• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.91-109
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• 2022

해양은 대기로 배출된 이산화탄소의 30% 가량을 흡수하여 대기 중 이산화탄소 농도를 감소시키는 역할을 하였으나, 이 때문에 해양의 pH와 탄산염 이온(CO₃^2-)이 감소하는 해양산성화 현상을 겪고 있다. 본 논문에서는 황해 연안역의 신규 관측자료를 타 해역에서 획득된 기존 연구자료와 합쳐서 우리나라 주변 해역의 해양산성화 현황을 파악하고자 하였다. 우리나라 주변의 황해, 동해, 동중국해(남해 포함)는 대기 중 이산화탄소를 흡수하고 있으나, 외해 대부분의 해역에서 해양산성화의 지표인 아라고나이트 포화도가 1 이상인 것으로 나타났다. 남해 동부 연안역에서는 담수 공급으로 인한 희석과 성층 형성, 생물에 의한 유기물 생성과 분해가 표층과 저층의 계절적 해양산성화 변동에 큰 영향을 끼쳤다. 진해만은 빈산소화 현상, 광양만은 담수로 인한 희석으로 여름철 광범위한 해역에서 아라고나이트 포화도가 1 미만으로 감소하여, 탄산칼슘 패각(CaCO₃ shell)을 가진 생물들에게 잠재적 위협이 될 것으로 보고되었다. 하지만 담수 유입이 많은 황해 연안역에서는 진해만과 광양만과 같이 뚜렷하고 광범위한 산성화는 발견되지 않았기 때문에, 연안역에서는 각 해역별 특성에 따라 해양산성화의 양상을 진단해야 할 필요가 있었다. 우리나라 동해 남서부 해역의 계절적 용승 현상 역시 해양산성화에 영향을 미칠 수 있다. 이런 계절적 요인과 더불어, 대기 중의 이산화탄소 및 산성물질이 해양으로 계속 유입되면서, 우리나라 바다의 아라고나이트 포화도가 지속적으로 감소할 것으로 예상된다. 따라서 해양산성화로부터 수산자원과 해양생태계를 보호하기 위해 향후 체계적인 해양산성화 모니터링을 강화해야 할 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권1호
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• pp.83-92
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• 2023

본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 혼효림에 대한 산림 입지조건을 탐색하고 임분의 생장 및 수확량을 추정하기 위하여 수행되었다. 혼효림의 생장은 흉고직경, 수고, 흉고단면적을 변수로 하는 Chapman-Richards 모델을 적용하여 식을 도출하였으며, 수확량은 흉고단면적, 지위지수, 임령, 입목밀도 등의 인자를 단계적회귀분석 적용으로 회귀식을 도출하였다. 국내 혼효림은 다양한 입지에 생육하고 있었는데, 기후대별로는 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고별로는 101~400 m 지역에 약 62%가 분포하는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로 하는 혼효림 생장모형의 적합도(FI)는 흉고직경 0.32, 수고 0.22, 흉고단면적 0.18로 도출되어, 다소 낮은 적합도 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 추정식의 실측치와 추정치 간의 관계 그래프 및 잔차 등을 고려할 때, 임령을 설명변수로 이용하는 추정모형의 사용은 특별한 문제가 없을 것으로 판단되었다. 혼효림의 수확모형은 여러 생장인자 중 흉고단면적(BA), 지위지수(SI), 임령(Age)이 단계적으로 투입되는 회귀식 Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age이 도출되었으며, 식의 설명력 (R²)은 약 96% 였다. 앞서 도출된 최적의 생장 및 수확모형을 이용하여 임시 임분수확표가 만들어 졌다. 또한 임시 임분수확표 자료를 활용하여 혼효림의 재적수확최대벌기령을 도출하였다.

• 유기물자원화
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• 제31권1호
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• pp.69-84
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• 2023

