TPI (Topographic Position Index)와 경사도를 조합하여 새로운 산사태 인자인 TSI (TPI-Slope Index)를 제안하고 산사태 예측모형에 적용하였다. 이를 위해, 먼저 다양한 분석 반경의 TPI를 서로 비교하여 TPI350이 연구 대상 지역에 가장 적합함을 알아내었고, 이를 경사도와 조합하여 TSI를 제작하였다. 본 논문에서 제안한 TSI의 적용성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석을 이용한 결과, 산사태 예측 모형에 활용할 수 있다는 결론을 얻었다. 그 후, 기타 지형 정보들과 토양 및 임상 정보를 추가하여 산사태 위험도를 평가하는 로지스틱 회귀 모형을 제작하였다. 이를 위해 DEM (Digital Elevation Model), 토양도, 임상도로부터 추출할 수 있는 산사태 관련 인자들을 수집하고 이들을 검토하여 다른 인자와 상관도가 높거나 산사태와의 연관성이 낮은 인자들은 우선 제외하였다. 그 결과, TSI, 고도, 사면 길이, 경사향, 유효 토심, 영급, 나무 밀도, 임상 등 8개의 인자가 선정되어 회귀분석에 독립변수로 입력되었다. 변수의 입력 방법(전진 선택법, 후진 제거법, 직접 선택법)에 따라 3가지 모형을 생성하였고, 이들에 대한 평가를 수행하였다. 세 모형에서 선택된 변수는 조금씩 다르지만, 공통적으로 유효 토심, 나무 밀도, TSI 인자의 중요도가 높은 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 개인-환경적합성과 직무착근도가 이직의도에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 대상자는 B, U 광역시 2개의 종합병원에서 6개월 이상 근무한 간호사 150명을 편의추출 하여 개인-직무적합성, 개인-조직적합성, 개인-상사적합성, 직무착근도와 이직의도 간의 인과관계를 파악하기 위하여 SPSS WIN 20.0과 AMOS 21.0 Program을 이용하여 분석하였다. 연구결과 직무착근도에 유의하게 직접효과와 총효과가 있는 변수는 개인-직무적합성, 개인-조직적합성, 개인-상사적합성으로 나타났고 직무착근도를 76.3% 설명하였다. 이직의도에 유의하게 직접효과가 가장 큰 변수는 직무착근도로 나타났으며, 개인-직무적합성, 개인-조직적합성, 개인-상사적합성은 간접효과가 있는 것으로 나타났고, 직무착근도는 이직의도를 36% 설명하는 것으로 나타났다. 결론적으로 임상간호사의 개인-직무적합성, 개인-조직적합성, 개인-상사적합성을 높여주면 직무착근도가 높아지면서 이직의도가 줄어들어 이직률을 줄여 줄 수 있을 것으로 생각된다. 또한 간호사를 대상으로 개인-환경적합성과 이직의도에 미치는 다양한 요인들에 대한 연구가 필요하다.
비어 람버트 법칙에 의하면 충분히 묽은 용액에서 주어진 파장에서 측정한 흡광도는 용질의 농도에 비례한다. 반대로 충분히 묽은 용액이란 측정한 흡광도 값이 용질의 농도에 비례관계를 가지는 범위에 있는 용액을 말하지만 실제 확신하기가 어렵다. 본 연구에서는 벼 잎에서 추출한 엽록소 80% 아세톤 용액을 사용하여, 측정한 흡광도 값의 신뢰도를 판단할 수 있는 기준으로서 엽록소 a/b 비례치의 사용 가능성을 4가지 다른 흡광분광분석기(Cary4E, UV-1650PC, Versamax, NanoDrop 100)을 사용하여 조사하였다: 우선 $0.2{\mu}g/ml$의 매우 저농도에서 $200{\mu}g/ml$까지의 다양하게 희석한 엽록소 용액을 사용하여, 645 nm와 663 nm에서 측정한 흡광도 값을 측정한 후, 흡광도 값과 엽록소 농도의 비례관계를 조사하였다. 그 결과, 이 비례관계로 판단한 측정치의 신뢰 범위에서 흡광도로부터 계산한 용액에서의 엽록소 농도와 이미 알고 있는 엽록소 농도 비교적 일치하였다. 그러나, 비례관계의 한계치 안에 있어 신뢰도가 인정된 일부 고농도와 저농도에서의 일부 값이 엽록소 a/b 비례치가 용액의 희석에 변화지 않을 것이라는 판단 기준에 있어 신뢰도가 떨어짐을 알 수 있었다. 그러므로, 본 연구결과는 엽록소 농도결정을 위하여 측정한 흡광도 값의 신뢰 여부는 대상 용액을 희석하여 측정한 흡광도의 비례관계로 본 비어-램버트 법칙의 기준 보다는 엽록소 a/b 비례치가 변하지 않는다는 기준으로 측정치의 신뢰도를 판단하는 것이 더 좋다는 것을 확인할 수 있었다.
