잠두위조바이러스2 (BBWV2)는 경제적으로 중요한 원예, 관상작물에 심각한 피해를 주는 바이러스 중의 하나다. BBWV2의 넓은 기주 범위, 매개충 방제의 어려움 등 효과적인 치료제가 없기 때문에, 병을 예방하거나 저항성 품종의 개발 등을 위해서는 BBWV2의 새로운 분리주들의 특성 조사와 연구가 필요하다. 본 연구에서는 2019년 금산지역의 잎들깨 재배농가에서 분리된 BBWV2 분리주(BBWV2-GS-PF)의 유전학적·생물학적 특성을 구명하고 기존에 보고된 분리주들과의 특성을 비교하였다. 순수 분리된 BBWV2-GS-PF는 기존 분리주와 달리 들깨에서 심한 모자이크 증상과 고추에서 원형 반점 증상을 보였다. BBWV2-GS-PF의 유전자 계통분석 결과, 기존에 알려진 2개의 그룹과 약 76~80%의 비교적 낮은 유전자 상동성을 보이며 계통이 분화된 것을 확인할 수 있었다.
COVID-19, 집중호우, 화재 등 다양한 재난이 지속적으로 발생하면서 재난관리 및 대응의 중요성이 부각되고 있다. 재난대응 활동 전반에 걸쳐 효율적인 대응이 이루어지기 위해서는 재난현장 정보를 신속하게 수집하되 사진 및 동영상 등 영상정보를 통해 현장상황을 명확하게 인식하고, 신속한 재난대응이 이루어질 수 있도록 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 각 재난유형별로 재난대응 단계별 필수적인 활동 업무, 위기관리 표준매뉴얼과 각 재난 유형별 관련법, 일일상황보고 등의 각종 서식상의 수요정보를 분석하여 의사결정시 요구되는 필수정보들을 도출하였다. 또한 재난발생시 재난현장의 상황파악 및 실시간 피해현황 파악에 필요한 정보목록도 함께 도출하여 재난현장 정보 수집을 위한 가이드라인을 제시하였다. 수집된 재난상황정보는 공간정보 기반의 시스템을 통해 상황인식을 직관적으로 할 수 있도록 표출하였다. 우선적으로 수집해야할 재난상황관리 필수정보를 제시함으로써 현장에서 정보를 수집하는 담당자는 효율적으로 정보를 수집할 수 있고, 재난대응의 의사결정을 담당하는 상황실에서는 필요로 한 정보만을 전달받아 신속한 상황판단이 가능하므로 재난 상황관리에 대한 효율성이 증대될 것으로 기대된다.
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.
현재 군 지휘정보체계는 반도체칩이 장착된 전자기기의 활용도가 높으며, 최신 정보통신기술 발전에 따라 그 비중은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 전기를 사용하는 전자기기의 경우 고출력 전기신호에 대한 일정한 내성을 보유하고 있다. 이러한 전자기기 내성을 기준화 한 것이 EMC 규격이다. 한편 원자력 연구원에서는 서울 상공 100km지점에서 10kt급의 핵폭발이 발생할 경우 반경 170km 지역까지 고출력전자기파가 발생하여 해당지역 대부분 전자장비에 피해가 예상된다는 시뮬레이션 결과를 발표한 바 있다. 이러한 경우 발생하는 영향을 방호하기 위한 기준은 EMP 방호 규격으로 정의된다. 대부분의 상용 전자기기의 경우 EMC 기준은 충족하지만 EMP 기준을 충족하는지의 여부를 확인할 수가 없다. EMP 방호기준 충족여부를 확인하기 위한 장비와 절차가 쉽지 않고 비용적인 측면이 있기 때문이다. 보통 부득이한 경우를 제외하고는 EMP 방호기준 충족여부에 대해서는 검증하지 않는 실정이다. 이점을 고려하여 본 연구에서는 EMC-EMP 상관관계 분석을 통하여 일반 전자기기의 EMP 방호능력에 대해서 확인하고 이를 바탕으로 EMP 방호능력 향상방안을 확인하였다.
