지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.
정위적 방사선 수술은 한 번에 두 개내 병소에는 고선량의 방사선을 조사하면서, 주위 정상조직에는 최소한의 방사선이 조사되도록 시술하는 치료기법이다. 본 연구는 정위적 방사선 수술시 자동적 치료계획을 수행하기 위하여, 선형가속기와 감마나이프의 다수의 회전중심점을 이용하는 치료계획에 대한 물리적 격자구조에 기반한 새로운 방법을 개발하였다. 최적의 방사선 수술계획은 많은 빔관련 변수들의 조합으로서 만들어진다. 본 연구에서는 선형가속기와 감마나이프 수술시 빔 측면도의 50% 수준에서의 선량분포가 콜리메이터/헬멧의 구멍 크기와 일치하는 점을 이용하여 하나의 회전중심점을 중심으로 선량분포를 구형으로 모델화시켰다. 그리고, 다수의 회전중심점들은 병소내 위치와 크기를 고려한 정육면체 구조와 1×1×1 ㎣의 체적소 단위의 계산에 의해 자동적으로 배치시켰다. 이 기법에 의한 치료계획 방법은 선량체적히스토그램, 선량의 일치성, 선량의 균질성의 병소내 선량분포로서 평가되었다. 그 결과, 새로운 기법은 불규칙한 병소들에 대하여 프로그램 시스템에 의해 빠르게 다수의 회전중심점들을 배치시켰다. 또한, RTOG의 권고사항에 언급된 병소내 선량분포의 일치성, 균질성이 기준을 잘 만족하였고, 병소들은 50% 이상의 등선량 곡선 내에 포함되었다. 이와 같은 성과는 불규칙하게 형성된 병소와 선형가속기나 감마나이프와 같은 다른 치료 장치 기법들에서 특별한 제약없이 보편적으로 적용이 될 수 있을 것으로 생각된다.
이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T0를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.
베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.
강우의 산소 및 수소안정동위원소는 물순환 연구에서 수분의 이동 및 강우와 지하수계의 상호작용을 이해하는 데에 사용되어 왔다. 종유석 및 빙하의 안정동위원소를 이용하여 과거의 기후 및 기상을 이해하는 데에 이용되고 있으며, 이러한 과거지시자를 설명하기 위한 전지구순환모델의 기초자료로 이용되고 있다. 동위원소 분석기기의 발전으로 인해 이전보다 고해상도 연구가 점차 가능해 지고 있으며, 강우안정동위원소 역시 고해상도 연구에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이번 연구에서는 해안에서 강우안정동위원소의 변동을 관찰하기 위하여 자동시료채취장치를 개발하여 강우량에 따라 5-15분 간격으로 강우시료를 채취하였다. 강우동위원소의 변동은 연구기간동안 최대 -5.7(-40.1)‰, 최소 -10.8(-74.3)‰ 값을 보였으며, 연구기간동안 강우안정동위원소의 산소와 수소의 선형관계의 기울기는 6.8이며, 이를 강우사상으로 분리하면 각각 5.1, 4.2, 7.9, 7.7이다. 이는 첫 두 강우가 내리면서 증발이 일어났음을 지시하며, 시간이 갈수록 증발이 더 이상 일어나지 않았음을 의미한다. 이러한 안정동위원소의 분화는 여러 물순환 연구에 시사하는 바가 크며, 앞으로 강우안정동위원소를 이용한 연구를 수행할 때 강우의 고해상도 분석이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 제주도에 서식하는 노루의 출현확률을 기반으로 제주노루의 서식지 선호도를 분석하고자 하였다. 제주노루의 출현확률 분석을 위해 MaxEnt 모델을 활용하였고, 노루의 출현정보는 제주지역에서 이루어진 노루흔적조사 및 위치추적정보를 토대로 총 490개의 위치정보를 취합하였다. 환경변수로는 지형과 관련된 변수 4개, 거리변수 6개, 위성영상으로부터 얻은 변수 4개, 영급 등 총 15개의 변수가 선정되었는데, 그 중 변수 간 상관분석을 통하여 서로 간에 상관성이 높은 6개의 변수를 제거한 후 최종적으로 9개의 환경변수를 설명변수로 활용하였다. 분석에 의하면 제주노루가 출현 혹은 서식을 위해 선호하는 지역은 고도와 숲의 경계, 오름 등에 의존적인 것으로 나타났고, 특별히 선형적인 관계는 아니지만 고도에 따라 제주노루의 출현이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 제주노루는 해발고도 200~700m 사이의 지역과 1,500m 이상의 지역에서 가장 높은 출현확률을 보인 반면, 700~1,500m 구간에서는 높지 않은 출현확률을 보였다. 이는 해발고도 700~1,500m 구간은 한라산에서 가장 밀도가 높은 숲이 우거져 있는 지역이며, 이 지역에서 우점하고 있는 식생의 수관(crown)이 태양광을 차단하여 하층식생의 생육을 방해하므로 초식동물인 노루가 선호하는 연한 잎의 생산이 부족한 것이 그 원인인 것으로 판단된다. 반면 해발고도 200~700m 구간과 1,500m 이상의 정상부가 제주노루에 선호되는 배경은 우점하는 식생의 밀도가 매우 낮아 하층식생이 발달하여 있고, 이로 인해 제주노루가 구하기 쉬운 연한 잎을 생산하는 초본과 관목이 많이 생육하기 때문인 것으로 판단된다. 제주노루의 생태적 특성, 서식지 선호도 분석, 행동생태 등의 모델링을 위해서는 보다 세밀하고 심도있는 위치정보 및 현장조사가 필요하지만, 본 연구를 통하여 제주노루의 서식지 선호경향을 예측하였다는 점에서 그 의미가 있다고 사료된다.
