농촌지역에서 야적퇴비가 비점오염원으로 작용하고 있으나, 정량적으로 분포 및 적재량이 산정되지 않아 야적퇴비가 유실되어 하천 수질에 미치는 영향을 파악하기 어렵다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 야적퇴비 데이터를 검증하고, 수동조종비행으로 UAV를 활용하여 야적퇴비 탐색 및 촬영 후 관리상태 및 적재량 변화를 파악함으로써, 수계에 미치는 영향을 판단하기 위한 기초자료를 확보하고자 한다. 지상 LiDAR를 기준으로 정확도를 비교분석한 결과 DSM(Digital Surface Model)에 대해 약 0.21m 이내의 차이를 보이며 적재량의 정확도는 93.24%로 나타나, UAV 영상을 이용하여 야적퇴비의 적재량을 산출하고 활용하기에 충분하다고 판단된다. UAV를 활용하여 야적퇴비의 관리상태를 확인할 수 있었으며, 총 야적 퇴비 적재량은 $1,172.16m^3$, $1,461.66m^3$, $1,350.53m^3$순으로 나타나 야적퇴비 적재량 변화를 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과는 UAV를 활용하여 효율적인 비점오염원 관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
당뇨병 유병기간에 따른 심혈관 질환의 혈청학적, 합병증의 양상을 국민건강영양조사 6기(2013-2015)의 모든 가용 데이터를 사용하여 당뇨병 환자의 치료뿐 아니라 향후 관리에 대한 정보를 제공함에 목적을 두고 있다. 국민건강영양조사는 건강 설문, 검진, 영양조사로 이루어져 있으며, 18~80세 미만으로 나이를 제한하였고, 당뇨병 유병기간을 응답한 1,316명을 조사 대상으로 하였다. 당뇨병 유병기간에 따라 0-5, 6-10, 11-15, 16-20, 20년 이상으로 구분하였다. 당뇨병 유병기간이 길어질수록 나이는 많아지고, BMI는 낮고, 흡연자의 비율은 떨어지며, HbA1c는 상승하고 사구체 여과율은 낮아졌다. 총 콜레스테롤, LDL-C, 중성 지방 수치는 낮고, HDL-C 수치는 비슷하였다. 인슐린 및 경구용 항고혈당제제를 치료 받는 환자의 비율은 증가하였다. 당뇨병 기간이 길수록 혈당 조절이 악화되었고, 미세혈관 및 대혈관합병증의 위험도는 상승하였다. 이러한 합병증을 예방하기 위해 집중적인 치료와 모니터링으로 위험요인을 통제해야 할 것이다.
최근 들어 운용비용이 저렴하고 신속한 데이터 획득 및 처리가 가능한 무인항공기(드론)를 이용한 측량 및 지도 제작이 활발히 진행되고 있으며, 그 활용도는 지형 변화분석, 시설물 모니터링, 농업, 임업 등 여러 분야로 확장되고 있다. 드론의 높은 활용도의 바탕에는 높은 공간 정확도의 획득이 가능하다는데 있으며, 관련하여 드론 기반 공간 정확도의 평가 결과가 여러 연구를 통해 보고되었다. 대부분의 연구는 잘 분포된 지상기준점을 활용하여 획득 가능한 정확도를 분석한 경우이며, 부분적으로 기준점의 개수의 변화에 따른 정확성을 평가한 경우가 있다. 본 연구에서는 도로, 관로, 철도 등 선형 대상지에 드론을 이용한 측량을 수행할 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해, 기준점 배치를 여러 조합으로 나누어 정확성을 평가 해보았다. 선형 대상지를 따라 기준점의 편위 및 밀도에 따른 정확성을 평가하였고, 추가적으로 카메라 캘리브레이션의 영향, 횡중복 스트립 개수에 따른 정확성 또한 평가하였다. 실험 결과 기준점의 밀도에 비해 기준점 배치의 편위가 정확성에 더 큰 악영향을 주었으며, 미리 카메라 캘리브레이션을 수행하고 사용하는 것이 현장 셀프 캘리브레이션에 비해 기준점의 배치나 개수가 충분치 못한 경우에 오차를 줄일 수 있었다. 또한, 선형 방향으로의 스트립 수를 늘리는 것은 정확도 향상에 큰 도움이 되지 않았다.
