• 지구물리와물리탐사
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• 제13권3호
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• pp.203-218
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• 2010

지진 지반운동의 증폭 유발 요인인 부지 효과는 지역적 및 국부적 부지 조건에 직접적인 영향을 받게 됨에도 불구하고, 현행 국내 내진 설계 기준의 부지 분류와 그에 따른 부지 증폭계수는 미국 서부 지역의 기준을 준용한다. 이러한 내진 기준의 경우, 단주기와 중장주기에 관한 두 종류의 부지 증폭계수들을 30 m 심도까지의 평균 전단파속도라는 기준에 따라 A 부터 E까지의 다섯 종류로 분류한다. 본 연구에서는 국내 부지 조건을 반영한 부지 분류 체계를 제시할 목적으로, 경주, 홍성, 해미, 사천의 네 지역에 대해 체계적인 부지 특성 평가를 수행하였으며, 현장에서는 지표면부터 기반암까지의 전단파속도 깊이분포를 결정하고 실내에서는 지반의 비선형적 물성을 획득하였다. 국내 토사층은 미국 서부에 비해 상대적으로 얕고 강성이 크게 파악되었고, 그로 인해 국내의 부지 주기는 상대적으로 작고 좁은 범위에 분포하였다. 현장과 실내에서 구한 지반 특성을 이용하여 등가선형 및 비선형 기법을 적용한 다양한 부지고유 지진응답 해석을 총 75부지를 대상으로 실시하였다. 해석 결과로부터 현행 국내 기준에 정의된 부지 증폭계수는 지반운동을 단주기에서는 과소 평가하고 중장주기에서는 과대평가함을 알 수 있었다. 이러한 차이는 국내와 미국 서부간의 기반암 심도를 포함한 국부적 지반 특성들의 차이로 인한 것이다. 본 연구의 해석 결과와 한반도 대상의 선행 연구 결과들을 토대로 대표 기준인 부지 주기와 추가 기준으로서의 30 m 보다 얕은 심도까지의 평균 전단파속도를 도입함으로써, 국내 지역적 부지 특성을 고려한 지반운동과 설계 스펙트럼을 신뢰성 높게 결정할 수 있는 새로운 부지 분류 체계를 개발하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권5호
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• pp.439-448
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• 2001

이식형 양심실 보조 장치 (Biventricular Assist Device, BVAD)에서 판막이 닫힐 때 나는 소리의 특성과 판막의 물리적인 상태의 상관성을 고찰하였다. 본 연구에서 Bj rk Shiley Convexo Concave tilting disk 판막을 사용했으며, 모의 순환계와 양의 체내에서 동작하는 BVAD 에서 판막음을 측정하였다. 모의 순환계에서는 정상 판막. 기계적으로 손상된 판막. 모의 혈전이 형성된 판막의 3가지를 고려하였다. 양에 이식된 BVAD의 경우, 이식 후 1일부터 5일 동안 규칙적인 간격으로 판막음을 측정하였다. 측정된 신호의 스펙트럼 특성은 Multiple Signal Classification (MUSIC)을 이용하여 추정하였다. MUSIC의 최적 차수는 Bayesian Information Criterion (BIC)을 이용하여 계산하였다. 실험 결과, 판막의 기계적인 손상은 판막 폐쇄음의 주파수 스펙트럼 구조를 변화시키고 있으며, 혈전의 형성은 판막음 스펙트럼의 기본 구조는 유지하지만 피크 주파수와 에너지의 크기를 변화시키는 것으로 관찰되었다. 최대 에너지를 가지는 MSP (maximum spectral peak)는 정상 판막에서는 2 kHz에 위치하고 있으나 모의 혈전을 부탁한 판막에서는 3 kHz로 이동하였다. 손상된 판막은 7 kHz 부근에서 강한 피크 보이고 있다 실험 동물 내에서 판막에 혈전이 형성되어감에 따라 판막음은 저주파 성분 (〈 2kHz)이 상대적으로 크게 감소하였고, Ist 2nd. 3rd MSP 주파수는 약간씩 상승하였다. 또한 혈전이 형성되어 감에 따라 반복해서 측정된 판막음의 1st, 2nd. 3rd MSP 주파수의 변화 정도 및 BIC 차수는 감소하는 것으로 나타났다

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권4호
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• pp.193-201
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• 2023

