• 지질공학
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• 제31권4호
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• pp.621-630
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• 2021

본 연구에서는 무등산국립공원 입석대 주상절리와 지공너덜 암괴를 대상으로 균열 거동과 기후 모니터링을 평가하였다. 이를 위해 암괴 내 발달해 있는 균열 상태, 암괴의 표면 온도, 대기 온도, 습도, 풍속 등을 측정하였다. 입석대 주상절리 균열 거동 최대값은 한 곳에서 0.376 mm로 나타났고, 그 외 지점에서는 미미한 경향을 보였다. 지공너덜 암괴에서의 균열 거동은 0.15 mm 이내로 거의 변화가 없는 안정한 상태를 나타냈다. 입석대 주상절리의 표면온도는 하루 중 햇빛에 많이 노출된 면이 그렇지 않은 면보다 높게 나타났으며, 지공너덜 암괴에서는 모두 비슷한 분포를 보였다. 대기온도 결과는 입석대와 지공너덜 모두에서 비슷한 분포양상을 보였다. 상대습도는 입석대의 경우 대부분 20~60% 사이에 분포하였으며, 지공너덜은 대략 20~40%, 50~70%로 두 구간으로 분포하였다. 마지막으로 풍속은 입석대의 경우 대부분 5 m/s, 지공너덜의 경우 대부분 3 m/s 이내로 두 지점 모두 낮게 나타나 바람의 영향을 적게 받고 있는 것으로 나타났다. 결과적으로 입석대 주상절리와 지공너덜 암괴 내 존재하는 균열 거동은 현재까지 매우 안정적인 상태를 유지하고 있는 것으로 평가된다. 두 지역의 표면온도, 대기온도, 상대습도, 풍속 등은 계절에 따라 작은 차이를 보여 계절적 영향을 어느 정도 받은 것으로 나타났다. 이것은 장기적 관점에서 볼 때, 입석대 주상절리나 지공너덜 암괴의 변형에 계속적으로 영향을 줄 수 있다. 따라서 이들의 정확한 안정성을 평가하기 위해서는 현재 미세하게 발생하고 있는 박리박락 현상이나 균열의 전파와 확대에 대한 측정이 지속적으로 이뤄져야 할 것으로 사료된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권6호
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• pp.579-593
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• 2021

전남 서남해(진도·완도·강진·고흥·여수)의 여러 도서지역을 조사하여 식생을 유형화했고, 난온대 상록활엽수림의 우점도·출현종수를 기준으로 난온대림의 훼손등급 평가기준을 제안했다. 이를 통해 훼손등급별 복원유형과 복원기법을 제시하여, 도서지역의 난온대림 복원계획을 수립하는 데 활용하고자 했다. 307개의 식생조사 데이터를 이용해 TWINSPAN기법으로 식생유형화를 시도했는데 8개 식물군락으로 구분됐고, 각 군락별 상록활엽수종의 출현 특성을 파악했다. 군락I은 해발 86.6m의 사면하부에 위치했고 참식나무와 구실잣밤나무가 우점했다. 군락II·III은 해발 10.5~22.5m 이하의 저지대 해안가에 출현하는 군락으로서 후박나무·생달나무·참식나무·구실잣밤나무가 우점했다. 군락 IV·V는 해발 71.9~153.4m 사이의 사면 하부·중부에 분포한 군락으로서 구실잣밤나무가 우점하는 군락이었다. 군락VI는 해발 166.9m의 사면 하부·중부에 위치하며 교목층과 아교목층에 참식나무가 우점했고, 마지막 군락 VII · VII은 해발 187.8~246.2m의 사면중부에 붉가시나무·참가시나무가 출현했다. 정리하면, 후박나무·생달나무·참식나무 등이 우점한 상록활엽수림은 주로 해안가 저지대에 출현했고, 구실잣밤나무군락은 이 군락보다 더 높은 내륙지역에 분포했다. 이 두 군락보다 더 높은 곳의 내륙 고지대에는 붉가시나무·참가시나무 등의 가시나무류 군락이 나타났다. 상록활엽수의 교목층 상대우점치와 교목성 상록활엽수 종수에 따라 훼손등급을 0~V로 구분했다. 그 훼손등급에 따라 복원유형(보존형, 유도형, 갱신형, 조성형)과 복원기법을 제안했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.447-460
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• 2022

