• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.751-764
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• 2023

강원특별자치도는 태백산맥을 중심으로 지방에 따라 기후 특성이 매우 다르며, 국지성 호우가 빈번하게 발생하는 지역이다. 호우재해는 발생 시간이 짧고, 시공간적 변동성이 매우 커 많은 인명 및 재산피해를 유발한다. 최근 10년(2012~2021)간 강원지역 호우피해 발생 횟수는 28건이고, 평균 발생 피해액은 456억 원가량으로 집계되었다. 호우재해를 저감하기 위해선 지역단위의 재난관리 방안을 수립해야 한다. 특히나 현재 운영 중인 호우특보 기준은 획일화되어 지역 특성을 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구는 강원특별자치도에 위치한 특보구역을 대상으로 침수유발 강우량을 고려한 호우특보 기준을 제안하고자 한다. 특보구역별 침수유발 강우량 대푯값 분석 결과 평균값이 호우특보 발령 기준과 유사했고, 이를 본 연구의 호우특보 기준으로 선정하였다. 호우특보 기준 검토를 위한 강우사상으로 2019년 태풍 미탁, 2020년 태풍 마이삭과 하이선, 2023년 태풍 카눈 강우사상을 적용했고, Hit Rate 정확도 검증 결과 강릉평지 72%, 원주 98%로 본 연구는 실제 특보를 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 호우특보 기준은 위기경보 단계(관심, 주의, 경계, 심각)와 위계가 동일하여 선제적 호우재해 대응이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 호우재해 대응의 획일적 의사결정 시스템을 보완하고, 이를 토대로 지역별 재해위험성을 고려한 호우특보 기준으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권8호
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• pp.990-1010
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• 2009

이 연구에서는 뇌기반 진화적 교육 원리를 도출하기 위하여, 인간 뇌의 구조적 기능적 특징, 개체간과 개체내에서 일어나는 생물학적 진화, 뇌내에서 일어나는 진화적 과정, 과학 자체와 개별 과학자의 과학적 활동에 내재된 진화적 속성에 관한 연구물을 리뷰하였다. 이렇게 하여 도출된 인간 뇌의 주요 특징과 생성-선택-파지를 핵심 요소로 하는 보편 다윈주의 혹은 보편 선택주의를 토대로, 뇌기반 진화적 과학 교수 학습 모형을 개발하였다. 이 모형은 세 가지 요소와 세 가지 단계 및 평가로 이루어진다. 세 가지 요소는 정의적, 행동적, 인지적 요소이고, 각 요소를 구성하는 세 단계는 다양화 $\rightarrow$ 비교 선택 $\rightarrow$ 확장 적용(ABC-DEF; Affective, Behavioral, Cognitive components - Diversifying$\rightarrow$Emulating, Estimating, Evaluating $\rightarrow$ Furthering steps)이다. 이 모형에서 정의적 요소 (A)는 인간 뇌에서 감성을 관장하는 대뇌변연계에 토대를 두고 자연 사물과 현상에 대한 학습자의 흥미 호기심과 관련된다. 행동적 요소(B)는 시각 정보를 처리하는 후두엽, 언어 정보의 이해.생성과 관련된 측두엽, 감각운동 정보를 처리하는 감각운동령을 수반하고 과학적 활동의 직접 해보기와 관련된다. 인지적 요소(C)는 사고, 계획, 판단, 문제해결과 관련된 전두엽합령에 토대를 둔다. 이 모형은 이러한 측면에서 '뇌기반(brain-based)'이다. 이 모형의 세 가지 각 요소를 구성하는 세 단계에서, 다양화 단계(D)는 각 요소에서 다양한 변이체를 생성하는 과정이고, 가치나 유용성에 비추어 비교.선택하는 단계(E)는 변이체들 중 유용하거나 가치 있는 것을 검증하여 선택하는 과정이며, 확장.적용 단계(F)는 선택된 것을 유사한 상황으로 확장하거나 적용하는 단계이다. 이 모형은 이러한 측면에서 '진화적(evolutionary)'이다. ABC 세 요소에 대해, 과학적 활동에서 감성적 요인이 출발점으로 갖는 중요성과 뇌에서 사고 기능과 관련되는 신피질에 비해 감성을 관장하는 대뇌변연계의 우세한 역할을 반영하여 DARWIN (Driving Affective Realm for Whole Intellectual Network) 접근법을 강조한다. 이 모형은 학교 현장에서 다루는 과학 주제와 학생의 특징에 따라 다양한 형태와 수준으로 융통성 있게 실행될 수 있다.

