• Journal of Nutrition and Health
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• 제54권1호
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• pp.76-94
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• 2021

본 연구는 결혼으로 한국에 이주한 다문화여성의 영양상태를 파악할 수 있는 SQ-FFQ를 개발하고 이 조사지의 신뢰도와 타당도를 검증하기 위하여 실시하였다. 본 연구에서 개발된 SQ-FFQ는 결혼이주여성 대상 선행 연구, 국민건강영양조사의 SQ-FFQ 및 국민건강영양조사 결과를 고려하여 다소비, 다빈도 식품목록과 영양소별 섭취량에 대한 기여도가 높은 급원식품들을 고려하여 41개의 식품항목으로 선정하였다. 1회 섭취 분량은 0.5인분, 1인분, 1.5인분의 3개의 구간으로 나누었고 섭취빈도는 지난 1년 동안 평균적으로 얼마나 자주 먹었는지를 10개의 구간으로 분류한 SQ-FFQ를 개발하였다. 개발한 조사지의 재현성 및 타당도를 평가하기 위하여 서울과 대전 일부 지역의 건강가정·다문화가족지원센터를 방문한 35명의 결혼이주여성을 대상으로 SQ-FFQ (2회) 및 3일 식사 기록지를 조사한 후 1, 2차 반정량 식품섭취빈도 간의 영양소 섭취량 차이 및 SQ-FFQ와 3일 식사기록 간의 영양소 섭취량의 차이를 분석하였다. 1-2주간격으로 조사한 식품섭취빈도조사지의 재현성을 검토한 결과 에너지와 다량영양소 (탄수화물, 지방, 단백질)의 섭취량 간에는 유의적인 차이가 없었고, 비타민 A, 리보플라빈, 칼슘, 칼륨의 경우 1차 조사의 평균 섭취량보다 2차 조사의 평균 섭취량이 유의적으로 약간 높았다. 1차 및 2차 조사에서 도출된 동일 영양소 섭취량 간의 상관관계를 분석한 결과, 모든 동일 영양소 섭취량 간의 상관관계는 전반적으로 높은 상관관계를 보였다 (r = 0.453-0.885). 식품섭취빈도 조사와 3일 식사기록의 결과 비교를 통한 타당도 검증 결과, 식사 기록법보다 식품섭취빈도 조사법에서 에너지, 탄수화물, 탄수화물, 비타민 C, 티아민, 엽산, 비타민B12, 칼슘, 나트륨의 섭취량이 유의적으로 높아 식품섭취빈도법이 식사기록법보다 다소 과대 추정되는 것을 알 수 있었다. 1차 식품섭취빈도조사와 식사기록법의 상관관계는 대부분의 영양소에서 유의적으로 나타났는데, 식물성 지방이 0.602로 가장 높았고, 총 섭취 에너지, 탄수화물, 지방, 티아민의 상관계수도 0.512-0.599로 다른 영양소들에 비해 상대적으로 높았다. 반면 비타민 A와 C, 칼슘, 철, 나트륨 등의 영양소에 대해서는 유의적인 상관관계를 보이지 않았다. 본 연구에서 결혼이주 다문화여성의 식생활 및 영양소 섭취실태를 파악하고자 개발된 자기기입식 SQ-FFQ는 신뢰성이 검증된 조사도구이며 에너지와 주요 영양소의 섭취 상태를 추정할 수 있는 도구로 사용하기에 적합한 것으로 사료된다. 그러나, 본 연구 결과는 최종 35명을 대상으로 분석하여 도출된 것으로 향후 대상자 수를 확대하여 적용해 볼 필요가 있다. 또한, 일부 영양소의 섭취 결과에 대한 타당성을 확보하기 위해서 조사식품 항목에 대한 조정을 고려해 보아야 할 것이며, 특히, 미량영양소의 경우 계절의 영향을 많이 받기 때문에 정성적인 조사를 병행하는 등의 보완이 필요하다. 또한 식품 및 영양소 섭취량 산출을 위한 분석 데이터베이스 구성을 위한 근거자료들이 더 확보되어야 할 것이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제54권1호
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• pp.10-22
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• 2021

