본 연구는 전라북도 남원시, 장수군과 경상남도 함양군의 경계에 위치한 백두대간 봉화산의 관속식물상을 파악하여, 생물다양성 보존 및 외래식물의 확산 방지를 위한 기초자료로 활용하기 위하여 조사를 실시하였다. 국립수목원 산림생물표본관에 소장된 봉화산 표본 검토와 함께, 2020년 4월부터 2023년 7월까지 총 15회에 걸쳐 현지조사를 수행하였다. 그 결과, 본 조사 지역의 관속식물은 97과 279속 409종 16아종 32변종 9품종의 총 466분류군으로 조사되었다. 이 중 특산식물은 8분류군, 적색목록 중 취약(VU)에 속하는 종은 1분류군으로 확인되었다. 식물구계학적 특정식물종은 총 57분류군으로 V등급에 1분류군, III등급에 9분류군, II등급에 14분류군, I등급에 33분류군이 각각 발견되었으며, 외래식물은 24분류군, 그리고 생태계교란야생종은 1분류군이었다. 분류군의 유용성 조사에서 식용 353분류군, 섬유용 3분류군, 약용 71분류군, 관상용 21분류군, 목초용 108분류군, 공업용 2분류군, 잡용 7분류군, 용재용 11분류군으로 나타났다.
본 연구는 CT 촬영 시 금속으로 인해 발생한 금속 인공물 감소를 위한 알고리즘 적용에 따른 영상 화질에 대한 정량적 비교를 하고자 한다. Spectral detected-based CT와 CT ACR 464 팬톰을 이용하여 일반적인 필터보정역투영 알고리즘을 적용한 기준 영상을 10장 획득하고, 동일 팬톰에 금속 인공물을 발생시켜 일반적인 필터보정역투영 알고리즘을 적용한 영상을 10장 획득하였다. 금속 인공물을 발생시켜 획득한 영상의 원시 데이터에 metal artifact reduction 알고리즘, 가상 단일 에너지 알고리즘, metal artifact reduction 알고리즘 적용 후 추가로 가상 단일 에너지 알고리즘을 적용한 영상을 각각 10장씩 획득하였다. 알고리즘 적용에 따른 hounsfield unit 비교를 위해 CT ACR 464 팬톰 module 1에 위치한 폴리에틸렌, 뼈, 아크릴, 공기, 물에 관심영역을 설정하고, 전체 영상 화질 평가를 위해 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차, 신호 대 잡음비, 최대 신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 지표를 통해 알고리즘 별 비교하였다. 알고리즘 적용 영상 별 hounsfield unit 비교 결과 알고리즘 적용 영상 간 유의한 차이를 보였으며(p < .05), 아크릴을 제외한 관심영역에서 가상 단일 에너지 알고리즘 적용 영상에서 큰 변화를 나타냈다. 영상 화질 평가 지표 결과 metal artifact reduction 알고리즘 적용 영상 화질이 가장 높았으나, 구조적 유사도 지수는 metal artifact reduction 알고리즘 적용 후 추가로 가상 단일 에너지 알고리즘이 동시에 적용된 영상이 가장 높았다. CT 촬영 시 금속 인공물 감소에 metal artifact reduction 알고리즘이 가상 단일 에너지 알고리즘에 비해 효과적이었지만, 양질의 CT 영상 획득을 위해 알고리즘 적용에 따른 이점과 영상 화질 변화를 파악하고 효율적인 활용이 필요하다고 사료된다.
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.
