• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1339-1348
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• 2021

하천법에 의거하여 국내 하천들에는 상당한 국가예산으로 하천정비기본계획이 5-10년 주기로 수립되고 있으며, 홍수위 계산을 위한 HEC-RAS 모의에 필요한 하천단면 등 다양한 하천측량이 실시되고 있다. 그러나, 하천측량자료들은 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)에 pdf 보고서 형태로만 제공되고, 원자료는 CAD 형식으로 하천정비계획을 수행한 설계사 등이 분산 소유하고 있어 관리 부재로 망실의 우려도 있어, 다른 용도로의 활용성이 상당히 저하되어 있는 실정이다. 그리고, 측량된 CAD 형식의 단면자료 등을 HEC-RAS에 활용할 때, 'Dream'과 같은 툴을 활용하나 거의 수작업에 가까운 시간과 비용이 소요되는 현실에 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 툴인 RAUT(River information Auto Upload Tool)를 개발하였다. RAUT 툴은 첫째, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 1차원 모형의 입력자료를 CAD 측량자료를 직접 수기로 입력 및 모의를 실시하는 복잡한 단계를 자동화시키고자 하였다. 둘째, 하천공간정보인 CAD측량 자료를 직접 읽어 표준 데이터 모델 (ArcRiver)기반 하천공간정보 DB에 자동 업로드하여 전국단위의 하천정비계획의 하천측량자료 관리가 가능하게 할 수 있다. 즉, 만약 RIMGIS가 RAUT와 같은 툴을 사용하면 하천단면과 같은 전국단위 하천측량 자료를 체계적으로 관리할 수 있게 된다는 의미이다. 개발한 RAUT는 제주도 한천유역을 대상으로 하천정비기본계획의 하천공간정보 CAD자료를 읽어들여 mySQL기반 공간 DB로 구축하고, 구축된 DB로부터 HEC-RAS 1차원 모의 실시하기 위한 지형자료를 자동으로 생성시키는 과정을 시범적으로 구현하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.101-107
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• 2014

본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.111-124
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• 2010

지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권1호
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• pp.80-87
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• 2011

자율무인잠수정은 해수면탐사선에 비해 해저면에 더 가까이 접근할 수 있는 장점을 제공한다. 수심자료, 해저면 물질 정보와 해저면 하부 영상을 얻기 위해서는 자율무인잠수정에 탑재된 다중빔음향즉심기, 해저면영상탐사기 및 천부지층탐사기 등이 유용하게 사용된다. 일본해양연구개발기구는 3000m급 자율무인잠수정 우라시마를 개발하였다. 잠수정의 전력공급용 연료전지시스템의 공학적 개발과 시험과정을 거쳐 우라시마에는 신형 리튬이온전지 시스템이 설치되었다. 잠수정은 초기 공학적인 업무에서 과학적 사용 목적으로 개량되었다. 다양한 과학장비들이 추가되었고 2006년부터 과학적인 목적의 임무수행을 위한 잠항시험이 수행되었다. 2007년 시험운항에서 일본 기이반도 해역 북구마노분지 부근에서 우라시마의 해저면영상탐사기와 천부지층탐사기를 이용하여 고해상 음향영상자료를 획득하였다. 후방산란강도 도면에서는 많은 암설류가 확인되었고, 천부지층탐사단면에서 연구해역의 북동쪽 끝 부근의 하부구조가 확인되었다. 이러한 특징은 최신 선상지의 형성과 관련된 구조를 암시한다. 그러나 남서 해역에서는 해저면 하부 ~20 ms 부근에서 강한 반사층이 존재하는데, 이는 삭박특징으로 해석되며 현재는 더 젊은 해저 퇴적물로 덮여있다. 잠수정의 성능은 지속적으로 향상되고, 우라시마를 활용하여 많은 유용한 결과가 얻어질 것으로 기대된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제42권3호
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• pp.161-167
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• 2015

