• 의료법학
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• 제21권2호
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• pp.75-103
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• 2020

의료기술의 발전과 환자 진료 향상 등을 목적으로 빅데이터나 인공지능에 의료정보를 분석·활용하면 유전적 질병이나 암 등 특이 질병 등에 대비할 수 있어 의료정보가 공유되어야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 환자의 개인정보에 관한 활용과 보호는 동전의 양면과 같다. 의료기관 또는 의료인은 일반 정보처리자와 다른 환경적 특수성과 민감도가 높은 개인정보를 처리함에 있어 신중하여야 한다. 대체적으로 환자의 개인정보는 의료인이나 의료기관에서 수집·생성부터 파기까지 개인정보를 처리하고 있으나 의료법의 개인정보에 관한 용어 사용의 혼재되어 있거나 적용 범위가 명확하지 않아 판례의 해석에 의존하고 있다. 의료법 제23조의 전자의무기록에 저장·보관된 개인정보는 고유식별정보만을 의미하는 것이 아니라 진료기록부 등 의무기록의 개인정보와 동일하며, 그 내용은 인적 정보, 고유식별정보, 진료정보, 재산정보 등을 포함한다. 의료인이나 의료기관 개설자는 의료법 제24조의4 진료정보가 침해된 경우 제23조의 개인정보와 동일하게 취급하여야 하는지에 대해 전자의무기록에 환자의 민감정보가 기록·저장·보관되어 있으므로 특별히 개인정보 중 진료정보만을 의미한다고 볼 수 없다. 의료법 제19조의 정보 누설 금지는 업무상 알게 된 '비밀'에서 '정보'로 개정되었으나 명칭만 바뀌었을 뿐 보호법익은 형법상의 비밀과 동일하여 환자의 개인정보자기결정권을 보호하고 있지 못하다. 개인정보보호법과 지역보건법은 '업무상 알게 된 정보'에서의 보호법익을 개인정보자기결정권으로 보아 누출, 위조, 변조, 훼손 등 개인정보 침해 행위에 대하여 동일하게 벌칙을 규정하고 있다. 의료법의 개인정보 보호 규정은 용어의 정의가 불명확하여 정보주체 및 정보처리자, 국민에게 적용 범위 등 혼란을 일으킬 수 있어 용어가 통일적으로 정비되어야 할 필요가 있으며, 개인정보 보호에 관한 특별법인 의료법과 일반법인 개인정보보호법의 규정 내용이나 범위가 일치하지 않아 해석상 혼란이 생길 수 있어 개인정보 보호에 대하여 일정한 한계를 보인다. 환자의 개인정보는 민감정보로서 그 활용과 처리에 있어 안전하게 보호되어야 한다. 개인정보 보호 원칙에 따라 개인정보를 처리하여야 하며, 정보주체인 환자나 보호자의 권리인 사생활의 비밀과 자유, 인격권, 개인정보자기결정권을 보장하여야 할 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제51권2호
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• pp.22-37
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• 2018

현재 국내 및 국외를 아울러 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 관심이 상당히 높아졌다. UAV에는 영상을 촬영하는 카메라가 탑재되어 있어 고고학 조사가 불가능한 지역의 접근에 유리하다. 더구나 항공사진 촬영을 통해 지형을 모델링하여 3차원 공간영상정보를 취득할 수 있어, 조사 대상지역의 지형에 대한 해석을 구체화할 수 있다. 이와 함께 과거 항공사진과의 비교 검토를 통해 지형의 변화모습을 파악한다면 유적의 존재 여부의 파악에도 많은 도움이 될 것이다. 이러한 유적 탐색을 위한 지형모델링은 크게 두 부분으로 나누어 접근할 수 있다. 우선 드론을 이용한 현재 지형의 항공사진을 취득한 후 이를 영상정합하고 후처리 과정을 진행하여 완성하는 방법과 과거 항공사진을 이용한 영상접합과 지형모델링을 완성하는 방법 등이다. 이 과정을 거쳐 완성한 모델링 지형은 여러 분석결과를 도출할 수 있는데, 현재의 지형모델링에서는 DSM과 DTM, 고도분석 등의 지형분석을 실시하여 형질변경 및 미지형의 모습을 대략적으로 파악할 수 있고, 과거 항공사진의 지형모델링에서는 원지형과 저습지 내 매몰미지형의 모습 등을 파악할 수 있다. 이를 실제 조사된 내용과 비교하고 각각의 지형모델링 자료를 중첩하여 살펴보게 되면 구릉지형에서는 형질변경의 모습을, 저습지형에서는 매몰된 미지형의 모습을 볼 수 있어 유적의 존부를 파악하는데 매우 유용하게 사용될 수 있다. 이처럼 항공사진을 이용한 모델링 자료는 고고학현장에서 조사가 불가한 사유지나 광범위한 지역의 지형에 유적의 존재여부를 파악하는데 유용하며, 추후 유적의 보존처리와 관련한 논의에도 적극 이용될 수 있다. 나아가 과거와 현재의 지형자료의 비교를 통해 지적도나 토지활용도 등의 주제도로 제공이 가능하는 등, 다양한 방식으로의 활용 가능성을 생각할 수 있다. 그러나 무엇보다도 고고학 자료의 존재유무 파악을 위한 유적 탐색의 새로운 조사방법론으로 기능할 수 있다.

