가로수는 도시환경개선과 환경회복기능, 그리고 차단된 도시녹지의 연결통로로 소생태계 서식처 제공의 역할 등 녹색 네트워크의 핵심 및 자연성 회복의 수단으로 중요성이 더욱 강조되고 있다. 그러나 가로수는 일반적으로 도시환경에 적응이 우수한 몇 가지 수종을 선별하여 대단위 식재를 해오고 있어 전 세계적으로 편중화에 대한 문제가 지적되었다. 본 연구는 가로수 선정을 위한 평가기준과 세부지표를 마련하고, 계층적 분석기법(AHP:analytic hierarchy process)을 통해 그 중요도를 도출하였다. 가로유형별 중요도를 보면 상업가로는 경관향상성이 0.2640, 세부지표는 수형이 0.1245로 가장 높았다. 업무가로도 경관향상성이 0.2496, 세부지표는 수형이 0.1177로 가장 높아 상업가로와 유사한 결과를 보였다. 주거가로는 시민편의성이 0.2250, 세부지표는 수형이 0.0936으로 가장 높았다. 일반생활가로는 유지관리성이 0.2479, 수형이 0.1062이었다. 역사경관가로는 지역특성이 0.3488, 세부지표는 상징성이 0.1586, 기념성이 0.1095로 높았다. 생태네트워크가로는 생태계균형성이 0.4266, 세부지표는 종다양성이 0.1643, 자생종이 0.1556으로 높았다. 자동차중심가로는 대기오염저감성이 0.4639, 세부지표는 배기가스 저감이 0.1928, 미세먼지 저감이 0.1765, 이산화탄소 저감이 0.0945로 높게 나타났다. 가로유형별 세부지표 중 수형의 중요도가 공통적으로 높았는데, 이는 가로의 위치 특성 상 가로 경관에 대한 중요성에 대해 높이 인식하고 있는 것으로 판단된다. 본 연구는 가로수 수종 선정 시 가로유형별 특성을 고려하여 평가기준과 세부지표를 설정하고 중요도의 정량적 기준 제시를 통하여 객관적 수종 선정 기준을 도출하였다.
오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 지능형 지속 공격(Advanced Persistent Threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 사이버 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 사이버 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 사안으로, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 사이버 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 현재는 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 사이버 공격을 방어하는데 침입 탐지 시스템에서 생성된 데이터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함한 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 호스트 기반 침입 탐지 데이터를 이용하여 기계학습 알고리즘에 관한 비교 연구를 진행했다. 사용한 알고리즘은 Decision Tree, Naive Bayes, MLP(Multi-Layer Perceptron), Logistic Regression, LSTM(Long Short-Term Memory model), RNN(Recurrent Neural Network)을 사용했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1-Score 지표와 오류율을 측정했다. 그 결과 LSTM 알고리즘의 정확성이 가장 높았다.
도로에 발생하는 포트홀은 운전자들의 안전과 만족도, 차량파손에 직접적으로 영향을 미치는 요소로 실시간에 준하는 검지와 대응이 요구된다. 순찰 빈도를 높이면 포트홀의 조속한 검지와 대응이 가능하나, 많은 인력과 비용, 시간이 소요된다. 또한 포트홀은 우천에 따라 발생특성이 달라지기 때문에 순찰의 효율성을 제고하기 위해서는 경제적 관점과 서비스 제공의 관점에서 최적빈도에 대해 고민해야 할 필요가 있다. 이에 본 연구는 장기간에 걸쳐 수집된 포트홀 발생이력과 기상정보를 활용하여 우천이 포트홀 발생에 미치는 영향과, 지속성, 강우강도의 영향에 대해 정량적 분석을 시도하였다. 그리고 이 결과를 근거로 리스크 기반의 최적화·가변화 순찰 전략을 제시하였다. 분석 결과 우천 시에는 포트홀 발생확률은 2.4배 증가하고, 비가 그친 후에도 그 영향은 3일간 지속됨을 알 수 있었다. 또한 강우강도 1mm 당 포트홀 발생확률은 0.46% 증가하며, 1mm 수준의 적은 비에도 발생특성이 민감하게 반응함도 확인하였다. 이러한 특성에 근거한 포트홀 관리 최적 빈도는 신뢰수준 95% 수준에서 우천 비영향권일 경우 3일에 1회, 영향권에서는 1일 2회 이상의 순찰이 필요하다는 결론이 도출되었다.
