• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.25-41
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• 2011

최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.8-14
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• 2012

4차원 방사선치료시 환자의 정확한 호흡 조절을 위한 바이오피드백 시스템의 개발을 위해 IR (Infra-red) 카메라 뿐만아니라 일반 카메라에서 얻는 영상에서 표적의 움직임을 추적하는 최적화된 추적 알고리즘을 찾고자 한다. 본 연구에서는 LabVIEW 2010을 사용해서 시스템을 구성하였다. 모션팬톰(motimo Phantom)의 움직임을 카메라 (IR 카메라와 일반 카메라)를 통하여 영상을 획득하고 영상처리를 거친 후 ROI (Region of interest)를 설정하여, 영상에서 지정한 ROI와 패턴 매치된 점의 상하의 움직임만 좌표로 기록하였다. 영상처리에는 문턱값을 사용하여 이진화된 영상을 만들고 Sobel, Prewitt, Differentiation, Sigma, Gradient, Roberts 등의 여러 윤곽선 강조방법들을 적용한 후에 영상을 합하여 사용했다. 다양한 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 인자로 'score' 값을 정의하여 성능을 비교하였다. 모든 방법들을 최대한 같은 조건에서 비교하기 위해서 5분씩 3번 반복하여 측정하여 ASCII 파일로 저장하여 저장된 'score' 값의 평균값과 표준편차를 구하여 비교하였다. 문턱값만을 적용한 영상의 score는 706이고 표준편차는 84였다. 윤곽선강조를 사용한 알고리즘들의 score와 표준편차는 각각 Sobel 794와 64, Differentiation 770과 101, Gradient는 754과 85, Prewitt 763과 75, Roberts 777와 93, Sigma 822와 62였다. 가장 좋은 효율을 보인 알고리즘은 Sigma방법이였다. 추적 효율이 가장 좋게 나온 Sigma방법을 이용해서 호흡을 조절하여 호흡동조 방사선치료를 시행할 때 카메라(IR 카메라 및 일반 카메라)상의 점 추적에 대한 정확도의 증가로 치료 효율을 높일 수 있을 것이라 기대된다.

• 생태와환경
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• 제46권4호
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• pp.488-498
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• 2013

본 연구에서는 상류 댐 및 유입 지류의 물리적, 지형적 특성을 고려하여 의암호 수체의 혼합 거동을 해석하고 수질 분포에 미치는 인자로 수체간 혼합 과정을 파악하기 위하여 3차원 시변화 모델, GEMSS 모델 시스템을 구축하였다. 실측 자료를 바탕으로 적용 모델의 재현성을 검토한 결과 본 연구에서 적용된 GLLVHT 모델은 상이한 강우 및 유량 조건에서 의암호 내 열수지 및 수체 혼합 특성을 잘 재현하고 있는 것으로 판단되었으며, 모델 보정 결과를 바탕으로 의암호의 수온, 전기전도도 그리고 체류시간의 시 공간적 분포와 유입지류의 흐름 특성을 분석하였다. 의암호는 상이한 목적을 가진 소양강댐과 춘천댐의 방류량과 유입 지류의 큰 변동폭에 수리 및 수질이 영향을 많이 받고 있다. 의암호는 봄과 여름철에는 수온이 높은 춘천댐의 방류량에 상대적으로 영향을 크게 받아, 전체적으로 높은 수온 분포를 나타낸다. 반면 가을과 겨울철에는 소양강댐의 방류 유량이 많고 수온이 높고, 춘천댐의 유량이 매우 적어 상대적으로 전기전도도가 낮은 소양강댐 방류수의 수온이 의암호의 온도 분포에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 전기전도도는 춘천하수처리장과 공지천의 높은 유입으로 하류 의암댐 부근까지 높은 전기전도도의 분포를 나타낸다. 의암호의 체류시간은 춘천댐과 소양강댐의 방류수가 유입되는 상류 수역은 체류시간이 비교적 짧게 나타나며 의암댐 부근의 하류에서 점차 증가하는 것으로 분석되었다. 중도 부근의 낮은 수심으로 인해 소양강댐 방류량이 많은 시기에는 역류현상이 발생하여 체류시간이 일시적으로 증가한다. 또한 하중도의 우안에서 공지천과 춘천하수처리장이 유입되는 수역, 중도의 우안에서는 연중 20일 이상의 체류시간을 보이고 있다. 이러한 정체수역에서는 지류들의 혼합률이 저하되고 유속이 낮은 특징을 가지기 때문에, 식물성 플랑크톤의 과대성장 우려가 있어 수질관리에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 여름철 집중 강우시에는 유입 및 유출의 급격한 증가로 체류시간은 크게 감소하며, 춘천댐과 소양강댐의 방류수는 약 10일 이하의 짧은 체류시간으로 의암호로 유입되는 것으로 예측되었다. 의암호 내 표층에서는 소양강댐의 방류가 많은 비중을 차지하며, 특히 중도의 우안의 상류부까지 소양강댐의 방류수가 역류하는 현상이 나타나며, 중도의 좌안과 붕어섬 상류부에서 소양강댐 방류수가 흐르는 것을 알 수 있다. 춘천댐의 방류량이 큰 경우에는 소양강댐의 방류수가 중도 좌안에 거의 영향을 주지 않으며 우안을 따라서 그대로 방류되는 특징을 보인다. 또한 붕어섬 상류부를 통하여 춘천댐의 방류수가 중도 좌안 및 소양강댐 방류 합류지점까지 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 공지천의 방류수는 소양강댐의 방류수가 많은 시기에 동시에 증가하여 공지천과 의암호 합류부의 상류로 역류하는 현상을 보이고 있다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.155-159
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• 2004

