nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최근 위성센서 기술의 발전함에 따라 다양한 분광파장대의 고해상도 영상 취득이 가능해졌다. Worldview-3 위성센서는 높은 공간해상도를 지닌 panchromatic 영상과 함께 낮은 공간해상도를 지닌 VNIR (Visible Near InfraRed), SWIR (ShortWave InfraRed) 밴드들을 제공하고 있어, 국방, 환경, 측량 등 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 본 연구에서는 Worldview-3 위성영상을 활용하여 광물탐지를 수행하였다. Worldview-3 위성영상의 VNIR, SWIR 밴드들을 효과적으로 활용하기 위해 융합기법을 적용을 통해 panchromatic 영상의 공간해상도로 융합하여 광물탐지에 이용하였다. 광물탐지에 SWIR 밴드들의 활용성을 확인하기 위해 VNIR 밴드들만을 활용한 광물탐지를 수행하여 비교평가하였다. 광물탐지 기법으로는 대표적인 유사도 기법인 SAM (Spectral Angle Mapper)을 적용하였으며, 분석 결과에 경험적 임계치를 적용하여 광물로 탐지되는 화소들을 선정하였다. 광물탐지의 정확도 평가를 위해 유사도 분석을 수행한 결과에 참조자료를 이용하여 정량적평가를 수행하였다. 정확도 평가 결과, SWIR 밴드들을 활용한 광물탐지 결과의 탐지율과 오탐지율이 각각 0.882, 0.011로 계산되었으며, VNIR 밴드들만을 활용한 결과는 각각 0.891, 0.037로 나타났다. SWIR 밴드를 추가적으로 활용한 경우의 탐지율이 VNIR 밴드만을 사용한 경우보다 다소 낮은 것으로 나타났지만, 오탐지율이 크게 감소한 것으로 나타나, 이를 통해 광물탐지에서의 SWIR 밴드들의 활용가능성을 확인할 수 있었다.

With the recent development of satellite sensor technology, high-spatial-resolution imagery of various spectral wavelength bands have become possible. Worldview-3 satellite sensor provides panchromatic images with high-spatial-resolution and VNIR (Visible Near InfraRed) and SWIR (ShortWave InfraRed) bands with low-spatial-resolution, so it can be used in various fields such as defense, environment, and surveying. In this study, mineral detection was performed using Worldview-3 satellite imagery. In order to effectively utilize the VNIR and SWIR bands of the Worldview-3 satellite image, the sharpening technique was applied to the spatial resolution of the panchromatic image. To confirm the utility of SWIR bands for mineral detection, mineral detection using only VNIR bands was performed and comparatively evaluated. As the mineral detection technique, SAM (Spectral Angle Mapper), a representative similarity technique, was applied, and the pixels detected as minerals were selected by applying an empirical threshold to the analysis result. Quantitative evaluation was performed using reference data on the results of similarity analysis to evaluate the accuracy of mineral detection. As a result of the accuracy evaluation, the detection rate and false detection rate of mineral detecting using SWIR bands were calculated to be 0.882 and 0.011, respectively, and the results using only VNIR bands were 0.891 and 0.037, respectively. It was found that the detection rate when the SWIR bands were additionally used was lower than that when only the VNIR bands were used. However, it was found that the false detection rate was significantly reduced, and through this, it was possible to confirm the applicability of SWIR bands in mineral detection.