본 연구는 제7기 국민건강영양조사 (2016-2018) 자료를 활용하여 우리 국민의 영양과 건강에 중요한 영향을 미치는 영양성분 섭취량에 기여한 바가 높은 주요 식품 (Key Foods)으로 추출하고자 하였다. 주요 영양성분은 제7기 국민건강영양조사 (2016-2018) 자료에서 공개하는 영양소를 기준으로 건강과 밀접한 관련이 있는 17종의 영양소, 즉, 에너지, 탄수화물, 단백질, 지방, 식이섬유, 칼슘, 인, 철, 나트륨, 칼륨, 비타민 A, 티아민, 리보플라빈, 니아신, 비타민 C, 콜레스테롤, 당류를 선정하였다. 주요 식품 (Key Foods)의 선정은 하나 이상의 주요 영양성분에서 누적섭취기여도 85%에 포함되는 음식코드와 총 영양소기여도 점수를 활용하였다. 주요 식품 (Key Foods) 추출을 위한 자료원은 제7기 국민건강영양조사 중 식품섭취조사 자료를 활용하였으며, 분석대상자 수는 21,271명, 이들이 섭취한 식품 수는 1,728종이었다. 영양소 누적섭취기여도 85%를 기준으로 추출한 주요 식품은 728품목으로 이들 식품을 통해 조사 대상자의 영양소 섭취량의 94%가 설명되었다. 총 영양소섭취기여도 비율에 따라 상위 10위에 속하는 식품은 잡곡밥 (5.32%), 쌀밥 (4.23%), 우유 (3.3%), 배추김치 (2.82%), 삼겹살구이 (1.56%), 사과 (1.52%), 달걀후라이 (1.49%), 시리얼 (1.36%), 믹스커피 (1.21%), 고구마 (1.12%)이었고, 이들 상위 10위에 해당하는 식품이 전체 영양소 기여도의 23.93%를 차지하였다. 결론적으로 2016-2018 국민건강영양조사의 음식코드를 사용하여 하나 이상의 주요 영양소에서 영양소 섭취 기여도의 85% 이내에 포함되는 728종의 음식코드를 주요 식품으로 추출하였다. 본 연구결과 선정된 주요 식품 (Key Foods)은 국가영양성분 데이터베이스 구축과 개정을 위한 분석대상 식품 선정 시 우선적으로 분석이 필요한 식품으로 검토될 수 있고, 이들 식품의 분석을 통하여 국가 단위와 개인 단위의 식이섭취조사 자료 분석 시 필요한 최신의 맞춤형 식품영양정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제29권2호
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• pp.52-62
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• 2011

본 연구는 고전시문에 대한 고찰과 해석을 통해 파초가 우리의 전통정원에 오랫동안 즐겨 가꾸어진 배경과 그 설계용도(design use)를 고찰하고자 진행되었다. 또 이러한 고찰 과정을 통해 우리나라에 파초가 도입되어 널리 애호된 시기도 함께 규명하고자 한다. 연구의 방법은 파초를 주제로 한 고전시문을 고찰하고 해석하는 기술적 연구방법이 사용되었다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 파초가 우리나라에 처음 소개된 시기는 최치원의 시를 통해 통일신라시대까지 거슬러 올라가는 것으로 확인되었다. 또 여러 시문과 그림을 통해 고려시대 중기에 이미 파초는 정원식물로 널리 식재되고 애호되었음을 알 수 있었다. 둘째, 파초에 내재된 의미는 다음과 같다. 1) 파초 잎은 종이의 대용물로 글씨나 시를 쓰기도 하였고 술잔으로 사용되는 등 여름날의 수양과 풍류의 의미를 갖는다. 2) 파초는 '혜가단비'의 고사에 의해 불가에서 종교적으로 중요한 의미를 지닌 식물로 취급된다. 또, 파초 특유 형태와 생육특성, 파초 잎에 빗방울이 흩어지는 모습 등은 부처의 가르침인 '공'과 '무아', '덧없음'을 일깨우는 각성물로 받아들여졌다. 3) 유가에서 파초는 "군자는 하늘을 따라서 스스로 굳세고자 노력하며 쉬지 않는다(君子以 自强不息)"라는 가르침의 표상이었다. 4) 파초의 넓고 긴 잎을 봉황의 꼬리에 비유하여 '봉미'라고 하였다. 따라서 파초 잎은 존귀함의 존재의 상징인 봉황을 의미하므로 책가도, 문자도 등 민화의 소재로 즐겨 채택되었다. 셋째, 파초의 설계용도는 크게 네 가지로 요약할 수 있다. 1) 파초의 넓고 푸른 잎으로 인해 여름철 정원에 녹음과 청량감을 제공하는 '시각적 용도'로 활용되었다. 2) 옛 사람들은 여름철에 듣는 '파초우성(芭蕉雨聲)'을 운치 있는 소리로 여겼고, 파초가 이러한 '사운드 스케이프(soundscape)'를 구현할 수 있는 최적의 식물소재라는 점을 파악하고 이를 적극 활용하였다. 이러한 관점에서 볼 때 파초의 여러 설계용도 중에서도 가장 특징적인 용도로 '청각적 활용'을 들 수 있다. 3) 파초는 화분에 식재하여 실내에서 관상용으로도 활용하였다. 4) 파초는 궁중과 민간에서 약재와 식재료 등 실용 목적으로도 활용되었다. 본 연구의 한계는 한국고전종합 데이터베이스에 탑재된 자료 중 국역된 텍스트를 위주로 하였다는 점이다. 추후 여타의 원문 자료들에 대한 국역 작업이 진행됨으로써 본 연구와 관련된 새로운 내용들이 보완될 수 있을 것이다.