계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.
최근 도시에서 생산되는 수많은 디지털 데이터를 저장, 운용, 분석하기 위한 3차원 도시 공간정보 인프라에 대한 수요가 증가하고 있다. CityGML은 OGC (Open Geospatial Consortium)의 3차원 공간정보 데이터 표준으로서 도시 데이터의 교환 및 속성 표현에 강점을 가지고 있으며, 최근 싱가폴, 뉴욕 등 몇몇 도시를 중심으로 CityGML 형식의 3차원 도시공간 데이터를 구축한 사례가 등장하였다. 그러나 현재 CityGML 데이터의 제작 및 편집을 위한 생태계는 sketchup이나 3d max 등 3차원 데이터 구축에 활용되고 있는 상용프로그램과 비교할 때 완성도가 부족하여 대규모로 CityGML 데이터를 구축하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항공 LiDAR (Light Detection and Ranging) 나 RGB (Red Green Blue) 카메라를 이용하여 신속하고 자동으로 제작되는 3D mesh 데이터 및 2차원 폴리곤을 활용하여 3차원 공간정보 표준인 CityGML 데이터를 구축하는 방법을 제시하였다. 데이터 구축과정에서는 각 객체가 다양한 CityGML LoD (Level of Detail)로 표현될 수 있도록 원본 3D mesh 데이터를 변형하였고 공간정보로서 활용도를 높이기 위해 2차원 공간정보 데이터로부터 추출한 속성정보를 보조적으로 활용하였다. 본 연구에서 제작한 도시 3D 객체는 CityGML 건물, 교량, 도시시설물, 도로, 터널이며 객체별 데이터 변환, 속성 구축 방법을 제시하고 가시화 및 유효성 검정을 진행하였다.
본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.
본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 불포화 상태로 존재하는 다짐 지반에 대하여 함수특성곡선의 획득뿐만 아니라 다양한 모관흡수력 변화에 따른 탄성계수 평가를 위해 종래의 압력판 추출 시험기(VPPE)를 개선하였다. 이를 위해, 비파괴 시험이 가능한 벤더엘리멘트(BE) 시험 시스템을 도입하여 전단파 속도와 최대 전단탄성계수를 평가하였다. 개발된 시험 시스템을 이용하여 시공 중인 국내 도로 현장에서 채취된 3종의 노상토에 대해 모관흡수력 및 함수비 변화에 따른 최대 전단탄성계수의 변화를 평가하였다. 또한 시험결과를 기존의 모관흡수력 조절 비듦전단시험 및 현장 탄성파 시험으로부터 획득한 결과와 비교함으로써 개발된 시험 시스템의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 제안된 새로운 VPPE-BE 시스템은 향후, 탄성계수의 계절적 변화 모델 개발을 위한 도구로서의 효율적인 적용이 가능함을 확인하였다
DEM에 기초한 경사정보는 도시계획, 조경, 도로설계분야는 물론 강우유출 및 토사유실평가와 같은 수자원분야에서도 매우 유용하게 활용된다. DEM에서 추출한 경사도의 해상도는 응용분야 및 모델링의 종류에 따라 다양하게 결정될 수 있으며, 특히 해상도가 낮아질수록 수평거리가 증가하기 때문에 경사도는 감소하는 특징을 갖는다. 본 연구에서는 해상도에 따른 경사정보의 손실을 개선하고자 유량공식과 Manning의 유속공식을 조합한 경사도 평가기법을 제안하였으며, 토사유실모델의 지형인자를 계산하는데 활용하였다. 적용결과 기존의 경사도 평가기법을 이용한 지형인자는 34.8%의 오차를 나타낸 반면, 조합방법에 의한 경사도를 활용한 경우에는 12.6%로 비교적 낮은 오차특성을 확보할 수 있었다. 또한 지형특성에 따른 영향을 평가하기 위해, 유역내 상 중 하류 지역을 선정하여 조합방법에 의한 효용성을 평가한 결과, 조합방법이 기존방법에 비해 개선된 결과를 보였다. 따라서 조합방법에 의한 경사도 평가기법은 강우유출모델과 같은 수자원분야에서 해상도 변화에 따른 경사정보의 손실을 효과적으로 개선할 수 있을 있으리라 판단된다.
자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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