이 글은 한 마을의 별신굿 변화과정을 살피는 일환의 하나로 굿놀이의 변화에 주목하고자 한다. 현재 동해안별신굿에서 연행하는 굿놀이를 하나의 별신굿에서 모두 볼 수 있는 곳은 영덕군 병곡면 백석2리와 남정면 구계리별신굿을 들 수 있다. 그 가운데 백석2리별신굿은 5년두리로 10년두리인 구계리별신굿에 비하여 굿의 주기가 짧아 변화를 포착하기에 용이하다. 백석2리별신굿에서는 중도둑잡이. 원님놀이, 탈굿, 말놀이, 호탈굿, 거리굿 등 다양한 굿놀이가 연행되고 있다. 동해안별신굿에서 연행되는 굿놀이는 연행될 때마다 새로운 본이 만들어 질 만큼 일정부분 변화가 지속되고 있다. 변화의 정도에 따라 소극적인 변화와 적극적인 변화로 구분할 수 있다. 소극적인 변화는 즉흥적인데 반해 적극적인 변화는 의도적인 경우가 많다. 즉흥적인 변화에 해당하는 굿놀이는 중도둑잡이, 말놀이, 호탈굿을 들 수 있고 의도적인 변화는 원님놀이, 탈굿, 거리굿이다. 굿놀이의 가장 큰 변화는 마을의 별신굿이 사라지는 일이다. 인적자원의 부족이나 경제적인 어려움, 종교적 갈등 또는 합리적인 사고로 인하여 굿을 중단하게 되면 결국 굿놀이도 없어지므로 가장 큰 변화이다. 그 다음 변화가 별신굿 기간을 줄이거나 시간의 단축이다. 이로 인한 굿놀이의 탈락 또는 축약으로 변화의 원인이 된다. 온전한 마을굿에서 굿놀이의 변화는 가변적이며 창의적이다. 관중의 개입으로 인한 변화는 주로 즉흥적이다. 이에 비해 연행자의 사전 계획에 의한 변화는 의도적이며 그 변화의 폭도 크다. 굿놀이의 변화요인은 시대적인 요구와 전승집단의 인식에 크게 영향을 받는다. 전승환경에 따른 변화로는 인적자원의 부족과 개인주의, 생업환경의 변화와 시간제약을 주요원인으로 들 수 있다. 연행주체에 따른 변화로는 연행자의 교체와 편입을 들 수 있다. 이와 함께 연행자에게 자율성을 부여함으로써 굿놀이가 변하는 주요 원인으로 작용한다. 영행양상에 따른 변화로는 관중의 개입과 감독자의 부재, 사회적 관심사의 수용을 들 수 있다.
천연기념물 '경산 대구가톨릭대학교 백악기 스트로마톨라이트'는 희소성, 접근성, 보존성 및 규모면에서 매우 우수하여 2009년 12월 천연기념물로 지정되었으나 지정 당시부터 주변 지역의 발굴을 통한 연장선 확인과 그에 따른 보존방안 마련의 필요성이 제기되었다. 이에 문화재청은 2022년 4월부터 12월까지 화석산지 발굴을 통한 산출양상, 퇴적층 특성, 풍화 상태 등의 조사를 실시하여 자연유산적 가치 및 보존·활용 방안을 제시하였다. 지정면적(762m2) 중 노출되어 있는 반구형 스트로마톨라이트(약 30m2)를 중심으로 주변 지역 1,186m2를 발굴한 결과, 기존 스트로마톨라이트 층준을 따라 전체 면적에 걸쳐 연속적으로 분포하며 반구형 스트로마톨라이트들은 동쪽 지역에서 우세하고 서쪽으로 갈수록 반구형 돔의 분포와 크기가 작아지는 경향이 있다. 반면, 판상형 스트로마톨라이트는 동쪽 지역에서는 관찰되지 않고, 서쪽 지역에서만 관찰된다. 이러한 특징은 규모가 있는 호수에서 장기간 성장한 결과로, 판상형 또는 작은 주상형 돔들이 성장을 지속하며 연결되어 커다란 돔으로 성장하고, 이러한 돔들이 층리면에 마치 산호초와 같은 군집을 이루며 분포하게 된 것으로 해석된다. 스트로마톨라이트 층리면에 발달한 소규면 단층과 절리들, 식물 및 지의류의 성장은 풍화를 가속하는 원인이 되고 있으나 공룡 발자국이나 공룡알화석산지에서 진행되는 화학 약품에 의한 보존처리는 스트로마톨라이트 특성상 맞지 않는 방법이며 폐쇄형 보호시설의 설치를 통한 보존이 고려되어야 한다. 이번 발굴로 스트로마톨라이트의 분포, 규모 및 가치는 기존 천연기념물의 지정 당시보다 훨씬 더 크고 높아졌다는 것이 확인되었다. 따라서 매장 문화재(석실묘)의 발견으로 발굴하지 못한 지역의 전문가에 의한 추가 발굴과 천연기념물의 확대지정에 대한 재검토가 요구된다.
