최근 해상 교통량 증가 및 연안 중심의 레저활동으로 인해 다양한 해양사고가 발생하고 있다. 그 중 선박사고는 인 명 및 재산 피해를 유발할 뿐만 아니라 기름 및 위험·유해물질 유출을 동반한 해양 오염사고로 이어질 가능성이 크다. 따 라서 해양사고 대비 및 대응을 위한 지속적인 선박 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 해상 선박 모니터링 체계 구축을 위한 초분광 원격탐사 기반의 항공 실험 수행 및 선박탐지 결과를 제시하였다. 한반도 서해 궁평항 인근 해역을 대상으로 초분광 항공관측을 수행하였으며, 사전에 다양한 선박 갑판에 대한 분광 라이브러리를 구축하였다. 탐지 방법으로는 spectral correlation similarity (SCS) 기법을 사용하였으며 초분광 영상과 선박 스펙트럼 사이의 공간 유사도 분포를 분석하 였다. 그 결과 초분광 영상에 존재하는 총 15개의 선박을 탐지하였으며 최대 유사도에 기반한 선박 갑판의 색상도 분류하 였다. 탐지 선박들은 고해상도 digital mapping camera (DMC) 영상과의 매칭을 통해 검증하였다. 본 연구는 해상 선박탐지 를 위한 항공 초분광 센서 활용의 기초로서 향후 원격탐사 기반의 선박 모니터링 시스템에 주요 역할을 할 것으로 기대된 다.

전기 캐비닛은 병원 및 발전소와 같은 중요 시설물에서 운영과 관리를 위한 시스템 기기를 보관한 다. 지진과 같은 극한하중 하에서 중요 시설물은 지속적으로 운영 및 제어되어야 하기 때문에 전기 캐 비닛의 안전성은 평가되고 확보되어야 한다. 하지만 실험적 연구만으로 다양한 유형의 전기 캐비닛에 대한 내진성능 평가를 수행하는 것은 많은 제약이 있다. 따라서 다양한 연구자들은 전기 캐비닛의 유 한요소 모델을 구축하고 내진성능 평가를 수행하였다. 유한요소 모델은 beam-stick 요소를 기반으로 구축되거나 3차원 shell 요소를 기반으로 구축되어왔다. Beamk-stick 요소 기반 및 3차원 shell 요소 기반의 유한요소 모델에 대한 전체거동에 대한 비교를 수행한 사례는 있으나 국부거동에 대한 동적응 답을 비교한 연구사례는 없다. 전기 캐비닛은 내부에 시스템 기기가 보관되므로 내부의 국부거동 기반 의 내부응답을 포착할 수 있어야한다. 따라서 본 연구는 단문형 전기 캐비닛에 대한 beam-stick 요소 및 3차원 shell요소를 기반으로 유한요소 모델을 구축하고 동일한 높이에서 가속도 응답을 비교하였다. 결과적으로 beam-stick 요소 기반의 3차원 유한요소 모델은 전기 캐비닛 내부 응답 스펙트럼을 정확 히 예측할 수 없기 때문에 내부 응답 스펙트럼을 위해서는 3차원 shell요소 기반의 상세 유한요소 모 델을 사용해야 한다.

