• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.561-580
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• 2021

쑤저우 평강로 역사문화거리를 분석 대상으로 도시역사거리의 발전과 보호에 대해 알아보았다. 다음과 같은 방식을 통해 도시역사거리에서 문화거리의 발전, 재생방법과 현황에 대해 전면적인 조사를 진행하였다. 우선 역사문화거리의 개념과 특성을 이해하고, 문헌조사를 통해 역사문화거리의 보존과 재생특성을 물리적 요소와 비물리적 요소로 정리했다. 또한, 한국의 인사동, 삼청동, 중국 베이징의 난뤄구샹, 항저우의 남송어가 등 4개 역사문화거리의 통합디자인교류시스템을 분석하고 연구했다. 기초 연구와 분석을 거쳐 비물리적 요소에서 문화성, 경제성, 사회성에 포함되는 평가 기준을 마련하고 물리적 요소를 공간 구조, 도로 맥락, 건물 보존으로 나누어 분석틀을 정리했다. 평강로에서 비물리적 요소와 물리적 요소의 복합적인 발전 관점을 제시하여 역사문화거리의 보존과 재생에 평가 모델을 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 현장 조사를 결합해 방문객을 위한 프로그램 및 서명 시스템의 정비와 개발, 역사문화 네트워크 플랫폼의 지속적인 개발 등 방면의 미흡한 부분에 대해 최적화와 구체적인 연구를 진행할 필요가 있으며, 이를 통해 같은 유형의 다른 역사문화거리에 참고할 만한 기초 자료를 제공하여야 한다.

• 자원환경지질
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• 제54권6호
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• pp.615-627
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• 2021

전라남도 고흥군 백일도에 발달하는 우수향 주향이동 단층인 백일도단층은 응회질 사암과 화산력응회암의 분포를 규제하며 복잡한 단열계를 수반한다. 본 연구에서는 백일도단층 주변의 상세 단열 지도를 기반으로 원조사법 및 위상기하 분석법을 통해 단열계의 기하 및 연결성의 공간적 변화를 파악하였다. 분석 결과 단열계의 밀도와 연결성은 화산력응회암에서보다 응회질 사암에서 더욱 높게 나타난다. 응회암질 사암 내 단층의 주향에 대한 구조적 위치에 따라 단열군의 방향 분산도, 밀도, 그리고 평균 길이가 변화한다. 또한 단층 굴곡 주변에는 단층과 고각을 이루거나 휘어진 단열이 집중되어 발달한다. 상세한 단열 관찰과 분석을 통해 본 연구에서는 다음과 같은 결론을 도출하였다. (1) 응회질 사암 내 단열계의 높은 밀도는 석영, 장석과 같은 취성 광물의 높은 비율에 의해 제어된다. (2) 단열계의 연결성은 구조적 위치에 따른 단열군 방향의 다양화 및 연장성의 증가에 의해 향상된다. (3) 불규칙한 기하를 가진 단층 굴곡은 단층 주변의 응력을 집중 및 교란시켜 단층과 고각을 이루거나 휘어진 단열을 발생시킨다. 연구 결과는 단층 주변 단열계의 발달을 제어하는 여러 지질학적, 구조적 요인에 대한 이해를 증진시키는 데에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1407-1422
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• 2022

