섬진강은 하굿둑이 없는 열린 하구로서 하구로부터 약 21km까지 조석의 영향을 받아 강물의 염도가 시간에 따라 변하는 환경이다. 오랫동안 섬진강 하구는 다양한 원인으로부터 바다화로 대표되는 염하구 문제가 지역 현안 사항으로 제기되어 왔다. 상류에서의 용수사용 증가로 인한 하천 유하량 감소 또한 그 원인들 중 하나로 판단됨에 따라 실제 하구까지 내려오는 하천유량과 바다로부터 유입되는 해수를 구분하여 정량화하는 연구가 필요한 사안이다. 본 연구의 목적은 섬진강 수계 하구에서의 다양한 생태환경을 보전하기 위한 적정 염분유지가 요구됨에 따라 섬진강하구 염분계측기(섬진강대교)를 설치하여 염분농도를 관측하고 하천유량, 하천취수 및 해양조위에 따른 염분농도 변화를 모의하여 하천유량과 염분과의 관계를 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 수치모델을 이용하여 상류로는 구례군(송정리) 수위관측소부터 하류로는 여수해만 및 문의리까지의 구역을 설정하고 광양조위, 하동수위 및 고정식 염분 계측기 관측염분농도 자료를 이용하여 수치모델링의 재현성을 검증하였다. 검증 결과, 결정계수(R2)는 0.87(하동수위), 0.93(광양조위), 0.56(섬진강대교 염도)를 나타냈다. 모델 검보정 후 하천유량에 따른 염분변화 실험을 실시하여 염분농도 거동을 분석하였다. 모델 결과, 섬진강하구에서의 염분거동은 소조기때 염분체류 현상으로 인해 대조기 거동과는 큰 차이를 나타냈다. 따라서, 모델링 결과를 이용한 유량-염분 조견표는 각각 대조기와 소조기로 구분하여 산정하였다. 대조기때는 송정유량이 10톤/초의 평균갈수량이 흐를 경우 다압에서의 취수량이 2.52톤/초 ~ 4.63/초로 증가할수록 18.8psu ~ 19.9psu로 증가하였다. 소조기의 경우는 25.5psu ~ 25.7psu로 대조기와 비교하여 크게 증가됨을 나타냈다. 본 연구의 결과는 객관적인 생태환경 보전을 위한 적정염분농도 범위가 도출된다면 이를 유지하기 위한 필요유량과 필요유량을 확보하기 위한 장단기적인 대책수립이 가능할 것으로 기대된다.
최근 데이터 활용이 중요해짐에 따라 데이터 센터의 중요도도 함께 높아지고 있다. 하지만 데이터 센터는 막대한 전력을 소모함과 동시에 24시간 가동되는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 트래픽을 예측하거나, 데이터 센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 서버 상황에 따라 서버를 가변적으로 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망 (Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 되며, 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키피디아 (Wikipedia)의 데이터 센터 중 6개의 데이터 센터의 전송 및 수신 트래픽 데이터를 수집한 뒤 통계기반 분석을 통해 각 트래픽 데이터의 관계를 분석 및 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델의 유의미한 성능을 통계적으로 검증하였으며 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.
국내 이상기후현상과 기후변화로 인해 하천, 호소에 조류의 과대성장이 빈번히 발생하고 있다. 하천의 조류는 녹조류, 남조류, 규조류, 기타조류 등으로 분류되며, 남조류 중 일부 종은 악취 유발과 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국내에서는 조류경보제를 시행하고 있으며, 이는 유해남조류세포수에 따라 발령이 된다. 이렇듯 유해남조류 측정은 매우 중요하며, 현재 조류의 분석방법은 현장샘플을 하여 조류검경을 통해 녹조류, 남조류, 규조류 중 유해남조류를 구분하여 세포수를 산정하기 때문에 시간이 많이 소요된다. 최근 원격탐사를 통해 남조류세포수의 대체 인자(지표)인 Phycocyanin을 통해 조류농도를 분석하고 있으나, 남조류세포수 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 실제 하천에서 발생한 조류를 채취하여 조류검경을 통해 남조류세포수를 검경하였으며, 광학센서로 Phycocyanin농도, 초분광센서를 통해 조류스펙트럼을 취득하고, 이를 통해 남조류세포수 추정식을 산정하여 남조류세포수를 추정하였다.
