환경부 홍수통제소의 경우는 전국단위의 강수량(지상, 레이더), 하천수위, 유사량 관측과 국부적으로 증발산량과 토양수분 관측이 이루어지고 있는 상황이며, 기상청 및 다른 공공기관도 각 목적에 맞게 수문기상관측이 이루어지나 유역(또는 지역) 단위의 물순환 과정(강우량, 유출량, 증발산량, 지하수함양량, 토양수분량 등 포함)을 규명하는 조사·연구는 매우 미비한 실정이다. 개별적인 물순환 성분별 수문조사에서 벗어난 전체적인 관점을 고려한 유역단위의 물순환 과정을 규명하는 것은 매우 중요하다. 즉 물순환 성분별 명확한 수문량 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 물순환 성분별 명확한 분석을 위해서는 중·소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중·소규모 유역단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 차탄천 유역(유역면적 190.64㎢, 유로경사 0.96%, 경기도 연천군 소재)의 신뢰성 높은 2019년 관측자료를 이용하여 물순환 성분인 강우량, 하천유출량, 증발산량의 자료를 산정하였으며, 물순환 성분별 균형을 이루는 자료를 생성하였다. 기본 관측자료인 강우량은 각 지점강우량의 관측자료의 비교·검토 등 품질관리를 통해 자료를 확정하고 유역평균강우량을 산정하였다. 하천수위는 기준수위표와의 검토, 상·하류 검토를 통해 자료를 확정하였으며, 하천유출량은 유량측정성과와 단면검토를 통해 수위-유량관계곡선식을 개발하고, 확정된 수위자료를 적용하여 산정하였다. 그리고 증발산량은 유역내의 기상관측자료를 활용하여 잠재증발산량을 산정하였다. 각 물순환 성분별로 산정된 자료는 과거년 자료와 비교·평가를 통해 균형성을 판단하였다. 각 성분별 최대치와 최소범위, 평균값을 고려하고, 강우일수, 강우의 강우강도와 지속기간, 기상자료(기온, 일조시간, 습도, 풍속 등)를 충분히 고려하였다. 각 물순환 성분별로 생성된 2019년의 차탄천 유역의 총강우량은 975.9mm이며, 하천유출량은 507.9mm(총강우량 대비 52.0%), 실제증발산량은 366.4mm(37.5%), 지하수함양량은 101.6mm(10.4%)이다. 여기서, 실제증발산량은 유역내 1개 지점의 잠재증발산량을 산정하여 추정한 값이며, 지하수 함양량을 산정을 위한 지하수위 관측정이 부재한 상황이나 물순환의 폐합 조건을 고려하여 산정하였다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 재배 환경에 민감한 식물인 천궁에 대해 온도 및 이산화탄소 인공환경을 조성하여 재배 기간 중 성장 지표 및 항산화 활성을 확인함으로써, 약용식물의 재배 환경과 성장 및 생리활성의 상호작용 이해를 위한 데이터 확보를 목적으로 하였다. 천궁의 재배지 평균 기온을 기준으로 +1.8℃/445 ppm(SSP1), +3.6℃/872 ppm(SSP3) 및 +4.4℃/1,142 ppm(SSP5)의 3개 그룹으로 나누어 자연광형 정밀환경조절장치(SPDS 챔버)를 활용해 4개월 동안 재배하였다. 천궁의 지상부 생장 및 Top/Root ratio, 엽중비(LWR)는 SSP1에 비해 SSP3과 SSP5에서 다소 감소하였으며, 뿌리중비(RWR)는 증가하였다. 또한, 식물의 항산화 활성 및 관련 페놀 화합물 함량은 천궁의 지상부에서 온도 및 CO2 농도에 비례하여 증가하였으나, 오히려 고농도인 SSP5 그룹에서 부정적인 효과가 나타났고, 지하부에서는 SSP5 그룹에서 가장 높은 항산화 활성을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구는 약용식물의 생장 및 생리활성에 대해 최적의 재배 환경 조건을 결정하기 위한 기초 데이터로 활용할 수 있을 것이다.