본 연구는 분류(classification)기반 딥러닝 모델(deep learning model)인 Inception과 SENet을 결합한 SE-Inception을 활용하여 수종분류를 수행하고 분류정확도를 평가하였다. 데이터세트의 입력 이미지는 Worldview-3와 GeoEye-1 영상을 활용하였으며, 입력 이미지의 크기는 10 × 10 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m로 분할하여 수종 분류정확도를 비교·평가하였다. 라벨(label)자료는 분할된 영상을 시각적으로 해석하여 5개의 수종(소나무, 잣나무, 낙엽송, 전나무, 참나무류)으로 구분한 후, 수동으로 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터세트는 총 2,429개의 이미지를 구축하였으며, 그중약 85%는 학습자료로, 약 15%는 검증자료로 활용하였다. 딥러닝 모델을 활용한 수종분류 결과, Worldview-3 영상을 활용하였을 때 최대 약 78%의 전체 정확도를 달성하였으며, GeoEye-1영상을 활용할 때 최대 약 84%의 정확도를 보여 수종분류에 우수한 성능을 보였다. 특히, 참나무류는 입력 이미지크기에 관계없이 F₁은 약 85% 이상의 높은 정확도를 보였으나, 소나무, 잣나무와 같이 분광특성이 유사한 수종은 오분류가 다수 발생하였다. 특정 수종에서 위성영상의 분광정보 만으로는 특징량 추출에 한계가 있을 수 있으며, 식생지수, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) 등 다양한 패턴정보가 포함된 이미지를 활용한다면 분류 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.367-380
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• 2022

본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 세분류 토지피복지도를 이용한 환경가치등급 분류를 수행하여 국토환경성평가지도의 주기적인 갱신 및 제작 가능성을 제시하였다. 환경성평가지도(ECVAM: Environmental Conservation Value Assessment Map)는 62개의 법제적 평가항목과 8개의 환경·생태적 평가항목을 기준으로 국토의 환경적 가치를 5단계의 등급으로 평가한 지도이며, 1:25000과 1:5000의 두 가지 축척으로 제공되고 있다. 하지만 1:5000 축척의 환경성평가지도는 참조자료의 부재 및 상이한 제작년도 등 다양한 제약조건으로 인해 1년 단위의 느린 갱신주기로 제작되고 있다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 광학지수(SI: Spectral Indices) 그리고 세분류 토지피복지도를 활용하여 딥러닝 기법 중 하나인 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반으로 정확하고 최신정보가 반영된 1:5000 환경성평가지도를 구축 가능성을 확인하고자 한다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방법으로 제작한 환경성평가지도의 정확도는 각각 87.25%, 85.88%로 산출되었다. 연구의 결과를 통하여 위성영상, 광학지수 그리고 토지피복분류를 활용한 환경성평가지도의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.461-469
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• 2022

이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권2호
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• pp.59-70
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• 2022

최근의 연구들을 통해 기계학습은 탄성파 해석 분야에 그 적용 범위를 확장하고 있으며, 탄성파 해석에서 중요한 탄성파 층서 구분을 수행하는 합성곱 신경망들의 개발도 수행되었다. 하지만 지도 학습의 경우 대량의 학습 자료가 필요하며, 비용과 시간의 한계로 탄성파 층서구분의 지도학습은 학습 자료의 부족이 문제가 될 수 있다. 이번 연구에서는 자료 부족 문제를 보완하기위해 탄성파 단면에 패치 분할과 자료증강을 적용하였다. 또한 패치 분할로 손실될 수 있는 공간정보를 제공하기 위해 깊이를 고려할 수 있는 인공 채널을 생성하여 추가하였다. 실험을 위한 학습 모델로 U-Net을 사용하였으며, 층서 구분을 위한 학습 자료가 제공되는 F3 block 자료를 이용하여 학습과 예측 결과에 대한 평가를 수행하였다. 분석 결과 자료증강과 인공 채널의 추가로 패치 기반의 층서 구분 학습 모델을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권3호
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• pp.174-181
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• 2023

