• 기록학연구
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• 제23호
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• pp.87-139
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• 2010

현대 사회의 기록관리 업무는 보존을 중요시하게 여겼던 과거와는 달리 기록의 활용을 중요시하는 새로운 패러다임으로 변화하였다. 기록물이 효과적으로 이용될 수 있게 하기 위해서는 기록의 가치를 돋보이게 하고 이용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 유도해야 할 것이다. 이러한 시대적 요청에 따라 주목 받기 시작한 것이 바로 '콘텐츠(Contents)'이다. 영국의 국립 아카이브는 소장하고 있는 다양한 기록물에 디지털 기술을 활용하여 멀티미디어를 활용한 콘텐츠를 제작 제공하고 있으며, 일본의 아시아역사자료센터는 이용자의 요구를 반영한 기록정보 콘텐츠를 제작하며, 계속적인 업데이트로 콘텐츠의 최신성을 경주하고 있다. 최근 국가기록원에서도 기록의 활용 중심의 기록관리 패러다임 변화에 따라 디지털 아카이브 진입을 추진하며, 그 안에 탑재될 콘텐츠 개발에 박차를 가하고 있다. 그러나 많은 콘텐츠를 보유하여 서비스하는 것도 중요하지만, 콘텐츠 자체의 품질 수준이 높아야만 이용자들에게 좋은 반응을 이끌어 낼 수 있을 것이며, 장기적으로 더욱 높은 수준의 기록정보를 제공할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 각기 다른 특징을 지니는 영국의 TNA와 아시아 역사자료센터의 사례와 함께 국가기록원이 제공하고 있는 콘텐츠의 유형과 특징을 분석하여 각 기관에서는 어떻게 콘텐츠를 활용하고 있는지 다양한 방법을 살펴보았다. 또한 아카이브란 기관에서는 어떠한 주제를 콘텐츠화 하여 이용자들에게 제공하고 있는지에 대한 유형 파악과 함께 이용자와의 피드백 방식을 비교 분석 하였으며, 세 기관의 콘텐츠 구성요소를 제공하려는 정보의 성격에 따라 세 가지 유형으로 구분하고, 콘텐츠 속성의 세부 항목을 설정하여 콘텐츠의 품질을 평가 하였다. 이러한 과정에서 앞으로 기록관리기관에서 콘텐츠 구축 시 참고할 사항을 도출하여 시사점을 제시하였다.

• 기록학연구
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• 제50호
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• pp.273-309
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• 2016

서울시는 다른 기관과 달리 기능분류시스템 구축과 업무관리시스템 도입 사이에 3년의 시간차가 발생하여 기능분류체계의 현행관리가 되지 못했고, 이것은 기록관리기준표를 수립하지 못하는 문제로 이어졌다. 2012년 9월 서울시는 기록관리와 정보공개를 전담하는 정보공개정책과의 신설을 통해 기능분류시스템과 기록관리기준표의 운영부서를 통합하였다. 이를 계기로 2013~2014년 2년에 걸쳐 'BRM 및 기록관리기준표 정비사업(이하 BRM 정비사업)'을 추진하게 되었다. 본 연구는 서울시 사례를 중심으로 BRM 정비를 통한 기록관리기준표 개선사례를 소개하고자 한다. 서울시 BRM 정비사업은 업무담당자의 부담과 업무관리시스템의 운영공백을 최소화하기 위한 정비방법론을 수립하였다. 업무관리시스템 도입 후 분류체계를 정비하는 선례가 없는 상황에서 관련부서와의 긴밀한 협의를 통해 독자적인 절차를 개발하고 정비결과를 시스템에 탑재하였다. 또한 BRM 정비사업을 성공적으로 수행하고 향후 안정적인 운영을 위해 BRM 부서관리자를 대상으로 정비 전 후 2차례에 걸쳐 교육을 진행하였고, 정비사업 기간 동안 뉴스레터를 배포하여 전 직원들의 적극적인 참여를 유도하고 기록관리 인식을 높이기 위해 노력하였다. 뿐만 아니라 정비성과를 유지하고 향후 BRM의 체계적인 관리를 위해 기록관리시스템에 단위과제 현황기능 개발, 업무관리시스템에 과제관리 기능 보완, BRM 목적별 분류체계를 서울시 정보소통광장의 서비스에 적용하는 등 여러 개선사항을 마련하였다. 본 연구가 새롭게 BRM을 도입하려는 기관 또는 분류체계 정비사업을 준비하는 기관에서 시행착오를 줄이는데 참고사례가 될 수 있기를 바란다.