유한 단층 미끌림 역산에는 지진 변위 측지 자료와 그린 함수 행렬(Green's function matrix)을 주로 사용한다. 그린 함수 행렬은 일반적으로 오카다 모형(Okada, 1985)을 기반으로 한다. 그러나 최근 물리 기반 지진 모델링을 활용하여 그린 함수 행렬을 제작하고 유한 단층 미끌림 역산을 수행하는 연구가 활발하다. 물리 기반 지진 모델링은 다양한 물성(탄성, 점탄성, 탄소성 등)을 고려하여 현실적인 환경에서 지진을 모사할 수 있다는 장점이 있다. 물리 기반 유한요소 소프트웨어 PyLith는 단층을 구성하는 절점을 두 개로 나누어 지진을 모사할 수 있으므로 지진 모사 모델링에 적합하다. 하지만 PyLith는 격자망 생성 기능을 자체 제공하지 않아, 모형 내부에 수십~수백 개의 소단층과 관측점을 설정해야 하는 유한 단층 미끌림 역산 수행에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 소단층과 관측점을 포함한 수치 모형을 제작하고, 지진 모사 모델링을 수행하여 그린 함수 행렬을 제작하는 일련의 과정을 연계하여 유한 단층 미끌림 역산의 편리성을 높이기 위해 CPInterface (COMSOL-PyLith Interface)를 개발하였다. CPInterface는 COMSOL의 격자 생성 능력과 PyLith의 지진 모사 능력을 결합하여 그린 함수 행렬을 자동으로 생성할 수 있다. CPInterface는 간단한 변수들로 모형 및 단층 정보를 조절할 수 있고, 지하 탄성 이상체와 GPS 관측점을 자유롭게 배치할 수 있다. 또한, 그린 함수 행렬을 생성하는 복잡한 과정을 간소화하여 더욱 편리하게 유한 단층 미끌림 역산을 할 수 있게 한다.
본 연구에서는 픽커터의 다양한 형상변수들과 그에 따른 절삭 가능 암반 조건들에 대한 총 326개의 정보를 수집하고 데이터베이스를 구축하였다. 이와 같이 구축한 데이터베이스를 대상으로 통계분석을 실시한 결과, 픽커터의 형상을 정의하는 변수들 사이에는 유의미한 양(+)의 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 특히, 픽커터의 길이 관련 변수들과 텅스텐 카바이드 삽입재의 형상 변수들 사이의 상관관계가 높게 나타났다. 픽커터 샤프트의 직경도 삽입재의 형상변수들과 밀접한 상관관계를 나타내었다. 반면, 네 가지 조건으로 정의한 암반 조건에 대한 변수와 픽커터의 형상 변수들 사이에는 뚜렷한 상관관계를 확인하기 어려웠다. 이는 암반의 불확실성으로 인해 픽커터의 적용 대상을 수치가 아닌 적용 가능 범위로 제시했기 때문인 것으로 사료된다. 단, 암반이 강해질수록 픽커터 형상변수들의 평균값이 증가하는 경향을 나타내었다. 그러나 픽커터의 길이 관련 변수들은 암반이 강해질수록 오히려 작아지는 것으로 나타났는데, 이는 경암반에서 길이가 긴 픽커터를 사용할 때 발생할 수 있는 모멘트의 발생을 줄이기 위한 방안으로 사료된다.