일본 도쿄전력의 후쿠시마 원전 오염수 해양방류에 대해 한일해엽 연안 5개 지자체(제주, 전남, 경남, 부산, 울산)는 합동 대책위원회를 운영하고 있다. 본 연구는 제주연구원, 부산연구원, 울산연구원에서 일본 후쿠시마 원전 오염수 해양방류에 따른 대응 방안 연구의 일환으로 수행한 시민 설문조사, 대응 전략, 세부실천과제 등을 비교 분석하여 향후 타 연안도시 정책 입안자들이 실효성 있는 방안 마련을 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 인식조사 결과 모든 지자체 시민들은 과학적 연구결과에 상관없이 해양방류에 대해 부정적 인식이 강한 것으로 나타나 향후 수산업, 관광업계의 피해가 클 것으로 예상된다. 지자체별 대응전략에서는 모든 지자체 공통으로 컨트롤 타워 구축이 가장 시급한 과제로 나타났다. 이는 실효성 있는 대응을 위해 공무원 조직 한계인 직제 중심에서 탈피하여 기능 중심 대응이 필요하기 때문이라고 판단된다. 또한 대응방법에 있어 제주와 부산은 분야별 대응방안을 수립한 반면, 울산시는 방류시점에 따른 단계별 대응방안으로 실질적 대응에 초점을 맞추고 있다. 내용적으로는 수산물 방사능 검사체계 구축, 국민의 불안감 해소를 위한 홍보가 중요한 것으로 나타났다. 향후 2030년까지 지속적으로 후쿠시마 원전 오염수의 해양방류가 예정되어 있는 만큼 지자체 연구기관 간 연구결과 및 성과 공유를 위한 네트워크강화가 필요할 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제32권6호
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• pp.556-576
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• 2023

본 연구에서는 농촌소멸 대응을 위해 농촌 유휴공간을 활용할 수 있는 방안 모색을 목적으로 하였다. 연구는 '유휴시설', '폐교' 주제어를 통해 농촌지역 유휴시설에 관한 인식을 파악함과 동시에 '창업', '청년창업', '청년창업+농촌' 키워드를 토대로 유휴시설의 청년인구 유입을 위한 활성화 방안을 마련하고자 하였다. 연구는 빈도분석 및 주요 키워드 분석, 연결망분석, 감성분석과 국내·외 사례를 검토함으로써 정책 방향 및 방안 모색을 위한 기초자료 제시를 실시하였다. 분석된 결과 첫째, 유휴시설 및 폐교는 지역재생을 위한 요소로서 중요하게 작용하고 있음을 알 수 있었다. 둘째, 농촌지역 청년창업의 경우 농업에 대한 교육뿐만 아니라 거주를 위한 문제가 함께 해결되어야 함을 알 수 있었다. 셋째, 청년계층의 경우 디지털을 활용한 창업에 적극적임으로 농업을 대상으로한 디지털 활용 구축이 필요한 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 국내·외 우수사례를 통해 청년 유입 및 지역활성화를 위해서는 지역주민과 연계되어 창업뿐만 아니라 문화와 교육 등 다양한 플랫폼 역할을 할 수 있는 정책적 방안이 제시되어야 할 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 유휴시설 활용 및 지역재생을 위한 대안 중 하나로 청년인구 유입을 위한 창업인식을 검토함으로써 농촌지역의 청년창업에 관한 시사점을 제시했다는 점에서 의의가 있으며, 현장조사를 통하여 추가적인 해결 방안을 제시한다면 현실에 맞는 정책 목표 설정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1693-1705
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• 2023

국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.77-84
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• 2024

4차 산업혁명 시대에 건설산업은 전통적인 업무 방식에서 디지털 프로세스로 전환하고 있다. 특히, 건설산업의 특성으로 인해 업무 절차의 변경에는 어려움이 따르며, 점진적인 디지털 전환 및 시행착오가 발생하고 있다. 건설현장의 안전관리 분야도 역시 이 흐름을 따라 모든 데이터의 디지털화와 자동화를 목표로 연구 및 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최근의 통계에 따르면, 건설업 안전사고는 계속해서 발생하고 있으며, 안전사고 사망자 수도 줄지 않고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 건설공사 안전관리 종합정보망의 빅데이터를 대규모 언어모델 인공지능을 통해 분석하였다. 분석된 결과는 실시간으로 업데이트가 가능한 상세설계모델로부터 위치정보와 공간적 특성을 반영하여 안전관리가 필요한 현장모델링에 정보를 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 건설현장 안전관리 데이터의 디지털화를 통한 시설물 및 근로자의 안전을 강화하고, 건설사고 예방 및 효과적인 교육 지시를 위한 빅데이터 기반 안전관리 플랫폼 개발을 목표로 한다.