• 한국조경학회지
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• 제49권3호
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• pp.11-28
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• 2021

대형공원은 그 크기와 복잡한 특성 때문에 기존 도시 내에 조성되는 기회가 흔하지 않다. 또한, 대규모 부지에서의 식재설계 방법에 관한 실천적 연구 역시 부족한 상황이다. 본 연구는 광주광역시 중앙공원을 사례로 대형공원에서의 식재설계 접근방법과 생태적 이론이 실질적인 식재설계 방법으로 구체화 되는 과정을 설계가의 관점에서 설명함으로써, 유사한 규모의 공간 설계 시 시사점을 제공하고자 하였다. 이 연구는 구체적인 식재설계의 선행과정으로서, 거시적인 스케일에서 녹지의 연결, 식생의 변화, 경관의 흐름, 오픈스페이스의 분포 등 공원 전체의 녹지구조를 계획하고, 나아가 녹지구조를 구성하는 식생형과 식물군락의 구조를 제안하였다. 이 연구의 결과물은 식재 설계 단계에서 공간의 기능과 성격, 식재 연출효과 등 설계자의 의도와 해석을 담아 탄력적으로 적용될 수 있다. 이러한 접근법의 의의는 대형공원의 복잡성과 규모에도 불구하고, 계획된 범주 내에서 설계를 진행함으로써 첫째, 기존 수림을 포함한 공원전체 경관의 시각적 일관성과 의도된 질서를 유지할 수 있다는 점과, 둘째, 대형공원이 지닌 변동가능성, 예측불가능성 등의 특성에 효과적으로 대응할 수 있다는 것이다. 연구의 세부 내용은 다음과 같다. 녹지계획에 우선하여 대상지의 물리적 환경을 분석하였다. 특히, 토지이용변화를 분석하여 잠재된 서식처로서 습지와 초지의 가능성을 확인했다. 녹지구조는 서식처 유형에 따른 식생형으로 구성되며, 녹지의 모양, 배치, 관계에 대한 계획과 함께 식생형을 구성하는 식물군락의 특징과 목록도 제시하였다. 각 식물군락은 지역의 자연식생을 참고하여 군락의 구조를 모델화하였다. 특히, 이 모델은 특정식물군락을 목표로 한 것이 아니라 기대하는 효과에 부합되는 군락을 개념화한 것이므로 식생형의 조건과 군락의 목표에 부합된다면 다른 식물군락도 이 모델에 적용하여 대안으로 활용할 수 있는 유연함을 갖는다. 본 연구의 한계점으로는 첫째, 생태적 공원의 식재설계임에도 불구하고, 야생동물 및 조류, 곤충 등을 위한 서식환경에 대해 충분히 고려하지 못하였고, 둘째, 대상지내 기존 산림, 특히 조림 숲에 대한 관리 방안이 계획에서 배제되었으며, 셋째, 식물군락 모델계획은 기존의 식물사회학 연구를 참고하여 자연의 식물군락구조를 적용하였는데, 일부 식물군락의 경우 정량적이고 객관적인 기준의 적용에 한계가 있었다는 점 등을 들 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권6호
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• pp.657-670
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• 2020

