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국내외 외부공간의 지속가능성 인증지표 및 기준의 비교검토 - 물과 토양 및 식생 평가항목을 중심으로 - (Comparative Review of Domestic & USA's Site Design Certification Index and Criteria for Sustainability - Focusing on Water & Soil+Vegetation Index -)

  • 전승훈;채수권
    • 환경영향평가
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    • 제29권6호
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    • pp.430-440
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    • 2020
  • 본 연구는 미국 외부공간의 지속가능성 인증지표 가운데 물과 토양 및 식생 평가항목의 필수 및 핵심지표를 심층적으로 검토하여 우리나라의 관련 법 제도적 지침과 기준의 관점에서 비교, 고찰함으로써 실제적인 적용을 위한 관련 내용과 절차, 시사점을 도출하였다. 미국 외부공간의 지속가능성 인증시스템의 경우에 관련된 법제도적 지침 및 기준과 연계되어 있으나 시행의 절차는 민간차원의 독립된 평가시스템으로서 생태계 서비스의 핵심요소인 물과 토양+식생 평가항목의 경우 자연지반의 보전을 전제로 지속가능한 물 순환 및 자생식물의 보전과 활용을 위한 표준화된 정량적 기준의 적용이 특징적이었다. 반면 우리나라의 경우 국가차원의 법 제도적 절차에 따른 녹색건축의 인증기준의 한 부문으로서 생태면적율 제도는 인공녹지의 조성을 통한 어메니티자원 확보 차원, 그리고 물 순환관리시스템의 미흡 등으로 매우 제한된 역할에 머물러 있는 수준이었다. 따라서 국가차원에서 다양한 토지의 용도 및 개발사업 유형에 따른 물순환과 자연지반의 토양 및 식생의 조성관리를 기반으로 한 통합적이고 실효성 있는 외부 공간의 지속가능성 평가체계 구축이 매우 시급한 것으로 판단되었다.

선박용 밸브의 내부 누설 진단을 위한 음향방출신호의 머신러닝 기법 적용 연구 (Diagnosis of Valve Internal Leakage for Ship Piping System using Acoustic Emission Signal-based Machine Learning Approach)

  • 이정형
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.184-192
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    • 2022
  • 밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.

SAR와 광학 영상을 이용한 동남극 Terra Nova Bay 폴리냐의 발달 특성 분석 (Analysis of Development Characteristics of the Terra Nova Bay Polynya in East Antarctica by Using SAR and Optical Images)

  • 김진영;김상희;한향선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1245-1255
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    • 2022
  • 테라노바 만 폴리냐(Terra Nova Bay polynya, TNBP)는 강한 활강풍에 의해 형성되는 동남극의 대표적인 연안 폴리냐이다. TNBP는 동남극의 주요 해빙 생산지 중 하나이며 지역적 해류 순환과 주변 해양 생태계에 큰 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 면적의 변화와 발달 특성을 분석하는 것이 매우 중요하다. 이 연구에서는 2007년 4월부터 2022년 4월까지 획득된 인공위성 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 및 광학영상으로부터 연안 폴리냐의 대표적 특징인 Langmuir circulation에 의한 줄무늬와 폴리냐와 주변 해빙 사이의 경계를 탐지하여 TNBP의 영역을 정의하고 면적과 발달 특성을 분석하였다. TNBP는 강한 활강풍이 부는 남극의 겨울철(4-7월)에 빈번하지만 작은 면적으로 발생하는 반면, 해빙의 두께가 상대적으로 얇은 3월과 11월에는 큰 면적으로 발달하는 것이 확인되었다. 위성 관측 시각 이전의 12시간 평균 풍속은 TNBP 면적과 0.577의 상관계수를 보였으며, 이는 바람이 TNBP의 형성에 상당한 영향을 미치며 발달 과정에는 바람 이외의 다른 환경 요인들도 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다. TNBP의 발달 방향은 풍향에 지배적인 영향을 받으며, 국지적인 해류 순환이 일부 영향을 주는 것으로 파악되었다. 이 연구의 결과는 TNBP 발달 특성의 명확한 규명을 위해 바람 외에도 해빙, 해양, 대기 관련 환경 요인들의 영향도가 복합적으로 분석되어야 함을 제시한다.