본 연구에서는 한국의 동해, 서해 및 남해안에서 하계 수온의 단기적인 변화에 영향을 주는 환경 요인을 파악하기 위해 국립해 양조사원에서 제공하는 2016년 하계 조위관측소의 수온, 기온, 조위 및 바람자료를 이용하여 스펙트럼 분석을 실시하였다. Power spectrum 분석 결과, 평균조차가 100 cm 이상인 서해안(인천, 평택, 군산 및 목포)과 남해안(완도, 고흥, 여수, 통영 및 마산)에서는 수온, 조위가 동일 한 주기에서 peak가 나타났다. 반면에 서해안과 남해안에 비해 평균조차가 상대적으로 작은 동해안(묵호, 포항 및 울산)과 부산에서는 수온의 주기성이 나타나지 않았다. Coherence 분석에서 서해안과 남해안의 3개 정점(완도, 고흥, 통영)은 수온과 조위의 상관성이 높게 나타났다. 특히 완도와 통영에서 수온과 조위의 상관성은 반일주기에서 0.96으로 높았다. 여수는 조석과 담수의 유입이 수온에 영향을 주는 것으로 보인다. 한편 마산의 수온은 남풍의 바람 영향이 가장 크지만 조석과 담수의 영향도 받는 것으로 판단된다. 그리고 동해안은 조차가 작고 해류의 영향이 크기 때문에 수온에 대한 조석의 영향이 작은 것으로 사료된다. 환경 요인의 시계열그래프를 비교한 결과, 수온과 조위가 상관성이 높게 나타난 정점은 창조 시 비교적 저수온의 외해수가 유입되고 낙조 시 빠져나가는 것으로 판단된다. 일주기의 수온 변화는 조석의 영향이 크지만 전체적인 수온의 상승과 하강은 기온의 영향이 큰 것으로 보인다.

본 연구는 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 다변량통계분석을 이용하여 생육 온도변화에 따른 파파야(Carica papaya L.)의 대사체 수준 식별을 통해 기후 변화에 대응하여 작물의 육종 연구의 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 실시하였다. 2. 파파야 품종은 1700–1500, 1500–1300, 1100–950 cm-1부 위에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 FT-IR 스펙트럼상에 서 나타났다. FT-IR 스펙트럼의 1700–1500 cm-1부위는 주로 Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물 들의 질적, 양적 정보를 나타내고, 1500–1300 cm-1부위는 phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보가 반영이 되고, 1100–950 cm-1부위는 단당류나 복합 다당류를 포함 하는 carbohydrates 계열의 화합물들이 질적, 양적 정보가 반영되는 부위이다. 3. PCA score plot 상측으로부터 +0oC(A)에서 +4oC(C)로 변화하는 것을 볼 수 있다. (A) 그룹은 주로 현재 기온에서 재배되는 파파야가 분포되면서 그룹을 형성하고 있고, (B) 그 룹은 평년 기온에서 +2oC 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 또한, (C) 그룹은 (B) 그룹에서 +2oC, 평년 기온에서 +4oC 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석보다 생육온도에 따른 그룹 간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 파파야 생육온도에 따른 대사체 수준 식별 기술은 파파야의 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 신품종개발 가속화에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

본 연구에서는 커피(C. Arabica)의 FT-IR 스펙트럼 데이터 를 기반한 다변량통계분석을 이용한 대사체 분석을 통해 품종 식별을 하여 육종 연구에 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용한 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 통해 품종 분류가 가능하였다. 2. 커피 품종들은 FT-IR 스펙트럼 부위인 1700-1500-1 (Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물 들), 1500-1300-1 (phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보), 1100-950cm-1 (단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물)에서 질적, 양적 정보의 차이가 나타났다. 3. PCA 상에 나타난 8품종의 커피 품종이 각각 그룹을 형성하였다. 그 중 ‘Caturra’와 ‘Mahsellesa’ 품종은 각각의 그룹을 나타내면서 C. arabica 종에서도 다른 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였고, ‘Catuai’, ‘CR-95’, ‘Geisra’, ‘Obata’, ‘Vemecia’ 그리고 ‘non’ 품종은 유사한 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석 보다 커피 품종간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 대사체 수준에서 커피의 품종 식별 기술은 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 품종개발 가속화에 기여 할 수 있을 것으로 예상된다.

