지반침하는 인위적인 인간 활동 또는 자연적 현상에 의해 지표면이 가라앉는 현상이다. 멕시코시티는 전세계에서 가장 심각한 지반침하가 발생하는 지역 중 하나로 평가받고 있다. 멕시코시티 지반침하의 원인은 과도한 지하수 채취로서 해당 지역 전체의 물 사용량의 약 70%를 지하수가 차지하고 있다. 범 지구 위성 항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 또는 수준측량과 같은 전통적인 현장 관측 방법은 지반침하를 정확하게 측정하기 위해 선호되어 왔다. 하지만 GNSS 관측은 매우 높은 시간해상도를 가진 정확한 지표 변위량을 측정할 수 있음에도 불구하고, 넓은 지역에 대한 부분적인 관측 정보를 제공하고 많은 시간과 비용이 요구되는 한계점이 존재한다. 그러나, 인공위성 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 주야 조건과 기상상태에 관계없이 높은 공간 해상도의 지표변화 정보를 mm에서 cm 크기의 정밀도로 비교적 낮은 비용으로 관측할 수 있다는 점에서 효과적인 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 2007년 2월 11일에서 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 이용하여 멕시코시티의 지반 침하 시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 분석 방법인 고정 산란체 위상간섭기법(persistent scatterer interferometry, PSI)과 small baseline subset (SBAS)을 적용하여 지표 변위의 시계열 결과를 획득하였으며 대기 효과 및 지형 오차를 제거하였다. PSI 및 SBAS 기법을 이용한 분석 결과 최대 지반침하 속도는 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year로 나타났다. 또한 연구지역을 지질 공학적 특성에 따라 세 가지 구역으로 분류하여 각 분류에서의 지반 침하속도를 비교한 결과, 단단한 기반암으로 구성된 지역에 비해 압축률이 큰 호수성 퇴적물로 구성된 지역에서 침하가 크게 발생하였다.
Purpose: This study was to investigate how induced microcurrent shoes affect relief of feet pain, which often occurs to persons who are more than fifty years old and how they prevent fatigue of feet generated during everyday life. The subjects of this study were comprised af five males and five females, who agreed with this research and ate more than fifty years old. And they all have plantar faciitis and pain in their feet. Methods: Subjects ware the induced microcurrent shoes far more than 4 hours everyday during the test. When they wore those shoes, they also wore the specially produced shacks made of silver-mixed thread and they were asked to avoid serious exercise. Prior to starting test and after the test, assessments were carried out two times. In the examination before the test, general shoes were used and in examination after the test, induced microcurrent shoes used. Muscle fatigue was measured by electromyography(MP150, Biopac, USA). When the walking rate of subjects on a treadmill was increased from 2.Km/h to 3Km/h for 10 minutes, muscle activities of a lower leg were measured during the whale walking process by MP150 remote monitoring system(TEL 100C). And pain was measured by VAS. Results: The results are as follows. 1. Comparisons of VAS before and after experimentation showed that degree of pain was significantly decreased(p < .05). 2. Degree of fatigue of Tibialis anterior was significantly decreased after 6 weeks of treatment(p < .05). 3. Degree of fatigue of Soleus was slightly decreased after 6 weeks of treatment, but did not show significant difference (p > .05). Conclusion: The above results suggest that induced microcurrent shoes is helpful decreasing fatigue of feet and relief of feet pain.
이동환자의 생체진단신호 원격전달을 위해서는 환자 및 감시자의 이동성, 환자의 이상징후 감지기능과 관련 컴퓨팅 자원들의 자율군집성 동작 서비스 바인딩 기능이 필수적으로 요구된다. 기존의 연구는 이동 환자 생체 신호 전달을 위해 중앙 집중화된 방식으로 중앙 서버 스스로 단일 고장점(Single Point of Failure)이 되어 서버가 다운되면 전체 시스템이 멈추게 되고, 지역적으로 일어나는 서비스에 대해 중앙으로 데이터 트래픽을 발생시킨다. 오버레이 네트워크 기반 자율군집형 미들웨어 플랫폼은 자율군집 메커니즘을 적용하여 구성한 유무선 이기종망 환경하의 오버레이 네트워크를 통해 관리 서버에 의한 중앙 또는 외부의 제어 없이 노드 간 협업에 의해 다양한 센서 장치(생체신호 측정 장비 포함)와 스마트폰, TV, PC 및 외부 시스템 간에 실시간 스트림 데이터를 송수신할 수 있도록 개발된 미들웨어 플랫폼이다. 생체신호 측정 장비로부터 발생한 여러 생체진단신호를 도처에 존재하는 자율군집형 분산 미들웨어 플랫폼인 SoSpR(Self-organizing Software-platform Router)로 관리 서버의 중재없이 자율적으로 실시간 전달 및 저장하고 동시에 복수개의 다양한 수신 단말에서 가까운 SoSpR로부터 실시간 수신 및 재생 시킬 수 있다.