• 한국전통조경학회지
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• 제29권2호
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• pp.52-62
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• 2011

본 연구는 고전시문에 대한 고찰과 해석을 통해 파초가 우리의 전통정원에 오랫동안 즐겨 가꾸어진 배경과 그 설계용도(design use)를 고찰하고자 진행되었다. 또 이러한 고찰 과정을 통해 우리나라에 파초가 도입되어 널리 애호된 시기도 함께 규명하고자 한다. 연구의 방법은 파초를 주제로 한 고전시문을 고찰하고 해석하는 기술적 연구방법이 사용되었다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 파초가 우리나라에 처음 소개된 시기는 최치원의 시를 통해 통일신라시대까지 거슬러 올라가는 것으로 확인되었다. 또 여러 시문과 그림을 통해 고려시대 중기에 이미 파초는 정원식물로 널리 식재되고 애호되었음을 알 수 있었다. 둘째, 파초에 내재된 의미는 다음과 같다. 1) 파초 잎은 종이의 대용물로 글씨나 시를 쓰기도 하였고 술잔으로 사용되는 등 여름날의 수양과 풍류의 의미를 갖는다. 2) 파초는 '혜가단비'의 고사에 의해 불가에서 종교적으로 중요한 의미를 지닌 식물로 취급된다. 또, 파초 특유 형태와 생육특성, 파초 잎에 빗방울이 흩어지는 모습 등은 부처의 가르침인 '공'과 '무아', '덧없음'을 일깨우는 각성물로 받아들여졌다. 3) 유가에서 파초는 "군자는 하늘을 따라서 스스로 굳세고자 노력하며 쉬지 않는다(君子以 自强不息)"라는 가르침의 표상이었다. 4) 파초의 넓고 긴 잎을 봉황의 꼬리에 비유하여 '봉미'라고 하였다. 따라서 파초 잎은 존귀함의 존재의 상징인 봉황을 의미하므로 책가도, 문자도 등 민화의 소재로 즐겨 채택되었다. 셋째, 파초의 설계용도는 크게 네 가지로 요약할 수 있다. 1) 파초의 넓고 푸른 잎으로 인해 여름철 정원에 녹음과 청량감을 제공하는 '시각적 용도'로 활용되었다. 2) 옛 사람들은 여름철에 듣는 '파초우성(芭蕉雨聲)'을 운치 있는 소리로 여겼고, 파초가 이러한 '사운드 스케이프(soundscape)'를 구현할 수 있는 최적의 식물소재라는 점을 파악하고 이를 적극 활용하였다. 이러한 관점에서 볼 때 파초의 여러 설계용도 중에서도 가장 특징적인 용도로 '청각적 활용'을 들 수 있다. 3) 파초는 화분에 식재하여 실내에서 관상용으로도 활용하였다. 4) 파초는 궁중과 민간에서 약재와 식재료 등 실용 목적으로도 활용되었다. 본 연구의 한계는 한국고전종합 데이터베이스에 탑재된 자료 중 국역된 텍스트를 위주로 하였다는 점이다. 추후 여타의 원문 자료들에 대한 국역 작업이 진행됨으로써 본 연구와 관련된 새로운 내용들이 보완될 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-31
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• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-33
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• 2021

화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.40-53
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• 2021

