인간의 건강한 삶을 실현하기 위하여, 정신적, 육체적, 환경적 요인이 지속적이고 안정적으로 관리되어야한다. 인간건강을 안정적이고 효율적으로 관리하기 위해서 21세기 보건의료분야는 ICT기술과 지속적 상호작용 및 융합이 필수적으로 요구되어왔다. 이러한 시대적 요구는 이종(heterogeneous)기술의 결합으로 융합(fusion)기술을 창출했고, 의료기술과 ICT기술의 융합을 통해서 개인맞춤형 치료환경이 조성되며, 다양한 웨어러블 디바이스 개발로 ICT융합 모바일 건강의료 서비스가 발전되고 있다. 이러한 이종기술의 결합은 ICT융합 헬스케어시스템의 복잡도(complexity)를 기하급수적으로 상승시켜서, 다양한 기술적, 제도적, 환경적, 문화적 이슈와 문제들을 발생시키고 있다. 본 연구는 ICT 헬스케어 기술에 대해 과거부터 현재까지 이어지는 발전현황을 조명하고, 주요한 국내외 헬스케어 기술 및 정책 이슈들을 발굴하고, 최종적으로 이러한 과제들을 해결하기 위한 헬스케어 로드맵과 향후 발전방향을 제안한다.
전 세계에서 보편 일률적으로 사용되는 실외 측위 기술인 GPS와 달리, 실내 측위 기술분야는 아직 다양한 기술이 난립하고 있다. 정확한 실내 위치 정보를 획득하기 위해 대표적인 실내 측위 기술의 표준이 필요한 실정이다. 최근 실내 측위 기술이 고정밀 위치 데이터를 기반으로 한 RTLS(Real Time Location Service) 영역으로 확대되고 있다. 이에 따라 새로운 방식의 실내 측위 기술들이 제안되고 있는데, 인공지능의 발전에 힘입어 스마트폰의 무선 신호 데이터를 사용하는 인공지능 기반의 실내 측위 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 인공지능 학습에 필요한 데이터를 수집하는 과정에서, 왜곡되거나 학습에 부적합한 데이터가 포함되어 실내 측위 정확도가 낮아지는 결과가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 수집된 데이터의 정제 과정을 통해 향상된 실내 위치 확인 결과를 얻기 위한 인공지능학습용 데이터 전처리 기술을 제안한다.
전 세계 다양한 국가들을 비롯하여 우리나라도 생물다양성을 보전하기 위한 노력에 동참하고 있다. 특히 생물종과 관련해서는 특정 생물종을 대상으로 서식적합분석을 실시하여 잠재적인 서식 적지를 찾고 보전방안을 수립하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 그러나 현재까지 축적된 정보를 바탕으로 한 서식적합지역의 중장기 변화에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 강원도 지역을 대상으로 멸종위기 야생생물 1급으로 지정된 수달을 대상으로 서식적합지역의 시계열 변화를 분석하고 변화 양상을 살펴보고자 하였다. 시계열 변화 분석을 위해서 약 20년간 수행된 2차, 3차, 4차 전국자연환경조사의 수달 종 출현지점 조사자료를 이용하였다. 또한 각 조사시기 별 서식환경을 반영하기 위해 조사시기와 일치하는 토지피복도를 환경변수 제작에 활용하였다. 서식적합지역 분석을 위해서는 종의 출현 정보만을 바탕으로 모델 구동이 가능하며, 선행연구를 통해 신뢰도가 높다고 입증된 MaxEnt 모형을 사용하였다. 연구결과, 각 조사시기 별 수달의 서식적합지역 지도가 도출되었으며, 하천을 중심으로 서식지가 분포하는 경향이 나타났다. 모델링 결과 도출된 환경변수의 반응곡선을 비교하여 수달이 선호하는 서식지의 특성을 파악하였다. 조사시기 별 서식 적지의 변화를 살펴본 결과, 2차 전국자연환경조사를 기반으로 한 서식 적지가 가장 넓은 분포를 나타냈으며, 3, 4차 조사의 서식 적지는 면적이 줄어드는 경향을 나타냈다. 또한, 3개 조사시기 분석결과를 종합하여 서식 적지의 변화 양상을 분석하고 유형화하였다. 변화 유형에 따라서 현장조사, 모니터링, 보호지역 설정, 복원계획과 같이 서로 다른 보전계획을 제안하였다. 본 연구는 수달 서식 적지의 위치와 면적의 시계열 변화를 볼 수 있는 종합분석 지도를 제작하고, 지역별 서식 적지 변화 유형에 따라 필요한 보전계획을 제안하였다는 점에서 의의를 갖는다. 본 연구에서 제안된 방법과 결과는 향후 서식지 보전 및 관리 방안 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