(게재일: 2021.06.30)
일반적으로 구조물에서의 손상을 조사하고 손상 크기를 측정하는 일상안전점검 활동은 지금까지 점검인력에 의한 육안점검에 크게 의존하고 있다. 이러한 인력에 의한 시설물의 상태 및 성능점검은 조사자의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문에 측정결과의 일관성과 반복성이 저하될 수 있다. 특히 접근이 어려운 곳에 위치한 손상은 육안에 의한 경험에 주로 의존하고 있으며, 필요한 경우에 사다리를 이용하는 안전하지 못한 방법이 주로 사용되고 있다. 이에 본 연구에서는 안전점검 조사자 간 편차를 줄여 객관성을 확보하고, 작업자의 안전성을 강화할 수 있는 영상 활용 기법을 제안하고자 하였다. 본 연구에서는 촬영대상과의 거리와 촬영각도에 따른 영상의 변화를 보정하는 방법으로 평면사영변환을 적용하였다. 실험대상에 대한 변환된 영상에서 손상 크기를 분석한 결과 손상 크기 측정의 정확도는 목표 수준인 5.0mm와 0.005m 를 만족시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 제안된 영상 보정 기법을 적용한 현장검증시험 결과, 구조물에 발생된 균열의 길이의 변동계수는 5.4~7.0%에서 0.072~0.12%로 감소하였고, 손상 면적의 변동계수는 10.9%에서 1.6%로 줄어들었고, 측정의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 그러므로 안전점검 활동에서의 영상 활용 기법에 대한 본 연구를 통해 손상 크기 측정 정확도 향상 및 안전점검 보고서와 외관조사망도에 대한 신뢰도 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

In general, the daily safety inspection activities, which investigate damages in structures and measures the size of the damage, have been relied heavily on the visual inspection so far. Since the probe of the condition and performance of facilities by such personnel is often dependent on the subjective judgment of the investigator, the consistency and repeatability of the probing results may reduce. Particularly, damage located in a difficult-to-reach place depends mainly on experience with the naked eye, and an unsafe method using a ladder has mainly applied when necessary. Therefore, in this study, we tried to propose a way of using images that can reduce the deviation between safety inspection investigators, enhance objectivity, and improve the safety of workers. In this study, we have applied homographic transformation as a method of correcting the image. As a result of analyzing the size of the damage in the corrected image of the test subject, it confirms that the accuracy of measuring the magnitude of the damage can satisfy the target levels of 5.0mm and 0.005m , the target accuracy levels. As a result of the field verification test to which the proposed image correction technique applied, the coefficient of variation of the crack length in the structure decreased from 5.4~7.0% to 0.072~0.12%, and that of the damaged area from 10.9% to 1.6%. It confirms that the measurement accuracy is improved. Therefore, it is expected that this study on the image utilization technique in safety inspection activities can increase the accuracy of damage measurement and improve the reliability of the safety inspection reports and exterior survey drawings.

(게재일: 2021.06.30)
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

This paper presents a method to detect zebra-crossing using deep learning which combines SegNet and ResNet. For the blind, a safe crossing system is important to know exactly where the zebra-crossings are. Zebra-crossing detection by deep learning can be a good solution to this problem and robotic vision-based assistive technologies sprung up over the past few years, which focused on specific scene objects using monocular detectors. These traditional methods have achieved significant results with relatively long processing times, and enhanced the zebra-crossing perception to a large extent. However, running all detectors jointly incurs a long latency and becomes computationally prohibitive on wearable embedded systems. In this paper, we propose a model for fast and stable segmentation of zebra-crossing from captured images. The model is improved based on a combination of SegNet and ResNet and consists of three steps. First, the input image is subsampled to extract image features and the convolutional neural network of ResNet is modified to make it the new encoder. Second, through the SegNet original up-sampling network, the abstract features are restored to the original image size. Finally, the method classifies all pixels and calculates the accuracy of each pixel. The experimental results prove the efficiency of the modified semantic segmentation algorithm with a relatively high computing speed.

