• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.426-441
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• 2023

본 연구에서는 수확벌채에 따른 수목의 뿌리 점착력의 변화와 토양의 포화를 가정한 지표유출의 세 가지 흐름 기법(SFD; Single flow direction, MFD; Multiple flow direction, IFD; Infinite flow direction)을 무한사면 안전율 공식에 적용하여 산사태 발생 예측 모델링의 정확성을 분석하였다. 이를 위해 2020년 8월 집중호우의 영향으로 자연사면과 벌채사면에서 다수의 산사태가 발생한 제천지역을 연구지역으로 선정하였다. 위성영상과 25cm급 항공사진을 이용한 산사태 인벤토리 맵핑 결과, 연구지역 내에서 총 830개소의 산사태 발생원이 확인되었다. 산사태 모델링 결과, 벌채에 따른 뿌리 점착력의 변화를 고려한 경우(MFD: 0.81, IFD: 0.80, SFD: 0.80)가 벌채의 영향을 고려하지 않은 경우(MFD: 0.79, IFD: 0.79, SFD: 0.78)에 비하여 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristics) 분석에서 정확성이 1.3~2.6% 향상되는 것으로 나타났다. 또한, MFD 알고리즘을 이용한 경우는 다른 알고리즘과 비교하여 AUROC 분석에서 정확성이 최대 1.3% 향상되었다. 이러한 결과는 식생조건의 변화를 고려한 뿌리 점착력의 차등 적용과 지표유출수 흐름기법의 선정이 산사태 예측 모델링에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 향후 이 연구의 결과는 현지 수문모니터링과 함께 수종별 뿌리 점착력의 특징 및 변화를 고려하여 검증되어야 할 것이다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권1호
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• pp.40-52
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• 2016

창덕궁 후원의 부용정(芙蓉亭)은 독특한 평면형태, 공간구성, 건물의 장식 등이 뛰어난 비례와 대비를 이루고 있는 점을 인정받아 2012년 3월 2일에 보물 제1763호로 지정되었다. 그러나 지정사유가 형이하학적으로 평가되었고, 그마저도 왜 지금과 같이 독특한 형태로 조영되었는지 명확하게 규명하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 역사적 배경을 바탕으로 자연철학 및 사상에 관한 형이상학적 접근을 시도하였고, 조영의도와 공간구조의 특징을 규명하여 부용정의 정체성을 찾는데 주력하였다. 요약된 결과는 아래와 같다. 첫째, 부용정의 조영배경 및 특징: 정조는 즉위와 함께 창덕궁 후원에 규장각(奎章閣)을 창설하고 개혁정치의 일환으로 초계문신(抄啓文臣)을 양성하였다. 또한 각신(閣臣)들을 가인(家人)처럼 우대해주며 친정체계를 구축하였다. 정조의 적극적인 개혁정치는 신하들에게 후원을 구경시켜주기는 계기가 되었으며, 정조 16년(1792)에 각신을 중심으로 한 내각상조회(內閣賞釣會)를 공식적으로 발족하고 후원유람을 정례화하게 되었다. 후원유람은 꽃을 보고 낚시를 하는 상화조어연(賞花釣魚宴), 난정수계의 활동 등으로 이루어졌고, 이후 국가의 대신들이 참석하게 되면서 큰 행사로 발전하게 되었다. 정조는 대신, 중신, 각신들과 이러한 문화 활동을 함께하고 나아가 자신의 왕도정치를 실현할 장소로써 부용정을 조영한 것이었다. 둘째, 부용정의 입지와 공간적 특성: 정조는 즉위(1776)와 함께 택수재를 새롭게 개축하였다. 무엇보다 개유와-택수재-원도-어수문-규장각을 축선에 맞춰 연계한 점은 자신의 정치적 이상을 실현하기 위해 현재의 규장각 일원을 계획-설계한 것으로 판단할 수 있다. 정조 17년(1793)에는 기존의 사우정(四隅亭) 형태였던 택수재를 군신(君臣)이 함께할 수 있는 공간으로 조성하기 위해 위계를 두어 증축하고 부용정이라 칭하였다. 지당 위에 위치한 부용정의 북쪽공간은 임금의 공간으로 다른 곳보다 한 단 높게 조성하였고 창호도아자살로 차별화한 특징을 보인다. 서쪽과 동쪽은 신하들의 공간이다. 중앙공간은 양측의 신하들이 북쪽공간에 입어한 임금을 배알하기 위해 마련된 공간이며, 서쪽과 동쪽의 신하들은 부용정의 귀퉁이 공간을 돌아 남쪽공간에서 중앙공간으로 입실하게 되는 구조로 조영되었다. 결국 부용정은 최소한의 공간으로 편전(便殿)의 기능까지 수행할 수 있도록 설계된 정원건축물인 것이다. 셋째, 부용정의 문화적 가치: 부용정 일원은 세조, 인조, 현종, 숙종, 정조 등 왕들의 사유적인 정원문화가 복합적으로 존재하며 꾸준히 발전된 특징을 보인다. 특히 정조는 선왕들이 조성해놓은 다양한 물리적, 사회적, 상상적 환경 등을 계승하였고 더불어 자신의 왕도정치를 위해 신하들을 후원에 불러들였으며 그 중추적 장소로 부용정을 완성한 것이다. 곧 부용정은 조선왕조의 영속성이 반영된 정원건축물로 그 가치를 높게 평가할 수 있으며, 공간적으로도 유교사상이 정자에 반영되어 위계가 구분된 독특한 사례로써 왕의 정원에서만 나타나는 특수성을 잘 보여주고 있다.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.94-100
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• 2010