• 한국농공학회지
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• 제19권1호
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• pp.4296-4311
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• 1977

This study was conducted to derive an Instantaneous Unit Hydrograph for the accurate and reliable unitgraph which can be used to the estimation and control of flood for the development of agricultural water resources and rational design of hydraulic structures. Eight small watersheds were selected as studying basins from Han, Geum, Nakdong, Yeongsan and Inchon River systems which may be considered as a main river systems in Korea. The area of small watersheds are within the range of 85 to 470$\textrm{km}^2$. It is to derive an accurate Instantaneous Unit Hydrograph under the condition of having a short duration of heavy rain and uniform rainfall intensity with the basic and reliable data of rainfall records, pluviographs, records of river stages and of the main river systems mentioned above. Investigation was carried out for the relations between measurable unitgraph and watershed characteristics such as watershed area, A, river length L, and centroid distance of the watershed area, Lca. Especially, this study laid emphasis on the derivation and application of Instantaneous Unit Hydrograph (IUH) by applying Nash's conceptual model and by using an electronic computer. I U H by Nash's conceptual model and I U H by flood routing which can be applied to the ungaged small watersheds were derived and compared with each other to the observed unitgraph. 1 U H for each small watersheds can be solved by using an electronic computer. The results summarized for these studies are as follows; 1. Distribution of uniform rainfall intensity appears in the analysis for the temporal rainfall pattern of selected heavy rainfall event. 2. Mean value of recession constants, Kl, is 0.931 in all watersheds observed. 3. Time to peak discharge, Tp, occurs at the position of 0.02 Tb, base length of hlrdrograph with an indication of lower value than that in larger watersheds. 4. Peak discharge, Qp, in relation to the watershed area, A, and effective rainfall, R, is found to be {{{{ { Q}_{ p} = { 0.895} over { { A}^{0.145 } } }}}} AR having high significance of correlation coefficient, 0.927, between peak discharge, Qp, and effective rainfall, R. Design chart for the peak discharge (refer to Fig. 15) with watershed area and effective rainfall was established by the author. 