2019년 말 기준 전국의 총 인구는 51,849,861명 이며, 최근 5년간 세대 당 인구는 2015년 2.45명/세대에서 2019년 2.31명/세대로 연평균 1.52%의 감소를 보이고 있다. 여기서 연령대별 인구분포 현황을 살펴보면 65세 이상의 고령자 비율이 부산광역시가 18.2%로 가장 높았으며, 세종특별자치시가 9.4%로 가장 적은 것으로 나타났다. 특히 2019년 기준 교통약자에 대한 인구는 전국 15,219천 명으로 전국 인구대비 약 29.4%의 비율을 보이고 있다. 따라서 교통약자가 안전하고 편리하게 이동할 수 있도록 이동편의시설에 따른 이동권 확보가 중요하다. 이와 같은 배경 하에 본 연구는 안전하고 편리한 이동을 위한 교통약자중심의 교통복지시설에 가치를 두고, 특히 고령화 사회의 진입과 교통약자의 지속적인 증가에 대응하기 위한 방안을 제시함에 있어 대중교통시설인 교통복지시설이 교통약자에 미치는 영향을 분석하고 이에 대한 시사점을 제시하는 데 연구의 목적이 있다. 연구 방법은 주요선행연구와 전문가 설문조사를 통해 통계적 분석방법 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.
지진 시 상부구조물을 지지하는 말뚝기초에 가해지는 수평 하중은 상부구조물의 관성력과 지반의 운동력으로 구분된다. 상부구조물의 관성력과 지반의 운동력은 서로 다른 복잡한 메커니즘을 통해 말뚝기초에 피해를 입힐 수 있기 때문에 지반-말뚝-구조물의 상호작용을 적절히 예측하고 평가하는 것이 말뚝기초의 안전한 내진설계를 위해 필요하다. 지반-말뚝-구조물의 상호작용은 구조물의 동적특성, 말뚝의 길이, 두부 경계조건 및 지반의 상대밀도에 영향을 받는다. 지반의 상대밀도가 달라지면 그에 따른 구속압 및 지반 강성이 변화하며 결과적으로 지반반력계수도 각 시스템에 따라 달라지게 된다. 말뚝기초의 수평방향 지지거동 및 극한 지지력은 수평방향 하중조건 및 모래지반의 상대밀도에 따라 다르게 나타난다. 이에 본 연구에서는 건조된 모래지반의 상대밀도가 상부구조물을 지지하는 무리말뚝의 동적거동에 미치는 영향을 확인하기 위해 1g 진동대 모형실험을 수행하였다. 그 결과 상대밀도가 증가함에 따라 상부구조물의 가속도는 증가하고 말뚝캡의 가속도는 감소하는 것으로 확인되었으며, 말뚝의 p-y 곡선의 기울기는 감소하는 것으로 확인되었다.
여행 마케팅 분야에서 브이로그와 같은 동영상 기반 소셜미디어 컨텐츠의 중요성이 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 시청자 반응 및 참여 행동을 향상시키는 콘텐츠 특징에 대한 연구는 제한적이다. 본 연구는 유튜브 여행 콘텐츠의 나타난 감정이 시청자 참여 행동, 특히 "좋아요"와 "댓글" 작성에 미치는 영향을 연구하였다. 본 논문에서는 방문자 수가 높은 세계 8개 관광도시에 관한 여행 관련 유튜브 동영상 4,619개의 나래이션을 머신러닝으로 추출하여 텍스트화 한 후 음이항 회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과 긍정 감정 및 부정의 감정 모두 "좋아요" 수에 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 동영상에서 나타난 긍정적인 감정과 부정적인 감정이 각각 높을수록 더 많은 시청자들이 "좋아요"를 클릭하는 것으로 나타났다. 댓글 수에 측면에서는 부정적인 감정만 유의한 영향을 보인 반면 긍정적인 감정은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 경험재인 여행 상품의 고유한 특성을 고려할 때 유튜브에서 시청자 참여를 높이고자 하는 마케터들에게 어떠한 동영상 특징이 "좋아요"와 댓글등의 참여 행동을 유도할 수 있는지를 이해하고 전략 수립에 도움을 준다는 면에서 시사하는 바가 크다. 또한 소셜 미디어, 특히 유튜브의 맥락에서 시청자 참여도에 미치는 감정의 영향력을 검증하였다. 향후에는 감정에 대한 긍정-부정의 분류를 넘어 특정 감정이 참여도에 미치는 영향에 대한 고찰을 통해 소셜 미디어 동영상에 나타난 감정의 역할에 대한 이해를 깊이 할 수 있을 것이다.
Most countries worldwide are finding it difficult to make decisions regarding the utilization of water resources and the ecological flow protection of rivers because of serious water shortages and global climate warming. To overcome this difficulty, accurate ecological flow processes and protected ecological objectives are required. Since the introduction of the concept, ecological flow calculations have been developed for more than 60 years. This technical development has always been dominated by countries such as the United States, Australia, and the United Kingdom. The technical applications, however, vary substantially worldwide. Some countries, for instance, did not readjust the method because of a lack of understanding of the ecological effect or because they failed to achieve elaborate scheduling. Mostly, readjustments were not made because the users could not make their choices from among numerous methods for ecological flow. This paper presents three research results based on a systematic review of 240 methods with clear connotation boundaries. First, the ecological flow algorithm was developed along with the scientific and technological progress in the river ecosystem theory, ecohydrological relationship, and characterization and simulation of hydrological and hydrodynamic processes. In addition, the basis of the method has evolved from the hydrological process of the ecosystem, hydraulics-habitat conditions, and social development interference to whole ecosystem simulation. Second, 240 methods were classified into 50 sub-categories to evaluate their advantages and disadvantages according to the ecological flow algorithms of hydrology, hydraulics, habitat, and other comprehensive methods. According to this evaluation, 60% of the methods were not suitable for further application, including the method based on the percentage of natural runoff. Furthermore, the applicability of the remaining methods was presented according to the evaluation based on the aspects of allocation of water resources, water conservancy project scheduling, and river ecological evaluation. Third, In the future, most developing countries should strengthen the guarantee of high-standard ecological flow via a coordination mechanism for the ecological flow guarantee established under a sustainable framework or via an ecological protection pattern at the national level according to the national system. Concurrently, a reliable ecological flow demand process should also be established on the basis of detailed investigation and research on the relationship between river habitats, ecological hydrology, and ecological hydraulics. This will ensure that the real-time evaluation of ecological flow forces the water conservancy project scheduling and accurate allocation of water.
