• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.6-7
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• 2021

하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.595-601
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• 2008

본 연구에서는 전국 140여개 가구를 대상으로 실측 조사한 자료를 바탕으로 가정용수의 용도별 사용량을 도출함으로써 상 하수도시설설계에 활용할 수 있는 원단위를 제시하고, 용도별 사용특성분석, 영향인자 평가 등을 통하여 가정용수의 변동특성을 이해하고 향후 사용경향을 예측할 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 전국 140가구를 대상으로 약 3여년간 실측한 결과, 가정용수의 총사용량은 165.8 lpcd였으며, 각 용도별 사용량은 세면용수 15.4 lpcd(10%), 욕조용수 24.7 lpcd(16%), 싱크대용수 29.7 lpcd(19%), 세탁기용수 30.8 lpcd(20%), 변기용수 38.5 lpcd(25%), 기타용수 13.5 lpcd(9%)순으로 나타났다. 가정용수 중에서 변기용수의 사용량이 가장 많은 것으로 나타났으며, 베란다, 정원용수 등이 포함된 기타용수의 경우 사용빈도가 일정하지 않고 사용량의 편차도 심하여 변동계수와 표준편차가 가장 크게 나타났다. 가정용수의 용도별 사용량을 미국, 영국 가정과 비교한 결과, 기타용수와 실외용수를 제외하고는 미국의 실내용수 사용량과 비율이 우리나라와 매우 유사한 특성을 보였다. 가정에서 물사용에 기초한 생활양식이 미국과 유사하게 변화되고 있음을 간접적으로 보여준 결과이다. 또한 1985년에 서울에서 조사된 용도별 사용량과 금번결과를 비교한 결과, 목욕, 변기, 세탁, 취사용수의 총량은 23 l가 증가하였으며, 특히 세면과 욕조용수를 합산한 목욕용수가 27 l에서 40 l로 크게 늘어났고, 세탁용수도 17 l나 늘어났다. 생활양식이 서구화되면서 가정에서의 목욕, 사워문화가 점차 확산되고 대용량 세탁기의 보급이 늘어난 것 등이 영향을 미쳤을 것으로 추측되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-76
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• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제41권3호
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• pp.59-66
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• 2023