• 수면정신생리
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• 제26권1호
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• pp.44-48
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• 2019

목 적 : 불면증은 대표적인 수면 질환이다. 최근 연구에 의하면 인지적 신체적 각성이 불면증을 야기하는 주요 역할을 한다. 아울러 대뇌 피질의 과각성으로 인한 정보처리과정 장애가 정상적인 입면과 수면의 연속성을 방해한다는 연구 결과도 있다. 뉴로피드백은 행동치료의 한 방식으로 피검자의 뇌파에 영향을 미쳐서 대뇌 과각성을 감소 시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 불면증 환자에서 뉴로피드백 치료가 뇌파 특성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 방 법 : 본 연구는 불면증 진단기준을 만족하는 피검자 13명과 성별 및 연령이 매칭된 대조군 14명을 대상으로 진행하였다. 뉴로피드백 치료와 Sham 치료를 무작위로 각각 30분씩 시행하였다. 각각의 치료 세션 중 뇌파를 측정하고 스펙트럼 분석을 시행하여, 뉴로피드백 치료가 뇌파 스펙트럼에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 결 과 : 불면증 환자에서 치료적인 1회기 뉴로피드백을 한 경우, Sham 치료를 한 경우에 비해서 세타 및 시그마 파워($13.9{\pm}2.6$ vs. $12.2{\pm}3.8$ and $3.6{\pm}0.9$ vs. $3.2{\pm}1.0$ in %, respectively ; p < 0.05)가 통계적으로 유의한 수준으로 증가하였다. 그 외 뇌파상으로 통계적으로 유의미한 변화는 없었다. 결 론 : 본 연구는 국내 최초로 불면증 환자에서 1회기 뇌파 뉴로피드백을 통해 입면에 도움이 되는 세타파의 비율이 증가하는 것을 확인하였으며, 이는 입면주기를 앞당길 수 있는 새로운 방법에 대한 제안을 줄 수 있다. 불면증 자체의 치료 반응을 평가하지 못한 제한점은 있으며, 향후 불면증상의 변화까지 평가할 수 있는 후속 연구가 이어져야 한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제39권
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• pp.219-242
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• 2006

충남 아산시 시전리 유적에서 출토된 옥기를 대상으로 고고과학적 측면에서 재질분석 및 원료산지를 해석하였다. 시전리 유적은 북쪽에 평야와 하천이 발달된 남쪽의 구릉에 위치한다. 이 지역의 지질은 선캠브리아기의 변성퇴적암류인 편암 복합체가 주류를 이루며 충적층이 넓게 분포한다. 이 유적의 청동기시대 4호 원형 주거지에서 한 점의 천하석제 옥기가 출토되었다. 이 옥기는 곡옥의 형태를 가지고 있으며 담녹색에 쪼개짐이 발달된 특징을 보인다. 또한 유리광택에 백색 조흔을 보이며 미세벽개 및 쌍정을 갖는 주상 형태의 규산염광물이다. 다각적인 정량분석 결과, 이 옥기는 광물학적으로 조장석과 정장석이 공생하는 미사장석이며, 보석학적으로는 천하석 또는 아마조나이트(amazonite)로 불리는 장석군 광물로 동정되었다. 이 천하석제 옥기의 내부조직은 Na-단종인 조장석과 K-단종인 정장석이 벽개와 쌍정을 따라 수 ${\mu}m$의 폭으로 교대조직을 이루고 있다. 또한 정장석 내부는 $K_2O$의 함량에 따라 교호성장 조직을 형성하였다. 따라서 이 천하석은 Na와 K가 상호치환과 교대 작용에 의하여 미사장석이라는 하나의 광물상을 이룬 것이다. 남한에서 천하석의 원산지는 충북 단양이 유일하며, 시전리 유적과 가장 근접한 미사장석 산지로는 공주시 장기면이 알려져 있다. 한편 청동기시대 천하석제 옥기가 다량 출토된 지역은 경남 서부 및 전남 동부의 남해안 연변으로서, 이 지역에서도 천하석의 원료가 될 만한 원광석의 산지는 알려져 있지 않다. 일반적으로 청동기시대 천하석제 식옥은 부장품으로 출토되지만, 시전리 유적에서는 옥기의 생산 및 가공흔적을 찾아볼 수 없고 유일하게 한 점이 주거지에서 수습된 것으로 볼 때, 시전리에 옥기 원료의 산지가 있거나 공방이 있었을 가능성은 없어 보인다. 따라서 이 옥기의 원산지와 유입경로 및 제작과정을 설명하기 위한 고고학적 연구가 필요하다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.265-274
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• 2021

해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제37권2호
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• pp.97-106
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• 2022

