nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문은 공정, 전압 및 온도에 둔감하며, 출력전압 상태에 따라 3가지 동작모드가 가능한 디지털 제어 벅 변환기를 제안한다. 기존 디지털 제어 방식의 벅 변환기는 A/D 변환기, 카운터 및 딜레이 라인 회로를 사용하여서 정확한 출력 전압을 제어하였다. 정확한 출력 전압 제어를 위해서는 카운터 및 딜레이 라인 비트 수를 증가시켜서 회로 복잡성 증가 문제점을 지니고 있다. 이러한 회로의 복잡성 문제를 해결하기 위해서 제안된 회로에서는 8비트 및 16 비트 양 방향 쉬프트 레지스터를 사용하고 최대 128비트 해상도까지 듀티비 제어가 가능한 벅 변환기를 제안한다. 제안하는 벅 변환기는 CMOS 180 나노 공정 1-poly 6-metal을 사용하여 설계 및 제작하였으며, 2.7V~3.6V의 입력 전압과 0.9~1.8V의 출력 전압을 생성하고, 리플전압은 30mV, 전력 효율은 최대 92.3%, 과도기 응답속도는 4us이다.

This paper proposes a digitally controlled buck converter insensitive to process, voltage and temperature and capable of three modes of operation depending on the state of the output voltage. Conventional digital-controlled buck converters utilized A/D converters, counters and delay line circuits for accurate output voltage control, resulting in increasing the number of counter and delay line bits. This problem can be resolved by employing the 8-bit and 16-bit bidirectional shift registers, and this design technique leads a buck converter to be able to control duty ratio up to 128-bit resolution. The proposed buck converter was designed and fabricated with a CMOS 180 nano-meter 1-poly 6-metal process, generating an output voltage of 0.9 to 1.8V with the input voltage range of 2.7V to 3.6V, a ripple voltage of 30mV, and a power efficiency of up to 92.3%. The transient response speed of the proposed circuit was measured to be 4us.

(게재일: 2020.12.31)
최근 들어 IoT와 스마트홈의 발전에 따라 낙상 사고 감지, 화상 위험 감지와 같이 일상 생활에서의 안전 감지 기능이 많이 보급되기 시작했다. 이러한 안전 감지 기능은 대부분 인공지능에 의해 수행된다. 그러나 실험실 환경에서 안전 감지의 정확도만 평가하는 경우에는 실제로 일상 생활 환경에서 체감하게 되는 성능과 꽤 큰 차이를 보이는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 사용하는 두 가지 기법인 리빙랩과 혼동 매트리스를 소개한다. 리빙랩은 단순히 일상 생활환경의 모사를 넘어서 사용자가 직접 기술 개발 및 제품 설계에 참여할 수 있는 통로가 된다. 또한 혼동 매트리스에서 도출되는 다양한 성능 척도는 사용 목적에 적합하게 인공지능 시스템의 성능을 평가하는데 큰 도움을 준다.

Recently, the daily life safety detection functionalities such as fall accident detection and burn danger detection are widely disseminated along with the development of IoT and smart home. These safety detection functionalities are mostly performed by artificial intelligence. However, simple accuracy measurement of the safety detection in laboratory environment is often far from practical performance in daily life environment. To mitigate this problem, this paper introduces two techniques, i.e. living lab and confusion matrix. Living lab is more than simple simulation of daily life environment, and it enables users to directly participate technology development and product design. Various performance measures induced from confusion matrix significantly help to evaluate the performance of artificial intelligence system for proper application purposes.

(게재일: 2020.12.31)
V2X 통신에서 차량들은 비컨(Beacon)이라고 불리는 메시지의 주기적 방송을 통해 주변 차량들이 송신 차량의 이동상태를 정확하게 예측할 수 있도록 지원한다. 특히, 이동 적응형 비컨 방송 기술(MAB2)은 일정한 한도 내에서 연속된 비컨 손실이 발생하더라도 송신차량의 추적 오차를 임계치 이하로 유지할 수 있는 비컨방송기법이다. 본 논문에서는 MAB2 기술이 야기할 수 있는 비컨의 노후화 문제를 해결하기 위한 임의 조기 비컨 방송 기법을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 충돌사고가 발생할 수 있는 100 m 이내 근거리 차량의 추적실패확률이 1/10 이하로 감소함을 보인다.