지식정보화 사회가 되면서 기존과는 다른 유형의 사회 문제들이 발생하고, 이를 파악하고 해결하는데 필수적인 역량으로 지식정보처리역량을 꼽을 수 있다. 지식정보처리역량은 정보의 수집과 분석, 활용을 할 수 있는 역량으로 학문 분야에 따라 그 적용이 달라질 수 있으므로 일반 소양적인 측면과 교과 맥락적인 측면으로 나누어 교육할 수 있다. 과학에서의 지식정보처리역량 함양 교육은 이제까지는 일반 소양적인 측면에서 주로 실행됐으므로, 과학 탐구 활동을 통해 교과 맥락적인 측면에서의 교육이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 학교 현장에서 일반적으로 적용 가능한 지식정보처리함양을 위한 데이터 기반 과학탐구 모형과 수업전략을 개발하였다. 모형과 수업전략은 설계·개발 연구방법론에 따라 문헌연구를 바탕으로 모형과 수업전략을 1차 개발하고 전문가의 조언을 듣는 내적 타당화 과정과 실제 현장에 적용하는 외적 타당화 과정을 통해 수정, 개선하여 완성하였다. 자원기반학습 이론을 바탕으로 과학탐구 모형, 데이터 과학의 특징, 통계적 문제 해결력 모형에 대한 문헌 연구를 실시하였고, 전문가 5인의 자문을 받아 CVI, IRA 값을 구하고 면담을 통해 모형과 전략을 개선하였으며 두 번의 외적 타당화 과정을 거치며 현장 적용성 높은 모형과 전략을 완성하였다. 본 연구에서 개발한 모형은 탐색적 과학 데이터 분석 탐구모형(Exploratory Scientific Data Analysis Inquiry Model, 이하 ESDA 탐구모형)으로 학교의 상황에서 실행가능한 도구를 먼저 선택하고 데이터를 수집하며, 그 후 분석 과정에서 질문을 찾고, 이를 새로운 가설로 설정하여 또 다른 탐구를 진행하는 형태를 갖는다. 수업 전략은 최종 7가지 원리로 세분화 되었는데, 도구 탐색의 원리, 실생활 데이터 수집의 원리, 데이터 변형의 원리, 데이터 해석의 원리, 문제 구체화의 원리, 문제 해결의 원리, 표현과 공유의 원리이다. 각 원리는 탐구 모형과 연계되어 있으며, 교수 전략 뿐 아니라 탐구를 수행할 수 있는 환경 구성의 조건을 포함하고 있어 현장 적용성을 높이고자 하였다. 본 연구는 일반적인 대규모의 학생을 대상으로 양적 연구를 실시하지 못했다는 한계가 있으나 지식정보처리 역량을 과학탐구의 관점에서 접근하여 실제적 모형과 전략을 개발했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.931-939
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• 2022

우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수 현황을 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor (OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중에 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있다. 따라서, 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간이 존재함으로 입력자료에 활용되는 SS를 산정하기 위해 관계식 개발을 필요로한다. 본 연구에서는 댐 방류구 인근 지점 측정 데이터를 기반으로 개발된 탁도-SS 관계식을 통해 수자원 공사 SURIAN 시스템에서 활용되고 있는 AEM3D 모델을 이용하여 탁수 발생 예측 정확도 개선을 하고자 하였다.

• 한국작물학회지
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• 제40권1호
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• pp.98-102
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• 1995

튀김옥수수의 popping은 거의 일정한 방향성을 가지고 파열되며 튀김후의 형태도 항상 일정하게 이루어지는 원인을 규명하고자 본 시험을 수행하였다. 시험에 앞서 이와 같은 원인이 과피의 선단부와 기부의 두께 차이에 있기 때문이라는 가정을 설정하고 이를 증명하기 위하여 과피를 각 부위별로 제거처리를 하거나 배를 제거후 popping했을 때 나타낸 반응을 검토한 결과로 얻은 튀김옥수수의 파열방향성 및 튀김후의 형태를 결정하는 요인에 대한 해석은 다음과 같다 1. 기부의 과피는 선단부의 과피보다 유의하게 두꺼웠다. 2. 가열로 종실 내부의 수분압력이 한계에 도달하면 과피가 상대적으로 않은 선단부에서 파열이 이루어지는데, 이때 기부의 과피는 선단부 과피를 끌어당겨주므로（bi-metal 원리） 항상 일정한 파열방향 및 튀김형태로 popping 된다. 3. 기부의 과피를 제기하면 선단부의 과피를 끌어 당겨주는 기부의 중심이 상실되기 때문에 불규칙 한 popping이 이루어 진다. 4. 배를 제거하면 무처리와 같이 일정한파열방향성 및 튀김형태는 유지되나 부피는 적었다. 따라서 배는 기부로 방출되는 수분을 차단하는 역할을 담당하고 있는 것으로 판단되었다. 5. 선단부 과피 및 전과피를 제거하면 모든 수분의 방출이 허용되어 popping이 전혀 이루어지지 않았다. 6. 튀김부피의 변화는 기부과피 제거>무처리>역제거>전과피 제거>선단부 과피제거의 순이었다. 7. 따라서 popping시 일정한 파열방향성 및 튀김형태를 갖게 하는 원인은 선단부와 기부 과피의 두께가 서로 다르기 때문인 것으로 판단되었다.된다.벼 보다는 IR62829A/청청벼 조합이 전당 증가율 및 전분 감소율이 월등히 켰다. 5. 치상후 현미중 a-amylase활성에 있어 1대잡종벼가 양친 및 비교품종보다 활성이 커 잡종강세를 나타내었으며 발아율과 a-amylase 활성과는 고도의 정의 유의상관이 있었다. 6. 파종 10일후 묘의 생육에 있어서도 1대잡종벼가 양친이나 비교품종보다 건물중, 초장 등에서 잡종강세를 나타내었으며 묘의 생육과 a-amylase 활성간에는 유의한 정의상관이 있었다./TEX>, RH 50%)한 벼는 2년반 저장한 벼도 밥맛의 변화가 거의 없었다. 5. 1988년산 및 1989년산 일반계를 10분도와 12분도로 도정하였을 때 도정도에 따른 밥맛의 차이는 없었다.X>$CoO_x$는 $Co_3O_4$로 존재하고, 반응 전의 경우에는 이와는 다른 chemical state를 보여주었다. XRD 및 XPS 결과를 바탕으로, 촉매표면에 존재하는 $Co_3O_4$의 외부표면이 $Co_2TiO_4$와 $CoTiO_3$ 같은 $CoTiO_x$로 encapsulation되어 있는 모델구조를 제안할 수 있고, 이는 반응시간의 함수로 나타나는 촉매활성에 있어서 전이영역의 존재를 잘 설명할 수 있을 뿐만 아니라, XRD와 XPS에서 얻어진 촉매의 물리화학적인 특성을 잘 반영할 수 있다. 나타냈고, 골격근과 눈 조직에서 피루브산에 대한 LDH의 친화력이 상당히 크므로 LDH가 혐기적 조건에서 효율적으로 기능을 하는 것으로 사료된다.5) and