본 연구는 북한의 과거 토지이용 변화의 경향성을 반영한 토지이용 변화 시나리오에 따라 2050년까지의 탄소저장량 변화를 평가하였다. 토지이용 변화 시나리오는 과거 시점의 상태로부터 현 상태를 예측할 수 있는 CA-Markov 모델링을 통해 구축하였으며, 이를 위해 북한 산림복원을 위한 대내·외 노력이 시도된 2010년 전후의 토지이용 공간정보를 통해 추정한 토지이용 유형별 변화 경향성을 활용하였다. 이를 통해 산림황폐화(non-reforestation)와 산림복원(reforestation) 시나리오를 마련하였으며, 토지이용 변화에 따른 북한 탄소저장량 변화를 평가하였다. 북한의 토지이용 유형별 탄소저장량은 우리나라를 대상으로 수행된 연구문헌 조사를 통해 도심지, 산림, 농경지, 초지, 나지의 지상부, 지하부, 토양, 기타 유기물에 대한 추정값을 적용하였다. 북한을 대상으로한 대내·외 산림복원 노력은 2050년의 탄소저장량을 2020년 대비 4.4% 증진시킬 수 있는 잠재력을 지닐 것으로 판단된다. 그러나 산림복원의 노력없이 황폐화가 지속된다면 2050년 탄소저장량은 2020년 대비 11.5% 감소할 것으로 예측되었다. 이에 따라 북한의 탄소저장량 증진을 위해서 대내·외의 지속적인 노력이 매우 중요할 것으로 판단된다. 따라서, 장기적으로 북한의 산림복원을 위한 노력과 협력을 추진됨에 있어 본 연구에서 제시하는 결과가 기여할 수 있길 기대한다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
고심도 암반대수층이 운영시설의 주요 대상이 되는 고준위 방사성폐기물 처분 분야에서 수리특성 정보들은 관련 처분 부지 선택, 처분 시설 상세 설계, 최적 시공 방안 도출 그리고 운영 시 안정성 평가에 있어 가장 중요한 핵심 요소로 작용한다. 국내에는 좁은 면적에 여러 암종이 혼재되어 분포하고 있기 때문에 다양한 암종별 암반대수층의 수리지질특성을 분석하고 이를 데이터베이스화 하는 사전 작업들이 중요하다. 본 논문에서는 고심도 화산암반대수층의 현장 수리특성 중 가장 대표적인 수리전도도 자료를 획득하고 이를 분석 평가하였다. 현장 자료 획득을 위해 자체적으로 개발된 고성능 수리시험 장치를 활용하였고, 표준화된 시험법 및 조사절차를 적용하였다. 수리특성 자료분석 과정에서는 심도별로 수리상수인 수리전도도 값을 구하였으며, 시험 구간에 위치한 투수성 암반 절리를 통한 지하수 흐름 양상에 관해서도 평가하였다. 본 논문에서 제안된 일련의 자료 획득 방법, 절차와 분석 결과들은 국내 고심도 암반대수층의 수리특성 자료 데이터베이스 구축에 활용됨과 더불어 향후 다양한 지역별 암종별 수리특성연구에 적용될 기술적 노하우를 향상시키는 역할도 할 것으로 기대된다.
지상원격탐사(Land Remote Sensing)란 멀리 떨어져 있는 지상 지하 대상물의 특성과 현상을 접촉하지 않고 관측하여 정보를 얻어내는 기술이라 정의되고 있으며 보다 좁은 의미로는 인공위성을 이용히여 우주공간으로부터 지표를 관측탐사하여 영상등 정보를 얻는 기술을 의미하는 것으로 받아들여지고 있다. 원격탐사기술은 원래 군사 및 정보 수집을 위한 목적으로 엄격히 제한되어 발전되어왔으나 1970년대 이후 점차 그 기술이 민간에 이전되어 상업화의 길을 걷게 되었다. 최근에는 지상원격탐사영상을 촬영할 수 있는 상업위성을 자체 보유하고 있는 업체까지 등장하여 최고 0.61m 해상도의 정밀위성영상을 시장에 유통시키게 되었다. 지상원격탐사의 민영화와 상업화 경향은 위성영상을 재해예방, 지도제작, 자원탐사 등에 유용하게 사용할수 있도록 하는 장점이 있지만 정밀위성영상이 피탐사국에 공격의도를 갖고 있는 국가나 단체 등에 입수될 경우 피탐사국의 국가안보를 심각하게 위협할 수 있는 가능성도 있다. 지상원격탐사기술의 최선진국인 미국은 이미 1990년대 초반부터 이러한 점을 인식하고 지상원격탐사산업을 통제하기 위한 입법적 보완책을 마련하여 왔으며 현재 국가안보를 이유로 지상원격탐사산업을 규제할 수 있는 여러 제도들을 갖추고 있다. 미국은 지상원격탐사정책법에 의하여 연방해양대기국에 유보된 허가권의 행사를 통하여 0.5m 이상 고해상도 위성영상의 촬영을 막고 촬영 후 24시간 동안 위성영상의 유통을 금하고 있으며, 1994년에는 국가안보를 이유로 지상원격탐사를 금지할 수 있도록 한 'Shutter Control'제도를 규정한 대통령령 제23호를 제정한바 있다. 위 대통령령은 2003. 'U.S. Commercial Remote Sensing Policy'로 대체되어 한층 강화되고 구체적인 규율 내용을 갖게 되었다. 새로운 미국의 지상원격탐사통제제도는 지상원격탐사허가를 내줌에 있어 국방장관과 국무장관이 그 기준을 정하도록 하고, 국가안보를 이유로 한 지상원격탐사금지 및 위성영상 유통제한 제도를 두고 있으며, 유사시 국가안보를 이유로 미국 정부가 민간지상원격탐사시설을 사용할 수 있도록 정하고 있다. 미국과 같은 우주선진국조차 지상원격탐사가 국가안보에 대하여 갖는 중요성을 깊이 인식하고 그 통제를 위한 제도를 갖추고 있다는 점은 분단 상황에 놓인 우리에게 시사 하는바가 크다고 생각한다. 우리의 우주개발진흥법에도 미국을 비롯한 우주선진국들의 지상원격탐사 통제제도를 참작 반영할 수 있도록 지속적인 관심을 기울여야 한다고 본다.