노티싱(noticing, 주목하기)은 교사의 전문성 신장에서 핵심 역량으로 주목받아왔다. 교사의 노티싱이란 교수·학습 상황과 같이 교사가 접하고 있는 상황에서 특정한 현상이나 사물에 주의를 기울이고 그에 대한 해석과 추론을 기반으로 의사결정을 하는 능력으로 초임 교사의 노티싱과 전문가 교사의 그것은 그 양상이 다름이 많은 연구에서 밝혀져 왔다. 노티싱의 구성요소로는 선택적 주의집중과 그와 관련한 교수학적 추론, 그리고 그에 따른 반응을 결정하기로 구성되어 있으며, 전문가 교사로 성장하기 위해 노티싱은 교사가 계발해야할 전문 역량 중의 하나로 최근 들어 교사 교육과 교사 전문성 신장 분야에서 핵심적인 위치를 차지하고 있다. 본 연구의 목적은 예비 중등 수학교사의 수학 수업에 대한 노티싱 역량을 탐색하고, 이를 통해 예비 교사의 전문 역량 신장 방향에 대한 시사점을 제시하는 데 있다. 연구 목적을 달성하기 위해 수학교과교수법 강의에 참여한 17명의 예비교사의 '수학적 사고 중심 수업'에 대한 노티싱 수준을 강의의 초반, 중후반, 말미와 같이 다양한 지점에서 다양한 데이터를 수집하였다. 강의 초반에는 좋은 수학 수업에 관해 논의한 후 작성한 에세이, 수업 중후반부에 실시했던 우수 수업을 분석한 수업 분석록, 동료의 수업을 분석한 수업 분석록, 그리고 학교현장실습이 끝난 후 수업 말미에 본인의 수업을 성찰하고 분석한 수업 분석록을 연구 자료로 수집하였다. 수집한 자료는 '효과적인 수학 수업을 위한 프레임(Teaching for Robust Understanding of Mathematics Framework; 이하 TRU Math 프레임)을 기반으로 하여 노티싱의 수준을 코딩할 수 있도록 개발한 '수학적 사고 중심 수업을 위한 노티싱 수준 프레임'을 적용하여 자료 분석을 진행하였다. 분석 결과, 대부분의 예비교사들의 노티싱 수준은 강의가 진행됨에 따라 향상되었고, 수학적 사고 중심 수업(또는 효과적인 수학 수업)과 관련한 다섯 가지 핵심 측면에 집중되는 양상을 보였다. 특히, '수학적 사고 중심 노티싱 수준 프레임'에서 제시된 각각의 측면들은 예비교사들의 노티싱의 구성 요소 중 '무엇에 주목할 것인가'에 대한 역량 함양에 대한 함의점을 제시하고 있음을 알 수 있었다. 즉, 강의 초반 어떤 수업이 좋은 수학 수업의 모습일지에 대해 논의를 충분히 하고 논의의 결론도 어느 정도 합의가 되었다고 하였지만, 각 개별 에세이에 나타난 '무엇에 주목할 것인가'와 관련한 분석은 다소 다양하거나 핵심적인 측면 한 두가지만 노티싱을 하고 있는 것으로 보였다. 그러나 TRU Math 프레임을 이용하여 수업을 관찰하고 분석하는 활동을 통해 예비교사들의 '무엇에 주목할 것인가'와 관련한 선택적 주의 집중의 수준은 향상됨을 알 수 있었다. 이는 명시적인 가이드라인이나 좋은 수업 사례, 이론에 기반한 분석틀을 이용하여 깊이 있는 분석과 논의 및 성찰이 예비교사의 노티싱, 특히 '무엇에 주목할 것인가'와 관련한 역량 신장에 도움이 됨을 시사하고 있다. 한편, 주의 집중한 것에 대한 해석하기 및 분석하기와 관련 있는 교수학적 추론은 그 양상이 수집한 자료들 사이에 다소 다양하게 나타났다. 이는 기존의 연구에서 보고하고 있듯이 단순히 무엇에 주목해야 하는 지를 언급하는 것만으로는 노티싱 및 수업 역량을 신장하는데 도움이 되지 않으며, 구체적인 근거를 기반으로 수업 상황을 분석하고 자세히 설명함으로써 예비교사의 노티싱의 또 다른 구성요소인 교수학적인 추론 역량과 함께 수업 역량을 향상시킬 수 있다는 시사점을 제공한다.