In the V2X communications, each vehicle periodically broadcasts a message, called a beacon, so that its neighbor vehicles can accurately predict the near-future positions of the sending vehicle. In particular, the mobility-adaptive beacon broadcast (MAB2) scheme keeps the tracking error of a sending vehicle below a fixed threshold within a few consecutive beacon losses. In this paper, we present a random-early beacon broadcast (REB2) scheme that addresses the beacon aging problem of the MAB2 scheme. The simulation results show that, for a neighbor vehicle within 100 m distance, the tracking failure probability of REB2 scheme can be reduced to less than 1/10 of that of MAB2 scheme.

(게재일: 2020.12.31)
대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.

Bandwidth Extension refers to restoring and expanding a narrow band signal(NB) that is damaged or damaged in the encoding and decoding process due to the lack of channel capacity or the characteristics of the codec installed in the mobile communication device. It means converting to a wideband signal(WB). Bandwidth extension research mainly focuses on voice signals and converts high bands into frequency domains, such as SBR (Spectral Band Replication) and IGF (Intelligent Gap Filling), and restores disappeared or damaged high bands based on complex feature extraction processes. In this paper, we propose a model that outputs an bandwidth extended signal based on an autoencoder among deep learning models, using the residual connection of one-dimensional convolutional neural networks (CNN), the bandwidth is extended by inputting a time domain signal of a certain length without complicated pre-processing. In addition, it was confirmed that the damaged high band can be restored even by training on a dataset containing various types of sound sources including music that is not limited to the speech.

(게재일: 2020.12.31)
레이더를 통한 표적식별을 효과적으로 처리하기 위해서는 표적에 대한 정확한 신호 정보가 필요하다. 그러나 이러한 표적 신호에는 잡음이 섞여 있는 경우가 일반적이며, 이 부분에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 특히 표적에 대한 이미지 처리, 표적신호처리, 표적식별 등이 그 예라 할 수 있겠다. 군사적 측면으로 볼 때 표적식별 분야가 중요하므로 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 비행체 표적식별에 대한 연구를 수행하였다. 비행체에 대한 반사파 데이터를 활용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 학습시켜 모델에 대한 최적화를 수행하였고, 최적화된 모델에 표적에 대한 테스팅 데이터를 입력하여 표적식별에 대한 실험을 수행하여 그 결과를 통해 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.

In order to effectively process target recognition using radar, accurate signal information for the target is required. However, such a target signal is usually mixed with noise, and this part of the study is continuously carried out. Especially, image processing, target signal processing and target recognition for the target are examples. Since the field of target recognition is important from a military point of view, this paper carried out research on target recognition of aircraft using a tree-structured fuzzy neural networks. Fuzzy neural networks are learned by using reflected signal data for an aircraft to optimize the model, and then test data for the target are used for the optimized model to perform an experiment on target recognition. The effectiveness of the proposed method is verified by the simulation results.

(게재일: 2020.12.31)
본 논문에서는 기존 감정 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 감정 적응을 사용한 감정 학습 방법이 제안되었다. 감정 적응을 위하여 적은 개수의 학습 감정 음성과 감정 적응 방식을 사용하여 감정이 없는 음성 모델로부터 감정 음성 모델이 생성되었다. 이러한 방법은 기존 방법보다 적은 개수의 감정 음성을 사용하여도 우수한 성능을 나타내었다. 학습을 위하여 충분한 감정 음성을 얻는 것은 쉽지 않기 때문에 적은 개수의 감정 음성을 사용하는 것은 실제 상황에서 매우 실용적이다. 4가지 감정이 포함된 한국어 데이터베이스를 사용한 실험 결과에서 감정 적응을 이용한 제안된 방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.