천부 탄성파 굴절법 탐사를 이용하여 굴절이 발생하는 지층의 속도를 산출하는 것은 ill-posed 문제이다. 계산된 시간 변수들에서의 작은 변화들이 이로부터 산출된 속도들에 커다란 수평적 변화를 가져올 수 있으며 이는 종종 역산 알고리듬의 인위적인 오차를 유발한다. 이러한 인위적인 오차들은 모델링을 통해 인지되거나 보정되지 않는다. 그러므로 만약 모델에 근거한 역산을 통해 정밀한 지하 굴절 모델을 얻고자 한다면 정확한 초기 모델이 필요하다. 탄성파속도에서 인위적인 오차의 원인은 일반적으로 불규칙한 굴절면에 있다. 대부분의 경우에 GRM 방법을 이용하면 불규칙한 굴절면을 다룰 수 있고 굴절면의 정밀한 초기 모델을 만들 수 있다. 하지만 지표에 매우 가까운 극천부 지역 또한 불규칙하다면 GRM 방법의 효능은 감소하고 풍화대 보정이 필요하다. 천부 불균질대에 대한 일반적인 보정방법들은 수평적 확장이 제한된 극천부지역의 불균질대의 경우 효과적이지 못하다. 이럴 경우 GRM 평활화 통계적 방법(Smoothing Statics Method; SSM)이 지층의 속도를 좀 더 정확하게 평가할 수 있는 간단하고 실용적인 방법이다. GRM SSM 방법은 제로 XY 값을 가지고 계산된 시간-심도값들로부터 실제 XY 값을 가지고 얻어진 시간-심도값들의 평균값을 빼줌으로써 평활화 정보정을 수행한다. 심도가 깊어질수록 시간-심도값들이 XY 값에 따라 크게 변하지 않으므로 이들의 평균값은 최적값과 훨씬 더 같아진다. 그러나 극천부의 불균질대에 대해 시간-심도값들은 XY 값들이 증가함에 따라 수평적으로 이동하고 평균화 과정을 통해 대폭 감소한다. 결과적으로, XY값들에 대해 평균화된 시간-심도단면도는 천부의 불균질대에 대한 보정에 효과적이다. 또한 제로 XY 값을 가지고 계산된 시간-심도값들은 천부 불균질대의 영향과 대상 굴절면에 대한 시간-심도값들의 합으로 주어지므로 그들의 차는 정보정을 위해 주시로부터 빼주어야 할 대략적인 값들을 제공한다. GRM SSM 방법은 결정론적인 풍화대에 대한 보정법이라기 보다는 평활화 과정이다. 이 방법은 수평적으로 확장이 매우 제한된 천부 불균질대에 대해 가장 효과적이다. 모델과 현장 적용 결과들을 통해 GRM SSM 방법을 이용하여 불규칙한 굴절면을 가진 지층들에 대해 좀 더 신뢰할 수 있는 정밀한 탄성파 속도를 산출할 수 있음을 보여주고 있다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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