최근 코로나19 사태 이후에 건강관리에 신경을 쓰는 사람이 늘어나고 있으며, 많은 사람들이 취미활동으로 스포츠나 운동 후 근육통의 발생으로 생활에 불편함을 느끼고 운동을 쉬는 경우가 많다. 오랜만에 운동하거나, 무리해서 운동하고 나면 운동 후 24~48시간 이내에 온몸에 알이 배긴 것 같은 통증이 나타난다. 이러한 통증을 '지연성 근육통(DOMS(Delayed onset muscle soreness))'이라고 한다. 본 연구에서는 심부열을 발생시키는 고주파 통증치료기를 사용하여서 지연성 근육통의 통증을 완화에 효과가 있는지 유효성 검증을 진행하였다. 평상시, 통증치료 전, 통증치료 후의 근전도를 측정하고 분석을 통해 RMS 값을 구하고 SPSS 프로그램을 이용해서 통계분석을 진행하였고, 통계적으로 유의성이 있는 것으로 판단하였다. 그리고 평상시와 통증치료 후의 RMS 값의 통계분석을 진행하여서 유의성이 없는 것을 확인하여서 통증치료 후 얼마만큼 평상시로 회복했는지 확인하였다. 또한, 통증은 같은 통증의 크기라도 사람마다 느끼는 기준이 다르기 때문에 통증의 크기에 대한 NRS 설문지를 진행하여서 피험자들이 느끼는 통증의 크기를 SPSS 프로그램을 이용해서 통계분석을 진행하였고, 통계적으로 유의성이 있는 것으로 판단하였다. 그래서 본 연구 결과 고주파 통증치료기가 통증부위의 심부열을 발생시켜 온도를 상승시키고, 동맥 및 모세혈관을 확장시켜 혈류량을 증가시켜서 혈액순환 및 신진대사가 증가되면서 지연성 근육통의 통증이 완화되는 효과가 있는 것으로 판단된다.
조류는 수생태계에서 소비자의 에너지를 공급하여 생태계 내 없어서는 안 될 1차 생산자로서 크게 녹조류, 남조류, 규조류로 나뉘어진다. 남조류의 경우 수온이 상승하여 여름철 발생하여 과대 증식하여 녹조현상의 주원인이 되며, 최근 기후 변화로 인해 녹조현상의 발생시기의 변화와 빈도수가 늘고 있는 추세이다. 기존의 조류 조사 방식은 채수 및 센서를 통한 측정으로 이루어지고 있으며 시간, 비용 및 인력의 한계가 나타난다. 이러한 기존 모니터링 방법의 한계를 극복 하기위해 위성영상이나 무인항공기(Unmanned Aearial Vehicles, UAV), 등 탑제체를 운용한 다중분광 및 초분광과 같은 분광기기를 이용하여 원격 모니터링을 수행하는 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 조류 배양액 및 하천수 채수를 통한 실험실 규모의 실험을 통해 원격 모니터링의 종 구분에 대한 가능성에 대하여 확인 해보고자 하였다. 초분광 영상을 취득하기 위해 400-1000 nm에서 분석할 수 있는 초분광 센서를 활용하였다. 채수한 하천수의 조류 종 구분을 위한 분광특성을 추출하기 위해 GF/C필터를 이용하여 여과를 진행하여 시료를 제조하여 영상을 수집하였다. 수집된 영상을 방사보정 및 Base (하천수 및 배양보존액 통칭) 제거를 진행하였고 조류의 분광 정보 추출 과정을 통해 시료별 분광 정보를 추출, 분석하여 조류의 분광특성을 파악, 비교분석하여 하천·호소에서의 초분광영상 기반 원격탐사 모니터링의 적용성을 검토하고자 하였다.
