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기종점통행량(O/D) 기반의 고속도로 통행실적 산정 방법론 연구 (Methodology for Estimating Highway Traffic Performance Based on Origin/Destination Traffic Volume)

  • 이호원;홍정열;최윤혁
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.119-131
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    • 2024
  • 고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.

주거부문 행정자료의 인구주택총조사 활용방안

  • 이건;변미리;이명진;서우석
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.117-120
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    • 2005
  • 인구주택총조사는 국가통계의 가장 기본이 되는 자료를 생산하는 조사로 거의 대부분의 나라에서 전수조사방식으로 정기적으로 시행해왔다. 그러나 최근 들어 일부 국가, 특히 선진국에서 응답거부가 늘고, 조사대상을 접촉하기 어려운 등 조사환경이 나빠지고 있다. 아울러 조사비용이 급격하게 증가하고 있다. 이에 각 국의 통계청에서는 이러한 상황을 인구센서스에 대한 '근본적인 도전'으로 간주하고 있다(Jensen, 2000). 심지어 독일이나 네델란드에서는 조사환경의 악화로 1990년대 이후 인구센서스를 중단한 상태이다(Bierau, 2000). 조사환경의 악화는 조사의 포괄성과 신뢰성에 대한 문제를 야기한다. 선진국들과 마찬가지로 우리나라에서도 조사환경이 빠른 속도로 악화되고 있다. 더욱이 우리의 경우 읍면동사무소 기능축소로 말미암아 과거 인구주택총조사에서 실제 조사에 도움을 주었던 행정지원이 없어짐에 따라 앞으로 조사의 어려움은 더욱 커질 것으로 보인다. 이렇듯 악화되는 조사환경변화에 대응하여 선진 국가에서는 다양한 형태의 인구센서스방식들이 모색되고 있다. 많은 나라들이 순환형 센서스보다는 행정자료를 인구주택총조사에 활용하는 방안을 모색하고 있으며, 덴마크나 핀란드 등 일부 국가에서는 이미 전혀 조사를 하지 않고 행정자료로 대부분의 인구센서스 통계를 생산하고 있다(Harala, 1996; Gaasemyr, 1999; Laihonen, 1999), 많은 나라들이 행정자료를 활용한 인구센서스 방식을 선호하는 데는 또 다른 이유가 있다. 자료의 측면에서 보면, 행정자료를 활용할 경우 매년 인구센서스 통계를 생산할 수 있다. 실제로 현재 덴마크와 핀란드는 인구센서스에 준하는 통계를 매년 생산하고 있다. 또한 이러한 자료를 바탕으로 지역통계 수요에 즉각 대처할 수 있다. 더 나아가 이와 같은 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어 있고, 잘 정비되어 있어야 하며, 정보의 형태 또한 서로 연계가 가능하도록 표준화되어있어야 한다. 이와 더불어, 현재 인구센서스에서 표본조사를 통해 부가적으로 생산하는 경제활동통계를 생산하기 위해서는 개인이 속한 사업체를 파악할 수 있도록 모든 사업체가 등록되어 있고, 개인의 경제활동과 관련된 각종 정보들이 사업체에 잘 기록 및 정비되어 있어야 한다. 따라서 행정자료 기반의 인구센서스통계생산은 단지 국가의 통계뿐만 아니라 행정조직과 행정체계를 정비하고, 개인과 사업체의 등록체계를 정비하며, 사업체의 개인에 관한 정보를 정비하여 표준화하는 막대한 작업을 수반한다. 이런 이유에서 대부분의 국가들은 장래에 행정자료 기반의 인구센서스통계생산을 목표로 하되, 당장은 행정자료를 인구센서스에 보조적 수단을 사용하는 데 노력을 기울이고 있다. 우리나라의 경우 행정자료를 인구주택총조사에 활용할 수 있는 몇 가지 중요한 기반을 갖추고 있다. 첫째, 1962년부터 시행한 주민등록제도가 있다. 주민등록제도는 모든 국민 개개인을 파악할 수 있는 주민등록번호를 갖추고 있으며 40년 이상 제도화되어 오류가 거의 없는 편이다. 둘째, 세계 10위권 내에 들 정도로 높은 우리나라의 정보화 수준과 2000년부터 시작된 전자정부사업으로 행정자료를 연계${cdot}$통합할 수 있는 기반이 잘 갖추어져 있다. 반면, 우리나라 행정자료 가운데 주거(생활)단위와 사업체를 파악할 수 있는 자료는 매우불완전하다. 대표적으로 인구센서스통계의 주요한 단위인 가구를 파악할 수 있는 수준으로 주소체계가 정비되어 있지 않으며, 많은 사업체, 특히 소규모 사업 가운데 등록되어 있지 않거나 등록오류가 많은 편이다. 이외에도 과세대장, 토지대장 등 많은 행정자료가 아직은 불완전하여 이들을 직접 연계하기에 어렵다. 행정자료를 연계하기 위해서는 모든 자료를 정비하고 표준화하여 실제 행정에 활용하여야 하기 때문에 행정적으로 많은 노력과 시간이필요하다. 따라서 현재는 손쉬운 부분에서부터 인구주택총조사에 행정자료를 활용하고, 앞으로 활용 과정을 거치면서 행정자료를 정비하고 표준화하는 장기적인 방안을 마련할 필요가 있다.