최근 대형구조물의 유지관리에 대한 관심이 커지고 있으며 자연재해, 구조물의 노후 등으로 구조적 안전성의 검토가 요구되는 대형구조물의 수가 급증하고 있는 실정이다. 실제 사용하고 있는 구조물의 구조적 특성은 최초 설계 당시의 특성과 차이점을 보이는 것이 일반적이며 부재의 균열 및 구조물의 노후화 등으로 인한 강성저하에 의하여 구조물의 동특성에 변화가 나타날 수 있다. 구조물의 동특성의 변화를 관찰하면 손상의 위치를 파악할 수 있으며 정량적 평가 또한 가능하다. 교량, 건물 등 구조물 모니터링에 사용되는 대표적 계측장비가 동적계측기이다. 현재 구조용 동적계측기는 각 센서와 계측기를 1:1로 연결하는 방식을 취하고 있어 많은 케이블 작업을 필요로 하기 때문에 센서를 부착하지 않고 원거리에서 진동을 측정하는 방법이 필요하다. 구조물의 동적응답 계측을 위하여 적용 가능한 비접촉식 방법으로는 레이저의 도플러효과 및 GPS를 이용하는 방법 등이 있으나 비경제적이기 때문에 교량구조물에 적용하기에 보편적이지 못하다. 그러나 영상 이미지를 이용하는 방법은 경제적이며 접근이 어려운 구조물의 진동 및 동특성 추출에 적합하다. 기존에 도 센서를 대신하여 카메라의 영상신호를 이용하는 연구가 수행되었으나 구조물에 부착된 target의 한 지점을 기록한 후 이미지 처리기법 을 이용하여 변위응답을 측정하는 방법으로서 측정 대상이 비교적 국한적일 수 있다. 그러므로 본 연구에서 제안한 DIC(Digital Image Correlation)기법을 이용한 다중 변위응답 측정기법을 검증하기 위하여 실내모형실험을 수행하였다.
방사선 진단에 사용되는 방사성동위원소 중 사이클로트론을 이용해 생산되는 방사성동위원소는 사이클로트론에서 인출된 양성자 빔이 타겟에 조사될 때 빔의 크기와 모양, 조사되는 위치에서 빔 균일 정도에 따라 생산 수율에 영향을 받는다. 이에 본 논문에서는 사이클로트론 빔 라인에서 빔의 단면을 측정할 수 있는 BPM(Beam Profile Monitor)장치를 개발하였다. LabView로 BPM장치를 원격 제어할 수 있도록 구성하였으며 BPM 프로그램을 이용하여 X축과 Y축으로 텅스텐 와이어를 스캔하면서 얻은 빔의 수치 정보를 2차원 그래프와 3차원 빔 분포 그래프로 표시하여 해석을 쉽게 모니터링 할 수 있도록 하였다. 빔을 측정하는 데 걸리는 시간은 스텝 모터 구동 속도가 2000pps일 때 37초가 걸린다는 것을 확인 할 수 있었다. 측정된 빔 분포정보를 기반으로 빔 재조정을 통해 빔 분포를 최적화함으로써 방사성동위원소 생산 수율을 극대화 시킬 수 있고 공급 안정화에도 기여하리라 본다.
