• 해양환경안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.417-426
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• 2023

세종기지가 위치한 마리안 소만은 기후 변화로 인한 빙하후퇴로 다량의 융빙수가 유입되고 있다. 이러한 빙하후퇴에 따른 생태계 반응을 예측하기 위해, 해양 환경 변화의 지시자인 식물플랑크톤 생체량 및 크기 구조와 물리, 화학적 매개변수에 대한 현장 조사를 2021년 12월, 2022년 1월 두 차례 수행하였다. 2022년 1월의 수온과 염분은 평균 1.41 ± 0.13 ℃, 33.9 ± 0.10 psu로 2021년 1월의 수온과 염분인 0.87 ± 0.17 ℃, 34.1 ± 0.12 psu보다 상대적으로 고온, 저염의 양상을 보였다. 조사시기 동안 영양염류는 대체로 높은 농도를 보여 식물 플랑크톤의 제한요소로 작용하지 않은 것으로 판단된다. 식물플랑크톤 생체량의 지표인 엽록소는 2021년 12월, 2022년 1월에 각각 1.03 ± 0.64 ㎍ L^-1, 0.66 ± 0.15 ㎍ L^-1로 나타났으며 부유물질은 전체 조사기간 평균 24.9 ± 3.54 mg L^-1로 나타났다. 부유물질의 농도가 높은 소만내측에서 엽록소는 낮은 농도를 보였는데 이는 융빙수로부터 유입되는 고농도의 부유물질로 인해 수층 내 빛이 강하게 제한되어 식물플랑크톤의 성장이 저해된 것으로 판단된다. 또한, 빙벽 주변 정점에서 크기가 작은 미소 식물플랑크톤이 전체 식물플랑크톤 생체량에서 70% 이상 차지하는 것으로 나타났으며 이는 융빙수 유입으로 유발된 저조도 환경에서 미소 식물플랑크톤의 기여도가 증가할 수 있음을 시사한다. 따라서 본 연구는 빙하후퇴 지역에서 유입되는 담수와 부유물질이 식물플랑크톤의 생체량 및 군집구조 조절 요인이 될 수 있음을 시사하며, 결과 자료는 추후 마리안 소만의 탄소순환 변동을 파악하는 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권1호
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• pp.83-92
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• 2023

본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 혼효림에 대한 산림 입지조건을 탐색하고 임분의 생장 및 수확량을 추정하기 위하여 수행되었다. 혼효림의 생장은 흉고직경, 수고, 흉고단면적을 변수로 하는 Chapman-Richards 모델을 적용하여 식을 도출하였으며, 수확량은 흉고단면적, 지위지수, 임령, 입목밀도 등의 인자를 단계적회귀분석 적용으로 회귀식을 도출하였다. 국내 혼효림은 다양한 입지에 생육하고 있었는데, 기후대별로는 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고별로는 101~400 m 지역에 약 62%가 분포하는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로 하는 혼효림 생장모형의 적합도(FI)는 흉고직경 0.32, 수고 0.22, 흉고단면적 0.18로 도출되어, 다소 낮은 적합도 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 추정식의 실측치와 추정치 간의 관계 그래프 및 잔차 등을 고려할 때, 임령을 설명변수로 이용하는 추정모형의 사용은 특별한 문제가 없을 것으로 판단되었다. 혼효림의 수확모형은 여러 생장인자 중 흉고단면적(BA), 지위지수(SI), 임령(Age)이 단계적으로 투입되는 회귀식 Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age이 도출되었으며, 식의 설명력 (R²)은 약 96% 였다. 앞서 도출된 최적의 생장 및 수확모형을 이용하여 임시 임분수확표가 만들어 졌다. 또한 임시 임분수확표 자료를 활용하여 혼효림의 재적수확최대벌기령을 도출하였다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.526-535
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• 2021

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제34권
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• pp.7-12
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• 2022

