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4차 산업혁명의 실태와 조경학 분야 적용방안 연구 (A Study on the Actual Condition of the Fourth Industrial Revolution and Application of Landscape Architecture)

  • 이종성
    • 한국전통조경학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.68-75
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    • 2019
  • 본 연구는 4차 산업혁명 시대에 대응한 조경학 분야의 적용방안을 살펴보는데 목적이 있으며, 4차 산업혁명의 동향을 분석하고 이에 따른 조경학 분야에의 적용방안을 모색한 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명은 디지털 기술을 기반으로 하는 혁신적 변화를 의미하며 지능정보기술 기반 가치창출을 추구하고 있으며, 기술혁신을 통한 지속적 성장이 이루어지고 있다. 이에 조경학 분야에서도 많은 양의 정보를 취합하고 이를 창의적으로 재가공할 수 있는 전문성이 요구되며, 시대적 변화에 유연하게 대처할 수 있는 전략 마련이 요구된다 하겠다. 둘째, 조경학 분야에서의 4차 산업혁명 대응 기술적용 현황을 살펴본 결과, 드론을 활용한 측량 기술이나 글로벌 맵핑 등의 정밀분석결과 구축, 3차원 설계 시뮬레이션, VR 등이 일반화되고 있으며, 전통조경 분야에서는 조경공간 구성요소에 대한 정밀 실측자료 구득에 노력을 기울이고 있다. 셋째, 향후 4차 산업혁명 시대에 따른 조경학 분야의 적용방안은 기술 분야에서 정밀기술의 보급 및 프로그램의 보급, 공유 플랫폼 제공 등이 요구되며, 이에 대해 제도적으로 표준화된 프로세스가 구축되어야 할 것이다. 또한 기술개발을 위한 경제적 지원과 전문인력 양성을 위한 교육적 노력이 지속되어야 한다.

드론 항공영상을 이용한 딥러닝 기반 앙상블 토지 피복 분할 알고리즘 개발 (Development of Deep Learning Based Ensemble Land Cover Segmentation Algorithm Using Drone Aerial Images)

  • 박해광;백승기;정승현
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.71-80
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    • 2024
  • 이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

조경산업 관점에서 4차 산업혁명 기술의 탐색 (Exploring the 4th Industrial Revolution Technology from the Landscape Industry Perspective)

  • 최자호;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제47권2호
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    • pp.59-75
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    • 2019
  • 본 연구는 조경산업의 관점에서 4차 산업혁명 기술을 탐색하여, 선순환적 가치증대에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 4차 산업혁명, 조경산업과 도시재생의 특성 등을 고찰하고, 체계적 연구에 적합한 기술 분류 체계를 틀로 선정하는 등 방법론을 설정하여 연구하였다. 먼저, 조경산업의 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 선별하였다. '요소기술 수준'에서 '핵심기술'인 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능, 로봇, '주변기술'인 가상 증강현실, 드론, 3D 4D 프린팅, 3D 스캐닝이 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 것으로 나타났다. '시스템 수준'은 하나의 범용기술로 분석하였으며, 플랫폼을 중심으로 요소기술 수준, 컴퓨터와 스마트기기 등이 유기적으로 상호연계되어 시스템화된 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 효과적인 기술로 나타났다. 요소기술 수준을 응용한 트렌드 수준에서 제시된 모든 활용 방안의 구현과 시너지효과 창출이 가능하다. 스마트정원, 스마트공원 등이 추구해야 하는 수준으로 분석되었다. 트렌드 수준의 인접산업 기술 중에는 스마트시티, 스마트홈, 스마트팜 및 정밀농업, 스마트관광, 스마트헬스케어가 협업에 의한 연계성이 클 것으로 판단되었다. 다음으로, 도시재생 공공공간을 포함한 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에서 도구이자 소재로서, 트렌드 수준으로 응용된 관련 기술의 다양한 활용 방안이 조명되었다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현으로 조경공간에서 디지털 기술의 기본적 특성이 반영된 초연결화, 초실감화, 초지능화, 초융합화되는 방안들이 제시되었다. 조경산업이 도시재생 사업에 참여함에 있어서도, 기존 업무를 비롯하여 새로운 성격의 요구 수용 및 조율, 교육, 컨설팅 등에서 가치를 증대하는데 효과적인 것으로 분석되었다. 특히, 조경영역 전반이 전략적 교두보로 유지관리를 연계하여, 트렌드 수준의 관련 기술을 시스템화할 때 선순환적 가치증대에 효과적인 것으로 나타났다. 산업구조 상, 다양한 경로에서 생산된 데이터와 정보를 유통시키는데 효과적이기 때문이다. 향후 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 실제 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에 융합하여 실증하는 등의 후속적 연구가 필요하다.

낙동강하구의 잘피(seagrass) 분포 현황 (Distribution of the Seagrass in the Nakdong River Estuary)

  • 박정임;박희순;배종일;김구연
    • 생태와환경
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    • 제56권3호
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    • pp.207-217
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    • 2023
  • 본 연구는 2023년 5~6월 낙동강하구에 생육하는 잘피 분포 현황을 조사하기 위해 실시하였다. 잘피 서식 면적을 조사하기 위해 낙동강하구를 7개 구역으로 구분하여 드론을 이용한 항공촬영을 실시하여 잘피 서식을 확인한 후 조간대에서는 도보로, 조하대에서는 선박 및 잠수조사로 GPS 트랙킹을 실시하였다. 잘피 현황을 분석하기 위해 각 구역에 대표적으로 출현하는 잘피의 종별 형태적 특성, 생육밀도와 생체량을 측정하였다. 낙동강하구에는 애기거머리말, 거머리말, 줄말과 게바다말이 출현하였고, 각 종의 분포 면적은 각각 338.2 ha, 92.9 ha, 0.9 ha와 1.4 ha로 총 잘피 서식지 면적은 432.5 ha로 조사되었다. 애기거머리말은 낙동강하구 대부분의 사주와 갯벌에 넓게 분포하였고, 거머리말은 눌차도, 진우도와 다대동에 서식하였다. 줄말은 을숙도와 명지갯벌의 애기거머리말 서식지 내에 출현하였고, 게바다말은 다대동의 암반에 생육하였다. 애기거머리말, 거머리말, 줄말과 게바다말의 생육 밀도는 각각 4,575.8±338.3 shoots m-2, 244.8±12.0 shoots m-2, 11,302.1±290.0 shoots m-2와, 2,862.5±153.5 shoots m-2였다. 생체량은 각각 239.7±18.5 gDW m-2, 362.3±20.5 gDW m-2, 33.3±1.2 gDW m-2와, 1,290.0±37.0 gDW m-2였다. 본 연구 결과 낙동강하구에는 애기거머리말이 우점하였고, 특히, 을숙도, 대마등과 명지갯벌의 애기거머리말 서식지는 국내 최대 규모로 형성되었음을 알 수 있었다. 낙동강하구는 생태적, 환경적, 경제적 가치가 높은 중요한 곳으로, 이곳에 생육하는 잘피의 지속적인 조사와 관리가 필요하다.