• 한국지반공학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.47-63
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• 2021

최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.187-193
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• 2022

강원 영동지방에서 연안은 문화적, 사회적, 경제적으로 중요한 자원이다. 그러나 강원도 해안은 다른 지역과 비교하여 매우 심각한 침식을 겪고 있으며, 이로 인한 피해가 점차 증가할 것으로 우려된다. 본 연구에서는 강원도 양양 남대천 하구 주변과 강릉 옥계 해변의 장기간에 걸친 해안선 변화를 추적하고 분석하였다. 시계열 영상자료를 구축하기 위해 해방 직후부터 최근까지의 항공사진을 주로 이용하였으며, 1960년대부터 70년대 초까지 운용된 CORONA 위성영상을 수집하여 함께 활용하였다. 51cm 해상도 정사영상과 2m 해상도 수치고도모형(DEM)을 이용하여 기준점을 설정하고 항공사진과 위성영상을 기하보정하였다. 이들 영상에 Canny 경계검출 연산자를 적용하여 해안선을 추출하고 벡터화하였다. 해안선을 해방 직후부터 시간 순서대로 중첩하여 분석한 결과, 인공 구조물 주변과 인근 해변에서 발생한 침식과 퇴적을 관찰할 수 있었으며, 구조물 건설 시점을 전후한 주변 해안선 변화도 관찰할 수 있었다. 다만 본 연구에서는 해안선의 계절적 변화와 조석, 그리고 양빈사업을 비롯한 각종 해안침식 방지사업에 따른 영향은 고려되지 않았다. 해안침식은 지리적 요인에 크게 영향을 받기 때문에 지역마다 원인과 해결방안이 다르며, 따라서 지자체별로 지속적인 연구와 데이터 축적이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.216-226
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• 2022

한중 FTA 협정 체결에 따라 새로운 상황에서 한중 양국의 전자제품 무역의 잠재력을 연구하는 것은 양국 전자제품 무역 발전을 추진하는 데 중대한 현실적 의의가 있다. 이를 토대로 본 연구에서는 2005년~2019년 한·중 전자제품 무역 관련 데이터를 선정해 확장된 무역 중력 모형을 통해 양국의 전자제품 무역 잠재력 요인을 분석한 뒤 양국의 전자제품 무역 잠재력 수치를 추산하고 비교하였다. 연구 결과 (1) 경제 규모, 인구 규모, APEC 회원국 여부가 한중 양국의 무역액 증가 역할을 하고 있음을 발견했다. 지리적 거리는 양국의 무역액을 억제하는 역할을 한다. 무역 자유도는 중국 전자제품의 무역액을 촉진하는데 눈에 띄는 역할을 하고 있고, 한국의 전자제품 무역에는 큰 영향이 없다. (2) 2015년 이후 중국의 대(對)한국 전자제품 수출은 잠재력이 크다. 한국의 대(對)중 전자제품 무역에 대한 잠재력도 어느 정도 있기 때문에 적극적인 정책을 통해 발굴이 필요하다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.217-226
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• 2022

고정밀 공간정보제작 분야의 활용 측면에서 무인항공사진측량은 촬영된 영상의 정량적인 품질 검증 방법과 인증에 대한 절차와 세부 규정이 미흡한 문제점이 있다. 또한, 영상에 대한 검증 수단이 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이 아닌 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하고 있어 유인항공영상보다 품질이 떨어지는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는 드론 영상 품질 분석에서 MTF 분석의 필요성을 확인하기 위해 Siemens star를 이용하여 GSD와 MTF 분석을 동시에 실시하였다. 서로 다른 드론 기체와 센서로 동일한 해상도로 타겟을 촬영한 영상을 분석한 결과, GSD에서는 약간 상이한 결과를 나타내었지만, 영상의 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석할 수 있는 σ_MTF 수치는 큰 차이를 나타내었다. 이와 같은 결과로 MTF 분석이 보다 객관적이며 신뢰도 높은 품질분석 방법이라고 결론지을 수 있다. 아울러 작업자가 카메라 센서의 성능, 중복도 및 기체의 성능을 적절하게 판단하여 촬영을 실시하여야만 높은 품질의 드론 영상을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 하지만 본 연구는 제한된 기체와 촬영 조건하에서 취득된 영상으로만 분석을 수행한 결과이다. 따라서 향후 관련 분야의 다양한 실험 데이터를 축척하여 지속적인 연구를 수행하면 보다 객관적이고 신뢰성 있는 결과를 도출할 것으로 기대된다

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.35-44
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• 2022

V_S30지도는 부지증폭을 나타내는 주요 변수로 임의의 부지에서 지반운동을 예측하는 ShakeMap의 핵심 변수로 사용된다. 하지만, 한반도의 지질특성과 지형특성을 고려하는 V_S30지도는 아직 제시된 적이 없다. 이번 연구에서는 지질과 지형을 고려하는 V_S30지도를 작성하기 위해 전단파 속도 주상도로부터 계산 또는 추정된 1,101개의 V_S30과 한반도 광범위 지질, 지형정보 레이어를 수집하였다. 이러한 데이터와 일반선형회귀분석 방법을 사용하여 V_S30 추정 모델을 개발하였다. 모델은 지질분류에 따라 매립지, 신생대 제4기 퇴적층, 중생대 그룹, 선캄브리아기와 해양층으로 구분된 후 지형정보의 함수로 제안되었다. 지도의 해상도는 기상청에서 기존에 진도추정을 위한 ShakeMap 구동에 사용하는 미국지질조사국(USGS)의 지도의 2배로 하였다. 그 결과, 프락시 기반 V_S30지도의 대수로그 잔차의 표준편차는 0.233으로 USGS의 V_S30 지도의 표준편차인 0.387보다 낮은 수치를 보인다. 본 연구에서 개발한 V_S30지도를 사용한다면 ShakeMap의 불확실성이 줄어들 것으로 기대된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권2호
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• pp.49-70
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• 2022

