본 연구에서는 구미시를 연구지역으로 하여 GIS를 이용한 광역적인 산사태 발생가능성을 분석하고자 하였다. 우선 산사태 예측을 위한 자연환경과 인문환경 인자들에 관련된 평가기준을 검토한 후, 수치지형도의 등고선 레이어로부터 생성된 수치고도모형을 통하여 경사도와 사면방향도를 추출하고, 위성영상자료의 영상처리를 통하여 정규식생지수(NDVI) 분포도와 토지피복 현황도를 얻었다. 구축된 공간데이터베이스로부터 자료들을 중첩시켜 발생가능지수를 산정하고 위험도 분포도를 작성하였다. 산사태의 발생가능성이 높은 몇 개 지역이 추출되었으며, 경사도가 30% 내외, 사면방향이 남동, 동, 남서, 북동향의, 수역 인접지 및 수계첨단부, 그리고 단층지역 인접부, 식생 활력도가 중간정도인 지역에서 산사태 발생가능성이 높게 나타남을 확인할 수 있었다. 본 연구에 포함하지 못한 토양, 임상, 지하수위, 기상관측 등의 자료 등을 데이터베이스에 추가한다면 더 정확하고 종합적인 분석을 도모할 수 있을 것이다.
본 연구는 짧은 동영상 플랫폼 틱톡에서 중국인 인플루언서들이 한국 K-pop 노래와 댄스를 어떠한 방식으로 재창작하며, 어떠한 변형요소들이 틱톡 수용자들의 반응 - '좋아요수', '댓글수', '공유수'에 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 틱톡 K-pop 커버영상 284개를 K-pop 원곡과 비교하여 이미지와 언어 유사성, 수용자 참여 유도 정도, 중국어로 가사/자막 번역된 정도, 유료광고 노출 여부를 분석하였고 추가로 영상길이, 인플루언서 명성 요인을 분석하여 변형요인과 함께 수용자 반응에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석결과, 상대적으로 수동적인 수용자 반응으로 판단되는 '좋아요수'에는 인플루언서의 명성만 유의한 영향을 보였지만, 보다 능동적인 반응으로 판단되는 '댓글수'와 '공유수'에는 재창작으로 활용한 변형요소들이 유의미한 영향을 미친 것으로 나타났다. 수용자는 인플루언서가 이미지 측면에서 가수와 닮지 않다고 인식될수록 댓글을 더 많이 달아주며, 중국어로 번역된 가사나 자막보다 한국어로 표현한 것이 댓글과 공유를 더 많이 만들어내었다. 본 연구는 짧은 동영상을 활용한 K-pop 콘텐츠의 해외 확산에 있어 로컬 인플루언서들에 의해 재창작되는 K-pop 콘텐츠의 특성에 따른 수용자 반응을 구체적으로 분석함으로서, K-pop 확산을 위한 인플루언서들의 역할의 필요성을 확인하였다는 데 의미가 있다.
인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R2)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R2과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.
본 연구는 DR system에서 Chest PA 검사 시 일반적으로 적용되는 SID(180 cm)가 실제 심장크기 및 심흉비를 묘사하는데 적합한 거리인지 고찰해보고, 장비가 지닌 기하학적 원인이 영상에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 자체 제작한 Chest phantom과 XGEO-GC80, INNOVISION-SH, UD150B-40 장비에 CXDI-40EG detector를 조합한 X선 발생장치를 이용하였다. 실험방법은 SID를 180 cm로 고정 후 OID를 0, 75, 83 mm로 변화시키며 영상을 획득하였다. 영상은 Centricity Radiography RA1000 PACS system에서 측정하였다. 통계프로그램은 SPSS(Version 22.0, SPSS, Chicago, IL, USA)를 사용하였고, p-value는 0.05 이하를 통계적으로 유의한 것으로 평가하였다. OID 0 mm에서 세 장비 모두 팬텀의 실제 CS, BS 보다 약 2.7~3.5 mm 정도 확대되었고, 계산된 확대율과 비교해 보았을 때 1.6~2.8% 확대되었다. OID 75 mm와 OID 83 mm에서는 6~8 mm 범위에서 CS와 BS가 확대되었다. 계산된 값과 비교했을 때 측정된 값은 6.1~7.9% 확대되었다. OID 변화에 따른 CS와 BS는 각 그룹간에 통계적으로 유의한 차이(p<0.05)를 보였으며, 사후분석에서는 OID 0 mm 그룹만 독립적인 그룹으로 나타났고, 75 mm와 83 mm는 동일한 그룹으로 분리되었다. 하지만 OID 변화에 따라서 통계적으로 유의한 차이가 없었으며(p >0.05), 사후 분석에서도 모두 같은 그룹으로 나타났다. DR system에서 Chest PA 검사 시 일반적으로 이용되고 있는 SID에서 검사하는 경우 심장의 크기는 실제 크기보다 6~8 mm크게 나타나며 이는 실제 이론적인 값보다 6.1~7.9% 확대되어 나타났다.
