• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.375-382
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• 2020

세계적으로 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 자율주행차에 대한 관심이 증대되고 있으나 최근 보행자사고, 차대차사고 등 안전 확보 등의 이슈로 이에 대한 기술적인 모델로서 차선, 노면표시 등 도로정보와 신호등, 교통표지판 등 시설물 정보가 포함된 3차원 정밀도로지도(HD Map: High Definition Map) 수요가 높아지고 있다. 하지만, 수요에 따른 일부 보완점들이 계속적으로 제기되고 있어, 정밀도로지도를 활용하는 기관·기업들의 의견을 수렴하고 그에 따른 정밀도로지도의 개선이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토지리정보원에서 주최하고 공간정보산업진흥원에서 주관했던 정밀도로지도 활용성 검증 공모전의 결과를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 정밀도로지도의 개선을 위한 정밀도로지도 객체 검증을 위해 정밀도로지도의 레이어 및 레이어 코드를 조사하고, 그에 따라 정밀도로지도 객체 검증 항목을 구성하였으며 그 항목에 따라 정밀도로지도 활용성 검증 공모전 참가자들이 검증을 수행하고, 그 결과를 분석하였다. 그 결과 참가자들이 가장 많이 사용한 레이어별 코드는 평면교차로 등이며, 가장 높은 사용률을 보여주는 코드는 안전표지로 나타났다. 또한 부속구간 및 높이 장애물의 사용률은 각각 16.67%, 8.88%로 낮은 비율을 보여주었다. 이번 연구로 향후 정밀도로지도의 활용을 위해서 지속적으로 수요처의 의견을 수렴하여 수요처에서 실제로 필요한 레이어와 이에 대한 데이터 모델을 개선하는 연구가 필요할 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제20권4호
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• pp.35-41
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• 2001

본 논문에서는 선형 판별분석 (LDA: Linear Discriminant Analysis)과 공통벡터 추출방법을 이용한 음성인식방법을 제안하였다. 음성신호는 화자의 성별, 나이, 출생지, 주위 잡음, 정신적 상태, 발성기관의 구조 등과 같은 다양한 정보를 포함하고 있다. 이로 인해 같은 음성신호라 할지라도 서로 다른 화자가 발성하게 되면 서로 다른 특성을 보이게 된다. 음성신호의 이러한 성질은 같은 음성군 (class)에 포함된 공통된 특성벡터를 추출하는 일을 상당히 어렵게 한다. 음성신호에서 공통된 특징 벡터를 추출하는 방법은 KLT (Karhunen-Loeve Transformation)와 같이 선형 대수적인 접근방법이 많이 사용되어지고 있으나, 본 논문에서는 M. Bilginer et al.이 제안한 공통벡터 추출 방법을 사용하였다. M. Bilginer et al.이 제안한 방법은 주어진 훈련 음성신호들에 대하여 최적의 공통 벡터를 추출하여 주면서 공통벡터 추출에 사용된 훈련 데이터에 대해서는 100%의 인식결과를 보여준다. 그러나 공통벡터 추출을 위한 훈련 음성신호의 수를 무한히 늘릴 수 없다는 점과 공통벡터들간의 구별정보 (discriminant information)가 정의되지 않았다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단어그룹간 (class) 구별정보를 추출된 공통벡터와 결합해 단어간의 오인식률 (error rate)을 감소시킬 수 있는 방법과 공통벡터 추출방법에 적합한 파라미터 가공 방법을 제안하였다. 공통벡터 추출방법은 음성신호의 시간 축 정규화 방법과 벡터의 차원 크기에 따라 인식시간과 인식률에 영향을 받는다. 따라서 부적절한 시간 축 정렬과 너무 큰 벡터의 차원 수는 인식률 저하 등과 같이 알고리즘의 효율성을 떨어뜨린다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 실험한 결과 알고리즘의 효율성이 증가되었으며, 기존방법보다 약 2％정도의 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.낮추는 효과를 나타내었다.다. 이상의 결과를 통하여 추출 온도와 용매 농도에 따른 수율의 차이가 있었으며 free radical 소거 활성에서는 종자 에탄을 추출물이 과피 에탄올 추출물 보다 145배 이상의 현저히 높은 활성을 나타내었다.을 나타내었다.'Lian(연)' : repeatability, continuance, plenty and intercommunicate, 2. 'Lian(연)'-'Lian(염)': integrity, 3. 'He (하)'-'He(화)' : peace, harmony and combination, 4. 'He(하)'-'He(하)' : clear river, 5.'He(하)'-'He(하)' ; all work goes well. When the Chinese use lotus patterns in lucky omen patterns, same pronunciation and pitch of Chinese language more prominent than natural properties or the image of Buddhism. I guess that it cause praying individual's peace and happiness more serious than philosophical meaning or symbol that base in Buddhism for ordinary people.ML., -9.00~12.49 and -19.81~19.81%, respectively). Therefore, it is concluded that the two formulations are bioequivalent for both the extent and the rate of absorption after single dose administration.ation.ion.ion.ation.ion.n. fibrosis, collagen bundle) was

