• 토지주택연구
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• 제13권1호
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• pp.23-38
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• 2022

최근 도시관광이 도시경쟁력의 주요 지표로 평가됨에 따라 관광지로서의 도시기능 강화에 관심을 집중하고 있다. 오늘날 수많은 오래된 원도심은 산업화와 도시화 과정에서 인구감소, 전통산업의 소멸, 생활환경 악화 등의 사회현상으로 고통 받고 있으며, 이러한 현상은 도시기능을 저하시키고 도시경쟁력을 약화시키고 있다. 따라서 쇠퇴하는 도시는 도시기능 강화를 통한 도시경쟁력 회복방안 마련이 필연적이다. 이러한 추세를 반영하여, 본 연구는 쇠퇴한 도시의 물리적 공간과 역사적, 사회문화적 자산을 감성적 관광목적지 콘텐츠로 발굴하여 사회문화적 도시재생을 통한 구도심 경쟁력회복에 초점을 맞추었다. 감성적 도시재생 관광지는 일반 관광지와 달리 과거와 현재, 미래가 공존하는 시간적 관점을 갖고 있다. 본 연구는 관광자의 관광행동 분석을 통해 도시재생관광지의 개발전략을 위해, 감성적 도시재생관광지 관광자의 시간적 관점, 관광 만족도, 행동의도 간의 영향관계를 규명하고자 하였다. 이를 위해, 감성적 도시재생관광지를 방문한 관광객을 대상으로 획득한 자료로, 분석에 필요한 구성변인을 추출하여 구조방정식모형(SEM)을 이용한 변인간 구조관계를 실증분석을 실시하였다. 그 결과 도시재생관광지를 찾는 관광객들의 가장 중요한 관광행태 결정에 영향을 미치는 요인은 과거의 소중한 추억에서 비롯된 과거지향적 시간관으로 분석되었다. 본 연구 결과는 도시관광, 도시재생 관광, 도시재생관광목적지 관광이라는 학술적 연구분야 확장에 기여할 것이다. 이와 동시에 도시재생사업의 계획수립과 도시재생지역의 관광 콘텐츠 개발을 통한 쇠퇴도시의 지속가능한 발전전략을 수립에 실무적으로도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.295-302
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• 2022

희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권8호
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• pp.551-557
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• 2022

군용항공기는 노후화로 인해 LRU 개조가 필요한 경우가 많다. 최근 KA-O 공중통제기에 대해 사출좌석 교체 및 항공전자장비 추가 등 LRU 개조가 진행되면서 연료소비곡선 상의 항공기 운용 무게중심이 요구 사양 범위를 벗어나게 되었다. 이러한 범위를 벗어난 무게중심은 적절한 방법을 도입하여 수정해야 한다. 본 연구에서는 KA-O와 같은 군용 소형항공기의 LRU 개조로 인해 변경된 공허중량 무게중심을 수정하고 검증하는 절차를 제안한다. 제안하는 방법에서는 LRU 수정에 따른 공허중량 무게중심의 변화를 종합적으로 관찰한 뒤, 다수의 밸러스트를 엔진 설치대에 추가되어 연료소비곡선의 공허중량 무게중심을 안전한 작동 범위로 복원시킨다. 제안된 밸러스트 배치는 다양한 작동 조건에 대한 응력 및 피로해석을 통해 설치를 검증한다. 공허중량 무게중심 수정에 대한 공개 정보가 많지 않은 점을 고려할 때 본 연구는 항공기 개조 시 공허중량 무게중심을 수정하고 검증하기 위한 절차를 제시한다는 점에서 큰 의의가 있다고 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1357-1369
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• 2022

구름 제거는 식생 모니터링, 변화 탐지 등과 같은 광학 영상이 필요한 모든 작업에서 필수적인 영상 처리 과정이다. 이 논문에서는 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial networks, cGANs)과 회귀 기반 보정을 결합하여 구름이 없는 시계열 광학 영상 세트를 구성하는 2단계의 구름 제거 기법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 광학 영상과 synthetic aperture radar 영상 간 정량적 관계를 이용하는 cGANs을 이용하여 초기 예측 결과를 생성한다. 두 번째 단계에서는 구름이 아닌 영역에서 예측 결과와 실제 값과의 관계를 random forest 기반 회귀 모델링을 통해 정량화한 후에 cGANs 기반 예측 결과를 보정한다. 제안 기법은 김제의 벼 재배지에서 Sentinel-2 영상과 COSMO-SkyMed 영상을 이용한 구름 제거 실험을 통해 적용 가능성을 평가하였다. cGAN 모델은 구름 영역에서 지표면 상태의 급격한 변화가 발생하는 논 재배지를 대상으로 반사율 값을 효과적으로 예측할 수 있었다. 또한 두 번째 단계의 회귀 기반 보정은 예측 대상 영상에서 시간적으로 떨어진 보조 영상을 이용하는 회귀 기반 구름 제거 기법에 비해 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 실험 결과는 구름이 없는 광학 영상을 환경 모니터링에 이용할 수 없는 경우 제안된 방법이 구름 오염 지역을 복원하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1515-1526
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• 2022