In this paper, an emotion training method using emotional adaptation is proposed to improve the performance of the existing emotion recognition system. For emotion adaptation, an emotion speech model was created from a speech model without emotion using a small number of training emotion voices and emotion adaptation methods. This method showed superior performance even when using a smaller number of emotional voices than the existing method. Since it is not easy to obtain enough emotional voices for training, it is very practical to use a small number of emotional voices in real situations. In the experimental results using a Korean database containing four emotions, the proposed method using emotional adaptation showed better performance than the existing method.

(게재일: 2020.12.31)
본 논문은 단상 영구자석 동기전동기의 속도 가변형 비례공진 전류제어 기법을 제안한다. 단상 영구자석 동기전동기는 전자기적 특성상 고정자 전류와 역기전력의 위상차에 따른 부토크 및 영토크가 발생하며 센서리스 운전 시 낮은 고정자 저항과 인덕턴스로 인해 과전류 제한이 필요하다. 이러한 조건하에서 전류제어를 위해 3상 교류 전동기에 사용되는 벡터 제어를 이용할 경우, 좌표변환, 역좌표변환 및 가상의 dq축 성분을 생성하는 과정이 필요하다. 하지만, 단상 영구자석 동기전동기의 자기적 특성을 고려하여 제안한 속도 가변형 비례공진 전류제어 기법은 3상 교류 전동기에 사용되는 좌표변환 과정이 필요하지 않다. 본 논문에서는 가변 비례공진 전류제어 기법을 이용하여 안정적인 기동 성능을 확인하며 일정 속도 도달 시 위치 센서 없이 단상 영구자석 동기전동기의 수학적 모델 기반 센서리스 제어로 제안한 전류제어 기법의 효용성을 다수의 실험을 통해 검증하였다.

This paper proposes a speed variable proportional resonant current control method for a single-phase permanent magnet synchronous motor(PMSM). Due to the electromagnetic characteristics of a single-phase PMSM, negative and zero torques are generated in the part corresponding to the phase difference between the stator current and the back electromotive force. In addition, overcurrent limitation is required because of the low stator resistance and inductance in sensorless operation. When using the vector control for current control of single-phase PMSM under these conditions, processes of coordinate transformation, inverse coordinate transformation, and generation of virtual dq-axis components are required. However, the proposed variable speed proportional resonant current control method does not need the coordinate transformation used for AC motors. In this paper, we have confirmed stable maneuverability by using variable proportional resonant current control algorithm, and proposed sensorless control based on a mathematical model of a single-phase PMSM without a position sensor when reaching a constant speed. The usefulness of the current control method was verified through several experiments.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구에서는 낙동강을 대상으로 EFDC 모형을 구축하고, 2차원 수리해석을 수행하였다. 홍수기와 평수기에 대한 모의를 위해 실측수위, 보 방류량, 지류유입량을 포함하는 실측자료를 이용하였으며, 계산 결과를 관측소에서의 실측수위와 비교함으로서 적용 모형의 정확성과 적합성을 검증하였다. 또한, 계산결과에 대한 PBIAS, RSR, RMSE를 산정하여 모형의 통계적 정량적인 평가도 수행하였다. 모형의 검증 후 보의 일정 방류 시나리오 유량조건을 적용하여 각 보 구간별 평균유속을 산정하였으며, 산정된 평균유속은 유량조사사업단에서 조사한 평균유속과의 비교 및 검증을 실시하였다. 그리고 현장에서 실무적으로 적용 가능한 간편 도달시간 산정방법을 제안하고 그 방법을 적용하여 도달시간을 산정하였으며, 제안 방법은 홍수 예경보 등 현장의 실무에서 실제 적용이 가능할 것으로 기대된다.

This study performed 2-D(two-dimensional) hydrodynamic analysis using EFDC in the Nakdong River. For the simulation of the flood season and non-flood season, the measured data including water level, weir outflow and tributary inflow were used, and the accuracy and applicability of the model were verified by comparing the measured water level and computed one. In addition, statistical quantitative assessment of the model performance was performed by estimating PBIAS, RSR, and RMSE for the computed water level. Then, the average velocity for each section between weirs was calculated by applying constant discharge conditions, and it was compared and verified with the measured velocity by Hydrological Survey Center. In this study, a simple method for estimating the arrival time was proposed, and it is expected that it will be practically applicable in field practices such as flood forecasting and warning.