• 동양고전연구
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• 제67호
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• pp.203-236
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• 2017

이 연구의 목적은 씨름의 전승방향과 과제를 제시하는 것이다. 이에 대한 결론은 다음과 같다. 첫째, 씨름은 2016년 12월 국가무형문화재 제131호로 지정되었다. 둘째, 씨름의 보존과 보급현황에 있어서 씨름 전승과 관련된 전문인력 양성, 씨름전수시설, 씨름전수 프로그램, 씨름 전승을 위한 행 재정 등 씨름전승 관련 제도가 존재하지 않는 것으로 파악되었다. 셋째, "무형문화재 보전 및 진흥에 관한 법률"을 토대로 씨름의 전승방향을 제시하였다. (1)씨름의 전수교육대학 지정이 필요하다. (2)씨름교육과정이 신설되어야 한다. (3)씨름전수 교육생의 확보가 필요하다. (4)씨름전수를 위한 교재 제작이 필요하다. (5)씨름전수를 위한 지역별 지정 연수원 및 교수 요원의 확보가 필요하다. (6)씨름의 올바른 전승을 위한 조사방향이 설정되어야 한다. 넷째, "씨름 진흥법"을 토대로 씨름의 전승방향을 제시하였다. (1)씨름 진흥을 위한 법조문의 보완이 시급하다. (2)씨름의 전승을 위해서는 남북이 씨름에 대한 학술 및 문화재 정책 교류를 통해 획일화된 관점의 씨름의 국가무형문화재 전승방향보다는 남북한이 함께 공유하고 체계화 할 수 있는 씨름 조사 및 기록화, 씨름 원형 발굴을 위한 콘텐츠 개발 및 보급, 씨름의 보존 및 진흥을 위한 전수체계의 기반 구축 등을 위한 공동의 전승방향이 모색되어야 한다. 아울러 씨름의 교육, 전승 및 전문인력 육성 사항, 씨름의 조사, 기록 및 정보화에 대한 전반적인 기초 토대 전승 방안이 마련되어야 한다. 다섯째, 씨름의 정책과제에 대한 내용이다. (1)씨름의 국내외 진흥을 위한 "씨름 진흥법"의 법제도적 보완이 마련되어야 한다. (2)씨름 단체의 통합을 위한 행정체계 단일화 작업이 이루어져야 한다. (3)씨름의 표준기술체계 매뉴얼 제작이 이루어져야 한다. (4)씨름의 보존 및 체계적인 전수를 위해서는 '씨름전수관'을 건축해야 한다. (5)씨름전수교육대학의 선정 및 씨름전수자 양성 시스템 구축이 이루어져야 한다. (6)씨름 전승에 필수적인 씨름 기술 활용을 위한 데이터베이스(DB) 구축이 필요하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.327-339
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• 2020

증산은 물이 기공을 통해 대기 중으로 이동하는 과정으로, 지표면의 물은 상당부분 증산을 통해 대기 중으로 이동한다. 에디공분산, 수분 수지 측정법 등의 증산량을 측정하는 방법이 있지만, 수종 및 임분의 구성 요소별 증산량의 차이를 비교하기 위해서는 개체목 증산량 측정이 필요하다. 개체목 증산량을 측정하기 위해 수액의 온도차를 이용한 수액류 측정법을 가장 널리 이용하고 있지만, 넓은 범위의 지역을 장기간 조사하기에 한계가 있다. 따라서 큰 공간적 규모에 대해 수액류 및 증산량에 대한 연구를 하기 위해서는 각 지역별로 측정한 데이터의 공유가 필요하다. 본 연구팀은 태화산 학술림에서 열손실탐침법을 이용하여 2011년부터 잣나무(Pinus koraiensis) 18본, 2013년부터 갈참나무(Quercus aliena) 16본을 대상으로 수액류를 측정하고 있으며, 광릉수목원에서도 열손실탐침법을 이용하여, 2013년부터 전나무(Abies holophylla) 18본, 졸참나무(Quercus serrata) 7본, 서어나무(Carpinus laxiflora) 3본, 까치박달(Carpinus cordata) 3본을 대상으로 수액류를 측정하고 있다. 