국내의 도로교통 소음측정방법은 도로변에서 최대의 교통량이 통행할 것으로 추정되는 시간대에 도로교통 전체 소음을 측정하는 방법(SPB)을 채택하고 있다. 반면 저소음포장의 효과를 측정하기 위하여 타이어 주위에 마이크를 설치하여 타이어/노면의 소음을 직접 측정하는 방법(CPX)도 있다. 측정이 용이한 근접소음 측정결과가 도로 전체의 소음에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 없다. 본 연구에서는 측정이 용이한 CPX법으로 측정한 소음을 이용하여 측정이 매우 까다로운 SPB의 결과를 추정하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 연구방법으로는 한국도로공사에서 실시한 대규모 소음 측정시험결과를 이용하고, 이 시험구간에 대해 실시한 근접소음에 대한 데이터를 활용한다. 한국도로공사에서 실시한 실험결과는 저소음포장이 10.4dB의 소음저감 효과가 있는 것으로 보고되고 있다. 그리고 CPX측정에서는 저소음포장의 소음저감 효과는 평균 10.7dB이었고 이것은 SPB측정법에서 측정된 10.4dB의 소음저감 효과와 유사하며, 측정 위치에 상관없이 소음저감 효과가 나타난다고 보고되고 있다. 본 연구에서는 위치에 상관없이 소음저감 효과가 동일한 이유, 소음 감소량이 유사한 이유, 마이크로폰의 위치에 따른 소음의 변화와 CPX와 SPB 측정치와의 관계를 소음의 합성과 거리감쇠 개념을 이용하여 증명하고 도로교통 소음예측 프로그램에 도로포장의 CPX측정결과를 변수로 포함하는 것이 소음예측의 신뢰성 향상에 매우 중요함을 증명하였다. 도로교통소음에는 도로포장의 종류와 상태가 큰 영향을 미침에도 불구하고 소음의 예측에 도로포장에 대한 영향은 하나의 상수로 표현되고 있다. 도로포장의 종류와 상태를 반영하는 소음의 측정과 예측이 필요하다.
치수 관련 사업이나 재해대책 수립의 기초 단계인 경제성 평가는 미래에 발생할 가능성이 있는 홍수로 인한 피해액을 예측하는 중요한 과정이지만, 결과를 검증하는데 어려움이 있다. 따라서 정확한 피해액을 예측하기 위해서는 공학적 측면과 경제적 측면을 모두 고려하여야 하므로, 조사·분석의 범위가 매우 넓다. 그러나 미계측유역은 관련 자료의 수집에 제한이 있어 홍수로 인한 경제적 손실규모를 예측하는 데 어려움이 있으며, 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 위성자료 기반의 분포형 유출 및 침수해석 모형을 활용하여 미계측유역인 대동강유역 내 평양시에 대한 침수해석을 수행하였으며, 수집 가능한 사회·경제지표와 침수해석 결과를 종합하여 홍수피해액을 추산하는 방법론을 제시하였다. 분포형 유출해석과 침수해석 모형은 한국건설기술연구원에서 개발한 GRM (Grid based Rainfall-runoff Model)과 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model)를 활용하였으며, 홍수피해액은 간편법과 개선법의 방법론에 수집 가능한 사회·경제지표를 대입하는 형식으로 추산하였다. 연구 결과 미계측유역의 위성자료와 사회·경제지표를 기존의 방법론에 대입한 홍수피해액 추산이 가능하였으며, 추후 자료 수집 기술의 발달로 사용 가능한 자료의 종류와 범위가 넓어지면 자료의 구득이 어려운 타 지역에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.
최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.
전 세계적으로 도시화로 인해 파괴된 자연물 순환시스템 회복을 위해 저영향개발 (Low Impact Development, LID) 시설에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만, LID 시설 용량 적정성 평가를 위한 종합적인 분석이 이루어지지 않아 LID 시설 도입에 많은 어려움이 제기되고 있다. 본 연구에서는 LID 시설 4개소(식생수로, 식생여과대, 식생체류지 및 투수블록)의 강우 모니터링 결과를 바탕으로 저감 효율 및 적정 용량 산정 방안을 분석하였다. WQV과 WQF을 설계 기준으로 하는 LID 시설의 강우 유출수(37%) 및 오염물질(TSS, BOD, TN 및 TP) 별 저감 효율(20% ~ 37.1%)이 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 용량 적정성 평가를 위한 SA/CA 그래프 도출 결과 모든 항목에서 결정계수 0.5 이상(비선형회귀모형 기준)으로 나타났으며, 특히 강우 유출수 및 TP에서 높은 결정계수를 보였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 LID 시설의 구조적 차이를 고려한 'SA/CA & L/CA' 그래프 도식 결과, 'SA/CA'보다 강우 유출수, TSS 및 TP 결정계수가 향상됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 LID 시설의 용량 적정성 평가를 위한 'SA/CA & L/CA' 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 일반화 및 표준화를 위한 추가적인 연구를 수행할 필요가 있다.