YOLOv5와 YOLOv7 모델을 이용한 해양침적쓰레기 객체탐지 비교평가 (A Comparative Study on the Object Detection of Deposited Marine Debris (DMD) Using YOLOv5 and YOLOv7 Models)

  • 박강현;윤유정;강종구;김근아;최소연;장선웅;박수호;공신우;곽지우;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_2호
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    • pp.1643-1652
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    • 2022
  • 해양생태계 및 수산자원, 해상안전에 부정적인 영향을 미치는 해양침적쓰레기는 주로 음파탐지기, 인양틀 및 잠수부를 통해 탐지되고 있다. 시간과 비용을 고려하여 최근에는 수중영상과 인공지능을 결합한 방법이 시도되고 시작했다. 본 연구에서는 효율적이고 정확한 해양침적쓰레기 탐지를 위하여, 수중영상과 딥러닝 객체탐지 모델인 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)와 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7)을 학습 및 비교평가를 수행하였다. 유리, 금속, 어망, 타이어, 나무, 플라스틱 등의 객체탐지에 있어, 두 모델 모두 0.85 이상의 Mean Average Precision (mAP@0.5)를 기록하였다. 향후 영상자료 용량이 충분해지면, 보다 객관적인 성능평가 및 모델 개선이 가능할 것으로 사료된다.

다중 공간정보 데이터의 점진적 조합에 의한 의미적 분류 딥러닝 모델 학습 성능 분석 (Training Performance Analysis of Semantic Segmentation Deep Learning Model by Progressive Combining Multi-modal Spatial Information Datasets)

  • 이대건;신영하;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.91-108
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    • 2022
  • 대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

수문학적 관점에서의 지반 변위 분석: 인공위성 강우데이터와 지하수위 연계 (An analysis of land displacements in terms of hydrologic aspect: satellite-based precipitation and groundwater levels)

  • 오승철;김완엽;강민선;윤홍식;양정석;최민하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권12호
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    • pp.1031-1039
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    • 2022
  • 강우는 산사태와 밀접한 연관성을 지니는 수문 인자 중 하나로, 외력을 발생시켜 지반 안정성에 간접적으로 관여한다. 최근에는 지반 안정성에 직접적인 영향을 미치는 인자인 지하수위의 변동에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 강우, 지하수위와 지반 변위의 변동을 통해 변수간 관계성을 분석하고자 하였다. PSInSAR 기법을 사용하여 도심과 산지에서의 지반 변위 모의 결과를 도출하였고, 위성 기반 강우와 지점 기반 지하 수위 자료와 연계하여 시계열 기반 분석을 실시하였다. 고강도 강우에 대해 도심과 산지에서 모두 급격한 지하수위의 상승이 나타났으며, 무강우 및 저강우 기간에 대해 도심에서는 지속적인 감소 경향이 나타났다. 지하수위의 증가에 대해 산지에서는 6 mm 수준의 지반 침하가 관측되었으며, 이는 표토층의 토사 유출로 인한 결과로 보인다. 한편 도심에서는 다양한 결과가 나타났는데 지하수위 상승에 대한 지반 변위의 증가와 토양 뼈대의 확장으로 인한 결과로 볼 수 있으나, 지반 변위의 감소는 인위적 영향에서 기인된 결과로 보인다. 전반적으로 지하수위와 지반 변위 간 관계성이 일관되게 나타나지 않았는데, 이는 수문인자 외의 다른 영향인자로 인한 결과로 보인다. 두 인자 간 관계성에 영향을 미치는 환경 인자들이 추가로 고려된다면 관계성을 보다 면밀히 파악하는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

규범의 전환과 사회문제: 코로나를 중심으로 (The Transformation of Norms and Social Problems: Focusing on the COVID-19 Pandemic)