목 적: 볼루스 적용이 어려운 코와 같은 요철 부위 치료 시 피부 선량 확보에 어려움이 있는 경우, IMRT(Intensity Modulated Radiation Therapy)전달 기법 과 평균 에너지가 낮은 FFF(Flattening Filter Free)를 조합한 치료 계획으로 피부 선량 증가 여부를 팬텀 실험을 통해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 두경부암 치료시 가장 흔하게 사용하는 6MV-FF(Flattening Filter) VMAT(Volumetric-Modulated Arc Therapy) 치료계획을 기준으로 정하고, VMAT와 IMRT, FF와 FFF, 5 mm 볼루스 적용 유무를 조합하여 비교군을 생성하였다. 란도 팬텀 콧등에 가상 타겟을 생성하였고, 5 mm 의 가상의 볼루스를 란도 팬텀 콧등 위에 완전 밀착을 가정하여 적용하였다. 팬텀의 코를 기준으로 5개 측정지점을 정하고 각각의 치료계획 을 치료테크닉과 bolus 적용유무에 맞게 치료계획 당 3회를 조사하여 흡수선량을 측정하였다. 결 과: FF vs FFF 에서의 피부선량 차이는 VMAT bolus off에서 FFF인 경우 증가하였고, IMRT bolus off의 경우 차이를 나타내지 않았다. VMAT bolus 5 mm, IMRT bolus 5 mm에서는 FFF에서 오히려 피부선량이 감소되는 것을 확인 할 수 있었다. VMAT vs IMRT 피부선량 차이는 FFF bolus off 의 경우에만 피부선량이 증가했고, 나머지는 통계적 차이가 없었다. bolus off vs bolus 5 mm 에서의 피부선량 차이는 IMRT FFF 을 사용했을 경우만 제외하고는 모두 bolus 5 mm 에서 피부선량이 증가하는 것을 확인하였다. IMRT와 FFF를 조합한 치료 계획은 통상적으로 사용되는 VMAT와 FF를 사용하여 5 mm 볼루스를 적용한 치료 계획 피부선량의 측정값을 분석한 결과 통계적으로 유의미한 차이를 발견하지 못했다. 따라서 IMRT_FFF 를 사용함으로써 VMAT_FF 에 5 mm 볼루스 적용한 것과 비슷한 수준의 피부선량 전달이 가능할 것이라 사료되며, 이는 높은 피부선량이 필요하지만, 볼루스 적용이 어려운 환자와 같은 경우에 유용할 수 있다. 결 론: 볼루스 적용이 어려운 환자의 경우, VMAT와 FF에 비교하여 IMRT와 FFF를 적절히 조합한 치료 계획으로 피부 선량 증가를 기대할 수 있다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제34권
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• pp.31-42
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• 2022

목 적: 본 연구는 6MV-FFF(Flattening Filter Free) 에너지를 사용하는 Tomotherapy, Halcyon, True-Beam 장비를 이용하여 가상의 표적 용적에 대한 표면 선량 값을 측정, 비교평가하고자 한다. 대상 및 방법: IMRT 팬텀(IBA, Germany)을 이용하였으며 표면 선량 측정의 정확도를 높이기 위해 without bolus, 0.5 cm bolus, 1 cm bolus 총 세 가지 조건으로 전산화 단층촬영을 시행하였다. 가상의 표적 깊이에 치료 계획 용적(Planning Target Volume, PTV)을 설정하고 1회, 200 cGy로 치료 계획을 각각 수립하였다. 표면 선량 측정은 Gafchromic EBT3 필름을 전산화 치료 계획과 동일한 구간에 위치시켜 10회 반복 측정한 뒤 분석하였다. 결 과: 각 장비 별 실험 결과 without bolus, 0.5 cm bolus, 1 cm bolus 순서로 표면 선량 측정값의 평균은 Tomotherapy에서 115.2±2.0 cGy, 194.4±3.3 cGy, 200.7±2.9 cGy로 확인되었고, Halcyon에서 104.7±3.0 cGy, 180.1±10.8 cGy, 187.0±10.1 cGy로 확인되었으며, TrueBeam에서 92.4±3.2 cGy, 148.6±5.7 cGy, 155.8±6.1 cGy로 확인되었다. 세 가지 조건에서 모두 치료 계획 시스템과 동일하게 Tomotherapy, Halcyon, TrueBeam 순으로 높게 측정되었다. 결 론: Tomotherapy와 Halcyon에서 TrueBeam 장비에 비해 표면 선량이 높게 측정되었다. 치료 부위와 치료 목적에 맞춰 장비 별 특성이 고려된다면 치료 효율성의 증가뿐 아니라 환자의 치료 만족도도 높아질 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.287-310
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• 2022

