• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1657-1667
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• 2021

지반침하는 인위적인 인간 활동 또는 자연적 현상에 의해 지표면이 가라앉는 현상이다. 멕시코시티는 전세계에서 가장 심각한 지반침하가 발생하는 지역 중 하나로 평가받고 있다. 멕시코시티 지반침하의 원인은 과도한 지하수 채취로서 해당 지역 전체의 물 사용량의 약 70%를 지하수가 차지하고 있다. 범 지구 위성 항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 또는 수준측량과 같은 전통적인 현장 관측 방법은 지반침하를 정확하게 측정하기 위해 선호되어 왔다. 하지만 GNSS 관측은 매우 높은 시간해상도를 가진 정확한 지표 변위량을 측정할 수 있음에도 불구하고, 넓은 지역에 대한 부분적인 관측 정보를 제공하고 많은 시간과 비용이 요구되는 한계점이 존재한다. 그러나, 인공위성 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 주야 조건과 기상상태에 관계없이 높은 공간 해상도의 지표변화 정보를 mm에서 cm 크기의 정밀도로 비교적 낮은 비용으로 관측할 수 있다는 점에서 효과적인 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 2007년 2월 11일에서 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 이용하여 멕시코시티의 지반 침하 시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 분석 방법인 고정 산란체 위상간섭기법(persistent scatterer interferometry, PSI)과 small baseline subset (SBAS)을 적용하여 지표 변위의 시계열 결과를 획득하였으며 대기 효과 및 지형 오차를 제거하였다. PSI 및 SBAS 기법을 이용한 분석 결과 최대 지반침하 속도는 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year로 나타났다. 또한 연구지역을 지질 공학적 특성에 따라 세 가지 구역으로 분류하여 각 분류에서의 지반 침하속도를 비교한 결과, 단단한 기반암으로 구성된 지역에 비해 압축률이 큰 호수성 퇴적물로 구성된 지역에서 침하가 크게 발생하였다.

• 한국조경학회지
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• 제47권2호
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• pp.49-58
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• 2019

시대에 따라 변화하는 공원 이용자들의 다양한 활동을 반영하고, 공원의 특성에 따라 미래의 공원설계와 관리 방향성을 제시하기 위해 공원 만족도, 선호도, 이용 후 평가 등 다양한 연구가 수행되어 왔다. 이러한 선행 연구는 주로 설문 조사를 이용하였는데, 설문은 적절한 표본 설정을 통해서 이용자로부터 직접 의견을 청취할 수 있는 좋은 방법이지만, 비용과 시간이 많이 소요되는 단점이 있고, 나아가 빠르게 변화하는 공원의 이용 행태를 파악하기에는 부족하다. 본 연구는 다양한 분야에서 새롭게 활용되고 있는 제3세대 SNS 데이터를 활용하여 공원 유형별 이용 행태, 새로운 이용 행태, 만족도 등을 비교 분석하고 시사점을 논의하였다. 이를 위해서 제3세대 SNS로 대표되는 인스타그램과 구글 콘텐츠를 활용하였다. 인스타그램에서는 공원 이용자가 올린 키워드와 사진을 분류하여 정보를 추출하였으며, 구글에서는 이용 시간과 후기를 비교 분석하였다. 공원 간 비교 연구 결과, 주거지 인접형 공원은 가족과 나들이하거나 공원 내 시설에서 이루어지는 프로그램을 주로 활용하는 것으로 나타났다. 상업지 인접형 공원에서는 상업지역와 연계된 먹는 활동과 공원 내 오픈스페이스와 시설 내 프로그램이 적절하게 이용되는 현상을 확인하였다. 독립형 공원인 한강공원의 경우에는 다양한 운동, 풍경 감상 활동이 빈번히 이루어지고 있었다. 또한 각 공원의 유형별로 동반 유형이 다르게 나타났으며, 새로운 이용 행태가 나타나는 현상을 확인하였다. 이처럼 SNS 데이터는 공원의 이용 행태와 만족요인을 실시간으로 파악할 수 있는 근거를 마련해 주며, 새로운 기술과 정책 도입에 따른 공원의 이용 행태 변화를 파악하여 추후 공원설계와 공원관리의 방향성을 수립하는데 있어 중요한 정보를 제공하는 효과적인 방법으로 활용될 수 있다.