  • 이장주
    • 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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    • 제28권3호
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    • pp.513-527
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    • 2022
  • 본 연구는 2020년을 전후하여 전세계를 휩쓴 코로나가 끼친 사회문화적인 영향을 살펴보고 이를 통한 규범의 전환과 사회문제를 고찰하기 위해 수행되었다. 이를 위해 펜데믹의 대표적인 사례인 14세기 유럽 흑사병이 미친 사회문화적 규범의 변화의 특성을 도출하고, 이를 바탕으로 이번 코로나를 분석하였다. 흑사병은 기존의 종교 권위와 봉건제도의 권력을 기반으로 한 사회규범을 계몽주의로 바꾸는 계기가 되었다. 인구감소와 노동력 부족 현상은 상업화와 기계화를 촉진시키기도 하였다. 이 시기에 확산된 인쇄술은 지식의 대중화를 이끌었으며 이를 통해 사고의 수준이 높아지고 획기적인 과학적 발전을 이끌어 산업혁명의 토대가 되었다. 최근의 코로나는 흑사병처럼 사회적 규범의 변화를 촉발하였다. 가상과 현실이 혼합된 메타버스라는 기술적 환경은 개인의 정체성을 단일하게 구성되고 유지되어야 한다는 규범에서 벗어나 부캐를 통해 다양한 잠재력을 발휘하는 자유롭고 개방적인 정체성으로 성격을 변화시켰다. 또한 메타버스 상에서 자신과 동일한 세계관을 가지고 있는 이들과 친근하게 지내는 밈(meme)은 비대면 상황에서 고립감을 약화시켜주었다. 코로나 팬데믹 기간동안 발전된 인공지능(AI)은 인간을 보조해주는 기능을 넘어 창조적 활동에 이용되는 단계에 들어섰다. 코로나 팬데믹으로 인해 바뀐 사회규범이 만들어 낸 새로운 사회문제는 어떤 것이 있을지에 대한 논의가 진행되었다.

서비스주의 정치행정시스템의 구조와 운용 연구 (A Servicism Model of the New Politics and Administration System)

  • 김현수
    • 서비스연구
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    • 제11권2호
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    • pp.1-19
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    • 2021
  • 본 연구는 인류의 행복을 증진시킬 지속가능한 정치행정시스템 모델 도출을 위해 수행되었다. 지난 수천년간의 정치행정시스템 경험을 토대로 새로운 장기 지속가능발전 모델을 구축하였다. 현재 민주주의 정치시스템과 관료제 행정시스템이 주류를 이루고 있으나 많은 문제점을 노정하고 있다. 현대적 관점에서 과거의 절대왕정이나 봉건제의 특징도 다시 분석할 필요도 있다. 민주주의가 최선의 시스템이 아닐 수 있음을 인지하고 있으나, 인류는 여전히 더 나은 정치시스템을 기획해내지 못하고 있다. 전세계적으로 시민들의 정치행정시스템에 대한 불만이 높아가고 있으며 사회정의와 공정성 차원에서 문제가 심화되고 있다. 본 연구에서는 인류사회가 경험하였거나 경험하고 있는 정치행정시스템을 분석하고, 현대와 미래사회에 이상적이면서 장기적으로 지속가능할 수 있는 정치행정시스템 모델을 도출하였다. 먼저 장기 지속가능한 정치행정시스템의 요건을 제시하였다. 필요조건은 현 정치행정시스템의 문제를 해결할 수 있는 모델이어야 한다. 현대사회의 특성과 본질에 충실한 모델이어야 한다. 그리고 장기 지속가능성을 담보하기 위한 충분조건으로서 인류사회의 공통원리와 부합해야 한다. 인류사회가 요구하는 평등과 자유 등 핵심 가치를 지속적으로 보장하는 모델이어야 한다. 현 시스템의 문제를 분석하고, 새로운 시스템에 요구되는 조건을 분석한 후, 정치행정시스템의 기반이 되는 공리를 제시하였다. 공리에 기반을 두고 새로운 정치행정시스템의 구조와 운용모델을 도출하였다. 도출된 모델은 서비스주의 정치행정시스템으로 명명되었다. 두 대립자가 각자의 상호 모순을 인지하고 시공간 차원에서 변증법적으로 균형을 이루어가는 동태적 모델이다. 향후 본 모델을 검증하고 실용화하는 추가적인 연구가 필요하다.