영상 기반 3차원 복원은 실세계 객체의 형태와 색상을 복원하는 것이며, 실내외 환경과 목적에 맞게 영상 센서를 이동플랫폼에 탑재하여 측위 및 매핑의 목적으로 활용한다. 지하공간 사고 발생의 증가로 지하공간 정보의 위치 정확도 문제가 제기되고 있으며, 관로형 지하시설물 내부에서 취득된 영상데이터로부터 3차원 위치 결정과 동시에 내부 손상 등을 파악할 수 있다는 장점으로 영상 기반의 위치 추정 연구가 수행되어오고 있다. 본 연구에서는 관로형 지하시설물 내부에서 취득한 영상과 기준데이터를 함께 사용하여 영상 기반으로 시설물의 3차원 형상을 복원하는 연구를 수행하였다. 스테레오 카메라를 탑재한 무인이동체 시스템을 구성하고, 입구와 출구에 기준데이터가 배치된 관로형 지하시설물 내에서 데이터를 영상 데이터를 취득한다. 취득한 데이터와 기준데이터를 함께 사용하여 지오레퍼런싱 된 3차원 형상으로 복원한다. 복원된 결과의 정확도를 위치와 길이를 통해 검증하였으며, 위치는 20-60 cm의 정확도로 결정되었고 길이는 약 20 cm의 정확도로 추정된 것을 확인하였다. 영상 기반 3차원 복원 방법을 통해 관로형 지하시설물의 위치, 선형을 효과적으로 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.741-749
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• 2022

달 영구음영지역에 얼음 형태의 물이 발견되면서 주요 우주국들은 로버 중심의 현장 탐사를 준비 중이다. 달 영구음영지역은 극지역 크레이터의 중심부로 태양광이 직접 도달하지 않지만, 크레이터 벽면으로부터 반사되는 태양광으로 인해 일정 수준의 저조도 환경이 유지되는 것으로 예상된다. 본 연구에서는 달 영구음영지역의 조도와 지형환경을 모사한 실내 테스트베드를 구축하여 모의 지형영상을 촬영하였다. 모의 영상을 대상으로 저조도 영상강화 기법(CLAHE, Dehaze, RetinexNet, GLADNet)을 적용하여 밝기값과 색상복원 효과를 분석하였고, 특징점 추출 및 정합 기법(SIFT, SURF, ORB, AKAZE)의 성능 향상을 분석하였다. 실험 결과 GLADNet과 Dehaze 영상 순으로 저조도 환경에 강인한 시인성 개선 효과를 보여주었다. 반면 특징점 검출 및 정합 기법은 Dehaze와 GLADNet 영상 순으로 성능이 향상됨을 확인하였고, 특히 ORB와 AKAZE의 성능이 크게 개선되었다. 달 탐사에서 로버 탑재 카메라는 3차원 지형정보구축과 지질학적 조사에 활용된다. 따라서 GLADNet은 토양 성분과 암석 종류 판별에 유용하고, Dehaze는 로버의 주행과 함께 3차원 지형정보 구축에 적합할 것으로 판단된다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권4호
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• pp.552-559
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• 2022

아토피 피부염(Atopic dermatitis, AD)은 주로 5세 이전에 발병하여 심한 가려움을 동반하는 만성 염증성 피부질환이다. 본 연구의 목적은 NC/Nga 마우스를 AD 유사 증상에 대한 405 nm+ 850 nm LED 광선 치료의 효과를 조사하는 것이다. 마우스는 Normal (Vehicle), 아토피성 피부염 유발군 (CON), 405 nm+ 850 nm LED 광선 치료군 (LED)으로 나누어 난괴법을 이용하여 무작위 배치하여 실험을 진행하였다. LED 실험군은 하루 10분씩 405 nm+ 850 nm 파장의 LED 치료를 7일 간 실시하였다. LED 광선치료 연구는 Dermatics 점수의 개선을 측정하고 피부염으로 인한 표피조직 두께 감소를 관찰하였다. LED 광선 요법으로 인한 혈청 IL-1𝛽의 현저한 감소와 경피 수분 손실 및 혈청 IgE 농도 결과를 바탕으로 LED 광선 치료는 아토피 유발 생쥐의 정상적인 피부 상태 회복에 도움을 주었다. 본 연구 결과는 아토피 피부염 마우스 모델에서 적외선 영역의 광선과 blue light 영역의 광선의 동시 조사치료가 아토피 피부염 치료에 뛰어난 효능을 가지며, 두 파장의 LED의 동시 사용 가능성에 대하여 시사하였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권1호
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• pp.25-38
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• 2022

