본 연구는 수수의 수확량 추정을 위해 무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용하여 수수 이삭 탐지 모델을 개발하였다. 이삭이 가장 잘 식별되는 9월 2일의 영상 중 512×512로 분할된 2000장을 이용하여 모델의 학습, 검증 및 테스트하였다. YOLOv5의 모델 중 가장 파라미터가 적은 YOLOv5s에서 mAP@50=0.845로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 파라미터가 증가한 YOLOv5m에서는 mAP@50=0.844로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 두 모델의 성능이 유사하나 YOLOv5s (4시간 35분)가 YOLOv5m (5시간 15분)보다 훈련시간이 더 빨라 YOLOv5s가 수수 이삭 탐지에 효율적이라고 판단된다. 개발된 모델을 이용하여 수수의 수확량 예측을 위한 단위면적당 이삭 수를 추정하는 알고리즘의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 추가적으로 아직 개발의 초기 단계를 감안하면 확보된 데이터를 이용하여 성능 개선 및 다른 CNN 모델과 비교 검토할 필요가 있다고 사료된다.
이 연구에서는 전기화학적 임피던스분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS)을 활용하여 콘크리트 속 철근 부식의 개시, 전파 및 이로 인한 콘크리트의 손상을 관찰하기 위한 실험을 수행하였다. 먼저, 직경 25mm, 높이 70mm 원주형 콘크리트 실험체 중심에 지름 5mm의 탄소강봉을 매입한 실험체를 제작하였다. 실험체에 사용된 콘크리트는 물-시멘트 비 0.4, 0.5, 0.6을 갖는 세 가지 배합을 제작하였다. 촉진부식시험을 수행하여 위하여 철근 콘크리트 실험체는 0.5M NaCl 수용액에 침지한 후 0C, 13C, 65C, 130C의 네 가지 수준의 전하량을 인가하였다. 이 연구에서는 부식촉진 및 이 과정에서 EIS의 주기적 모니터링을 자동화하여 실험의 효율을 향상시켰다. 이 연구의 실험 결과를 통하여 EIS 주요 특성인자를 활용하여 콘크리트 속 철근의 부식상태를 효과적으로 평가할 수 있음을 확인하였다. 전하이동저항(Rc)값은 전하인가량이 0C에서 13C로 증가함에 따라 급격히 감소하여 대략 10kΩcm2 값을 나타내었다. 하지만 부식개시 이후 전하인가량을 13C에서 130C로 증가하였을 때 Rc값의 민감도는 현저히 감소하는 것을 확인하였다. 한편 이중층용량값(Cdl)값은 전하인가량이 0C에서 130C로 증가함에 따라 대략 50×10-6μF/cm2 에서 250×10-6μF/cm2 수준으로 선형비례관계를 보였다. 이러한 결과는 Cdl 모니터링을 통하여 부식물질에 팽창에 따라 유발된 콘크리트 내부 손상의 진전을 효과적으로 평가할 수 있음을 보여준다. 이 연구의 결과는 EIS를 활용하여 콘크리트 속 철근 부식의 확산 및 이에 따른 콘크리트 손상의 실시간 모니터링을 위한 매입형 센서 및 EIS 신호 분석방법의 고도화를 위한 기본 데이터를 제공하는데 의미가 있다.