본 연구에서는 겨울철 영동지역에서 2001 ~ 2012(12년) 동안 일신적설 50 cm 이상의 3개 극한 대설사례를 선정하여 위성에서 관측된 구름을 추적하여 공간적 특성을 분석하였다. 그리고 그 특성을 레이더 강수와 비교하였다. 이 연구에서 선정된 영동지역 극한 대설사례는 영동지역(영동 앞바다)에서 발생하여 발달하거나 동한만 부근에서 발생하여 영동지역으로 이동해 들어오는 독립되고 잘 발달된 그리고 크기가 작은 대류형 구름과 관련이 있다. 주강수 시기의 이 구름덩어리의 최저휘도온도는 -$-40{\sim}-50^{\circ}C$로 낮고, 휘도온도 $-35^{\circ}C$ 혹은 $-40^{\circ}C$ 이하의 구름 크기는 약 17,000 ~ 40,000 $km^2$로 중규모 대류복합체($-52^{\circ}C$ 이하 구름크기 50,000 $km^2$)보다 작은 크기이다. 이 때 레이더의 강수면적(0.5 mm/hr 이상)도 약 4,000 ~ 8,000 $km^2$로 작고 독립된 강수 형태를 보인다. 위성의 구름영역과 레이더 강수영역은 영동 앞바다에 비슷하게 위치하였으나 레이더 강수의 중심이 상대적으로 영동 해안에 인접해 위치하였다. 또한 구름이 발달하는 과정에서 구름의 극값과 강수의 극값이 일치하지 않는 경우도 나타났다. 그러나 모든 사례에서 주강수 시기에 구름은 영동 앞바다에 위치하였다. 따라서 구름덩어리의 위치가 극한 대설에 있어 무엇보다 중요한 요소인 것으로 판단된다. 수증기 영상은 건조구역(암역)의 가장자리 북쪽에서 구름덩어리가 발달함을 보여주었다. 따라서 위성관측의 구름영상과 지상 레이더에 의한 강수관측 값과 비교하여 보았을 때, 위에 선정된 극한 대설 사례는 부저기압 혹은 소용돌이의 발달과 관련되어 있는 것으로 생각된다. 영동지역 극한 대설에 대한 초단기 예보에 있어 초기에 동한만 혹은 영동지역에서 작고 발달된 대류형 구름을 탐지하고 추적하는 것이 중요하다.
목적: 호흡에 의한 종양의 움직임은 사이버나이프를 이용한 정위적 방사선수술과 같은 정확한 치료에 있어 고려할 만한 방해 요인이다 이 연구에서는 사이버나이프를 이용한 방사선 수술의 Interplay현상을 보고자 팬텀을 움직이게 하고 또한 움직이지 않게 하여 선량 분포의 왜곡을 조사하였다. 대상 및 방법: 팬텀은 $2.5{\times}2.5{\times}5.0$ 인치의 4개의 직육면체로 구성된 폴리에틸렌과 2장의 Gafchromic 필름으로 구성되었다. 치료 계획은 20, 30, 40, 50 mm지름을 가진 구를 가상하여 사이버나이프 치료기를 이용하여 104개의 빔 방향과 single center mode의 치료 계획 하에 총 30 Gy를 조사하였다. 특별히 제작된 로봇은 팬텀을 좌우, 전후, 두미쪽으로 각각 5, 10, 20 mm 움직이도록 고안되었다. 필름의 optical density을 이용하여 정적인 상태의 팬텀과 로봇에 의해 움직일 때의 팬텀의 선량 분포를 구하였다. 결 과: 정적인 상태에서 종양을 모두 포함할 수 있는 최소의 등선량은 20 mm 종양의 경우 80%, 30 mm에 84%, 40 mm에 83%이며 50 mm 종양에 80%였다. 정적인 상태와 움직일 때의 팬텀 사이에서 발생한 선량 분포의 차이(gap)는 20 mm 종양에서 두미방향으로 각각 3.2, 3.3 cm이며 오른쪽 3.5 mm, 왼쪽 1.1 mm였다. 30 mm 종양의 경우는 각각 3.9, 4.2, 2.8과 0 mm였고 40 mm 종양은 각각 4.0, 4.8, 1.1, 0 mm였다. 50 mm 종양의 경우 각각 3.9, 3.9, 0.0 mm였다. 결 론: 20 mm의 적은 종양을 치료할 때 80%의 등선량이 계획되더라도 움직이는 실제 치료에 있어 종양 움직임을 보완하기 위하여 60% 등선량으로 처방할 필요가 있다. 이때 두 등선량 곡선의 차이는 5 mm정도이다. 또한 30, 40과 50 mm의 종양에서는 움직임을 보완하기 위하여 등선량 곡선을 70%정도로 처방할 필요가 있다. 이때의 차이도 약 5 mm 미만이다. 이는 사이버나이프를 이용한 방사선수술 시 움직임 그 차체 보다 여유폭을 적게 줄 수 있다는 의미이며 이는 일반 방사선치료와 다른 점이라 할 수 있다.