수확량 모니터링 시스템의 개발은 미국에서부터 시작되어 점차 발전되어 왔으며, 현 시점에서 가장 활발하게 이용되고 있는 정밀농업 기술 중 하나이다. 수확량 모니터링 시스템 개발과 함께 이루어져야 할 것이 수확량 정보의 공간변이성 해석이다. 본 실험은 논 포장에서의 수확량의 공간변이성과 한계수확량 및 수분함량이 수확량에 미치는 영향을 알아보기 위하며 수행되었다. 2002년 10월 서울대학교 부속 실험농장 소재의 두 기계 이앙 재배 답작 포장(0.2 ha)과, 전북 김제 만경평야 소재의 두 직파재배 포장(0.4 ha)에서 구획별 수확량 정보를 획득한후 각 포장별로 통계분석을 통해서 포장 내의 수량변이를 조사 및 해석하였다. 그리고 각 포장의 수확작업 시 구획별로 샘플을 획득하여 수분함량을 측정한 후 수분함량 보정전과 보정후의 수량을 비교 분석하고, 수분함량과 수확량에 대한 비교 분석과, 수분함량 지도를 작성하여 수확량 지도와의 비교를 통해 수분함량과 수확량간의 관계를 조사하였다. 정확한 수확량 지도 작성을 위해서는 샘플링 간격을 최소화하는 것이 효과적일 것이나 콤바인의 예취 폭과 포장면적을 고려하여 조절해야 할 것이다. 수확량 정보를 얻을 때 한 구획의 넓이는 포장 면적에 따라서 조절이 가능하겠지만 가로 세로 길이로 봤을 때 5 m이상 15 m이하가 적당할 것으로 판단되었다. 변량시비 처리가 실시된 포장의 경우 같은 조건에서 일반시비로 재배된 포장에 비해서 수량은 비슷하나 변이는 적게나타남을 알 수 있었다. 각 포장내의 변이의 크기는 일반적으로 평균 수확량의 절반이상의 편차를 보이고 있으므로 포장내의 지점별 수획량의 변이는 상당하다고 판단할 수 있다. Sensor를 이용한 수확량 측정에서는 위에서 나타난 값으로 보았을 때 최소 300 kg/10a 이하에서 최대 1000 kg/10a 이상까지 측정이 가능하도록 설계되어야 할 것이다. 수분함량은 한 포장 내에서의 변이가 큰 편은 아니었고 공간의존성도 크게 나타나지 않았다. 그러나 포장간의 변이는 수확 전의 기상상황에 따라서 차이가 나타나게 된다. 수분함량 자체의 포장 내 변이가 크지 않으므로 수확량의 공간의존도에 대한 변화는 크지 않았다.
논토양에서 토양의 형태적 및 물리적 특성이 인삼 수량에 미치는 영향을 보면 배수인자의 영향이 가장 컸고, 다음으로 표토의 토성과 유효토심의 영향이 컸다. 반면에 지형, 경사, 석력함량 등이 인삼수량에 미치는 영향은 미미하였다. 밭토양에서는 토양의 형태 및 물리적 특성 중 표토의 토성이 인삼수량에 미치는 영향이 가장 컸으며, 다음으로 유효토심, 석력함량, 배수 순으로 영향이 컸으나 지형, 경사, 경반층 출현깊이 등은 영향이 작았다. 토양의 형태 및 물리적 특성 중 인삼수량에 미치는 영향이 큰 지형, 표토의 토성, 배수등급, 경사, 유효토심, 석력함량 및 경반층 출현 깊이를 재배 적지 기준인자로 선정하였다. 다중회귀 확장기법을 이용하여 논과 밭토양에서 각각의 재배 적지 기준 인자가 인삼 수량에 미치는 기여도를 산출하였다. 인삼 재배 적지 기준 인자가 수량에 미치는 기여도와 적지 기준 인자별 수량지수를 이용하여 재배 적지 기준 인자별로 점수를 부여하고, 적지 기준 인자별 점수를 합산하여 최종 점수에 따라 최적지, 적지, 가능지, 저위생산지로 구분하였다. 최종적으로 토양특성과 기상조건을 중첩하여 논과 밭토양에서의 인삼 재배 적지 기준을 각각 설정하였다. 인삼 재배 적지 기준을 기반으로 하고, 토양도, 기후도 및 지리정보 시스템을 이용하여 주요 인삼 재배단지인 충청북도 음성군에 대하여 인삼 재배 적지 분포도를 작성하였다. 그 결과 필지별 인삼 재배 적지에 대한 정보를 인터넷을 통하여 경작자에게 실시간으로 제공할 수 있는 기반을 조성하였다. 인삼 재배지 조사지역에 대하여 인삼 적지 분포를 분석한 결과 최적지와 적지의 합계가 논토양에서 74.0%, 밭토양에서 88.3.%로 높아 인삼 경작자들이 비교적 적지에 인삼을 재배하고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 아리랑위성 2호 영상자료를 이용하여 한반도 전역에 대한 정사모자이크영상을 생성하고 정확도 평가를 실시하였다. Rational Polynomial Coefficient(RPC) 모델링 결과 지상기준점(Ground Control Point : GCP) 선점이 힘든 산악지역 등을 제외하고는 대부분 2화소 이내로 나타났다. 정사영상 제작에는 축척 1:5,000 수치지형도를 이용하여 제작한 수치고도모델(Digital Elevation Model : DEM)이 사용되었는데, 수치지형도가 존재하지 않는 접근불능지역의 경우 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM이 사용되었다. 한편 한반도 정사모자이크영상은 정사영상 집성과 색상보정을 통해 생성되었으며, 모자이크영상에 대한 정확도 분석은 1m 칼라 합성영상에 대해 실시하였다. 위치정확도 검증을 위하여 남한지역에서 현지측량을 통해 확보한 813 검사점(Check Point)이 사용되었으며 Root Mean Square Error(RMSE) 계산을 통하여 최대 5m 이내의 오차가 확인되었다. 한편 접근불능지역 경우 참조영상(Reference Image) 에서 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였는데 3m(RMSE) 이내의 위치정확도를 가지는 영상이 약 69% 정도 되는 것으로 확인되었다. 또한 인접영상과의 접합정확도 육안평가에서는 일부 산악지역에서의 약 1~2 화소 이격을 제외하고는 잘 일치하고 있는 것으로 확인되었다.