최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
탁수는 유기물 또는 무기물이 유입되면서 빛의 투과성이 낮아진 수체를 의미한다. 탁수가 발생하게 되면 어류의 폐사, 정수처리 비용의 증가 및 경관의 변화로 인한 피해가 발생하게 된다. 국내에서는 홍수기 또는 태풍 시 유역의 토사가 저수지 상류에서 유입하여 호내의 탁수를 발생시키는 경우가 있는데, 특히 낙동강 유역의 임하호에서 빈번하게 고탁수가 발생하여 왔다. 본 연구에서는 임하호에서 탁수 발생 시 신속 배제를 위한 수치적인 예측 시스템을 소개하고자 한다. 저수지 탁수관리의 기본개념은 용수공급능력을 고려한 고탁수의 신속한 배제이다. 이는 선제적 의사결정을 요구하므로, 지류에서 탁수가 발생한 즉시 향후 상황에 대한 예측이 필요하다. 이러한 예측을 위해 유역관리처는 3단계의 수치해석을 수행한다. 첫 번째는 유역 상류에서 탁수가 감지되었을 때, 호 내 탁수의 분포를 예측하는 것이다. 수심 및 수평방향의 탁수 분포에 대한 상세한 결과가 도출되어야 하기에, 3차원 수치해석 프로그램인 AEM3D를 이용한다. 이때, 과거 고탁수 유입에 대한 자료를 기반으로 산정된 매개변수가 적용된다. 두 번째는 예측된 호내 분포를 초기조건으로 댐 방류량 및 취수탑 위치(선택배제)에 따른 탁수 배제 수치해석을 수행하게 된다. 다양하고 많은 case에 대한 신속한 모의 및 3달 이상의 장기간 예측을 요구하므로, 2차원 수치모델인 CE-QUAL-W2를 활용한다. 이 단계에서 수자원의 안정적 공급이 가능한 범위 내에서 효과적인 탁수 배제 방류 방법 등이 결정되며, 방류 탁도가 예측된다. 세 번째 단계는 방류탁도를 경계조건으로 하여 하류 하천(반변천~내성천 합류 전)의 탁도를 예측하는 것이다. 하천의 탁도 예측은 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례를 찾아보기가 쉽지 않은데, 이는 중소형의 지류에 대한 입력자료가 충분하지 않고 불확실성이 높기 때문이다. 이에 과거 10여 년의 data를 이용한 회귀분석을 통해 탁수 발생물질(SS)-부유사-유량과의 관계를 도출하고, 2차원 하천모델(EFDC)을 이용하여 수심 평균 탁도를 예측하게 된다. 이러한 세 단계의 예측은 탁수가 호내로 유입됨에 따라 반복되고, 점차 예측 정확도가 향상되게 된다. 세 단계의 과정을 통한 임하호 탁수의 조기 배제는 현재 적지 않은 효과를 거두고 있다고 판단된다. 그러나 탁수를 발생시키는 현탁물질의 종류는 매번 일정하지 않기 때문에, 이러한 예측 시스템에 정확도에 영향을 줄 수 있으므로, 여러 상황을 고려한 딥러닝을 도입하여 탁수 물질에 대한 정보를 예측한다면 보다 합리적인 의사결정 지원 도구가 될 수 있을 것이다.
노거수 내부의 대규모 공동이나 부후는 나무가 쓰러지거나 부러지는 주요 원인 중 하나로, 구조적으로 약해진 나무는 강풍이나 폭설에 더욱 취약하다. 특히 노거수는 강풍, 폭설 등과 같은 외부 충격 발생 시 피해 가능성이 상대적으로 더 높고 한번 훼손되면 회복이 어렵기 때문에 예방적 관리가 중요하다. 이에, 천연기념물 이팝나무 7개소를 대상으로 육안교목평가(VTA)와 나무단층영상촬영을 실시하여 노거수의 물리적 생육상태를 평가하였다. 육안교목평가 결과, 상대적으로 '양산 신전리 이팝나무'와 '순천 평중리 이팝나무', '광양읍수와 이팝나무'는 가지의 연결각도가 좁고, 부착력이 약한 것으로 분석되었으나 수관이 왜소하고 하중 부담이 낮아 추가적인 보호시설 설치보다는 위험징후에 대한 정기 모니터링이 필요한 것으로 나타났다. 나무단층영상촬영 결과 이팝나무 전체적으로 내부에 공동이 탐지되었고 '순천 평중리 이팝나무(70.8%)', '고창 중산리 이팝나무(66.8%)', '광양읍수와 이팝나무(56.9%)' 순으로 공동이나 부후로 추정되는 면적이 넓은 것으로 조사되었다.