수층으로 용출되는 질소(N)와 인(P)의 영양염 플럭스는 1차 생산성에 대한 총 영양요구량의 상당 부분을 지원할 수 있기 때문에 퇴적물-해수 환경의 상호작용을 파악하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 곰소만 근소만의 환경 일반항목들과 퇴적물-해수 경계면에서 저서 영양염 용출 플럭스를 분석 및 추정하였다. 또한 이전에 보고된 영양염 플럭스의 데이터를 비교하여 지역적인 차이를 확인하고자 하였다. 그 결과 근소만 법산에서 봄철 영양염 용출 플럭스가 DIN $6.14mmol\;m^{-2}d^{-1}$, DIP $0.32mmol\;m^{-2}d^{-1}$로 조사정점 중 가장 높게 나타났다. 퇴적물 COD의 경우 법산의 사계절 값이 $4.0{\sim}10.8mg/g{\cdot}dry$로 나타나 유기물 오염에 의한 환경 악화가 진행되고 있었다. 앞으로 갯벌어장 관리에 대한 방안이 마련되지 않는다면 양식생물의 생산량 감소의 문제가 발생될 것이다. 따라서 생물자원의 지속적인 이용을 위해 갯벌 환경의 장기적인 모니터링이 선행되어야 할 것으로 판단된다.
최근 전자상거래의 발전과 온라인 구매 품목의 변화에 따라 제한된 온도 범위 내에서 특별한 보관 및 운송 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 콜드체인에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 콜드체인은 복잡한 네트워크 구조를 가질 뿐만 아니라 각 단계별 상품별 관리해야 하는 기준이나 수준이 달라지기 때문에 전체 과정을 투명하게 모니터링하고 품질을 측정하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 기반으로 실시간 데이터 측정 및 공유를 통해 위험 요인을 사전에 예방할 수 있는 콜드체인의 구현을 위해 서비스수준협약 체결을 위한 평가 지표 제안, 블록체인기반 스마트계약 적용 방법, 블록의 구조, 서비스 플랫폼, 응용방안에 대해 제안하였다. 또한, 서비스수준협약 지표를 기준으로 스마트계약을 통해 블록에 측정된 지표와 서비스 이용자의 평판 정보를 기록하는 방식을 제안하였으며, 이를 통해 서비스 제공자뿐 만 아니라 서비스를 이용하는 사용자 입장에서도 합리적 의사결정을 내릴 수 있는 정보를 실시간으로 확보할 수 있게 된다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크를 활용하기 위한 서비스 플랫폼을 구축 및 운영한다면 정보의 투명성과 실시간성을 확보할 수 있고, 위험 요인에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다.
건설현장에서는 수많은 중장비와 작업자가 다양한 작업을 동시다발적으로 수행하기 때문에 복잡하고 위험한 상황이 자주 발생한다. 복잡한 현장에서 중장비가 단독으로 작업할 경우 운전자의 시야제한, 판단오류 등으로 인해 안전사고가 발생할 수 있으며, 이에 따라 중장비는 신호수와의 상호작용을 통해 주변 상황에 대한 정보를 수집하면서 작업을 수행해야 한다. 중장비를 자동으로 모니터링하고 위험상황을 탐지하기 위해 많은 컴퓨터비전 기술들이 개발되었지만, 기존의 방법들은 중장비 단독작업 인식에 필요한 중장비와 신호수 간 상호작용을 고려하지 않았다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 본 연구는 중장비-신호수 간의 상호작용을 고려한 컴퓨터비전 기반 중장비의 단독작업 자동 인식 모델을 제안함을 목표로 한다. 개발된 모델을 검증하기 위해 실제 건설현장으로부터 영상 데이터를 수집하여 실험을 수행하였다. 그 결과, 학습된 모델은 중장비와 사람을 83.4 %의 정확도로 인식하였고, 일반 작업자와 신호수를 84.2 %의 정확도로 분류하였으며, 중장비-신호수 간 상호작용 또한 95.1 %의 높은 정확도로 분석하였다. 본 연구결과는 건설현장에서 위험한 상황을 초래할 수 있는 중장비의 단독작업을 사전에 탐지하여 안전사고를 예방할 수 있다.
디지털 미디어 시대로의 전환에 따라 디지털 미디어를 통한 뉴스의 수용, 생산, 공유 능력(뉴스 리터러시)의 중요성이 커지고 있지만, 우리나라 성인들의 뉴스 리터러시 수준에 대한 진단과 뉴스 리터러시 향상 방안에 대한 논의는 부족하다. 이에 본 연구에서는 한국언론진흥재단의 '2020 언론수용자 조사'의 데이터를 활용하여 배경변인(도시화 정도, 성별, 연령, 학력)에 따른 우리나라 성인들의 뉴스 리터러시 수준을 분석하고 뉴스 리터러시 관련 활동의 양과 뉴스 리터러시 수준의 관계를 살펴보았다. 분석 결과 우리나라 성인들의 뉴스 리터러시 수준은 전반적으로 높지 않았으며 집단 간 차이도 두드러졌다. 또한, 뉴스 리터러시 관련 활동의 양과 뉴스 리터러시 수준 간의 상당한 관련성을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 토대로 우리나라 성인 전반의 뉴스 리터러시 향상을 촉진하기 위한 정책적 지원이 필요하다는 점, 한정된 자원의 효율적 배분을 위해 성인 학습자의 배경변인에 따라 뉴스 리터러시 교육 지원의 우선순위를 결정할 필요가 있다는 점, 우리나라 성인들의 뉴스 리터러시 수준을 지속적으로 모니터링해 나갈 필요가 있다는 점 등을 제언하였다.