• 기록학연구
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• 제60호
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• pp.123-159
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• 2019

경관을 기록하는 것이 역사적 풍경을 재현하는 개념에 가깝다면 장소는 인간이 의미 있는 활동을 통해 공간에 시간을 쌓아 만드는 곳으로, 기억이 축적되는 특별한 저장소에 비유할 수 있다. 그래서 장소와 경관은 '노무현 대통령의집'을 이해하고 그 곳에 쌓여 있는 다양한 기억의 층위를 탐색하는데 중요한 단서를 제공한다. 본 연구는 노무현재단이 '노무현대통령의집'을 개방하기로 결정하고, 이 집을 시민에게 돌려주기 위한 다양한 방법을 모색하면서 시작되었다. 첫번째 결과물은 "추모의 공간에서 기억의 장소로-대통령의집 콘텐츠 큐레이팅 및 장소 아카이브 컨설팅" 보고서로 발행되었고, 이를 기반으로 얼마전 "노무현 대통령의 지붕 낮은 집(2019)"이라는 이름의 기록집이 발간되었다. 보고서가 노무현대통령의집의 철학적이고 미학적인 의미와 이 집에 쌓여 있는 다양한 기억의 층위, 그리고 그 기억을 따라 생산된 기록의 내용, 이를 통해 이 집에 형성된 장소의 성격 등에 대한 기초적인 연구를 진행한 것이라면, 기록집은 노무현대통령의집이 지니고 있는 본래의 의미를 복원하고 문화적 사건으로 큐레이팅하는데 목적을 두고 있다. 노무현대통령의집에는 '세 가지 기억'의 층위가 쌓여 있다. 첫 번째 기억은 노무현 대통령이 퇴임 후 고향에 내려와 펼치고자 했던 '삶과 꿈'에 대한 이야기이고, 두 번째 기억은 노무현 대통령 서거 후부터 시민 개방이 시작되기 전까지, 9년에 가까운 '상실의 시간'에 대한 것이다. 세 번째는 노무현대통령의집 상시개방과 함께 시작된 '시민의 기억'이다. 이 집을 찾은 시민들은 앞 선 두 개의 기억과 마주하며 세 번째 기억을 축적하게 될 것이다. "노무현 대통령의 지붕 낮은 집"은 노무현대통령의집이라는 장소에 축적된 세 개의 기억과, 의미로 가득 찬 '기록의 언어'로 구성된 기록집이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.65-73
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• 2019

지역이나 전구 규모의 농업 생태계를 감시하기 위해 HDF 형식으로 제공되는 MODIS 원격 탐사자료가 사용되어 왔다. 대개의 경우, 다량의 영상자료들이 처리되어야 하기 때문에, 이들 자료의 처리 성능을 향상시키는 것이 유리하다. 본 연구는 HDF 파일을 처리할 수 있는 GDAL과 같은 라이브러리가 운영 체제나 배포 방식 등에 따른 처리속도의 차이를 확인하여 원격 탐사 자료 처리 시스템 구축을 지원하고자 하였다. 이를 위해, GDAL이 시스템에 설치되는 주요 조건들에 따라 MODIS 영상자료 처리 시간을 측정하고 비교하였다. 운영 체제(Ubuntu 및 openSUSE), 컴파일러(GNU 및 Intel), 설치 옵션 및 바이너리 패키지 조건을 조합하여 GDAL성능 비교가 이루어졌다. 각 조건에 따라 설치된 GDAL을 사용하여 MODIS 영상 중 대기측정 자료(MOD07)의 2차원 변수와 3차원 변수에 해당하는 총 10 종의 자료를 추출하였다. 자료처리에 소요된 구동 시간은 각 변수 값을 시스템 메모리에 저장하는 작업이 끝난 직후 측정되었다. 가장 좋은 성능을 보인 설치 조건은 Ubuntu에서 Intel Compiler를 사용하여 컴파일 된 GDAL을 사용하는 것이었다. OpenSUSE에서는 GNU와 Intel 컴파일러가 각각 2차원 자료와 3차원 자료를 처리하기 위한 작업에 효과적인 것으로 나타났다. 한편 "--with-hdf4=no" 옵션으로 컴파일 된 GDAL과 RPM package manager 버전의 GDAL의 경우, 다른 조건에 비해 상당히 낮은 성능을 보였다. 이러한 결과는 운영 체제나 컴파일러, 설치 옵션 등을 조정하여 원격 탐사자료 처리 도구의 속도를 개선할 수 있다는 것을 암시하였다. 특히, 원격 탐사 자료의 경우 다양한 형식으로 배포되므로, 이를 처리하는 라이브러리들이 최고의 성능을 발휘할 수 있는 조건을 탐색하고 이러한 결과의 공유가 후속연구에서 진행되어야 할 것으로 보인다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권3호
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• pp.41-63
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• 2021