해양연구를 위해 사용하는 연구선은 계획된 연구해역으로 이동하여 연구목적에 맞는 해양관측을 수행한다. 한국해양과학기술원(KIOST, Korea Institute of Ocean Science & Technology)이 보유하고 있는 5척의 연구선에는 항해 중에 상시 관측할 수 있는 GPS, 수심, 기상, 표층 수온 및 염분 측정 장비가 탑재되어 있다. 이러한 상시관측 장비를 통해 생산되는 데이터를 체계적으로 관리하고 활용하기 위한 정보 플랫폼이 요구된다. 따라서 연구선 운항계획에서부터 연구선 운항 중 관측, 데이터수집, 데이터처리, 데이터저장, 표출 및 제공서비스에 이르는 일련의 업무 분석을 통해 업무절차를 정의하였다. 업무 절차의 각 단계 별 기능 설계를 거친 후, WebGIS 기반의 정보 플랫폼인 KUMOS(KIOST Underway Meteorological & Oceanographic Information System)를 구축하였다. 연구선 항해 중에 생산되는 데이터는 시·공간적 변화가 있는 특성이 있어 이러한 변동성을 고려한 데이터의 품질관리 체계를 개발하였다. 데이터의 체계적인 관리와 서비스를 위해 KUMOS 통합DB를 구축하고 연구선 항적, 데이터 표출, 검색 및 제공 등의 기능을 구현하였다. KUMOS에서 제공하는 데이터 셋은 연구선의 항해 별 운항결과리포트(cruise report), 원시데이터(raw data), 품질관리 플래그(Quality Control(QC) flagged data) 데이터, 필터 데이터(filtered data), 항적도 데이터(cruise track line), 데이터 리포트(cruise data report) 등으로 구성되어있다. 본 연구를 통해 개발한 KUMOS의 기능 별 업무처리 절차와 체계는 연구선 항해 중 상시관측이 가능한 연구선을 보유하고 있는 국내 해양관련 기관 및 대학에도 벤치마킹 역할을 할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.189-198
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• 2022

본 연구에서는 지난 2020년 2월에 발사된 정지궤도환경위성탑재체(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer; GEMS)의 이산화황 산출 현업 알고리즘에서 오프셋 보정 계수 산정 방법이 이산화황 칼럼 농도 산출 결과에 미치는 영향을 확인하였다. GEMS의 현업 이산화황 산출 알고리즘은 차등흡수분광법(Differential Optical Absorption Spectroscopy; DOAS)과 주성분분석방법(Principal component analysis; PCA)이 융합된 하이브리드 알고리즘이다. 하이브리드 알고리즘에서는 차등흡수분광법을 이용하여 스펙트럴 피팅 후 나오는 이산화황 경사층적분농도 값에 나타나는 오존에 의한 흡수 영향을 보정하기 위하여 편차 보정 과정을 필수적으로 거치게 되며, 오프셋 보정 계수를 산정하는 조건에 따라 이산화황 칼럼농도 산출결과가 달라질 수 있기 때문에 적절한 오프셋 보정 계수 값의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 구름 화소가 많이 존재하는 날짜와 적게 존재하는 날짜에 대해 오존 보정 계수를 각각 계산하고, 각각의 오존 보정 계수를 GEMS 현업 이산화황 산출 알고리즘에 적용하여 산출한 이산화황 칼럼농도의 비교를 수행하였다. 구름 화소가 많이 존재하는 날의 GEMS 복사휘도 자료를 이용하여 계산된 오존 보정 계수를 사용한 경우, GEMS 관측 영역의 가장자리에 해당하는 인도 부근에서의 이산화황 칼럼농도의 표준편차가 1.27 DU, 한반도 부근에서 0.58 DU, 주변에 구름 화소가 많았던 홍콩 부근에서 0.77 DU로 나타났다. 한편, 구름 화소가 적은 날의 GEMS 자료를 이용하여 계산된 오존 보정 계수를 사용하였을 경우의 이산화황 칼럼농도의 표준편차는 인도주변에서 0.72 DU, 한반도 주변에서 0.38 DU, 홍콩 부근에서 0.44 DU로 다소 감소하였음을 확인하였으며, 구름 화소가 많은 날의 오존 보정 계수를 사용하여 이산화황을 산출한 경우 대비 비교적 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 이에 따라, GEMS 이산화황 산출 알고리즘의 불확실성 최소화 및 안정적인 산출을 위해서 적절한 조건에서의 오존 보정 계수 산정이 이루어져야 할 필요가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.903-913
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• 2021

