위성 원격탐사 기법은 산림 모니터링에 적극적으로 활용될 수 있으며 우리나라 독자 운영 위성인 다목적실용위성을 활용하였을 때 특히 의미 깊다. 최근 들어 위성 원격탐사 자료에 머신러닝 기법을 적용함으로써 산림 모니터링을 수행하는 연구가 다수 이루어지고 있다. 머신러닝 기법을 통하여 제작된 산림모니터링 정보는 기존 산림 모니터링 방법의 효율성을 향상시키는 데에 활용할 수 있다. 머신러닝 기법의 경우 관심 지역과 활용 데이터의 특징에 따라 분류 정확도가 크게 달라지므로 다양한 모델을 적용함으로써 가장 효과적인 분류 결과를 도출하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 우리나라 삼척 지역에 대해 심층신경망을 적용함으로써 인공림과 자연림의 분류 성능을 확인하였다. 그 결과 픽셀 정확도가 약 0.857, F1 Score가 자연림과 인공림에 대해 각각 약 0.917과 0.433로 확인되었다. F1 score를 보았을 때 인공림의 분류 성능이 절대적으로는 낮은 수준을 나타냈다. 하지만 기존의 인공림과 자연림 분류 성능에 대해 F1 score를 기준으로 약 0.06, 그리고 0.10 향상된 성능을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 볼 때에 합성곱신경망 기반의 추가적인 모델을 적용함으로써 보다 적절한 모델을 분석할 필요가 있다.
구름과 에어로졸의 상호 작용은 기후 시스템에서 중요한 강제력 메커니즘 중 하나로 알려져 있지만, 에어로졸 변화가 구름의 양과 수명에 미치는 영향에 대해서는 서로 일치하지 않는 연구결과를 보이고 있다. 더구나 구름과 강수에 대한 에어로졸 효과는 기상요인으로부터 발생하는 효과와 쉽게 분리되지 않는다. 이 논문에서는 구름두께(H), 액체수함량(Liquid water path, LWP)과 같은 구름 거시물리 인자들이 강수에 미치는 영향을 최소화한 상태에서, 에어로졸 농도 변화가 강수변화에 미치는 영향을 기술하는, 강수민감도($S_o$)에 대한 연구를 살펴보았다. 구름 두께가 얇거나 구름이 포함하고 있는 액체수함량이 작을 경우 에어로졸 농도가 증가하여도 강수율에는 변화가 없었다. 그러나 구름 두께나 액체수함량이 중간 정도인 경우에는 에어로졸 농도가 증가할수록 강수량이 감소한다. 이것은 대기 중에 존재하는 에어로졸이 구름씨앗으로 작용하여 수많은 작은 크기의 구름입자를 생성하여, 강수로 이어지는 충돌 병합과정을 억제하기 때문이다. 구름두께나 액체수함량이 큰 경우에는 대기 중에 이미 충분한 수분이 존재하여, LWP 또는 H가 증가할수록 강수민감도는 감소한다. 이러한 LWP 또는 H 영역에 따른 강수민감도 변화특성은 구름 속에서 작용하는 우세한 구름물리 과정에 따라 다르게 나타난다.
드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.
이 연구는 새만금 방조제가 조성된 이후 새만금호에서 영양염($NO_3$-N, $NO_2$-N, $NH_4$-N, TN, $PO_4$-P, TP, DISi)의 거동을 이해하기 위해 수행되었으며, 특히 2008년~2010년까지 새만금호의 표층과 저층에서 매월 관측된 환경인자(수온, 염분, 용존산소, 부유물질, Chl-a)와 상호 비교하여 특징을 논의하였다. 표층에서 $NO_3$-N, TP, $PO_4$-P, DISi는 제거현상을 보였고, $NO_2$-N, $NH_4$-N, Chl-a는 첨가현상을 보였다. 저층에서는 $NO_3$-N을 제외하고 모든 항목들이 첨가현상을 보였다. 따라서 $NO_3$-N을 제외한 나머지 영양염들은 저층수에서 지속적으로 공급되고 있음을 의미한다. 혼합모델을 이용하여 저층수에서 영양염의 거동을 분석한 결과, 생지화학적 과정에 의해 $NO_3$-N이 주로 하계에 감소되는 것으로 나타났고, $NH_4$-N과 $PO_4$-P는 하계에 증가되는 것으로 나타났다. 특히 $PO_4$-P와 $NH_4$-N의 증가는 강하구 쪽에서 더욱 뚜렷하게 나타났고, 표층과 저층 사이의 DO의 농도 차이와 강한 양의 상관성을 보였다. DISi도 저층수에서 지속적으로 공급되고 있음을 보였으나, $NH_4$-N과 $PO_4$-P와는 다르게 하계뿐만 아니라 춘계에도 공급되는 경향을 보였다. 또한 $NH_4$-N과 $PO_4$-P가 방조제 쪽보다 하구 쪽에서 더 많이 공급되는 것과는 다르게 DISi는 양쪽에서 유사하게 공급됨을 보였다. 이러한 DISi의 특징은 퇴적물로부터 분자확산에 의한 flux를 계산한 결과, 저층수에서 공급되는 영양염은 퇴적물로부터 용출되는 것 이외에 SGD 등 다른 유입기원이 있는 것을 암시한다.