Urban problems are constantly occurring around the world due to rapid industrialization and population decline. In particular, as the number of vacant houses is gradually increasing as the population decreases, it is necessary to prepare countermeasures. A plan to utilize vacant houses has emerged to restore the natural environment of the urban ecosystem where forest destruction, damage to habitats of wild animals and plants, and disconnection have occurred due to large-scale development. Through connectivity analysis, it is possible to understand the overall ecosystem flow based on the movement of species and predict the effect when vacant houses are converted into green spaces. Therefore, this study analyzed the green area network to confirm the possibility of greening of vacant houses neglected in Jeonju based on circuit theory. Using Circuitscape and Least-cost path, we tried to identify the connectivity of green areas and propose an ecological axis based on the analysis. In order to apply the resistance values required for analysis based on previous studies, the 2020 subdivision land cover data were integrated into the major classification evaluation items. When the eight forests in the target site were analyzed as the standard, the overall connectivity and connectivity between forests in the area were high, so it is judged that the existing green areas can perform various functions, such as species movement and provision of habitats. Based on the results of the connectivity analysis, the importance of vacant houses was calculated and the top 20 vacant houses were identified, and it was confirmed that the higher the ranking, the more positive the degree of landscape connectivity was when converted to green areas. In addition, it was confirmed that the results of analyzing the least-cost path based on the resistance values such as connectivity analysis and the existing conceptual map showed some differences when comparing the ecological axes in the form. As a result of checking the vacant houses corresponding to the relevant axis based on the width standards of the main and sub-green areas, a total of 30 vacant houses were included in the 200m width and 6 vacant houses in the 80m width. It is judged that the conversion of vacant houses to green space can contribute to biodiversity conservation as well as connectivity between habitats of species as it is coupled with improved green space connectivity. In addition, it is expected to help solve the problem of vacant houses in the future by showing the possibility of using vacant houses.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.360-366
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• 2022

본 논문은 흑백 사진으로만 남아 있는 한국의 전통 고궁 사진을 적대적 생성 신경망 기법의 하나인 Pix2Pix를 활용하여 컬러 사진으로 복원하기 위한 학습 모델 구조를 제시한다. Pix2Pix는 합성 이미지를 생성기와 합성 여부를 판정하는 판별기의 학습 모델 조합으로 구성된다. 본 논문은 판별기의 수용 영역을 조절하여 인공지능 모델을 학습하고 그 결과를 고궁 사진이 가지는 특성을 고려하여 분석하는 내용을 다룬다. 기존에 흑백 사진 복원에 사용하는 Pix2Pix의 수용 영역은 주로 고정된 크기로 사용하였으나 이미지의 변화가 다양한 고궁 사진을 복원함에 있어서는 고정된 수용 영역을 일률적으로 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 고궁의 특성을 반영할 수 있는 판별기의 수용 영역을 확인하기 위해 기존의 고정된 수용 영역의 크기를 변화시켜 나타나는 결과를 관찰하였다. 실험은 사전에 준비한 고궁 사진을 기반으로 판별기의 수용 영역을 조정하고 모델의 학습을 진행하였다. 판별기의 수용 영역 변화에 따른 모델의 손실을 측정하고 최종 학습한 학습 모델을 복원 대상 흑백 사진에 대입하여 복원 결과를 확인한다.

• 대한치과보철학회지
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• 제60권4호
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• pp.404-411
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• 2022

본 증례의 환자는 80세 여성으로 #16, 13, 26, 37, 36, 35, 44, 45, 46, 47 치아가 상실되었으며, 하악 구치부의 결손으로 상실된 구치부 지지와 감소한 수직교합고경 및 전치부의 심한 수직피개를 보였다. 심미 및 기능상의 불편을 호소하였고, 보철치료를 통한 정상적인 안모 및 저작기능 회복을 주소로 내원하였다. 임상 소견, 방사선 검사, 안모 및 구내 분석 등을 시행하였다. 교합안정공극은 평균보다 과도하였고 상하악 전치 치은연 사이 거리 및 상하악 순측 전정 사이 거리, 하안면의 비율은 부족하여 수직고경 증가가 필요한 경우로 판단하였다. 소구치부 기준 약 4 mm의 수직고경 거상을 통한 교합 회복을 결정하였다. 본 증례에서는 구치부를 상실하여 전치부의 deep bite 및 수복공간의 부족을 보이는 환자에서 수직고경 거상 및 고정성, 가철성 보철물을 이용한 수복으로 안정된 교합관계 및 전방, 측방유도를 형성하여 환자의 심미적, 기능적인 수복 결과를 이끌어냈기에 이를 보고하는 바이다.