최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.
최근 집중 강우의 증가로 인한 사면 붕괴가 증가하고 있으며, 대규모 사면 붕괴가 빈번하게 발생하고 있다. 사면 붕괴로 인한 인명 및 재산 피해를 최소화하기 위해서 사면 경보 시스템에 사면 계측이 활용되고 있다. 사면 계측은 특정 지점에서 대한 결과를 측정하기 때문에 전반적인 사면의 거동을 파악하기 어려우므로 수치 해석을 함께 수행되어야 한다. 강우 침투시 사면의 거동을 파악하기 위해서 강우 뿐만 아니라 증발산이 고려되고 있으며, 불포화 함수 특성 곡선의 건조 과정을 적용하여 수치해석이 진행 되고 있다. 하지만, 불포화 함수 특성 곡선의 이력 현상은 수치해석 결과에 영향을 미친다. 따라서, 본 연구에서는 증발산 산정 방법과 증발산을 경계 조건에 적용하는 방법을 제시하고, 불포화 사면의 현장 계측 결과와 경계 조건과 침투 조건을 고려한 수치해석 결과를 비교하였다. 계측 지점의 흡수력 변화와 상관 계수를 비교하였을 때, 불포화 함수 특성 곡선의 건조과정과 습윤과정에 따라 증발산에 대한 영향이 다르게 나타났다. 또한, 증발산 적용을 통하여 건기와 우기시의 흡수력 변화가 실제 계측 결과와 근접하게 나타나는 것을 통하여 증발산 적용시 불포화 사면의 지표면에서 발생하는 수분 이동을 더 합리적으로 예측할 수 있다고 판단된다.
지구 환경에 피해를 주는 인간행위들을 바로 잡지 못하여 생태적 재앙이 지속적으로 확대되어 갈 가능성을 줄이기 위하여, 과연 예술은 인간이 자연을 이해하고 자연과 상호작용하는 방식을 바꿀 수 있을까? 지구에서 환경적 정의와 삶의 지속가능성을 실현하는 예술적 방법론은 무엇일까? 본고는 이러한 질문들의 답을 찾아보고자 한다. 지구 환경을 바라보고 느끼고 이해하고 행동하는 방법을 찾는, 즉 지구 환경에 대한 지향의 방식을 고민하는 과정은 많은 인간적 산물이 자연을 생명의 원천이 아닌 착취의 자원으로 대했던 역사를 비판적으로 사유하게 할 것이다. 이러한 의지를 가지고 본 논문은 '환경예술 운동의 선구자'로 불리는 해리슨 스튜디오의 생태예술에 주목한다. 본론에서는 해리슨 스튜디오의 주요한 프로젝트를 분석하여 생태학적 함의와 미학적 전략을 찾는다. 특히 대화적 방법론에 초점을 둠으로써, 해리슨 스튜디오가 펼친 다양한 협업적 실천의 의의를 제시한다. 그리하여 그들이 생태예술의 가치에 대한 실제적인 경험과 이해의 폭을 확장할 수 있는 데 기여하였을 뿐만 아니라, 어떤 획일적인 교환의 규칙에 한정되지 않고 상호 간에 연결되고 중첩된 인식적 차원을 끊임없이 생산해 냄으로써 생태학적 의식의 방향성을 다시 돌아보게 하는 힘을 지니고 있음을 논증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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