본 연구의 목적은 대전광역시를 사례로 도시환경 개선을 위한 도시 바람길숲 조성 계획기법을 개발하고자 하였다. 미세먼지 및 폭염 공간분석을 통해 상대적으로 심각한 집중지역의 유역권을 공간단위로 도출하였고, 해당 유역권 내 찬공기 유동 잠재성이 있는 지역을 바람길숲 조성 대상권역으로 선정하였다. 미세먼지 극심지역은 대덕구 대전산업단지 재생사업지구, 유성구 대덕테크노밸리 일대가 해당되었다. 폭염 발생 우심지역은 대덕산업단지(목상동), 대전산업단지 재생사업지구(대화동), 오정동 밀집주거지(오정동) 일대가 해당되었다. 대전 지점 자동기상관측장비(AWS) 측정 결과 낮과 밤의 평균 풍속은 0.1-1.7m/s, 밤 시간 바람 유동이 낮보다 저조하였고, 밤에 외곽 산림에서 생성되는 찬공기의 이동을 원활하게 유도하는 바람길숲 계획이 필요하였다. 대전광역시 미세먼지·폭염 집중관리 권역은 대전천 권역, 유등천 권역, 갑천-유등천 권역, 갑천 권역으로 총 4개 권역이었다. 바람길숲 조성계획 사례는 4개 권역 중 대전광역시 구도심이며, 바람길 조성 효과가 높을 것으로 추정되는 갑천-유등천 권역을 대상으로 제시하였다. 갑천-유등천 권역은 계족산 서사면 산림, 우성이산 남사면 산림에서 생성된 찬공기를 갑천, 유등천과 가로숲을 통해 연결하여 도심으로 찬공기 확산될 수 있도록 바람길숲을 계획하였다. 바람길숲 대상 권역 선정 후 해당 권역 내 기후톱지도, 바람형성기능 평가도 작성, 바람장미(밤) 현황 파악, 미세먼지 발생현황, 지표면 온도 분포현황을 상세하게 파악하였다. 이를 통해 바람길숲 계획 구상 및 유형별 세부 대상지를 파악하였다. 그리고 바람길숲 유형별 조성방향 설정과 조성방향에 따른 세부 실행계획을 수립하였다.
FIDIC Red Book은 발주자가 설계를 하고 시공자가 시공을 하는 국제표준계약조건이다. FIDIC Red Book의 Engineer는 발주자의 대리인 으로서가 아닌, 중립적으로 3.7조에 따라 클레임 또는 모든 사안에 대하여 합의하거나 결정하여야 한다. 본 연구는 델파이 기법을 이용하여 18년 만에 최근 개정된 FIDIC Red Book의 Engineer가 3.7조에 따라 합의하거나 결정해야할 49개의 세부조항들 중 핵심 리스크 세부조항 도출을 목표로 하였다. 국제건설계약에 대한 10년 이상의 경험과 전문지식을 보유한 35명의 전문가 패널을 구성하여 총 3회의 델파이 설문조사 과정을 통해 판단과정에서의 오류 및 편향을 방지하여 신뢰성을 향상시켰다. 연구 수행 방법은 계약조건 분석을 통해 FIDIC Red Book 3.7조에 따라 Engineer가 합의하거나 결정해야 하는 세부조항들을 49개로 조사하였다. 49개의 세부조항들별 계약적 리스크 발생도와 영향도를 평가하기 위해 델파이 조사는 리커트 10점 척도로 폐쇄형 설문조사를 3회 반복 수행하였다. 델파이 1차 설문조사 결과를 2차 설문조사 시 전달하고 2차 설문 조사 결과를 3차 설문조사에 전달하여 전문가 의견의 일치성을 높이는 방향으로 재평가하였다. 델파이 3차 조사 결과의 신뢰성은 변이계수 COV 값으로 검증하였다. 49개의 세부조항들 각각의 리스크 발생도와 영향도 평균값을 PI Risk Matrix를 적용하여 최종적으로 Extreme Risk 범위에 속하는 9개의 핵심 리스크 세부조항들을 도출하였다.
최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.