본 연구는 근대 시기 일본풍 정원의 확립과정을 인물과 작품의 공간구성과 공간구성요소, 재료 등을 통해 살펴보고 우리 정원의 정체성 구현을 위한 자료로 삼고자 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국성이 수용하고 있는 인자를 한일 근대 시기 정원문화에 대입한 결과, 장소성, 현재성, 주체성에 있어 모두 차이를 보인다. 이는 근대 시기 한국에는 문화적인 단절이 있었던 반면, 일본은 비교적 온전한 문화 계승이 이루어졌다는 점에서 차이가 나타난 것으로 볼 수 있다. 둘째, 근대 시기 이전의 일본의 정원문화는 문화적인 단절 없이 일본 전역의 각기 각층에 보급되고 지속해서 발전해왔다. 근대 시기 메이지 정부는 문명개화 정책을 추진해 유럽과 미국의 선진문명 도입을 주도하여 서양식 건축법이 유행하게 되었다. 급속한 서양문화의 도입은 전통적인 일본문화가 잊히는 결과를 초래했다. 영국의 건축가 조시 콘더(Josiah Condor)는 일본인 건축가를 지도(1879)하고 정원의 화실, 일본정원의 전통적 디자인 등을 설계에 도입하였다. 메이지부터 다이쇼 시대에 교토지역에서 활동했던 오가와 지헤에(小川 治兵衛)의 정원양식은 일본의 전통문화를 지키고자 했던 정·재계 유력자들에게 받아들여졌고 각종 법령의 마련 등으로 보호 제도도 갖춰졌다. 셋째, 일본 근대정원의 정원가, 일본적인 구성요소, 재료, 요소와 일본풍을 중심으로 분석한 결과, 야마가타 아리토모(山縣 有朋), 오가와 지헤에(小川 治兵衛), 시게모리 미레에(重森 三玲) 등이 일본풍을 정원에 계승한 대표적 정원가이며, 공간구성의 특징으로 대지천(大池泉) 정원조성과 자연주의적 차경 수법의 도입, 물의 흐름을 도입하는 것이 특징적으로 나타났다. 일본풍 정원 구성요소의 특징은 잔디 활용, 곡선의 원로, 자연스러운 향토적 식재수종으로의 변화라고 할 수 있다. 넷째, 사례 대상지의 일본풍 인자를 분석한 결과, 공간구성의 개별 요소별로 특히 유수(흐름)의 활용이 47.06%의 비율로 가장 높게 나타났으며, 대지천과 자연주의적 차경도 확인되었다. 잔디의 식재와 곡선 원로의 도입은 각각 65.88%, 78.82% 비율로 나타났다. 수종 변화는 28.24%로 잔디의 식재나 곡선 원로의 적용보다는 비교적 적은 건수가 확인되었다. 다섯째, 우리는 근대 시기의 정원들을 확대 발굴하여 정원의 조성자나 소유주, 공간의 구성, 공간의 구성요소, 재료 등을 세부적으로 기록하고 우리나라 정원의 정체성을 찾는 데도 유용하게 활용해야 한다. 본 연구는 일본의 근대 시기 일본풍의 확립과정을 인물과 사례 정원을 통해 분석한 결과를 토대로 연구를 진행하였으나 보다 다수의 사례와 구체적인 기법의 분류 등 세부적인 연구를 진행하지 못한 것을 연구의 한계로 두고 차후 과제로 삼고자 한다.

• 미술자료
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• 제96권
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• pp.89-122
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• 2019