최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다

• 한국식품과학회지
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• 제50권2호
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• pp.191-197
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• 2018

마로부터 전분의 추출조건을 확립하기 위해 아스코르브산, 메타중아황산나트륨, 탄산수소나트륨 및 탄산나트륨을 전분추출용액으로 하여 추출된 전분의 추출수율과 물리화학적 특성을 조사하였다. 증류수를 이용하여 마로부터 전분을 추출할 경우 추출수율은 본 연구에서 적용한 전분추출용액을 사용할 때의 약 30% 수준으로 매우 낮았으며, 전분추출과정 중 갈변현상의 발생으로 최종적인 마 전분이 회백색을 띄어 전분소재로 적합하지 않았다. 마 전분의 추출수율은 전분추출용액에 따라 통계적으로 유의성은 없었으나 탄산수소나트륨 용액을 사용한 경우 가장 높았으며, 아스코르브산 용액을 사용한 경우가 다음으로 높은 추출수율을 나타내었다. 마 전분들의 조단백질 함량은 대표적인 서류전분들에 비해 높은 수준이었으나 총 전분함량은 유사하거나 높아 전분소재로서 활용이 가능한 것으로 보인다. 겉보기 아밀로오스 함량은 산성 전분추출용액들에 의해 제조된 마 전분들이 염기성 전분추출용액들에 의한 것보다 낮은 수준을 나타내었다. 마 전분의 입도분포와 평균입도는 전분추출용액에 따라 큰 차이를 나타내지 않았다. X선 회절패턴은 전형적인 C형 결정구조를 나타내었으며, 염기성 전분추출용액들을 사용한 경우 상대적 결정도는 감소하였다. 용해도는 전분추출용액에 따른 특정 경향을 나타내지 않았으나, 팽윤력은 산성에 비해 염기성 전분추출용액들을 사용하였을 때가 높았다. 마 전분들의 호화온도는 대체로 유사한 수준이었으나 호화엔탈피는 산성에 비해 염기성 전분추출용액들을 사용하였을 때 감소하였다. 페이스팅 점도는 탄산나트륨, 메타중아황산나트륨, 탄산수소나트륨, 아스코르브산 용액들에 의한 마전분들의 순서로 증가하였다. 특히 마 전분들의 강하점도(breakdown viscosity)와 치반점도(setback viscosity)는 염기성 전분추출용액들을 사용하였을 때 증가하는 양상을 나타내었다. 전반적으로 아스코르브산 용액을 이용하여 제조된 마 전분은 추출수율이 상대적으로 높고, 총 전분 함량도 풍부하며, 온도프로파일에 따른 페이스팅 점도의 변동이 상대적으로 적다. 또한 본 연구에서 적용된 전분추출용매들에 비해 아스코르브산은 마 전분 내에 전분추출용액의 잔류에 대한 안전성 문제가 없다. 결과적으로 마로부터 마 전분의 추출을 위한 전분추출용액을 위해서는 아스코르브산을 사용하는 것이 적절한 것 같다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.199-207
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• 2016

본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제64권4호
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• pp.421-431
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• 2021

예전부터 치약이 모발성장을 촉진시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있다고 제안되어 왔지만 발모효과에 대한 과학적 검증과 치약 내 주요 활성성분에 대한 연구는 보고된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 치약을 이용하여 피부 각질세포의 성장 및 C57BL/6 마우스의 제모된 등쪽 피부에 국소적으로 적용하여 모발의 성장 촉진 여부를 평가하였다. 본 연구 결과 치약의 구성 성분으로서 문헌에서 발모 효과가 있다고 알려진 𝛼-tocopherol acetate와 l-menthol, stevioside 혼합액과, 이들을 제외한 치약 조성 성분들의 혼합액을 각각 두 그룹의 C57BL/6 마우스의 제모된 피부에 국소적으로 적용한 경우, 치약 성분의 혼합액은 발모효과를 보이지 않았고, 𝛼-tocopherol acetate과 l-menthol, stevioside 혼합액이 포함되었을 경우에는 마우스에서 발모 효과가 나타났다. 따라서, 치약을 구성하는 보조성분들인 α-tocopherol acetate과 l-menthol, stevioside 혼합물은 in vivo에서의 모발성장에 있어 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다. 또한 치약을 처리한 그룹의 마우스와 발모 유효 성분으로 추정되는 𝛼-tocopherol acetate과 l-menthol, stevioside를 혼합 처리한 그룹의 마우스, 그리고 대조군의 마우스의 등쪽 표피를 취하여 전사체 분석을 진행한 결과 대조군에 비해서 각각의 처리군에서 유의적으로 발현된 유전자 패턴은 매우 유사함을 보였다. 또한 기능유전체적 분석을 하였을 때, 두 그룹에서 공통적으로 발모 조절 관련 기능의 유전자들이 매우 큰 비율의 변화를 보였다. 두 그룹에서 발현이 변화한 발모관련 유전자들로는 케라틴과 케라틴 관련 단백질, forkhead box, sonic hedgehog 등이 관찰되었다. 따라서, 치약의 발모 효과는 𝛼-tocopherol acetate과 l-menthol, stevioside 혼합물의 효과에 기인하는 것으로 생각된다.