고구마는 척박한 환경에서도 생육이 가능한 세계 7대 농작물로 식량뿐만 아니라 사료용, 전분 등의 산업용으로도 중요하다. 최근 고구마는 항산화물질, 식이섬유질 등을 고함유하는 건강식품으로 각광을 받고 있다. 그러나 고구마 유전체 해독에 관한 연구는 고구마의 중요도에 비해 많이 이루어지지 않고 있다. 본 총설의 목적은 고구마 유전체 연구 동향분석을 통하여 유전체 해독 연구의 효율성 증대 및 유용형질 유전자의 실용화 연구를 위한 기반구축을 모색하는데 있다. 최근 NGS 분석을 통한 동식물 유전체해독이 급진적으로 많이 이루어지고 있다. 고구마 유전체 해독의 경우는 다배수성 문제와 이질유전체 문제로 유전체 완전해독 연구가 이루어지지 않고 있으며 반면 전사체 분석 연구는 활발히 이루어지고 있는 실정이다. 최근 2015년 일본 연구자들에 의해 2배체 고구마의 유전체 해독 초안이 보고되었다. 한중일 고구마 연구협의회(Trilateral Research Association of Sweetpotato, TRAS)에 의해 6배체 고구마 Xushu 18의 유전자지도 작성 및 유전체 해독 연구가 2014년부터 이루어지고 있다. 빌게이츠재단(Bill & Melinda Gates Foundation)은 사하라사막 남쪽 아프리카지역의 기근과 영양문제를 해결하기 위해 고구마 유전체 기반 분자육종을 위한 분자도구 개발에 관한 프로젝트를 미국을 중심으로 한 컨소시엄을 구성하여 출범하였다. 고구마 유전체 해독과정 중에 분석된 고구마 엽록체 유전체 분석을 통하여 진화학적 해석연구가 이루어지고 있다. 본 총설을 통하여 고구마 유전체 해독 연구동향을 살펴보았다. 이러한 연구 동향 분석은 고구마의 생산성 및 기능성 향상 등의 실용화 연구를 수행하는 연구자들에게 최근의 연구현황을 제공할 수 있을 것이며 세계적인 식량, 에너지, 환경문제의 해결에 크게 기여 할 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.249-261
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• 2020

다중 플랫폼/센서를 활용한 연안 모니터링은 연안 해양환경 변화와 다양한 재해/재난을 높은 시공간 해상도로 정확하게 이해하기 위한 매우 중요한 수단이다. 하지만 다중 플랫폼과 센서를 복합적으로 이용한 통합 관측 연구는 미비한 실정이고, 통합 관측을 통한 효율성, 융합 한계성 등에 대해 평가된 바 없다. 본 연구에서는 다중 원격탐사 플랫폼/센서를 이용한 모의실험을 통해 통합 관측 방법을 제시하고, 그 효용성과 한계점을 진단하였다. 다양한 해양 재해, 재난을 모사하기 위하여 Rhodamine WT (RWT) 형광염료를 이용하여 통합 현장조사를 수행하였다. 2019년 9월 남해-여수 해역에 형광염료를 주입 후 위성(Kompsat-2/3/3A, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), GOCI), 무인항공기 (Mavic 2 pro, Inspire 2), 유인항공기 플랫폼을 이용하여 염료 패치의 분포와 이동을 탐지하였다. 형광염료 주입 초기 패치 규모는 2,600 ㎡ 이었고, 약 138분 후 62,000 ㎡ 규모까지 확산되었다. RWT 패치는 처음 주입된 지점으로 부터 점차 남서 방향으로 이동하였고, 이는 현장 모의 실험이 진행되는 동안 조위(고조: 7시 7분(286 cm), 저조: 13시 9분(73 cm))가 점차 낮아짐에 따라 조석이 남동 방향으로 흐르는 것과 유사하였다. 무인항공기 영상은 공간해상도와 시간해상도 측면에서 가장 높은 해상력을 보인 반면 탐지 영역이 가장 좁았다. 위성의 경우 탐지 영역은 넓었지만 재방문 주기가 길기 때문에 운용성 측면에서 타 플랫폼과 비교하여 다소 한계가 있었다. 또한 Sentinel-3 OLCI와 GOCI의 경우 분광해상도와 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 가장 높았지만 소규모 형광염료 탐지에는 공간해상도 측면에서 제한적이었다. 유인항공기에 탑재된 초다분광 영상의 경우 분광해상도가 가장 높았지만 이 역시 운용성 측면에서 다소 제한적이었다. 다중 플랫폼 통합관측 연구를 통해 시간과 공간뿐만 아니라 분광 해상력 증가 향상을 확인 가능하였다. 향후 이 연구 결과가 연안 수치모델과 연계된다면 오염 물질의 이동확산 예측이 가능할 것으로 생각되고, 수치모델의 입력 및 검증 자료로 활용하여 모델 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국진공학회지
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• 제17권6호
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• pp.538-543
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• 2008

