벼의 출수기를 추정하는 것은 농업생산성과 관련된 중요한 과정 중 하나이지만 세계적인 이상기후의 증가로 벼의 출수기를 추정하는 것이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 CNN 분류모델을 사용하여 다양한 영상데이터에서 벼의 출수기를 추정하려고 시도하였다. 드론과 타워형 영상관측장치 그리고 일반 RGB 카메라로 촬영된 직하방과 경사각 영상을 수집하였다. 수집한 영상은 CNN 모델의 입력데이터로 사용하기 위해서 전처리를 진행하였고, 사용된 CNN 아키텍처는 이미지 분류 모델에서 일반적으로 사용되는 ResNet50, InceptionV3 그리고 VGG19 를 사용하였다. 각각의 아키텍처는 모델의 종류, 영상의 유형과 관계없이 0.98 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 CNN 분류 모델이 영상의 어떤 특징을 보고 분류하였는지 시각적으로 확인하기 위해서 Grad-CAM 을 사용하였다. Grad-CAM 결과 CNN 분류 모델은 벼의 출수를 이삭의 형태에 높은 가중치를 두어 분류 하는 것을 확인하였다. 다음으로 작성된 모델이 실제 논 포장 모니터링 이미지에서 벼의 출수기를 정확하게 추정하는지 확인하였다. 각각 다른 지역 4 개의 벼 포장에서 벼의 출수기를 약 하루정도의 차이로 추정하는 것을 확인하였다. 이 방법을 통해서 다양한 논 포장의 모니터링 이미지를 활용하여 자동적이고 정량적으로 벼의 출수기를 추정 할 수 있다고 판단된다.
본 연구의 목적은 한탄강 세계지질공원 연천 지역의 "자기-안내식 해설" 매체가 방문객이 이해하기 쉽고 배경지식수준에 맞춰 작성되어 있는지 탐색하는 것이다. 이를 위해, 2022년 9월과 11월 2차례에 걸쳐 한탄강 세계지질공원을 현장 조사하고, 지질명소의 형성 시대와 지질 특성이 다양한 연천 지역을 분석 대상으로 선정하였다. 연천 지역에 존재하는 총 36개의 자기-안내식 해설 매체를 대상으로 지질명소별 해설 매체의 현황, 이독성 수준, 그래픽의 특성, 과학과 교육과정 반영 정도를 분석하였다. 연구 결과, 연천 지역 해설 매체 종류는 안내판이 가장 많고, 지질명소를 안내한 내용이 주를 이루었다. 해설 매체 텍스트의 분량은 12학년 과학 교과서보다 많고, 평균 어휘 등급은 11-12학년군 과학 교과서 수준과 유사하고, 복문의 비율이 높아 이독성이 다소 낮았다. 해설 매체에 포함된 그래픽의 종류는 사진이 가장 많고, 대부분 예시적 기능이며, 다중 구조 그래픽이 사용되어, 지질 형성 과정을 이해하는 데 도움을 주었다. 해설 매체에서 사용하는 과학 용어 중 86.3%가 2015 개정 교육과정의 "고체지구" 영역에 포함된 용어를 사용하였으며, 교육과정에 포함된 과학 용어는 4학년 수준의 용어가 가장 많았다. 선택 교육과정인 11학년 수준의 용어가 두 번째로 많고, 전체 과학 용어 중 13.7%는 교육과정에 포함되어 있지 않은 용어였다. 또한, 지질명소에 따라 해설 매체에 사용된 과학 용어 수준 차이가 나타났으며, 특히 안내판보다 홈페이지에 사용된 용어 수준이 일반적으로 높은 경향을 보였다. 본 연구 결과를 통해 연천 지역의 지질명소별 해설 매체에 따라 방문객 스스로 이해하는 데 어려움을 주는 요인을 구체적으로 파악할 수 있었다. 일반 관람객의 지질자원 교육을 활성화하고 지질학 분야의 발전을 기대할 수 있는 자기-안내식 해설 매체의 개선 방향에 대한 후속 연구를 제언하였다.
