• 암석학회지
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• 제18권1호
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• pp.31-47
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• 2009

영남(소백산)육괴 북동부의 고원생대 변성퇴적암류(평해층과 원남층)를 관입한 평해 화강편마암과 하다 우백질화강편마암에 대해 암석기재적, 지구화학적 및 지구연대학적 연구를 수행하였다. 평해 화강편마암은 하다 우백질화강편마암에 비해 대체로 흑운모 등 유색광물의 함량이 약간 높으며, 화학조성에서 $SiO_2$와 $K_2O$ 함량은 낮고 ${Fe_2}{O_3}^t$, MgO, CaO, $TiO_2$, $P_{2}O_{5}$ 등의 함량은 높다 하다 우백질화강편마암이 음(-)의 Eu 이상치가 다소 크지만 전체적인 희토류원소의 함량과 패턴은 평해 화강편마암과 매우 유사하다. 성분분화도에서 두 암체는 대체로 흑운모와 사장석, 인회석 또는 스핀의 정출에 의한 분화경향을 보인다. 두 화장편마암 모두 과알루미나질의 칼크-알칼리계열로 섭입대와 관련된 대륙화산호 조구조환경을 지시한다. 저어콘 U-Pb SHRIMP 연대측정의 결과를 보면 평해 화강편마암과 하다 우백질화강편마암의 상부교점연대는 각각 $1990{\pm}23\;Ma$ ($2{\sigma}$)와 $1939{\pm}41\;Ma$ ($2{\sigma}$)이고 $^{207}Pb/^{206}Pb$ 가중평균연령은 각각 $1982{\pm}6.3\;Ma$ ($2{\sigma}$)와 $1959{\pm}28\;Ma$ ($2{\sigma}$)로 오차범위에서 서로 겹치는 연대를 보인다. 따라서 이 지역에서의 선캠브리아기 화강암류의 관입시기는 분천화강편마암의 관입과 동시대이며, 태백산지역에서의 화강암질마그마작용은 대부분 이 시기에 대륙화산호 환경에서 있었던 것으로 해석된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.93-100
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• 2010

통행발생은 4단계 모형의 처음 단계로 전체수요예측에 상당한 영향을 미치게 되므로 정확성이 무엇보다 필요한 단계라 할 수 있다. 현재 통행발생모형으로 도시교통 및 SOC시설 등의 계획에 널리 사용되고 있는 것은 선형회귀모형이며, 각종 사회경제지표와 통행발생량의 관계가 선형임을 전제로 한다. 하지만 급격한 도시개발이나 도시계획구조가 변경되었을 때 통행량을 추정하기 위한 사회경제지표 자료가 부족하여 추정된 통행량의 오차가 많을 수 있다. 이에 본 연구는 일반적으로 널리 사용되는 사회경제지표를 선형이란 가정을 하지 않고, 다양한 존의 특성을 반영할 수 있는 변수에 대한 시장분할을 토대로 새로운 유형별 통행발생모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 교통수요예측의 처음 단계인 통행발생 모형의 예측력을 개선하기 위하여 존의 다양한 특성(토지이용, 사회경제적 등)을 고려하였다. 예측력 개선을 위한 시장분할 방법론으로는 통행 발생률을 기반으로 한 Data Mining(CART)방법과 회귀분석을 이용하였다. 연구의 결과를 살펴보면, 첫째, CART분석을 활용한 존 특성 분석결과, 유출통행은 사회경제적 요인(남녀상대비중, 연령대(22~29세))에 영향을 받고 있으며, 유입통행은 토지이용 요인(업무시설상대비중), 사회경제적 요인(3차 종사자상대비중)으로 나타났다. 둘째, 유형별 모형개발 결과 통행발생 계수 값은 유출의 경우 0.977~0.987(통행/인)이며, 유입의 경우 0.692~3.256(통행/인)로 나타나 유형구분이 필요한 것으로 나타났다. 셋째, 실측검증을 수행하였으며, 유출 및 유입의 경우 기존 모형보다 적합도가 높아진 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발한 유형별 통행발생모형이 기존 연구보다 우수한 것을 알 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.111-121
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• 2019