(게재일: 2021.06.30)
최근 도시에서 생산되는 수많은 디지털 데이터를 저장, 운용, 분석하기 위한 3차원 도시 공간정보 인프라에 대한 수요가 증가하고 있다. CityGML은 OGC (Open Geospatial Consortium)의 3차원 공간정보 데이터 표준으로서 도시 데이터의 교환 및 속성 표현에 강점을 가지고 있으며, 최근 싱가폴, 뉴욕 등 몇몇 도시를 중심으로 CityGML 형식의 3차원 도시공간 데이터를 구축한 사례가 등장하였다. 그러나 현재 CityGML 데이터의 제작 및 편집을 위한 생태계는 sketchup이나 3d max 등 3차원 데이터 구축에 활용되고 있는 상용프로그램과 비교할 때 완성도가 부족하여 대규모로 CityGML 데이터를 구축하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항공 LiDAR (Light Detection and Ranging) 나 RGB (Red Green Blue) 카메라를 이용하여 신속하고 자동으로 제작되는 3D mesh 데이터 및 2차원 폴리곤을 활용하여 3차원 공간정보 표준인 CityGML 데이터를 구축하는 방법을 제시하였다. 데이터 구축과정에서는 각 객체가 다양한 CityGML LoD (Level of Detail)로 표현될 수 있도록 원본 3D mesh 데이터를 변형하였고 공간정보로서 활용도를 높이기 위해 2차원 공간정보 데이터로부터 추출한 속성정보를 보조적으로 활용하였다. 본 연구에서 제작한 도시 3D 객체는 CityGML 건물, 교량, 도시시설물, 도로, 터널이며 객체별 데이터 변환, 속성 구축 방법을 제시하고 가시화 및 유효성 검정을 진행하였다.

Recently, the demand for a 3D urban spatial information infrastructure for storing, operating, and analyzing a large number of digital data produced in cities is increasing. CityGML is a 3D spatial information data standard of OGC (Open Geospatial Consortium), which has strengths in the exchange and attribute expression of city data. Cases of constructing 3D urban spatial data in CityGML format has emerged on several cities such as Singapore and New York. However, the current ecosystem for the creation and editing of CityGML data is limited in constructing CityGML data on a large scale because of lack of completeness compared to commercial programs used to construct 3D data such as sketchup or 3d max. Therefore, in this study, a method of constructing CityGML data is proposed using commercial 3D mesh data and 2D polygons that are rapidly and automatically produced through aerial LiDAR (Light Detection and Ranging) or RGB (Red Green Blue) cameras. During the data construction process, the original 3D mesh data was geometrically transformed so that each object could be expressed in various CityGML LoD (Levels of Detail), and attribute information extracted from the 2D spatial information data was used as a supplement to increase the utilization as spatial information. The 3D city features produced in this study are CityGML building, bridge, cityFurniture, road, and tunnel. Data conversion for each feature and property construction method were presented, and visualization and validation were conducted.

(게재일: 2021.06.30)
현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

Currently, the process of constructing a high-definition road map has a high proportion of manual labor, so there are limitations in construction time and cost. Research to automate map production with high-definition road maps using artificial intelligence is being actively conducted, but since the construction of training data for the map construction is also done manually, there is a need to automatically build training data. Therefore, in this study, after converting to images using point clouds acquired by a mobile mapping system, the road marking areas were extracted through image reclassification and overlap analysis using thresholds. Then, a methodology was proposed to automatically construct training data for deep learning data for the high-definition road map through the classification of the polygon types in the extracted regions. As a result of training 2,764 lane data constructed through the proposed methodology on a deep learning-based PointNet model, the training accuracy was 99.977%, and as a result of predicting the lanes of three color types using the trained model, the accuracy was 99.566%. Therefore, it was found that the methodology proposed in this study can efficiently produce training data for high-definition road maps, and it is believed that the map production process of road markings can also be automated.

