• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.479-495
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• 2021

산림자원의 효율적인 관리를 위해서는 산림입지환경에 대한 종합 데이터베이스의 기반이 되는 산림입지토양도가 필요하다. 국내에서 그동안 1:25,000 산림입지도가 제작되어 사용되어왔으나 높은 정밀도와 개별 목적에 특화된 산림입지정보를 갖춘 대축척 산림입지토양도의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 2009년부터 2021년까지 1:5,000 축척의 산림입지토양도 제작사업이 진행되었다. 이와 관련하여 본 논문에서 1:5,000 산림입지토양도 제작 과정과 주요 결과, 활용 방안과 향후 발전 방향을 알아보고자 하였다. 산림입지토양도 제작은 표준매뉴얼에 따라 진행되었으며, 조사 및 분석 결과를 바탕으로 토양형, 토심, 토성별 전국 단위 지도가 작성되었다. 산림입지토양도 자료는 다양한 주제도 제작의 기초가 되며, 산림재해의 방지 및 예측과 환경용량 평가 등에 활용될 수 있다. 그러나 앞으로 산림경영 선진화와 디지털 사회로의 전환에 맞추어 산림입지토양도의 제작 방법을 발전시키고 그 활용방안도 다각화시킬 필요도 있다. 이를 바탕으로 국가 산림기본계획 목표 달성을 위한 다양한 정보 제공, 산림 빅데이터 확보 및 국가 발전 계획에 상응하는 지속가능한 산림경영의 실현 등을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.242-250
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• 2019

본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델 중, 시계열 데이터의 변환을 위한 모델인 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델을 이용한 산업용 로봇 고장 예지 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 고장 예지를 위한 추가적인 센서의 부착 없이 로봇 자체적으로 측정 가능한 관절 별 전류와 각도 값을 데이터로 사용하였고, 측정된 데이터를 모델이 학습할 수 있도록 전처리한 후, Seq2Seq 모델을 통해 전류를 각도로 변환하도록 지도 학습 하였다. 고장 진단을 위한 이상 정도(Abnormal degree)는 예측 각도와 실제 각도 간의 단위시간 동안의 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하였다. 제안 방법의 성능평가는 로봇의 정상 및 결함 조건을 달리한 상태에서 측정한 테스트 데이터를 이용하여 수행되었고 이상 정도가 임계값 넘어가면 고장으로 분류하게 하여, 실험으로부터 96.67% 고장 진단 정확도를 보였다. 제안 방법은 별도의 추가적인 센서 없이 고장 예지 수행이 가능하다는 장점이 있으며, 로봇에 대한 깊은 전문지식을 요구하지 않으면서 수행할 수 있는 방법으로 높은 진단 성능과 효용성을 실험으로부터 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.944-953
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• 2020

객체 검출 알고리즘은 자율주행 시스템 구현을 위한 핵심 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 객체 검출 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출에 가장 널리 사용되고 있는 Mask R-CNN의 경량화 모델을 제안하여 도로 내 다양한 객체들의 위치와 형태를 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 주의 모듈(Attention Module)을 Mask R-CNN 내 각각 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 적용함으로써 특징 지도를 적응적으로 재교정(Re-calibration)하여 검출 성능을 향상시킨다. 실제 주행 영상에 대한 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 크게 감소된 신경망 매개변수만을 이용하여 고성능 검출 성능을 유지함을 보인다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.589-602
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• 2020

과거의 많은 지진 사례에서 볼 수 있듯이 액상화 현상은 부등침하를 일으키고 심한 경우 건물 파괴, 지반 함몰과 같은 심각한 피해를 유발한다. 연구지역인 부산광역시 인근에는 지진발생 가능성이 높은 단층들이 분포하며 양산단층, 동래단층, 일광단층이 도심지를 통과하고 있다. 또한 최근 발생한 경주, 포항, 일본 구마모토 지진의 영향권 내에 위치하며, 도시 내 넓은 단층곡을 따라서 두꺼운 제4기 미고결 충적층이 발달하고 해안 지역에는 해빈 퇴적물과 함께 매립지가 넓게 분포한다. 따라서 부산광역시 인근에서 대형 지진이 발생할 경우 도심지 내에 액상화로 인한 큰 피해가 예상되어, 도시 전 지역을 대상으로 지진재현주기별 액상화 발생 가능성을 평가하였다. 그 결과, 지진재현주기에 따라 정도의 차이는 존재하나 낙동강 하구 평야지대와 부산만, 수영만, 송정역 일대에서 액상화 발생 가능성이 매우 높은 것으로 예측되었다. 또한 짧은 지진재현주기일수록 부지주기에 따라 상당히 다른 결과가 도출된 반면, 재현주기가 길어질수록 부지주기에 관계없이 그 결과는 비슷한 양상을 보였다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.587-599
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• 2023

기후변화로 인해 전 세계 주요 도시에서 홍수의 빈도와 위험성이 증가함에 따라, 도시 침수에 대비한 선제적 대응을 위해 넓은 공간 영역에서 고해상도 2차원 침수 정보를 신속하고 정확하게 해석할 수 있는 모의 기술의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 천수 방정식(shallow water equations)에 기반한 물리적 해석 방법은 고해상도 침수 예측을 위해 많은 컴퓨터 자원과 계산 시간이 소요되는 한계가 있다. 본 연구는 전환 규칙과 가중치 기반 시스템을 사용하여 침수의 시공간 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타(cellular automata) 기반 2차원 침수 해석 모형 Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D)의 이론적 배경을 고찰하고, 부산 온천천 유역의 침수 사상 모의를 통해 재현하여 국내 도시 유역에 대한 적용성을 검토하였다. 또한, Open Computing Language (OpenCL)와 Open Multi-Processing (OpenMP)과 같은 병렬계산(parallel computing)기술을 적용한 버전을 순차계산(sequential computing)결과와 비교하여 연산성능을 평가 하였다. 연구결과, WCA2D 모형에 의한 최대 침수심 분포는 과거침수 피해지도와 유사하게 모의되어, 복잡한 지형특성을 가지는 도시유역 침수의 시공간적 변화를 해석하기에 적절함을 확인하였다. 또한,병렬 계산 적용시 순차 계산 버전에 비해 OpenCL과 OpenMP는 약8배~14배, 5배~6배 연산 효율이 향상되어 효율적인 도시 침수 모의가 가능하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5B호
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• pp.501-509
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• 2006