소득수준의 향상과 주 5일 근무제에 따른 여가활용 시간의 증대에 수반하여 해양 선진국처럼 많은 사람들이 요트 활동을 원하고 있는 동시에 수많은 장비들의 보급이 확산되고 있다. 이러한 장비의 보급발전에 수반하여 활동영역도 넓어지고 있지만 요트를 즐길 수 있는 마리나의 환경조성은 경제 후진국보다 더욱 낙후되어 있는 실정이다. 이렇게 낙후된 한국의 요트 발전을 위하여 선진 마리나 운영의 모형을 한국의 실정에 맞게 적용할 필요성이 있어 마리나를 성공적으로 운영하고 있는 호주, 뉴질랜드, 싱가포르, 일본, 말레이시아의 마리나 운영적 국면을 상호 비교 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 마리나 운영에 있어서 개인의 재산권 보호 및 환경보존 측면에서 회원제, 비회원제, 영리, 비영리로 분리 운영하되 클럽하우스 출입시 복장은 통제하지 않아야 한다. 둘째, 부가가치를 높이기 위하여 매년 새로운 경기이벤트를 유치하고 경기운영에 있어서 자원봉사자를 적극 활용하여야 하며, 요트를 통하여 관광을 활성화하고, 외국요트 입출항시 CIQ 절차를 간소화함은 물론 언어서비스도 병용하여야 한다. 셋째, 연중 상설요트학교를 개설하고 지도자 자격을 갖춘 강사가 지도하되, 초급반, 중급반, 고급반으로 분리 운영하고 어린이용 딩기요트 프로그램을 중요하게 운영하여야 한다. 넷째, 계류장 입${\cdot}$출항 통제는 자율에 의해서 통제하고 계류장 사용료 납부 후 보안감시 및 장비의 분실, 파손에 대하여 마리나 측에서 일정한 보상을 할 수 있도록 제도적으로 보완하여야 한다. 다섯째, 한국의 실정에 맞게 해상안전요원을 민간단체로 구성하여 벤치마크, 인명구조, 해난사고시 해상수색 등에 적극 활용하여야 한다.사에 대한 평균 수평응력비의 적용이 고려되어져야 할 것으로 판단된다.로 구매를 하기도 하였으며, 신용카드를 소비에만 사용하는 경향이 있는 사람은 패션지향적이거나 순수한 충동에 의한 구매행동을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국과 미국의 국가간 비교연구로 대학생들의 충동구매행동과 신용카드사용에서 국가간 유사성과 차이가 있음을 밝혀줌으로써 국내외 마케터들에게 유용한 정보를 제공해 준다.적 비교에 대한 통계적 타당성의 기초를 마련하였다는데 의의가 있다.가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도 영향을 미칠 수 있으리라 예상되며, 신장 이외에 다른 주요 장기에 미치는 영향에 대한 연구를 더 진행할 필요가
본 연구에서는 TeraScan시스템에서 산출되는 NOAA/AVHRR 해수면온도(SST) 자료의 신뢰도를 부여하기 위한 방법으로 구름 영향 정도를 단계별로 나누는 방법을 소개한다. TeraScan시스템에서 구름탐지는 주간과 야간에 따라 다른 파라미터와 경계값을 사용한다. 주간 구름탐지에서는 채널 2번(가시채널)과 4번(적외채널)을 이용하며, 채널 4번 휘도온도의 공간일관성(ch4_delta)과 채널 2번 알베도의 공간일관성(ch2_delta) 및 알베도 경계값(ch2_max) 검사를 수행한다. 야간의 경우, 가시채널을 사용할 수 없기 때문에 채널 3번(단파적외채널)과 4번(적외채널)을 사용하여 각 화소에 대한 차이값(ch3_minus_ch4)을 비교하고, 채널 4번 휘도온도 공간일관성(ch4_delta) 및 경계값(min_ch4_temp) 평가가 이루어진다. 여기서는 주야에 따른 변화를 보기 위해 2009년 5월 13일 00시 48분(UTC)과 21시 00분(UTC) 에 수신된 자료를 사용했다. TeraScan시스템을 통해 총 6가지 경계치를 검토했고, ch4_delta는 우리나라 주변 수온 전선에서 발생하는 구름 탐지 오류가 발생하지 않는 값으로 주야간 각각 5와 3.5로 결정되었다. 주간 파라미터로 사용되는 ch2_delta는 여러 값에 대한 적용 결과 2로, ch2_max는 3부터 8까지의 범위가 적절한 것으로 나타났다. 야간에 사용되는 ch3_minus_ch4는 -2부터 2까지의 범위, min_ch4_temp는 0으로 결정되었다. 즉, 구름의 영향 정도는 주간 ch2_max와 야간 ch3_minus_ch4의 경계값을 4 단계로 나눠 해수면온도자료를 산출하였다. 본 연구에서 사용한 경계값은 5월 자료에 대해 설정된 값이며, 향후 한반도 주변 해역의 특성과 시간별, 공간별, 계절별로 적절한 경계값을 설정하는 연구가 장기적으로 필요하며, 위의 특성들을 감안한 자료동화용 SST 생산프로세스 정립 및 결과분석 연구가 필요하다.