폐기물처리시설의 지속적인 설치·정기검사에도 불구하고 현장 처리시설에서는 과다소각, 불법투기 악취 등에 대한 민원이 지속적으로 발생하는 것으로 보아 현재의 폐기물처리시설 설치정기 검사방법의 개선이 필요하다고 판단되었다 이에 현재 운영중인 폐기물처리시설(6개분야)을 대상으로 현장조사를 실시하여 각 분야별 폐기물처리공정을 파악하고 검사에 적용된 주요한 운영인자를 파악하고, 주요공정별 물질·에너지수지를 산정하여 폐기물처리시설의 적정 운영 여부를 확인하였다. 주요 운영인자 조사 결과 소각 및 시멘트 소성로, 소각열회수시설 등의 경우 소각에 필요한 소각로의 온도 유지 및 발생되는 대기오염물질의 처리가 가장 주요한 인자였으며, 매립시설의 경우 옹벽의 안정성, 매립 후 발생되는 침출수 및 배출가스 관리가 주요한 인자로 나타났다. 멸균·분쇄시설의 경우 멸균여부(아포균검사)가 가장 중요한 주요인자 이었으며, 음식물류폐기물처리시설의 경우 발효(소화, 부숙) 시 체류시간 및 악취관리가 주요한 인자로 나타났다. 또한 물질에너지수지 산정 결과 소각시설의 경우 폐기물 투입량 대비 바닥재 발생량은 약 14%, 비산재 발생량은 약 3%로 적정 운영되고 있을을 확인하였다. 또한 음식물류폐기물시설 중 혐기성분해시설의 경우 유입량 대비 바이오가스 발생량은 약 17%, 바이오가스 전환효율은 약 81%로 나타났고, 퇴비화시설의 경우 유입폐기물 대비 약 11%의 퇴비가 생산되어 모두 적정운영 되고있음을 확인하였다. 이에 따라 폐기물처리시설 검사방법의 고도화를 이루기 위해 세부검사방법의 정량적 기준 적립 뿐만 아니라 각 시설의 정기검사 시 1년간의 운영자료 등을 수집하여 폐기물의 흐름을 파악하고 처리시설의 적정운영 여부를 판단한다면, 처리시설의 운영 및 관리효율이 상승할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.337-345
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• 2023

벼의 출수기를 추정하는 것은 농업생산성과 관련된 중요한 과정 중 하나이지만 세계적인 이상기후의 증가로 벼의 출수기를 추정하는 것이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 CNN 분류모델을 사용하여 다양한 영상데이터에서 벼의 출수기를 추정하려고 시도하였다. 드론과 타워형 영상관측장치 그리고 일반 RGB 카메라로 촬영된 직하방과 경사각 영상을 수집하였다. 수집한 영상은 CNN 모델의 입력데이터로 사용하기 위해서 전처리를 진행하였고, 사용된 CNN 아키텍처는 이미지 분류 모델에서 일반적으로 사용되는 ResNet50, InceptionV3 그리고 VGG19 를 사용하였다. 각각의 아키텍처는 모델의 종류, 영상의 유형과 관계없이 0.98 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 CNN 분류 모델이 영상의 어떤 특징을 보고 분류하였는지 시각적으로 확인하기 위해서 Grad-CAM 을 사용하였다. Grad-CAM 결과 CNN 분류 모델은 벼의 출수를 이삭의 형태에 높은 가중치를 두어 분류 하는 것을 확인하였다. 다음으로 작성된 모델이 실제 논 포장 모니터링 이미지에서 벼의 출수기를 정확하게 추정하는지 확인하였다. 각각 다른 지역 4 개의 벼 포장에서 벼의 출수기를 약 하루정도의 차이로 추정하는 것을 확인하였다. 이 방법을 통해서 다양한 논 포장의 모니터링 이미지를 활용하여 자동적이고 정량적으로 벼의 출수기를 추정 할 수 있다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1341-1352
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• 2023

위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1353-1369
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• 2023

해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1043-1060
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• 2023

최근 기후변화의 가속화로 바다에 의한 탄소의 흡수 작용을 칭하는 '블루 카본(blue carbon)'에 대한 관심이 많아지고 있지만, 탄소 순환의 핵심이 되는 해양 생태계에 대한 우리의 이해는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 탄소 순환을 고려한 글로벌 해양 생태 권역(marine eco-province)을 k-means clustering 기법을 활용하여 분류·분석하였다. 지난 20년 간(2001-2020) 위성을 활용하여 생산된 Carbon-based Productivity Model (CbPM) 순 일차 생산량(Net primary production, NPP), particulate inorganic and organic carbon (PIC and POC), 위성 관측과 재분석모델을 결합하여 생산한 해수면 염분(sea surface salinity, SSS) 및 온도(sea surface temperature, SST) 총 다섯가지 자료를 활용하였다. 최적화 과정을 거쳐 총 9개의 생태권역을 도출하였으며, 각 권역의 공간분포와 특성을 분석하였다. 이 중 5개의 권역은 주로 대양의 특성을 반영하고, 4개의 권역은 연안 및 고위도 해역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 기존에 알려진 해양 생태 권역과의 정성적 비교를 통하여 탄소순환을 고려한 해양 생태권역의 특징을 상세히 분석하였다. 마지막으로 과거 5년 단위(2001-2005, 2006-2010, 2011-2015, 2016-2020)로 생태 권역의 변화를 분석하였으며, 연안생태계의 빠른 변화와 특히 담수유입으로 인해 생산량이 높고 생태적으로 중요한 권역의 감소를 확인하였다. 이러한 연구 결과는 탄소 순환 및 기후변화를 고려한 해양 생태 권역 분류 및 연안 관리에 대한 중요한 참고자료로 활용 될 수 있으며, 기후 변화에 취약한 지역에 대한 체계적인 관리 지침 개발에 활용될 수 있다.