정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
기후변화로 인해 전 세계 주요 도시에서 홍수의 빈도와 위험성이 증가함에 따라, 도시 침수에 대비한 선제적 대응을 위해 넓은 공간 영역에서 고해상도 2차원 침수 정보를 신속하고 정확하게 해석할 수 있는 모의 기술의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 천수 방정식(shallow water equations)에 기반한 물리적 해석 방법은 고해상도 침수 예측을 위해 많은 컴퓨터 자원과 계산 시간이 소요되는 한계가 있다. 본 연구는 전환 규칙과 가중치 기반 시스템을 사용하여 침수의 시공간 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타(cellular automata) 기반 2차원 침수 해석 모형 Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D)의 이론적 배경을 고찰하고, 부산 온천천 유역의 침수 사상 모의를 통해 재현하여 국내 도시 유역에 대한 적용성을 검토하였다. 또한, Open Computing Language (OpenCL)와 Open Multi-Processing (OpenMP)과 같은 병렬계산(parallel computing)기술을 적용한 버전을 순차계산(sequential computing)결과와 비교하여 연산성능을 평가 하였다. 연구결과, WCA2D 모형에 의한 최대 침수심 분포는 과거침수 피해지도와 유사하게 모의되어, 복잡한 지형특성을 가지는 도시유역 침수의 시공간적 변화를 해석하기에 적절함을 확인하였다. 또한,병렬 계산 적용시 순차 계산 버전에 비해 OpenCL과 OpenMP는 약8배~14배, 5배~6배 연산 효율이 향상되어 효율적인 도시 침수 모의가 가능하였다.
현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.
최근 미세먼지가 건강에 미치는 영향은 큰 화두가 되고 있다. 미세먼지는 코의 점막에 걸러지지 않고 인체 내부까지 침투하여 호흡기에 영향을 미치기 때문에 위험하다. 미세먼지는 산업과 직접적으로 연관되어있기 때문에 미세먼지를 제거하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 미세먼지 농도를 사전에 예측할 수 있다면 사전 조치를 취해 인체에 미치는 영향을 줄일 수 있다. 미세먼지는 하루 600km 이상 이동할 수 있는 특성을 가진다. 이러한 특성으로 인해 미세먼지는 인접 구뿐만 아니라 멀리 떨어져있는 구에도 직접적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 풍향, 풍속 데이터와 시계열 예측 모델을 이용하여 서울특별시의 미세먼지 농도를 예측하고, 서울특별시의 미세먼지 농도와 지역별 미세먼지 농도의 상관관계를 확인했다. 또한, 각 지역별 미세먼지 농도와 서울특별시의 미세먼지 농도를 이용하여 예측을 진행했다. 예측 결과에서 가장 낮았던 MAE(평균 절대 오차)는 12.13으로 선행연구에서 제시된 MAE인 14.3 보다 약 15.17% 더 예측성능이 향상된 것을 확인했다.
Nitrogen fertilizers applied to agricultural lands for crop cultivation can be volatilized as ammonia. The released ammonia can catalyze the formation of ultrafine dust (particulate matter, PM2.5), classified as a short-lived climate change pollutant, in the atmosphere. Currently, one of the prominent methods for fertilizer application in agricultural lands is soil surface application, which comprises spraying the fertilizers onto the soil surface, followed by mixing the fertilizers with the soil. Owing to the low nitrogen absorption rate of crops, when nitrogen fertilizers are applied in this manner, they can be lost from land surfaces through volatilization. Therefore, investigating a new fertilization method to reduce ammonia emissions and increase the fertilizer utilization efficiency of crops is necessary. In this study, to develop a method for reducing ammonia emissions from nitrogen fertilizers applied to soil surfaces, deep fertilization was conducted using a newly developed deep fertilization device, and ammonia emissions from barley, garlic, and onion fields were examined. Conventional fertilization (surface application) and deep fertilization (soil depth of 25 cm) were conducted for analysis. The fertilization rate was 100% of the standard fertilization rate used for barley, and deep fertilization of N, P, and K fertilizers was implemented. Ammonia emissions were collected using a wind tunnel chamber, and quantified subsequently susing the indole-phenol blue method. Ammonia emissions released from the basal fertilizer application persisted for approximately 58 d, beginning from approximately 3 d after fertilization in conventional treatments; however, ammonia was not released from deep fertilization. Moreover, barley, garlic, and onion yields were higher in the deep fertilization treatment than in the conventional fertilization treatment. In conclusion, a new fertilization method was identified as an alternative to the current approach of spraying fertilizers on the soil surface. This new method, which involves injecting nitrogen fertilizers at a soil depth of 25 cm, has the potential to reduce ammonia emissions and increase the yields of barley, garlic, and onion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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