인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국과학예술포럼
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• 제29권
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• pp.305-318
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• 2017

도시공간에서 발생하는 범죄를 사회문제로 인식하고 도시환경설계와 관련하여 범죄예방에 관한 공간 디자인연구와 각종 지침 작성 등 구체적 접근 필요성이 증대되고 있다. 이와 관련하여 "환경설계를 통한 범죄예방(Crime Prevention Through Environmental Design: 'CPTED 셉테드' 라고 표기)"의 연구 활동이 활발히 진행되고 있다. 염리동 소금길은 2012년부터 시행되고 있는 '서울시 범죄예방 디자인프로젝트'가 적용된 첫 대상지이다. 사업시행주체와 커뮤니티 구성원의 협업 및 자발적 참여를 통해 지역 환경개선이라는 사업목적이 합리적으로 이루어졌다. 이의 효율성이 입증되어 이후 대상지가 확대되며 각 지자체의 벤치마킹 사례가 되고 있다. 이와 같은 문제해결 노력은 공공미술을 도입하여 낙후지역의 문화증진과 주민참여 유도 등 쾌적한 마을 만들기를 목표로 2009년부터 시행되어오고 있는 '마을미술프로젝트'와 목적과 방향에서 같은 맥락을 보인다. 이러한 흐름은 커뮤니티의 기능과 가치라는 특성을 중심개념으로 다루고 있다는 점에서 주목할 만하다. 본 연구는 거주민의 '삶의 질'을 높이기 위한 CPTED의 효율성 증대 방안으로 커뮤니티퍼니쳐 적용방안을 제안하는데 목적을 두었다. 이를 위해 CPTED와 커뮤니티디자인, 공공미술 관련 문헌과 선행연구를 고찰하고 '범죄예방디자인 프로젝트'와 '마을미술프로젝트'의 대표적 성공 사례지 서울 염리동과 부산 감천문화마을 현장답사를 토대로 문제점과 시사점을 확인했다. 본 연구에서 확인한 두 사례지 공통적 요소는 첫째, 환경의 물리적 조성 외 협업에 의한 커뮤니티 활성화로 지역주민의 '삶'이 중심에 놓이는 환경으로 발전하였다. 둘째. 커뮤니티디자인과 공공미술 도입으로 새로운 공간을 창출하여 많은 이들의 방문으로 마을의 활기와 지역경제 활성화를 이루었다. 셋째, 이로 인해 CPTED 요소중 자연적 감시와 영역성과 통제력, 활동성 증대를 강화시켰다. CPTED의 심리적 측면과 공공미술의 정서적 기능이 '커뮤니티퍼니쳐'와 융합됨으로써 지역민의 사고방식과 정서를 기반으로 하는 특정한 지역적 맥락을 통해 공공공간에 대한 막연하거나 거창한 접근을 지양하고 모두에게 유익한 환경창출이 가능할 것이다. 이와 같이 CPTED와 공공미술의 융복합 성과의 개연성과 시사점은 도시재생을 위한 디자인 전략으로 CPTED 적용 공간 확장 등 범죄예방 인프라 구축을 통한 사회적 비용의 절감 및 시각적 어메니티 구현 방안 제시가 가능할 것으로 기대하고 있다.

• 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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• 제39권6_1호
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• pp.1353-1369
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• 2023

해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.