그동안 신라의 왕성이었던 월성에 대한 연구는 월성을 중심으로 한 도성제와 월성해자 발굴을 통한 월성 주변의 모습에 치중해 있었다. 그러나 2004년에 월성 지표조사보고서가 발간되고 시험적 성격으로서 GPR탐사가 월성 내에서 실시되면서 월성에 대한 학술적 관심은 성내부로 변화되었다. 다행히 경주 월성의 고고학적 기초학술 조사가 시작되고 사업의 일환으로 월성 전 지역에 대한 물리탐사를 2007년 3월부터 1년에 걸쳐 실시하게 되었다. 이번 조사의 기본 목적은 GPR탐사를 실시하여 시험탐사에서 확인된 매장유구를 월성 전체 지역에 대하여 영상화하는 것이다. 미리 설정한 격자망에 수많은 측선을 조밀하게 설치하여 3차원 GPR 탐사를 실시하였으며 총 조사면적은 $112,535m^2$이다. 분석은 Depth Slice를 실시하여 각 깊이별로 유구의 변화양상과 중복상황을 파악할 수 있도록 하였으며, Slice Overlay 분석법을 이용하여 각 깊이별 반사체를 하나의 도면으로 추출하였다. 또한 3차원 입체분석법인 Isolated Surface 영상화를 실시하여 유구 해석의 이해를 높였다. 그 결과 월성 내에서 총 14개의 구역으로 구분 지을 수 있는 크고 작은 건물지가 확인되었으며, 주목되는 곳은 월성의 서부(2구역), 중부(9구역), 동부(14구역)에 중요시설물일 것으로 짐작게 하는 대규모의 범상한 건물배치가 있는 3개의 구역이다. 본 연구결과를 통해서 3차원 GPR탐사는 광역적인 유적탐사에 매우 효과적이며 그 자료처리에 있어서 Slice Overlay 분석법은 지하 매장물에 대한 쉽고 뚜렷한 영상을 제공할 수 있음을 알 수 있었다.
도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
고고 자료의 기록방식이 아날로그 기록에서 디지털로 전환되면서 3D 스캐닝 기술의 도입은 본격화되었다. 현재 3D스캔과 사진측량을 이용한 고고 자료의 디지털 기록에 대한 연구와 도입은 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 비용, 인력 문제 등으로 인해 대부분의 매장문화재 기관에서는 적극적인 디지털 기술의 도입을 주저하고 있다. 본고는 3D 스캔 방식 중 효율성이 가장 높다고 평가되는 사진측량 기술을 이용하여 오픈소스 소프트웨어를 활용한 유물의 디지털 실측 방법을 제시하고자 한다. 유물의 디지털 실측 절차는 크게 3D 모델 획득, 3D 모델 편집 및 입단면도 제작, 전자도면 작성의 세 단계로 이루어진다. 디지털 기술 적용의 접근성을 살펴보기 위해 전 과정은 오픈소스 소프트웨어만을 이용하였다. 연구 결과 정량적 평가에서 실제 유물과 3D 모델의 수치 데이터 간 계측의 편차가 크지 않았다. 또한, 오픈소스 소프트웨어와 상용 소프트웨어 간 정량적 품질 비교분석 결과 유사도가 높았다. 다만 데이터 처리시간은 상용 소프트웨어의 성능이 우위에 있었다. 이는 지속적인 알고리즘 개선으로 인한 연산속도 향상의 결과로 판단된다. 정성적 평가에서는 메시 및 텍스처 품질의 차이가 일부 발생하였다. 오픈소스 소프트웨어로 생성된 3D 모델은 메시표면에 노이즈가 다수 발생하거나 메시의 표면이 부드럽지 않고 유물의 제작흔, 문양의 표현을 확인하기 어려웠다. 하지만 일부 프로그램에서 정량적·정성적 평가에서 상용 소프트웨어에 견줄 만한 품질을 획득할 수 있었다. 3D 모델 편집을 위한 오픈소스 소프트웨어에서는 사진실측 결과물의 후처리, 정합, 병합뿐만 아니라 유물 실측에 필요한 스케일 조정, 입단면도 제작 및 이미지 렌더링까지 가능하였다. 이후 오픈소스 캐드 프로그램에서 트레이싱하여 최종 도면을 완성하였다. 고고학 연구에서 사진실측의 적용은 발굴과정부터 보고서 작성 그리고 3D 모델 데이터의 수치정보를 이용한 연구 등 활용 가능성이 매우 높다. 컴퓨터 비전의 획기적인 발전으로 오픈소스 소프트웨어의 종류도 다양해졌고 성능도 상당부분 개선된 것으로 확인되었다. 누구나 쉽게 디지털 기술의 적용이 가능한 현재 고고 자료의 3D 모델 데이터의 획득은 문화유산의 보존과 연구 활성화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