익룡 발자국의 개체 및 밀집도 측면에서 세계 최대 규모로 알려진 진주 충무공동 익룡·새·공룡발자국 화석산지는 2011년 천연기념물로 지정된 이래, 2018년 일부 화석층을 현장 보존하기 위해 보호각을 설치하였다. 이 중 제2보호각에 관리중인 화석층은 기 보고된 발자국 중 약 17%에 달하는 익룡·수각류·조각류 발자국(총 679개)이 단일 층준에서 발견되어 학술적 가치가 크지만 물리적, 화학적 손상이 지속적으로 발생하여 발자국의 관찰에 어려움이 있다. 특히 화석층 표면을 피복하는 유백색 오염물은 석고와 대기오염물로 구성된 복합체의 누적현상에서 기인한다. 오염물을 구성하는 석고는 화석층 하부층준에서 기원한 칼슘과 잔디의 생육활동으로 공급되는 황이 보호각 후방의 잔디가 식재된 토양층에서 집수된 지하수에 의해 용출되고, 보호각의 일대의 수분 순환 과정에서 화석층 표면에 증발잔류하며 결정화된다. 또 다른 오염물 구성체인 화분·광물 등은 분진 배출이 어려운 보호각 갤러리창을 통해 풍성으로 유입된다. 따라서 상이한 기원을 가진 두 오염물로부터 화석층을 보존하기 위해서는 보호각의 수분 및 대기 순환 제어와 지속적인 오염물 제거가 필요하다. 분진상의 석고와 대기 오염물은 스팀 세정법으로 충분한 제거 효과가 있으며, 암회색 셰일인 화석층은 레이저 흡수능이 커 흔적화석과 퇴적구조의 물리적 손실을 동반하는 레이저 세정법은 가급적 지양하는 것이 바람직하다.
본 연구에서는 미생물균총에서 B. licheniformis K12 균주의 양상을 확인하기 위한 선발마커 개발을 시도하였다. Bacillus licheniformis는 바위게 내장에서 유산생산균주로써 분리되었다. 본 균주는 중온에서 성장이 양호할 뿐만 아니라 유전체 분석결과 protease, amylase, cellulase, lipase, protease, xylanase 등 다양한 고분자 물질들을 분해할 수 있는 효소류들을 보유하고 있는 것으로 나타났다. 선발마커 발굴을 위해 recombinase, integrase, transposase, phage-related genes, bacteriocin 등 유전자 변이 유발이 쉬운 게놈상의 영역에 대해 탐색을 실시하였다. 그 결과, 선발마커로써 가능성이 높은 5개 부위를 확보하였다. 후보마커는 recombinase 부위 3개(BLK1, 2, 3) integrase 부위 1개(BLK4), phase 관련 1개(BLK5)로 나타났다. 후보 선발마커로써 Bacillus species가 다른 B. licheniformis, B. velezensis, B. subtilis, B. cereus 등에 대해 PCR 분석을 실시하였다. 그 결과 BLK1 recombinase, BLK2 recombinase family protein, BLK4 site-specific integrase 등에서 B. licheniformis에서 특이적인 위치에 PCR 산물이 나타나는 것을 확인하였다. 또한, B. licheniformis 표준균주로써 subspecies에 대한 PCR을 수행한 결과 BLK1 및 3이 선발마커로써 양호한 것으로 나타났다. 따라서 BLK1이 미생물균총에서 종(species) 및 아종(subspecies) 선발마커로써 활용 가능할 것으로 판단된다.
