• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권4호
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• pp.136-149
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• 2020

그동안 우리나라 문화재 수리에 필요한 국내산 육송 특대재는 국내에서 수급하기 어려워 부득이하게 북미산 더글라스 퍼를 사용할 수밖에 없다는 인식이 많았다. 이러한 인식으로 인해 문화재 수리 현장에서는 구하기 어려운 국산 육송 특대재보다 구하기 용이한 북미산 더글라스 퍼로 대체하여 수리하는 경우가 있는데, 이러한 경우에는 문화재 원형 보존의 원칙 훼손뿐만 아니라 재료의 진정성 측면에서 좋지 않은 결과를 발생시킬 수 있다. 따라서 국산 육송 특대재의 수급 현황을 기존 연구와 목재 관련 종사자들의 인터뷰를 통해 점검해보고, 실제 국산 육송 특대재가 부족한지와 부족하지 않다면 어떠한 원인으로 국산 육송 특대재가 문화재 수리 현장에서 사용되기 어려운지를 파악하여 그 해결책을 제시할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라 문화재 수리 현장에서 사용되는 국산 육송 특대재의 취득 경로를 살펴보고, 산림청 산하 공공 기관들과 문화재청의 연구 자료, 제재소의 견적가를 수집하여 원목 가격의 변동 폭을 조사하였다. 또한 국산 육송 특대재가 문화재 수리 현장에서 사용되기 어려운 원인을 기존 문헌 연구와 문화재 수리업계 종사자의 인터뷰를 통해 살펴보았다. 기존 문헌과 인터뷰 조사 결과 국산 육송 특대재가 문화재 수리 현장에 적극적으로 사용되지 못하는 주된 원인으로써 첫 번째로는, 국산 육송 특대재가 문화재 수리 현장에서 필요한 수량보다 부족하여 문화재 수리 현장에서 쓰이기 어렵다는 현장의 의견이 있었다. 두 번째로는, 국산 육송 특대재의 비축량은 충분하나 국산 육송 특대재의 가격이 입찰제도와 견적의 문제로 구매하기 어렵다는 의견이 있었다. 두 가지 의견에 대한 검토 결과, 첫 번째 원인보다는 두 번째의 원인이 국산 육송 특대재의 문화재 수리 현장 적용에 어려움을 초래하는 원인으로 파악되었다. 따라서 앞선 문제점들에 대한 해결 방안으로써 전통건축수리기술진흥재단의 국산 육송 특대재의 공급과 실거래가 조사 등을 제시하였다. 이러한 해결 방안을 통해 국산 육송 특대재가 문화재 수리 현장에서 보다 적극적으로 사용됨으로써, 목조문화재에서 재료의 진정성을 보다 적극적으로 지킬 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-390
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• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.41-54
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• 2021

수자원 관리와 수재해 피해 분석 및 예측 등을 위해 원격탐사를 활용한 수체면적을 추정하는 것은 매우 필수적이다. 위성을 활용한 수체탐지는 주로 광학 및 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 센서를 탑재한 대형(무게 1,000kg 이상) 위성을 중심으로 수행되어왔다. 그러나 긴 재방문주기(repeat cycle)로 인해 재난/재해 시 적시 활용이 불가능한 한계가 존재한다. 최근 초소형위성(무게 100kg 미만) 개발이 활발히 이루어짐에 따라 기존 대형위성 중심의 시간해상도 한계를 극복할 수 있는 계기가 되었다. 현재 활발히 운용중인 초소형 SAR 위성은 핀란드의 ICEYE와 미국의 Capella 위성으로, 지구관측을 목적으로 군집(constellation) 형태로 운용되고 있다. 군집화 운용으로 인해 짧은 재방문주기(현재 0.8회/1일) 및 고해상도(Spot(0.5m))를 가지며, SAR센서 탑재로 기상 및 주야 무관하게 관측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 초소형위성의 운영 현황 및 특징에 대해서 기술하였으며, 초소형 SAR 위성 영상에 최적화된 수체면적 추정기술을 한반도 대청댐 유역에 적용해 보았다. 또한 광학 위성인 Sentinel-2 위성으로부터 생성된 수체를 참조값(reference)으로 하여 초소형위성 2기와 대형위성인 Sentinel-1위성과의 면적, 상관성 분석을 수행하였다. Capella 위성의 경우 가장 적은 면적의 차를 보였으며, 세 영상 모두 높은 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 초소형 SAR 위성의 낮은 NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero)에도 불구하고 수체면적 추정이 가능함을 확인하였으며, 기존 대형 SAR 위성을 활용한 수자원/수재해 감시 활용의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.182-193
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• 2022

