 군락 엽면적지수 및 군락피복에 대해 평가하였다. 군락 엽면적, 군락 피복 및 디지털 영상 측정은 출수 16일전부터 출수 후 25일까지 하였다. 일출 후 30분 이내에 촬영하였다. 노출 값은 셔터 속도를3 수준(1/60s, 1/340s, 1/640s)으로 하였다. RGB 컬러 식생지수 분석은 파이썬으로 하였다. 실제 군락 엽면적과 군락 피복간에는 정의 상관관계(r2 =0.94)를 보였다. 군락 피복 이미지의 ExG, GLI, NGRDI, ExG-ExR, MExG, TGI, MNGRD 및 MExG-CIVE는 군락 엽면적 지수와 및 군락 피복과는 정의 상관관계를 보였다. 그러나 CIVE와 ExR은 부의 상관관계를 보였다. 본 연구 결과 1/640s 가 1/60s와 1/320s에 비하여 노출이 높게 설정된 것으로 보였다. 또한, 토양과 녹색 영역을 분리하는데 있어서 너무 어린 시기 보다는 출수 전이 가장 잘 분리되었다. 따라서 야외에서의 다양한 광 조건에서는 과도한 노출보다는 광 간섭을 줄이는 기술과 함께 작물의 생육 시기와 기상환경을 고려하여 노출 값이 설정되어야 할 것이다.

토마토의 생육과 수확량을 예측하기 위한 중요한 요소 중의 하나는 엽면적이다. 이러한 엽면적을 정확하게 예측하는 것 은 토마토 식물 생장 평가 모델의 시작이라고 할 수 있다. 이를 위해 본 연구는 토마토 잎의 측정을 통해 엽면적(LA)을 추정 하는 효과적인 모델을 확인하기 위해 수행하였다. 토마토 식 물 잎 조사를 위해 2주 간격으로 5개체의 토마토 식물체의 전 개된 모든 잎에 대해 엽면적(LA), 엽장(L), 엽폭(W), 엽신장 (La)를 측정하였다. LA와 토마토 잎 독립변수의 상관관계는 La × W, L × W, La + W, L + W의 식이 강한 양의 관계를 나타 냈다. LA 추정은 LA = a + b(La2 + W2) 을 사용하는 선형 모델 이 가장 정확한 추정치를 나타내었다(R2 = 0.867, RMSE = 88.76). 9월부터 12월까지 토마토 잎의 위치에 따른 상, 중, 하 엽의 모델을 살펴본 결과, 상, 중, 하로 잎 위치에 따른 모델별 결정계수(R2) 값은 각각 0.878, 0.726, 0.794였다. 상위엽을 바탕으로 추정된 모델의 정확도가 가장 높았는데, 이는 10월 이후 토마토 재배 농가에서 중위엽과 하위엽에 실시한 반적엽 의 영향으로 판단된다.

수소는 지구 온난화의 주범인 온실가스(GHG) 배출을 감소시키고 선박용 친환경 연료로서 대두되고 있다. 수소는 가연 하한계 (Lower Flammability Limit, LFL)가 4 ~ 75 %이고 폭발 위험성이 큰 물질이다. 그래서 선박용으로 사용되려면 누출에 대비한 안전성이 충분히 확보되어야 한다. 본 연구에서는 수소탱크 저장실에서 수소 누출이 발생한 경우, 급․배기구의 면적 변화가 환기 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 급․배기구의 면적은 1A = 740 mm × 740 mm이며 저장실 표면에 크기 및 위치 변경이 쉽도록 설정하였다. CFD 상용 소프트웨 어인 ANSYS CFX ver 18.1을 이용하여 급․배기구의 면적을 1A, 2A, 3A, 5A로 변경하였고, 면적 변화에 따른 저장실 내의 수소 몰분율을 분석하였다. 그 결과 급기구 면적이 배기구 면적 증가에 비해 누출 수소의 농도를 더 감소시켰으며 단일 급기구보다 최소 2A 이상에서 환기 성능이 향상되었다. 급기구의 면적이 증가할수록 수소 층화가 저장실 상부부터 균일하게 형성되었지만 LFL 범위는 벗어나 있었다. 그러나 배기구는 면적을 단순히 증가하는 것만으로는 환기 성능에 미치는 영향은 미비하였다.