(게재일: 2020.06.30)
본 연구는 초·중등학교의 유휴시설 활용에 적합한 지역사회 생활 SOC 사업의 종류와 운영 제안을 하기 위한 연구이다. 이를 위해 일본 유휴교실 및 폐교 활용 사례 분석을 통해 지역적 특성에 따른 바람직한 활용 시설의 종류와 운영 방안을 분석하였다. 연구 결과 구도심 및 읍면등 주민의 접근성이 우수한 지역의 경우 주민의 생활편의시설의 일환인 도서관, 창업상담 및 전시공간 및 평생교육 등이 바람직하고 인구 감소가 높은 면 지역 등 농·산촌 지역의 경우 지역사회 전통 체험 교육장 등 가족과 함께 할 수 있는 시설들이 활용되고 있음을 알 수 있었다.

This study is to make suggestions on the type and operation of community life SOC projects suitable for the use of idle facilities in elementary and secondary schools. To this end, we analyzed the types and operation of desirable utilization facilities according to regional characteristics through the analysis of cases utilizing Japanese idle classrooms and closed schools. As a result of the study, in areas with excellent accessibility to residents such as old downtowns and towns, libraries, entrepreneurship counseling and exhibition spaces, and lifelong education centers were desirable as part of the residents' convenience facilities. It was found that the facilities that could be used with families, such as an experiential training center, were being utilized.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구는 해중림초 주변에서의 감태 포자의 확산 특성에 알아보기 위하여 연구를 수행하였다. 이를 위해 대상해역에서의 현장관측과 EFDC를 활용하여 수치모형실험을 실시하였다. 또한, 앞선 결과를 바탕으로 대상해역에 설치된 해중림초 중 3개종(정삼각뿔형어초, 이중돔형어초, 날개부를가진어초)에 대하여 Flow-3D를 이용한 수치모형실험을 실시하여 실해역 흐름 재현을 통한 포자이동 방향 및 최대 이동거리를 도출하고자 하였다. 연구결과, 정삼각뿔형어초와 이중돔형어초의 경우 포자의 최대 안착지점은 북서쪽 방향으로 10 m, 서쪽방향으로 6 m로 나타났다. 날개부를가진어초의 경우 포자가 해중림초 주변 4m지점에서 최대 안착을 하였다. 이러한 결과는 해중림초 설치시 감태 포자의 확산특성을 고려하여 배치하였을 경우 포자의 이동에 따른 해조류의 부착기질로서의 기능에 대한 효과가 증대될 것으로 판단된다.

This study investigated the dif usion characteristics of Ecklonia cava spores around marine forest reefs. For this purpose, a numerical analysis was conducted using field observations in the target area and an EFDC model. Based on the results of field observations and the EFDC model, Flow-3D was performed on three types of marine forest reefs, mamely triangular pyramid reef, double-dome reef, and ribbed reef, to monitor the movement direction and maximum movement distance for E. cava spores. As a result, the equilaterally triangular pyramid reef and double-domed reef were found to have a maximum settlement of spores of 10 m in the northwestern direction and 6 m in the western direction. The ribbed reef had a maximum settlement of spores at 4m. These results show that consideration of the diffusion characteristics of E. cava spores when the seaweeds are installed can increase the effectiveness of the algae as substrate of adhesion.