이 연구에서는 2010년 기준의 지정악취물질에 해당하는 유기지방산과 함께 기존 VOC류 지정 악취물질들을 포괄적으로 분석할 수 있는 흡착관-열탈착 분석기법을 연구하였다. 이러한 분석기법의 검량특성을 평가하기 위해, Tenax TA를 충전한 시료흡착관을 준비하였다. 그리고 여기에 유기지방산 4종 (propionic acid (PA), butyric acid (BA), isovaleric acid (IA), valeric acid (VA))을 위시한 13 가지 조사성분을 함유한 작업용 표준시료를 주입하고 저온농축기법으로 분석하였다. 유기지방산의 분석감도를 절대량 (ng) 및 농도기준 (ppb)의 검출한계로 비교해 보았을 때, 다른 일반적인 VOC 악취성분들에 비해 약 1.5-2배 낮게 나타나는 것을 확인하였다(PA: 0.24 ng (0.16 ppb), BA: 0.19 ng (0.11 ppb), IA: 0.15 ng (0.07 ppb), and VA: 0.28 ng (0.13 ppb)). 분석의 재현성을 RSE로 표시할 경우, 대부분의 성분들이 5% 이내로 안정적으로 나타난 반면, BA (8.02%), IA (14.0%), VA (5.08%)는 5%가 넘을 정도로 낮은 재현성을 보였다. 이러한 결과를 내부표준물질을 이용한 검량으로 비교하였을 때, 대다수 성분의 재현성이 향상되는 양상을 보였다(PA: $1.1{\pm}0.4%$, BA: $10{\pm}0.46$, IA; $12{\pm}0.3%$, VA: $4{\pm}0.1%$). 이 연구의 결과, 악취공정시험법에서 유기지방산의 분석방법으로 권장한 알칼리 흡수법에 대비하여 흡착튜브를 이용한 시료의 채취가 보다 유용한 대체방법으로 활용 가능한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 연구(I)에서 구축한 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력자료와 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지의 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료들을 이용하여 SLURP 모형의 물리적 매개변수들과 저수지의 방류량을 조정하여 저수지의 저수위와 유역 유출량을 검 보정하였다. 한편, 연구(I)에서의 편이보정과 CF 다운스케일기법에 의한 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 미래 기후자료, 개선된 CA-Markov 기법에 의한 미래 토지이용자료, 월 NDVI와 평균온도와의 선형회귀식에 의한 미래 식생자료 등을 모형에 입력하여 미래 기후변화에 따른 저수지 저수량과 유입량에 미치는 영향을 평가하고 전체적인 유역 수문(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)의 변화를 평가하였다. 저수지의 미래 저수량과 유입량은 가을시기에 크게 감소하는 것으로 평가되었고, 유역의 미래 연유출량, 토양수분, 지하수충진량은 다소 감소하고, 증발산량은 크게 증가하는 것으로 전망되었다. 마지막으로, 미래 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 미래의 농업용 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지를 평가하기 위해 각 요소의 기여도를 분석한 결과, 기후변화가 가장 크게 기여하는 것으로 평가되었다.
대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
목적 MRI Dixon method (이하 DIXON) 기법을 이용하여 슬관절 지방우세 골조직의 지방신호분율(fat signal fraction; 이하 FF)을 구하고 골밀도(bone mineral density; 이하 BMD)와 상관관계 분석을 시행하였다. 대상과 방법 본원 슬관절 DIXON 영상을 촬영한 환자들 중 일 년 이내의 dual energy X-ray absorptiometry가 있는 환자 93명을 후향적으로 분석하였다. DIXON 영상에서 원위부 대퇴골 골간단(femur metaphyseal; 이하 Fm)과 근위부 경골 골간단(tibia metaphyseal; 이하 Tm)의 FF를 계산하였다. FF와 BMD 간 상관관계를 분석하였다. 또, 요추(lumbar spine; 이하 L), 대퇴경부(femoral neck; 이하 FN), 총대퇴골(femur total; 이하 FT)의 BMD 별로 나누고 FF에 대하여 Kruskal-Wallis H test를 시행하였다. 결과 전체 환자군에서 TmFF와 FN-BMD 사이에 유의미한 음의 상관관계를 보였다(r = -0.26, p < 0.05). 여성 환자에서는 TmFF가 FN-BMD, FT-BMD 및 L-BMD와 음의 상관관계를 보였다(r = -0.38, -0.28과 -0.27, p < 0.05). 남성 환자에서는 FmFF가 FN-BMD 및 FT-BMD와 음의 상관관계를 보였다(r = -0.58과 r = -0.42, p < 0.05). 여성 환자들을 세 군으로 나누었을 때 TmFF에 유의한 차이를 보였다(p < 0.05). 남성 환자들을 두 군으로 나누었을 때, FmFF이 군간에 유의미한 차이를 보였다(p < 0.05). 결론 슬관절 주변의 FF와 BMD는 음의 상관관계를 보였으며, DIXON을 이용한 FF 측정이 BMD 스크리닝에 사용될 수 있는 가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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