4차 산업혁명시대에 해운산업에서는 자율운항 선박의 출현이 예상되고 있다. 이와 관련된 충돌회피 시스템 연구는 활발하지만 대부분 상선을 중심으로 추진되고 있다. 자율운항 선박이 조우하게 될 모든 선박을 고려하였을 때 어선과의 충돌회피 시스템 연구 또한 반드시 필요하다. 본 연구에서는 어선의 점용면적(Ship’s domain) 반영한 충돌회피 모델의 연구를 위하여 부산항과 인근 해역의 중·소형 어선과 모든 선박과의 통항 이격거리를 조사하였다. 통항량이 가장 많은 기간의 AIS 데이터 중에서 조우관계에 있는 어선과 모든 선박간 상대위치를 원형산포도로 나타내었고, 이를 대상선박으로부터 방위별 평균 이격거리 및 최다 통항 이격거리로 분석하였다. 분석 결과, 어선의 속력이 증가할수록 평균 이격거리는 방위별 4L에서 8L 정도로 증가하였고, 선박 길이가 증가할수록 10L 이상이던 평균 이격거리가 약 6L 정도로 감소하는 경향이 나타났다. 추후 어선의 점용면적 일반화를 통한 충돌회피 모델에 연구에 본 기초결과가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 해운대 해수욕장의 내습파랑특성과 해빈면적 변화와의 상관성을 파악하였으며, 파랑특성요소를 독립변수로 설정하고 해빈면적 일변화량을 종속변수로 하는 회귀분석을 수행하여 전체 및 세부구간(서측, 중앙, 동측)에 대한 해빈면적 변화량 산출식을 도 출하였다. 도출된 해빈면적 변화량 산출식에 약 10개월의 파랑관측자료를 대입하여 계산된 해빈면적과 실제 관측면적과의 비교를 통해 해빈면적 변화량 산출식의 정확도를 평가하고 해빈면적 변동특성을 분석하였다. 분석 결과, 해빈면적 변화량 산출식의 정확도는 평균 해빈폭 기준 1.5 ~ 2.7 m의 오차를 나타내었으며, 실제 관측면적과의 상관계수는 0.91 ~ 0.94의 분포를 보이며 매우 유사한 해빈면적 변화양상을 나타내었다. 또한, 세부구간별로 해빈면적 변화에 영향을 크게 미치는 파랑특성요소가 서측구간은 파향, 중앙구간은 파고, 동측구간은 파고와 주기인 것을 알 수 있었다. 이를 통해 연안정비사업이 해운대 해수욕장의 해빈면적 변동특성에 미치는 영향 및 연안정비사업의 효과를 파악할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 해빈면적 변화량 산출식은 정도 높은 파랑예측자료가 확보될 경우 유의미한 장기간 해빈면적 변화 예측이 가능하므로 연안침식에 대한 선제적 대응 대책 수립 시 의사결정의 근거가 될 수 있는 기초자료 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대 된다.

Heatwaves are one of the most common phenomena originating from changes in the urban thermal environment. They are caused mainly by the evapotranspiration decrease of surface impermeable areas from increases in temperature and reflected heat, leading to a dry urban environment that can deteriorate aspects of everyday life. This study aimed to calculate daily maximum ground surface temperature affecting heatwaves, to quantify the effects of urban thermal environment control through water cycle restoration while validating its feasibility. The maximum surface temperature regression equation according to the impermeable area ratios of urban land cover types was derived. The estimated values from daily maximum ground surface temperature regression equation were compared with actual measured values to validate the calculation method’s feasibility. The land cover classification and derivation of specific parameters were conducted by classifying land cover into buildings, roads, rivers, and lands. Detailed parameters were classified by the river area ratio, land impermeable area ratio, and green area ratio of each land-cover type, with the exception of the rivers, to derive the maximum surface temperature regression equation of each land cover type. The regression equation feasibility assessment showed that the estimated maximum surface temperature values were within the level of significance. The maximum surface temperature decreased by 0.0450˚C when the green area ratio increased by 1% and increased by 0.0321˚C when the impermeable area ratio increased by 1%. It was determined that the surface reduction effect through increases in the green area ratio was 29% higher than the increasing effect of surface temperature due to the impermeable land ratio.