본 연구는 광주지역 중학생의 영양지식과 식습관을 조사하여 가정 교과에서 중학생의 건강한 식습관 확립을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다. 이를 위해 광주광역시 중학생을 대상으로 편의표본추출법을 사용하여 설문 조사를 실시하여 330부를 SPSS(Statistics Package for the Social Science, Ver. 20.0 for window) 프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 중학생이 영양지식을 습득하는 경로는 학교 교과 시간이 31.82%로 가장 많았다. 둘째, 영양지식은 14.33점(20점 만점)으로 양호한 편이었고, 성별에 따른 영양지식은 '식품' 영역에서 여학생이 남학생보다 높았으며(p<.05), 학년에 따른 영양지식은 3학년이 1, 2학년보다 높았다(p<.001). 셋째, 식습관은 69.75점(100점 만점)으로 보통 수준이었고, 성별에 따른 식습관은 남학생이 여학생보다 높았다(p<.05). 특히 '하루 세 끼를 규칙적으로 먹는다'(p<.01), '아침 식사를 거르지 않는다'(p<.01), '단 음식을 자주 먹지 않는다'(p<.01), '학교생활 외에 운동을 규칙적으로 한다'(p<.001)에서 남학생이 여학생보다 높았다. 학년에 따른 식습관은 '식사를 준비해 준 사람에게 감사하며 먹는다'(p<.01), '매끼 곡류를 먹는다'(p<.01)에서 3학년이 높았다. 넷째, 영양지식 정도에 따른 식습관은 영양지식이 '상'과 '중'인 그룹의 식습관이 양호하였고, 영양지식이 낮으면 식습관 점수도 낮았다. 이상의 결과로 학교 교과 시간에 식생활교육을 담당하고 있는 가정과 교사는 보다 큰 사명감과 자부심을 가지고 중학생의 영양지식과 식습관의 향상을 위해 노력해야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권3호
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• pp.223-236
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• 2021

본 연구는 온대 낙엽활엽수림의 하층식생 변화를 구명하여 산림생태계의 체계적 보전과 효율적 관리를 위한 기초자료를 제공하기 위하여 수행하였다. 2003년 경기도 포천 광릉 숲에 1ha 크기의 영구조사구를 설치하였으며, 영구조사구는 10×10m 크기의 부조사구 100개로 구성되었다. 영구조사구의 임분동태 및 하층식생은 2003년부터 2018년까지 5년 간격으로 조사되었다. 조사구에 출현하는 관속식물은 56과 128속 176종 18변종 4품종 1아종으로 총 199분류군 이었다. 관목층과 초본층의 종수는 시간이 경과함에 따라 모두 감소하는 경향을 보였다. MRPP-test 분석 결과 관목층의 종조성은 2008년-2013년을 제외한 모든 연도에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 초본층의 경우 모든 연도에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 평균 중요치에서 관목층은 참회나무(18.23%), 당단풍나무(16.48%), 작살나무(13.85%)가 우점하는 것으로 분석되었으며, 초본층에서는 단풍취(23.41%), 애기나리(9.45%), 주름조개풀(5.62%)이 우점하는 것으로 나타났다. 관목층은 상층 임분의 흉고단면적과 임분밀도가 높을수록 청미래덩굴, 청괴불나무, 고광나무의 풍부도가 높았으며, 흉고단면적과 임분밀도가 낮을수록 당단풍나무, 물참대, 산뽕나무, 산딸나무의 풍부도가 높았다. 시간이 경과할수록 흉고단면적과 임분밀도는 초본층에 미치는 영향이 적은 반면, 관목층의 참회나무와 당단풍나무의 피도는 초본층종 구성에 미치는 영향이 큰 것으로 분석되었다. 결론적으로 광릉 장기생태조사지의 하층은 종수가 지속적으로 감소하고 있으며, 이 과정은 상층 임분의 종다양성과 흉고단면적, 임분밀도가 하층식생 종조성에 영향을 주는 것으로 판단되었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.265-274
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• 2021

해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

• 광물과 암석
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• 제35권2호
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• pp.111-123
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• 2022