5. The mean slopes of main streams within the range of 1.46 meters per kilometer to 13.6 meter per kilometer. These indicate higher slopes in the small watersheds than those in larger watersheds. Lengths of main streams are within the range of 9.4 kilometer to 41.75 kilometer, which can be regarded as a short distance. It is remarkable thing that the time of flood concentration was more rapid in the small watersheds than that in the other larger watersheds. 6. Length of main stream, L, in relation to the watershed area, A, is found to be L=2.044A0.48 having a high significance of correlation coefficient, 0.968. 7. Watershed lag, Lg, in hrs in relation to the watershed area, A, and length of main stream, L, was derived as Lg=3.228 A0.904 L-1.293 with a high significance. On the other hand, It was found that watershed lag, Lg, could also be expressed as {{{{Lg=0.247 { ( { LLca} over { SQRT { S} } )}^{ 0.604} }}}} in connection with the product of main stream length and the centroid length of the basin of the watershed area, LLca which could be expressed as a measure of the shape and the size of the watershed with the slopes except watershed area, A. But the latter showed a lower correlation than that of the former in the significance test. Therefore, it can be concluded that watershed lag, Lg, is more closely related with the such watersheds characteristics as watershed area and length of main stream in the small watersheds. Empirical formula for the peak discharge per unit area, qp, ㎥/sec/$\textrm{km}^2$, was derived as qp=10-0.389-0.0424Lg with a high significance, r=0.91. This indicates that the peak discharge per unit area of the unitgraph is in inverse proportion to the watershed lag time. 8. The base length of the unitgraph, Tb, in connection with the watershed lag, Lg, was extra.essed as {{{{ { T}_{ b} =1.14+0.564( { Lg} over {24 } )}}}} which has defined with a high significance. 9. For the derivation of IUH by applying linear conceptual model, the storage constant, K, with the length of main stream, L, and slopes, S, was adopted as {{{{K=0.1197( {L } over { SQRT {S } } )}}}} with a highly significant correlation coefficient, 0.90. Gamma function argument, N, derived with such watershed characteristics as watershed area, A, river length, L, centroid distance of the basin of the watershed area, Lca, and slopes, S, was found to be N=49.2 A1.481L-2.202 Lca-1.297 S-0.112 with a high significance having the F value, 4.83, through analysis of variance. 