현재 국내에서는 비탈면 및 구조물 안정성 확보를 목적으로 네일, 록볼트 등과 함께 그라운드 앵커 공법을 사용하고 있다. 이 중 장기목적으로 사용되는 영구앵커의 경우 사용기간 중 지지력과 내구성이 확보되어야 하나, 최근 연구 결과에 따르면 장기거동에 따른 잔존 긴장력 감소와 비탈면 변형 등의 현상이 보고되고 있다. 이와 같은 잔존 긴장력 감소 문제는 앞으로 지속적으로 증가될 것으로 전망되며, 이로 인한 유지관리 비용 증가 등의 문제가 불가피할 것으로 보인다. 이에 본 연구에서는 국내·외 문헌연구를 통해 영구앵커의 긴장력에 영향을 미치는 요인들을 파악하였으며, 과거 수행된 하중계 모니터링 자료를 분석한 선행연구들을 조사하였다. 이후, 이를 기초자료로 활용하여 실제 현장에서 수집한 하중계 계측자료를 분석하여 앵커의 긴장력 감소현황을 파악하였고, 그 장기하중감소특성을 분석하였다. 마지막으로 앞의 내용을 종합하여, 설치 직후 100일 부근의 단기 데이터를 통해 영구앵커의 장기하중감소특성을 예측하는 기법을 제안하였다.
현재 국내 수산 양식업은 스마트화를 추진하고 있지만, 여전히 양식 단계의 많은 과정에서 사람의 주관적인 판단으로 진행되고 있다. 수산 양식업 스마트화를 위해서 선행되어야 할 부분은 양식장 내 물고기들의 상태를 효과적으로 파악하는 것이다. 어류 개체 수, 크기, 이동경로, 이동속도 등을 파악하여 실시간 모니터링 할 수 있게 된다면 사료 자동 급이, 질병유무판단 등 다양한 양식자동화를 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 수중 촬영한 어류비디오 데이터를 이용하여 실시간으로 어류의 상태를 파악 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 어류 객체검출을 위해 딥러닝 기반 최신 객체검출 모델들을 적용하여 검출 성능을 비교 평가 하였고, 검출 결과를 이용하여 비디오내의 연속적인 이미지 프레임에서 어류 객체 ID부여, 이동경로 추적 및 이동속도를 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 객체 검출 성능 92%(F1-score 기준)를 보였으며, 실제 테스트비디오 상에서 실시간으로 다수의 어류 객체를 효과적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 향후 사료 자동 급이, 어류 질병 예측 등 다양한 스마트양식 기술에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
2013년 7월 아시아나 OZ 214편 샌프란시스코 국제공항 (SFO) 사고의 주요 원인은 조종사의 잘못된 접근 조작과 항공기 오토트로틀 홀드(autothrottle hold) 모드로 인해 자동 속도 컨트롤(control)이 불가함을 인지 못하였고, 복행 (go-around) 결심이 늦었다는 것이다. 이와 관련하여 B777 POM (pilot operation manual)에는 FAF (final approach fix) 후 FLCH (flight level change) 모드 사용을 제한하고 있다. 본 연구는 QAR (quick access recorder) 데이터 분석 시스템을 활용하여 국내 항공사의 B777 기종에서 2년간 발생한 44건의 해당 이벤트를 분석 한 결과, 정상 강하각 보다 높은 위치에서 조종사가 FLCH 모드를 이용하여 급하게 강하하는 과정에서 해당 이벤트들이 주로 발생하였으며, 항공기 베이스 선회 (base Turn) 시 정상 수직 경로(vertical path)보다 낮은 상태에서도 FLCH 모드를 지속 사용한 예도 있었다. 아울러 공항의 표고가 500 ft 이상의 높은 공항에서 이벤트 발생율이 높은 점을 확인하였다. 이에 본연구에서는 항공기 접근 시의 강하 계획(descent planning), 수직 경로(vertical path) 모니터링의 중요성과 자동항법장치 사용 기준 및 안정 접근 항목(stabilized approach criteria)의 준수로 이벤트 경감방안 마련의 시사점을 도출하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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