• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1299-1308
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• 2023

기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1591-1604
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• 2023

해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, R_rs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 R_rs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 R_rs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 R_rs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 R_rs 정확도 확보를 기대할 수 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1171-1178
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• 2023

X선 분할조사가 식물의 생장에 미치는 영향은 아직까지 보고된 바 없어, 우리 연구에서는 X선을 새싹 보리에 분할조사 후 생장과 클로로필 농도의 변화를 알아보았다. 각 조사그룹은 대조군, 1회조사군(30 Gy 1회), 2회조사군(15 Gy 씩 2회), 3회조사군(10 Gy 씩 3회)으로 나누었고, 군당 20립 씩 사용하였다.대조군을 제외한 실험군에 대해 방사선종양학과의 선형가속기(Clinac IS, VERIAN, USA, 2011)를 이용하여 총 선량 30 Gy X선을 조사하였다. 조사 조건은 6 MV X-ray, 조사거리(Source-surface distance) 100 cm, 조사면적(field size) 18×10 cm², 선량률(dose rate) 600 MU/min 에서 실시하였다. 분할조사는 24시간 간격으로 동일조건에서 선량만을 변경시켜 조사하였다. 보리의 생장은 종자별로 X선 조사 후 4일차 부터 1일 간격으로 9일차까지 줄기의 길이를 측정하였다. X선이 보리 싹의 엽록소 형성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 분광광도법을 이용하여 클로로필 a 농도를 측정하였다. 통계분석은 SPSS ver. 26.0(Chicago, IL, USA)을 사용하여 분산분석(One-way ANOVA)을 실시하여 대조군(gold standard)에 대해 실험군의 줄기 길이 차이를 분석하였다(사후 검정 Dunnett T3). 발아전조사그룹에서 대조군이 실험군 보다 모든 측정일차에서 길이가 컸고, 1회조사군에서 2회조사군, 3회조사군으로 갈수록 줄기길이가 짧게 나타나 분할조사 횟수가 증가할수록 길이는 짧았다. 대조군과 1회조사군은 모든 측정일차에서 대조군의 길이가 컸지만, 통계학적인 유의한 차이를 보이지는 않았다. 발아후조사그룹에서는 대조군이 실험군 보다 모든 측정일차에서 통계학적으로 유의하게 길이가 컸고, 1회조사군에서 2회조사군, 3회조사군으로 갈수록 길이가 길게 나타나 분할조사 횟수가 증가할수록 길이도 길었다. 발아전조사그룹 보다 발아후조사그룹이 클로로필 농도가 높았고, 발아전조사그룹과 발아후조사그룹 모두 대조군에 비해 실험군에서 모두 클로로필 농도가 높았다. 또한, 분할횟수가 적을수록 클로로필 농도는 높아지는 결과를 보였다. X선의 분할조사는 새싹보리의 생장과 클로로필 농도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.811-825
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• 2023

데이터 활용을 통한 지능형 행정서비스 정책을 적극적으로 추진하고 있는 정부 기조에 따라, 재난안전관리 분야도 신종·복합재난에 효율적으로 대응하기 위한 데이터 기반의 상황관리시스템을 구축·운영하고 있다. 하지만 재난 상황 발생 시 현장 상황 파악에 어려움이 있고, 방대한 데이터의 표출만으로는 상황판단 및 수습·대응에 필요한 정보를 제공하는 데 여전히 한계가 있다. 본 논문은 재난안전상황실 근무자의 상황관리 업무에 대해 지능정보기술을 활용하여 지능화 및 효율화에 필요한 구체적인 기술 도출을 목적으로 한다. 중앙재난안전상황실 근무자를 대상으로 개별 면담 및 조사를 통해 재난 상황관리 업무 범위와 GIS 통합상황관리시스템의 활용 상황 및 시스템에 구축된 데이터의 용도와 특징을 조사·분석하였다. 그리고 상황관리 업무의 지능화 및 효율화에 필요한 기술을 도출하기 위하여 신속·정확한 현장상황 파악, 데이터 기반 상황판단, 효율적 상황관리 업무 지원을 전략으로 하여 실행과제를 정의하고, analytic hierarchy process (AHP) 분석을 통해 실행과제의 중요도를 평가하여 우선순위를 결정하였다. 그 결과 상황관리 효율화를 위해서는 영상 및 센서 데이터에 대한 수집·분석·관리와 사람이 수행하는 경우 많은 시간이 소요되거나 오류가 있을 수 있는 작업, 즉 상황관련 자료 수집 및 보고서 작업에 지능정보기술 활용이 필요한 것으로 분석되었다. 결론적으로 상황관리 지능화 전략 가운데 중요도가 높은 신속하고 정확한 현장상황의 파악과 효율적 상황관리 업무 지원이 우선적으로 상황관리 지능화 기술 개발 대상으로 추진할 수 있을 것이다.

