• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.151-161
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• 2016

최근 기후변화, 환경오염 등이 일상에 미치는 영향이 커지고 있으며, 이들 문제를 해결하기 위한 정책의 일환으로 정부는 누구나 쉽게 친환경행동을 실천할 수 있도록 동기를 부여하기 위해 2011년 7월 그린카드제도를 도입하였다. 개인과 가정이 환경문제를 현실 문제로 인식하고 적극적으로 실천하도록 하기 위해서는 끊임없이 변하는 소비자 행동패턴 데이터를 얻고, 이에 맞추어 친환경행동을 촉진할 수 있는 방안들을 구체적으로 제시하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 지난 2015년 1월부터 3월까지 3개월간 생성된 57천 여 개의 실제 그린카드 고객정보 및 거래데이터를 가지고 데이터마이닝의 방법론 중 하나인 연관규칙 분석법으로 고객의 친환경제품 구매 연결망을 도출하였고, 더 나아가 의사결정나무 분석을 실시하여 고객의 친환경행동에 영향을 미치는 유용한 변수와 고객의 특성을 세분화하였다. 그린카드 거래 및 친환경소비 실천에 있어 상위 10%에 해당하는 로열고객의 특성을 분석한 결과, 이들은 30~40대의 연간 소득수준이 3천만원대부터 4천만원 대에 해당하고, 대구, 경기, 서울에 거주하는 고객인 것으로 나타났다.

• 한국조경학회지
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• 제45권4호
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• pp.104-117
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• 2017

본 연구는 텍스트 마이닝 기법과 인자분석를 활용하여 경관이미지 분석의 결과를 비교?분석하고, 텍스트 마이닝 기법이 경관이미지 연구에서 활용 가능성이 있는지 확인하고자 하였다. 롯데월드타워의 경관이미지는 텍스트 마이닝 분석 결과, 형용사 '새로운', '변화적인', '특이한', '신기한', '인상적인', '개성적인' 등이 도출되었으며, 롯데월드타워의 경관이미지가 변화하는 과정을 살펴보면, 사람들의 활동적인 요소(구경, 나들이, 프로젝트, 야경 등)와 미디어매체(신문, 블로그 등), 기후(날씨, 계절) 등이 경관이미지를 변화시키는 변동요인으로 도출되었다. 인자분석 결과, 롯데월드타워의 경관이미지에 영향을 미치는 요인은 상징성, 심미성, 조형성 순으로 나타났다. 형태적 특징인 식별성은 규모성, 가시성의 특징을 가지고 있는데, 통계적으로 유의하지 않았다. 오히려 독특성, 특별성 등의 특징을 갖고 있는 상징성과 주변 환경과의 특성과의 조화성, 아름다움의 특징을 갖고 있는 심미성 등 심리적인 요인이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 연구방법에서 공통적으로 도출된 결과는 건축물의 장소나 위치 등 형태적 물리적인 특성보다 도시를 대표하고 상징할 수 있는 요소 등 심리적인 특성이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 텍스트 마이닝 기법은 사람들이 대상을 보고 느낀 이미지에 해당되는 명사 형용사를 파악할 수 있고, 도출된 키워드 간의 관계를 확인함으로써 경관이미지 형성 과정과 더 나아가 도시의 이미지까지 파악이 가능하므로, 조경분야에서 경관연구의 한계를 보완하기 위한 방안으로 적합한 것으로 사료된다. 본 연구는 조경의 연구 분야인 경관분석에서 빅데이터가 활용될 수 있는 가능성을 실제 실행을 통하여 확인하였다는 점에서 의의가 있으며, 추후 빅데이터 기반의 정보를 파악 분석하여 경관 연구 영역의 확대에 기여하기를 바란다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권4호
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• pp.348-356
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• 2018