• The Korean Journal of Physiology
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• 제8권2호
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• pp.1-17
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• 1974

미로(迷路) 각반규관(各半規管)과 각외안근간(各外眼筋間)의 기능적(機能的) 관계(關係)를 구명(究明)하여 미로반사성(迷路反射性) 안구운동(眼球運動)을 위한 신경기구(神經機構)를 이해하고져 마취가토(麻醉家兎)에서 골성(骨性) 반규관(半規管) 팽대부내(膨大部內)에 단전극(單電極)을 삽입하여 각(各) 팽대부신경(膨大部神經)을 전기자극(電氣刺戟)하였을 때 양안(兩眼)의 각(各) 외안근(外眼筋)의 반응(反應)을 등장성장력변화(等長性張力變化)와 근전도(筋電圖)로써 관찰하여 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1) 일측(一側) 미로(迷路)에서 한 반규관신경을 자극하면 양안(兩眼)에서 각각(各各) 3개의 안근(眼筋)은 흥분(興奮)하여 수축(收縮)하고 여기에 대(對)한 3개의 길항근(拮抗筋)은 억제(抑制)되어 이완(弛緩)하였다. 2) 일측(一側) 미로(迷路)의 어느 반규관신경을 자극하거나 동측안(同側眼)에서는 상직근(上直筋), 상사근(上斜筋) 및 내직근(內直筋)이 흥분(興奮)(수축(收縮))하고, 하직근(下直筋), 하사근(下斜筋) 및 외직근(外直筋)은 억제(抑制)(이완(弛緩))되었다. 반대측(反對側) 근(筋)에서는 하직근(下直筋), 하사근(下斜筋) 및 외직근(外直筋)이 흥분(興奮)하고 상직근(上直筋), 상사근(上斜筋) 및 내직근(內直筋)은 억제(抑制)되었다. 3) 일측(一側) 미로(迷路)의 3개 반규관자극을 중복(重複)시켰을 때는 한 안근(眼筋)이나 각안근(各眼筋) 길항근대(拮抗筋對)에 각반규관신경(各半規官神經)의 자극효과(刺戟效果)가 중첩(重疊)됨을 증명(證明)할 수 있었다. 4) 이상(以上)의 실험적 근거를 토대로 하여 각반규관(各半規官)과 각외안근(各外眼筋)의 기능적(機能的) 관계(關係)를 규정(規定)하는 법칙성(法則性)을 찾을 수 있었다. 즉(卽) ‘상직근(上直筋), 내직근(內直筋) 및 상사근(上斜筋)은 동측(同側) 미로(迷路) 반규관(半規管)으로부터 흥분적(興奮的) 충격(衝擊)을 받고 반대측(反對側) 반규관(半規管)들로부터는 억제적(抑制的) 충격(衝擊)을 받으며, 하직근(下直筋), 외직근(外直筋) 및 하사근(下斜筋)을 위하여는 이와 정반대(正反對)의 관계(關係)가 성립(成立)한다. 5) 본(本) 실험성적(實驗性績)을 Cohen 등(等)의 가묘(家猫)에서의 연구보고(硏究報告)와 비교하건데 사근(斜筋)에 대(對)한 반규관사배(半規管司配)는 동일(同一)하나, 내(內) 및 외직근(外直筋)과 상(上) 및 하직근(下直筋)에 대(對)한 반규관사배(半規管司配)는 일부(一部) 상이(相異)하였다. Cohen 등(等)의 성적을 분석(分析)하여 본 결과 이론적(理論的) 모순(矛盾)이 있음을 보았고 안근(眼筋)의 각(各) 길항근(拮抗筋)에 대한 반규관사배(半規管司配)의 양식(樣式)에 있어 일정(一定)한 법칙성(法則性)을 찾을수 없었으며 그들의 관찰에는 실험적(實驗的) 오류(誤謬)를 포함하고 있음을 증명(證明)하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제10권1호
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• pp.47-58
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• 2004