• 한국작물학회지
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• 제24권3호
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• pp.21-25
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• 1979

수도 유묘의 내냉성을 증대시키는 방법으로써 저온경화의 가능성과 한계를 구명하고저 품종통일과 진흥을 공시하여 주야간 $30^{\circ}/20^{\circ}$에서 생장한 제3 엽기묘를 6일간 저온경화를 한후 주야간 $8^{\circ}C$ 항온의 저온에 0, 2, 4, 6, 또는 8일간 처리하고 $30^{\circ}$20^{\circ}C 조건에서 냉해를 발현시키므로써 저온경화를 평가하였다. 저온경화방법은 주야간 $30^{\circ}/20^{\circ}C\;생장묘\rightarrow24^{\circ}14^{\circ}C(3일간)\rightarrow18^{\circ}/12^{\circ}C(3일간)\rightarrow8^{\circ}C$ 냉해유발처리의 순서를 갖는 점진적 경화와 $306{\circ}/20^{\circ}C\;생장묘\rightarrow30^{\circ}/20^{\circ}C$, 단 1일 4시간 $8^{\circ}C(2일간)\rightarrow30^{\circ}/20^{\circ}C$, 단 1일 6시간 $8^{\circ}C(2일간)\rightarrow30^{\circ}/20^{\circ}C$, 단 $8^{\circ}C\; 16시간 1회\rightarrow8^{\circ}C$ 냉해유발처리의 단시간 저온의 반복적 경화 2가지 방법이었으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 내냉성이 약한 품종 통일은 $8^{\circ}C$ 저온을 4일간 처리하면 경화를 하지 않은 유묘는 묘생존율이 25%에 지나지 않았으나 점전적 경화률은 묘생존율이 59%, 반족적 단시간 경화묘는 묘생존율이 89% 정도로써 저온경화의 효과가 뚜렷하였으나 $8^{\circ}C$ 저온이 6일간 이상이 되면 경화묘들도 묘생존율이 모두 20%이하로 떨어졌다. 2. 내냉성이 강한 품종 진흥은 비경화묘도 $8^{\circ}C$ 저온처리 8일간에서도 묘생존율은 90%이상이어서 묘생존율면에서는 저온경화 효과를 분화시키지 못하였다. 3. $8^{\circ}C$ 저온처리 및 냉해발현후 엽신의 변색고사현상은 품종 통일과 진흥 모두 비경화묘보다는 점진적 경화묘, 그보다는 반복적 단시간 경화묘가 뚜렷하게 정상엽면적비율이 높고 저온경화의 효과가 뚜렷하였다.