(게재일: 2021.06.30)
지하공간에 위치한 시설물은 도시의 위생 및 안전과 밀접한 관련이 있으며, 지하공간정보를 정밀하게 구축하여 시설물의 유지 관리, 안전, 지하 공간 개발 등에 주요한 정보로 사용하고 있다. 본 연구는 국내에서 구축되어 현장에서 활용되고 있는 지하공간정보의 신뢰도를 증대하여 현장 활용성을 증대하기 위한 방안을 연구하였다. 이를 위하여 국내의 지하공간정보 관련 구축 현황을 정리하고, 공간정보 선진국인 미국, 영국, 캐나다, 프랑스, 호주 등에서 적용되고 있는 지하공간정보 품질등급제의 사례를 조사하였다. 현장 활용성 측면에서 국내의 관련 분야에서 종사하는 현장 전문가 및 수요자의 지하공간정보 관련 제도 및 기준, 관리 방안 등에 대한 설문을 진행하고, 통계 분석을 실시하여 도입에 따른 연관성을 분석하였다. 본 연구를 통하여 지하공간정보의 구축 방법, 정확도 및 신뢰도 등에 따른 품질 등급제의 도입이 필요하며 관련 제도 및 규정 등의 정비가 필요하다는 결론을 도출하였다.

Facilities located in the underground space are closely related to the sanitation and safety of the city, and the underground spatial information is precisely constructed and used as important information for facility maintenance, safety, and underground space development. In this study, a method was studied to increase the field usability by increasing the reliability of underground spatial information constructed in Korea and used in the field. For this study, the current status of the construction of underground spatial information in Korea was summarized, and cases of the underground spatial information quality grading system applied in the US, UK, Canada, France, and Australia, which are advanced geospatial information countries, were investigated. In terms of field usability, a questionnaire was conducted on the systems, standards, and management methods related to underground spatial information of field experts and consumers working in related fields in Korea, and statistical analysis was conducted to analyze the relevance of the introduction. Through this study, it was concluded that it is necessary to introduce a quality grading system according to the construction method of underground spatial information, accuracy and reliability, and to improve related systems and regulations.

(게재일: 2021.06.30)
사회과학 분야에서도 공동 연구가 확산되고 있음에 따라 문헌정보학 분야의 공동연구 동향의 변화를 파악하기 위해 2002년부터 2020년까지 문헌정보학 분야 4개 학술지에 수록된 논문을 대상으로 학술지별 공동 연구의 빈도수와 소속기관별 빈도수를 파악하고, 공저 네트워크 분석을 통해 중심성이 높은 기관을 살펴보았다. 2,042편의 공저논문에 대하여 학술지별 공저논문의 빈도수를 파악하고, 모든 저자의 소속기관을 추출하여 공저네트워크 분석에 활용하였다. 분석 결과 모든 학술지에서 공동연구의 비율이 해마다 꾸준히 증가하였고, 공저네트워크에서 중심성 지수가 높은 기관은 대부분 대학이었으며, 협력 관계로 이어지는 기관의 범위가 점차 확대되고 있는 것으로 나타났다.

As collaboration of research is increasing in social science, this study aims to investigate the changes in patterns of research collaboration in the field of library and information science, over the years from 2002 to 2020. The data used for this study were collected from four major journals in the field to analyze the frequency of co-authored research articles by journals and by institutions that all authors were associated with. Also, the institutions data were used to build a co-authorship network, which produced various indices including TBC (Triangle Betweenness Centrality) that showed which institutions were more central than others in the network. The result shows the number of co-authored articles were constantly increasing in all journals, and some institutions, mostly universities, showed the higher centrality scores than others and the range of collaboration were also expanded.

(게재일: 2021.06.30)
백금족 금속(Platinum Group Metals, PGMs)은 화학적 저항성은 물론 전기·열전도성이 뛰어나 촉매, 전자기기, 전극, 전기기기, 연료전지, 고온 소재 등 광범위한 응용 분야에 사용된다. 일반적으로 백금족 금속은 구리와 니켈의 황화광과 관련되어 있으므로 백금족 금속의 상대적인 농도에 따라 주산물로 생산되거나 니켈과 구리의 부산물로 생산된다. 특히 이러한 자원들은 남아프리카와 러시아 같은 나라들에 편재되어 있으며, 백금족 금속의 연간 공급량은 500톤 미만이다. 이와 같은 백금족 금속의 한정된 공급량을 고려하면 향후에 백금족 금속의 공급 리스크가 증가할 것이다. 따라서 폐촉매와 같은 2차 자원으로부터 백금족 금속을 회수하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 백금족 금속의 제련 기술과 리사이클링 기술에 대하여 고찰하였다.