구례 지리산 조사지에서는 열 파동법으로 2018년부터 산벚나무(Prunus sargentii), 낙엽송(Larix kaempferii), 2019년에는 추가로 상수리나무(Quercus accutisima), 소나무(Pinus densiflora), 물푸레나무(Fraxinus rhynchophylla)를 대상으로 수액류를 측정하였으며, 2020년에는 편백(Chamecypans obtuse), 잣나무(P. koraiensis), 자작나무(Betulla platyphylla), 전나무(A. holophylla), 곰솔(Pinus thrunbergii)을 대상으로 수액류를 측정하고 있다. 우리나라 산림의 수액류 데이터를 더욱 활발하게 공유하여 국내 산림생태계에서 개체목과 임분의 수액류와 증산의 환경민감성 등 다양한 연구에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-390
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• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.188-202
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• 2022

최근 곤충산업은 애완곤충, 천적 등 산업에서 사료, 식용, 약용곤충으로 그 활용범위가 확대되면서 곤충 원료의 품질관리에 대한 요구가 커지고 곤충 제품의 안전성 확보에 관심이 높아지고 있다. 전세계 곤충산업 시장은 많은 소규모 농가형 기업과 소수의 대기업으로 구성되어 있으며 전통적인 수작업 사육에서 고도로 자동화되고 기술적으로 진보된 플랜트형 사육 등 다양한 기술 수준의 사육형태가 존재한다. 산업규모가 확대되는 과정에서 사육환경의 설계는 온습도, 공기질 조절과 병원체 및 기타 오염 물질의 전파를 방지하는 것은 중요한 성공 요인이 되며 사육에서 부화, 사육, 가공에 이르기까지 생산의 안전성을 유지하기 위해서 통일된 운영시스템 아래 통제된 환경이 필요하다. 따라서 곤충의 생육과 사육환경의 빅데이터화 된 데이터베이스를 기반으로 외부 환경 변화에도 안정적인 사육환경 유지가 가능하고 곤충성장에 맞추어 사육환경을 제어하며 노동력 감소와 생산성 향상을 이루기 위한 ICT 기반 곤충 스마트팩토리팜의 설계 및 운용알고리즘을 개발하는 것은 곤충산업 발전의 필수 선결조건이 되고 있다. 특히 유럽 상업용 곤충사육시설은 상당한 투자자의 관심을 받아 곤충 회사가 대규모 생산시설로 건설하고 있는데 이는 EU가 2017년 7월 물고기양식 사료원료로 곤충 단백질의 사용을 승인한 후 가능해졌으며 이를 기반으로 곤충산업의 식용, 의료 등 다른 분야도 첨단기술을 접목하는 현상이 가속화되었다. 외국 곤충산업은 주로 전세계 식품 생산량의 30%에 이르는 소비 전 폐기물이라고 불리는 식품회사의 생산과잉 원료 등을 업사이클링을 통해 재활용생태계를 형성하는데 반해 우리나라는 가정 및 가게에서 발생하는 음식물폐기물 또는 농산물 가공부산물을 주로 이용한다는 점에서 사료 수집과 영양성분 유지, 위생 등 지속가능한 산업생태계를 이루는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 각 곤충 종은 고유하고 특정 사육기술을 요구하고 있다는 점을 감안할 때 곤충사육자는 각기 다른 종별 접근 방식을 채택해야 하는데 대부분의 곤충기업은 여전히 소규모로 운영되며 특히 농가형 기업의 경우 지식과 경험이 도제식으로 전승되는 경우가 많아 표준화되고 규격화된 사육기술이 유지되기 어려운 반면, 일부 곤충 기업은 대규모 사육시설에 스마트 통합 제어시스템을 도입하여 먹이주기, 물주기, 취급, 수확, 청소 시스템, 가공, 품질관리, 포장 및 보관과 같은 곤충 생산과 관련된 요소가 최적화된 사육 환경과 사육프로세스로 표준화되어가는 모습을 보이고 있으며 심지어 일부 유럽기업은 AI기술로 구동되는 완전 자율 모듈식 곤충시스템으로 사육 유지관리를 하고 있는 사례도 등장하기 시작하였다. 