본 연구는 현 국가산불위험예보시스템에서 실시간으로 분석되는 기상에 의한 산불발생확률 모형의 문제점을 개선하기 위하여 수행하였다. 기존 시스템의 문제점은 제주도를 포함한 9개의 도별 산불발생확률모형으로 인해 행정경계 지역에서 산불위험등급(관심-주의-경계-심각 4단계)의 차이가 발생하여 산불담당자들간 혼선을 야기할 수 있고, 이로 인해 인접 시군 경계 간 산불대응력이 떨어질 수 있다는 것이다. 이의 해결을 위해 기존 9개의 산불발생확률모형을 하나로 통합하는 산불발생확률모형을 개발하여 신뢰도 검증과 실제로 산불이 발생한 지점에서 예측된 산불위험지수 값을 추출하여 정확도 평가를 실시하였다. 새롭게 개발한 기상에 의한 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)은 국립산림과학원에서 운영하는 국가산불위험예보시스템에 반영하여 예측모델을 개선하였다. 연구 결과, 봄철 산불발생에 영향을 주는 기상변수로는 해당 시간대의 평균기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속이었으며, 가을철은 평균기온, 상대습도, 평균풍속으로 나타났으며 모두 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형은 각각 $[1+{\exp}\{-(2.706+(0.088^*T_{mean})-(0.055^*Rh)-(0.023^*Eh)-(0.014^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$, $[1+{\exp}\{-(1.099+(0.117^*T_{mean})-(0.069^*Rh)-(0.182^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$으로 표본내 예측력은 봄철이 71.7%, 가을철은 86.9%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 기존의 도별 9개 모형을 하나의 전국 통합 모형으로 적용할 경우 인접 행정경계에서 발생하는 위험등급의 차이를 해소하여 산불조심기간 중 발효되는 산불위험 단계별 조치사항의 이행에 혼란을 피할 수 있다는 장점이 있다. 새롭게 개발한 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)의 예측 결과 검증을 위해 2014년 봄철 발생한 산불 66건을 대상으로 산불위험지수의 정확도를 평가하였으며, 주의 단계인 산불위험지수 51이상으로 예측된 지역에서 실제로 산불이 발생한 비율은 기존 9개 모형에서 74.24% (산불 49건), 새롭게 개발한 전국 통합 모형에서는 83.33% (산불 55건)가 발생하여 약 9%의 정확도 향상을 보였다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 산불이 가장 많이 발생하는 봄철과 가을철 건조시기의 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 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2B호
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• pp.121-135
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• 2010

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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.519-528
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• 2016

최근 도시화 및 기후변화로 인한 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인해 도시지역의 침수발생 위험도가 커지고 있다. 도시지역은 도로, 주택가, 지하시설 등 다양한 지형지물로 구성되어 있으며, 상세한 지형을 고려하지 못한 침수해석은 침수예상범위와 침수심을 제대로 표현하지 못한 결과를 도출할 수 있다. 특히, 인구와 자산이 밀집한 도심지에 대한 침수해석의 오류는 침수대책의 수립 및 재난대응에 큰 문제를 야기하여 인명과 재산피해로 이어질 수 있다. 도시지역 침수해석은 크게 관망흐름에 대한 해석과 지표면 범람해석 과정으로 구분되며, 각각의 해석과정상 정확도가 침수해석의 정확도에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 도시지역 침수해석 과정 중 지표면 표고자료의 정확도가 침수해석에 미치는 영향에 대한 평가를 위해 10m급 DEM, LiDAR 자료, 1:1,000 수치지도를 바탕으로 표고자료별 정량적인 침수예측결과를 검토하였다. 검토대상지역은 도림천 유역내 대림, 신림3, 신림4 배수분구로, 2010년 호우에 따른 침수모의를 XP-SWMM 모형으로 수행하였다. 모의결과, 10m DEM의 경우 표고자료의 오차로 인해 1m 이상 침수심이 발생되는 고위험지역에 대한 표현이 적절히 이뤄지지 못했으며, 특히 일부 월류가 발생하는 맨홀에 대해서는 지표면 침수가 발생하지 않는 것으로 나타났다. 따라서, 도시지역의 범람해석시 지형자료의 정확도는 중요한 요소가 되며, 10m DEM을 이용하는 경우는 신중을 기하여야 함을 알 수 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제22권4호
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• pp.245-256
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• 2020