홍수기 하천에서 유량측정은 예산, 인력, 안전 및 측정 시 편의성 등의 이유로 측정에 제한이 많다. 특히, 태풍 등으로 인한 호우사상 발생 시 위와 같은 문제로 홍수량 측정에 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 드론(Drone)과 전자파표면유속계(Surface velocity doppler radar)의 기능을 조합하여 최소 인력으로 짧은 시간에 간편하고, 안전하게 홍수기에 하천유량을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다. 기존 드론을 이용한 유량측정 연구에서 도출된 바람, 강우 등 기상 요인에 의한 드론의 기계적인 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 IP56 등급의 방진·방수 성능, 최대 36 km/h의 풍속에서 안정적인 비행능력과 최대 10 kg을 탑재할 수 있는 드론을 개발하였다. 또한 전자파표면유속계 측정에 있어서 주요 제약 요소인 진동을 제거하기 위해 드론과 전자파표면유속계를 결합하는 댐퍼플레이트를 개발하였다. 이들 비행장비와 유속계를 결합시킨 유속계 DSVM (Dron and Surface Veloctity Meter using doppler radar)을 제작하였으며, 봉황천(금강 제1지류)에 위치한 금산군(황풍교)지점에서 DSVM을 운용하여 홍수량을 측정한 결과 ±3.5%의 오차가 발생하였다. 또한 측정된 표면유속으로부터 평균유속을 산정할 때 정확도 향상을 위해 ADCP를 이용하여 동시 측정하고, 평균유속을 비교하여 평균유속환산계수(0.92)를 산정하였다. 본 연구에서는 드론과 전자파표면유속계를 결합해 측정한 유량과 ADCP 및 봉부자를 이용해 측정한 유량을 비교하고, DSVM의 적용 및 활용 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1423-1444
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• 2022

본 연구에서는 대기 및 지표면 인자들에 대한 중적외 파장역의 복사휘도의 민감도를 복사전달모델인 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)6을 이용하여 분석하고 이를 이용하여 야간에 중적외 파장역 만을 이용한 지표면온도 산출 가능성을 평가하였다. 이를 기반으로 야간에 대해 다양한 조건을 반영한 지표면온도 산출식을 개발하고 처방 온도 자료와 현장 관측 자료를 이용하여 개발된 지표면온도 산출식의 수준을 평가하였다. 중적외 파장역을 활용한 위성 원격탐사에 주로 영향을 미치는 대기연직구조, 이산화탄소와 오존, 지표면온도의 일 변동, 지표면 방출률 그리고 위성의 관측각에 대해 민감도 실험을 실시하였다. 이때 분리대기창 기법 활용 가능성을 평가하기 위해 중적외 파장역을 투과율을 근거로 2개의 밴드로 분리한 후 민감도를 분석한 결과 밴드와 관계없이 대기연직구조에 가장 큰 영향을 받으며 지표면 방출률, 지표면온도의 일 변동, 위성의 관측각 순으로 영향을 받았다. 주요 변인 실험 모두에서 대기의 창에 해당되는 밴드 1은 민감도가 낮은 반면 오존과 수증기 흡수가 포함된 밴드 2에서는 민감도가 높아서 분리대기창 기법을 활용하여 지표면온도 산출이 가능할 것으로 판단하였다. 중적외 2개 밴드와 다양한 변인들을 이용하여 개발된 지표면온도 산출식은 복사모의 시 입력된 기준 지표면온도와 상관계수, 편의 그리고 root mean squared error (RMSE)가 각각 0.999, 0.023K과 0.437K의 수준을 보였다. 또한 26개의 현장관측 지표면온도 자료로 검증한 결과 상관계수는 0.993, 편의는 1.875K, RMSE는 2.079K을 보였다. 본 연구의 결과는 대기 및 지표면 조건이 야간의 중적외 두 밴드에 미치는 영향이 다른 특성을 이용하여 지표면온도를 산출할 수 있음을 제시한다. 따라서 향후에는 중적외 파장역 센서를 탑재한 위성자료를 이용하여 지표면온도를 산출하고 그 수준을 평가해 볼 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1827-1836
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• 2022

재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.