본 연구의 목적은 금산군에 위치한 마을습지 분포를 파악하고, 선행 연구된 서천군 마을습지와의 지형특성에 따른 마을습지 분포현황을 비교하는 것이었다. Arc-GIS(v10.1)를 이용하여 지형, 수문, 습지 코드를 추출하여 마을습지 가능지 607개소가 도출되었고, 위성영상, 항공사진, 지형도, 한국토지정보시스템(KLIS), 토지이용도, 토지피복도(중분류), 토지이용현황도 등을 바탕으로 실내 판별작업 결과, 192개소가 도출되었다. 192개소를 대상으로 현지답사와 실내판별 작업을 통해 123개소의 최종 마을습지가 도출되었으며, 금산군 마을습지와 생태환경이 다른 서천군의 마을습지와 분포특성을 비교해 보았을 때 내륙산지지역인 금산군 소규모 마을습지 분포 특성은 해안평야지역인 서천군에 비해 면적은 60%이상 넓음에도 마을습지 가능지는 큰 차이가 없었으며, 최종 판별된 마을습지는 오히려 훨씬 적은 2/3 수준에 불과한 것으로 확인되었다. 소규모 마을습지는 생태적 중요성에도 불구하고, 관리의 사각지대로서 급격히 사라지고 있어 종합적이고 체계적인 관리를 위해서는 마을습지의 기능과 보전가치 등의 평가와 더불어 마을습지 분포, 생태적 기능, 보전가치 평가 등을 종합한 마을습지 DB구축 및 관리가 중요하다. 일상생활을 통해 지역 생태계의 생태적 질을 향상하고, 지역주민과 탐방객에게 양질의 생태계 서비스 혜택을 제공하기 위해서는 마을습지의 보전과 조성으로 양적 질적 확대를 도모하여 생태네트워크를 구축하는 것도 중요하다. 아울러 후속연구로서 마을습지 입지별 유형별 규모별 관리전략과 현명한 이용전략 수립 연구가 필요하다. 마지막으로 본 연구 성과는 지역의 생태계 서비스 평가를 위한 기초자료는 물론 생태자연도 및 국토환경성평가도 등 토지의 생태적 가치를 평가하기 위한 근거로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 공동관리 급식을 시행하는 초등학교의 안전한 급식을 위하여 HACCP 시스템 적용 지침을 개발하고자 경북 경산지역에 위치한 W와 D초등학교의 급식메뉴를 선정하여 2002년 12월∼2003년 2월에 실시하였다. 급식 메뉴에서 학생들의 편식을 교정하데 도움이 되며, 미생물에 의한 오염 가능성이 높은 냉동 해산물을 사용하는 오징어덮밥을 HACCP 적용메뉴로 결정하였다. 오징어 덮밥의 생산 단계에 따라 공정흐름도를 작성하여 생산단계에서 반드시 점검해야 할 HACCP을 적용 지침를 제시하였다 (1) 해동 및 세정: 냉동 오징어는 흐르는 수도물로 해동하여 손질한 후 조리직전까지 식품의 내부온도는 가능한 1$0^{\circ}C$ 이하로 유지 또는 냉장보관하고, 소요시 간은 30분을 초과하지 않도록 한다. 채소는 3구 세정대에서 세정하고, 지하수 사용은 배제해야 하며 작업은 20분 이내에 완료되도록 한다. (2) 썰기: 오징어와 채소를 사용하는 칼과 도마는 구별하여 사용하며, 조리원의 개인위생을 점검하고, 칼과 도마를 포함한 조리기구의 사용 전 후의 세정 및 소독상태를 확인한다. (3)조리: 오징어와 채소는 각각 조리(데치기와 볶기)한 후 함께 섞어 끓인다. 오징어는 완전히 익혀야 하며, 완성된 음식의 내부온도는 94$^{\circ}C$ 이상이어야 하며, 21분 이상 가열한다. 맛보기 는 올바른 방법으로 실시해야 한다. (4) 배식: 조리원의 위생습관(마스크, 머리수건 및 일회용 장갑착용)을 확인하고, 음식 (오징어덮밥)의 내부온도(84.4$^{\circ}C$이상)와 조리실의 이상적 실내온도(15∼18$^{\circ}C$), 조리기구 취급이 위생적으로 이루어지는지 확인한다. 공동관리교의 안전한 급식은 표준화된 메뉴에 따라 공정 흐름도를 작성해야 하며, HACCP이 적용된 지침서가 모든 메뉴에 따라 갖추어 져야 비로소 실행될 수 있다. 따라서 정확한 온도를 측정하고 HACCP을 이해할 수 있는 교육프로그램과 다양한 종류의 식단을 생산할 수 있는 기본적인 시설과 기구를 갖춘 조리실, 전문 영양사와 고용 조리원 확보 및 안전한 식수공급이 이루어 져야 하며 이를 뒷받침하는 국가차원의 지원과 지속적인 연구가 필요하다고 사료된다.
LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다. 본 논문에서는 1550 nm 시각안전 광원을 활용한 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 구성하고 다양한 측정 환경, 반사 물질, 물질의 각도에 대한 LIDAR 신호 분석 방법과 결과를 보고한다. 실내, 주간, 야간의 환경에서 25 m 거리에 위치한 5% 알루미늄 반사판과 건물 벽을 활용하여 각 측정 환경에서 반사율이 다른 물질에 대한 신호를 분석하고, 다양한 각도를 갖는 실제 장애물을 고려하여 반사 물질의 각도 변화에 대한 신호 분석도 진행하였다. 이러한 신호 분석은 수신 정보의 신뢰도 판별을 위한 SNR과 거리 정보 정확성의 지표인 타이밍 지터를 활용하여 측정 환경 및 반사 조건과 LIDAR 신호 간의 상관관계 확인이 가능한 장점이 있다.
본 논문에서는 화장장이란 특수한 실내 공간에서 시신을 최종 목적지인 화장로까지 안전하게 운구할 수 있는 무인이송차량(AGV)의 이동 제어 문제를 다루고자 한다. 바닥에 유도라인을 매립하는 방식은 화장장 환경에 적합하지 않기 때문에, 적외선 센서 기반 AGV 이동 궤적 제어 방식을 제안한다. 이 방식은 AGV가 근적외선을 방사하여 미리 부착된 랜드마크(landmark) 판독을 통해 해당 경로를 따라 주행하게 된다. 이러한 방식이 갖는 문제점은 랜드마크 배열 과정에서 사각 지역(dead zone) 및 중첩 지역(overlap zone)이 존재할 수 있다는 점이다. 이를 해결하기 위해 이중 랜드마크 인식을 통해 센싱 과정에서의 오차 발생 과정을 최소화할 것이다. 또한, 화장로에 진입하기 위한 회전 구간에서는 회전 직후 화장로의 진입로와 일직선을 유지하도록 AGV 안쪽 바퀴와 바깥쪽 바퀴의 가속도 제어를 위한 알고리즘을 제안할 것이다. 본 논문에서 제안한 방식은 모의 차량에 적용하여 그 타당성을 검증하였다. 실제 국내 화장장에 본 논문에서 개발한 AGV 시스템을 적용하여 오차 범위 내에서 동작함을 확인하였다.
자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.
코로나19 팬데믹의 장기화로 인해 실내 생활에 지쳐가는 사람들이 우울감, 무기력증 등을 해소하기 위해 근거리의 산과 국립공원을 찾는 빈도가 폭발적으로 증가하였다. 자연으로 나온 수많은 사람들이 오가는 걸음을 멈추고 숨을 돌리며 쉬어가는 장소가 있는데 바로 약수터이다. 산이나 국립공원이 아니더라도 근린공원 또는 산책로에서도 간간이 찾아볼 수 있는 약수터는 수도권에만 약 6백여개가 위치해 있다. 하지만 불규칙적이고 수작업으로 수행되는 수질검사로 인해 사람들은 실시간으로 검사 결과를 알 수 없는 상태에서 약수를 음용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 약수터 수질에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 다양한 곳에 흩어져 있는 데이터를 수집하여 실시간으로 약수터 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 데이터 수집의 한계로 인해 서울과 경기로 지역을 한정한 후 데이터 관리가 잘 이루어지고 있는 18개 시의 약 300여개 약수터를 대상으로 2015~2020년의 수질 검사 데이터를 확보하였다. 약수터 수질 적합 여부에 영향을 미칠 것으로 여겨지는 다양한 요인들 중 두 차례의 검토를 거쳐 총 10개의 요인을 최종 선별하였다. 최근 주목받고 있는 자동화 머신러닝 기술인 AutoML 기법을 활용하여 20여가지의 머신러닝 기법들 중 예측 성능 기준 상위 5개의 모델을 도출하였으며 그 중 catboost 모델이 75.26%의 예측 분류 정확도로 가장 높은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 추가로 SHAP 기법을 통해 분석에 사용한 변인들이 예측에 미치는 절대적인 영향력을 살펴본 결과 직전 수질 검사에서 부적합 판정을 받았는지 여부가 가장 중요한 요인이었으며 그 외 평균 기온, 과거 연속 2번 수질 부적합 판정 기록 유무, 수질 검사 당일 기온, 약수터 고도 등이 수질 부적합 여부에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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