Platinum group metals (PGMs) are used in a wide range of application fields such as catalysts, electronic devices, electrodes, electrical devices, fuel cells and high temperature materials due to their excellent electrical and thermal conductivity as well as chemical resistivity. Platinum group elements are generally associated with nickel-copper sulfides in magmatic rocks. Depending on the relative concentrations of the PGMs, they are produced either as the primary products or as by-products of the nickel and copper. However, PGMs natural resource deposits are strictly limited in countries such as South Africa and Russia. The annual supply of PGMs is only under 500 t. Considering the limited supply of PGMs, there will be a noticeable increase in the supply risk associated with PGMs in the near future. Therefore, it is extremely important to recover PGMs from secondary resources such as spent catalysts. This paper reviews on overview of PGMs extraction and recycling processes.

(게재일: 2021.06.30)
고중성지방혈증은 죽상동맥경화증의 주요한 위험 요인 중 하나이다. 중성지방은 대식세포의 세포 사멸을 유도하여 죽상동맥경화증 발생에 기여하는 것으로 알려져 있다. 본 연구팀은 앞선 연구에서 대식세포의 중성지방-유도 세포 사멸이 pannexin-1 활성화에 의한 세포 외 ATP 농도 증가, caspase-2와 caspase-1 활성화, caspase-8을 포함한 apoptotic caspase 활성화 경로로 일어나는 것을 보고하였다. 한편 다른 연구들에서는 세포 내 다른 여러 기전에서 caspase-8이 caspase-1과 -2의 상위 단백질이라 보고하고 있다. 따라서 본 연구에서는 caspase-8이 중성지방-유도 대식세포 사멸 과정에서 상위단백지로 영향을 미치는지 여부를 조사하기 위해 수행되었다. 본 연구진은 caspase-8이 중성지방-유도 대식세포 사멸 과정에서 caspase-3 활성화 및 PARP 절단을 유도하였다. 다음으로 중성지방이 처리된 대식세포에서 caspase-8 억제 시, caspase-8의 상위 단백질로 보고한 caspase-1 및 -2의 활성이 감소하는 것을 확인하였다. 또한 ATP 처리 시 caspase-8 억제제 처리에 의해 감소된 caspase-2의 활성이 회복되는 것을 확인하였다. 위의 결과를 통해 caspase-8이 중성지방-유도 대식세포 사멸 과정에서 세포 외부 ATP 농도 증가에 관여하는 단백질 또는 그 상위 기전에 양성피드백 방식으로 영향을 미쳐 caspase-1과 -2를 활성화하여 중성지방-유도 대식세포 사멸을 증진시킴을 알 수 있다.

Hypertriglyceridemia is the main risk factor for atherosclerosis. It is reported that triglyceride (TG) induces macrophage cell death, and is involved in the formation of plaques and development of atherosclerosis. We previously reported that TG-induced cell death of macrophages is mediated via pannexin-1 activation, which increases the extracellular ATP and subsequent increase in potassium efflux, thereby activating the caspase-2/caspase-1/apoptotic caspases, including the caspase-8 pathway. Contrarily, some studies have reported that caspase-8 is an upstream molecule of caspase-1 and caspase-2 in several cellular processes. Therefore, this study was undertaken to investigate whether caspase-8 influences its upstream molecules in TG-stimulated macrophage cell death. We first confirmed that caspase-8 induces caspase-3 activation and poly ADP-ribose polymerase (PARP) cleavage in TG-treated macrophages. Next, we determined that the inhibition of caspase-8 results in reduced caspase-1 and -2 activity, which are upstream molecules of caspase-8 in TG-induced cell death of macrophages. We also found that ATP treatment restores the caspase-8 inhibitor-induced caspase-2 activity, thereby implying that caspase-8 affects the upstream molecules responsible for increasing the extracellular ATP levels in TG-induced macrophage cell death. Taken together, these findings indicate that caspase-8 potentiates the TG-induced macrophage cell death by activating its upstream molecules.