연구목적: 바이오디젤의 위험성을 ASTM 시험규격에 의해 특정한 온도에서 열잔분측정과 발화점 및 폭발한계 측정을 통해 측정 평가함으로써 화학화재의 원인물질의 위험성을 확인하고, 보편적인 평가방법 도출 그리고 그에 따른 물질의 위험성 관련 데이터를 확보함으로써 화재원인 감식과 감정에 활용할 수 있을 것이고, 다른 화학물질에 위험성평가에 적용할 수 있을 것이다. 연구방법: 바이오디젤의 위험성을 측정하기 위해서 특정한 온도에서 얼마나 많은 가연성 액체를 발생하는가를 측정하는 가열잔분 측정법을 사용해서 측정해 보았다. 가열은 KS M 5000 : 2009 시험방법 4111을 적용해서 실험을 해보았다. 또한 발화점 측정은 ASTM E659-782005서 규정하는 방법으로, 에너지 공급방식은 정온법을 이용하여 측정하였다. 아울러 폭발한계 측정은 ASTM E 681-04 「Standard test method for concentration limits of flammability of chemicals(Vapors and gases)」 시험규격에 의해 실험을 진행하였다. 연구결과: 가열잔분법으로 가연성액체량의 확인결과 105±2℃에서 3시간 방치했을 때의 일반디젤의 가열잔분은 약 30%정도(휘발분 70%), 바이오디젤의 경우 약 4%정도로 측정되었다. 또한 가열온도 150±2℃, 3시간과 200±2℃ 1시간의 가열잔분의 값은 유사한 결과를 얻었고, 200℃이상에서는 흰색연기를 발생시켰다. 아울러 일반디젤, 20%의 바이오디젤 함유된 일반디젤, 그리고 100% 바이오디젤의 폭발(연소)한계를 실험적으로 확인해 본 결과 유사한 값을 얻었다. 따라서 인화위험성이 폭발위험성에 영향을 크게 미치지 못하는 경향을 확인하였다. 결론: 본 연구에서의 결과는 기존의 위험물안전관리법에서의 위험물 판정 기준에 대한 세부 내용의 실효성 및 신뢰성 그리고 재현성 확보를 목적으로 인화성 혼합물에 대한 실험적 연구를 통해서 혼합물에 대한 위험성 판단 기준을 제시하였고, 향후 소방현장에서 단속되는 인화성 액체 대한 판정 기준에 대한 참고적인 자료를 제공할 수 있을 것이다. 또한 본 연구로 시험방법별 실험에 대한 노하우를 축적한다면 위험물의 위험성 평가 연구에 있어 기초 자료이자 위험물 판정 관한 연구의 기반으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.145-159
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• 2021

영화 <이다>(Ida, 2013)는 서사와 인물의 심리적 동기를 모호하게 하고, 선형적 시간성을 파괴하며, 다양한 기법을 통해 디지털 이미지의 조작 가능성을 상기시키는 현대의 실험적 영화라 볼 수 있다. 인간의 주체와 자아인식 변화 과정이 사회적 트라우마와 연결된다는 점에서 다른 국가나 사회의 역사적 맥락을 대비시켜 추론할 수 있다. 영화 <이다>는 화면 밖의 공간, 부재하는 공간, 여백과 프레임 안에 내포된 의미를 중심으로, 보이는 공간의 정보와 화면 밖 공간과의 정보를 나눔으로써 관객으로 하여금 제시되지 않은 정보에 대해서 추론하게 하는 능동적 인지과정을 불러일으키고 있다. 시대적 배경을 자세히 기술하지 않으면서도 역사적 의미를 시각화했고, 초월적 존재인 신과 한계적 존재인 인간 사이의 갈등과 고민의 문제를 인간과 인간의 갈등 구조 안에서 표현하고자 했다. 아울러 상실과 부재의 슬픔을 공간적 미학으로 풀어내고자 시도했으며 인물의 대비와 대조, 빛과 어둠의 대비를 통해 상황의 전개를 나타냈다. 본고에서는 영화 <이다>가 함축하고 있는 개인(인물)의 이야기와 사회, 역사적 배경과 종교적 영역을 아우르는 해석을 시도하고, 의미적 맥락의 시각화를 다루고자 한다. 또한 정체성과 역사적 사건의 재구성, 종교적 가치를 다룬 영화 <이다>의 시퀀스 장면 분석을 통해 그 의미와 특징을 살펴보고, 영화가 추구한 총체적 의미를 구체적으로 분석할 것이다. 이는 영화 <이다>가 내포하고 있는 트라우마의 재현과 해석 차원으로 개인과 지역, 국가적 트라우마를 안고 있는 문제를 다루었다는 측면에서 한국적 상황에 주는 함의를 고려해 볼 수 있다. 나아가 과하게 표현하지 않으면서도 인간과 사회적 성장, 고민을 잔잔하게 다루는 모습을 통해 새로운 영상기술과 독창적 시각화 기법의 영화를 창조하려는 흐름에 또 다른 영감을 주는 연구가 될 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.28-43
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• 2022