본 연구에서는 CFD 모델을 WRF-Chem 모델과 결합(WRF-CFD 모델)하였고, 서울 영등포구에 소재한 건물 밀집 지역에서 흐름과 일산화탄소(carbon monoxide, CO) 분포 특성을 조사하였다. 이를 위하여, 자동기상관측소에서 측정한 풍속, 풍향과 도시대기측정소에서 측정한 CO 농도를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. AWS 510 지점에서는 남풍과 남서풍 계열 바람이 측정되었고, 야간 시간 보다는 주간 시간에 높은 풍속이 측정되었다. WRF-Chem 모델은 주로 동남동풍에서 서남서풍 계열의 바람을 수치 모의하였고, 측정 풍속을 과대 모의하였다. WRF-CFD 모델이 수치 모의한 풍향은 WRF-Chem 모델 풍향에 대한 의존도가 높았고, 측정 풍속을 상대적으로 잘 수치 모의하였다. 통계적 검증 지수에 대한 목표 값과 추천 범위를 고려하였을 때, WRF-CFD 모델이 WRF-Chem 모델에 비해 측정 풍속을 통계적으로 더 현실적으로 수치 모의하였다. WRF-Chem 모델은 측정 CO 농도를 크게 과소 모의하였고, WRF-CFD 모델은 CO 농도 예측을 개선하였다. 통계적 검증 결과를 종합한 결과, WRF-CFD 모델은 도시 지역에 복잡하게 분포한 건물과 이동 오염원을 고려함으로써 CO 농도 예측 성능을 개선하였다. 5월 22일 04시에는 AQMS가 위치한 지역에는 하강류가 존재하고, 상층으로부터 비교적 낮은 농도의 CO가 유입되면서 주변 지역에 비해 낮은 농도가 수치 모의되었다. 5월 22일 15시에는 AQMS 측정 지점에 약한 상승류가 형성되었고, 이에 따라 주변보다 다소 높은 CO 농도가 나타났다. WRF-CFD 모델은 상승류에 의해 도로의 이동 오염원으로부터 배출된 CO를 AQMS 측정 고도까지 수송하여, 결과적으로, 측정 CO 농도를 잘 재현한 것으로 판단된다. 5월 22일 18시 사례는 CO 배출량 증가, 상승류 발생 지역 증가, 풍속 증가로 인한 지면 근처의 난류운동에너지 생성 증가에 따른 난류 확산 증가 등으로 인해 전체적으로 높은 CO 농도가 수치 모의되었다. AQMS 지점에서는 하강류가 수치 모의되었지만, 풍상측에 형성된 고농도의 CO 밴드로 인해 WRF-CFD 모델은 측정 CO 농도를 과대 모의하였다.
지구온난화는 기후변화를 야기하며 전지구적으로 이상기상 현상을 유발하고 있다. 우리나라에서도 폭염, 가뭄과 같은 이상기상 현상이 증가하고 있는 상황이다. 이상기상 감시를 위하여 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 온도상태지수(Temperature Condition Index, TCI), 식생활력지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI) 등의 위성자료가 활용되고 있다. TCI와 VCI를 이용하여 계산되는 VHI는 온도, 강수와 같은 기상 요인에 의한 식생 스트레스를 나타내며, 기후변화 상황에서 가뭄 평가에 주로 활용되고 있다. TCI, VCI는 날짜 및 장소에 따른 LST, NDVI의 과거 평년치를 참조해서 산출되기 때문에, 아직 2년여의 자료밖에 없는 천리안위성 2A호(GK2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 자료로부터 TCI, VCI, VHI를 산출하는 것은 현재로서는 쉽지 않은 일이다. 본 연구에서는 대안적인 방법으로 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 LST, NDVI를 이용하여 GK2A의 VHI 산출 가능성을 모색하였다. GK2A와 VIIRS의 LST, NDVI는 상당히 높은 상관성을 보이기 때문에, GK2A에 존재하지 않는 과거 평년치를 VIIRS 자료로 대체하는 방식을 택하였다. 8일 간격으로 GK2A 격자에 해당하는 LST, NDVI의 최소·최대값 조견표를 구축하여 TCI, VCI, VHI를 산출하였고, 최근 우리나라 이상기상 현상에 대한 해석을 수행하였다. GK2A VHI는 2020년 3월과 6월의 폭염, 4월과 7월의 저온, 8월의 폭우 등으로 인한 식생 스트레스의 변화를 잘 표현하는 것으로 나타났지만, 미국 해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 VHI 산출물은 그렇지 않았다. 