L. monocytogenes는 그람양성의 대표적인 식중독균 중 하나로 치명률이 대단히 높으며 대부분의 식중독균과 달리 저온에서도 생육 가능하여 냉장 보관된 식품에서도 식중독을 발생시킬 수 있다. 이에 따라 식품의 제조, 가공 및 유통과정에서 다양한 물리, 화학적 방법이 사용되고 있지만, 이러한 방법은 식품의 품질 변화를 초래하고 합성보존제에 대한 소비자의 인식 등으로 적용에 한계가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 식품의 미생물적 안전성 향상을 위해 김치에서 분리된 LAB의 항리스테리아 활성을 분석하여 천연항균제로서 활용 가능성을 평가하였다. Agar overlay 방법으로 김치에서 분리된 총 36종(Lactobacillus속, Weissella속, Lactobacillus속, Lactococcus속)의 유산균에 대한 항리스테리아 활성을 분석한 결과 L. lactis NJ 1-10과 NJ 1-16이 가장 항리스테리아 활성이 높은 것으로 나타났다. 항리스테리아 활성을 정량적으로 분석하기 위해 NJ 1-10과 NJ 1-16을 각각 L. monocytogenes와 BHI broth에서 공동 배양한 결과, 20시간 만에 L. monocytogenes를 3.0 log CFU/mL 감소시켜 검출한계 이하까지 균수가 감소하였다. 두 LAB균주 모두 24개의 L. monocytogenes 혈청형에 대해 저해환의 크기는 조금씩 다르지만 모두 항리스테리아 활성을 보였다. NJ 1-10과 NJ 1-16의 부분 정제된 박테리오신 모두 proteinase-K 처리에서 항리스테리아 활성이 소실되어 항균물질이 단백질의 박테리오신임을 확인하였다. 부분 정제된 박테리오신의 열에 대한 안정성은 NJ 1-10과 NJ 1-16 모두 60℃ 및 80℃에서 비교적 안정했지만, 100℃에서 60분과 121℃에서 15분 처리로 활성이 완전히 소실되었다. pH의 안정성의 경우, pH 4.01에서 활성이 가장 안정하였고 pH가 높아질수록 그 활성이 감소하는 경향을 나타내었으나, 활성이 완전하게 소실되지는 않았고, 유기용매 안정성은 acetone, ethanol, methanol에 비교적 안정한 활성을 보였으나 chloroform 처리 시 활성의 정도가 감소하였지만 완전히 소실되지는 않았다. 따라서 본 연구의 결과, NJ 1-10과 NJ 1-16이 생산하는 박테리오신은 L. monocytogenes를 효과적으로 저감시켰으며, 열, pH, 유기용매에 대해 비교적 안정하여 식품에 존재하는 리스테리아균 제어를 위한 천연항균제로서의 잠재적인 가능성이 있음을 확인하였다.

• 과학교육연구지
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• 제45권3호
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• pp.292-303
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• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.41-50
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• 2022

본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.449-461
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• 2021

광학 위성정보에 대한 분석대기자료(ARD)는 각 센서 별 분광특성과 촬영각 등을 적용하는 전처리 작업에 의한 성과물이다. 대기보정 처리과정은 통하여 얻을 수 있는 대기반사도와 지표반사도는 기본적이면서 복잡한 알고리즘을 요구한다. 대부분 위성 정보처리 소프트웨어에서는 Landsat 위성 대기보정 처리 알고리즘 및 기능을 제공하고 있다. 또한 사용자는 클라우드 환경에서 Google Earth Engine(GEE)을 통하여 USGS-ARD와 같은 Landsat 반사도 성과에 직접 접근할 수 있다. 이번 연구에서는 고해상도 위성정보 처리에 활용되고 있는 Orfeo ToolBox(OTB) 오픈 소스 소프트웨어의 대기보정 기능을 확장 구현하였다. 현재 OTB 도구는 어떠한 Landsat 센서도 지원하지 않기 때문에, 이 확장 도구는 최초로 개발된 사례이다. 이 도구를 이용하여 RadCalNet 사이트의 Railroad Valley, United States(RVUS) 반사율 자료 값을 이용한 결과 검증을 위하여 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상의 절대 대기보정에 의한 반사도 성과를 산출하였다. 산출된 결과는 RVUS 자료를 기준으로 반사도 값과의 차이가 5% 미만으로 나타났다. 한편 이 반사도 성과는 USGS-ARD 반사도 값뿐만 아니라 QGIS Semi-automatic Classification Plugin과 SAGA GIS와 같은 다른 오픈 소스 도구에서 산출된 성과를 이용한 비교 분석을 수행하였다. OTB 확장도구로부터 산출한 반사도 성과는 RadCalNet RVUS의 자료와 높은 일치도를 나타내는 USGS-ARD의 값과 가장 부합되는 것으로 나타났다. 이 연구에서 OTB 대기보정 처리의 다양한 위성센서 적용 가능성을 입증한 결과로 이 모듈을 다른 센서정보로 확장하여 구현하는 경우에도 정확도가 높은 반사도 산출이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 방법은 향후 차세대중형위성을 포함하는 다양한 광학위성에 대한 반사도 성과 산출 도구개발에도 활용할 수 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.