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데이터 마이닝의 범죄수사 적용 가능성 (Usefulness of Data Mining in Criminal Investigation)

  • 김준우;손중권;이상한
    • 대한수사과학회지
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    • 제1권2호
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    • pp.5-19
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    • 2006
  • 데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

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원격탐사기법에 의한 도시열섬 연구 (A study on urban heat islands over the metropolitan Seoul area, using satellite images)

  • 이현영
    • 대한지리학회지
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    • 제40권
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    • pp.1-13
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    • 1989
  • 도시기후와 같은 소기후를 연구하기 위하여는 도시는 물론 그 주변의 농촌지역에 이르기까지 조밀한 기상관측망이 필요하다. 그러나 한국에서 뿐만 아니라 선진제국에서도 기상관측망의 밀도가 도시기후를 파악하기에 충분할 만큼 조밀하지 못한 실정에 있다. 이러한 상항하에서 도시기후에 관하여 연구하려면 기초자료부터 측정하여야하는 어려움이 있으며, 따라서 그 연구의 필요성은 절감하면서도 실제적인 연구는 극히 부진하여 그 범위도 대단히 한정되어 있다. 1960년에 TIROS 1호가 미국에서 발사된 이래 다수의 기상위성이 궤도상에서 선회하며 많은 기상정보를 지상으로 보내주고 있다. 그리하여 현장관측이 어려운 각종 기상현상에 관한 정보를 짧은 시간안에, 그리고 경우에 따라서는 적은 비용으로 입수할 수 있게 됨으로써 기상연구에 박차가 가하여지게 되었다. 특히 최근에는 컴퓨터 프로그램의 발달과 더불어 해상력이 1km인 AVHRR의 영상을 대축척으로 확대하여 사용할 수 있게 되는 한편 여러가지 오류도 수정할 수 있게 되었다. 그리고 이들 위성으로부터 관측된 열적외선 영상은 도시열섬을 나타내는데 있어서 중용한 자료로 사용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 원격탐사 기법에 의한 도시열섬 연구의 가능성을 타진하여 보고자 NOAA AVHRR 영상을 이용하여 남한지역의 도시열섬의 존재와 수도권지역 열섬의 강도 및 형태를 알아보고 나아가 도시열섬과 여러 도시현상간의 관계를 밝혀 보고자 한다.

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nDSM 및 도로망 추출 기법을 적용한 도심지 건물 변화탐지 (Urban Building Change Detection Using nDSM and Road Extraction)

