• 한국산림과학회지
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• 제108권1호
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• pp.29-39
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• 2019

본 연구는 조림 후 시비 처리에 따른 리기다소나무 벌채지 내 식재된 느티나무 조림지의 토양 특성 변화와 조림목의 초기 생육 특성을 분석하여 조림목의 생존 및 품질 향상을 위한 적정 시비량을 제시하고자 수행되었다. 연구 대상지는 경기도 포천시에 위치한 광릉시험림이며, 2011년 3월 말 느티나무 용기묘 1-0을 3000본 $ha^{-1}$ 밀도로 식재하였다. 2011년부터 2013년까지 매년 5월에 산림용고형복합비료(N:P:K=3:4:1)를 이용하여 3가지 수준(대조구: 무시비, F1: $180kg\;ha^{-1}$, F2: $360kg\;ha^{-1}$)에 따라 시비 처리를 하였다. 시비 처리 전(2011년)과 후(2012, 2017년)에 조림지의 토양 특성을 분석하였고, 느티나무 조림목의 근원경과 수고를 2011년부터 2016년까지 측정하여 H/D율과 수간 재적을 계산하였다. 시비 수준에 따른 토양 특성은 조사 시기별 차이는 없었으나, 조림 후 시간 경과에 따라서는 전질소 및 유효인산 농도가 감소하다가 증가하였다. 시비 수준에 따른 느티나무 조림목의 근원경, 수고 및 수간 재적 생장은 식재 2년차부터 F2 처리구에서 다른 조사구보다 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 이는 느티나무 조림목이 초기 생장 시 많은 양분을 필요로 하는 것을 보여준다. 또한 생존율은 대조구에서 가장 낮았는데 이는 식재 초기에 생장 저하로 하층 식생과의 경쟁에서 우위를 점하지 못했기 때문으로 판단된다. 그러나 식재 6년 후부터 F1과 F2 처리구간 조림목의 수고와 수간 재적 생장 차이가 없어 결과적으로는 리기다소나무 벌채지 내 느티나무 식재 시 조림목의 생존 및 품질 향상과 경제적 효율성을 동시에 만족시키기 위해서는 F1 수준의 시비량을 제안할 수 있다.

• 기록학연구
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• 제33호
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• pp.155-206
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• 2012

1999년 "공공기관의기록물관리에관한법률"이 제정되고 난 후 10년이 지난 현재, 기록관리에 대한 관심은 공공분야에서 문화예술분야로 점차 넓어지고 있다. 그러나 아직까지 문화예술분야 기록의 중요성에 대한 인식이 부족하여 정보의 산재, 기록의 유실 등이 빈번하게 일어나고 있다. 하나의 예로, 국내의 많은 문화재는 정확한 매매계약이나 증여증서가 없어 이를 추적하기가 매우 어려운 현실이고, 이러한 문화예술 창작품은 도굴이나 비공개 경매, 공식적이지 않은 유통경로를 통해 떠돌아다니고 있다. 문화예술 창작품은 그 나라의 문화수준을 반영하기에, 유통경로를 아는 것은 그 나라의 문화수준을 가늠하는 척도가 된다고 할 수 있다. 본 연구는 이러한 문제점에서 출발하였다. 경제의 성장과 문화예술에 대한 관심의 증대로 시각예술작품에 대한 중요성 인식이나 가치를 인정하는 사회가 되었으나, 작품에 대한 미적가치만을 앞세우는 작품만능주의 팽배로 시각예술작품의 맥락을 보여주거나 사회와의 소통 과정에서 생산된 기록정보들은 도외시 되었다. 문화예술 선진국에 비하여 국내에서는 유명 작가에 관한 기록, 작품에 녹아 있는 철학 담론에 대한 기록정보들은 흔히 찾아볼 수 없다. 작품을 전시하고 난 후 생산된 기록정보 또한 전시에 앞서 홍보자료나 참고자료로만 이용될 뿐 이를 남기려는 노력은 부족하다. 이에 시각예술기록정보에 대한 중요성을 인식하고, 후대에 예술사적 가치뿐만 아니라 역사적 가치를 전해주기 위해 체계적인 관리가 필요하다고 판단하였다. 최근 시각예술작품이나 시각예술기록정보가 전자적으로 생산된 것이 아니라 하더라도, 작품이나 기록에 대한 관리는 모두 기관의 시스템에서 이루어지고 있기 때문에 메타데이터는 체계적 관리의 필수적인 방안이라 할 수 있다. 본 연구에서는 시각예술기록정보의 특성을 반영한 다중 엔티티 데이터모델 설계로 시각예술기록을 체계적으로 관리하려 하였다. 메타데이터는 기록이 입수되는 시점부터 관리, 보존 및 활용되는 기록의 모든 과정에서 필요로 한다. 시각예술기록은 객체, 행위주체, 업무, 규정 등과 유기적인 관계를 가질 때 그 가치가 풍부해지진다. 시각예술기록정보 관리를 위한 다양한 맥락정보는 다양한 엔티티들과 함께 관계를 맺는 다중 엔티티 모델로 설계되어야 관리의 효율성이 높아지고, 기록정보에 대한 설명성 또한 높아진다. 때문에 이들을 각자 독립적인 엔티티로 설계하고, 이들의 관계를 지정해주는 방식으로 데이터모델을 설계하여 체계적으로 시각예술기록정보를 관리할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.349-360
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• 2019