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제15권3호
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• pp.389-398
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• 2012

최근 가상-현실 융합의 VnR(Virtual and Real worlds)은 가상 환경 속에서 경험할 수 있는 실재감을 추구하고 있다. 이러한 가상 세계의 실감화 평가는 다수의 독립적 요인으로 구성된 주관평가에 근거하여 평가 되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구에서는 가상 실감화를 측정하는 문항 및 요인 규명에 대하여 논리적 근거가 제시되지 않고 있으며, 측정 방법에 대한 타당성 검증이 미비한 실정이다. 또한 일부 연구는 가상 환경에 의한 실재감을 시각적 요소 측면에서 진행 하였다. 따라서 본 연구에서는 가상 실감화의 구성요소인 실재감의 시각적 요소를 중점으로, 더욱 합리적이고 타당하게 주관적 가상 실감화 측정 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 가상 실감화를 연구한 문헌과 전문가를 대상으로 21개의 문항을 수집하였다. 200명의 피험자를 대상으로 극사실주의 인물 이미지를 제시하여 상기 문항으로 구성된 설문지를 통하여 5점 척도로 보고하게 하였다. 측정된 데이터에 대해 탐색적 요인분석을 수행하여, 요인 적재량 값이 적은 문항은 제거하였으며, 도출된 요인 모형이 적합한지에 대해서 확인적 요인분석을 통하여 통계적으로 타당함을 검증하였다. 요인 분석 결과 가상 실감화의 실재감을 측정하기 위한 주요 세 가지 요인이 결정되었다. 이는 시각적 실재감(3 문항), 시각적 몰입감(7 문항), 시각적 상호작용(4 문항)으로 구성 되었다. 또한 실재감의 시각적 요소를 기반으로 3차원 가상 안구 모델을 표현함에 따라 제안하는 가상 실감화 측정 결과에 영향을 끼침을 확인하였다. 이 결과는 논리적 근거를 통하여 수집된 문항에 대해서 합리적이고 타당하게 가상 실감화의 실재감(시각적 요소) 정도를 평가할 수 있는 측정 방법을 제안하였으며, 제안된 측정 방법의 타당도 검증을 통하여 합리적으로 실감화 정도를 평가함을 검증 하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.67-88
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• 2019

웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제41회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.134-135
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• 2011

