본 연구는 대한민국 경상남도 김해시를 대상으로 토지피복유형과 도시온도 간의 관계성을 분석하였다. 자료는 2000~2010년의 토지피복도와 MODIS 표면온도, RCP 기반 한반도 상세 기온자료를 활용하였다. 시가화지역의 면적비율과 표면온도의 상관성은 0.417, 농업지역은 0.512, 산림 지역은 -0.607로 나타났다. 표면온도와 기온의 상관성은 0.301이었다. 기온과의 상관성에서는 시가화지역이 0.275, 농업지역 0.226, 산림지역 0.350으로 분석되었다. 시가화지역과 농업지역은 면적이 증가할수록 표면온도와 기온이 증가하는 것으로 나타났고, 산림지역은 반대의 향상을 보였다. 구조방정식 모형 결과에서는 시가화지역과 농업지역은 표면온도 상승에 직접적인 효과가 있고, 산림지역은 기온 저감에 직접적인 효과가 있었다. 향후에는 지표면 부근에서 측정된 기온자료를 활용하여 공간특성의 변화에 따른 표면온도와 기온의 관계성을 파악하는 것이 필요하며, 이를 통해 도시 및 환경계획 차원에서 도시열섬 완화를 위한 방안을 마련할 것이다.
기존에는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축을 위해 주로 토털스테이션을 이용한 현황측량, 원격탐사, GNSS(Global Navigation Satellite System) 등의 방법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 토털스테이션이나 GNSS는 대상지에 접근과 많은 관측을 요구하기 때문에 작업효율과 경제성이 떨어지며, 항공사진이나 인공위성영상은 지형의 3차원 형상을 취득하기 어렵다는 단점이 있다. 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 측정 대상물에 무수히 많은 레이저를 주사하여 X, Y, Z 좌표와 형상에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 자료처리의 자동화가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 이용하여 사면의 변위를 검출하고자 하였다. 연구대상 사면 3개소를 선정하고, 2016년과 2017년에 대상 사면에 대한 자료를 취득하였으며, 자료 처리를 통해 경사면의 형상과 단면에 대한 데이터를 생성할 수 있었다. 또한 생성된 데이터의 중첩분석을 통해 효과적으로 사면의 변위가 0.1m 이내임을 파악함으로써, 위험사면의 관리를 위한 지상 LiDAR의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 주기적인 데이터 취득 및 분석이 이루어진다면 지상 LiDAR를 이용한 방법은 효과적인 위험사면 관리에 기여할 것이다.
생체 감지기술 발달은 그동안 거대한 전문 의료기기에서만 가능했던 다양한 생체 정보 수집을 간편하게 가능케 하였다. 센서 소형화는 진단기기의 휴대성을 높여 기존에 병원에 직접 가서 해야만 했던 다양한 건강 진단을 생활 속에서 간편히 수행할 수 있게 하였다. 스마트폰 같은 휴대기기에 센서를 결합하거나, 첨단 IOT(Internet of Things, 사물인터넷) 기술을 적용해 체내 삽입형, 혹은 부착 가능한 초소형 모듈 등 의료기기의 새로운 폼팩터를 만들어냈다. 또한, 측정결과를 스마트폰 등 휴대용 정보기기를 통해 즉시 확인할 수도 있다. 아직 국내에서는 상용화가 더디게 이루어지고 있지만, 미국 등 원격의료 서비스를 허용한 나라에서는 이 분야에서 다양한 양상으로 신기술 적용이 이루어지고 있다. 세계적으로 가장 빠르게 고령화가 진행 중인 대한민국에서 의료수요, 공급, 그리고 비용 문제는 점점 커지고 있다. 이런 상황에서 새로운 건강관리 개념인 스마트 헬스케어가 기존의 의료체계를 보완할 수 있을지 크게 주목받고 있다. 본 연구는 스마트 헬스케어와 관련된 기술 동향을 확인하고, 다양한 헬스케어 제품을 UX 디자인적 측면에서 유형화하였다. 또한, 스마트 헬스케어 기술을 대상 사용자인 노인에게 적용하기 위한 UX 디자인 접근방법과 지침을 제시하였다. 본 연구가 새로운 사회적 문제인 고령사회 헬스케어 문제 해결에 돌파구가 될 UX 디자인 분야의 기반자료가 되기를 기대한다.