본 연구는 왕겨를 이용한 돈분 슬러리의 퇴비화시 부재료의 1회 투입과 부재료 재이용을 통해 부재료의 이용방법이 퇴비화에 미치는 영향을 구명하고 토양지지대가 있는 경우와 없는 경우를 비교함으로서 겨울철 퇴비화 시설에서 보온효과에 대한 기초자료를 얻고자 수행하였다. 본 실험에서 토양지 지대가 있는 경우의 보온효과는 기대할 수 없었으며 이를 위해서는 새로운 퇴비사의 설계가 요구되어졌다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 부재료 1회 투입으로 퇴비화시 돈슬러리 1㎥를 퇴비화 하는데 토양지지대가 있는 경우보다 지지대 없는 경우가 왕겨 소요량이 0.31㎥, 부재료의 충전의 경우 0.45㎥를 절약할 수 있었다. 2. 부재료 1회 투입으로 퇴비화 할 때 퇴비화 4일령에 퇴적더미의 온도가 $71^{\circ}C$에 도달한 이후 43일령까지 $40^{\circ}C$에서 $65^{\circ}C$를 주기적으로 반복되었고 50일 이후에는 $48^{\circ}C$에서 $28^{\circ}C$가 유지되었다. 부재료 재충전으로 퇴비화 하는 경우 부재료의 재충전 시점마다 퇴비화의 저점온도를 높여 가는 양상을 보였다. 3. 부재료 1회 투입 퇴비화시 pH는 8.6에서 9.5 사이에서 검지되었고 왕겨 1$\textrm m^3$당 돈슬러리 0.363$\textrm m^3$과 0.537$\textrm m^3$의 사이에서 지지대 없는 경우의 pH가 급격하게 감소하는 경향을 보였으며 부재료 재충전 퇴비화시 8.35에서 10.02 사이에서 검지 되었다. 퇴비화시 전기전도도는 1.10mS/$\textrm {cm}^3$∼1.87mS/$\textrm {cm}^3$의 범위에서 변화를 보였다. 부재료 이용 방법에 따라 전기전도도는 큰 차이를 보여 주었다. 4. 부재료 1회 투입 퇴비화시 유기물 함량 변화는 왕겨 1$\textrm m^3$ 당 돈 슬러리 0.l19$\textrm m^3$에서 0.363$\textrm m^3$의 구간에서 지지대 없는 경우는 55% 수준을 유지하였으며 토양지지대가 있는 경우는 48%에서 70%의 범위를 반복하였다. 0.363$\textrm m^3$ 이후의 유기물 함량은 지지대 없는 경우나 토양지지대가 있는 경우나 점증되는 양상을 보였다. 부재료 1회 투입으로 퇴비화시의 수용성 질소 대 수용성 탄소의 비는 1과 2 사이를, 부재료 재충전 퇴비화시의 경우는 1과 3 사이를 반복하였다. 5. 부재료 1회 투입으로 퇴비화시는 왕겨 1$\textrm m^3$당 돈 슬러리 0.639$\textrm m^3$에서 토양지지대가 있는 경우의 질소, 인산, 가리의 성분은 각각 0.36%에서 2.29%로, 0.26%에서 1.41%로, 0.65%에서 2.96%로 증가하였으며 지지대 없는 경우보다는 낮게 검출되었다. 부재료 재충전 퇴비화시는 왕겨 1㎥당 돈 슬러리의 량에 따라 달라졌으며 토양지지대가 있는 경우 및 지지대 없는 경우의 질소 함량 범위는 각각 1.96%∼2.24%, 2.04%∼2.52%로 토양지 지대가 있는 경우가 지지대 없는 경우보다 낮은 함량을 유지하였다. 인산의 함량에 있어서도 토양지지대가 있는 경우의 범위가 1.12%∼1.60%인 반면 지지대 없는 경우는 1.32%∼1.82%로 나타나 토양지지대가 있는 경우가 지지대 없는 경우보다 낮은 함량을 나타냈다. 가리의 경우도 질소와 인산처럼 토양지지대가 있는 경우가 낮은 함량을 유지하였다.