본 연구의 목적은 낙동강유역($23,609.3km^2$) 내 댐-보 연계운영 평가를 위해 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 댐보 운영 시나리오에 따른 하천 유량 수질 거동을 평가하는 것이다. 댐-보 방류시나리오는 댐-보 동시방류(시나리오 1), 보 동시방류(시나리오 2), 상류 보에서부터 1개월 간격의 순차방류(시나리오 3)로 모의되었다. 평가에 앞서 SWAT은 11년(2005-2015) 동안 5개의 다목적댐(안동댐, 임하댐, 합천댐, 남감댐, 밀양댐)과 7개의 다기능보(상주보, 구미보, 칠곡보, 강정보, 달성보, 합천보, 함안보) 및 6개의 수질관측지점(안동4, 상주2, 왜관, 합천, 남강, 물금)에 대하여 검보정 되었다. 유입량 및 저수량 검 보정결과 $R^2$는 0.68~0.90, NSE는 0.56~0.79, RMSE는 0.94~1.74 mm/day 였으며, PBIAS는 -7.52~18.08%로 분석되었고,. 수질 $R^2$는 SS는 0.64~0.79, T-N는 0.51~0.74, T-P는 0.53~0.72의 상관성을 나타었다. 댐-보 연계운영 평가를 위해 환경부에서 제시한 연계운영 시나리오 중 3개의 시나리오를 선택하여 모의하였으며, 시나리오에 따른 수문 수질 거동을 분석하였다. 분석결과 시나리오 2 에 비해 시나리오 1과 3은 연계운영 종료 이후 3개월 이전에는 수질 (T-N, T-P)개선 효과가 나타났지만, 3개월 이후로는 시나리오 2에 비해 수질이 나빠진 것으로 나타났다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.45-54
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• 2021

본 연구는 혼합현실을 기반으로 하는 비파괴 분야의 교육용콘텐츠를 만들기 위해 시행되었다. 현재 방사선 분야에는 교육용 혼합현실 기반 교육용 콘텐츠는 거의 없는 실정이다. 그리고 비파괴검사분야는 작업 환경이 열악하고, 종사자 수도 한 업체당 직원 수가 10인 이하인 곳이 많고, 교육적 인프라도 잘 구축되어 있지 않다. 강의식으로 전달만 하는 실습교육과 안전교육이 시행되고 있다. 이를 해결하기 위해 혼합현실을 기반으로 한 비파괴 종사자 교육용 콘텐츠를 개발하게 되었다. 이 콘텐츠는 Microsoft사의 HoloLens 2 HMD 디바이스를 기반으로 개발되었고, 1280⁎720의 해상도를 기준으로 제작되었고, 디바이스마다 해상도가 달라 Anchor의 Left, Right, Bottom, TOP위치를 맞추어 Side를 제작하였고, 이미지가 큰 것은 Atlas의 크기에 영향을 미치기 때문에 배경화면이나 상단 바와 같이 부피가 큰 것은 UITexture로 대체하여 제작되었다. UI Widget Wizard에서는 Label, Buttom, ScrollView, Sprite를 제작하였다. 본 연구는 종사자에게 현장감 있는 교육내용을 제공하고, 자기 주도적인 교육을 가능하게 하고, 현실을 바탕으로 한 3D 입체영상으로 교육할 수 있어 흥미와 몰입도 있는 교육을 시행할 수 있다. 혼합현실에서 제공되는 영상을 통해 현실세계와 가상현실 간에 상호작용을 통해 학습자가 직접 사물을 조작할 수 있어 학습자의 학습 능률을 높일 수 있다. 또한 혼합현실 교육을 시행하면 시간과 장소에 구해를 받지 않아 코로나 시대에 비대면 학습 콘텐츠로 큰 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제36권3호
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• pp.220-227
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• 2021