양자점은 전자와 양공을 3차원으로 속박 시키므로 기존의 bulk나 양자우물보다 양자점을 이용한 레이저 다이오드의 경우 낮은 문턱 전류, 높은 미분이득 및 온도 안전성의 장점이 있을 거라 기대되고 있다. 그러나, 양자점은 낮은 areal coverage 때문에 높은 속박효율을 얻지 못하고 있다. 이러한 양자점의 문제점을 해결하기 위해 양자점을 양자우물 안에 성장시켜 운반자들의 포획을 향상시키는 방법들이 연구되고 있다. 양자우물 안에 양자점을 넣으면 양자우물이 운반자들의 포획을 증가 시키고, 열적 방출도 억제하여 온도 안정성이 향상 되는 것으로 알려져 있다. 광통신 대역의 1.3 ${\mu}m$ 경우, GaAs계를 이용하여 InAs 양자점을 strained InGaAs 박막을 우물층으로 한 dot-in-a-well 구조의 연구는 몇몇 보고된 바 있다. 그러나 InP계를 사용하는 1.55 ${\mu}m$ 대역에서 dot-in-a-well구조의 연구는 아직 미미하다. 본 연구에서는 유기 금속 화학 증착법(metal organic chemical vapor deposition)을 이용하여 InP 기판 위에 InAs 양자점을 자발성장법으로 성장하였으며 dot-in-a-well 구조에서 우물층으로 1.35 ${\mu}m$ 파장의 $In_{0.69}Ga_{0.31}As_{0.67}P_{0.33}$ (1.35Q)를, 장벽층으로는 1.1 ${\mu}m$ 파장의 $In_{0.85}Ga_{0.15}As_{0.32}P_{0.68}$(1.1Q)를 사용하였다. 양자우물층과 장벽층은 모두 InP 기판과 격자가 일치하는 조건으로 성장하였다. III족 원료로는 trimethylindium (TMI)와 trimethylgalium (TMGa)을 사용하였으며 V족 원료 가스로는 $PH_3$ 100%, $AsH_3$ 100%를, carrier gas로는 $H_2$를 사용하였다. InP buffer층의 성장 온도는 640$^{\circ}C$이며 양자점 성장 온도는 520$^{\circ}C$이다. 양자점 형성은 원자력간 현미경(Atomic force microscopy)를 이용하여 확인하였으며, 박막의 결정성은 쌍결정 회절분석(Double crystal x-ray deffractometry)를 이용하여 확인하였다. 확인된 성장 조건을 이용하여 양자점 시료를 성장하였으며 광여기분광법(Photoluminescence)을 이용하여 광특성을 분석하였다. Fig. 1은 dot in a barrier 와 dot-in-a-well 시료의 성장구조이다. Fig. 1(a)는 일반적인 dot-in-a-barrier 구조로 InP buffer층을 성장하고 1.1Q를 100 nm 성장한 후 양자점을 성장하였다. 그 후 1.1Q 100 nm와 InP 100 nm로 capping하였다. Fig. 1(b)는 dot-in-a-well 구조로 InP buffer층을 성장하고 1.1Q를 100 nm 성장 후 1.35Q 우물층을 4 nm 성장하였다. 그 위에 InAs 양자점을 성장하였다. 그 후에 1.35Q 우물층을 4 nm 성장하고 1.1Q 100 nm와 InP 100 nm로 capping하였다. Fig. 2는 dot-in-a-barrier 시료와 dot-in-a-well 시료의 상온 PL data이다. Dot-in-a-barrier 시료의 PL 파장은 1544 nm이며 반치폭은 79.70 meV이다. Dot-in-a-well 시료의 파장은 1546 nm이며 반치폭은 70.80 meV이다. 두 시료의 PL 파장 변화는 없으며, 반치폭은 dot-in-a-well 시료가 8.9 meV 감소하였다. Dot-in-a-well 시료의 PL peak 강도는 57% 증가하였으며 적분강도(integration intensity)는 45%가 증가하였다. PL 데이터에서 높은 에너지의 반치폭 변화는 없으며 낮은 에너지의 반치폭은 8 meV 감소하였다. 적분강도 증가에서 dot-in-a-well 구조가 dot-in-a-barrier 구조보다 전자-양공의 재결합이 증가한다는 것을 알 수 있으며, 반치폭 변화로부터 특히 높은 에너지를 갖는 작은 양자점에서의 재결합이 증가 된 것을 알 수 있다. 이는 양자우물이 장벽보다 전자-양공의 구속력을 증가시키기 때문에 양자점에 전자와 양공의 공급을 증가시키기 때문이다. 따라서 낮은 에너지를 가지는 양자점을 모두 채우고 높은 에너지를 가지는 양자점까지 채우게 되므로, 높은 에너지를 가지는 양자점에서의 전자-양공 재결합이 증가되었기 때문이다. 뿐만 아니라 파장 변화 없이 PL peak 강도와 적분강도가 증가하고 낮은 에너지 쪽의 반치폭이 감소한 것으로부터 에너지가 낮은 양자점보다는 에너지가 높은 양자점에서의 전자-양공 재결합율이 급증하였음을 알 수 있다. 우리는 이와 같은 연구에서 InP계를 이용해 1.55 ${\mu}m$에서도 dot in a well구조를 성장 하여 더 좋은 특성을 낼 수 있으며 앞으로 많은 연구가 필요할 것이라 생각한다.

