포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.
본 연구의 목적은 신체변인과 최대하 대사반응을 이용하여 최대산소섭취량(VO2max)을 간편하고 정확하게 추정하는 데 있다. 18~34세 남성 250명을 대상으로 추정집단(n=179)과 타당도 검증집단(n=71)으로 나누어 최대 운동부하검사를 실시하였으며 3분인 1단계와 6분인 2단계 종료 시점의 대사반응을 측정하였다. 추정 집단을 대상으로 단계선택법(stepwise method)으로 다중회귀분석 (multiple regression analysis)을 실시하였다. 단계별분석법으로 분석한 모형 1의 추정변인은 체중, 6분HR, 6분VO2이고 R은 0.64(p<.01)이었으며 SEE와 CV는 각각 4.74, 11.7%로 나타났고(p<.01), 추정식은 VO2max(ml/kg/min)= 72.256-0.340(Weight)-0.220(6분HR)+0.013(6분VO2)이며 다중공선성이 나타나지 않았다. 모형 2의 추정변인은 체중, 6분HR, 6분VO2, 6분VCO2이고 R은 0.66(p<.01)이었으며 SEE와 CV는 각각 4.59, 11.3%로 나타났고(p<.01), 추정식은 VO2max(ml/kg/min)= 68.699-0.277(Weight) -0.206(6분HR)+0.020(6분VO2)-0.009(6분VCO2)이며, 역시 다중공선성이 나타나지 않았다. 모형 1과 비교했을 때 모형 2는 상관이 더 높지만 다중공선성 측면에서는 다소 불리하게 나타났다. 모형 1과 모형 2를 교차타당도 검증집단에 적용했을 때, 측정된 VO2max와 추정된 VO2Max 간에 유의한 상관관계가 나타났다(R=0.53, 0.56, P<.001). 타당도 검증을 통해 유용성과 간편성을 고려하면, 본 연구에서 얻은 신체변인 및 최대하 대사반응을 이용한 추정모형들이 모두 사용가능하나 모형 2가 정확도 측면에서 다소 유리하다.
공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.
본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
GNSS 위성측위시스템의 고도화에 따라 다채널 GNSS 수신기, 다 주파 외장안테나 및 모바일 앱(App)기반 공개형 측위해석 소프트웨어 등 사용자 부문에서도 정확성과 경제성을 반영한 하드웨어 및 운용 소프웨어의 모듈(Module)화가 구현되어 사용자의 목적에 따라 능동적 구성방식(DIY, Do it yourself)의 다채널 GNSS RTK 측위가 가능하다. 특히, Multi-GNSS 위성의 활용 인프라가 확대되고 다양한 모듈의 조합에 따른 활용·확대의 잠재성이 부각되면서 다채널 저가 GNSS 수신기 모듈의 활용에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 형태로 대중시장에 등장하고 있는 다채널 저가 GNSS 수신기를 검토하고 다채널 저가 GNSS 측위 모듈 기반 RTK 측량 시스템(이하, "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템")을 구성하여 행정안전부의 "주소정보시설 조사사업"의 활용 방안을 분석하고 활용 가능성을 평가하였다. 이를 위해 U-blox사의 F9P 칩셋, 안테나, GNSS 관측자료의 Ntrip 전송 및 RTK 측위용 해석 앱(App) 등 관련 모듈을 스마트폰을 매개로 조합, 저가형 "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템"을 구성하고 원형 궤적에 대한 동적측위 실시 및 주소정보시설을 대상으로 정적측위를 수행하였다. 실험대상지 내 고정점 5점을 대상으로 측지용 수신기 정적측량성과와 비교분석한 결과 평균 ± 1.2cm의 표준편차로 양호한 정적측량성과를 획득할 수 있었다. 또한, 드론영상 해석으로 구성한 정사영상 내 원형구조물의 외곽선에 대한 검사점과 저비용 RTK GNSS 수신기의 동적측량 궤적과 비교한 결과, 평균 ± 2.5cm의 표준편차로 매우 근접한 궤적 성과를 확인할 수 있었다. 특히, 주소정보시설에 적용한 결과, 고가의 상업용 측지형 수신기 대비 저렴한 비용으로 공간정보구축의 효용성을 검증할 수 있었으므로 지적분야에서 본 연구에서 구성한 "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템"의 다양한 활용성이 기대된다.