Fluoroimide는 감과 감자의 둥근무늬낙엽병과 역병을 억제하는데 효과가있는 살진균제로서, 이전 사용되었던 fluoroimide의 시험법은 전처리시 발암물질인 benzene을 사용하는 문제가 있었으며, 복잡한 시험법으로 인해 시간이 오래걸리고 효율이 떨어지는 단점이 있었다. 또한, fluoroimide의 특성상 산성에서 안정한 편이므로 전처리 시 이를 고려해야 하는 문제가 있었으며, PLS시행에 따라 기존의 정량한계인 0.05 mg/kg보다 낮은 정량한계 요구로 인해 fluoroimide에 대한 새로운 전처리방법이 필요하였다. Fluoroimide가 산성에서 안정한 특성을 고려하여, 추출 시 4N의 염산을 사용하였고 용매는 acetic acid가 포함된 acetonitrile을 사용하였으며, MgSO₄와 NaCl을 통해 추출하였다. 정제는 C₁₈ (Octadecylsilane)과 GCB (graphitized carbon black)를 첨가하여 정제하였으며, 기기분석은 LC-MS/MS로 분석하였다. 대표농산물 5종(현미, 감자, 대두, 감귤, 고추)을 대상으로 정량한계(0.01 mg/kg), 정량한계 10배(0.1 mg/kg), 정량한계 50배(0.5 mg/kg)의 수준으로 회수율 실험을 5반복 실시하였으며, 그 결과는 농산물 5종에서 85.7-106.9%의 회수율을 확인하였으며, 분석오차는 15.6% 이하의 결과를 보여, 국제식품 규격위원회 가이드라인의 잔류농약 분석 기준 및 '식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)'에 부합하였다. 상기의 결과를 통해 개선한 fluoroimide의 시험법은 benzene을 대체해 실험자의 안전성을 확보하였고, QuEChERS법을 적용하여 효율을 높여, 안전관리에 대한 공정시험법으로서 활용가능할 것으로 사료된다.

• 환경생물
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• 제38권4호
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• pp.733-743
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• 2020

본 연구는 폐탄광에서 산림으로 복구된 지역의 임목, 낙엽층, 토양, 그리고 산림의 총 탄소 저장량을 추정하고, 수종별 탄소 저장량 차이를 비교하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 강원도, 경상북도, 전라남도의 폐탄광 산림복구지에서 자작나무, 잣나무, 소나무류(소나무, 리기다소나무, 곰솔)가 서로 다른 시기에 식재된 산림과 주변의 일반 산림을 조사하였다. 일반 산림에 비하여 폐탄광 산림복구지 내 낙엽층 및 토양(ton C ha^-1; 자작나무: 3.31±0.59 및 28.62±2.86, 잣나무: 3.60±0.93 및 22.26±5.72, 소나무류: 4.65±0.92 및 19.95±3.90), 그리고 산림의 총 탄소 저장량(ton C ha^-1; 자작나무: 54.81±7.22, 잣나무: 47.29±8.97, 소나무류: 45.50±6.31)은 낮게 나타났으며, 임목 탄소 저장량(ton C ha^-1; 자작나무: 22.57±6.18, 잣나무: 21.17±8.76, 소나무류: 20.80±6.40)은 자작나무가 식재된 곳에서만 낮은 결과가 나타났다. 수종별로 토양 탄소 저장량을 제외한 임목, 낙엽층, 산림의 총 탄소 저장량에서 차이가 나타나지 않았으며, 임목 및 산림의 총 탄소 저장량은 복구 후 경과시간에 따라 증가하는 경향을 보였다. 한편, 폐탄광 산림복구지의 자작나무와 소나무류에서 토양 pH 및 CEC가 낮게 나타났으며, 수종별 불안정탄소, 유효인산, 미생물 바이오매스 탄소가 일반 산림토양보다 2배 이상 낮은 결과를 보였다. 폐탄광 산림복구지에 석회 및 유기질 비료의 시비와 경운을 통해 토양 성질을 개선하고, 가지치기 및 간벌 등과 같은 산림관리로 임목 생육을 증진시키면 폐탄광 산림복구지 내 탄소 저장량을 증가시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.603-614
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• 2021