본 연구에서는 신규 건설된 특수개질 아스팔트 포장체와 기존 도로로써 일반 아스팔트 포장체의 도로변 미세먼지의 발생량을 분석하였다. 충청남도 지자체로써 차량 통행이 높은 C 도시의 고속버스터미널과 상업 시설 지역에 위치한 도로변에서 2022년과 2023년 하절기 동안 3일 간격으로 1,000 g(100 g/day)의 먼지 샘플을 채집하였다. 채집된 먼지 샘플은 크기와 밀도 분리를 통해 75-150 ㎛ 범위의 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자로 전처리하여 분리하였다. 기존 도로로써 일반 아스팔트 포장체 구간인 No.1-3 구역의 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자의 평균은 각각 24.27 g과 24.36 g 및 0.53 g과 0.53 g으로, 2022년과 2023년의 미세먼지 발생량 데이터를 비교할 때 정량적 결과가 유사하게 분석되었다. 신규 건설된 특수개질 아스팔 트 포장체 구간인 No.4-6 구역은 2022년 분석 결과와 비교할 때 2023년 미세먼지는 14.8 %, 타이어와 도로 마모입자는 29.6 % 감소되었다. 또한, 열중량분석 결과에 의하면, No.1-3 구역의 타이어와 도로 마모입자는 타이어와 도로 성분이 각각 30 %와 70 %로 분석되었다. 그러나, No.4-6 구역의 2023년에는 타이어와 도로 성분이 각각 35 %와 65 % 분석되었다. 이러한 결과로부터 신규 건설된 특수개질 아스팔트 포장체에서 도로변 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자 발생을 낮출 수 있는 미세먼지 저감 효과를 확인 할 수 있었다. 그러나, 다양한 환경 및 기후적 변수를 고려한 공간적 제약 및 샘플 수집 기간의 한계로부터 추후 지속적인 연계성을 확보한 연구가 필요하다고 판단된다. 따라서, 향후에는 미세먼지를 저감할 수 있는 아스팔트 포장체의 기술적 접근과 도심지 도로변에서 발생되는 미세먼지 및 타이어와 도로 마모입자의 정량적 분석에 대한 다양한 사례 연구를 진행할 계획이다.
콩 역병(Phytophthora root rot, PRR)은 난균(oomycete)인 Phytophthora sojae에 의해 발생하는 콩의 주요 병 중 하나로, 배수가 잘 안 되는 밭이나 습한 토양에서 심하게 발생한다. 역병의 피해를 효과적으로 줄일 수 있는 방법은 주로 역병 저항성 품종을 재배하는 것으로, 이는 저항성 유전자 Rps (resistance to P. sojae)에 대한 연구를 중심으로 이루어진다. 본 연구는 대풍 과 천알(계통명 SS0404-T5-76)을 교배하여 구축한 RIL (recombinant inbred line) 집단을 이용하여 콩 역병 균주40468과 연관된 저항성 유전자좌를 탐색하기 위해 수행되었다. 역병 균주40468에 대한 저항성 평가는 하배축 접종(hypocotyl inoculation) 방법으로 이루어졌다. 저항성 검정 결과, 천알은 저항성,대풍은 감수성을 보였고 집단 내에서는 계통들의 표현형이 분리되는 양상을 보였다. 집단 내에서 표현형 분포는 1:1 (R:S) (χ2 = 0.57, p = 0.75) 분리비와 일치하였으며, 이는 저항성 반응이 단일 유전자에 의해 조절됨을 나타낸다. 대풍, 천알과 각 RIL 계통들은 고밀도 SNP 유전자형 분석을 통해 데이터를 얻었고, 이를 바탕으로 유전자 지도를 작성하였다. 일원분산 분석(Single-marker ANOVA) 및 linkage analysis 결과, 18번 염색체의 55.9~56.4 Mbp에서 높은 통계적 유의성을 보였으며, 이 지역의 표현형 분산은 ~98%로 나타났다. 탐색된 영역은 다수의 선행연구에서 Rps의 위치로 보고된 지역과 겹치며, 콩 표준 유전체 정보를 기반으로 0.5 Mbp 범위 내에서 leucine-rich repeat (LRR) 또는 serine/threonine kinase(STK)을 합성하는 유전자 9개를 포함하고 있다. 천알은 역병 균주40468에 대한 저항성 유전자좌가 밝혀진 첫 국내 콩 품종으로, 본 연구에서 밝힌 천알의 저항성 유전자좌는 향후 역병 저항성 육종 및 연구에서 유용한 재료가 될 것이다.
