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        • KCI등재

          천수만 해역에서 장마기 담수 방류가 플랑크톤에 미치는 영향

          이상우,박철,이두별,이재광,Lee, Sangwoo,Park, Chul,Lee, Doobyoul,Lee, Jaegwang 한국해양학회 2014 바다 Vol.19 No.1

          반폐쇄적인 천수만에서 장마기 동안 짧은 기간에 대량의 담수가 집중적으로 유입될 때 발생할 수 있는 플랑크톤 생태계의 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위해 장마기 전 후, 2012년 6월 27일부터 9월 1일까지 약 열흘 간격으로 수온, 염분, chlorophyll a 농도, 영양염 농도와 동물플랑크톤의 분포를 조사하여, 이들 각 변수간의 관계를 파악해 보았다. 담수 방류 후 영양염 농도는 약 2배 이상 증가하였고, 그 결과로 나타나는 chlorophyll a 농도 증가는 수 일이 소요되는 것으로 추정되었다. 동물플랑크톤의 경우는 먹이생물인 식물플랑크톤의 증가에 따른 개체수 증가라는 긍정적인 면과 염분 충격으로 인한 사망이라는 부정적인 면이 동시에 나타나는 것으로 여겨졌다. 급격한 염분 하강으로 인한 동물플랑크톤의 사망률은 최고 40%까지 나타났으나, 사체의 빠른 침강으로 신뢰할 만한 사망률 추정에는 한계가 있었다. The impact of freshwater discharge on plankton was investigated in a semi-closed Cheonsu Bay during the rainy season. Field observations for environmental factors (seawater temperatures, salinities, chlorophyll a concentrations and nutrient concentrations) and zooplankton sampling were carried out from June 27 to September 1, 2012 at about 10 days interval. The relationship between the measured parameters and estimated values of zooplankton abundance were examined. After freshwater discharge, nutrient concentrations increased up to about twice and resultant increase of chlorophyll a followed within about 10 days. Both positive and negative impacts on zooplankton were observed. Positive one was the numerical response of zooplankton on this increased food supply, and negative one was the increased mortality caused by sudden changes in salinity. Maximum mortality of copepods was found to be up to 40%, although fast sinking of carcass made it difficult to estimate reliable mortality caused by salinity shock.

        • KCI등재

          SLAM 기술을 활용한 가상 환경 복원 및 드론 레이싱 시뮬레이션 제작

          박용희(Yonghee Park),유승현(Seunghyun Yu),이재광(Jaegwang Lee),정종현(Jonghyeon Jeong),조준형(Junhyeong Jo),김소연(Soyeon Kim),오혜준(Hyejun Oh),문형필(Hyungpil Moon) 한국로봇학회(논문지) 2021 로봇학회 논문지 Vol.16 No.3

          In this paper, we present novel simulation contents for drone racing and autonomous flight of drone. With Depth camera and SLAM, we conducted mapping 3 dimensional environment through RTAB-map. The 3 dimensional map is represented by point cloud data. After that we recovered this data in Unreal Engine. This recovered raw data reflects real data that includes noise and outlier. Also we built drone racing contents like gate and obstacles for evaluating drone flight in Unreal Engine. Then we implemented both HITL and SITL by using AirSim which offers flight controller and ROS api. Finally we show autonomous flight of drone with ROS and AirSim. Drone can fly in real place and sensor property so drone experiences real flight even in the simulation world. Our simulation framework increases practicality than other common simulation that ignore real environment and sensor.

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