최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 청정기술
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• 제28권1호
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• pp.79-93
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• 2022

본 연구에서는 Part I에서 제안한 첨단 전자산업 폐수처리시설 특화 Water Digital Twin모델인 e-ASM을 이용하여 랩-파일럿 처리장 데이터를 바탕으로 모델 보정(Calibration), 유입 성상에 따른 제거 효율, 유출수 예측 및 최적 공법 선정을 수행하였다. 첨단 전자산업 폐수처리시설의 특화 모델링을 위하여, 민감도 분석을 통해 e-ASM 모델의 정합성과 상관성이 높은 동역학적 파라미터를 선정하였고, 다중반응표면분석법 (Multiple response surface methodology, MRS)을 이용하여 동역학적 파라미터를 보정하였다. e-ASM 모델의 보정 결과, Lab-scale, Pilot-scale 단위의 실험데이터와 90% 이상의 높은 정합성을 보였다. 그리고 4가지 유기폐수 처리처리공법인 MLE, A2/O, 4-stage MLE-MBR, Bardenpho-MBR을 제안한 Water Digital Twin으로 구현하여 유입 폐수의 성상별 운전조건에 따라 제거효율을 분석하였으며, Bardenpho-MBR이 C/N ratio 변화에서도 안정적으로 COD (Chemical oxygen demand)를 90% 이상 제거하며 높은 총 질소 제거 효율을 보였다. 그리고 유입 폐수의 조건별 Bardenpho-MBR공정의 수리학적 체류시간(Hydraulic retention time, HRT)이 3일 이상일 때 1,800 mg L-1의 고농도 TMAH 폐수를 98% 이상 제거할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같이, 본 연구에서 개발한 e-ASM은 전자산업 제조시설별, 유입 폐수의 성상별 특화 모델링을 통해 높은 정합성을 가진 전자산업 폐수처리공정의 Water Digital Twin를 구현할 수 있고, 최적운전, Water AI, 최적가용기법 선정 등의 응용 가능성을 바탕으로 지속 가능한 첨단전자 산업을 위해 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.41-59
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• 2022

군수물자의 적기 조달은 군의 작전능력 유지를 위해서 필수적이며, 계약업무는 적기 조달을 위한 첫 단추라고 할 수 있다. 또한 신속한 계약체결은 수요자의 여유로운 납기설정을 가능케 하며, 예산 집행의 가능성을 높여주기 때문에 예산의 조기집행과 이·불용 방지를 위해서도 계약 프로세스 개선이 필수적이다. 최근 빅데이터를 이용한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있으며, 빅데이터를 이용한 프로세스 분석 및 개선 기법인 프로세스 마이닝 역시 민간에서 널리 활용되고 있다. 하지만 군 내 계약업무에 대한 분석은 업무 담당자의 경험과 단편적인 정보를 활용한 이·불용 문제사례별 원인 파악 및 대응적 모색과 같은 개별적 분석수준에 그치고 있다. 본 연구는 계약 프로세스 개선을 위해 공군 군수사령부 재정처가 2019년 11월부터 약 1년간 직접 계약한 총 560건의 계약업무에 관한 데이터를 가지고 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분산된 데이터를 종합하여 프로세스 맵을 도출하고, 프로세스의 흐름, 수행시간 분석, 병목 분석 및 추가 세부분석을 실시했다. 분석결과 다수 계약 건에서 의뢰 후 재검토/수정이 반복 발생하고 있음을 발견할 수 있었다. 반복적인 재검토/수정은 원가계산 완료까지의 소요일수 지연에 크게 영향을 미치고 있으며, 이는 병목 지점 시각화를 통해서도 명확하게 드러났다. 재검토/수정은 계약의뢰가 많은 상위 5개 부서에서 60% 이상 발생하고, 의뢰가 집중되는 상반기에 주로 발생하는데 이는 소요부서의 계약의뢰 전 면밀한 사전검토가 필요함을 의미한다. 그리고 재정처의 계약업무는 법령에 따른 절차대로 수행되고 있었으나, 일부 업무의 순서조정이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 군 내 계약업무 분석에 프로세스 마이닝을 이용한 첫 사례이다. 이를 기반으로 프로세스 마이닝을 군대 내 다양한 업무에 적용하기 위한 연구가 더욱 수행된다면, 각종 업무의 효율화를 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대한다.