본 연구는 자연계에서 가장 흔하게 관찰되는 두 그린 러스트(green rust) 광물인 carbonate green rust (CGR)과 sulfate green rust (SGR)을 공침법(co-precipitation)을 통해 각각 합성하고, 이들의 형성 메커니즘 및 이화학적 특성들을 체계적으로 규명하였다. X-선 회절(XRD) 분석 및 리트벨트 정련 수행 결과, 본 합성 조건에서 이차광물상 없이 이중층수산화물로서 CGR과 SGR이 합성됨을 확인하였다. 또한, 각각의 구조 파라미터는 CGR의 경우 a(=b)축 = 3.17 Å, c축 = 22.52 Å이고, SGR의 경우 a(=b)축 = 5.50 Å, c축 = 10.97 Å이며, 이들의 미결정 크기는 각각 (003)면 기준 57.8 nm와 (001)면 기준 40.1 nm로 밝혀졌다. 주사전자현미경/에너지 분산형 분광분석(SEM/EDS) 결과, CGR과 SGR은 모두 육각 판상의 전형적인 이중층수산화물 결정 형상을 보이지만 탄소(C)와 황(S)의 함량은 서로 다르게 나타났다. 퓨리에 변환 적외선(FT-IR) 분광 분석결과, 탄산염(CO₃^2-)와 황산염(SO₄^2-) 이온들이 각각 CGR과 SGR의 층간 음이온으로 밝혀졌고, 이는 XRD를 활용한 광물상 동정 결과와 잘 일치한다. 철 용액으로의 수산화이온(OH^-) 주입 시간에 따른 혼합 용액의 pH와 Eh, 그리고 잔류 철 농도의 비율(Fe(II):Fe(III)) 측정 결과, 시간에 따른 차이는 있지만 두 green rusts 모두 1단계 전구체 형성, 2단계 중간 생성물로의 상변환, 그리고 3단계 green rust로의 상변환과 에이징에 의한 결정성장으로 이어지는 결정 형성 메커니즘을 보이는 것으로 판단된다. 본 연구는 공침법을 통해 CGR과 SGR을 안정적으로 합성하고 이들의 형성 메커니즘과 이화학적 특성을 규명함으로써, green rust를 활용한 응용 연구 및 산업 활용에 원천 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제26권1호
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• pp.27-32
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• 2022

전신 뼈 검사를 시행할 경우 검출기와 밀접한 거리로 인해 심리적 어려움을 겪고 있는 환자들이 많다. 최근 의료분야에서 가상현실(Virtual reality, VR) 장비를 사용하여 주의분산법(distraction method)을 통해 집중력이 약한 소아 환자 또는 중증 치료를 받는 환자에게 진통경감 효과를 줄 수 있다는 보고가 있다. 이에 본 논문은 핵의학 검사 시 환자들에게 심리적 안정을 주기 위해 VR 장비를 사용하였고, 이를 임상에서 활용할 수 있는지 평가해보고자 한다. VR 장비로는 ALLIP Z6 VR (ALLIP, Korea)을 사용하여 휴대전화에 연결한 후 실험을 진행하였다. 대상자는 2021년 9월 1일부터 2021년 9월 30일까지 전신 뼈 검사를 시행한 환자 30명으로 하였다. ^99mTc-HDP를 정맥주사한 후 3시간~6시간 뒤에 VR 장비를 착용하고 전신영상을 얻었다. 검사 후 설문조사를 실시하였고 검사에 대한 심리적 불안도와 VR 장비에 대한 만족도는 리커트 척도 5점을 이용하였다. 설문조사에 관한 가설검증 및 신뢰도는 SPSS Statistics 25 (IBM, Corp., Armonk, NY, USA)를 통해 분석하였다. 기존 전신 뼈 검사에 대한 불안감은 3.03±1.53인 반면 VR 장비 착용 후의 불안감은 2.0±1.21으로 불안도가 34%로 감소 한 것으로 나타났다. VR 장비에 대한 환자의 집중도가 검사에 대한 불안감에 미치는 영향력을 회귀분석 했을 때 B값은 0.750 (p<0.01), t값은 6.181 (p<0.01)으로 VR 장비에 집중할수록 검사 시 불안도가 감소하고 75%의 영향력이 있음을 나타냈다. 또한 전체적인 VR 장비에 대한 만족도는 3.76±1.28이었고 재사용의사율은 66%였다. 설문지의 신뢰도계수 Cronbach α값은 0.901로 나타났다. VR 장비를 사용할 경우 환자들의 주의가 분산되면서 불안감이 감소되고 심리적으로 안정되는 효과가 나타났다. 향후 VR 장비 기술이 발전됨에 따라 장비의 소형화가 가능해지고 VR 콘텐츠영상의 해상력이 증가하는 등 보다 사실적으로 환자에게 안정감이 제공된다면 임상에서도 다양하게 활용될 수 있을 것이라 사료된다.