풍납토성에서는 미래마을부지 마-1호 건물지를 비롯하여 백제 지상식 건물지가 여럿 확인되었다. 그러나 기와가 건물지와 직접적으로 관련되어 출토된 건물지는 마-1호 건물지가 유일하다. 마-1호 건물지와 비견되는 마-2호 건물지와 라-1호·2호 건물지 등의 경우에는 적심시설 및 건물 구조로 보건데 지붕에 기와가 올라갔을 가능성이 매우 높은 건물지라 하겠다. 비록 반지하식의 수혈건물지일지라도 내외부 기와 출토상황상 가-30호 수혈건물지나 현대아파트부지 가-5호 주거지 혹은 지상식에 가까운 경당지구 44호 유구처럼 지붕에 전면 즙와가 아닌 부분즙와의 형태로 기와건물이 조성되었을 수도 있다. 지붕에 기와를 사용한 초기 배경에는 여러 이유가 있을 수 있으나 주요한 배경으로는 건물의 위세적 기능이 우선적으로 고려되었을 것으로 여겨진다. 중국과 일본에서 궁전, 사찰, 예제성 건축물(禮制性 建築物) 등 국가적으로 중요한 건물에 기와를 사용하기 시작한 사례로 보아, 백제도 중앙집권화된 시점부터는 적극 사용하였을 것으로 추정된다. 백제 초기 기와건물은 대형화된 건물을 염두에 두고 화재예방과 구조적 안정성을 고려한 결과, 초보적 주거 건축기술에서 고도화된 공공 건축기술로의 변화가 뒤따라오게 된 것으로 여겨진다. 특히 미래 마-1호 건물지는 고대(高臺)나 지하초석과 같은 구조적인 특징상 국내에 유사사례를 찾아보기 힘들고, 오히려 중국과 일본에서 유사 기술을 사용한 중요 건축물을 찾아볼 수 있다. 중국에서는 주로 장안성 등 궁전 주변에 조성된 예제성 건축물에서 유사 건축기술을 발견할 수 있었다. 이를 토대로 보면 마-1호 건물지 등 현재까지 발견된 기와 건물지는 예제성 건축물 성격과 매우 관련 있어 보이며, 라-1호·2호 건물지와 같은 지상식 건물은 국영 창고와 관련된 중요 시설물로 공공시설물과 연계되어 백제 초기의 도성구조와 관련하여 많은 시사점을 주고 있다.
본 연구는 주파수 및 시간 특성을 활용하여 머신러닝 기반 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하였다. 먼저, 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하기 위하여 주거소음원 데이터셋을 구축하였다. 주거소음원 데이터셋은 바닥충격음, 공기전달음, 급배수 및 설비소음, 환경소음, 공사장 소음으로 구성되었다. 각 음원의 주파수 특성은 1/1과 1/3 옥타브 밴드별 Leq와 Lmax값을 도출하였으며, 시간적 특성은 5 s 동안의 6 ms 간격의 음압레벨 분석을 통해 Leq값을 도출하였다. 공동주택 주거소음원의 군집화는 K-Means clustering을 통해 진행하였다. K-Means의 k의 개수는 실루엣 계수와 엘보우 방법을 통해 결정하였다. 주파수 특성을 통한 주거소음원 군집화는 모든 평가지수에서 3개로 군집되었다. 주파수 특성 기준으로 분류된 각 군집별 시간적 특성을 통한 주거소음원 군집화는 Leq평가지수의 경우 9개, Lmax 경우는 11개로 군집되었다. 주파수 특성을 통해 군집된 각 군집은 타 주파수 대역 대비 저주파 대역의 음에너지의 비율 또한 조사되었다. 이후, 군집화 결과를 활용하기 위한 방안으로 세 종류의 머신러닝 방법을 이용해 주거소음을 분류하였다. 주거소음 분류 결과, 1/3 옥타브 밴드의 Leq값으로 라벨링된 데이터에서 가장 높은 정확도와 f1-score가 나타났다. 또한, 주파수 및 시간적 특성을 모두 사용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델로 주거소음원을 분류했을 때 93 %의 정확도와 92 %의 f1-score로 가장 높게 나타났다.
최근 코로나 엔데믹(Endemic)을 배경으로 메타버스의 미래에 대한 회의론이 부상하는 한편, 로블록스(Roblox) 등 주요 메타버스 플랫폼이 생성형 AI를 결합한 서비스를 출시하고 애플(Apple)의 MR(Mixed Reality)하드웨어인 비전프로(Vision Pro)가 발표되면서 메타버스의 새로운 기대감이 형성되고 있다. 이처럼 메타버스의 전망이 엇갈리는 상황에서 메타버스를 생태계적 관점에서 파악하고, 주요 생태계적 특징과 발전 동력 그리고 향후 발전 가능성을 검토하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 정보시스템(IS)분야에서 생태계 연구를 대표하는 Wang(2021)의 IET(Information Ecology Theory)를 사용하여 메타버스 산업 생태계(MIE : Metaverse Industrial Ecosystem)를 도출하였다. 분석 결과 MIE는 네 가지 세부 영역(Tech Landscape, Category Ecosystem, Metaverse Platform, Product/Service Ecosystem)으로 구성되며, 디지털 연결성, 현실과 가상의 연결, 가치 창출, 가치 공유(Web 3.0) 라는 특징을 확인하였다. 또한 MIE의 세부 영역 간 상호작용과 상술한 특징들은 메타버스를 플랫폼을 넘어 생태계 차원에서 발전시키는 동력으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 생태계 차원에서의 MIE의 발전은 크게 세 가지 단계(Narrow Ecosystem, Expanded Ecosystem, Everywhere Ecosystem)로 정의되었으며, 향후 로봇, AI, 6G 등 유관 기술과 산업의 발전은 현(Expanded Ecosystem) 생태계 수준을 넘어 현실과 가상이 연결되는 Everywhere Ecosystem으로의 발전을 촉진시킬 전망이다. 본 연구는 다음과 같은 시사점을 내포한다. 기존 메타버스 연구에서 취약했던 생태계 분야에 있어 핵심 이론과 분석 기반을 제공, 다양한 메타버스 연구 주제를 제시한다. 또한 메타버스 연구의 주요 분야인 메타버스 개념 연구와 영향력 연구를 통합할 수 있는 학술적 기반을 제공한다. 마지막으로 본 연구가 제시하는 메타버스의 발전 단계와 발전 조건 등을 참고하여 기업과 정부는 미래 메타버스 신시장 및 관련 기술을 발굴하고, 다양한 메타버스 사업 전략을 검토할 수 있을 것으로 기대된다.