• 대한치과보철학회지
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• 제49권4호
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• pp.324-332
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• 2011

연구 목적: 다양한 물성의 층으로 제작된 마우스가드를 장착하였을 때 치아와 악골에 가해지는 힘의 유한요소 분석을 시행하기 위함이다. 연구 재료 및 방법: 연구대상의 모형을 교합기에 장착한 뒤 Signature Mouthguard System (Dreve dentamid GmbH., Unna, Germany)을 이용하여 맞춤형 구강보호장치를 제작하여 장착한 후 두정부에서 경추까지 1.0 mm로 컴퓨터 단층촬영을 시행하였다. 영상을 Cantibio BIONIX 프로그램을 이용하여 3차원 유한요소 모델을 생성한 뒤 HyperMesh 소프트웨어를 이용하여 데이터 분석을 시행하였다. 마우스가드는 층에 따라 다음과 같이 분류하였다. 1. 연질(Bioplast)(SG) 2. 경질(Duran)(HG) 3. 중질(Drufomat)(MG) 4. 연질+중질(SG + HG) 5. 경질 + 연질(HG + SG) 6. 연질 + 경질 + 연질(SG + HG + SG) 7. 경질 + 연질 + 경질(HG + SG + HG) 하중위치는 하악골의 전방 이부(F1), 하악 좌측 제1대구치 하방의 하악체 중앙(F2), 하악각의 전연(F3) 세점으로 하였고 FH Plane에 45도 방향으로 800N, 0.1초의 힘을 가하였다. 통계방법으로는 반복분산분석과 사후분석(다중비교분석(Multiple comparison test) DUNCAN test)을 이용하였다. SPSS 소프트웨어 (Ver.13, SPSS Inc., Chicago, IL, USA)를 사용하여 분석하였다. 결과: 치아와 상악골에서의 응력분포는 모든 하중위치에 대하여 연질층이 하악 치아에 접촉하는 구강보호장치가 적은 응력값을 나타냈으며, 과두에서의 응력분포는 모든 하중위치에 대하여 경질층이 하악 치아에 접촉하는 구강보호장치가 적은 응력값을 나타내었다. 두 연질층 사이에 경질층이 개재된 세층의 구강보호장치가 하중 시 상대적으로 고르게 응력이 분산되는 것으로 나타났다. 결론: 상하악 치아에는 연질층이 접촉하고 두 연질층 사이에 경질층을 삽입하는 형태의 구강보호장치가 악안면 외상 시 상대적으로 하중을 분산시키는데 가장 우수하다고 생각된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.485-496
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• 2022

국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.52-64
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• 2023

급격한 도시의 발전을 거듭해 갈수록 인구과밀, 공해오염, 도시 위생문제 등이 발생하면서 상충하는 용도 간의 분리 필요성이 대두되고 있다. 이러한 관점에서 도시의 토지이용이 계획적으로 이루어져야 함에는 이견이 없을 것이다. 따라서 토지공간의 제반 활동을 미리 예측하고 계획적으로 세워 토지이용을 합리적으로 구축하여야 한다. 본 연구는 구축된 데이터를 이용하여 부산광역시의 주거지역, 상업지역, 공업지역 용도분포특성 현황을 비교 분석하여 부산광역시 구·군의 용도지역별 건축물 면적 현황, 연면적, 용적률을 파악하였다. 그 결과 용도지역별 면적 중 주거지역의 비율이 51%로 가장 큰 비율을 차지하고 있었으며, 용도지역별 연면적 중 주거지역의 비율이 63%로 가장 큰 비율을 차지하고 있음을 알 수 있었다. 그리고 토지이용구성비만으로 지역특성을 파악할 수 있는 특화계수를 사용하여 분석하였다. 면적의 절댓값을 집계하는 것만으로는 지역 전체의 경향을 파악하기 어렵기 때문에 면적 구성비를 계산하여 비교하였다. 용도지역별 특화계수 중 주거시설을 보면 기장군, 사상구, 사하구, 중구 이외에는 1.0 이상을 나타내고 있다. 상업시설은 기장군, 강서구, 남구, 사상구, 사하구 이외에는 1.0 이상을 공업시설을 보면 강서구(2.5), 기장군(1.22), 사상구(2.06), 사하구(1.64)로 공단분포지역임을 알 수 있다. 이외 업무시설과 문교후생시설은 골고루 분포되어 있음을 알 수 있었다. 용도지역별 각 표고에 따른 건축물 높이 현황과 용도지역별 건축물 높이 시뮬레이션을 통한 토지이용 분석을 실시하였다. 전반적으로 부산시는 80m 이상의 지역이 43% 이상을 차지하고 있어, 용도지역의 분포가 지형적인 조건의 영향으로 표고가 높은 지역에 지정되어 있음을 알 수 있었다.