(게재일: 2020.02.28)
차량 및 화물 고박불량과 횡경사에 따른 화물의 이동으로 인한 여객선 침몰사고 이후 화물 고박의 중요성이 제기되었고 카페리선박의 구조 및 설비 등에 관한 기준이 개정되어 풍속 7 m/sec, 파고 1.5미터를 초과하는 해상상태에서는 평수구역을 운항하는 카페리여객선에 적재된 모든 차량은 고박을 실시해야 한다. 본 연구에서는 평수구역을 운항하는 여객선의 해상상태에 따른 선체운동을 계측하고 NSM(New Strip Method) 계산 결과와 비교 하였으며, 대상선박은 풍속 6 ~ 8 m/s, 파고 0.5 ~ 1.0미터의 해상상태에서 최대 1.41° 및 1.37°의 종 동요와 횡 동요를 하였고, 풍속 10 ~ 12 m/s, 파고 1.0 ~ 1.5미터의 해상상태에는 최대 1.49° 및 2.43°의 종 동요와 횡 동요를 하였다. 선체운동 결과를 반영하여 외력과 지지력을 비교해 본 결과 고박하지 않은 상태의 지지력이 더 강한 것으로 평가되어 해당 기상조건에서는 고박을 하지 않아도 차량이 미끄러지거나 전도되지 않는 것으로 평가되었다. 향후 다양한 선박의 선체운동 측정, 외력 및 지지력 비교를 통해 보다 합리적인 차량고박 기준 개정이 요구된다.

In recent years, cargo lashing has received much importance, to help prevent the sinking of passenger ships due to the failure of vehicle and cargo lashing during the transshipment of cargo. Consequently, the standards for lashing equipment and the structure of car ferries have been revised. According to the current standards, all vehicles loaded on a car ferry sailing in smooth sea areas must be secured if the wind speed and wave height exceed 7 m/s and 1.5 m, respectively. In this study, we measured the roll and pitch of a passenger ship sailing in smooth sea areas, and compared the measurements with the results of the New Strip Method (NSM). The vessel had a maximum pitch of 1.41° and a maximum roll of 1.37° at a wind speed of 6-8 m/s and a wave height of 0.5-1.0 m, and a maximum pitch of 1.49° and a maximum roll of 2.43° at a wind speed of 10-12 m/s and a wave height of 1.0-1.5 m. A comparison of the external forces due to the motion of the hull and the bearing capacity without lashing indicated that the bearing capacity was stronger. This suggests that vehicles without lashing will not slip or fall due to weather conditions. In future, the existing vehicle lashing standards can be revised after measuring the hull motions of various ships, and comparing the external force and bearing capacity, to establish more reasonable requirements.

(게재일: 2020.02.28)
잭업 드릴링 리그 (Jack-up drilling rigs)는 해양자원개발 분야 중 석유 및 가스 탐사 산업에서 널리 사용되는 대표적인 해양구조물이다. 이러한 잭업 구조물은 대체로 얕은 수심에서 사용하도록 설계되었지만 에너지 산업의 추세로 대수심 및 가혹한 환경 조건에서도 사용이 가능한 설계가 요구되고 있다. 이러한 잭업구조물의 운영환경 확장에 따라서 과도한 설계를 최소화하고 신뢰성 반영된 설계법이 요구되었다. 기존의 해양구조물 산업에서 잭업 구조물의 설계법은 사용(혹은 허용)응력 설계 (WSD: Working (or Allowable) Stress Design) 방법을 사용하여 설계가 되고 있었다. 이러한 설치환경변화에 따라서 충분한 신뢰성을 확보가 가능한 하중 및 저항계수 (LRFD: Load and Resistance Factored Design) 방법을 최근 개발되었고 규정화가 되었다. LRFD 방법은 통계적 기반으로 한 한계상태설계 개념으로 잭업구조물의 구성구조부재의 하중과 전산수치해석을 이용한 강도의 불확성을 하중 및 저항 계수로 표현하는 설계법이다. 개발된 LRFD 방법은 실제 잭업구조물 설계의 적합성 판단을 위하여 기존의 WSD 방법과의 정량적인 비교 분석이 반드시 필요하다. 따라서 본 연구는 기존의 WSD와 LRFD 방법으로 이용하여 실 잭업 구조물의 레그 구조를 대상으로 상용유한요소해석코드를 이용하여 정량적인 UC (Unity Check)값을 기반으로 비교 분석하였다. 분석된 결과로 다양한 환경하중조건 하에서 LRFD 방법을 사용하여 잭업구조물의 레그(Leg) 설계에서 상당히 합리적인 UC 값을 가지고 기존 대표적인 WSD기법 중에 하나인 API-RP 코드 대비 약 31 % 차이가 분석되었다. 따라서 LRFD 설계 방법이 WSD 방법에 비해 구조 최적화 및 합리적인 설계에 더 유리하다는 것을 확인할 수 있었다.