Amylase를 생산하는 능력을 갖고 있는 A-3 균주가 대한민국 대천 해변가의 바닷물로부터 분리되었다. A-3 균주는 1개의 polar flagella를 갖으며, Artificial Sea Water-Yeast extract-Peptone(ASW-YP) 한천배지 위에서 배양할 경우 $20-37^{\circ}C$에서 잘 자라지만, $15^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서는 천천히 자라는 속성을 보였다. 또한 ASW-YP 액체배지를 사용하는 경우, pH 6-9 범위에서 잘 자라는 반면 pH 4-5, pH 10에서는 전혀 성장하지 못했다. 16S rRNA sequence 분석 결과, A-3 균주는 Pseudoalteromonas phenolica O-$BC30^T$, Pseudoalteromonas luteoviolacea $NCIMB1893^T$, Pseudoalteromonas rubra $ATCC29570^T$, Pseudoalteromonas byunsanensis $FR1199^T$와 각각 98.3, 97.86, 97.78, 97.25%의 similarity를 보였으며, 이를 기초로 한 phylogenetic tree 분석결과, P. phenolica O-$BC30^T$와 같은 clade를 형성하였다. 그러나, A-3 균주는 5% 이상의 NaCl 농도에서 전혀 성장하지 않고, D-glucose, D-mannose, D-maltose, Dmelibiose를 이용하지 못하며, lipase 활성(C-14)이 없는 등 많은 생리학적 특성이 P. phenolica O-$BC30^T$와는 상당히 달랐다. 이러한 생리학적 차이로부터 우리는 A-3 균주가 P. phenolica O-$BC30^T$와는 다른 종으로 판단하고, 이 균주를 Pseudoalteromonas sp. A-3로 명명하였다. Pseudoalteromonas sp. A-3는 배양시기 동안 계속해서 안정적으로 ${\alpha}$-amylase를 생산했으며, 총 amylase 활성은 pH 7과 $37^{\circ}C$에서 최대값을 보였다. 이 amylase 활성은 pH 10까지도 비교적 안정적이었으며, 이러한 alkali-tolerant amylase는 산업적으로도 유용성이 클 것으로 사료된다.
한반도 주변을 연구해역으로 하는 지역 해양순환예측시스템을 이용하여 관측기반의 분석 자료인 Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis(OSTIA) 해수면 온도 자료의 동화를 통한 초기장 개선효과가 황해, 동중국해 그리고 동해의 해수면온도 예측결과에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해서, 본 연구에서는 3차원 최적내삽법을 적용한 실험(Exp. DA)과 적용하지 않은 실험(Exp. NoDA)을 수행하여 각각의 실험결과를 관측자료와 비교 분석하였다. 2011년 9월 OSTIA 해수면 온도 자료와의 비교결과, Exp. NoDA는 24, 48, 72 예측시간에서 약 $1.5^{\circ}C$의 비교적 높은 Root Mean Square Error(RMSE)를 보였으나, Exp. DA에서는 모든 예측시간에서 $0.8^{\circ}C$ 이하의 상대적으로 낮은 RMSE가 나타났다. 특히, 초기 24시간 예측결과에서 RMSE는 $0.57^{\circ}C$를 보여 Exp. NoDA에 비해 예측성능이 크게 향상된 결과를 보였다. 해역별로는 황해와 동해에서 자료동화 적용 시, 60% 이상의 높은 RMSE 감소율이 나타났다. 기상청 8개 지점 연안 계류부이의 표층수온 자료를 이용하여 자료동화 효과를 계절적으로 살펴본 결과, 전반적으로 여름철을 제외한 모든 계절에서 자료동화 적용 후 70% 이상의 높은 RMSE 감소율을 보여 한반도 연안 표층수온의 단기 예측성이 향상됨을 확인하였다. 또한, 해수면 온도 자료의 동화로 인한 해양상층부의 수온구조 변화를 살펴보기 위해 동해를 대표해역으로 하여 Argo 수온 프로파일 자료와 실험결과를 비교하였다. 특히 연직 혼합이 강한 겨울철 해양 상층부(<100 m) 경우 Exp. DA의 RMSE가 Exp. NoDA에 비해 약 $1.5^{\circ}C$ 감소한 결과를 보여 해수면 온도의 자료동화 효과가 해양상층부의 수온 예측성 향상에 기여함을 확인하였다. 하지만, 겨울철 혼합층 아래에서는 Argo 관측 대비 수온 오차가 오히려 증가한 해역도 존재하여 해수면 온도 자료동화의 한계성도 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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