• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.299-316
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• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.127-134
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• 2019

IT기술의 발달로 인해 생성되는 데이터의 양은 매년 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 대한 대안으로 분산시스템과 인-메모리 기반 빅데이터 처리 기법의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 빅데이터 처리 기법들의 처리 성능은 노드의 수와 메모리 용량이 증가될수록 보다 빠르게 빅데이터 처리한다. 그러나 노드의 수의 증가는 빅데이터 인프라 환경에서 장애발생 빈도가 높아지며, 인프라 관리 포인트 및 인프라 운영비용도 증가된다. 또한 메모리 용량의 증가는 노드 구성에 대한 인프라 비용이 증가된다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산시스템 처리기법에 Combiner 단계를 추가하고, 그 단계에서 인-메모리 기반 처리 기술을 적용하여 기존 분산시스템 기반 빅데이터 처리기법에 비해 빅데이터 처리시간을 약 22% 감소시켰다. 향후, 제안하는 기법의 실질적인 검증을 위해 더 많은 노드로 구성된 빅데이터 인프라 환경에서의 현실적 성능평가가 필요하다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.206-217
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• 2021

연구목적: 최근 대형 사회재난이 잇따라 발생하면서 자연재난 뿐만 아니라 사회재난을 예방하고 피해를 저감하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 연구 중 대부분이 일부 사회재난만을 다루고 있기 때문에 본 논문에서는 지자체에서 중점적으로 다루어야 할 사회재난 유형을 선정하여 효과적인 대책 마련을 위한 기초자료를 만들고자 하였다. 연구방법: 행정안전부에서 고시하고 있는 43종 재난 중 중복 또는 발생 이력이 없는 재난 등을 제외한 후 중점유형을 선정하기 위해 11종의 재난유형을 선정하여 데이터를 수집하였으며 위험지도로 지역별 위험유형을 도출하였다. 위험지도를 도출하기 위해서 각 세부지표를 리스케일링하여 0 ~ 1로 정규화를 하였으며 엔트로피 기법을 통해 가중치를 결정하였다. 연구결과: 그 결과 행정안전부에서 고시하고 있는 중점재난과 약 41%가 일치하였으며 나머지 중점 유형은 원자력사고, 공동구 사고 등 정보를 취득할 수 없거나 최근 20년 동안 발생하지 않은 재난이었다. 결론: 따라서 본 연구를 통해 사회재난의 효과적인 예방 및 복구계획을 수립하기 위해 지자체별 사회재난 중점재난을 제시하고자 하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권4호
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• pp.327-335
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• 2020

본 연구에서는 홍수해석 등 수치모형을 이용한 기존의 홍수위험지역 선정 시 필요한 시간과 노력을 절감하고자 유출메커니즘 기반의 지형 분석을 통해 홍수취약지역을 제시하고자 한다. 유출메커니즘 기반의 홍수취약지역은 강우-유출수의 지표면 흐름누적 특성에 유리한 지역으로 일반적으로 저지대, 완경사, 하천 등이 해당된다. 분석을 위해 대상지역인 서울시의 수치지형도를 이용하여 표고, 경사도, 수직 및 수평 사면 곡률, 지표습윤계수 (Topographic Wetness Index, TWI), 유수력 지수 (Stream Power Index, SPI), 하천 및 맨홀과의 거리 등 8개의 지형학적 인자를 고려하였다. 지형학적 인자들과 실제 침수흔적자료와의 ROC (Receiver Operation Characteristic) 분석 결과, 표고, 경사도, 지표습윤계수, 맨홀과의 거리 등 4개의 지형학적 인자가 침수지역을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 홍수취약지역 선정 시 본 연구에서 제안하는 다양한 인자에 대한 우선순위 산정 방안은 홍수에 기여하는 지형학적 분석 요소를 간소화 시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1709-1722
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• 2022

지구온난화로 인해 발생한 기온 상승은 엘니뇨, 라니냐 현상을 초래하였고, 해수의 온도를 비정상적으로 변화시켰다. 해수 온도의 비정상적인 변화는 특정 지역에 강우가 집중되는 현상을 발생시켜 이상 홍수를 빈번하게 일으킨다. 홍수로 인한 인명 및 재산 피해를 복구하고 방지하기 위해서는 침수피해 지역을 신속하게 파악하는 것이 중요한데 이는 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 통해 가능하다. 본 연구에서는 멀티 커널(kernel) 기반의 수정된 U-NET과 TerraSAR-X 영상을 활용하여 다양한 특성 맵 추출을 통해 반전 잡음(speckle noise)의 효과를 저감하고, 홍수 전, 후의 두 장의 영상을 입력자료로 활용해 홍수 발생 지역을 직접적으로 도출해내는 모델을 제작하고자 한다. 이를 위해 두 장의 SAR 영상을 전처리하여 모델의 입력자료를 제작하였고, 이를 수정된 U-NET 구조에 적용하여 홍수 탐지 딥러닝 모델을 학습시켰다. 해당 방법을 통해 평균 F1 score 값이 0.966으로 높은 수준으로 홍수 발생 지역을 탐지할 수 있었다. 이 결과는 수해 지역에 대한 신속한 복구 및 수해 예방책 도출에 기여할 것으로 기대된다.