본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼데이터의 다변량 통계분석 기법을 활용하여 인도수집 옥수수 계통 및 품종으로부터 단백질 함량이 높은 옥수수를 신속하게 선발할 수 있는 선발체계를 확립함과 동시에 lysine과 tryptophan의 함량분석을 목적으로 연구를 수행하였다. 총 48시료의 인도수집 옥수수 계통 및 품종과 국내산 품종을 이용하여 종자로부터 FT-IR 스펙트럼을 조사하였으며, 무작위로 선발된 24시 료를 대상으로 총 단백질 함량을 조사하였다. 대조구로 사용한 광평옥 모계(GPO1)의 경우 단백질 함량 이 9.34 ± 0.3mg/g dw인데 비하여 H4 계통의 경우 단백질 함량이 10.26 ± 0.5mg/g dw로 48개 옥 수수 시료 중에서 가장 높게 나타났다. 특히 옥수수 H4, H6, H11, 그리고 H12 계통의 경우 총 단백질 함량이 각각 10mg/g dw 이상으로 측정되어 광평옥 모계(9.34mg/g dw)와 부계(9.36mg/g dw) 및 이 들의 F1(9.14mg/g dw)보다 총 단백질 함량이 높은 계통으로 판명되었다. Cross-validation test에서 옥수수 종자 내 총 단백질 함량예측 PLS regression model의 regression coefficient(R2) 는 0.77로 비교적 정확하게 총 단백질 함량예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 본 PLS regression model을 이용하여 단백질 함량이 높은 사일리지 옥수수 계통의 선발이 가능할 것으로 기대되며, 더 나아가 다양 한 옥수수 계통의 신속한 대사체 수준 평가가 가능할 것으로 예상된다.

This paper proposes an emotion classifier from EEG signals based on Bayesʼ theorem and a machine learning using a perceptron convergence algorithm. The emotions are represented on the valence and arousal dimensions. The fast Fourier transform spectrum analysis is used to extract features from the EEG signals. To verify the proposed method, we use an open database for emotion analysis using physiological signal (DEAP) and compare it with C-SVC which is one of the support vector machines. An emotion is defined as two-level class and three-level class in both valence and arousal dimensions. For the two-level class case, the accuracy of the valence and arousal estimation is 67% and 66%, respectively. For the three-level class case, the accuracy is 53% and 51%, respectively. Compared with the best case of the C-SVC, the proposed classifier gave 4% and 8% more accurate estimations of valence and arousal for the two-level class. In estimation of three-level class, the proposed method showed a similar performance to the best case of the C-SVC.

집중은 관련된 사건을 선택적으로 주의하고, 관련 없는 사건을 무시하는 인간의 중요한 인지 기능중의 하나이다. 인간의 집중 능력을 관리 이용하는 컴퓨터 기반 장치에 있어서 집중과 비집중 상태를 구분하는 것은 필수적으로 요구되는 조건이다. 본 논문에서는, 뇌파신호로부터 분류기의 입력으로 사용되는 특징을 효율적으로 추출하기 위하여 비선형 반복 패턴 분석기법과 스펙트럼 분석 기법을 새로이 결합하였고(13개 특징 추출), 서포트벡터머신, 역전파 알고리즘, 선형분리, 로지스틱 회귀 분류 기반 분류기들을 포함하는 집중-비집중 분류기들의 성능을 분석하였다. 그중에서 81 %의 정확도를 보이는 서포트벡터머신 분류기가 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 스펙트럼 분석으로 추출한 특징만을 사용하였을 경우(76 % 정확도)가 비선형 분석 방법으로 추출한 특징만을 사용했을 경우(67 % 정확도)보다 좀 더 우수한 성능을 보였다. 비선형-스펙트럼 분석법을 복합 적용한 서포트벡터머신 분류기가 추후 집중 관련 장비 설계에 있어서 효율적으로 적용될 수 있을 것이다.

The uniform hazard spectra for seven major cities in Korea, Seoul, Daejeon, Daegu, Busan, Gwangju, Ulsan, and Inchon are suggested. Probabilistic seismic hazard analyses were performed using the attenuation equations derived from seismology research in Korea since 2000 and the seismotectonic models selected by expert assessment. For the estimation of the uniform hazard spectra, the seismic hazard curves for several frequencies and PGAs were calculated by using the spectral attenuation equations. The seismic hazards (annual exceedance probability) calculated for the 7 metropolises ranged from about 1.4305×0-4/yr to 1.7523×10-4/yr and averaged out at about 1.5902×10-4/yr with a log standard deviation of about 0.085 at 0.2 g. The uniform hazard spectra with recurrence intervals of 500, 1000, and 2500 years estimated by using the calculated mean seismic hazard on the frequencies presented peak values at 10.0 Hz, and the log standard deviations of the difference between metropolises ranged from about 0.013 to 0.209. In view of the insignificant difference between the estimated uniform hazard spectra obtained for the considered metropolises, the mean uniform hazard spectrum was estimated. This mean uniform hazard spectrum is expected to be used as input seismic response spectrum for rock sites in Korea.