본 연구는 창원시 도시지역 내 공원을 대상으로 UAV 영상 기반 물리적 공간 유형을 분류하고, ENVI-met 열 쾌적성 결과와의 비교를 통해 물리적 공간 유형에 따른 열 쾌적성 특성을 분석하였다. 물리적 공간 유형은 UAV 기반 NDVI, SVF 특성에 따라 4개 유형으로 분류하였다. ENVI-met 열 쾌적성 결과는 수목 밀집지역의 T_MRT가 그 외 지역보다 최대 30℃ 이상의 차이를 보였으며, 오후 시간대 중에서는 수목 밀집지역과 다른 지역의 T_MRT 차이가 16시에 19.6℃로 가장 큰 것으로 나타났다. UAV 기반 물리적 공간 유형과 시간대별 열 쾌적성 특성 분석결과 NDVI가 높고, SVF가 높은 공간 유형에 대해 UAV 활용 시 시간대별 열 쾌적성 변화 패턴과 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였으나, 수목 및 인공 구조물 등이 밀집된 지역에 대해서는 상대적으로 UAV 기반 물리적 환경 유형과 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 개활지 및 식생으로 이루어진 공간 유형에 대해 UAV 영상 기반 열 쾌적성 분포 파악 가능성을 확인하였으며, 수목 인접지역이 개활지보다 열적으로 쾌적한 것으로 도출되었다. 따라서, 도시계획 단계에서 개활 공간은 잔디 및 수목 등 자연피복재질을 고려하여 조성할 필요가 있으며, 인공피복재질 활용 시 수목, 건물과의 인접성 등을 고려한 공간계획이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 향후 지상LiDAR 및 현장 측정 기반 UAV 영상 보정을 통해 신속·정확한 도시기후 현상 규명 및 열 쾌적성을 고려한 도시계획 수립이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.307-325
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• 2023

코로나19 팬데믹의 장기화로 인해 실내 생활에 지쳐가는 사람들이 우울감, 무기력증 등을 해소하기 위해 근거리의 산과 국립공원을 찾는 빈도가 폭발적으로 증가하였다. 자연으로 나온 수많은 사람들이 오가는 걸음을 멈추고 숨을 돌리며 쉬어가는 장소가 있는데 바로 약수터이다. 산이나 국립공원이 아니더라도 근린공원 또는 산책로에서도 간간이 찾아볼 수 있는 약수터는 수도권에만 약 6백여개가 위치해 있다. 하지만 불규칙적이고 수작업으로 수행되는 수질검사로 인해 사람들은 실시간으로 검사 결과를 알 수 없는 상태에서 약수를 음용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 약수터 수질에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 다양한 곳에 흩어져 있는 데이터를 수집하여 실시간으로 약수터 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 데이터 수집의 한계로 인해 서울과 경기로 지역을 한정한 후 데이터 관리가 잘 이루어지고 있는 18개 시의 약 300여개 약수터를 대상으로 2015~2020년의 수질 검사 데이터를 확보하였다. 약수터 수질 적합 여부에 영향을 미칠 것으로 여겨지는 다양한 요인들 중 두 차례의 검토를 거쳐 총 10개의 요인을 최종 선별하였다. 최근 주목받고 있는 자동화 머신러닝 기술인 AutoML 기법을 활용하여 20여가지의 머신러닝 기법들 중 예측 성능 기준 상위 5개의 모델을 도출하였으며 그 중 catboost 모델이 75.26%의 예측 분류 정확도로 가장 높은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 추가로 SHAP 기법을 통해 분석에 사용한 변인들이 예측에 미치는 절대적인 영향력을 살펴본 결과 직전 수질 검사에서 부적합 판정을 받았는지 여부가 가장 중요한 요인이었으며 그 외 평균 기온, 과거 연속 2번 수질 부적합 판정 기록 유무, 수질 검사 당일 기온, 약수터 고도 등이 수질 부적합 여부에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.