$^{99m}Tc$-DTPA를 이용한 사구체 여과율(Glomerular Filtration Rate, GFR) 측정은 간편한 방법으로 신장의 기능평가를 할 수 있는 장점이 있다. GFR 값은 순 주사기 계수, 신장 깊이, 교정 신장 계수, 영상획득 시간, 감마카메라의 특성 등 여러 원인에 의해 그 결과가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 $^{99m}Tc$-DTPA를 이용한 GFR 측정에서 행렬크기(matrix size)와 주사 전 방사능 양의 변화가 계수 값에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 영상 획득에 사용된 장비는 GE사의 Infinia이며 확대계수(zoom factor)는 1.0으로 하여 저에너지 범용성 콜리메이터를 사용하였다. 촬영조건으로 행렬 크기(matrix size)는 $64{\times}64$, $128{\times}128$, $256{\times}256$으로 변화를 주었고, 주사 전 방사능 양은 $^{99m}Tc$-DTPA를 222 (6), 296 (8), 370 (10), 444 (12), 518 MBq (14 mCi)로 각각 74 MBq (2 mCi)단위로 증가시켜 각각의 행렬 크기에 따라 계수치를 얻었다. 주사기는 검출기로부터 30 cm 거리를 두고 5, 10, 20, 30, 40, 50, 60초까지 영상을 얻은 후 그 계수치를 비교하였다. 행렬 크기와 주사 전 방사능 양의 변화로 얻은 계수치를 실제 GFR 공식에 적용하였다. 행렬 크기 $64{\times}64$에서의 단위시간 당 계수치는 26.8, 34.5, 41.5, 49.1, 55.3 kcps, $128{\times}128$는 25.3, 33.4, 41.0, 48.4, 54.3kcps, $256{\times}256$의 경우는 25.5, 33.7, 40.8, 48.1, 54.7 kcps로 나타났다. 5초 동안 얻은 총 계수치는 $64{\times}64$에서 134, 172, 208, 245, 276 kcounts, $128{\times}128$는 127, 172, 205, 242, 271 kcounts, $256{\times}256$의 경우에는 137, 168, 204, 240, 273 kcounts로 나타났다. 그리고 60초 동안 얻은 총 계수치는 $64{\times}64$에서 1,503, 1,866, 2,093, 2,280, 2,321 kcounts, $128{\times}128$는 1,511, 1,994, 2,453, 2,890, 3,244 kcounts, $256{\times}256$의 경우에는 1,524, 2,011, 2,439, 2,869, 3,268 kcounts로 각각 나타났다. 총 계수치의 백분율 차이(% Difference)에 있어 $64{\times}64$는 최소 0%에서 최대 30.02%의 차이를 보였으며, $128{\times}128$와 $256{\times}256$은 각각 최소 0%에서 최대 0.60와 0.69%의 차이를 보였다. 행렬크기 $64{\times}64$의 계수 값에서 GFR 값은 주사 전 방사능 양이 222 MBq (6 mCi)에서 20초와 60초에서 0.37과 6.77%, 518 MBq (14 mCi)에서 20초와 60초에서 0.18과 42.89%로 얻었다. 그러나 $128{\times}128$와 $256{\times}256$에서는 0.60과 0.63%로 각각 나타났다. 행렬크기의 변화에서 $128{\times}128$과 $256{\times}256$은 주사 전 방사능 양과 계수 시간 변화에 따라 계수치 백분율과 GFR 값에 큰 변화를 보이지 않았다. 그러나 행렬크기가 $64{\times}64$에서는 주사 전 계수치가 1,500 kcounts를 초과할 때, 222 MBq (6mCi)에서는 50초와 518 MBq (14 mCi)에서는 30초 이상에서 주사 전 방사능 양과 시간의 변화에 따라 과잉계측이 서로 다르게 나타났으며, GFR 값에서는 더 큰 차이의 변화를 보였다. 따라서 $^{99m}Tc$-DTPA GFR 검사에서 주사 전 선량계측 시간에 따른 방사능 정량분석 검사에서는 행렬 크기, 주입 방사능 양, 그리고 획득시간 간의 변화 값을 정확히 알고 있어야 검사 결과에 대한 신뢰성을 확보 할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1565-1576
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• 2023

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, R_rs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 R_rs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 R_rs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 R_rs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 R_rs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, R_rs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, R_rs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 R_rs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 R_rs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.