• 한국작물학회지
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• 제68권3호
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• pp.188-196
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• 2023

밀 등숙기 강우의 영향을 분석하기 위해 백립계인 조경과 적립계인 황금알을 이용하여 출수기 이후 시기별 인공강우처리에 의한 품질을 분석하였다. 그 결과, 종자 단면은 출수기 이후 35일부터 분상질화되기 시작하였고, 출수기 이후 40일부터 ΔL값과 ΔE^*_ab 값이 증가하기 시작하였다. 출수기 이후 55일에 조경은 종자 단면 전체가 분상질화 되었지만, 황금알은 초자질 비율이 높게 유지되어 품질변이에 강할 것으로 예상되었다. 주사전자현미경을 이용한 종자 내 전분입자 촬영 결과, 조경은 출수기 이후 40일부터, 황금알은 50일부터 A-, B-granule이 분해되는 것을 관찰할 수 있었다. 종자 품질분석 결과, 단백질 함량은 처리시기별 경향성을 나타내지 않았으나, 회분은 출수기 이후 45일 처리부터 유의하게 증가하였고 침전가는 출수기 이후 35일부터 감소하였다. 따라서 밀 등숙 전반기에는 강우의 영향을 적게 받지만, 출수기 이후 40~45일부터는 강우에 의한 품질변이에 취약할 것으로 예상된다. 또한 적립계 밀 품종은 백립계에 비하여 수발아에 강한 것으로 알려져 있으며, 본 연구에서도 황금알이 조경에 비해 등숙 후반기 강우에도 품질이 높게 유지되는 것으로 나타났다. 따라서 밀 종피색와 품질변이 간 관계에 대한 추가적인 검토가 필요할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.639-652
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• 2023

낚시어선 제도를 도입하게 된 근본 배경에는 평상시 어선으로 순수 어업활동을 영위하다 특정한 시기(금어기 등)에 한해 낚시어선업을 겸업할 수 있도록 하여 영세 어업인의 경제활동에 대한 보조 수단적 자격을 부여하기 위한 것으로 하고 있다. 그리고 여기에서의 낚시어선은 「어선법」에 따라 등록된 어선을 사용하여 유선(遊船) 행위를 할 수 있도록 한 것이므로 낚시어선의 형태 또한 관련 규정에 따라 실질적으로 현장에서 어로활동을 하기에 용이한 일반 보편적인 구조를 가지고 있어야 한다. 그러나 현재 대부분의 낚시어선업자는 소득증대에만 중점을 두면서 일반적인 어선 본래의 용도에 맞게 합당한 형태로 낚시어선을 건조하기보다는 낚시어선업에 치우친 편향된 선체구조를 가지는 등 편법에 준하는 비정상적인 선형을 선호하고 있다. 그 결과, 전체 어업활동 중 낚시어선업을 일부 겸업(부업) 정도로만 여기고 있는 어선 세력들과의 갈등[정부 지원책(면세유 공급 등)에 대한 상대적 형평성 훼손 및 생계형 어족자원 고갈 등]은 물론이고 안전관리에 있어서도 심각한 문제를 일으키고 있는 실정이다. 한편, 이 같은 문제를 야기 시키는 가장 근본적인 원인은 현행 「낚시 관리 및 육성법」에서 낚시어선의 개념을 「어선법」에 따라 등록된 어선으로 제한하고, 또한 이에 따른 검사기준 등을 적용하는 것에서 비롯되고 있다 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 낚시어선의 분포 현황, 구조적 특성, 낚시어선의 운용실태 및 정부의 낚시진흥정책 등에 대한 분석을 통해 낚시어선에 대한 개념을 현실정에 맞게 관련 법제(규정) 등을 재정비하여 현재의 낚시어선을 어선으로부터 완전히 분리시켜 낚시전용 선박으로 운용하기 위한 개선방안을 제시하고자 한다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제24권12호
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• pp.61-67
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• 2023

