본 연구는 통계적 분석기법을 통하여 부산시내에서 운영 중인 11개 터널에서 발생한 교통사고 456건을 대상으로 교통사고의 발생특성, 유형화 및 예측모델을 구축하였는바 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 교통사고 발생특성으로는 시간대별 터널 내 교통사고 08~18시 사이가 전체의 64.9%를 차지하고 있어 기존 도로의 45.8~46.1%에 비해 높게 나타났고, 사고유형별로는 차대차 사고가 대부분을 차지하고 있으며, 차량단독사고는 기존도로에 비해 다소 높게 나타났으며, 연령층별로는 21~40세의 구성비가 높았고, 제1당사자 차종별로는 화물차의 비중이 높았고, 운량별로는 맑은 날을 제외하고 비가 오는 날이 흐린 날 보다 더욱 높은 수치를 보였다. 교통사고 영향요인에 대하여 주성분분석을 실시한 결과, 제1주성분은 도로, 터널구조 및 교통류 관련요인이, 제2주성분은 조명시설 및 도로구조 관련요인이, 제3주성분은 대기상태 및 조명시설 관련요인이, 제4주성분은 인적 및 시계열 관련요인이, 제5주성분은 인적요인이, 제6주성분은 차량적 요인과 교통류 관련 요인이, 제7주성분은 기상요인으로 대별되었다. 교통사고 발생지점에 대하여 유형화를 실시한 결과, 최적 집단수는 5개로 구분지어 졌으며, 집단별로 수량화이론 1류를 적용하여 분석한 결과, 제1집단은 예측모델의 설명력이 낮은 반면 제4집단은 예측모델의 설명력이 중간정도, 제2, 제3, 제5집단은 높은 설명력을 가진 예측모델이 구축되었다. 예측모델의 편상관계수 절대 값이 0.2(약한 상관) 이상인 항목(주성분) 중에서 도로환경적 요인이 포함된 변수를 체크하여 분석한 결과, 주요 검토항목은 적절한 교통류 처리, 횡단구성(차로폭), 터널구조(터널길이), 도로선형, 환기시설, 조명시설로 요약되었다.
본 연구진은 포항지역을 중심으로 1995년부터 1997년의 3년간 오존존데로 관측한 고도별 오존농도 및 오존전량 자료를 이용하여 오존의 수직분포특성에 대한 연구를 수행하였다. 오존의 수직분포를 체계적으로 밝히기 위해, 지상(100m), 대류권(10km), 하부 성층권(20km), 중부 성층권(30km)을 대표 고도로 설정하여 오존농도의 시 ${\cdot}$ 공간적 분포특성에 대한 비교분석을 시도하였다. 지상(100m) 오존의 경우, 포항제철이 인접해 있음에도 불구하고, 전반적으로 청정지역에서와 유사한 농도분포를 유지하였다. 봄과 여름에 높고 가을과 겨울에 낮은 농도분포는 기상인자들과의 상관성을 고려할 때, 대체로 광화학 반응에 의한 결과로 보여진다. 대류권(10km) 및 하부 성층권(20km)의 경우 춘고하저(春高夏低)의 전형적인 북반구 대류권 오존의 시간적 경향성을 나타내었다. 이는 고도별 오존농도간의 분석결과 성층권 오존의 대류권 이동 및 광화학 반응과 역전층 형성에 의한 결과로 추정된다. 중부 성층권(30km) 오존의 경우 지상 오존의 농도분포 경향과 매우 유사한 월주기 및 계절주기를 취하였다. Brewer 분광광도계에 의한 오존전량은 성층권 오존량 (Umkehr 법)에 의해 크게 좌우되며, 오존전량은 유해자외선 (UV-B)과의 상관성은 미미하나, 운량과는 음의 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과 지상권뿐만 아니라 대류권 및 성층권 오존의 시간적 특성을 이해하는데 있어 포항이 해안도시라는 지리학적인 요인이 매우 중요하다는 점을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 마이크로파 산란계 시스템을 이용하여 벼, 콩 작물을 대상으로 후방산란계수와 작물생육변화를 관측하고 pauli decomposition을 통해 얻어진 인자값과 작물생육과의 비교를 통해 작물 생육단계를 추정하였다. Pauli decomposition 방법을 이용 생육시기에 따른 벼 산란특성을 분석한 결과 L-밴드는 벼 출수기 (DOY 222, 8월 10일) 이후 이중 산란 (${\sigma}_{hh}-{\sigma}_{vv}$) 효과가 크게 나타났고, C-밴드는 생육기간동안 이중 산란과 체적 산란의 decomposition value가 거의 같았으며, X-밴드는 체적 산란이 이중 산란보다 높게 나타났다. Pauli decomposition 방법을 이용하여 콩 생육시기별 산란특성을 분석한 결과 L-밴드에서는 R2 (DOY 224, 8월 13일) 시기에 이중 산란이 체적 산란보다 높게 나타났고, R4 (DOY 242, 8월 31일) 이후로는 두 요소간의 값 차이가 크게 나타났다. Pauli decomposition ratio을 이용한 벼, 콩 생육단계를 추정하는데 있어 이중 산란이 key factor로 작용하는 것을 알 수 있었다. 