본 논문에서는 차량 이용이 많은 도심지역 편도 2차선의 도로 상에서 차량과 차량 사이에 통신이 이루어지는 경우 송.수신 차량 좌, 우측 반사체와 인접한 차량들에 의해 발생하는 다중경로파의 영향을 고려한 전파예측모델을 제안하였다. 이 때 곡선 도로의 반경을 600[m], 곡선도로의 거리는 $5.24\sim471.2[m]$, 도로교각은 $5o\sim45o$, 곡선도로에 위치한 수신차량은 도로교각과 곡선도로의 거리변화에 대응하여 최소 3.3[m]에서 최대 29.5[m]간격으로 변화시키면서 시뮬레이션 하였다. 그 결과 도로교각이 $5o\sim15o$인 경우 전파경로손실의 경우 수신 차량의 곡선도로 위치에 관계없이 1[dB]이내였고, $15o\sim45o$인 경우 도로교각이 변화함에 따라 대략 $1\sim8[dB]$이었다. 그리고 전파경로의 경우에는 도로교각의 변화에 따라 $0.4\sim120[m]$까지 변화함을 알 수 있었다. 이 때 전파경로 차가 120[m] 발생함에 따른 전파지연시간은 400[nsec]이다.
본 연구에서는 염화제1철을 2,4-디히드록시살로펜과 조합하여 2,4-디히드록시살로펜-염화철을 합성하였다. 이 복합체를 자외선-가시광선 분광법, IR 분광법으로 분석하였고, 천연의 송아지 흉선 DNA (ct-DNA)와 2,4-디히드록시살로펜-염화철의 상호작용을 자외선-가시광선 분광법, 형광분광법, 열변성 분석법, 점성측정법을 이용하여 조사하였다. 분광학적 적정실험으로 밝힌 2,4-디히드록시살로펜-염화철과 ct-DNA 사이의 결합상수는 $(1.6{\pm}0.2){\times}10^3\;M^{-1}$이었다. 형광분광분석을으로 브롬화 에티디움의 DNA 결합이 2,4-디히드록시살로펜-염화철에 의하여 저해되는 것을 관찰하였다. 이 저해효과는 2,4-디히드록시살로펜-염화철의 농도에 따라 선형의 Stern-Volmer 방정식을 따른다. 열변성 실험으로 2,4-디히드록시살로펜-염화철이 DNA의 녹는점을 약 $4.3^{\circ}C$ 증가시킨다는 것을 관찰하였다. 이 결과들은 2,4-디히드록시살로펜-염화철이 대부분 ct-DNA의 큰고랑과 상호작용한다는 모델을 잘 설명하여 준다.
본 연구는 온실용 피복재 및 보온재의 조합에 대한 시뮬레이션 해석모델을 개발하여 관류열전달계수를 산정하고 측정된 결과와 비교하여 타당성을 평가하기 위해 수행되었으며 결과를 요약하면 다음과 같다. 유리이중피복의 경우 이중피복 사이의 공기층이 두꺼워짐에 따라 관류열전달계수가 서서히 작아져서 공기층 두께가 25 mm 이상이 되면 관류열전달계수의 변화가 거의 없는 것을 확인할 수 있었다. 또한 온도차가 증가함에 따라 관류열전달계수도 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 두 플라스틱 피복재 사이에는 대류에 의한 열전달이 활발하게 일어나기 때문에 비정상 유동에 의한 열전달이 발생하고 이로 인해 온도분포도 비선형적으로 변하는 것으로 사료된다. 플라스틱 피복재 및 보온재들의 간격이 50~200 mm범위에서 변화할 때에 피복재의 간격은 관류열전달계수 큰 영향을 미치지 않는다는 사실을 확인할 수 있었다. 천공복사를 고려한 경우와 고려하지 않은 경우 모두 핫박스의 내외부 온도차가 $30^{\circ}C$인 조건에 대해서는 수치해석결과와 실험결과가 대체로 잘 일치하였다. 따라서 핫박스의 내외부 온도차가 $30^{\circ}C$ 이상인 조건에서 수치해석을 통해 관류열전달계수를 산정한다면 신뢰성 있는 값을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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