10. According to the linear conceptual model, Formular established in relation to the time distribution, Peak discharge and time to peak discharge for instantaneous Unit Hydrograph when unit effective rainfall of unitgraph and dimension of watershed area are applied as 10mm, and $\textrm{km}^2$ respectively are as follows; Time distribution of IUH {{{{u(0, t)= { 2.78A} over {K GAMMA (N) } { e}^{-t/k } { (t.K)}^{N-1 } }}}} (㎥/sec) Peak discharge of IUH {{{{ {u(0, t) }_{max } = { 2.78A} over {K GAMMA (N) } { e}^{-(N-1) } { (N-1)}^{N-1 } }}}} (㎥/sec) Time to peak discharge of IUH tp=(N-1)K (hrs) 11. Through mathematical analysis in the recession curve of Hydrograph, It was confirmed that empirical formula of Gamma function argument, N, had connection with recession constant, Kl, peak discharge, QP, and time to peak discharge, tp, as {{{{{ K'} over { { t}_{ p} } = { 1} over {N-1 } - { ln { t} over { { t}_{p } } } over {ln { Q} over { { Q}_{p } } } }}}} where {{{{K'= { 1} over { { lnK}_{1 } } }}}} 12. Linking the two, empirical formulars for storage constant, K, and Gamma function argument, N, into closer relations with each other, derivation of unit hydrograph for the ungaged small watersheds can be established by having formulars for the time distribution and peak discharge of IUH as follows. Time distribution of IUH u(0, t)=23.2 A L-1S1/2 F(N, K, t) (㎥/sec) where {{{{F(N, K, t)= { { e}^{-t/k } { (t/K)}^{N-1 } } over { GAMMA (N) } }}}} Peak discharge of IUH) u(0, t)max=23.2 A L-1S1/2 F(N) (㎥/sec) where {{{{F(N)= { { e}^{-(N-1) } { (N-1)}^{N-1 } } over { GAMMA (N) } }}}} 13. The base length of the Time-Area Diagram for the IUH was given by {{{{C=0.778 { ( { LLca} over { SQRT { S} } )}^{0.423 } }}}} with correlation coefficient, 0.85, which has an indication of the relations to the length of main stream, L, centroid distance of the basin of the watershed area, Lca, and slopes, S. 14. Relative errors in the peak discharge of the IUH by using linear conceptual model and IUH by routing showed to be 2.5 and 16.9 percent respectively to the peak of observed unitgraph. Therefore, it confirmed that the accuracy of IUH using linear conceptual model was approaching more closely to the observed unitgraph than that of the flood routing in the small watersheds.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권3호
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• pp.374-383
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• 2010

본 연구에서는 기상조건에 영향을 받지 않고 레이더산란 측정을 할 수 있는 X-band 안테나 기반 자동관측 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 벼 생육시기에 따른 편파별 후방산란계수 변화와 벼 생육인자 변화를 관측하고, 후방산란계수와 벼 생육인자와의 관계를 분석을 통해 최적조건의 후방산란계수를 이용한 벼 생육을 추정하였다. 벼 생육시기에 후방산란계수 변화를 관측해 본 결과 생육초기에는 VV-편파가 HH, HV/VH-편파 보다 후방산란계수가 높게 나타났고, 모든 편파별 후방산란계수가 벼 유수형성기 (7월 말경)까지 증가하다가 그 후 감소 한 후 9월 초순이후 다시 증가하는 dual-peak 현상을 뚜렷이 나타났다. 동시에 생육시기에 따른 생체중, 이삭 건물중, 엽면적지수, 초장 등 벼 생육인자들의 생육 변화를 관측해 보았는데 생체중, 엽면적지수, 초장은 6월 중순부터 7월 하순까지 편파별 후방산란계수와의 변화 경향이 비슷하게 나타났고, 이삭 건물중의 경우 특히 VV-편파 후방산란계수가 9월 초순에서 10월 초순까지 변화 경향이 동일하게 나타났다. 