이 논문에서는 인도의 관음신앙이 중국불교에 정착하는 과정에서 항주지역 불교계를 중심으로 관음보살과 관련된 교의와 실천을 구조화하고, 이를 수용하는 방식에 대해 고찰했다. 항주지역은 운하를 활용한 상업과 해상무역으로 축적된 부로 인해 불교교단들도 크게 성장했으며, 특히 송대에 이르러 선종교단이 왕성했다. 항주 천태교단의 지의(天台智顗)는 관음 관련 경전에 대한 재해석을 바탕으로 『청관음경소(請觀音經疏)』를 저술하고, 천태교학과 관음사상을 융합하여 '청관음참법(請觀音懺法)'을 체계화했다. 또한 자운준식(慈雲遵式)은 관음참법을 대중들의 수준에 맞게 일상의 의례로 재생산한 '청관음참(請觀音懺)'을 정비했다. 북송대 항주지역의 선종 교단인 법안종(法眼宗)의 영명연수(永明延壽)는 그의 저술 『지각선사자행록(智覺禪師自行錄)』을 통해 관음신앙을 '108事'라는 일상의 작은 수행 안에 수용하는 모습을 보여준다. 중국불교에서는 역사적으로 존재했던 승려를 보살의 화신으로 숭배하는 현상도 나타나는데, 십일면관음보살로 믿어졌던 남조 제량(濟涼)의 보지(寶誌)화상이 바로 그러한 사례라고 할 수 있다. 항주지역의 천태교단과 선종교단의 승려들은 이러한 신이승(神異僧)의 관음화현설을 적극적으로 활용하는 모습을 보여준다. 이는 대중들에게 인기 있는 관음신앙을 통해 신도들을 흡수하려 했던 송대 불교의 일면을 보여주는 현상으로 이해할 수 있을 것이다.
해수의 용존 이산화탄소 증가가 해양미생물인 Vibrio fischeri의 발광량 및 세포밀도에 미치는 영향을 규명하고자 380(대조구), 1,000, 3,000, 10,000 그리고 30,000 ppm 농도구배에 24시간 동안 노출하고, 매 6시간마다 발광미생물의 발광량과 세포밀도 변화를 측정하였다. 5개 농도구배에 노출된 발광미생물의 발광량은 12시간째에 3,000 ppm 이상의 농도구배에서 대조구와 비교하여 발광량이 유의하게 감소하는 경향을 보였다. 하지만 24시간째에는 30,000 ppm 농도 조건에서만 대조구와 유의한 차이를 보였으며, 10,000 ppm 이하 농도 조건에서는 차이를 보이지 않았다. 발광미생물의 세포밀도는 분광광도계를 이용하여 흡광도를 측정하였고, 각 농도별 시간에 따른 영향은 발광량 변화와 유사하였다. 용존 이산화탄소 농도 변화와 발광미생물의 발광량 및 세포밀도 사이에는 유의한 농도-반응 관계가 있으며, 다만 상대적으로 짧은 시간에 발생하는 저해영향으로 배양이 지속됨에 따라 뚜렷하게 회복하는 특성을 보여 증가된 농도의 이산화탄소 영향이 항상 일정하지 않음을 보여주었다. 본 연구는 해양미생울 개체군 성장에 미치는 이산화탄소의 영향을 평가한 것으로 향후 해수의 용존 이산화탄소 농도 증가가 미치는 다양한 해양생물에 대한 영향 및 위해성 예측과 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 또한 해양미생물에 대한 생태영향평가 결과는 이산화탄소 저감을 위해 추진되고 있는 해양 지중저장사업의 환경위해성평가에도 활용될 수 있을 것이다.
최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.
해상풍력발전 시장의 성장과 함께 해상풍력발전기 설치 선 시장에 대한 기대감이 커지고 있다. 해상풍력발전 시장 내 2030년까지 약 100척의 설치 선이 필요할 것으로 전망되고 있다. 척당 가격이 3,000~4,000억 원이라서 일반 운반선보다 고부가가치 시장이다. 특히, 풍력발전기 용량이 11MW 이상의 대형 설치 선의 수요가 커지고 있다. 중국을 중심으로 아시아 해상풍력발전기 시장의 급성장으로 이 지역에서 운용 가능한 설치 선에 대한 발주에 대한 협의가 많다. 아시아권역 대부분의 해저 지질은 지지 반력이 작은 점토층으로 구성되어 있다. 이러한 특성에 의해서 설치 선이 작업을 위해 수면 밖으로 오르고 내림 시 스퍼드캔(Spudcan)과 레그(Leg)의 관입 깊이가 크게 발생한다. 연구에서는 최소 3m에서 최대 21m까지 관입 변수를 이용하여 관입 깊이에 따른 고유 진동 주기, 레그의 구조 안전성 평가 그리고 전복 안전성 지수를 평가하였다. 관입 깊이가 증가하면 고유 진동 주기가 짧아지고, 레그의 모멘트 길이가 짧아져서 구조 강도의 여유 치가 증가한다. 모든 입사각에서 전복 모멘트에 대해 안전하며, 최댓값은 270도에서 발생한다. 본 연구를 통하여 검토된 조건들은 연약 지반에서 설치 선의 운용 절차서를 작성 시 관입 깊이에 따라서 레그를 어떻게 운용해야 하는지 판단할 수 있는 중요한 자료로 활용할 수 있다. 결론적으로 관입 깊이에 따른 레그 구조 안전성을 정확히 파악하는 것은 설치 선의 안전과 직결된 문제이다.