도심지 지하에 위치하며 고온, 고압조건에서 운영되는 열수송관은 파손 시 인적, 경제적으로 대규모 피해가 발생할 수 있다. 파손을 사전에 예측하기 위해 기존 파손이력과 설비이력을 분석하여 파손빈도와 상관관계를 가지는 독립변수를 도출하고, 각 변수를 활용한 단순회귀분석 변형모델이 현장에 적용되고 있다. 다만, 모델에 적용되는 독립변수간 상관관계가 클수록 변수간 독립성이 훼손되어 모델의 신뢰성이 낮아진다. 본 연구에서는 상호 연관성을 가지는 것으로 판단되는 관경, 매설깊이, 감시시스템 절연레벨, 감지선의 단선 또는 단락의 독립성을 검정하여 파손빈도 추정모델에 적용하기 위해 필요한 변수간 결합 및 범주 설정 방안을 도출하였다. 독립성 검정을 위해 연속형 변수인 관경과 매설깊이는 각각 3개의 범주, 감시시스템 절연레벨은 2개의 범주로 변환하였으며, 범주형 변수인 감시시스템 감지선 상태는 범주를 그대로 2개로 유지하였다. 독립성 검정 결과, 관경과 매설깊이간, 감시시스템 절연레벨과 감지선의 단선 또는 단락간 유의확률이 유의수준(α = 0.05)보다 작아 상호간 상관관계가 큰 것으로 나타났다. 따라서 관경과 매설깊이를 하나의 변수로 결합하고 사전에 설정한 범주를 고려하여 결합 변수의 범주는 9개로 설정하였다. 감시시스템 절연레벨과 감지선의 단선 또는 단락 역시 하나의 변수로 결합하였으며, 감지선 상태가 단선 또는 단락인 경우 절연레벨값을 신뢰할 수 없으므로 결합 변수의 범주는 3개로 설정하였다.

• 환경생물
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• 제41권3호
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• pp.229-246
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• 2023

본 연구는 낙동강 지류인 고령 회천 유역의 납자루아과어류 3종(줄납자루, 낙동납자루, 각시붕어)을 대상으로 숙주조개 종에 대한 산란양상을 조사하고 재첩 내 산란한 종을 식별하였다. 현장에서 채집된 총 200개 조개 중 납자루아과 어류 산란율은 말조개(45.2%)와 작은대칭이(45.5%)가 유사하였으나, 재첩은 12.1%로 낮게 나타났다. 재첩을 산란조개로 이용한 납자루아과 어류는 줄납자루와 낙동납자루로 확인되었다. 말조개에서는 납자루아과 3종 모두 산란이 확인되었으며 작은대칭이에선 줄납자루만 산란이 확인되었다. 기존 문헌에 의하면, 재첩은 말조개류보다 크기가 작고 아가미 구조가 달라 납자루아과 어류의 난 및 치어가 생존에 불리하다고 보고된 바 있다. 이러한 연구 결과들을 토대로 재첩과는 산란숙주조개로서 이용될 가능성이 없는 것으로 알려졌지만 재첩 내 납자루아과 어류 산란이 최근 중국에서 보고된 바 있고, 본 연구를 통해 재첩내 납자루아과 산란이 국내 최초로 확인되었다. 이는 재첩이 납자루아과의 산란숙주조개로 이용되었다는 것을 의미 하지만, 산란 후 발생과정을 거쳐 유영능력을 획득하여 조개 밖으로 이동해 독립된 생활사를 지속하는지에 대한 여부는 추후 확인이 필요하다. 재첩 내 산란이 산란초기에 나타나는 현상이거나 높은 경쟁관계와 같은 생물학적 환경요인에 의한 현상일수도 있는점을 고려해 추후 5, 6월 시기에 조사가 필요하다. 또한 낙동강수계의 다른 하천을 대상으로 추가적인 연구를 수행하여 납자루아과 어류의 재첩에 대한 산란양상 파악을 보다 면밀히 구명할 필요가 있다. 말조개 33개체 중 19개체(57.6%)에서 납자루아과 어류 2종 이상의 난이 관찰되었고, 이러한 결과는 산란장을 차지하기 위한 납자루아과 어류 종간경쟁의 강도가 매우 높다는 것을 의미한다. 본 연구는 낙동강에 서식하는 납자루아과 담수어류의 산란양상을 보다 정확히 규명하고 이들 자연개체군의 효과적인 유지, 관리 및 보전 방안 마련을 위한 생태, 유전적 기초 데이터를 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.