벼의 경우 L-밴드에서는 이중 산란이 차지하는 비율이 체적 산란 비율보다 높아지기 시작하는 시점이 분얼기 (DOY 183, 7월 1일)이며, 이중 산란 효과가 벼 출수기 이후 지속적으로 나타나기 때문에 분얼기와 벼 출수기의 생육단계 추정이 가능하다. C-밴드는 이중 산란 비율이 최대값을 나타내는 시점이 벼 출수기와 일치하여 이 시기 추정이 가능할 것으로 판단된다. X-밴드의 경우에는 이중 산란 비율이 최대값을 가지는 시점이 유수형성기 (DOY 206, 7월 24일)로 이 시기 추정이 가능하고, 표면 산란이 다시 증가하는 시점이 유숙기 (DOY 243, 8월 31일)로 이 시기도 pauli decomposition ratio를 이용하여 추정이 가능할 것으로 판단된다. 또한 콩의 경우에는 L-밴드의 이중 산란이 체적 산란보다 높아지는 시기가 R2 (DOY 224, 8월 13일) 임으로 이 시기 예측이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 마이크로파 산란계에서 얻어진 decomposition 방법을 이용하여 벼, 콩 생육단계를 예측할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 한국 중부 도심지에서 우점하는 참매미와 말매미를 대상으로 울음 시작 및 종료에 영향을 미치는 환경요인을 규명하는데 그 목적이 있다. 연구대상지는 서울시 반포아파트였고. 연구기간은 2015년 7월 말부터 8월 말까지 2개월이었다. 매미 울음의 시작 및 종료시각 분석 결과 참매미는 평균 5시 21분에, 말매미는 7시 40분에 울음을 시작하였다. 울음 종료는 참매미는 평균 18시 31분, 말매미는 평균 19시 51분에 울음을 종료하였다. 산점도와 상자도표 작성 결과, 참매미는 05시에 규칙적으로 울음을 시작하였고, 말매미는 20시에 참매미와 비교해서 규칙적으로 울음을 그치는 패턴을 보였다. 매미 울음 시작 및 종료시각과 환경요인 간 다중회귀분석 결과, 참매미 울음 시작은 일출시각만이 영향을 미치는 요인으로 선택되었다. 참매미 울음 종료시각은 일몰시각과 전운량이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 말매미 울음 시작 시각은 주로 기온과 일출시각에 영향을 받는 것으로 나타났는데, 이 중 기온요인의 영향력이 더 큰 것으로 나타났다. 말매미 울음 종료 시각은 일몰시각에 의해 강하게 영향을 받으며, 이외에 최고기온이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 내용을 종합해보면 참매미의 울음 시작 및 종료에 영향을 미치는 핵심 요인은 일출과 일몰로 판단된다. 이로 인해 일출과 동시에 울음을 시작하고, 종료 시각 또한 일몰에 영향을 받는 것으로 보인다. 말매미는 울음 시작 원인요인은 기온이고, 울음 종료 요인은 일몰로 판단되었다. 이로 인해 말매미 울음 시작은 당일 기온 변화에 따라 편차가 발생하지만, 울음 종료 요인은 일몰과 동시에 일제히 울음을 종료하는 것으로 나타났다.
지표면 기온($T_{air}$ surface air temperature)은 기상 및 기후학 분야에서 대표적인 기상인자일 뿐만 아니라 육상생태계 기능을 조절하는 주요 환경조건 인자이다. MODIS와 같은 인공위성정보 활용 기술은 지표면 기온을 연속적으로 모니터링 할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 복잡 산악지역에서의 관측 정확도의 한계와 구름 등에 의한 자료 결측은 연속적인 모니터링을 제한한다. 이 연구에서는 위성정보를 기반으로 복잡 산악지역에서 인 강원도 지역을 대상으로 전천후 기온정보를 생산하여 산악기상관측자료를 이용하여 평가하였다. 산악지역에 대한 정확도 개선을 위해 Aqua MODIS 기온정보(MYD07_L2)에 대기기온감률 방법을 적용한 결과, 기존보다 약 4% RMSE 개선효과(ME의 경우 95%)가 나타났다. 전천후 기온정보 산출을 위해 MYD07_L2 기온정보와 GCOM-W1 AMSR2 37 GHz 밝기온도 자료간의 픽셀 기반의 회귀모형 방법을 적용하였다. 산악기상 관측 자료와 비교한 결과 전반적으로 좋은 일치도를 보였으나(r=0.80, RMSE=7.9K), 겨울철에 다소 과소모의의 경향을 나타냈다. 그럼에도 불구하고 전체 자료 중 결측되었던 61.4%의 자료(n=2,657)를 복원하여 복잡 산악지역에 대해 위성정보 기반의 전천후 기온정보 생산이 가능함을 확인하였다. 향후 이 연구에서 사용한 간단하고 효과적인 회귀모형 방법은 과거 및 최신 위성정보를 활용을 통한 시공간적인 확장이 가능할 것으로 사료된다.