본 연구의 목적은 우리나라 환경산업 해외시장 진출 전략 수립을 위하여 선진국과의 환경산업 기술경쟁력을 평가하고자 하였다. 환경산업 기술경쟁력을 평가하기 위하여 국내·외 환경산업기술 분류체계를 바탕으로 환경산업 분야별 중점 기술을 분류하고, 기술경쟁력 평가지표를 구축하였다. 평가지표 자료 구축을 수행한 후 델파이 분석 및 논문·특허 분석, 수출·입 분석을 수행하였으며, 지표값에 대한 표준화 분석을 수행하였다. 또한, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 통해 평가지표별 가중치를 산정하여 한국, 미국, 영국, 독일, 프랑스의 환경산업기술 경쟁력 평가 결과를 도출하였다. 평가 결과, 모든 환경산업 분야에서 미국이 상대적으로 기술경쟁력이 가장 높은 것으로 평가되었으며, 한국은 선진국에 비해 상대적으로 가장 낮은 경쟁력을 가지고 있는 것으로 평가되었다. 특히, 한국은 다매체 환경관리 및 지속가능 사회시스템 구축분야가 선진국에 비해 기술경쟁력 수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 국내 환경산업기술이 글로벌 선진시장에 진출하기 위해서는 국내 강점인 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 인공지능 기반의 4차 환경산업 개발을 통해 경쟁력을 강화해야 할 것으로 판단된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권5호
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• pp.35-42
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• 2015

본 연구는 충남 예산지역의 산림 토양에 대해 심도별 지중온도를 관측하고 기후 및 토양의 침투 특성에 따른 지중온도의 변화를 분석하였으며, 대기온도와 토양의 열물성치를 수치 해석적 모델에 적용하여 지중온도의 변화를 모사하였다. 심도별(20, 50, 100cm) 계측 자료를 분석한 결과 50cm 이내의 지중온도는 대기온도의 직접적인 영향을 받아 온도의 변동 폭이 크고 뚜렷하며, 100cm 심도에서는 완만하면서 작은 진동 폭을 갖는다. 연구 기간 동안의 지중온도 변화량은 지층의 수리전도도와 약한 정의 상관관계를 갖고 있어 물의 흐름이 대기온도의 전달을 용이하게 하는 것으로 파악된다. 수치모델에 의한 지중온도 예측 결과는 실측 자료와 약 0.99의 교차상관계수를 보이고 있어 매우 유사한 것으로 나타났다. 앞으로 불포화 토양의 수리전도도와 지하수 함양량을 추정하는데 수치모델을 이용한 대수층의 지중온도 예측 결과를 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1761-1775
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• 2022

예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.7-7
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• 2023

현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.

• 한국해양공학회지
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• 제33권6호
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• pp.590-596
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• 2019

Numerous deaths and substantial property damage have occurred recently due to frequent disasters of the highest intensity according to the abnormal climate, which is caused by various problems, such as global warming, all over the world. Such large-scale disasters have become an international issue and have made people aware of the disasters so they can implement disaster-prevention measures. Extensive information on disaster prevention actively has been announced publicly to support the natural disaster reduction measures throughout the world. In Japan, diverse developmental studies on disaster prevention systems, which support hazard map development and flood control activity, have been conducted vigorously to estimate external forces according to design frequencies as well as expected maximum frequencies from a variety of areas, such as rivers, coasts, and ports based on broad disaster prevention data obtained from several huge disasters. However, the current reduction measures alone are not sufficiently effective due to the change of the paradigms of the current disasters. Therefore, in order to obtain the synergy effect of reduction measures, a study of the establishment of an integrated system is required to improve the various disaster prevention technologies and the current disaster prevention system. In order to develop a similar typhoon search system and establish a disaster prevention infrastructure, in this study, techniques will be developed that can be used to forecast typhoons before they strike by using artificial intelligence (AI) technology and offer primary disaster prevention information according to the direction of the typhoon. The main function of this model is to predict the most similar typhoon among the existing typhoons by utilizing the major typhoon information, such as course, central pressure, and speed, before the typhoon directly impacts South Korea. This model is equipped with a combination of AI and DNN forecasts of typhoons that change from moment to moment in order to efficiently forecast a current typhoon based on similar typhoons in the past. Thus, the result of a similar typhoon search showed that the quality of prediction was higher with the grid size of one degree rather than two degrees in latitude and longitude.