  • 장영재;오재홍;이창노
    • 한국측량학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.237-246
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    • 2020
  • 최근 고해상도 영상을 지원하는 위성들이 다양화되면서 도심지에 대한 DSM (Digital Surface Model) 생성 및 업데이트가 가능해지고 있다. 그에 따라 고해상도 DSM을 이용해 건물 단위의 변화탐지가 가능해지면서 DSM을 활용한 건물 변화탐지 기법들이 다양하게 연구되고 있다. 기본적으로 DSM을 활용한 건물 변화탐지를 위해서는 스테레오 위성영상을 이용한 두 시기에 대한 DSM의 생성이 필요하며, 생성된 DSM의 표고값 차이를 이용해 변화를 탐지하는 D-DSM (Differential DSM) 방법이 일반적으로 사용된다. 그러나 D-DSM을 이용하는 기법은 두 DSM 간의 수직오차가 클 경우 건물의 변화를 탐지하기 위한 최소 수직좌표의 임계치를 정밀하게 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 DTM (Digital Terrain Model)의 높이를 기준표고로 지정하고 구조물의 높이만을 표현하는 nDSM (Normalized DSM)을 기반으로 D-nDSM (Differential nDSM)을 생성하고 모폴로지 필터링을 거쳐 변화탐지를 진행하여 표고 오차에 따른 변화탐지의 오류를 줄이고자 하였다. 또한 도로변 건물의 추출 정밀도 향상을 위해 nDSM에서 도심지의 도로망을 추출하는 방안을 제시해 D-nDSM기법에 적용하였다. 도시 변화지역을 대상으로 두 시기의 스테레오 영상을 이용하여 실험을 진행하였고, D-DSM을 이용한 변화탐지기법과 D-nDSM기법, 도로선형을 추출해 D-nDSM에 적용한 탐지방법 등을 비교하여 결과를 얻었다. 단순 D-DSM을 이용한 기법에서 수직 임계치에 따라 약 30~55%의 정확도를 얻어낼 수 있었다. 또한 D-nDSM 기법의 적용시 59%의 정확도를 얻었으며, 노이즈 필터링의 과정을 거쳐 77.9%의 정확도를 얻었다, 최종적으로 대상지의 도로 선형을 추출해 적용하여 87.2%의 전체 정확도를 얻을 수 있었다.

장애아동 어머니가 겪는 편견 및 차별경험 극복과정 (The Process of Overcoming Prejudice and Discrimination Experiences of Mothers with Disabilities)

  • 오연수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.477-490
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    • 2019
  • 본 연구는 장애아동 어머니가 겪는 편견 및 차별경험 극복과정을 분석하여 개선점을 모색하고자 한다. 이를 위해 장애아동을 양육하면서 편견 및 차별경험을 겪고 있는 장애아동 어머니 9명을 선정하여 인터뷰하였다. 자료 수집은 2018년 10월부터 11월까지 진행되었으며 반 구조화된 질문지를 활용하여 일대일 심층 면담을 하였다. 자료 분석은 수집한 자료를 근거로 현상을 기술하고 결론을 도출하는 귀납적 접근 방식인 합의적 질적 연구(Consensual Qualitative Research : CQR)방법을 통해 분석하였다. CQR 은 연구자들을 포함한 3명이상의 평정 자와 감사자로 구성된 합의 팀을 통해 연구의 전 과정에서 결과를 합의적으로 추론하게 되어 있어 연구자의 주관적인 오류를 방지하여 객관성과 일반화가 가능한 특징이 있다. 장애아동을 양육하면서 편견 및 차별경험과 극복과정을 CQR 분석한 결과 '장애아동 어머니의 편견 및 차별 경험', '장애아동 어머니의 차별 경험의 극복' 2개의 영역을 도출되었고, 그에 따른 7개의 하위영역, 28개 의 범주로 최종 구성되었다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 장애아동 어머니가 장애아를 양육하면서 겪는 편견 및 차별경험은 일반아동과 장애아동을 비교하고 바라보는 사회적 시선이다. 잘못된 지각, 편견, 고정관념, 거부감으로 장애아동을 바라보기 보다는 장애아동을 이해하고 수용하는 태도로 장애아동으로 대하기를 원하는 것으로 나타났다. 둘째, 장애아동 어머니가 겪는 차별경험의 극복과정은 장애아동을 양육하면서 자신의 대한 인식의 심화 및 심리적 성장을 통해 타인에 대한 깊은 이해와 수용능력이 향상되는 것으로 나타났다. 이는 문제 상황에 대한 대처능력의 향상과 더불어 문제 상황을 바라보는 새로운 관점이 생기는 계기가 되었다. 이러한 내적 성장은 사회구성원의 편견 및 차별 등에 어려움을 겪더라도 가족 내의 결속력과 응집력이 강화되는 동기로 작동되었다. 연구의 결과를 근거로 장애아동 어머니 심리적 안녕 과 장애아동이 사회구성원으로서 건강한 생활을 할 수 있도록 실천적, 정책적 함의를 제시하였다.