편파별 후방산란계수와 벼 생육인자와의 상관관계를 분석한 결과 엽면적지수, 생체중은 6월 중순 (DOY 168)부터 7월 하순 (DOY 209) 시기에 HH-편파 후방산란 계수와 상관관계가 높았고, 초장은 같은 시기에 VV-편파 후방산란계수와 관계가 높게 나타났다. 이삭 건물중의 경우 벼 출수기가 끝나고 결실기로 접어드는 9월 초순 (DOY 244) 부터 10월 초순 (DOY 276) 시기에 VV-편파 후방산란계수와 상관관계가 높게 나타났다. 이 결과를 바탕으로 벼 생육인자와 상관이 높게 나타난 편파별 후방산란계수를 이용하여 벼 생육을 추정하였다. 엽면적지수는 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 2007년도 실측값과 2008년도 추정 경험 모형을 비교해본 결과 비교적 오차가 작았고 (RMSE=0.43), 상관관계가 높은 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 2007년도 생체중 실측값과 생체중 추정 모형 (2008년도)을 비교해 본 결과 RMSE가 41.0 g $m^{-2}$ 으로 비교적 작은 오차를 보여 생체중 추정 모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 또한 초장의 경우 실측값 (2007년)과 초장 추정 모형 (2008년)을 비교 분석한 결과 오차 범위가 비교적 작게 나타났고 (RMSE=6.93 cm), VV-편파 후방산란계수를 이용해 얻은 이삭 건물중 추정 경험 모형 (2008년도)과 2007년도 이삭 건물중 실측값과의 관계를 통해 추정식을 검증한 결과 RMSE=0.35 g/m2 을 보여 이삭 건물중 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구결과에서는 Kim et al. (2009)이 일정한 간격을 두고 수동조건으로 관측한 결과와 비교해서 벼 생육시기에 따른 편파별 후방산란계수 변화 경향이 뚜렷하게 나타났고, 이 후방산란계수를 이용하여 벼 생육인자와의 관계 및 추정 결과에서도 기존 결과보다 상관관계 및 생육추정 모형 유효성이 높게 나타났다. 본 연구 결과를 통해 X-band 산란계 자동측정 시스템을 이용하여 벼 생육을 예측 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제12권6호
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• pp.665-676
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• 2003

본 연구는 서울지역의 PM$_{2.5}$의 화학적 조성을 조사하기 위하여 2000년 10월 1일부터 200l년 9월 26일까지 계절별(봄, 여름, 가을 겨울)로 PM$_{2.5}$ dichotomous air sampler를 이용하여 포집한 후, ICP-MS를 이용하여 검출한계 이상인 13가지의 중금속 성분(Al, As, Ba, Ca, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Pb, Si, V, Zn)과 IC를 이용하여 5가지의 수용성 이온성분($Na^{+}$, NH$_4$$^{+}$, Cl￣, NO$_3$$^{-}$ , SO$_4$$^2$￣)을 측정/분석하였다. 분석결과에 얻어진 PM$_{2.5}$의 농도와 화학적 성분의 농도를 계절별로 비교하였으며, 중금속 성분의 정성적인 발생원의 기여도를 파악하기 위하여 주성분 분석을 실시하였다.1) 조사기간 중 PM$_{2.5}$의 계절별 농도는 겨울(33.91 $\mu\textrm{g}$/㎥) > 봄(28.79 $\mu\textrm{g}$/㎥) > 가을(18.62 $\mu\textrm{g}$/㎥) >여름(14.92 $\mu\textrm{g}$/㎥) 순으로 조사되어 주로 겨울철에 대기중 PM$_{2.5}$의 농도가 높은 것을 확인할 수 있었다. PM$_{10}$에 대한 PM$_{2.5}$의 기여도는 33.7~83.5 %로 나타났으며, PM$_{2.5}$PM$_{10}$의 평균비는 0.54로 조사되었고, 회귀분석에서 PM$_{10}$=4.20PM$_{2.5}$+.9.91, $R^2$=0.73 (p < 0.05)의 회귀관계식을 나타나 PM$_{2.5}$로 PM$_{10}$을 73% 수준에서 설명할 수 있었으며 통계적으로 유의한 값을 보였다. 2) PM$_{2.5}$의 중금속 성분은 Si > Fe > Al> Zn >Ca>Ba>V>Pb>As>Cu>Cr>Cd 순으로 높은 농도를 보였다. 중금속 성분의PM$_{2.5}$PM$_{10}$의 비는 인위적인 발생원에서 기인하는 Cd, Cr, Pb, V, Zn과 같은 중금속 성분의 비율이 높은 조사되었고, 자연적인 발생원에서 기인하는 Al, Ca, Fe, Mn, Si와 같은 중금속 성분의 비율이 낮게 조사되었다 특히 Al, Ca, Fe의 비율이 봄철에 높아 중국에서 발생한 황사의 영향을 받은 것으로 사료된다. 3) PM$_{2.5}$ 중 이온 성분의 농도는 NO$_3$￣ > SO$_4$$^2$￣ > Cl￣ > NH$_4$$^{+}$ 순으로 조사되었으며, PM$_{2.5}$PM$_{10}$의 비를 조사한 결과, NO$_3$￣,SO$_4$$^2$￣, Cl￣의 비율이 높아 PM$_{10}$에 포함되어 있는 PM$_{2.5}$가 산성오염물질에 많은 영향을 받는 것으로 조사되었다 4) PM$_{2.5}$의 정성적인 발생원을 추정하기 위해 중금속 성분에 대한 주성분 분석의 결과 3개의 주성분으로 나누어 졌으며, 주요 발생원은 자연발생원인 토양성분과 석유연료 연소에서 배출되는 성분으로 추정되어 이 발생원이 중금속 성분 농도에 영향을 미치는 것으로 사료되며, PM$_{2.5}$의 화학적 성분은 지역여건과 기상조건, 계절변동에 많은 영향을 받는 것으로 사료된다. 