WHO에서는 항생제 사용으로 인한 위해를 줄이고 사람의 건강을 지키기 위한 목적으로, 더욱 신중하게 사용해야 하는 항생제를 '중요 항생제'로 분류하였다. 중요 항생제 선정은 2가지 기준으로 분류하였는데, 기준 1은 사람에서 심각한 세균 감염을 치료하기 위하여 유일한 또는 치료제가 제한적인 항생제 계열, 기준 2는 세균이 비인체 유래로부터 사람으로 감염된 경우 또는 세균이 비인체로부터 내성유전자를 획득할 가능성이 있는 경우이다. 그 결과 '매우 중요한 항생제(Critically important antimicrobials, CIA)', '중요도 높은 항생제(Highly important antimicrobials, HIA)', '중요항생제(Important antimicrobials, IA)' 등 3개 그룹으로 분류되었다. 특히, 매우 중요한 항생제 중에서도 관리의 우선순위가 높은 항생제를 '최우선 중요 항생제(Highest priority critically important antimicrobials, HPCIA)'로 재분류하였는데, 여기에는 3세대 이상 Cephalosporins, Macrolides, Quinolones, Glycopeptides 및 Polymyxins가 속하였다. 중요 항생제 목록은 많은 국가에서 항생제의 올바른 사용과 내성 감소를 위한 위해평가 및 위해관리 정책 등 다양한 분야에 과학적 근거를 제공하며, McDonalds, KFC 등 식품산업 분야에서도 식품안전을 위하여 중요 항생제 목록이 활용되고 있다. 중요 항생제 목록(CIA list)는 앞으로도 새로운 연구 결과를 반영하여 지속적으로 보완될 것이다. 국내에서도 우리의 항생제 내성에 대한 조사결과 등을 신중하고 면밀하게 검토하여 우리 실정에 적합한 목록을 개발함으로써 식품안전성을 확보해 나가는 것이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 자원환경지질
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• 제36권3호
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• pp.191-200
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• 2003

중금속으로 오염된 폐광산 주변부나 유류누출로 인한 토양오염 등과 같은 오염토양부지에 대한 조사를 위해서는 우선 조사의 목적과 상황에 알맞은 기준을 설정하고, 이를 토대로 조사방법을 설계하여야 한다. 이러한 상황별 조사방법은 조사결과의 질적 수준 뿐만 아니라 모방결합에 영향을 미치게 되는데 그 수준을 제한하는 요인으로는 보통 총 조사비용, 관련규제법이 요구하는 조사수준, 그리고 전문적 경험에 의한 주관적 기준 등이 그 예가 될 수 있다. 본 논문에서는 조사 목적에 따라 달리하는 각 기준(fitness-for-purpose criteria)을 만족시키게끔 조사방법을 설계하는 예를 들어보았다. 먼저, 경제적 요소와 측정된 자료의 질적 수준을 참고하는 방법을 고안하여 보았다. 이를 위해 측정불확도(measurement uncertainty)로 평가되는 측정결과의 질적 수준이 의사결정의 오류에 영향을 미치는 확률을 확률적손실계산식을 이용하여 평가하고, 이를 이용하여 비용경제적인 측면에서 조사를 최적화하는 방안을 고안하였다. 이와 더불어 위해성 평가를 위한 부지의 평균오염도수준 산출의 예와 같이 의사결정의 오류에 의한 손실보다는 측정된 평균값의 오차와 측정에 요구되는 비용을 최소화 해야 하는 경우와, 또한 측정값에 대한 일정한 질적 수준이 요구되는 경우의 조사방법, 그리고 제한된 비용을 최대한 활용할 수 있는 시료수와 분석수의 최적비율 등을 도출하는 방법을 다루었다. 각 방법은 영국의 두 오염지역에 적용하여 그 타당성을 평가하여보았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1061-1073
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• 2017

본 연구는 4차 산업의 핵심기술인 인공지능과 환경공간정보의 융합을 통한 정보생산 및 활용가능성을 제시하고자 대표적인 딥러닝(deep-learning) 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 영상분류를 수행하였다. CNN은 학습을 통해 스스로 분류기준에 따른 커널의 속성을 결정하며, 최적의 특징영상(feature map)을 추출하여 화소를 분류한다. 본 연구에서는 CNN network를 구성하여 기존의 영상처리 기법으로 해결이 어려웠던 분광특성이 유사한 물질간의 분류 및 GIS속성정보에 따른 분류를 수행하였으며, 항공초분광센서인 CASI(Compact Airborne Spectrographic imager)와 AISA(Airborne Imaging Spectrometer for Application)로 취득된 영상을 이용하였다. 실험대상지역은 총 3곳이며, Site 1과 Site 2는 감자, 양파, 벼 등의 다양한 농작물을 포함하며, Site 3는 단독주거시설, 공동주거시설 등 세분류 토지피복도의 분류 항목으로 구성된 건물을 포함한다. 실험결과, 분류 정확도 96%, 99%로 농작물을 종류에 따라분류하였으며, 96%의 정확도로 건물을 용도에 따라 분류하였다. 본 연구의 결과를 환경공간정보 서비스에 활용하기 위하여 계절별 농작물의 종류를 제공할 수 있는 환경주제도를 제안하였으며, 기존의 토지피복도와 최신 GIS자료를 이용한 세분류 토피지복도 제작 및 갱신 가능성을 확인하였다.