데이터의 증가와 AI 기술의 발전에 따라 전 세계적으로 데이터의 활용성을 높이고자 통합 데이터 전략 및 정책 수립이 활발히 진행되고 있다. 최근 연구 분야에서도 국가주도적으로 연구데이터를 활용하기 위해 세계적으로 인프라 사업 및 관리·활용 체계 마련이 이뤄지고 있으며 국내 역시 연구데이터의 검색과 공유를 위한 플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있다. 국립재난안전연구원은 국가 재난과 안전관리 총괄 연구기관으로서 재난안전과 관련한 방대한 연구를 수행해 왔으나, 일관성 있는 데이터 관리 체계 및 생산 데이터에 대한 메타데이터 부재, 데이터 활용을 위한 전문인력과 관리 정책 부족 등 원활한 데이터 관리 및 활용이 미흡한 실정이다. 이에 데이터 기반 연구 패러다임의 전환을 위해 재난안전연구데이터의 통합 관리, 활용을 위한 기본계획과 목표모델 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 원내 데이터 통합 관리의 필요성과 실제 수요를 기반으로 데이터 표준화 및 관리 체계 일원화, 전담 조직/인력 구성 등 차별화된 데이터 거버넌스 마련의 필요성을 도출할 수 있었다. 도출된 시사점을 반영한 목표모델의 실효성을 검증하기 위해 파일럿 모델 구축 및 주요 개선 방안을 도출하여 향후 재난안전연구데이터 관리 시스템 구축을 위한 실행 과제로 삼고자 한다.
기후변화로 인한 이상기후 현상 증가와 도시화로 인한 불투수면의 증가로 인해 유역 물순환 관리 패러다임이 변화하고 있는 실정이다. 국내외에서는 물순환 왜곡현상을 억제해 줄 수 있는 저영향개발기술을 기반으로 연구가 지속적으로 진행중이다. 본 연구에서는 저영향개발 적용을 하기에 앞서 물순환 왜곡현상을 반영할 수 있는 요소 P, S, R값을 산정하여, 낙동강 유역을 대상으로 148 소유역별 PSR 지수를 산정하였다. PSR지수는 토지피복도 1975년을 기준으로 2019년 현재까지의 불투수면 변화율을 나타내는 압력지수 P, 기준에서 현재까지 각 소유역별 물순환 변화율을 나타내는 현상지수 S, 현시점에서 저영향개발 적용가능 면적 대책지수 R을 산정하여, 표준거리 d값 산정을 통해 PSR지수를 산정한다. PSR 지수값이 낮을수록 우선 관리 유역에 해당하며, 물순환 회복 우선 관리 유역으로는 1(서낙동강A), 2(낙동강하구언), 87(신천하류), 90(금호강하류), 91(진천천), 147(서낙동강B) 등 순으로 산정되었다. 대권역내 소유역별 물순환 우선관리 순서에 따라 효율적으로 저영향개발요소를 적용하면 물순환 왜곡현상 회복에 기여할 것으로 사료된다.
Objectives This study aimed to assess the effects of oral administration of deer antler extracts on an osteoporosis-induced animal model. We analyzed the results of using deer antler single extracts on animal models with osteoporosis through a systematic review and meta-analysis. Methods We included osteoporosis studies in animal experiments that administrated deer antler extracts orally. We searched the following 13 databases without a language restriction: PubMed, EMBASE, Cochrane Library, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang, Korean Medical Database (KMbase), National Digital Science Library (NDSL), Korean Traditional Knowledge (Koreantk), Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS), Research Information Sharing Service (RISS), Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI), and Koreanstudies Information Service System (KISS). We used Systematic Review Centre for Laboratory Animal Experimentation's risk of bias tool for assessing the methodological quality of the included studies. Results A total of 299 potentially relevant studies were searched and 11 were included for a systematic review. Nine studies used a single deer antler extract. A study compared the effects of single extracts of deer antler and antler glue, while another study compared the effects of three single extracts of deer antler, old antler, and antler glue. For evaluating the intervention effect, bone mineral density (BMD) was measured as the primary outcome, while the histomorphometric indicators of the bone and serum alkaline phosphatase and osteocalcin levels were used as the secondary outcome variables. On conducting a meta-analysis of studies on single deer antler extract, BMD was observed to be significantly increased compared to that in control group (standardized mean difference [SMD]=2.11; 95% confidence interval [CI]=1.58~2.65; Z=7.75; p<0.00001; I2=56%). As a result of meta-analysis, according to the concentration of deer antler, the group with high concentration showed statistically significantly higher BMD than the group with low concentration (SMD=1.28; 95% CI=0.74~1.82; Z=4.63; p<0.00001; I2=9%). Conclusions The research shows that the deer antler extracts have significant anti-osteoporotic effects on the osteoporosis-induced animal model. However the studies included in this research had a high methodological risk of bias. This indicates the requirement of considerable attention in the interpretation of the study results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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