(게재일: 2021.06.30)
기존 연구에서는 연안습지를 탐지하기 위해 위성/항공 영상의 다중분광 밴드로부터 산출한 식생지수 또는 토지피복도를 활용하였으나, 단일 센서만을 활용할 경우 토지피복정보와 지형정보를 동시에 고려하는 것에 한계가 있어 높은 정확도의 연안습지 탐지 및 대규모 연안습지 관리 업무 수행에 많은 지장을 초래하였다. 본 연구에서는 우리나라 서해안 곰소만 지역을 촬영한 Sentinel-2 위성영상의 다중분광 밴드와 디지털 지형 모델인 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 서해안 곰소만의 대규모 연안습지를 다음의 과정을 통해 탐지하였다. 우선 Sentinel-2 위성영상의 Green 및 근적외선 밴드를 활용하여 정규수분지수 영상을 제작하였다. 그리고 정규수분지수 영상에서 픽셀의 밝기값 0.2를 임계치로 설정하여 물과 육지를 구분하는 이진화 영상을 제작하였으며, SRTM DEM에서 픽셀의 밝기값 0을 임계치로 설정하여 해수면 아래와 해수면 위를 구분하는 이진화 영상을 제작하였다. 최종적으로는 두 장의 이진화 영상에 중첩 분석을 적용하여 이진화 영상 기반 연안습지 지도를 제작하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 활용하여 제작한 이진화 영상 기반 연안습지 지도의 정확도는 94%로서 매우 높은 결과를 보여주었으며, 연안습지가 아닌 내륙습지, 산지습지 등은 탐지되지 않아서 연안습지 관리 업무에 매우 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

In previous research, the coastal wetlands were detected by using the vegetation indices or land cover classification maps derived from the multispectral bands of the satellite or aerial imagery, and this approach caused the various limitations for detecting the coastal wetlands with high accuracy due to the difficulty of acquiring both land cover and topographic information by using the single remote sensing data. This research suggested the efficient methodology for detecting the coastal wetlands using the sentinel-2 satellite image and SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM (Digital Elevation Model) acquired in Gomsoman Bay, west coasts of South Korea through the following steps. First, the NDWI(Normalized Difference Water Index) image was generated using the green and near-infrared bands of the given Sentinel-2 satellite image. Then, the binary image that separating lands and waters was generated from the NDWI image based on the pixel intensity value 0.2 as the threshold and the other binary image that separating the upper sea level areas and the under sea level areas was generated from the SRTM DEM based on the pixel intensity value 0 as the threshold. Finally, the coastal wetland map was generated by overlaying analysis of these binary images. The generated coastal wetland map had the 94% overall accuracy. In addition, the other types of wetlands such as inland wetlands or mountain wetlands were not detected in the generated coastal wetland map, which means that the generated coastal wetland map can be used for the coastal wetland management tasks.

(게재일: 2021.06.30)
본 연구에서는 현재 생활계 폐기물로 폐기되는 커피 캡슐의 재질분리 공정 개발을 통해 폐플라스틱의 재활용 가능성을 평가하였다. 1차 파쇄, 세척 및 체질을 통해 커피찌꺼기를 제거하고 2차 파쇄 후, 총 3번의 코로나 방전형 정전선별을 수행하는 재질분리 공정이 개발되었다. 이때, -10 mm 시료는 최적조건에서 알루미늄 제거율과 플라스틱 회수율이 각각 95.4%와 98.3% 이었으며, -15 mm는 각각 91.3%와 97.2% 이었다. 재질분리 된 폐플라스틱의 재활용 가능성을 평가하기 위하여, 시료를 펠릿으로 제조하고 물성을 분석하였다. 분석결과, 유해물질은 검출되지 않았으며, Homo-PP와 유사한 결과를 보였다. 따라서 재생 PP로 충분한 기능성이 존재하는 것을 확인하였다. 다만, 어두운 색상으로 인해 검정 혹은 어두운 계열의 제품군에 한정적으로 적용 가능할 것으로 평가되었다.