Jack-up drilling rigs are widely used in the offshore oil and gas exploration industry. Although originally designed for use in shallow waters, trends in the energy industry have led to a growing demand for their use in deep sea and harsh environmental conditions. To extend the operating range of jack-up units, their design must be based on reliable analysis while eliminating excessive conservatism. In current industrial practice, jack-up drilling rigs are designed using the working(or allowable) stress design (WSD) method. Recently, classifications have been developed for specific regulations based on the load and resistance factor design (LRFD) method, which emphasises the reliability of the methods. This statistical method utilises the concept of limit state design and uses factored loads and resistance factors to account for uncertainly in the loads and computed strength of the leg components in a jack-up drilling rig. The key differences between the LRFD method and the WSD method must be identified to enable appropriate use of the LRFD method for designing jack-up rigs. Therefore, the aim of this study is to compare and quantitatively investigate the differences between actual jack-up lattice leg structures, which are designed by the WSD and LRFD methods, and subject to different environmental load-to-dead-load ratios, thereby delineating the load-to-capacity ratios of rigs designed using theses methods under these different enviromental conditions. The comparative results are significantly advantageous in the leg design of jack-up rigs, and determine that the jack-up rigs designed using the WSD and LRFD methods with UC values differ by approximately 31 % with respect to the API-RP code basis. It can be observed that the LRFD design method is more advantageous to structure optimization compared to the WSD method.

(게재일: 2020.02.28)
본 연구는 마비성 독소 표준물질의 안정적인 공급을 위해 친환경적이고 경제성이 우수한 발광다이오드 광원의 파장을 이용하여, PST의 원인종 Alexandrium catenella와 A. pacificum의 독 함량을 증대시킬 수 있는 가능성을 살펴보았다. 파장별 광량과 생장속도의 관계를 보면, 반포화상수(Ks)는 두 종 모두 적색파장에서 가장 높게 나타났고, 청색파장에서 가장 낮았다. 빛 파장에 따른 독함량의 경우, 적색 파장이 A. catenalla은 최고 약 8배 그리고 A. pacificum은 약 3.4배 다른 파장보다 높았다. 그리고 광량에 대한 친화성을 나타내는 Ks와 독농도와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 따라서 세포당 독농도 증가를 위한 배양법은 초기에 세포수량의 확보 및 빠른 생장속도를 유도하기 위해서 청색파장을, 대수생장기 후기에는 적색파장을 주사하여, 세포내 독함유량을 증가시킬 수 있는 2단계 배양법을 제시할 수 있을 것으로 생각된다.

To supply a stable amount of standard material to detect paralytic shellfish toxin (PST), we examined possible increases in toxic content in Alexandrium catenella and A. pacificum using a light emitting diode (LED), which is one of the most eco-friendly and economical lighting method. When comparing the growth rates of organisms and wavelengths of light used, the half saturation constants (Ks) of red wavelength were higher than those of other wavelengths. In contrast, the Ks of blue wavelength were lower than those of other wavelengths. Moreover, when comparing the toxic contents and wavelengths of light used, red wavelength produced approximately 8 times more toxic content in A. catenella and approximately 3.2 times more toxic content in A. pacificum than other wavelengths. Thus, the toxic content present in the organism might be closely related to the Ks of light. The optimum light source to be used to ensure economically ef ective and productive growth in an Alexandrium culture system (photo-bioreactor) would likely consist of a two-phase culture, wherein a blue LED is used during the lag and exponential phases to increase growth rates, followed by the use of a red LED during late exponential and stationary phases to achieve increased PST yields.

(게재일: 2020.02.28)
최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.