본 연구에서 제시한 GK2A VHI는 향후 LST, NDVI의 과거 평년치에 대한 통계적으로 엄밀한 보완을 거친다면 폭염, 가뭄으로 인한 식생 스트레스 감시에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 화력발전소 배출로 인한 지표면 오염물질 농도의 시·공간적 영향을 실측 자료를 바탕으로 정량적으로 분석하려는 목적으로 수행되었다. 배출과 농도 관계의 정량적 분석을 위해 우선 기상 조건과 주변 배출원의 영향을 고려하였다. 이를 위해 자료의 선택과 관측지점 선정 과정을 제안하였고, 선정된 지표면 시·공간 자료에 K-Z 필터와 경험직교함수(EOF) 분석 기법을 적용하였다. 사용된 자료는 2014-2017년 4년의 기간 동안 당진과 태안 화력발전소 굴뚝 자동측정기기의 농도값을 이용하여 산출한 한 시간 평균 배출량 자료와 지표면 대기오염농도 측정망 자료이다. 기상 자료로는 최근 배포 중인 ERA5 재분석자료와 기상청 종관기상관측소 한 시간 평균 자료가 사용되었다. 발전소만의 영향이 최대한 보이도록 기상 효과와 지리적인 요인을 고려하여 선택한 시간대의 선정된 관측소 자료만을 이용하여 분석한 결과, 지표면 대기오염물질의 EOF 첫 번째 모드는 SO2, NO2, PM10 모두에 대해 97% 이상의 변동성을 설명하였다. 또한 지표면 농도장의 EOF 첫 번째 모드의 시계열은 화력발전소 배출과 유의미한 상관성을 보였다. 결과적으로 당진화력발전소 SO2, NO2, TSP 시간 당 배출량이 각각 10%가 감소하면, 남서풍 계열의 바람에 의해 직접 영향을 받는 서울 수도권 지표면 평균 SO2 농도는 0.468 ppb (R=0.384), NO2는 1.050 ppb (R=0.572), PM10은 2.045 ㎍ m-3 (R=0.343) 정도가 감소한다고 판단할 수 있다. 태안화력발전소의 경우, SO2, NO2, TSP 배출량을 각각 시간당 10% 씩 감축하면, SO2는 0.284 ppb (R=0.648), NO2는 0.842 ppb (R=0.683), PM10은 1.230 ㎍ m-3 (R=0.575) 정도가 감소될 수 있음을 확인하였다. 태안화력발전소는 당진화력발전소에 비해 수도권지역 농도에 미치는 영향은 작았으나, 상관관계는 더 높았다.
본 연구는 제4차 산업혁명 기술에 의해 선박의 자동화와 지능화가 진전되면서 자율운항선박이 도입되게 됨에 따라 해기사 인력수요축소와 직능 전환 등의 문제가 대두되는 상황에서 해기사의 직무변화와 이에 따른 요구 역량을 분석하고 이를 배양하기 위한 인력양성 방향을 제시하였다. 선행연구 검토와 전문가 집단의 브레인스토밍과 AHP 설문조사를 통해 자율운항선박의 해기사 직무와 역량 요인을 도출하고 그 중요도를 평가하였다. 해기사 승선 자율운항선박의 해기사 직무 중에서 안전 운항과 비상시 대응 그리고 화물의 안전운송 관련 직무요인이 중요한 것으로 나타났으며, 자율운항시스템의 제어 및 운용 역량의 중요성이 매우 높으며 이를 뒷받침하기 위한 육·해상 커뮤니케이션과 AI 및 Big Data 분석 역량이 필요한 것으로 나타났다. 완전자율운항선박의 해기사 직무는 예상하지 못한 비상상황에 대비하여 선박을 안전하게 원격운항시키는 비상상황대처, 원격운항제어, 선박정비·관리 직무 순으로 중요도가 높으며, 해기사 역량에서는 자율운항시스템 제어와 운용 그리고 이를 수행하기 위한 Big Data 와 AI 활용 역량들의 중요도가 매우 높은 것으로 분석되었다, 이러한 요인들의 직무역량 함양을 위한 해기인력 양성 방향과 규모는 기술의 진보에 따라 크게 달라질 수 있는 점을 고려하여 자율운항선박 도입단계별로 필요한 해기사 교육 프로그램과 직무교육 내용 그리고 핵심역량 함양을 위한 교육인프라 구축 방안을 제시하였다. 이 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 방안을 진단하였다는데 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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