인공위성 영상레이더 위상간섭기법은 널리 활용되고 있는 원격탐사 기술로서 지진, 화산, 지반침하 등으로부터 발생한 단단한 지각 표면의 변위를 매우 정밀하게 주기적으로 관측할 수 있는 연구 활용분야의 한 종류이다. 습지대 환경처럼 수상 표면에 식생이 존재하는 경우에는 지표면과 동일한 방법을 적용하여 넓은 지역에 대한 높은 공간해상도의 수위 변화 지도 제작이 가능하다. 현재 다양한 파장 대역의 인공위성 영상레이더 시스템이 운용 중에 있으며 여기에는 넓은 지역에 대한 영상을 효과적으로 획득할 수 있는 광역 관측 ScanSAR 모드를 제공하는 위성도 다수 포함되어 있다. 본 논문의 연구 지역인 콜롬비아 북부의 Ciénaga Grande de Santa Marta (CGSM) 습지대는 카리브 해안을 따라 고지대에 위치한 광대한 습지 지역이다. CGSM 습지대는 해수면 상승과 기후 변화와 같은 자연적인 원인 뿐만 아니라 20세기 후반부터 시작된 농업개발 및 도시확장 등의 다양한 인간 활동으로 인한 심각한 환경적 위협을 받고 있다. 최근 해당 습지 지역에 대한 생태학적 중요성이 대두되면서 해당 습지를 보호하고 복원하기 위한 다양한 계획이 진행 중에 있다. 주기적인 습지대 환경 모니터링에 있어 수위 변화 관측은 매우 중요한 자료를 제공하며 일반적으로 수위계와 같은 현장관측 자료 등에 의존하는 경우가 많다. 수위계의 경우 시간적으로 연속적인 자료 관측이 가능하지만 공간적 분포를 이해하기에는 어려운 경우가 많다. 본 연구에서는 현장 관측의 공간적 해상도의 부족함을 보완하기 위한 L-밴드 ALOS-2 PALSAR-2 ScanSAR 광역 관측 모드 자료의 영상레이더 위상간섭기법 습지대 수위 변화 관측 활용 가능성에 대해 평가하고자 한다. 광역 관측 모드의 공간해상도 및 위상간섭도 품질 비교를 위해 ALOS-2 PALSAR-2 stripmap 고해상 모드와 함께 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.627-646
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• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.567-574
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• 2022

관상동맥 질환과 심방세동은 많은 위험인자들을 공유하고 있는 것으로 알려져 있다. 특히 급성 관상동맥 증후군의 경우 혈관 완전 폐색과 혈전 등으로 인해 혈관 직경을 명확히 파악하기 어려운 경우가 있다. 따라서 심방세동 동반 환자의 관상동맥 치료 및 약물 선택 전 참고할 수 있는 자료로 활용하고자 관상동맥의 직경 관계를 평가하였다. 2020년 01월부터 2022년 08월까지 심방세동을 동반해 관상동맥 조영술을 시행한 영상과 정상 리듬의 심전도 소견을 보이는 상태의 영상을 대상으로 하였다. 두 대상 모두 관상동맥 조영술 결과 병변을 동반하지 않은 정상인 상태의 혈관 영상을 대상으로 하였다. 모든 혈관에 대해 근위 부, 중부, 말단 부로 삼등분하여 혈관의 직경을 측정하였고, 측정된 직경을 평균으로 나누어 평가하였다. 좌전하행동맥 직경을 분석한 결과 심방세동 환자의 혈관 직경이 2.24±0.26 mm로 정상 심전도 환자의 혈관 직경 2.86±0.38 mm보다 작았으며 통계적으로 유의했다. (p<0.001) 좌회선동맥 직경을 분석한 결과 심방세동 환자의 혈관 직경이 2.34±0.28 mm로 정상 심전도 환자의 혈관 직경 2.87±0.29 mm보다 작았으며 통계적으로 유의했다. (p<0.001) 우 관상동맥의 직경을 분석한 결과 심방세동 환자의 혈관 직경이 2.68±0.5 mm로 정상 심전도 환자의 혈관 직경 3.35±0.4 mm보다 작았으며 통계적으로 유의했다. (p<0.001) 정상 심전도를 보이는 환자의 혈관 크기보다 심방세동을 동반한 환자의 혈관 크기가 유의할 만큼 작은 것을 보아, 발생된 부정맥 상태가 심방세동인 경우 관상동맥 직경 평가 시 참고 될 유용한 연구로 생각된다. 특히 병변 진단 및 시술 전 후 약물 사용, 혈관 내 초음파와 같은 보조 기구 사용 선택 시 판단에 도움이 될 수 있을 연구로 사료된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권10호
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• pp.61-74
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• 2022