보건소의 의약분업 시행에 따른 업무변화와 업무 개선방안에 대해 조사 분석하여 보건소의 기능 및 역할 재정립에 필요한 기초자료를 얻고자 2001년 4월과 5월에 경상북도내 25개 보건소와 대구광역시 6개 보건소의 소장 또는 과장에게 의약분업 실시 전후의 보건소 업무 및 진료실적변화 정도를 조사하였고, 이와 함께 보건소 공무원 221명에게 의약분업에 따른 보건소 업무개선방안에 대해 설문 조사하였다. 31개 대상 보건소 가운데 77.4%인 24개 보건소가 주민진료편의 조치를 취하였다고 하였다. 주민 진료편의 조치를 한 보건소의 조치내용으로 약국배치도마련(73.9%), 인테리어 개선(39.1%), 전자처방전달시스템 도입(34.8%) 순이었다. 의약분업 실시 후 의사는 대상 보건소의 3.2%에서 감소하였다. 의약분업에 따라 월평균 진료건수는 대상 보건소의 58.1%에서 감소하였다고 하였고, 조제건수는 96.4%, 총진료비는 80.6%, 본인부담금은 80.6%, 약품구입비는 96.7%의 보건소에서 감소하였다고 하였다. 의약분업 실시 이후 진료부문에 비해 보건사업 부문의 비중은 54.2%의 보건소에서 증가하였다고 하였다. 의약분업 전후이 분기별 진료실적을 분석한 결과 진료실인원은 의약분업이전과 비교하여 의약분업 이후에 감소하였고, 진료연인원은 군보건소와 보건의료원은 감소하였으며, 시화 구보건소는 감소했다가 점차 증가하고 있다. 조제건수 총진료비 본인부담금 약품구입비는 크게 감소하였다. 보건소 공무원들은 의약분업 실시 이후 진료부문의 기능에 대해서는 57.6%가 축소시켜야 한다고 하였고, 보건소에서 우선적으로 개선해야 할 부분으로는 보건사업내용 개발(62.4%), 인력재배치(51.6%), 사업우선순위 결정(48.4%), 조직개편(36.2%), 진료서비스의 질 향상(32.1%), 예산재배치(23.1%) 순으로 응답하였다. 보건소의 이미지를 개선하기 위해서는 지역주민건강정보관리 강화(60.7%)가 가장 시급하다고 하였으며 홍보를 통한 보건소의 이용 확대(15.8%), 보건소 공무원의 친절(15.3%), 건강상담요원 배치(8.2%) 순이었다. 의약분업 실시 이후 바람직한 보건소 역할 설정을 위하여 보건소 전체 업무 영역에 대해 의약분업 이전과 이후에 상대비중을 매기도록 한 결과 25개 세부영역 중 일반진료 및 응급진료 영역만 모두 상대비중이 높아졌다. 의약분업 이후 보건소가 중점을 두어야 할 우선 순위 5위까지의 업무영역은 순서대로 예방접종, 건강증진, 모자보건, 급만성전염병, 지역보건의료계획 이었다. 향후 보건소가 바람직한 공공보건의료조직으로 기능 및 역할을 재정립하기 위해서는 의약분업이라는 중대한 보건의료환경변화를 계기로 진료부문의 기능은 축소하되 노후시설 장비의 개선, 진료방식의 다양화, 건강정보관리 강화 등 진료서비스의 내용과 질에 있어서는 강화하는 방향으로 나아가야 할 것이다. 또한 인력재배치 및 조직개편과 함께 다양한 보건사업의 개발과 지역특성에 맞는 사업우선순위에 의해 예방접조, 건강증진, 모자보건, 급 만성전염병, 지역보건의료계획 수립, 구강보건, 만성퇴행성질환 등 지역주민의 건강증진 질병예방 기능을 강화하되 지역특성(대도시, 중소도시, 농어촌)에 맞게 예방위주의 건강 증진업무와 환자 진료업무의 비중을 차별화 시키는 방향으로 개선해 나가야 할 것이다.
ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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