• 한국철학논집
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• 제27호
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• pp.223-254
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• 2009

본 논문은 사회주의 중국에서의 민족주의의 형성에 대한 연구다. 중국은 발달한 문명을 바탕으로 한 문화적 우월감으로 인해 일찍부터 문화적 민족주의가 강하게 형성되어 있었고 이는 오랜 기간을 통해 '중화주의'로 굳어지게 된다. 그러나 아편전쟁 이후 서양의 침략으로 인해 위기감이 생겨났고 중국의 지식인들은 다방면의 변화를 통해 구망(救亡)의 길을 모색하게 되었는데, 이 과정에서 서양의 '사회진화론'이 소개되고 받아들여진다. 이 사회 진화론의 수용은 결국 국가 간의 경쟁에서 밀린 중국이 제국주의의 침탈을 받는 것은 당연해지는 논리적 한계에 봉착하여 점차 변형되지만 중국 지식인들에게 문화적 중화주의에서 벗어나 서양의 근대적 국가민족주의 개념을 형성하도록 만들었다. 특히 중국공산당은 초기에 창당과정에서 부터 코민테른의 지도를 받았는데, 당시 제국주의 자본의 세계지배라는 조건 속에서 식민지국가에서의 민족해방투쟁이 세계 공산주의 운동에 있어 필수 불가결한 요소라는 것을 강조되었고, 중국에서의 저항적인 민족주의성격을 띤 마르크스주의는 명분을 갖게 된다. 이후 중일전쟁 과정에서 반제반봉건투쟁을 통해 중국인의 광범위한 지지를 얻게 된 중국공산당에 의해 중화인민공화국이 건립되고 본격적인 사회주의 체제로서의 중국이 시작된다. 그러나 냉전이라는 국제적 여건 속에서 소련과의 관계가 악화되면서 중국 사회주의의 발전은 자국 인민의 결집된 힘에 의존할 수밖에 없었고 이는 중국 공산당의 지속적인 애국주의의 고양으로 이어진다. 특히 개혁개방 이후 새롭게 등장한 모순들로 인해 중국은 분열을 겪게 되었고 이를 통합하는 이데올로그로 자국의 문화적 자긍심을 바탕으로 한 중화주의가 또다시 등장하게 되었다. 최근 경제 강국으로서 국제적인 위상이 높아진 중국에서는 전통문화의 우월성이 강조되면서 매우 강력한 중화주의가 대두되고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권3호
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• pp.195-210
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• 2023

국내 대하천은 2010년 대규모 정비사업 이후 자연적 안정화를 위한 추가 재퇴적 및 침식이 진행 중에 있어 정밀 하상 모니터링이 요구되고 있다. 초분광수심법은 저수심의 고해상도 하천 수심측정 측면에서 종래의 접촉식 수심측정 기법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 각광을 받기 시작하였다. 본 연구는 초분광수심법에서 대표적인 최적밴드비기법을 소개하고 국내 대하천인 낙동강과 황강 합류부에서 평수기 전형적인 탁도조건에서 초분광수심법을 적용하여 수심맵을 산정하여 국내 하천으로의 적용성을 평가하였다. 이를 위해 수심영역별 최적밴드비기법으로 도출되는 상관도와 평균제곱근오차를 적용하여 최대측정가능수심을 산정하였고 최대추정가능수심 이상은 관계식 구축 시와 수심맵 산정 시 제외시켰다. 그리고 수심과 최적밴드비 관계(d-X)에 비선형성을 검토하여 적용하였다. 국내 대하천인 낙동강-황강 합류부에 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초분광수심법은 주로 저수심부에서 정밀한 수심맵을 효율적으로 산정할 수 있음을 보여주었고 최대측정가능수심은 통상적 탁도에서 낙동강의 경우 2.5 m로 나타났고, 탁도가 높은 지류의 경우 1.25 m로 나타났다. 둘째, 최대측정가능수심은 초분광수심법 하상 도출 시 다양한 시나리오의 배제수심을 고려하여 산정 및 적용되어야 하고, 이때 최적밴드비기법 적용 시 평균제곱근오차가 기존의 상관도 방식에 비해 최대측정가능수심 산정에 우수하였다. 셋째, 황강 합류부의 탁도가 높아 측정가능수심이 인근 낙동강에 비해 절반으로 낮아져 초분광수심법은 탁도가 높은 환경일 경우 한계가 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.6-7
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• 2021

하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.