수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.
위성영상 자료를 이용하여 녹지가 주변 도시지역 기온저감에 영향을 미치는 범위를 분석하는 방법을 제시하였다. Landsat 5 TM Band 6에서 표면온도를 추출하고, 이를 자동기상관측소의 실측기온을 이용하여 기온으로 보정하였다. 위와 같은 방법으로 위성영상으로부터 지표온도를 추출 보정한 후 녹지가 도시기온에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 등온선도를 작성하였다. 기온이 거리에 따라 급격하게 변화하는 지역을 기온완화구간이라고 정의하고, 100m당 $0.1^{\circ}C$ 이상의 기온저감을 기준으로 기온완화효과 영역을 설정하였다. 위와 같은 방법으로 수혜면적을 도출한 후 해당행정구역 내 인구가 동일하게 분포한다고 가정하여 기온저감수혜인구를 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 녹지의 기온저감영향이 녹지로부터 반경 500m까지 미친다는 선행연구를 토대로 기준을 설정할 경우 시가지 중 100m 당 $0.1^{\circ}C$ 이상의 기온저감 영향을 받는 면적은 $67.33km^2$로 전체 서울시 면적의 11.12%, 시가지면적을 기준으로 할 경우 18.09%를 차지한다. 서울시민이 시가지에 등밀도로 거주한다고 가정하면 2008년 1/4분기 기준으로 서울시 인구 10,456,095명 중 약 1,892,000명을 기온저감 수혜인구로 추정할 수 있다. 또한, 기온저감 영향권역 단면 50곳을 임의로 선정하여 단면도를 작성한 결과, 녹지의 경계부와 시가지의 기온은 평균 $0.78^{\circ}C$ 차이가 났으며, 최저 $0.3^{\circ}C$, 최대 $1.7^{\circ}C$의 차이를 보였다. 이를 통해 열섬완화측면에서 법률상 공원의 유치거리 및 배치의 적절성을 분석하여 향후 공원 조성 시 인간의 이용측면만이 아닌 열섬완화 및 열 쾌적성을 고려한 새로운 기준작성의 기초자료로 활용 가능하다.
도시 계획적 측면에서 도시의 구조적 변화에 따른 기후영향을 파악하여 그 결과를 도시계획에 반영하는 것은 중요하다. 서울시에서는 도시계획 시나리오 정보를 제공하기 위해 도시계획정보시스템(Urban Plan Information System, UPIS)을 활용 중이다. 지자체의 실제 도시계획에 따른 기후영향을 평가하고 분석하기 위해서는 UPIS에서 제공하는 도시계획시나리오와 도시기후분석모델을 손쉽게 연계할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립기상과학원의 도시기후분석모델(Climate Analysis Seoul, CAS)과 도시계획 시나리오를 연계하는 기술을 개발하였다. CAS는 건물과 식생의 물리적 배치에 따른 온도, 바람 등의 국지규모 변화와 중규모 기상모델인 MetPhoMod(METeorology and atmospheric PHOtochemistry mesoscale MODel)의 분석결과를 바탕으로 찬공기의 생성, 이동, 정체와 바람흐름, 열적환경 등을 분석하는 기능을 가지고 있다. 정밀한 도시정보를 모델에 적용하기 위해 고해상도의 항공 LiDAR(LIgit Detection And Ranging) 측량을 통해 생성된 래스터자료(1m 해상도)와 KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) 위성영상 자료(4m 해상도)를 이용하여 토지피복 및 수치표고자료로 활용할 입력자료를 생성하였다. 보다 정확한 도시지면 특징을 반영하기 위해 수치표면모델인 DSM(Digital Surface Model)과 수치지형모델인 DTM(Digital Terrain Model)을 전산유체역학모델(Computational Fluid Dynamics, CFD) 입력자료로 사용하여 상세바람분석을 수행하였다. 8방위의 유입류를 고려하여 재정비 전후의 도시구조물 주변의 흐름 및 풍속 분포와 녹지축 형성 전후의 열환경 변화를 분석하였다. 현실적인 기상상태 반영을 위해 CAS의 중규모 기상장을 입력자료로 사용하였으며, 그 결과 재정비에 따른 도시구조물 변화에 의해 바람길에 큰 변화가 확인되었다. 녹지축 형성 이후 전반적으로 재정비지역 주변의 온도가 감소하였다. CAS와 CFD의 연동을 통해 도시지역 재정비와 녹지축 형성 전후의 주변 바람길과 열환경에 대한 실제적인 평가가 가능하며, 도시개발계획과 녹지조성계획 수립에 유용할 것으로 기대된다.
녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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