도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 경남지역 야계사방사업지의 적지적소를 판정하기 위해 사방댐 총 526개소와 계류보전시설 총 230개소의 기시공지 및 시공예정지를 대상으로 입지 및 임상, 수문조건을 분석하였다. 사방댐 시공지과 계류보전시설은 입지환경인자 중 퇴적암, 표고 201~400m, 경사 21~30°, 산사태위험등급 2등급인 곳에 가장 많이 시공되었고, 임상환경인자인 임상, 경급, 영급, 밀도 중 소경급, III영급 임분에서만 시공빈도가 유사하였다. 또한 사방댐의 크기 및 개소수를 결정하는 수문환경인자 중 유역면적의 경우 50ha 이하, 수계밀도 2.1~4.0km/㎢, 종장형 수계, 1시간당 최대강수량 61~90mm, 1일 최대강수량 201~300mm인 곳에서 가장 많이 시공되었다. 따라서 사방댐 시공지와 계류보전시설지 간의 입지 및 수문조건이 다소 유사한 것으로 추후 야계사방사업을 실시할 경우 산각붕괴 및 침식 발생위험이 높은 지역에 한해서는 사방댐과 계류보전시설의 병행이 가능한 것으로 판단된다.
자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.
Trimethylamine(이하 TMA)은 물질특성상 시료의 채취 및 분석과 관련하여, 여러 가지 어려운 문제점들을 가지고 있다. 일반적으로 TMA의 채취방법으로 황산용액 흡수법이나 황산여과지 방법을 추천하고있다. 이들 방법은 아직까지 운용상 어려움과 분석시 숙련도를 요구한다. 본문에서는 보조적인 방법으로 Tedlar bag에 기초한 채취 및 SPME 를 이용한 분석기법의 특성에 대해 평가하고자 하였다. Tedlar bag은 시료의 채취 및 보관과 관련한 불안정성, 분석시 재현성 등에 대해 일부 문제점들이 지적받고 있다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점들을 여러 가지 기준으로 평가하고자 하였다. 이를 위해 다음과 같이 3가지 관점에서 비교실험을 수행하였다: (1) Tedlar bag에 TMA 시료를 보존할 때의 경시 변화, (2) Tedlar bag의 표면에 의한 TMA의 흡착 손실 정도, (3) SPME를 이용한 반복 분석시 파이버에 의한 시료의 흡착손실 등을 조사하였다. 최대 20일까지를 기준으로 경시 변화의 경향성을 조사한 결과, 48시간 까지 저농도에서 40~50% 정도로 시료의 감소가 일어났다. 그리고 두 가지 농도대에서 Tedlar bag 내부의 표면흡착에 의한 손실 여부를 평가한 결과, 저농도에서 약 20%, 고농도에서는 5% 이내의 손실을 확인하였다. 또한 동일한 Tedlar bag의 시료를 SPME로 반복분석한 결과, SPME fiber를 반복사용할 때 마다 백내부의 시료가 매회 2-3% 수준 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
생체피부에서의 잠재지문 현출에는 많은 제한점이 있다. 살아있는 피부는 계속적인 발한을 하고 지방친화성이 있어 흡수 및 확산에 의해 지문변화를 초래하기 때문이다. 본 연구는 사람피부에 존재하는 잠재지문의 효과적 현출방법을 알아보기 위하여 살아있는 생체피부와 피부유사 돼지피부를 이용하여 수행되었다. 피부지문현출제로는 흑색, 형광 분말 및 자석분말 그리고 Cyanoacrylate fuming을 이용하였으며 전사법으로는 전사지(lifting paper), 유리, 사진현상용 glossy paper를 이용하여 피부로부터 전사한 후 현출하였다. 살아있는 피부에 존재하는 즉시지문일 경우에는 흑색분말인 S-powder, Cyanoacrylate fuming법 및 훈증후 흑색 또는 형광분말로의 재처리에 의해 현출이 가능하였고 자석분말로의 현출로는 지문이나 배경피부에 과도하게 흡착되는 경향을 볼 수 있었으며 유류에 따라 지문이 사라짐을 알 수 있었다. 사체유사 돼지피부에서는 6시간 유류된 지문에서도 $25^{\circ}C$, 40%에서 1분간의 Cyanoacrylate fuming법 이후 흑색분말로의 재현출하였을 때 잠재지문의 현출이 가능함을 알 수 있었으며 현출된 지문영상에 다양한 스펙트럼을 이용한 감식영상의 효과적 조사파장에 대한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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