홍수범람 수위에 따른 제방의 안전은 홍수방지 시스템 구축에 있어서 매우 중요한 요소이다. 그러나, 기존의 확정론적인 방법을 통한 홍수위의 계산은 입력매개변수들이 내포한 불확실성을 반영할 수 없다. 본 연구의 목적은 Monte Carlo 기법을 활용한 부등류 해석에 의하여, 설계홍수위 불확실도 계산방법의 개발에 있다. 제방의 신뢰도분석 모형에서, 본 연구에서는 Manning 조도계수, 설계유량, 하천의 단면좌표, 기점수위에 의한 홍수위의 불확실성을 고려하였으며, 정량화된 입력매개변수들의 변동성으로부터 하천홍수위의 변동성을 정량화하였다. 본 모형을 대구시를 관류하는 금호강 38.5 km 구간(95개 단면)에 적용하여, 각 단면에서 계산된 홍수위와 기설 제방고의 표고를 비교함으로써 월류 위험도를 분석하였다. 분석 결과, 기설 제방고와 비교하여 7개 단면에서 제방의 증고가 필요할 것으로 판단되었으며, 그 크기는 최소 1 cm에서 최대 56 cm로 계산되었다. 본 연구는 기존의 제방고 설계방법의 보완 및 홍수위험지도 제작, 홍수예측 시스템, 홍수피해완화 계획 설립 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지형학회지
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• 제27권1호
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• pp.61-89
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• 2020

The objective of this study is to characterize landslide susceptibility depending on various geo-environmental variables as well as to compare the Frequency Ratio (FR) and Evidential Belief Function (EBF) methods for landslide susceptibility analysis of rainfall-induced landslides. In 2013, a total of 259 landslides occurred in Chuncheon, Gangwon Province, South Korea, due to heavy rainfall events with a total cumulative rainfall of 296~721mm in 106~231 hours duration. Landslides data were mapped with better accuracy using the geographic information system (ArcGIS 10.6 version) based on the historic landslide records in Chuncheon from the National Disaster Management System (NDMS), the 2013 landslide investigation report, orthographic images, and aerial photographs. Then the landslides were randomly split into a testing dataset (70%; 181 landslides) and validation dataset (30%; 78 landslides). First, geo-environmental variables were analyzed by using FR and EBF functions for the full data. The most significant factors related to landslides were altitude (100~200m), slope (15~25°), concave plan curvature, high SPI, young timber age, loose timber density, small timber diameter, artificial forests, coniferous forests, soil depth (50~100cm), very well-drained area, sandy loam soil and so on. Second, the landslide susceptibility index was calculated by using selected geo-environmental variables. The model fit and prediction performance were evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the Area Under Curve (AUC) methods. The AUC values of both model fit and prediction performance were 80.5% and 76.3% for FR and 76.6% and 74.9% for EBF respectively. However, the landslide susceptibility index, with classes of 'very high' and 'high', was detected by 73.1% of landslides in the EBF model rather than the FR model (66.7%). Therefore, the EBF can be a promising method for spatial prediction of landslide occurrence, while the FR is still a powerful method for the landslide susceptibility mapping.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제13권4호
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• pp.1-27
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• 2007

1970년대 이후 현재까지 결혼관에 대한 대부분의 연구는 그 당시 결혼에 대한 생각들을 알아보기 위한 실태조사에 그치고 있다. 현대사회에 들어서면서 결혼에 대한 인식의 변화로 특히, 젊은이들의 결혼관은 많은 변화를 겪고 있는 것이 사실이다. 하지만 우리나라에서는 여전히 최근 서구의 결혼관이 많이 유입되어 있으나, 아직까지도 그 이면에는 과거 전통적인 제도적 결혼관이 뿌리박혀 있다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 결혼관을 보다 과학적인 방법으로 발전시키려는 노력의 일환으로 한국형 결혼관 척도를 통하여, 현대 사회를 살아가고 있는 젊은이들의 가치관 혼재에 따른 갈등을 예측해보고, 기혼부부의 안정적이고 바람직한 가정형성을 위하여 성공적인 결혼과 결혼 전·후의 심리적인 문제들을 탐색해볼 수 있는 기회를 제공해보고자 한다. 275명의 대학생들을 대상으로 실시한 문항선정 예비연구와 1,283명의 기혼부부들을 대상으로 결혼관의 타당도와 신뢰도를 살펴본 결과는 다음과 같다. 본 연구의 한국형 결혼관 척도에서는 '전통적인 결혼', '성공적인 결혼', '결혼의 불합리성', '결혼의 필요성', '동거', '이혼 및 재혼'의 6개 요인이 추출되었고, 기존의 척도와도 높은 상관을 보였으며, 각 하위척도들의 신뢰도 계수는 Cronbach α=.63 에서 .88로 비교적 신뢰롭게 나타났다.

• 지질공학
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• 제33권4호
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• pp.673-687
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• 2023

데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.