• 환경정책연구
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• 제14권1호
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• pp.53-83
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• 2015

최근 기후변화 적응 분야의 연구에 있어 리스크 평가가 적응정책 수립의 중간 과정으로서 논의되고 있다. 기후변화 리스크 평가는 기존의 기후변화 영향평가, 취약성 평가와 더불어 적응정책을 도출하는 데 있어, 관리방안 구성의 매개체로서 역할을 하는 것으로 알려져 있으며 영국 적응정책 수립에 활용되었다. 목적은 영국의 국가 적응정책 수립에 활용된 정성적 리스크 평가의 방법의 일부를 국내 적응정책 수립의 각 부문에 대해 적용하고, 이를 유형화하여 관리방안의 방향을 도출하고자 하는 것이다. 방법으로는 델파이 기법을 응용한 전문가 설문조사와 Klinke and Renn(2002)이 제안한 유형화의 방법을 적용하였다. 논문에 사용된 기후변화 리스크는 국내 기후변화 영향 및 취약성 보고서, 국가기후변화적응대책, 영국 리스크 평가에 사용된 목록 등을 활용하였다. 분석결과 총 125개 리스크 중 42개가 선택되었다. 리스크의 영향정도와 관리의 시급성이 높은 리스크의 경우는 이상기상, 극한기상과 관련하여 반복적이고 피해규모가 커지는 풍수해 관련 리스크가 다수를 차지하였다. 또한, 생태계 변화, 기반시설 대응과 같은 중장기적 대응이 필요한 리스크도 다수 도출되었다. 국내의 기후변화 리스크는 사회적 신뢰와 촉발메커니즘, 책임성 등이 관리에서 요구되는 유형으로 나타났다. 시사점으로 시민사회의 역량강화와 상호간 신뢰, 정책구성에 있어 시민참여 등을 통해 자율적 적응의 폭을 넓일 것을 제안하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제8권2호
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• pp.159-167
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• 2004

콘크리트의 압축강도는 콘크리트를 생산하는 기준으로 사용된다. 콘크리트 압축강도 시험은 복잡하고 시간이 걸리는 일이고, 보통 건설현장에서 타설 후 28일 후에 실행되기 때문에, 시험결과가 필요강도를 만족하지 않을 경우에 구조물의 시공에 문제를 초래할 수도 있다. 따라서, 콘크리트 타설 전에 강도를 예측하는 것이 요구되고 있다. 본 연구에서는 콘크리트 배합비를 기초로 하여 콘크리트 압축강도를 예측하기 위한 확률론적 방법을 제시하였다. 패턴인식 분야에서 많이 활용되어온 확률신경망 기법을 활용하여 콘크리트 압축강도 추정을 수행하였다. 콘크리트 압축강도 시험결과를 활용하여 확률신경망 기법의 적용성을 검증하였으며, 실제 시험결과와 비교를 수행하였다. 비교결과, 본 연구에서 제시된 확률신경망을 활용한 콘크리트 압축강도 추정기법이 콘크리트의 압축강도를 확률적으로 추정하는데 매우 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제23권4호
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• pp.280-287
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• 2013

터널의 안정성 평가방법 중 유한요소법이나 유한차분법과 같은 수치해석을 수행하면 정밀한 지반거동을 예측할 수 있으나 터널노선 전구간에 대한 수치해석은 경제적으로 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 이론해를 사용하고 이를 적용할 수 있도록 터널을 등가면적의 원형으로 가정하여 터널 전구간에 대한 안정성을 분석하는 방법을 제시하였다. 이를 실제 터널에 적용하여 터널 전구간에 대해 예상되는 변형거동과 정량적인 변형률 및 소성반경을 계산하였고 이로부터 변형을 적정한 수준 이내로 제한하기 위한 지보압을 제시하였다. 적용 결과 제안된 방법은 전체 터널 구간에 대한 신속한 안정성 평가와 주요 불안정 구간에 대한 정밀 해석이나 계측설계와 같은 후속조치를 위한 정량적 자료를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권2호통권40호
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• pp.43-49
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• 2007

본 연구는 퍼지개념을 적용한 GIS 공간분석법을 도입하고 이를 통해 쓰레기 매립장 입지 평가를 수행하였다. 기존 연구는 GIS의 공간 중첩 분석법을 적용하여 입지분석이나 적지선정 등을 수행하였으나 공간 중첩분석은 보통집합의 불린 논리를 바탕으로 공간자료를 처리하였기 때문에 공간자료의 불확실성과 자료분류 기준의 부적합성을 고려하여 분석할 수 없었다. 그러므로 신뢰할 수 있는 분석결과를 제시할 수 없어 실제 문제에서 적극 활용되지 못하였다. 본 연구는 쓰레기 매립장을 대상 시설로 선정하고 객관적인 접근법으로 퍼지 공간분석 법을 적용하였으며, 구체적인 적용과정으로서 연속형 공간자료에 대한 소속함수의 정의방법과 퍼지분석을 위한 퍼지입력값의 생성, 그리고 쓰레기 매립장 입지평가를 위한 분석인자의 선정기준 및 자료분류기준을 검토하여 이것으로부터 소속함수를 결정하는 매개변수를 추출하는 방법을 제시하였다.