This study evaluated the recyclability of waste plastics in used coffee capsules disposed of as municipal waste. For recycling, a new material separation process was developed to remove the coffee grounds through primary crushing, washing, sieving, and secondary crushing, followed by corona discharge electrostatic separation. Furthermore, for the under 10 mm size fraction samples, the aluminum removal and the plastic recovery were 95.4% and 98.3%, respectively, under optimal conditions. In addition, for the 15 mm fraction samples, the aluminum removal and the plastic recovery were 91.3% and 97.2%, respectively. To evaluate the recyclability of the separated waste plastics, the samples were pelleted, and their material properties were analyzed. No hazardous substances were detected, and the results were similar to those for homo-PP. Therefore, it was confirmed tha t sufficient functiona lity existed a s recycled PP. However, owing to the da rk color of the pellets, limited applications to black or dark products are expected.

(게재일: 2021.06.30)
본 연구에서는 레이저 접합 공정을 이용하여 flame retardant-4 (FR-4) 인쇄회로기판 (printed circuit board, PCB)의 organic solderability preservative (OSP) 표면처리 된 Cu pad와 전자부품을 Sn-57Bi-1Ag 저온 솔더 페이스트로 접합을 한 후 접합부의 계면 특성과 기계적 특성에 대하여 보고 하였다. 레이저 접합 공정은 레이저 파워 및 시간 등을 다르게 진행하여 접합 공정 조건이 접합부의 계면 및 기계적 특성에 미치는 영향을 살펴보았다. 레이저 접합 공정의 산업적 적용을 위하여 산업적으로 많이 이용되고 있는 리플로우 접합 공정을 이용한 접합부의 특성과도 비교 하였다. 레이저 접합 공정 적용 결과 2, 3 s의 짧은 공정 시간에도 계면에 Cu Sn 금속간화합물 (intermetallic compound, IMC)를 생성하여 접합부를 안정적으로 형성함을 확인 하였다. 또한, 리플로우 공정과 비교해 보았을 때 레이저 접합 공정을 적용할 경우 접합부의 보이드 형성이 억제됨을 확인할 수 있었으며 접합부의 전단강도도 리플로우 공정 접합부보다 높은 기계적 강도를 나타냈다. 따라서, 레이저 접합 공정을 적용할 경우 짧은 접합 공정 시간에도 불구하고 안정적인 접합부 형성 및 높은 기계적 강도를 확보할 수 있는 것으로 기대된다.

In this study, interfacial properties and mechanical properties of joints were reported after Cu pads finished with organic solderability preservative (OSP) on flame retardant-4 (FR-4) printed circuit board (PCB) and electronic components were joined with a Sn-57Bi-1Ag solder paste by using a laser bonding process. The laser bonding process was performed under various bonding conditions with changing a laser power and a bonding time and effects of bonding conditions on interfacial and mechanical properties of joints were analyzed. In order to apply for industry, properties of bonding joints using a reflow bonding process which are widely used were compared. When the laser bonding process were performed, we observed that Cu Sn intermetallic compounds (IMCs) were fully formed at the interface although the bonding times were very short about 2 and 3 s. Furthermore, void formations of the joints by using the laser bonding process were suppressed at the joints with comparing to the reflow bonding process and shear strengths of bonding joints were higher than that by using the reflow bonding process. Therefore, in spite of a very short bonding time, it is expected that joints will be stably formed and have a high mechanical strength by using the laser bonding process.

(게재일: 2021.06.30)