작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제43권4호
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• pp.234-249
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• 2018

이 연구는 심폐소생술의 인지, 교육경험, 시행능력 간의 관계를 확인함으로써 인구학적요인, 지역적 요인, 의료 현황, 교육적 경험 등이 심폐소생술 시행능력에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 2014년도 지역사회 건강조사 자료를 활용했다. 이 자료는 대한민국 전체 인구를 대상으로 2014년 7월 기준 시, 군, 구에 거주하는 만 19세 이상의 성인 중, 조사에 참여한 228,712명에서 보건소별로 평균 900명(목표오차 ${\pm}3%$)으로 고려하여 표본을 추출해 실시하였다. 자료분석은 R 통계프로그램 3.1.3.을 사용하여 카이제곱검정, 상관분석, 다중로지스틱회귀분석 등으로 이루어졌다. 심폐소생술의 시행능력은 남성에서(3.34배), 젊은 층에서(1.06배), 교육수준이 높을수록(1.61배), 화이트 칼라 직업일수록(1.14배), 소득수준이 높을수록(1.07배), 급만성질환 및 사고중독의 비경험자일수록(0.91배), 고혈압 비진단자 일수록(1.12배), 당뇨병 비진단자 일수록(1.16배, 이상지질혈증 비진단자 일수록(0.86배), 뇌졸중 비진단자 일수록(1.54배), 주관적 건강이 높을수록(1.08배, 1.16배), 비고령사회일수록(0.90배), 심폐소생술 교육경험이 높을수록(3.25배), 심폐소생술 마네킹 실습경험이 있을수록(4.30배) 유의하게 더 높았다. 분석결과, 개인 및 지역사회 요인과 심폐소생술 인지, 교육경험 등은 심폐소생술 시행능력에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 국내 환경에 적합한 심폐소생술 교육정책 마련에 적극 고려되어야 할 것이며, 이를 통해 병원 전단계 심폐소생술 능력 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 광물과 암석
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• 제35권1호
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• pp.41-50
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• 2022

이온교환 용액내 Na⁺ 이온의 몰농도 증가에 따른 zeolite A의 Sr²⁺ 이온교환 특성을 연구하기 위하여, Sr²⁺ 및 Na⁺ 이온으로 교환된 4개의 zeolite A 단결정을 혼합 이온교환 용액을 이용하여 회분법으로 준비하였다. 이들 이온교환용액의 전체 몰농도는 0.05 M이며, Sr(NO₃)₂:NaNO₃ 몰비는 각각 1:1(crystal 1), 1:100(crystal 2), 1:250(crystal 3), and 1:500(crystal 4) 이다. 이들 단결정은 623 K와 1×10^-4 Pa의 진공하에서 2 일간 탈수 시켰다. 이들의 구조는 단결정 싱크로트론 X-선 회절법으로 입방공간군 Pm3-m을 사용하여 해석하였으며 crystals 1, 2, 3 및 4의 최종 오차 인자를 각각 0.047/0.146, 0.048/0.142, 0.036/0.128, and 0.040/0.156로 정밀화하였다. Crystal 1과 2에서는 6개의 Sr²⁺ 이온이 결정학적으로 서로 다른 3개의 위치에서 발견되었다. Crystal 3에서는 1개의 Sr²⁺ 이온과 10개의 Na⁺ 이온이 large cavity와 sodalite 내부에서 발견 되었다. Crystal 4 에서는 단지 12개의 Na⁺ 이온만이 3개의 서로 다른 결정학적 자리에 점유하고 있었다. Sr²⁺ 이온의 이온교환율은 초기 Na⁺ 이온의 농도가 증가하고 Sr²⁺ 이온의 농도가 감소함에 따라 100에서 16.7 및 0%로 급격하게 감소 하였다. 또한, Sr²⁺ 이온 교환률이 감소 함에 따라 제올라이트 골격의 단위 격자 상수 값이 갑소 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1827-1836
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• 2022

재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.