본 논문은 지우재(之又齋) 정수영(鄭遂榮)(1743~1831)의 《한임강유람도권(漢臨江遊覽圖卷)》이 한양 근교 지역의 여러 곳을 선유(船遊)와 유산(遊山) 여행하면서 화가의 주관적인 시각이 잘 담긴 사적인 여행 기록이라는 점을 밝힌 연구이다. 이 작품은 정수영이 1796년 무렵, 각 지역을 여행하고 총 16m 길이의 긴 화권으로 표현한 것이다. 이처럼 독립된 경관으로 나뉜 작품을 긴 두루마리의 형태로 계속 이어 붙인 점은 《한임강유람도권》이 특별한 여행이 아닌 여행에서 마주한 주관적 경험을 담았음을 보여준다. 《한임강유람도권》은 장소에 따라 선유와 유산의 두 가지 여행 형태로 구분된다. 선유 여행 지역은 넓게 한강과 임진강 수계에 포함되며, 유산 여행 장소는 북한산과 관악산 일대, 도봉산 지역이다. 정수영은 넓은 범위의 장소를 한 번이 아닌 여러 번에 걸쳐서 여행했음이 확인된다. 특히 한강 수계의 장소에서 그려진 순서가 실제 위치와 다른 점은 이곳이 다른 시간대에 이루어졌을 것이라는 사실을 뒷받침해준다. 한강변 및 남한강변은 두 차례에 걸쳐 여행한 후, 제14장면까지 그렸다. 이 중 1차 선유 여행은 첫 장면에서 제8장면까지, 2차 선유 여행은 제9장면부터 제14장면까지인 점이 확인된다. 화권의 전체 길이 상 절반을 차지하는 양으로 한양에서 가까운 근교 지역이 많이 남겨진 것을 알 수 있다. 한강 수계의 1차 선유 여행은 잘 알려진 곳보다 자신의 여행 과정에서 눈으로 직접 마주한 풍경을 표현하였다. 용문산이나 청심루, 신륵사와 같이 여주 팔경에 속하는 곳도 그렸으나 흔히 명소를 표현하는 방식이 아닌, 자기의 눈에 들어온 잘 그려지지 않았던 장소를 수평시점으로 묘사하였다. 2차 선유 여행에서는 친구의 별업을 그리고, 친구들과 함께 한 순간을 담았다. 이에 더해 1차 여행에서 그린 청심루와 신륵사를 시점과 구도를 달리해 표현하였다. 정수영은 이미 그린 장소도 다른 시점과 각도에서 그리고자 했다. 한강 수계의 1, 2차 선유 여행은 길을 그대로 표현한 곳이 많아 현장감 있는 표현이 돋보이며, 배에서 경물을 수평적 바라보는 정수영의 시선이 잘 느껴진다. 임진강 수계에서는 영평천과 한탄강의 장소가 먼저 그려지고, 화권의 가장 마지막 부분은 임진강 물길에 있는 곳이 그려졌다. 이곳은 다양한 시점으로 표현되었는데, 여기서만 나타나는 특징적인 점이다. 정수영은 영평천에 있었던 장소에서 이어지는 물길의 흐름을 보여주기 위해 부감시점으로 표현했지만, 백운담에서 수평시점으로 바위의 모습을 나타낸 것은 바위에 대한 관심의 표현으로 보인다. 그가 보여주고자 하는 대상에 따라 자유롭게 시점을 사용했음을 알 수 있다. 한탄강변에 위치한 화적연은 주변의 모습과 바위가 한눈에 들어오도록 부감시점이 사용되었다. 임진강변에서는 우화정 주변의 모습이 부감시점과 파노라마 형식으로 잘 드러나며, 이보다 상류에 위치한 토산의 삼성대와 낙화암은 위로 올려다보는 시점[앙시(仰視)]으로 표현되었다. 유산 여행의 장소에서는 주로 정자와 암자가 그려졌다. 먼저 북한산의 재간정은 한강 수계의 선유 여행 경로와 이어지지 않으며, 다른 유산 여행과도 화권에서 분리되어 있기에 이전까지 정확한 장소가 밝혀지기 어려웠다. 필자는 한양 근교 중 재간정이라는 이름을 찾아 북한산 우이동구곡 중 한 곳과 손가장의 재간정으로 추정해보았다. 몇몇 기록들의 재간정에 대한 묘사가 비슷한 것은 두 곳 모두 북한산의 계곡에 위치했기 때문이다. 관악산 일대는 취향정과 일간정 두 정자와 관악산 줄기인 검지산이 그려졌다. 일간정은 관악산에서 잘 알려진 신위의 정자였으나, 정수영은 신위와 연관시키지 않고 객관적인 지리정보만 표기하였다. 취향정과 검지산에서는 담장이 묘사되어 있다. 정수영은 담장을 그리면서 <취향정>에서는 담장 안을 주제로, <검지산>은 담장 밖을 중심으로 다르게 그렸다. 도봉산에서는 망월암과 옥천암 두 암자를 담았다. 이 부분도 어느 곳을 그린 것인지 알려지지 않았으나 임천상의 『궁오집』을 통해 도봉산을 그린 것임을 확인할 수 있다. 다른 화가들이 그린 도봉산은 도봉서원과 만장봉을 부각시켜 드러낸 것에 반해 정수영은 암자 두 곳을 표현했다. <망월암>에는 영산전과 천봉탑비가 그려지고, <옥천암>에서는 대웅전이 정면으로 배치되었다. 정수영은 화면에 암자 건물과 함께 도봉산의 봉우리 모습을 그렸으나 봉우리의 명칭은 적지 않았다. 이를 통해 도봉산의 봉우리를 배경으로만 나타내고자 했던 것이 간취된다. 《한임강유람도권》은 정수영의 개인적인 시각이 잘 반영되어 있으며, 그가 지나온 여행의 흔적들을 담고 있는 기록이라는 점에서도 중요한 의미를 갖는 작품이다.