최근 컴퓨터, 스마트 기기 등 디지털 매체의 사용이 급격히 늘어나면서, 이들 기기에 저장되는 정보 또한 방대하고 다양한 방식으로 저장되고 있다. 이들 정보는 수사기관의 영장에 기재된 범죄와 무관한 정보, 즉 별건 정보도 포함하고 있으므로, 이를 압수수색 할 경우 피압수자의 기본권과 방어권, 사생활 침해가 우려된다. 최근 들어 정보저장매체 등의 압수수색절차에서 피압수자 참여권의 중요성을 강조함으로써 참여권에 대한 관심이 커지고 있다. 이에 각 수사 기관은 참여권을 보장하기 위해 노력하고 있으나 구체적인 가이드라인이 없는 상태로 상황과 환경에 따라 각기 다른 방식으로 시행하고 있다. 이 과정에서 피압수자 측의 참여권 보장 악용으로 수사의 신속성 보안성이 저하되거나, 참여 시 원격초기화 등을 통한 증거인멸까지 시도되는 부작용이 발생하고 있다. 본 연구에서는 정보저장매체의 현장 외 반출 및 디지털 증거탐색 과정에서의 참여권 보장 환경에 대하여 4개 상위 영역과 30개 하위 측정 항목으로 전국의 디지털 증거분석관을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 중요도 수준과 이행도 수준의 차이를 IPA 매트릭스 분석기법을 통해 절차, 장소, 사람, 기술요인 평가로 나누어 분석 하였다. 중점개선영역에 속한 7개 항목은 절차 항목 1개, 장소 항목 3개, 사람 항목 3개로 나타났다. 우선적인 지원 및 개선 사항이 요구되는 항목에 대한 피압수자의 기본권, 방어권, 사생활 침해에 대한 권리 보장과 부작용 사례를 최소화하고, 디지털 증거분석관의 신속도, 효율성을 저하시키지 않는 참여권 보장 환경을 만들기 위한 유용한 근거로 활용 되는 것에 본 연구의 의의가 있다.
전 세계적으로 지구온난화현상이 심화되고 있으며, 특히 우리나라의 경우 급격한 산업 발전 등으로 인해 도시화가 진행되면서 도시열섬현상까지 발생되고 있다. 이렇게 도시의 온도가 상승하게 되면 주거 생활의 쾌적성 및 냉방부하와 같은 문제 등을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 지붕 색상에 따른 쿨루프 성능 평가를 진행하였으며, 기존의 평지붕 축소 모형, 손잡이 형태의 열화상 카메라 또는 레이저 온도계를 이용하지 않고, 실제 건물과 UAV에 열적외선 카메라를 장착하여 원격탐사 기법으로 옥상 색상 (흰색, 회색, 초록색, 청색, 갈색, 검은색)에 따른 표면 온도를 취득하였다. 그 결과 흰색을 적용한 표면 온도가 다른 색상보다 11도에서 20도 낮게 나타났으며, 에어컨의 실내 온도와 디지털 온도계의 실내 온도 또한 흰색의 색상이 다른 색상보다 약 1.5도에서 4.4도, 약 1.5도에서 3.5도 낮게 측정되었다. 이를 통해 흰색이 쿨루프 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있었으며, UAV와 열적외선 카메라를 통해 기존 다른 연구에서 사용했던 방법보다 신속하고, 편리하게 쿨루프 성능 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
세균과 바이러스에 감염된 작물의 생물적 스트레스 탐지를 원격탐지 기술 기반의 열적외 센서를 이용하여 실내 생육 챔버에서 실험하였다. 감염으로 인한 엽온의 증가와 감염 농도에 따른 엽온 차이를 확인했다. 또한 엽온 기반으로 산출한 CWSI 값은 감염 잎에서 증가하였고, 그러한 현상은 육안으로 병징을 발견하기 하루 전에 시작되었다. 따라서 스마트팜 시스템의 작물 모니터링에 열적외 센서를 이용한다면, 병해의 탐지는 물론 피해 등급 평가, 조기 알람 등에 활용될 수 있을 것이다. 하지만 실제 스마트팜 적용을 위해서는 향후 엽온 측정 정확도 향상 기술, 자료 해석 방법, 생물 비생물적 스트레스 구별 알고리즘 연구 등이 추가로 필요할 것이다.