이상의 연구결과에서 PM$_{10}$에 비해 인체에 유해한 화학적 성분(중금속, 이온 성분)이 포함되어 있는 PM$_{2.5}$에 대한 철저한 관리 및 규제 설정이 요구되며, 측정지점의 특성상 자동차 배기가스와 금속제련 및 가공에 의한 영향을 주로 받는 것으로 추정되었다 또한 지역여건과 기상조건에 영향을 많이 받는 PM$_{2.5}$에 대한 지속적인 연구와 자료축적이 요구되고 발생원에 대한 정량적인 기여도를 평가하기 위한 연구가 필요하다고 생각된다. 연구가 필요하다고 생각된다.기 위한 연구가 필요하다고 생각된다. 연구가 필요하다고 생각된다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제17권4호
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• pp.283-296
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• 2014

본 연구에서는 연안오염총량관리가 시행되고 있는 시화호 유역에서 비점오염 형태로 유입되는 중금속 유출 특성, 오염도 및 위해성을 평가하기 위하여 반월 스마트 허브(산업단지)에 위치한 강우유출수 내 용존성과 입자성 중금속(Co, Ni, Cu, Zn, Cd 및 Pb)을 조사하였다. 용존성 Co와 Ni은 강우초반에 농도가 높고 이후 감소하는 경향을 보였으나, 나머지 용존성 중금속과 입자성 중금속은 강우량 증가에 따라 농도가 큰 폭으로 증가하는 경향을 보였다. 총 중금속 중 입자성 중금속이 차지하는 상대적인 비율은 Pb이 97.2%로 가장 높고 Cu>Cd>Co>Zn>Ni순이었으며, 입자-용존 분배계수($K_d$) 결과는 강우유출수 내 존재하는 Pb는 다른 중금속에 비해 빠르게 입자형태로 제거되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 1일의 강우 이벤트 동안 2개의 토구를 통해 유출되는 총 중금속의 유출량은 Co 2.21 kg, Ni 30.5 kg, Cu 278.3 kg, Zn 398.3 kg, Cd 0.39 kg 및 Pb 40.0 kg로 나타났다. 연안오염총량관리제도가 시행되고 있는 시화호의 유역면적, 연간 강우량 등을 고려할 때 막대한 양의 중금속이 비점오염의 형태로 시화호로 유입되고 있음을 알 수 있었다. 무엇보다 강우유출수 내 용존성 Ni, Cu 및 Zn의 평균농도는 급성 독성을 나타내는 수질기준(급성 단기기준)를 초과하고 있으며, 입자성 중금속 역시 모든 원소가 배경농도에 비해 농축도(오염도)가 매우 높고, 국내 퇴적물 관리기준(PEL)을 큰 폭으로 초과하고 있어, 주변 해역 환경 및 생태계에 악영향을 미칠 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.811-827
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• 2018

본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.311-326
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• 2018

H.264/AVC-MPEG의 JM v10.2 코드 기반에서 QCIF ($176{\times}144$) 해상도를 가지는 News 샘플 영상을 사용하여 실험을 하였다. 암호화를 하게 될 관심영역(Region of Interest, ROI)이 H.264 표준의 움직임 예측 및 보상의 특성상 연속적으로 각 프레임마다 불필요하게 참조하여 드리프트를 발생시켰다. 드리프트를 완화하기 위해 암호화가 된 I픽처를 특정 주기로 재삽입하는 최신 관련연구의 방법은 추가 연산량 증가로 이어져 영상 전체의 비트레이트 오버헤드가 증가하는 요인이 된다. 따라서 움직임 예측 및 보상 단계에서 각 프레임마다 암호화가 될 관심영역에서의 Block과 Frame의 참조 탐색 범위를 제한하고, 암호화가 되지 않을 비관심영역에서의 참조 탐색 범위는 정상적인 인코딩 효율을 유지하기 위해 제한하지 않는다. 이와 같이 특정 참조 탐색 범위가 제한된 영상 인코딩을 한 후, 영상 속 개인정보 보호를 위해 얼굴과 같이 개인 식별이 가능한 관심영역에 대해 RC4 비트스트림 암호화 하는 방법을 제안한다. 그리고 동일한 환경의 조건에서 암호화되지 않은 원본 영상과 최신 관련연구 방법과 본 연구의 제안 방법을 각각 구현한 후, 실험 결과들을 비교 분석하였다. 최신 관련연구 방법과 다르게 제안방법을 통해 시간상 드리프트를 완화하면서, 제안방법이 적용된 영상 전체의 비트레이트 오버헤드가 원본 영상보다 2.35% 증가되고 최신 관련연구 방법보다 14.93% 감소되었다. 이와 같이 향상된 결과는 본 연구의 실험을 통해 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권3호