High dose rate brachytherapy은 선량률이 높은 동위원소를 체내에 넣어 종양에 방사선을 집중적으로 조사하는 암 치료법이다. 이러한 치료를 위해서는 정확한 치료 계획을 통하여 종양 조직에는 적확한 선량을 조사하면서도 정상조직에는 최소한의 선량만을 전달될 수 있도록 하여야 한다. 그래서 임상에서는 정확한 품질보증(QA)을 통해 선원의 위치정확성을 확인하는 것이 매우 중요하다. 하지만 임상에서 소스 위치는 눈금자, 자동 방사선 사진기, 비디오 모니터 등을 사용하여 결정되므로 부정확한 결과를 산출한다. 이에 본 연구에서는 CsPbI2Br과 CsPbIBr2를 활용한 새로운 반도체 선량계를 제작하였다. 그리고 두 물질 중에 근접방사선치료기용 relative QA에 측정에 적합한지 분석하고자 각각의 방사선 검출 능력을 비교 평가하였다. 근접방사선치료에서의 방사선 검출 능력 평가하기 위하여 192IR에서 두 물질의 재현성, 선형성을 평가하였다. 재현성 평가에서 CsPbI2Br는 relative standard deviation(RSD) 0.98%로 제시되었고 CsPbIBr2는 RSD 3.45%로 제시되었다. 선형성 평가에서는 CsPbI2Br의 결정계수(coefficient of determination, R2)가 0.9998로 제시되었으며, CsPbIBr2의 R2은 0.9994로 제시되었다. 평가결과, 본 실험에서 제작된 선량계에서 평가 기준을 만족하면서도 방사선 검출이 더 안정적인 것은 CsPbI2Br로 나타났다. 따라서, CsPbI2Br 물질이 근접방사선치료 장치의 방사선 검출을 위한 상대 선량계로 적용하기에 적합하다.
이 연구에서는 초등학교 과학 빛의 직진과 반사 단원의 교사용 지도서 텍스트와 초등예비교사의 내용 지식 체계 사이의 불일치를 탐색하였다. 이를 위하여 교육대학교에 재학 중인 초등예비교사 279명이 교사용 지도서의 '그림자와 거울' 단원의 정해진 분량을 읽고 생성한 과학 지식에 대한 질문 455개와 답변 543개를 분석하였다. 질문은 과학 개념의 종류와 불일치 유형에 따라 분류하였고, 답변은 정확도를 분석하였다. 질문의 과학 개념을 분석한 결과, 초등예비교사들은 직진 개념에서는 그림자에 대해, 반사에서는 상에 대해, 그 외 개념에서는 광원에 대해 가장 궁금해하였다. 부정확한 답변이나 무응답률이 높아서 정답률이 낮은 질문은 반사에 의한 빛의 중첩, 실험도구의 원리, 렌즈에 의한 상 등으로 초등과학 교육과정에 일부포함되어 있거나 심화된 내용이었다. 불일치 유형에 따라 질문은 분류하면, 지식 충돌에 의한 질문보다 지식 결핍에 의한 질문 빈도가 89.5%로 높게 나타났으며, 지식 결핍 유형 중 현상의 원인에 대한 설명 요구 유형이 45.9%로 질문도 가장 많고, 답변의 정확도도 가장 낮았다. 이를 통해 초등예비교사의 지식 결핍에 의한 인지적 불일치가 해소될 수 있도록 초등교육과정에 현상 중심으로 제시되어 다루지 않는 개념이라도 교사가 알아야 할 개념은 교사용 지도서의 내용을 보강할 필요가 있다는 것을 확인하였다. 또한 교과서에 제시된 실험을 현장의 상황에 맞게 재구성할 때 정확한 실험이 이루어질 수 있도록 실험 설정의 이유와 실험 도구의 작동 원리에 대한 추가 설명을 지도서에 포함해야 할 필요가 있다는 것을 확인하였다. 지식 충돌에 의한 불일치는 현실에서 경험하는 것과 교과용 지도서에 제시된 내용이 충돌하여 생기는 사례가 많았다. 따라서 이를 해소하기 위해 우리 삶의 실제 맥락과 교과서 맥락에 대한 차이를 교사용 지도서에 포함하여 교사용 지도서 텍스트와 초등예비교사의 지식 사이의 불일치를 줄일 필요가 있다.
최근 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도 또한 증가하고 있다. 집중호우는 짧은 시간에 많은 양의 유출량을 발생시켜 중소하천으로 합류되기 전, 산간지역 하류부분에 홍수를 발생 시킬 수 있다. 홍수로 인한 하류지역의 피해를 감소시키기 위해서는 집중호우에 대한 산지소유역 유출량 산정이 매우 중요하다. 하지만 현재 국내에서 가장 많은 분석을 진행하고 있는 하수관망 침수분석에서는 산지소유역의 강우유출량을 산정하기보다는 기존에 보유 데이터를 활용한 시간·면적법을 사용하고 있으며, 이는 지역의 토양 특성을 정확하게 적용하였다고 판단하기 어려운 실정이다. 이에 강우 발생 시 많은 유출량으로 인해 단시간 내에 하류지역의 침수를 발생시킬 수 있는 산지소유역에 대한 강우유출량 분석을 진행한다면, 보다 정확한 유출량 산정을 통해 하류지역에 발생될 수 있는 침수 특성을 분석의 정확도가 향상되어 하류지역의 주민 대피, 피해 범위의 산정을 위한 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다. 산지소유역 강우유출량 산정을 위해 MIKE series 중 MIKE SHE를 활용하여 산지소유역 강우유출량을 산정하였고, MIKE 21 FM (Flow model)을 통해 하류지역의 침수 분석을 진행하였다. 본 연구를 통해 산지소유역에 강우 발생 시 발생 유출량 및 하류까지의 도달 시간을 확인할 수 있었으며, 이 분석 결과는 향후 강우 발생 시 하류지역에 사전 대피를 통한 인적·물적 자원을 보호하는데 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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