향후 전세계 곤충산업은 공급업체로부터 알이나 작은 유충을 구입하고 곤충을 성숙시키기까지 애벌레의 비육 즉 생산원료에 중점을 두는 시스템과 알을 낳고 수확하고 유충의 초기 전처리에 이르기까지 전체 생산 과정을 다루는 시스템, 곤충 유충 생산의 모든 단계와 제분, 지방 제거 및 단백질 또는 지방 분획 등 추가 가공 단계를 다루는 대규모 생산시스템 등으로 점점 세분화할 것으로 본다. 우리나라에서도 인공지능 및 ICT 첨단기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜 연구 및 개발 등이 가속화되고 있어 곤충이 기존 사료, 식품 뿐만 아니라 천연 플라스틱 또는 천연성형소재 등 2차산업의 탄소제로 소재로 활용할 수 있도록 특정 종 육종과정 단축이나 기능성 강화를 위한 사육제어가 가능하도록 곧 곤충 스마트팩토리팜 한국형 맞춤사육시스템이 등장할 수 있을 것으로 보이며, 특히 곤충 제품의 지속 가능성을 높이기 위해 사료 및 자원 사용에 대한 통합 소프트웨어 접근 방식을 개발하는 것에 중점을 두고 진행되고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권4호
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• pp.527-536
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• 2022

본 연구는 금번 일반철도가 정차하는 물금역이 KTX 정차역으로 확정됨에 따라 변화된 KTDB와 사회경제 지표를 반영하여 달라지는 교통 환경과 경제성 효과를 예측하는 데 그 목적이 있다. 본 연구의 자료를 분석하기 위해 전국 및 양산시를 중심으로 관련 통계자료를 참고한 사회경제 지표 및 교통시설 운영의 일반현황을 조사하였다. 또한 국토개발 및 교통망 구축에 관련된 국가 상위계획인 철도시설 건설계획 및 열차 운영계획에 대해서도 조사하고 참고하였다. 현재 양산시 물금역에 정차하는 일반철도는 ITX(4회/일)와 무궁화호(29회/1일) 뿐이어서 양산지역 열차승객은 고속철도를 이용할 수 없는 실정이다. 특히 양산지역 철도 이용객들은 KTX를 이용하기 위해서는 울산역까지 40분과 구포역까지 30분을 이동해야 하는 교통 불편을 가지고 있어 KTX 물금역 정차 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다. 이번에 KTX 물금역 정차가 확정됨에 따라 장래 변화되는 철도교통 수요를 분석한 결과, 물금역 승하차는 2025년 기준 1,674인/일인 것으로 예측되었다. 또한, 물금역 정차로 인해 울산역과 구포역에서 전환되는 열차승객 수요는 2025년 기준 승차 승객은 594인/일, 하차 승객은 562인/일으로 예측되었다. 향후 양산 시민이 KTX 물금역을 이용할 경우, 물금역 접근 시간은 22분~65분까지 단축이 가능하다. 또한 철도 간(일반철도→고속철도) 환승의 불편함이 해소될 뿐만 아니라 환승 대기시간은 최대 40분까지 시간절감의 효과가 있는 것으로 예측되었다. 따라서 KTX 물금역 정차로 인한 경제성 효과는 일반철도 운영비 미고려 시 B/C는 1.823로 나타났고, 일반철도 운영비 고려 시 B/C는 2.127로 분석되었다. 결론적으로, KTX를 이용하여 수도권을 방문할 경우, 울산역이나 구포역을 이용하지 않고 물금역을 이용하면 2시간 43분이 소요되어 통행시간 단축 및 경제성 평가에서 효과가 매우 클 것으로 분석되었으며, 향후 양산시는 고속철도 이용의 오지란 불명예에서 벗어나 수도권까지의 접근성과 이동성을 보다 향상시킬 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.