• 환경영향평가
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• 제31권2호
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• pp.95-105
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• 2022

높은 개발 압력과 이용 강도로 인해 연안생태계 건강성이 악화되고 있는 부산은 연안역의 지속가능한 이용 및 생태계 보전을 위해 인간과 자연환경을 함께 고려하는 생태계 관리가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 서식지 중심의 생태계 기반 관리를 위하여 InVEST 서식지 질 및 위험도 모델을 적용하여 부산 연안 육역과 연안 해역의 서식지를 평가하였다. 평가 결과 연안 육역은 강서구 가덕도, 남구 이기대·신선대, 기장군 일대 지역의 서식지의 질이 높고, 서구, 중구, 동구, 수영구는 낮은 것으로 나타났다. 연안 해역의 경우 낙동강 하굿둑 하부 지역의 위험도가 낮았으며, 영도구, 사하구, 강서구 일부 지역의 위험도가 높은 것으로 나타났다. 이에 연안 생태계 서식지의 가치를 높이고 지속가능한 이용 및 보전을 위하여 훼손된 서식지를 개선하고 위협요인을 줄여 생태계서비스를 증진할 수 있는 관리 방안을 마련해야 할 것으로 판단된다. 또한 연안 육역의 개발사업 계획 시 연안 해역에 미치는 영향을 충분히 고려하여야 할 것이다. 본 연구의 연안 육역의 서식질 질 모형 결과는 도시생태현황지도와 국토환경성평가지도와 유사한 경향성을 가지는 것으로 파악되었으며, 연안 해역의 서식지 위험도 평가 결과 또한 해역의 서식지 파악, 위협요인 관리 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국포장학회지
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• 제29권2호
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• pp.119-128
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• 2023

봄배추 저장을 위한 최적의 전처리 및 저장 조건을 확립하고자 봄배추의 적입방향과 예건/예냉 처리 및 HDPE / PVC 필름을 이용한 파렛트 단위의 modified MAP 처리하여 봄배추를 저온저장고에 저장하면서 중량감모율, 정선손실율, 수분함량, 경도, 색도, 가용성고형물함량, 관능검사 등을 비교 분석하였다. 대조구와 비교 시 예건/예냉 및 MA 포장재 처리는 중량감모와 정선손실을 억제시켰는데 이는 전처리 및 포장 처리가 신선도 유지와 탈습 억제에 적절한 영향을 미치는 것으로 생각되었다. 관능검사 결과 대조구의 경우 6주까지 판매가능한 marketable 상태를 유지하나 처리구의 경우 9주까지 5점 이상으로 장기저장이 가능한 것으로 나타났다. 배추 저장 시 선도유지 효과와 작업성 및 경제성을 동시에 고려할 경우 품질에서 미세한 차이가 나타났지만, 적입 방식 측면에서는 정방향으로 적입하는 것이 효율적인 것으로 검토되었다.

• 환경영향평가
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• 제32권6호
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• pp.463-472
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• 2023

산불에 대한 피해액과 피해 면적은 전 세계적으로 커지고 있지만 피해 후 복원 방법에 따른 효과연구는 부족한 현실이다. 본 연구는 Sentinel-2B 위성 영상과 임상도를 활용하여 산불 피해 면적을 산출하고, 임상에 따른 산불 피해 강도를 분석하였다. 또한, 다양한 파장대를 활용하여 식생지수를 계산하고, 이를 토대로 복원 방법에 따른 식생 회복력을 -1.0에서 1.0 범위 내에서 정량적으로 분석하였다. 그 결과 침엽수림 비율이 높은 지역에서 높은 강도의 산불 피해가 발생하였고, 상대적으로 혼효림과 활엽수림의 비율이 높은 지역에서 낮은 강도의 산불 피해 경향을 보였다. 산불 발생 이후 인공림과 천연림에서의 식생 회복률을 분석한 결과, 인공림은 산불 발생 이전 대비 약 92%, 천연림은 약 101% 식생을 회복하였으며 인공림보다 천연림에서 식생 회복력이 우수한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 임상에 따른 산불 피해 강도를 분석하고 복원 방법에 따른 식생 회복력을 평가함으로써 산불 피해를 줄이기 위한 수목 선정에 기초자료를 제공하고 복원방법에 따른 식생회복력을 비교하는데 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.1-19
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• 2022

온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.1-9
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• 2024

건설구조물인 교량은 1970년대 이후 584개소에서 38,405개소로 증가하였다. 하지만, 교량의 개소가 증가하면서 공용연수 30년 이상인 교량이 2030년까지 21,737개소로(71%) 증가하면서 시설물에 대한 인적자원 기본 유지보수에 따른 인명사고가 발생할 수 있다. 이에 따라 교량의 안전점검 및 유지관리 방안의 중요성이 높아지고 있으며, 다수의 교량을 관리하는 감독자의 의사결정 지원의 필요성도 요구되고 있다. 현재 교량의 안전점검 및 유지관리 방법은 외관조사망도에 손상 및 상태, 위치, 규격 등을 수기로 기입하거나, 카메라로 촬영하여 기록하는 방식을 사용하고 있지만, 손상·결함의 표기 오류나 감독관의 착각, 오타 등으로 인해 안전점검 및 진단 전체의 신뢰성이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 BIM 모델에 기록된 손상데이터를 AR 환경에 시각화하고, 감독자의 유지관리 의사결정 지원을 통해 소수의 인원이 많은 교량의 유지관리 방안에 대해 제안한다.