본 연구는 농촌지역인 경북 청송군을 사례로 지방자치단체에서 자체적으로 적용한 관리지역 세분기준의 문제점을 실증적으로 분석하고 그 개선방안을 제안하고자 한다. 먼저, 도시관리계획 수립지침상의 세분기준과 청송군 세분기준을 비교하였다. 다음으로 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 토지적성평가의 결과와 관리지역 세분결과를 비교하였고, 용도지역의 현황분석과 면적 비교를 통해 공간배치에 있어서 인근 용도지역과의 관련성도 검토하였다. 마지막으로 지도분석과 현장조사를 통해 실제 주변 토지이용상황과의 관련성을 검토하였으며, 민원인과 면담을 통해 관리지역 세분에 따른 민원사례를 분석하였다. 본 연구에서 용도지역의 불완전한 정형화, 개발가능여부에 대한 판단기준의 미비, 관련부서의 편향적인 협의의견 등과 같은 청송군 관리지역 세분기준의 문제점을 도출하였고 이들에 대한 실증적 개선방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 농촌지역의 올바른 관리지역 세분방향을 제시하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 2020년 기준 단백질 서열을 이용한 기능과 구조 예측 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 딥러닝 모델인 CNN과 LSTM/GRU 모델을 동일한 조건 하에 비교 평가한 연구를 토대로 새로운 효소 기능 예측 모델인 PSCREM을 설계하였다. CNN 합성곱 시 누락되는 세부 패턴을 보존하기 위하여 서열 진화정보를 이용하였으며 중첩 RNN을 통해 기능적으로 중요한 의미를 가지는 아미노산 간의 관계 정보를 추출하고 특징 맵 제작에 참조하였다. 사용된 RNN 계열의 알고리즘은 LSTM과 GRU로 보통 stacked RNN 기법으로 100 units 이상 2~3회 쌓는 것이 일반적이나 본 논문에서는 10, 20 unit으로 구성한 뒤 중첩시켜서 특징 맵 제작에 사용하였다. 모델에 들어가는 데이터는 단백질 서열 데이터로 PSSM profile로 가공한 뒤 사용되었다. 실험 결과 효소 번호 첫 번째 자리를 예측하는 문제에 대해 86.4%의 정확도를 나타냄을 입증하였고, 효소 번호 3번째 자리까지 예측 정확도 84.4%의 성능을 내는 것을 확인하였다. PSCREM은 Overlapped RNN을 통해 단백질 기능에 관련된 고유 패턴을 더 잘 파악하며 Overlapped RNN은 단백질 기능 및 구조 예측 추출 분야에 새로운 방법론으로서 제안된다.
최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.
국토조사는 국토의 물리적 사회적 현황과 시대적 사회적 요구사항에 대한 면밀한 조사를 통해 국토의 효율적 운용이라는 기본적인 목표를 달성하기 위한 목적으로 시행되고 있다. 하지만, 직접조사가 아닌 지방자치단체나 타 정부부처에서 구축한 자료를 취합하여 국토지표로 가공 및 제공이 되기 때문에 다른 자료와의 차별성이 크지 않고, 국토지표 항목들이 국내외 상황과 변화에 따라 수시로 변경되어 동일한 지표에 대해 장기적으로 축적된 자료가 없어 활용도가 높지 않은 실정이다. 최근, 통계 데이터와 지도 데이터에 대한 중요성 부각에 따라 대다수 공공기관과 지방자치단체에서 각자의 고유한 필요성에 따른 조사를 수행하고 그에 따른 결과를 공간데이터가 포함된 데이터베이스 형태로 구축하고 있는 것을 고려하면 국토교통부 고유의 업무라는 국토조사의 한계를 벗어나서 국가단위 국토에 대한 현황조사라는 측면으로 새로운 접근을 할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 통일시대를 대비하고 국토의 효율적 개발과 가치 보전을 위한 정책수립에 필요한 의사결정자료 제공이라는 제 역할을 다 할 수 있도록 새로운 국토조사 체계를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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