위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기후변화의 가속화로 바다에 의한 탄소의 흡수 작용을 칭하는 '블루 카본(blue carbon)'에 대한 관심이 많아지고 있지만, 탄소 순환의 핵심이 되는 해양 생태계에 대한 우리의 이해는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 탄소 순환을 고려한 글로벌 해양 생태 권역(marine eco-province)을 k-means clustering 기법을 활용하여 분류·분석하였다. 지난 20년 간(2001-2020) 위성을 활용하여 생산된 Carbon-based Productivity Model (CbPM) 순 일차 생산량(Net primary production, NPP), particulate inorganic and organic carbon (PIC and POC), 위성 관측과 재분석모델을 결합하여 생산한 해수면 염분(sea surface salinity, SSS) 및 온도(sea surface temperature, SST) 총 다섯가지 자료를 활용하였다. 최적화 과정을 거쳐 총 9개의 생태권역을 도출하였으며, 각 권역의 공간분포와 특성을 분석하였다. 이 중 5개의 권역은 주로 대양의 특성을 반영하고, 4개의 권역은 연안 및 고위도 해역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 기존에 알려진 해양 생태 권역과의 정성적 비교를 통하여 탄소순환을 고려한 해양 생태권역의 특징을 상세히 분석하였다. 마지막으로 과거 5년 단위(2001-2005, 2006-2010, 2011-2015, 2016-2020)로 생태 권역의 변화를 분석하였으며, 연안생태계의 빠른 변화와 특히 담수유입으로 인해 생산량이 높고 생태적으로 중요한 권역의 감소를 확인하였다. 이러한 연구 결과는 탄소 순환 및 기후변화를 고려한 해양 생태 권역 분류 및 연안 관리에 대한 중요한 참고자료로 활용 될 수 있으며, 기후 변화에 취약한 지역에 대한 체계적인 관리 지침 개발에 활용될 수 있다.
국내 농업용 저수지는 1970년 이전에 축조되어 준공 년도가 50년 이상 된 노후화된 시설이 대다수이며, 소규모 저수지는 기본 제원 및 수위 등을 파악할 수 있는 계측시스템이 없는 미계측 저수지이다. 준공 이후 호우발생 시 퇴적된 토사 유입, 퇴사량 증가에 따른 저수지 용량 감소 및 산업 고도화에 따른 수질악화 등은 저수지의 용수공급능력을 저하시키고 형상 변화를 야기한다. 따라서, 디지털 정보 및 원격탐사 정보를 결합한 계측 기술을 활용하여 미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 공간정보 구축 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지표면의 고도정보와 형태를 파악할 수 있는 Light Detection And Ranging (LiDAR) 센서를 활용하여 저수지 시설물의 고해상도 Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM) 자료를 구축하고, 멀티빔(MultiBeam) 음향 측심기 기반 수심측량 정보의 융합을 통해 디지털 공간정보 융합 방안을 제시하고자 한다. 드론용 LiDAR를 활용하여 공간해상도 50 cm의 DSM 및 DEM 자료를 구축하여, 저수지 제방, 여수로, 용수로 등의 수리시설물의 디지털 공간정보를 구축하였다. 다분광 영상을 활용하여 수체를 탐지하기 위해 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 정규수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI)를 산정하여, 저수지의 수표면을 산정하였다. 또한, 고해상도 DEM 자료는 수심측량 자료와 융합하여 수심도를 작성하였으며, Triangulated Irregular Network (TIN)로부터 저수지 만수면적 및 체적을 산정하였다. LiDAR 센서 및 멀티빔 기반의 수심측량, 광학위성자료 영상 및 다중분광 드론영상을 활용한 수체 탐지 기술 등의 공간정보 융합은 미계측 저수지의 디지털 인프라를 구축하여 저수지의 가용용수공급능력을 모니터링 하기 위한 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