스토리텔링은 다양한 매체를 활용하여 이야기를 표현하고 전달하는 의사소통 기법으로 청자는 이야기를 수용하며 주제를 재해석하고 화자와 상호작용한다. 역사테마파크에 적용된 스토리텔링 기법에 대한 이용자의 중요도와 인지가 테마파크의 이용만족도와 재방문의사에 영향을 미칠 것이라 가정하였다. 본 연구에서는 역사테마파크 공간스토리텔링 구성인자를 도출하고 이용객의 인식과 구성인자가 이용자 반응에 미치는 영향을 파악하는데 목적을 두었다. 선행연구를 근거하여 테마성, 체험성, 비일상성, 교육성, 통일성, 표현성, 상호작용성, 흥미성의 역사테마파크의 공간스토리텔링 구성인자를 도출하였으며, 이에 대한 이용자의 인식을 조사하였다. 설문조사는 경상북도 군위군에 위치한 삼국유사테마파크 이용객을 대상으로 실시하였으며, EXCEL2020, SPSS 21.0 통계프로그램을 활용해 수집된 데이터를 분석하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 삼국유사테마파크 주제 전달 방식으로 적용된 공간 스토리텔링 기법이 이용자의 만족도와 재방문 의사에 영향을 미치며 스토리텔링 구성인자에 대해 대부분 중요하다고 응답하였다. 둘째, 삼국유사테마파크 공간 스토리텔링 구성인자 중요도 인식 중 비일상성과 교육성 중요도가 이용만족도에 유의미한 영향을 미치며, 비일상성, 상호작용성, 교육성, 흥미성 중요도가 재방문 의사에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 삼국유사테마파크 공간 스토리텔링 구성인자에 대한 이용자의 인지에 따라 흥미성, 테마성, 통일성 인지가 이용만족도에 유의미한 영향을 미치고 있으며, 상호작용성, 체험성 인지가 재방문의사에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 역사테마파크 특성 요인과 공간스토리텔링 구성인자를 탐색적으로 분석하고 역사테마파크 공간스토리텔링 구성인자를 도출하여 스토리텔링이 역사테마파크 이용자 반응에 미치는 영향력을 정량적 분석과 해석하여 그 의의가 있다.
본 연구에서는 의료기관에서 방사성동위원소를 이용하여 암을 비롯한 여러 질환을 검사하는 PET/CT 검사에서 환자의 움직임으로 인한 영상의 질 저하와 판독 오류를 발생할 수 있는 점을 보완하기 위해 AI 기반의 Algorithm을 이용하여 개발한 Mothion Free 소프트웨어를 이용하여 호흡으로 인한 움직임의 보정 정도를 확인하고 유용성을 평가하여 임상에서의 적용을 위한 연구를 하였다. 실험 방법은 RPM Phantom을 사용하여 방사성동위원소 18F-FDG를 진공 바이알과 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere에 방사성동위원소를 주입하고 이것의 움직임을 호흡 시 움직이는 병소로 연출하여 영상을 획득하였다. 진공 바이알은 서로 다른 위치에서 움직임 정도를 다르게 하였고, 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere는 서로 다른 병소의 크기를 연출 하였다. 획득한 영상을 통하여 병소의 체적, 최대 SUV, 평균 SUV를 각각 측정하여 Mothion Free가 움직임 보정 정도를 정량적 평가를 하였다. 움직임 정도를 크게 설정한 진공바이알 A의 평균 SUV는 23.36 %, 움직임 정도를 작게 설정한 진공 바이알 B는 29.3 % 오차율이 감소하였다. NEMA IEC body Phantom의 sphere 37 mm, 22 mm에서의 평균 SUV는 각각 29.3 %, 26.51 % 오차율이 감소하였다. 오차율을 산출한 네 가지 측정치의 평균 오차율 30.03 % 감소하여 보다 정확한 평균 SUV 값을 나타내었다. 이 연구에서는 2차원적인 움직임 만을 연출할 수 있었기에 보다 정확한 데이터를 얻기 위해서는 실제 인체의 호흡 운동을 구현할 수 있는 Phantom을 이용하고, 움직임의 범위의 다양성을 구성한다면 보다 정확한 유용성 평가를 할 수 있다고 연구된다.