최근 구조물 기초가 풍화암상에 위치하는 경우가 증가하는 추세로 풍화암상 기초의 적정 설계 지지력을 평가하고자 국내 지반조사서상 제안된 풍화암 기초 허용 지지력을 조사하였다. 조사 결과 몇몇 현장에 제안된 풍화암 허용 지지력은 약 400~700kN/m² 수준으로 그 편차가 큰 편이며 보수적인 값으로 판단되었다. 지반의 기초 허용 지지력은 설계 초기 기초 형식 결정에 중요한 지표로, 그 결정에 따라 공사비 및 공기에 큰 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 적정한 풍화암 지반의 허용지지력을 평가하고자 풍화암 지반에 대하여 총 6회의 대형 평판재하시험을 실시하고 지지력 및 침하 특성을 분석하였다. 시험 결과 지지력은 모두 1,500kN/m²이상으로 평가되었으며 기존 지지력 공식과 비교하였을 때 공내재하시험에 의한 지지력 평가식이 본 시험결과와 유사함을 확인하였다. 또한 대형 평판재하시험의 하중-침하 거동 역산에 의한 지반의 탄성계수는 공내재하시험의 탄성계수(E) 값 적용이 적절하다고 평가되었다. 본 연구에서의 대형 평판재하시험 결과 및 국내 타 현장에서의 평판재하시험 사례 등을 종합하여 볼 때 풍화암 허용 지지력은 1,000kN/m² 이상으로 평가된다. 그러나 기초 침하량은 기초 크기 증가에 따라 비례하므로 구조물 허용 침하량 기준에 따라 허용 지지력은 제한되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 수치해석적 방법으로 기초 크기 및 풍화암 두께에 따른 기초 예상 침하량을 평가하였으며, 풍화암 지반상 기초 허용지지력이 1,000kN/m² 이상일 수 있는 기초 크기 및 지반 조건을 표로 제안하였다. 이는 기초 설계 초기 기초 형식 결정에 유용하다고 사료된다.

• 교육녹색환경연구
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• 제21권3호
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• pp.1-13
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• 2022

본 연구는 기존 노후 고등학교에 대해 학점제 운영이 가능한 미래학교로서의 공간 혁신을 위해 기존 학교의 공간 구성 및 구조적 문제점을 파악하고 미래 다양한 교수학습이 가능한 학점제 운영 학교로서의 중·장기 배치계획을 수립할 수 있도록 사례 조사를 통해 증.개축 또는 리모델링 판단 준거 도출을 목적으로 실시하였으며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존 노후 고등학교의 문제점은 대부분 일자형 표준설계도형 단위 건물 중심, 여러 동으로 분산 배치되어 건물 간 연계성이 매우 부족한 것으로 나타났다. 또한, 각 건물의 평면 구성 형식은 교실과 복도 개념의 공간 구성으로 휴식 시간대 학생 교류와 휴식 기능이 이루어질 수 없는 구조로 판단된다. 둘째, 미래학교 공간 혁신을 위한 학점제 운영 고등학교 공간 구성 방향으로는 교과교실제를 전제로 학생 이동에 따른 동선 단축 및 교과 영역 확대 등을 고려할 때 집합형 배치를 반영하여 배치 계획을 수립하여야 한다. 또한 이동 수업에 따른 소통과 교류가 가능한 중심 지역에 휴식과 교류가 가능한 광장형 공간을 제공하는 것이 바람직하다. 더불어 학생 중심 공간인 광장과 연계된 도서관이나 스마트학습실 등 체험 활동이 가능한 다양하고 융통성 있는 공간을 배치한다. 셋째, 노후고등학교 재배치 판단 평가 기준으로는 향후 학급 수를 기준으로 스페이스프로그램을 작성하고 학교 토지 활용에 대한 법적 분석 및 지역 특성을 고려한 토지 이용 효율성 분석을 실시한다. 또한 기존 건물의 각 동별 구조적 특성 및 기존 건물의 노후도를 분석하여 건물 동별 내구연수를 파악하고 교육적 기능성과 함께 개축 또는 리모델링 판단을 위한 기준으로 활용한다. 이와 같은 분석 자료를 토대로 학교시설 복합화 등 학교 공간 전체에 대한 중 장기·토지이용계획 및 공간 배치 계획을 수립한다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제49권3호
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• pp.240-249
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• 2022

본 연구는 인삼 습해 피해 설정을 확립하고 유전자원을 대상으로 엽록소형광 기법을 이용하여 습해 스트레스 수준을 평가하기 위해 수행되었다. 습해 스트레스 평가는 2년생 묘삼 57개 유전자원 대상으로 25일간 지제부까지 담수처리를 하였다. 피해 정도에 따라 5개 등급으로 분류하여 저항성 유전자원 3개, 감수성 유전자원 3개를 선발하였다. 인삼 유전자원 57개의 지하부 생체중 및 엽록소 함량은 대부분 감소하였고 저항성 유전자원보다 감수성 유전자원의 감소율이 크게 나타났다. 5개의 엽록소형광 매개변수는 습해 스트레스에 노출되는 기간이 길어질수록 증감하는 경향을 보였으며, 특히, Fv/Fm값이 0.8보다 낮으면 광계II의 반응중심이 손상을 입은 상태로 감수성 유전자원의 경우 습해 스트레스에 노출될수록 감소하였다. 본 연구결과에서 유전자원 57개의 최대양자수율(Fv/Fm)은 습해 스트레스 하에서 차이를 보였으며, 습해 스트레스에 저항성을 가진 습해 저항성 유전자원과 감수성 유전자원 간의 차이를 확인할 수 있는 매개변수로 판단되어 인삼 유전자원에 대해 습해 스트레스 수준을 평가할 수 있는 도구로 활용 가능하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.