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• pp.451-463
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• 2018

본 연구는 서울지역에서 2015년 1월부터 12월까지 정지궤도 천리안 위성(Communication Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 해양 탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)의 에어로졸광학두께(Aerosol Optical Depth, AOD)로부터 지상 초미세먼지(Particulate Matter; $PM_{2.5}$) 농도를 추정하기 위한 계절별 경험/통계모델을 개발했다. 행성경계층고도(Planetary Boundary Layer Height, PBLH) 그리고 에어로졸 수직 비율(Vertical Ratio of Aerosol, VRA)을 사용한 두 가지 수직보정방법과 흡습성장계수(Hygroscopic growth factor, f(RH))로부터의 습도보정방법이 각각의 경험적 모델에 적용된 결과 AOD에 대한 수직 보정과 $PM_{2.5}$에 대한 지표 습도보정이 모델 성능 향상에 중요한 역할을 했다. AOD-$PM_{2.5}$ 사이에 관련이 있다고 알려진 기상인자들(온도, 풍속, 시정)을 추가적으로 사용하여 다중 선형 회귀모델을 구성한 결과 경험모델에 비해 $R^2$값이 최대 0.25 증가했다. 본 연구에선 AOD-$PM_{2.5}$ 모델의 계절별, 월별, 시간별 특성을 분석하고 계절별로 구분하여 모델을 구성한 결과 고농도 사례에서 과소평가 되던 경향이 개선됨을 알 수 있고 관측된 $PM_{2.5}$와 추정된 $PM_{2.5}$의 월 및 시간변동성은 서로 경향성이 일치했다. 따라서 정지궤도 위성 AOD를 이용하여 지상 $PM_{2.5}$ 농도를 추정한 본 연구의 결과는 향후 발사 예정인 GK-2A와 GK-2B에 적용 가능할 것으로 기대된다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제49권1호
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• pp.76-81
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• 2006

목 적 : 뇌종양에 의한 임상증상은 뇌종양 발생의 발생위치와 밀접한 관계를 가지는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 소아 뇌종양 환자에서 발생위치에 따라 증상의 차이와 증상 발현시부터 보호자와 의료진이 종양을 의심하고 진단하기까지 걸리는 시간의 차이에 대해 조사하였다. 방 법 : 1996년 7월부터 2004년 6월까지 인하대학교병원 소아과에서 뇌종양으로 진단받은 15세 이하의 환아를 대상으로 종양의 위치와 증상, 보호자와 의료진이 증상이 나타나기부터 진단을 하기까지 얼마의 시간이 경과했는지에 관해 후향적 고찰을 시행하였다. 발생위치는 방사선검사상(자기공명영상)에서 나타난 위치에 따른 진단을 근거로 분류하였다. 결 과 : 뇌종양으로 진단 받은 환아는 모두 45명이었고 남아가 27명, 여아가 18명이었다. 대상 환아에서 발병연령의 중앙값은 천막상부는 6.0세, 천막하부는 7.0세로 두 군간의 유의한 차이는 없었다. 발생위치는 천막상부에 24명(53.3%), 천막하부에 21명(46.6%) 발생하였고 천막상부 종양에서는 대뇌반구 및 측뇌실 종양이 14명(58.3%), 터키안 상부 종양이 7명(29.1%), 송과체 및 제3 뇌실 후반부종양이 3명(12.5%)을 각각 차지하였으며 천막하부 종양에서는 소뇌충부 및 제4 뇌실종양이 12명(57.1%), 소뇌 반구종양이 4명(19.1%), 뇌간 종양이 5명(23.8%)을 차지하였다. 종양으로 진단시 환아들의 주증상은 천막상부 종양에서는 경련이 9명(37.5%)으로 가장 많았고 두통은 3명(12.5%)을 차지한 반면 천막하부 종양에서는 두통이 8명(38.0%)으로 가장 많았고 경련이 1명(4.8%)으로 조사되어 천막상부 종양에서는 경련이 천막하부에 비하여 많이 나타났고(P=0.012) 천막하부 종양에서는 두통이 천막상부에 비하여 많은 것으로 나타났다(P=0.046). 이밖에도 천막상부 종양에서는 성장지연(2명), 성조숙증(2명) 등이, 천막하부 종양에서는 운동실조(3명), 구토(3명) 등이 우세하게 나타났으나 통계학적으로 유의성은 없었다. 보호자가 증상 인식 후 병원을 내원하기까지 기간은 천막상부는 중앙값이 6일(즉시-8개월), 천막 하부는 중앙값이 30일(즉시-2개월)로 나타났으나 두 군간의 유의한 차이는 없었다(P=0.088). 병원에 내원 후 의료진이 진단하기까지 기간은 천막상부와 하부에서 모두 내원 즉시 의심을 하여 방사선검사로 확진된 경우가 대부분 이었으나 천막상부의 경우 6년, 하부의 경우 7개월까지 지연된 예가 있었다. 결 론 : 소아에서 뇌종양이 진단될 때 천막상부 종양에서는 경련이 천막하부 종양에서는 두통이 각각 가장 많은 비중을 차지하였다. 보호자가 증상을 발견하고 내원하는 기간과 병원에 내원 후 종양이 진단되기까지 기간은 오래 걸리지 않는 경향을 보였지만, 두통이나 경련으로 내원하는 소아환자에서 자세한 병력청취와 신경학적 검사 및 두개 방사선 영상검사를 통해 뇌종양을 의심하는 것이 중요하다.