산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
삽(?)은 유교 예법에 따른 상장례(喪葬禮) 도구로 나무로 틀을 만들고 그 위에 백포(白布)나 두꺼운 종이를 붙여 그림을 그린 후, 자루를 달아 들 수 있도록 한 것이다. "례기(禮記)"에 따르면 삽은 주대(周代)부터 사용되었던 것으로 기록되어 있는데, 우리나라의 "조선왕조실록(朝鮮王朝實錄)"이나 "국조오례의(國朝五禮儀)", "사례편람(四禮便覽)"에 나타난 삽의 용례와 크게 차이가 나지 않는다. 본고에서는 현존하는 조선시대 사대부가의 회격 회곽묘에서 발견되는 삽의 발굴 사례 및 문헌 기록을 통해 그 용례와 제작방식, 시기에 따른 유물의 특징에 대해 고찰하고자 한다. 삽은 신분에 따라 사용하는 개수와 그리는 문양이 다른데, 사대부가에서는 주로 '아(亞)'형의 불삽 1쌍과 구름 문양을 그린 화삽 1쌍을 사용하였다. 삽의 크기는 너비가 2자[척(尺)], 높이 2자[척(尺] 4치[촌(寸)]로 만들었는데 초주지나, 저주지로 두 번 싸고, 세 번째는 연창지로 쌌다. 그리고 나서 백저포, 마포, 무명, 공단 등으로 덮었다. 그 양면에 보불을 그리고 구름 변아(邊兒)에 운기를 그리는데 대개 주사 또는 진사를 사용하였다. 사대부가 회격 회곽묘에서 출토되는 삽은 광중에 부장된 것으로, 삽자루와 분리된 형태이다. 즉, 출토되는 삽은 발인행렬시 삽을 매달았던 5자 길이의 삽자루는 태워 없애고, 관의 좌우에 세워 넣은 것이다. 출토 유물의 검토를 통해서도 제작과정을 유추할 수 있다. 출토된 유물은 각(角)의 개수에 따라 각이 3개 달린 것과 2개 달린 것으로 대별된다. 먼저 각이 3개 달린 것(유형 I) 중에는 나무 통판을 사용하거나 대나무를 납작하게 갈라, 바구니처럼 엮은 것도 있다. 각이 3개인 삽은 비교적 조선 전기에 집중되어 있으며, 전체적인 형태에 비해 그 제작방식이 다양한 편으로 생각된다. 반면 각이 2개 달린 삽의 경우에는 비교적 정형화된 제작방식이 보인다. 직사각형이나 역사다리꼴로 몸통부분을 만든 후, 2개의 각이 달린 삽의 윗부분을 연결한 형태이다. 다만 상단면을 곡선(유형 II) 또는 직선(유형 III)으로 처리하는 것이 다르다. 이러한 제작방식은 각이 3개 달린 것에 비해 간단하며, 제작기법 상의 차이는 크지 않다. 특히 상단면을 직선으로 처리하는 방식은 오늘날까지도 사용되고 있다. 분석에 사용된 30건 중 묘주의 몰년, 즉 삽의 제작 연대가 명확한 것만 선택하여 분석한 결과, 유형 I은 16세기 전반에 집중되어 있음을 알 수 있다. 이어 유형 II는 16세기 후반부터 17세기 후반, 유형 III은 17세기 전반부터 18세기 전반까지 고르게 분포하고 있다. 요컨대 삽의 형태는 유형 I에서 유형 II로, 다시 유형 II에서 유형 III으로 변화하고 있는 것으로 생각된다. 17세기는 변화의 시기로 유형 II III이 혼재되어 있다. 유형을 크게 3가지로 구분하였으나 유형 II III은 각이 2개인 측면에서 그 형태가 유사하다고 볼 때 주목할 만한 전환기는 16세기 중반이라고 볼 수 있다. 아마도 유형 I은 유형 II III에 비해 제작 과정상 공이 더 많이 들어갈 것으로 생각되며, 후대로 내려올수록 경제성의 원리에 따라 삽의 형태 및 제작방법도 간소해진 것으로 보인다. 상장례의 간소화 경향은 "선조실록(宣祖實錄)"에 예장(禮葬)이 몇 차례 중지되는 사건들을 통해 임진왜란 이후에 가속화된 변화로 볼 수 있다. 삽의 경우 이미 16세기 후반부터 간소화되고 있었으며, 심지어 18세기에는 삽을 따로 제작하지 않고 구의(柩衣) 및 관(棺)에 직접 그리는 현상까지 초래하였다. 그러나 형태적으로 단순화 되는 과정에도 "례기(禮記)"의 삽 사용 규정은 지켜지고 있어, 그 의례의 형식은 합리적으로 간소화되었음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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