농업재료 자원화를 위한 유해조류 포집 시스템 개발 (Development of harmful algae collecting system for agricultural material recycling)

  • 김지환;김재만;정연욱;곽영균;심석구
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.50-50
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    • 2022
  • 한국농어촌공사 산하의 농업용저수지 중 3786개소에 대한 수질조사를 '19년도에 실시한 결과, TOC 기준 4등급 초과 저수지 비율은 약 20%로써, 도심 근교 저수지에서 녹조현상 빈발로 인해 수질, 악취, 미관 등의 환경문제 개선 민원이 다수 발생하고 있다. 현재 녹조 발생 사후관리를 위해 주로 사용되고 있는 대형 조류제거선은 저수심 수변부에서의 적용성에 한계가 있고, Al 기반의 응집제를 사용하여 조류를 수거해서 폐기하고 있는 실정이다. (주)이엔이티는 농어촌연구원, (주)코레드, (주)삼호인넷과 함께 호소나 정체하천의 수변지역에 적용될 수 있는 저에너지형 유해조류 포집시스템 개발과, 수거된 조류부산물을 무독화하여 농업재료로 재활용하는 방안을 연구하고 있다. 저수지나 정체수역의 녹조는 바람, 수면유동 등에 의해 수변에 집적되는 특성이 있어, 인공지능 기술로 녹조현상을 감시하여 조류 밀집구간에 접근할 수 있는 자율이동식 수상이동장치를 개발 중이다. 수상이동장치는 조류포집장치를 탑재하기 위한 부력체, 원격 운전이 가능한 무인항법장치, 수변식생대 및 저수심지역 이동을 고려한 수차방식 추진체, 전체 장치의 전원 공급을 위한 고성능 배터리 등으로 구성하여 상세 도면 설계를 진행하고 있다. 조류포집장치에는 표층에 주로 분포하는 남조류를 선택 흡입하는 포집 부표를 적용하였고, Al계 응집제 사용을 배제한 분리막 실험을 통해 침지형 막분리조 및 가압형 농축조를 설계하였다. 유해조류 포집 및 농축은 수상에서 이동체에 탑재하여 이뤄지고, 육상에서는 자원 회수가 가능하도록 회분식 응집공정으로 구분하였다. 조류 밀집지역에서 수거된 조류의 무독화 및 농업재료 자원화 타당성 평가를 위해 특용 버섯균주를 활용한 시료별 분석항목을 선정하고 실험 매트릭스에 따라 실증실험을 수행하였다. 수거조류를 전처리하여 성분 및 발열량을 분석하고 버섯재배 전후의 마이크로시스틴 독소(LR, RR, LR)를 포함한 성분 분석을 수행하여, 고체연료, 비료 및 사료로 활용방안을 검토하였다. 무인자율이동 조류포집장치는 실증화 규모로 제작하여 기선정된 테스트베드에서 현장적용성 평가를 수행할 예정이다. 본 연구를 통해 개발된 유해조류 포집 시스템은 기존의 녹조제거 방안을 보완하여 정체수역의 생태계 복원 및 친수공간의 환경개선 등에 적용되며, 무독화가 입증된 유해조류의 농업재료 자원화 기술은 고부가 상품 개발 및 환경폐기물 감축에 활용될 것이다.

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RS/GIS 자료융합을 통한 국가 재난관리 및 조사·분석 (National Disaster Management, Investigation, and Analysis Using RS/GIS Data Fusion)

  • 김성삼 ;석재욱;이달근;이준우
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_2호
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    • pp.743-754
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    • 2023
  • 기후변화와 극한기상으로 유발된 다양한 자연재해와 사고로 전세계적으로 수많은 인명과 재산 피해가 발생하고 있다. International Charter와 같은 국제기구간의 상시 공조체계를 구축하고, 이러한 대규모 재난관리와 신속한 복구를 위해 고해상 위성영상 및 공간정보를 제공하고 있다. 국내에서는 국토위성이 본격적으로 정상 운용되면서 국토정보 구축뿐만 아니라 국내·외 대형 재난에 대해 피해분석 정보를 제공하고 있다. 이번 국립재난안전연구원 특별호에서는 2023년 주요 재난사고 발생 현황과 정부의 국가재난안전시스템 개편 대책을 기술하였다. 또한, 연구원에서 재난 상황관리 및 분석을 위해 수행하고 있는 인공위성과 정보통신, 공간정보 활용기술과 관련된 최신 연구성과와 재난사고 원인·피해조사를 위한 자료 수집·처리·분석과 관련된 최신 연구성과를 담았다. 아울러, 드론매핑(drone mapping)과 라이다(LiDAR) 관측기술을 활용한 2023년 집중호우로 인한 산사태 피해 현장조사 사례를 기술하였다.