한국 계란 산업은 점차 증가하고 있지만, 해외의존도가 높은 산란계 종자는 조류 인플루엔자와 같은 이유로 위기를 직면한 바가 있다. 이와 같은 상황에 대응하기 위해서 한국은 Golden Seed Project와 같은 토종닭 개발 사업에 노력을 가하고 있다. 토종닭은 영양 및 풍미 측면에서 우수하나, 산란용 토종닭에 대한 개발은 부족하다. 따라서 본 연구는 잡종교배를 통하여 산란용 토종닭 종자 라인을 생성하여 일반 실용계의 육성기 동안 체중과 생존율을 비교분석하며, 개발의 진행도와 우수한 교배조합을 선정을 통해 산란용 토종닭 종자 라인 구축에 기여하고자 한다. 본 연구는 Hong et al.(2023)의 부화 후부터 40주까지 잡종교배 토종닭의 체중과 산란능력에 대한 평가 연구의 후속연구로 진행되었다. 앞선 연구를 바탕으로 선정한 4개의 종계라인(CF, CK, YC, YD)을 바탕으로 생성한 12개의 토종닭 교배조합(i.e., CFCK, CFYC, CFYD, CKCF, CKYC, CKYC, CKYD, YCYD, YCYD, YCCF, YCCK, YDCF, YDCK, and YDYC)과 실용 산란계(Hy-Line Brown)를 총 873마리를 공시동물로 설정하였다. 실험기간은 부화 후부터 16주까지 격주로 체중과 생존력을 분석하였다. CKCF, YCYD, YDYC는 실험 개시일부터 마지막까지 Hy-Line Brown과 가장 유사한 체중을 보였고, 그 외의 교배조합 종은 Hy-Line Brown에 비하여 유의적으로 낮은 체중을 보였다. 또한 부화 후부터 14주차까지의 전체 처리구들의 생존력은 55%~100%, 14~16주차는 80%~100%로 나타났다. 토종닭 교배조합 가운데 CKCF, CFCK, CFYC, CFYD 그리고 YDYC는 Hy-Line Brown과비교하여 우수한 생존력을 기록했고, 나타난 교배조합 대부분이 CF를 포함하고 있다는 특징을 파악할 수 있었다. 본 연구를 통하여 CKCF와 YDYC가 산란용 토종닭 교배조합의 육성기 체중 및 생존력에서 가장 우수한 성적을 나타내었다. 향후 산란기 연구에서는 CKCF를 포함하여 함께 우수한 성적을 나타낸 CFCK, YCYD, YDYC의 산란성적을 관찰하여 산란용 토종닭의 산업화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 대순진리회 성지(聖地)인 상제 강세지에 대해 현장 풍수 답사를 통해 형기론을 중심으로 강세지 일대와 그와 관련된 전반적인 풍수 국세를 탐색하였다. 연구방법의 중심은 전통적인 풍수지리 이론 중에서 형기론적인 관점에서 시루산 일대까지 이어지는 지맥의 연결과정을 통해 상제 강세지의 전반적인 풍수 국세를 고찰하였다. 고찰의 방법으로 풍수 형기론을 기반으로 객망리 일대의 풍수적 국세와 시루산을 이루기까지 지맥의 과정을 답산하고 객망리 일대의 지세와 형국, 물의 흐름과 지맥 등을 살펴 전반적인 풍수 국세를 밝히고자 하였다. 현장답사 과정에서 먼저 호남의 삼신산 중에서 영주산이라고도 불리는 두승산과 방장산을 살피고, 그다음으로 동죽산과 망제봉, 매봉산, 시루산으로 이어지는 지맥의 흐름이 연면부절하고 기복변화하는 과정에서 시루산을 이루기까지 전체적인 용맥의 변화와 산과 물의 흐름을 형기론의 관점에서 전래 된 전통 지리서 등 제반 이론들을 토대로 학술적 접근을 통해 근 본의를 논증하고자 하였다. 결과적으로 풍수적 관점에서 현지답사를 통해 살펴본 상제 강세지 객망리 일대의 지맥의 연결과정과 풍수적 특징과 요건들을 종합하여 볼 때 호남정맥으로부터 호남의 삼신산을 비롯해 유기적인 관계를 형성하며 뻗어내린 뭇산들과의 상호 결합 등으로 인해 대국의 풍수적 국세를 형성하고 있음을 알 수 있다. 신인조화의 땅을 이룰 지리적 조건과 상제의 강세를 예시한 주변의 지명 등을 고려해 볼 때 풍수의 공간적 배합이 잘 이루어진 국세를 간직한 곳이며, 인간의 힘으로는 가늠할 수 없는 천혜의 큰 기운이 응집된 혈(穴)을 간직한 곳으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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