나노급 다이아몬드는 최근 폭발법이나 증착법에 의한 신공정으로 100 nm 이하의 분말형태의 제조가 가능하다. 나노급 다이아몬드의 소결을 이용하면 이상적인 연마기기의 제작이 가능하다. 이러한 나노급 다이아몬드의 소결 공정에서 생기는 비이상적인 나노결정의 결정립성장과 다이아몬드 결합장애를 방지하기 위해서 나노급 무기물을 균일하게 코팅하는 공정개발이 필요하다. 본 연구에서는 나노급 다이아몬드의 소결 특성을 향상시키기 위해서 ALD(atomic layer deposition)을 이용하여 진공에서 $20{\sim}30\;nm$ 두께의 ZnO 박막을 코팅해 보았다. 나노급 다이아몬드 분말 전면에 경제적으로 ZnO ALD를 위해서 기존의 기계적 진동효과 또는 전용 fluidized bed reactor를 대치하여 새로이 20 mm 석영튜브 안에 다이아몬드 분말을 넣고 다공성 유리필터로 막은 후 펄스와 퍼지 공정시의 압력에 의한 다이아몬드의 부유를 이용한 변형된 fluidized bed 공정을 채용하였다. 다공성 유리필터로 양쪽이 막힌 석영튜브 안에 전구체 DEZn (diethylzinc : $C_4H_{10}Zn$)와 반응기체 $H_2O$를 사용하여 ZnO 박막을 캐니스터 온도 $10^{\circ}C$에서 원자층증착하였다. 공정 순서 및 반응물질 주입 시간은 DEZn pulse-0.1초, DEZn purge-20초, $H_2O$ pulse-0.1초, $H_2O$ purge-40초와 같이 설정하였으며, 이 네 단계를 1 cycle로 정의하여 100 cycle 반복 실시하였다. 다이아몬드 분말과 ZnO 박막이 증착된 다이아몬드 분말의 미세구조를 확인하기 위하여 투과전자현미경 (transmission electron microscope)을 이용하였다. TEM 측정결과, ALD 증착 전 나노급 다이아몬드 분말의 직경이 약 $70{\sim}120\;nm$이었고 사면체, 육면체 등의 다양한 형태를 보임을 확인하였다. ZnO 박막이 ALD코팅된 다이아몬드 분말의 직경은 약 $90{\sim}150\;nm$이었고, 다이아몬드 분말과 ZnO의 명암차이에 의해 약 $20{\sim}30\;nm$ 두께의 균일한 ZnO 박막이 다각형 형태의 다이아몬드 파우더 표면에 성공적으로 증착되었음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제10권2호
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• pp.140-160
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• 2017

본 연구의 목적은 컴퓨팅 사고(Computational Thinking, 이하 CT)의 실천을 분석하는데 사용할 컴퓨팅 사고 실천 분석 도구(Computational Thinking_STEAM_Analyzing Tool, 이하 CT_STEAM_AT)를 개발하는 것이다. 먼저, STEAM 프로그램에 반영되어 나타나는 CT의 실천이 무엇인지에 대해 조작적 정의를 내리고, 이를 바탕으로 CT가 STEAM 수업에서는 어떠한 특징으로 나타나는지를 파악하여 CT실천을 관찰할 수 있는 CT_STEAM_AT를 개발하는 것이다. 또한, 이를 바탕으로 모범적인 STEAM 수업을 분석하였을 때 얼마나 다양한 CT실천이 포함되어 있는지를 탐색하는 것이 연구의 목적이라 할 수 있겠다. 먼저, CT_STEAM_AT 개발연구에서는 '과학교육에서의 CT란 무엇인가?'라는 질문을 시작으로 CT의 실천 구성요소에 대해 정의하기 위해 3가지의 중요한 자료를 주요 연구자료로 이용하고 분석하여 CT_STEAM_AT를 개발하였다. 첫 번째 개발연구에서는 CT_STEAM_AT의 CT의 실천 구성요소를 크게 5가지로 구분하였다. (1) 현실문제와 컴퓨팅 연결하기, (2) 컴퓨팅 산출물(artifact)을 개발하기 위한 도구나 컴퓨터 사용하기, (3) 추상화 과정, (4) 컴퓨팅 실천과정 및 산출물을 분석하고 평가하기, 그리고 (5) 의사소통하고 협력하기이다. 또한, 연구를 진행하던 중 CT의 구성요소들 사이의 상호작용으로 인하여 일정한 흐름이 존재한다고 해석하여 CT실천 흐름도를 개발하였다. 두 번째 CT 적용연구에서는 CT_STEAM_AT를 모범적인 STEAM 프로그램에 적용하였다. 먼저, 모범적인 STEAM 프로그램을 선정하기 위해서 4가지의 선정조건을 고려하여 선정하였다. 이런 과정을 통해 선정된 STEAM 프로그램에 CT_STEAM_AT를 적용시켜 CT가 반영된 정도를 파악하고, 더 나아가 부족하거나 제한적으로 나타난 CT의 실천 부분을 보완할 수 있는 방안을 제안해보았다. 본 연구의 결과, 개발된 CT_STEAM_AT를 통해 STEAM 프로그램에 반영된 CT 종류 및 수준을 파악하는데 효율적임을 알 수 있었고, 기술과 공학 부분을 보충하고, 실제적으로 나타나는 CT의 실천을 정의함으로 인해 STEAM 교육의 활성화를 기대할 수 있을 것이다.