• 한국지역지리학회지
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• 제20권2호
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• pp.189-205
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• 2014

수많은 지자체들이 대규모 개발 사업이나 지역축제를 통해 관광객을 유치하고자 한다. 그러나 현실적으로 성공가능성이 낮으므로, 투입비용에 비해 효율이 높은 친환경 생태 관광산업에 더 신경을 써야한다. 서천 지역은 우수한 생태 및 문화자원을 보유하고 있었음에도 크게 주목받지 못하였지만, 국립생태원과 국립해양생물자원관이 새롭게 개원하면서 새로운 생태 관광의 중심지로 부상할 가능성이 높아졌다. 따라서 이 논문에서는 서천 일대에 분포하는 여러 생태 문화적 자산을 분석한 후 생태계서비스의 주요 기능인 생태관광을 도입하여 생태관광의 3요소인 자연환경, 탐방객, 지역민들이 모두 만족할 수 있는 프로그램을 개발하고자 하였다. 해안과 하안이 만나는 곳에 위치한 서천 지역에서는 기존의 유명 관광지와 연계하여 4개의 권역으로 생태자산을 재구성할 수 있었다. 탐방객들을 머무르게 할 방안으로 체험 활동을 통해 지역에서 숙박을 하도록 유도하였으며, 슬로우 라이프의 실현을 위해 각 경관들을 천천히 즐기도록 설계하였다. 생태연구의 메카가 될 국립생태원과 국립해양생물자원관을 중심으로 인근의 금강 하구 철새도래지와 람사르습지로 지정된 서천 갯벌 주변으로 탐방객들을 인도할 수 있도록 프로그램도 제시하였다. 본 연구를 통해 서천을 방문하는 탐방객들이 만족하고, 지역민들의 삶도 윤택해질 수 있는 계기가 될 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.39-47
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• 2020

본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.

• 직업교육연구
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• 제36권1호
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• pp.47-75
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• 2017

이 연구의 목적은 지역전략산업에 따른 특성화고 졸업자의 신규수요를 예측함으로써 지역별 중등단계 직업교육의 정책수립과 특성화고의 변화에 필요한 기초 자료를 제공하는데 있다. 이를 위해 대전과 전남을 중심으로 지역전략산업을 선정하고, 특성화고 졸업자의 신규수요를 산업별 및 직업별로 예측하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 입지상 분석 및 변이할당 분석 결과, 대전과 전남의 전략산업은 서로 다른 양상을 보이는 것으로 확인되었다. 대전은 전남과 달리 '음식료품 및 담배 제조업', '목재, 종이, 인쇄 및 복제업', '공공행정, 국방 및 사회보장 행정'과 '전기 전자 및 정밀기기 제조업'이 전략산업에 포함되었다. 전남은 대전에서는 도출되지 않은 '기계 운송장비 및 기타 제품 제조업', '비금속광물 및 금속제품 제조업', '전기, 가스, 증기 및 수도사업', '석탄 및 석유, 화학제품 제조업', '광업', '농림어업' 등이 지역전략산업으로 도출되었다. 둘째, 대전과 전남의 특성화고 졸업자에 대한 산업별 직업별 신규수요 역시 서로 다른 양상을 보였다. 대전은 제조업을 중심으로 신규수요가 많은 반면, 전남은 서비스업을 중심으로 신규수요가 많을 것으로 예측되었다. 직업별로는 대전이 전문가 및 관련 종사자의 신규수요 비중이 많은 것과 달리, 전남은 사무 종사자와 서비스 종사자의 신규수요 비중이 많았다. 셋째, 각 직업별 신규수요 중 지역전략산업에서 발생하는 신규 수요의 비중은 대전과 전남에서 모두 높았다. 넷째, 대전과 전남의 특성화고 졸업자에 대한 신규수요를 산업의 입지계수와 변화효과 측면에서 분석한 결과, 대전과 전남 모두 총 변화효과가 정적인(+) 산업들에서 많은 신규수요를 보였다. 입지계수 측면에서는 대전과 전남이 서로 다른 결과를 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권5호
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• pp.447-463
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• 2019

해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ${\pm}20^{\circ}$, 풍속이 ${\pm}2m\;s^{-1}$ 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.