본 연구는 경상남도 창원시의 열환경 개선을 위해 열환경, 찬공기의 생성·유동성 및 지리적 특성을 분석하여, 지역 맞춤형 바람길 조성 방안을 검토하였다. 공간분석(spatial analysis), 원격탐사(remote sensing) 기법을 활용하여 창원시의 지표면온도, 토지피복 및 토지이용, 바람장, 경사도를 측정하고 이를 통해 바람길 분석모형을 구성하였다. 2020년도를 기준으로 분석한 결과, 창원시는 전반적으로 찬공기 생성에 유리한 토지피복 특성을 가지고 있으나, 대부분의 도심지 지역의 기온이 가장 높게 나타났다. 북창원 생활권, 진북면, 웅동, 웅천동 등 지역의 기온이 비교적 높으며, 산지지역에서 평균 풍속이 높고, 시가지에서 평균 풍속이 낮은 전형적인 경향을 보였다. 이에 따라 북창원 생활권, 구 창원 도심지, 호계리·평성리 지역, 창포만 지역을 열환경 개선지역으로 도출하고 각 지역의 특성을 고려한 지역 내 찬공기 유입 및 주변 산지, 저수지, 공원 지역 등과의 바람 유동성 확보를 통해 기온저감 및 대기질을 개선할 수 있는 다양한 방안들을 제안하였다.
본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.
코로나19(COVID-19)로 인해 우리 사회는 급격한 변화를 겪고 있으며 특히 교육 현장에서는 디지털 기술을 활용한 온라인 학습이 다양한 형태로 시도되고 있고, 교육 시스템의 변화에 따라 교사와 학생의 전통적인 역할에도 많은 변화가 생겼다. 그러나 비대면 교육 상황에서 발생하는 학습 몰입 저하, 교수·학습자 간의 상호작용 부재, 기초 학력 저하 등 원격 수업이 가지는 한계점이 지속적으로 제기되고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위해서 적절한 교육적 전략이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 가상 세계(Virtual Reality)와 현실 세계(Real World)의 상호작용을 기반으로 하는 '메타버스(Metaverse)'의 개념에 주목하고 이를 기반으로 하는 교육 활동의 효과성을 검증하고자 했다. 세부적으로 메타버스 가상 교실(Virtual Classroom)에서 플립러닝(flipped learning)을 실현하기 위한 교육 프레임워크를 제안하고, 이를 기반으로 개발된 교수·학습 프로그램으로 단일집단의 학습 몰입도를 측정하여 개발된 프레임워크의 효과성을 검증했다. 본 연구에서 제안한 메타버스 플랫폼 기반의 플립러닝 프레임워크 및 교육 프로그램을 적용했을 때 학습자들의 학습 몰입도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.
철도 시설물에서는 침하 및 틀림에 의해 사고가 발생할 수 있어 변형을 적정수준으로 유지하는 것이 중요하다. 변형을 모니터링하기 위해서는 과도한 인력과 시간이 필요하기 때문에 이를 개선하기 위해 위성원격탐사 기술 중 하나인 InSAR 기술을 활용하고자 한다. 장기적인 시계열 분석을 위해서는 25장 이상의 고해상도 위성정보로 PS-InSAR 기법을 활용 할 수 있으나, 신속하고 단기적인 방법으로 2장 이상의 위성정보로 D-InSAR 기법으로 미세 변형을 관측할 수 있다. 본 연구에서는 TerraSAR-X 영상을 이용하여 D-InSAR 기법을 적용하여 오송 철도종합시험선로의 지반 침하량 및 구조물 변형량을 구하였다. 구조물과 사면에 반사강도를 높일 수 있는 코너리플렉터를 인공적으로 설치하여 변위 값을 임의로 수 mm 조정하여 이를 검증 할 수 있도록 하였다. D-InSAR 분석 결과로부터 적절한 코너리플렉터 배치도를 산출하였고, 궤도, 사면, 구조물 구역의 변위량을 측정하였다. 더불어 임의로 조정한 코너리플렉터의 변위값을 D-InSAR 분석으로 산출하였다. 본 연구 결과로부터 D-InSAR 결과를 철도시설물과 같은 광범위한 인프라 시설에 모니터링을 위한 기법으로 활용 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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