• 환경영향평가
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• 제28권3호
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• pp.183-200
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• 2019

본 연구에서는 지상 $PM_{2.5}$ 측정 자료와 일기도 자료, WRF 및 CMAQ 모델을 활용하여 동북아시아 지역의 계절별 $PM_{2.5}$ 거동특성을 분석하였으며, 대기질 모델에 BFM을 적용하여 우리나라 $PM_{2.5}$ 농도에 대한 계절별 국내외 기여도를 평가하였다. 일기도 자료를 기반으로 국내 $PM_{2.5}$ 측정 자료 및 대기질 모사결과를 통해 $PM_{2.5}$의 거동특성을 분석한 결과, 동북아 지역에서의 $PM_{2.5}$는 장거리 수송된 대기오염 물질의 유입 및 대기정체 현상에 기인한 농도의 증가 또는 깨끗한 공기의 유입에 따른 농도의 감소 등의 특징이 계절별 종관기상 특성에 따라 상이하게 나타났다. 대기질 모델에 BFM (Brute-Force Method)을 적용하여 우리나라 6개 집중측정소 지점의 $PM_{2.5}$ 농도에 대한 국내외 기여도 평가를 수행한 결과, 백령도 지역은 낮은 자체 배출량과 동시에 중국으로부터 인접한 지리적 특성으로 인해 국외로부터의 기여가 지배적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 서울, 울산과 같이 높은 자체 배출량 특성을 나타내는 지역의 경우, $PM_{2.5}$에 대한 국외 기여도는 타 지역에 비해 상대적으로 낮게 나타남과 동시에 계절에 따른 기여도의 표준편차는 상대적으로 높게 나타나는 특징을 보였다. 본 연구는 우리나라를 중심으로 계절별 기상조건 변화에 따른 동북아 지역의 $PM_{2.5}$ 거동특성을 분석하여 국내 대기오염물질 현상에 대한 이해를 증진함과 동시에, 지역 배출특성에 따라 $PM_{2.5}$ 농도에 대한 국내외 기여도는 상이할 수 있음을 알려 향후 대기질 개선 대책 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권7호
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• pp.848-857
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• 2018

최근 국제적으로 풍력, 태양광, 파도, 연료전지 등의 친환경 신재생에너지 개발이 활발하다. 특히, 해상에서의 풍력발전단지 개발은 대형화를 통한 단가 절감, 고품질의 풍력자원 활용, 발전기로 인한 소음 피해 최소화를 위해 해안에서 멀리 떨어진 위치에 대규모 부유식으로 건설되는 추세이다. 풍력발전단지의 개발은 해사안전법에 의한 해상교통안전진단제도에 따른 평가가 필요하다. 풍력발전단지의 평가는 해당 수역의 체계적인 개발, 관리, 활용을 위해 선과 면적 개념을 모두 적용하여 수행되어야 하며, 이를 위한 평가 방법과 기준이 개발되어야 한다. 이 연구에서는 해상풍력발전단지처럼 해양 공간을 평가할 수 있는 해상교통조사방법과 평가에 대한 적절한 기준을 수립하고, 이를 시스템적으로 처리할 수 있는 방안에 대해서 연구하였다. 먼저 해상교통조사를 위해 AIS와 레이더를 이용한 이동식 해상교통데이터 수집장치를 설계하였다. 그리고 선과 면적의 개념을 모두 적용한 해상교통 항적도, 밀집도, 경로 분석을 제안하였다. 해상교통밀집도는 Grid-cell의 크기를 조절하여 단위 cell에 대한 공간적, 시간적 점유율을 구분하고 해상교통 경로 분석은 해상을 통항로 또는 작업 공간으로 사용할 때를 구분하여 선박의 이동 패턴을 평가할 수 있도록 제안하였다. 최종적으로 시스템적인 해상교통데이터의 수집과 평가가 가능한 해상교통안전평가솔루션의 개념설계를 수행하였다. 이는 자동적인 해상교통데이터의 수집 저장 분류를 통해, 데이터 누락이나 오표기와 같은 인적 오류를 최소화하고 해상 공간의 용도에 따라 선과 면적 개념을 반영하여 분석함으로써 신뢰성 있는 해상 공간의 평가가 가능하게 한다.