자폐스펙트럼장애는 91명당 1명이 문제를 보인다고 보고되었으며 이는 우리나라 암 발생률보다도 높은 수준이지만, 국내에서는 제대로 된 진단 및 치료가 이루어지고 있지 않아 사회적으로 심각한 복지 사각지대에 있다. 자폐스펙트럼장애 아동의 경우 자신의 정서 상태를 제대로 표현하지 못하여 기존의 치료 및 교육 방법에 제약이 많기 때문에, 장애 아동의 정서를 실시간으로 인지하여 활용할 수 있는 새로운 개념의 치료 시스템의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 생체신호 감지를 통한 정서 상태 인지 기술 및 가상 감성 에이전트(agent) 모델링 기술을 포함한 감성 컴퓨팅 기술에 대하여 기술 동향 분석 결과를 제시하고, 새로운 자폐스펙 트럼장애 진단 및 치료를 위한 시스템 구성방식을 제안한다. 제안된 시스템은 뇌파 등의 생체신호로 부터 자폐아동의 정서 상태를 인지하기 위한 생체신호 감지 모듈, 가상현실 환경에서 자폐아동이 감성 에이전트와 사회적 상호작용을 하면서 다양한 진단 및 치료 시나리오를 수행하기 위한 가상 감성 에이전트 환경 모듈, 역감 교류(haptic interface)장치를 이용하여 자폐아동의 행동 입력이 가능하게 하고, 힘 반력을 자폐아동에게 전달해 주기 위한 역감 교류 모듈로 구성된다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 자폐스펙트럼장애를 객관적으로 진단할 수 있으며, 생활 속에서 지속적인 치료를 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

2006년과 2007년에 한반도 및 주변지역에서 발생한 85개 지진(1.6\;{\leq}\;M_L\;{\leq}\;4.9)의 지진원 상수에 대하여 반복 스펙트럼 역산법을 적용하여 분석하였다. 지진자료는 한반도 남부지역의 광대역관측소3성분 기록으로부터 추출한 487개의 S-파군으로 구성되어 있다. 지진파 스펙트럼 분석을 통하여 각 지진에 대한 모멘트규모를 결정하고, 이를 진원거리에 따른 모서리 주파수의 변화에 대비하였다. 모서리 주파수는 진원거리가 증가함에 따라서 감소하는 경향이 있고, 이러한 경향은 모멘트규모가 커질수록 줄어든다. 변위 스펙트럼에서 측정한 모서리 주파수를 겉보기 모서리 주파수로 정의하였다. 이러한 겉보기 모서리 주파수의 거리 종속성은 세계적으로 동부 캐나다 순상지와 발트 순상지에서 보고된 바 있으나, 아직까지 그 원인은 명확하지 않다.

최근 발생한 오대산지진(2007년 1월 20일)으로부터 관측된 지반진동 파형을 이용하여 응답스펙트럼을 분석하였으며, 결과를 국내 원자력 관련 구조물의 내진설계 기준과 비교하였다. 연구에 이용된 지반진동 개수는 수평성분 및 수직성분 각각 21개 및 8개이다. 지반진동을 이용하여 주파수별 지반응답을 구하고 정규화 분석 및 통계적 분석을 하였다. 본 연구결과를 국내 원자력시설물의 내진기준에 해당하는 Reg. Guide 1.60과 비교한 결과 특히 약 10 Hz 이상의 고주파수 영역에서 수직 및 수평 성분 모두 MPOSD스펙트럼이 Reg. Guide 1.60보다 높은 값을 보여 주었다. 따라서 향후 국내 지진활동 실정에 적합한 내진설계를 위해 수직 및 수평 성분 모두 10Hz 이상의 고주파수 대역에서 응답스펙트럼 값을 심각하게 고려할 필요가 있다.