모바일 애플리케이션을 활용한 시민참여 인공새집 모니터링 방안 연구 (A Monitoring for Citizen Participation in Artificial Nest Boxes Using Mobile Applications)

  • 김경태;이현정;김채영;김휘문;송원경
    • 한국환경생태학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.221-231
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    • 2023
  • 박새는 도시생태계 내 환경변화를 측정할 수 있는 생물지표종이자 대표적인 식충성 조류로 건전성 유지와 같은 중요한 역할을 맡고 있다. 연구자들은 박새과 조류의 번식생태 파악을 위해 인공새집 조사방법을 활용하고 있으나, 공간적·시간적 한계로 거시적 관점의 연구를 진행하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 전문가 중심으로 수행된 기존 인공새집 모니터링이 갖는 한계를 벗어나고자 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트를 설계하였다. '수원시 앞마당 조류 모니터링단'은 시민조사원들의 자발적인 참여를 통해 경기도 수원시 내 녹지공간에 인공새집을 설치하고 박새과 조류의 번식생태를 관찰하는 프로젝트이다. 2021년 2월 9일부터 2월 22일까지 온라인 설문조사를 통해 참가자를 모집하였고, 시민조사원은 2021년 2월 23일부터 8월 31일까지 인공새집 설치부터 관찰까지 직접 수행하였다. 비전문가인 시민조사원들의 진입장벽을 낮추고 일관된 데이터를 수집하기 위해 모니터링 과정 전반에 대한 온라인 교육을 수행하였고 모바일 애플리케이션을 이용하여 인공새집 관찰기록을 수집하였다. 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트에는 98명의 시민조사원이 참여하였고 배포된 206개의 인공새집 중 175(84.95%)개가 수원시 내 녹지공간에 설치되었다. 설치된 인공새집 중 위치 좌표 생성 오류가 발생한 2건을 제외한 173(83.98%)개를 대상으로 시민과학 프로젝트 결과를 확인했다. 시민조사원으로부터 수집한 인공새집 관찰기록은 총 987회이며, 최솟값은 1회, 최댓값은 26회, 평균은 5.71±4.37회로 나타났다. 월별 인공새집 관찰 횟수는 2월 70회(7.09%), 3월 444회(44.98%), 4월 284회(28.77%), 5월 133회(13.48%), 6월 46회(4.66%), 7월 6회(0.61%), 8월 4회(0.41%)로 조사되었다. 설치된 173개의 인공새집 중 57개(32.95%)에서 조류의 이용을 관찰할 수 있었고 박새 12개소(21.05%), 곤줄박이 7개소(12.28%), 미동정 조류 38개소(66.67%)로 확인되었다. 본 연구는 박새과 조류의 번식생태를 조사방법으로 활용되는 인공새집 모니터링에 시민의 참여 가능성을 처음으로 검토한 연구로 향후 시민과학을 접목한 생태모니터링 설계의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

머신러닝 기반 위성영상과 수질·수문·기상 인자를 활용한 낙동강의 Chlorophyll-a 농도 추정 (Estimation of Chlorophyll-a Concentration in Nakdong River Using Machine Learning-Based Satellite Data and Water Quality, Hydrological, and Meteorological Factors)

  • 박소련;손상훈;배재구;이도이;서동주;김진수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.655-667
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    • 2023
  • 전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R2), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R2가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

사용자 수요 기반의 재난 상황관리 지능화에 관한 연구 (Research on Making a Disaster Situation Management Intelligent Based on User Demand)

  • 최선화;손종영;김미송;윤희원;류신혜;윤상훈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_2호
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    • pp.811-825
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    • 2023
  • 데이터 활용을 통한 지능형 행정서비스 정책을 적극적으로 추진하고 있는 정부 기조에 따라, 재난안전관리 분야도 신종·복합재난에 효율적으로 대응하기 위한 데이터 기반의 상황관리시스템을 구축·운영하고 있다. 하지만 재난 상황 발생 시 현장 상황 파악에 어려움이 있고, 방대한 데이터의 표출만으로는 상황판단 및 수습·대응에 필요한 정보를 제공하는 데 여전히 한계가 있다. 본 논문은 재난안전상황실 근무자의 상황관리 업무에 대해 지능정보기술을 활용하여 지능화 및 효율화에 필요한 구체적인 기술 도출을 목적으로 한다. 중앙재난안전상황실 근무자를 대상으로 개별 면담 및 조사를 통해 재난 상황관리 업무 범위와 GIS 통합상황관리시스템의 활용 상황 및 시스템에 구축된 데이터의 용도와 특징을 조사·분석하였다. 그리고 상황관리 업무의 지능화 및 효율화에 필요한 기술을 도출하기 위하여 신속·정확한 현장상황 파악, 데이터 기반 상황판단, 효율적 상황관리 업무 지원을 전략으로 하여 실행과제를 정의하고, analytic hierarchy process (AHP) 분석을 통해 실행과제의 중요도를 평가하여 우선순위를 결정하였다. 그 결과 상황관리 효율화를 위해서는 영상 및 센서 데이터에 대한 수집·분석·관리와 사람이 수행하는 경우 많은 시간이 소요되거나 오류가 있을 수 있는 작업, 즉 상황관련 자료 수집 및 보고서 작업에 지능정보기술 활용이 필요한 것으로 분석되었다. 결론적으로 상황관리 지능화 전략 가운데 중요도가 높은 신속하고 정확한 현장상황의 파악과 효율적 상황관리 업무 지원이 우선적으로 상황관리 지능화 기술 개발 대상으로 추진할 수 있을 것이다.