해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.603-609
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• 2022

본 연구에서는 핵의학 분야에서 사용 빈도가 높은 방사성 동위원소 ^99mTc, ¹⁸F을 대상으로 물 팬텀과 전리함을 이용한 실측 데이터와 몬테카를로 법 기반의 모의실험 계산을 통해 인체 내 선량 분포를 평가하여 분석하였다. 실험 결과, 방사성 동위원소를 중심으로 거리가 멀어질수록 선량이 지수함수적으로 감소하는 것으로 나타났으며, 특히, 5 cm 이격 시 급격히 감소하는 경향을 보였다. 이를 수치상으로 보면, ^99mTc의 경우 0.16 ~ 2.16 pC/min, ¹⁸F의 경우 0.49 ~ 9.29 pC/min 범위에서 형성되었다. 또한, 결과값을 이용하여 계산한 에너지 전달계수는 0.240 ~ 0.260 범위에서 실측값과 시뮬레이션 결과값이 유사하게 나타났다. 이와 같은 결과는 실험 결과값에 대한 신뢰도를 확보한 것으로 판단이 되며, 특히, 인체 내 선원 집적 시 선원 이동 경로를 중심으로 4 cm 이내에 위치한 장기에 선량이 많이 전달될 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구는 방사성 동위원소에 의한 내부피폭 선량을 정량적으로 평가하기 위해 선원에서 발생하는 방사선 분포를 계산 하였으며, 실측과 모의실험 결과를 비교 분석을 통해 신뢰도가 높은 결과값을 제시할 수 있었다. 무엇보다도 계측기를 통해 체내 방사선 분포를 직접 측정하여 제시한 부분에서 큰 의미를 가지고 있다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 환경영향평가
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• 제31권5호
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• pp.310-320
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• 2022

본 연구는 국내 최대 소셜 네트워크인 블로그 글을 대상으로 텍스트마이닝 및 네트워크 분석을 통해 COVID-19 발생 후 '박쥐'에 대한 대중들의 인식 변화를 파악하였다. 국내에서 COVID-19 발생전 2019년부터 2020년까지 9,241건의 네이버 블로그 글을 수집하였다. 수집된 자료는 파이썬(Python)과 NetMiner 4.3.2으로 분석하였고, 시기별로 도출된 키워드와 키워드 간 연관성을 통해 박쥐에 대한 대중들의 인식을 심층적으로 분석하였다. 분석결과, 2020년 박쥐 키워드의 출현 빈도는 2019년에 비해 25배 이상 증가하였고, 중심성 수치 또한 3배 이상 증가되었다. 네트워크 분석 결과, '박쥐'에 대한 인식은 COVID-19 발생전과 후 차이를 나타냈다. COVID-19 이전에 박쥐는 야생동물의 한 종(Species)으로 인식되는 경향성이높았던 반면, COVID-19 발생 초기인 2020년 상반기에는 전염병 및 건강 분야와 연관시켜 인간사회를 위협할 수 있는 존재로 강하게 인식하였고, 하반기에는 생태 및 문화 유형 비중이 높아지면서 박쥐에 대한 관심영역이 확장된 것을 확인하였다. 본 연구는 COVID-19 발생 이후 질병 숙주로서 박쥐의 잠재적인 영향에 대한 대중들의 관심과 인식 변화에 대한 정보를 제공함으로써 질병연구의 확장과 공중보건 관리, 미래감염병 대응을 위한 방향을 제시하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권4호
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• pp.35-41
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• 2021

천연염색은 전통적으로 세계 여러 나라에서 사용되어 왔으며, 천연염색이 다양해짐에 따라 염색 패턴의 다양성도 확대되고 있다. 본 연구는 4가지 천연염료에 대한 염료와 매염제의 색상 변화를 보다 정확하게 분석하여 사물인터넷에 정량화된 정보를 제공할 수 있는 수치를 제공함으로써 표준화를 마련하고자 했다. Juglans regia Linn에서 추출한 염료에 구리 아세테이트, 철 II 황산염 및 중크롬산 칼륨을 첨가하면 갈색의 원래 색상이 각각 보라색, 카키색 및 암갈색의 다른 색상으로 변경되었다. Sophora japonica L. 또는 Phellodendron amurense Ruprecht에 첨가된 중크롬산 칼륨을 제외하고는 다른 매염제의 농도는 감소되었지만 염색된 실크의 색상 차이는 매우 컸다. 그러나 정도의 차이는 있지만 초산구리와 황산철은 각각 35%와 15%의 색변화를 유도하였다. 종합해볼때, J. regia Linn, S. japonica L.과 P. amurense Ruprecht에는 copper acetate 15 gram을 Phytolacca americana에는 150 gram의 iron이 정확히 첨가된 것이 가장 높은 색상변화를 유도할 수 있다고 확인되었다. 본 연구의 결과는 다양한 매염제에 의한 정확한 색상 변화가 염료 및 매염제에 의한 보다 정확한 색상 유도를 가능하게 하는 중요한 정보로 활용될 수 있음을 시사하였다.