우리나라 주요 밭작물의 하나인 콩 재배에서 기상에 맞는 재배 양식 개발이 필요함에 따라 콩 작황시험 생육 및 수량 조사 데이터를 이용해 콩에 영향을 끼치는 기상요소를 추출하고 재배지역을 구분하였다. 1. 밀양과 수원지역의 콩 10년 동안의 작황시험 결과와 기상자료 간의 상관분석을 통해 콩에 영향을 미치는 기상요소를 분석한 결과, 생육 특성과 영양생장기 기상과의 상관관계는 일교차, 강수량과 최저온도에서 높게 나타났으며, 수량특성과 생식생장기 기상과는 일교차, 강수량, 최고온도에서 유의한 상관관계를 보였다. 2. 추출한 기상요소와 위도, 해발고도를 포함해 콩의 재배지역 구분을 위해 k-means clustering을 실시한 결과, 지역은 세 가지로 나누어졌으며, zone 1은 중부내륙지역과 경기도 남부지역, zone 2는 서해안 남부지역, 동해안 남부지역과 남해지역, zone 3은 경기도 동부 일부지역과 강원도 및 해발고도가 높은 지역이 포함되었다. 3. 세 가지 지역 중 위도의 범위가 넓은 zone 1을 세 가지 지역으로 세분한 결과, Zone 1-1은 다른 두 지역에 비해 위도가 낮았으며, 강수량이 적은 특징을 가진다. Zone 1-2는 다른 두 지역에 비해 짧은 일조시간과 높은 기온이 특징적이었다. Zone 1-3은 위도 상으로는 두 지역의 중앙에 위치해 있으며, 일조 시간이 길면서 일교차가 큰 특징이었다. 4. 본 연구에서 콩 재배를 위한 한국의 재배지역은 크게 3가지로 구분되었으며, 작게는 5가지 지역으로 구분되었다. 기상 요소 및 생육 정보를 기반으로 한 재배지역을 구분함으로써 국내 콩 생산에 기여할 수 있는 새로운 정보를 제공하였다.
Donghyeon Kim;Song Eu;Kwangyoun Lee;Sukhee Yoon;Jongseo Lee;Donggeun Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권9호
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pp.125-136
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2024
산사태 예방을 위한 비구조물 대책 중 하나로, 산사태 예·경보 시스템의 임계 강우 기준을 마련하기 위한 강우 특성 분석 자동화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 파이썬으로 작성했다. 강수 자료는 기상청과 산림청의 관측소 정보를 활용하였고, 산사태 정보는 2020~2023년까지의 데이터를 기반으로 행정안전부의 생활안전지도를 통해 수집했다. 알고리즘은 3단계이다. 첫째, 강수 자료를 입력받아 지점 정보 불일치와 결측값을 정제한다. 둘째, 산사태 위치와 가장 가까운 관측소를 찾아내고, 무강우 기간 및 반감기를 고려하여 강우 사상을 분류하고 분석한다. 셋째, 강우 특성에 대해 기초 통계를 수행한 후, 적절한 통계 모델을 선정·분석한다. 분석 결과, 강우강도-지속시간, 유효 강우량-지속 시간, 선행강우량-지속 시간, 최대강우량-지속 시간의 관계에 대해 멱법칙과 비선형 회귀분석을 실시하였으며, 평균 R2 값이 0.45로 나타났다. 분석된 임계 강우 기준은 강우강도 0.9~1.4mm/hr, 유효강우량 68.5~132.5mm, 선행강우량 81.6~151.1mm, 최대강우량 17.5~26.5mm로 분석되었다. 기준 검증을 위해 AUC-ROC 분석을 수행한 결과, AUC 값이 0.5로 낮게 나타났다. 마지막으로 알고리즘의 속도 성능을 평가한 결과 총 30분의 시간이 소요되었다. 즉, 강우 자료만으로 재해를 예측하는 데에는 한계가 있음을 시사한다. 단, 재해로 인한 인명과 재산 피해를 막기 위해서는 정량적이나 해석이 편리한 방법으로 기준 선정이 필요하다. 따라서 본 연구에서 개발한 알고리즘을 활용하여 산사태 발생 임계 강우 기준의 정량적 평가를 통해 인명 및 재산 피해를 저감하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
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