키오스크 소비자의 만족수준 연구: Kano, Timko, PCSI 방법론을 중심으로 (A Study on Kiosk Satisfaction Level Improvement: Focusing on Kano, Timko, and PCSI Methodology)

  • 최재훈;김판수
    • 벤처창업연구
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    • 제17권4호
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    • pp.193-204
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    • 2022
  • 본 연구는 키오스크 사용자를 대상으로 소비자 만족 수준 측정 및 개선의 영향력 정도를 분석하였다. 현대에 이르러 기술의 발전과 온라인 환경의 개선으로 인해 단순노동 업무는 10여 년 후 사라질 확률이 90%가 임박한다. 국내 연구에서도 단순 노무 직종'이 약 36%의 확률로 진보된 기술에 영향을 받아 사라질 것으로 예측되며 기업으로서도 인력 구인과 인건비 등의 문제로 인해 점차 무인화를 진행하며 그 대체재로써 키오스크를 선호하고 있다. 특히 최근 전 세계적으로 큰 유행으로 번지고 있는 코로나19 바이러스로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 높아지며 키오스크 도입 경향은 더욱 가속화되어 세계시장에서 2021년 835억 원 규모로 성장하며 연평균 8.9%의 성장세를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 키오스크의 무인이라는 특성으로 인해 일부 소비자는 여전히 사용에 어려움을 겪고 있으며 이러한 기술 사용이 익숙지 않은 소비자들을 중심으로 비대면 서비스 자체에 대한 거부감과 서비스 오류에 대한 불안감 등으로 서비스 공동 생산자에 대한 이해가 부족해 점원과 소비자 간의 역할 갈등을 유발하거나 기술 사용이 익숙한 세대와 서비스 제공 측면에서 불평등이 이루어지고 있다. 또한, 키오스크는 대표적인 기술 기반 셀프서비스 산업이기에 사용자가 불편함을 느끼거나 추가적인 노동을 한다고 여기면 전체적인 서비스 가치 하락을 경험하여 키오스크 산업 자체의 성장세를 억제할 수 있다는 점에서 소비자 중심의 키오스크 개선 방향성 연구는 중요하다. 이에 실제 사용자들을 중심으로 직접 사용함에서 중점 사항에 대한 인터뷰를 진행하여 디스플레이 배색, 글자 크기, 기기의 디자인, 기기의 크기, 내부 UI(인터페이스), 정보의 양, 인식 센서(바코드, NFC 등), 디스플레이 밝기, 자체 이벤트, 반응속도 항목을 추출하였다. 이후 설문을 활용하여 각 기대 평가 항목의 Kano 모델 품질 속성 분류를 진행하였으며 최빈값만을 고려하여 차순위의 통계적 의미가 무시된다는 Kano 모델의 단점을 보완하기 위하여 이를 정확한 수치로 계산할 수 있는 Timko의 고객 만족 계수를 활용하였으며 연구를 통해 키오스크 기대 평가 항목들의 개선 영향력을 최종적으로 분별하여 개선 우선순위를 도출하기 위하여 PCSI Index 분석을 추가로 진행하였다. 그 결과 개선의 영향력은 내부 UI(인터페이스), 글자 크기, 인식 센서(바코드, NFC 등), 반응속도, 자체 이벤트, 디스플레이 밝기, 정보의 양, 기기의 크기, 기기의 디자인, 디스플레이 배색 순으로 나타났으며 이를 통해 키오스크 기반 분야별 연구의 종합적인 비교 및 벤처 산업의 개선 방향성 설정에 이바지하고자 한다.