태안군 신두리 대조차 해빈에 나타나는 다중사주의 여름철 출현과 겨울철 사라짐 패턴을 조사하고 이들이 어떻게 겨울철에 소멸하고, 여름철에 다시 생성되는지를 토의하였다. 계절에 따른 다중사주의 지형변화는 VRS-GPS 시스템을 이용하여 지난 4년 동안 주기적으로 해빈 측선측량을 실시하여 파악하였다. 사주의 구성퇴적물을 알아보고자 계절에 따른 표층퇴적물을 채취하여 입도분석을 수행하였다. 추가적으로 유속자료를 확보하기 위해, TIDOS 조류관측시스템을 여름과 겨울에 각각 설치하여 얻었다. 신두리 해빈은 급경사의 상부 사빈면과 완만한 하부 조간대 지역으로 구분된다. 사빈면은 범(berm)의 발달이 미약하고, beach cusp가 나타나지 않아 매우 단조로운 지형을 갖고 있다. 조간대 지역은 폭이 400 m로서 넓고 2- 5개의 사주열이 나타난다. 사빈의 구성 퇴적물 평균입도는 2.0-2.75 phi 범위로 세립사에 해당하며, 육지방향으로 갈수록 조립해지는 경향을 띤다. 반복적 측선측량 결과, 신두리 해빈은 여름철 다중사주가 최대 5열까지 발달하는 해빈 단면을, 반면 겨울철에는 사주의 발달이 없는 편평한 해빈 단면을 갖는다. 겨울철 다중사주의 사라짐은 겨울의 강한 파랑으로 사주의 마루가 침식되고 골에 퇴적되는, 깎고 채움의 결과로 해석된다. 여름철 다중사주의 생성은 고조 시 정지상태에서 정상파 운동에 의해 생성되기보다는 조위면의 이동과 평상 파랑이 결합된 break-point 기작으로 설명된다. 평균해수면 근처의 사주가 가장 크고 뚜렷함, 육지방향으로 갈수록 사주의 진폭이 감소함, 다중사주 진폭의 불규칙함, 사주의 강한 비대칭, 그리고 육지방향으로 10-30 m 사주의 이동은 break-point 기작을 뒷받침한다.
대부분의 고해상도 위성영상은 rational polynomial coefficients (RPC) 정보를 제공하여 지상좌표와 영상좌표 간 변환을 수행한다. 그러나 초기 RPC에는 기하학적 오차가 존재하여 ground control points (GCPs)와의 정합을 통해 보정을 수행하여야 한다. GCP chip은 항공정사영상에서 추출한 높이 정보가 포함된 작은 영상 패치(patch)이다. 많은 선행연구에서는 영역 기반 정합 기법을 사용하여 고해상도 위성영상과 GCP chip 간 정합을 수행하였다. 계절적 차이나 변화된 지역이 존재하는 영상에서는 화소값에 의존하는 정합이 어렵기 때문에 윤곽 정보를 추출하여 정합을 수행하기도 한다. 그러나 일반적으로 사용하는 canny 기법으로 정합에 용이한 윤곽을 추출하기 위해서는 위성영상의 분광 특성에 적절한 임계치를 설정해주어야 하는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 지역별 특성에 둔감한 윤곽 정보를 활용하여 RPC 보정을 위한 정합을 수행하고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 네트워크인 pixel difference network (PiDiNet)를 활용하여 위성영상과 GCP chip의 윤곽맵(edge map)을 각각 생성하였다. 그 후 생성된 윤곽맵을 normalized cross-correlation과 relative edge cross-correlation의 입력데이터로 대체하여 영역 기반의 정합을 수행하였다. 마지막으로 RPC 보정에 필요한 변환모델 계수를 도출하기 위하여 data snooping 기법을 반복적으로 적용하여 참정합쌍을 추출하였다. 오정합쌍을 제거한 참정합쌍에 대해 root mean square error (RMSE)를 도출하고 기존에 사용하던 상관관계 기법과 결과를 정성적으로 비교하였다. 실험 결과, PiDiNet은 약 0.3~0.9 화소의 RMSE 값 분포를 보였으나 canny 기법에 비해 두꺼운 윤곽을 나타내어 일부 영상에서 미세하게 정확도가 저하되는 것을 확인하였다. 그러나 위성영상 내 특징적인 윤곽을 일관적으로 나타냄으로써 정합이 어려운 지역에서도 정합이 잘 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 윤곽 기반 정합 기법의 강인성을 개선하여 다양한 지역에서의 정합을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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