With the recent advancement of computer hardware and the contribution of open source libraries to facilitate access to artificial intelligence technology, the use of machine learning (ML) and deep learning (DL) technologies in various fields of exploration geophysics has increased. In addition, ML researchers have developed complex algorithms to improve the inference accuracy of various tasks such as image, video, voice, and natural language processing, and now they are expanding their interests into the field of automatic machine learning (AutoML). AutoML can be divided into three areas: feature engineering, architecture search, and hyperparameter search. Among them, this paper focuses on hyperparamter search with Bayesian optimization, and applies it to the problem of facies classification using seismic data and well logs. The effectiveness of the Bayesian optimization technique has been demonstrated using Vincent field data by comparing with the results of the random search technique.

(게재일: 2020.08.31)
복잡하고 다양한 광상 생성 과정과 부존 위치의 심부화로 인하여 광물자원 탐사의 효율을 높일 수 있는 예측탐사의 필요성이 점차 높아지고 있다. 최근의 머신러닝 기법의 활용성 증가와 광역 지질 데이터베이스의 구축 상황을 고려하면, 예측탐사의 기반인 광상 배태 가능성 평가 기술의 신뢰도는 점차 높아질 것으로 예상된다. 이번 연구에서는 심층신경망을 이용하여 화성암과 단층 및 자력탐사 정보의 광화 인자로의 활용 가능성을 확인하였다. 지질 정보의 수치화 기법으로 단층, 화성암, 자력 정보를 입력 자료로 구성하여 0.9 이상의 정확도를 가지며 예측 값이 안정적으로 수렴하는 금속 광상 예측 모델을 구축할 수 있었다. 이 기술은 추후 정밀한 지질 조사 결과와 물리탐사 정보가 확보된다면, 광화대 규모에서의 예측 탐사에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이 연구를 통해 지하의 화성암 정보를 제공하는 자력자료를 활용할 경우 지표의 화성암 정보를 보완하여 보다 높은 성능의 모델을 구축할 수 있는 것으로 확인되었다. 즉, 단순히 많은 자료를 융합하는 것 보다는 광체 성인과의 지질학적 상관관계를 고려하여 입력 자료를 구성하는 것이 보다 중요하다.

The genesis of ore bodies is a very diverse and complex process, and the target depth of mineral exploration increases. These create a need for predictive mineral exploration, which may be facilitated by the advancement of machine learning and geological database. In this study, we confirm that the faults and igneous rocks distributions and magnetic data can be used as input data for potential mapping using deep neural networks. When the input data are constructed with faults, igneous rocks, and magnetic data, we can build a potential mapping model of the metal deposit that has a predictive accuracy greater than 0.9. If detailed geological and geophysical data are obtained, this approach can be applied to the potential mapping on a mine scale. In addition, we confirm that the magnetic data, which provide the distribution of the underground igneous rock, can supplement the limited information from the surface igneous rock distribution. Therefore, rather than simply integrating various data sets, it will be more important to integrate information considering the geological correlation to genesis of minerals.

(게재일: 2020.08.31)
한국지질자원연구원에서 구축하고 있는 드론 플랫폼을 소개하였다. 구축중인 플랫폼은 사진측량, 원격탐사, 물리탐사 등을 위한 다양한 드론 시스템과 현장에서 각 시스템을 운용하기 위한 방안과 차량형 드론관제센터, 그리고 취득한 자료의 저장, 공유, 분석, 시각화 등을 위한 드론 데이터 플랫폼 등으로 구성된다. 구축한 드론 시스템의 개별적 적용 또는 복합적 적용을 통해 획득한 결과들로부터 그 성능을 검증하였으며 지질조사 및 광물자원탐사를 위한 KIGAM 드론 플랫폼의 활용 가능성에 대해 고찰하였다.

A drone platform built by Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM) is introduced. The platform consists of various drone systems developed at KIGAM for photogrammetry, remote exploration, physical exploration, field operation methods, a vehicle-based drone control center, as well as a drone data platform for data storage, sharing, analysis, and visualization of the acquired data. The performance of the drone platform is verified using results obtained with the various systems, which are tested individually and in various combined applications. Finally, the possibility of using the KIGAM drone platform for geological surveys and mineral resource exploration is discussed.

(게재일: 2020.08.31)