• 생태와환경
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• 제48권3호
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• pp.176-187
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• 2015

본 연구에서는 기후요인에 의하여 두루미류의 월동개체군 규모가 달라질 것으로 가설을 세웠다. 그중 가장 추운 시기인 1월의 기후변수에 의하여 월동개체수가 달라질 것이라고 가정하였다. 특히, 재두루미의 경우 두루미와는 달리 철원지역 이외에 눈 덮임의 영향이 적은 대체 월동지(일본의 이즈미)가 있다. 따라서 철원지역 눈 덮임의 정도에 따라 연도별로 개체군의 증감이 발생할 것으로 예측하였다. 이에 일반적으로 분석되는 기상청의 기후자료와 함께 MODIS 위성영상을 이용한 눈 덮임 범위 자료를 활용하여 요인을 분석하였다. 철원지역 두루미류의 개체수 자료는 2002년부터 2014년까지의 1월 개체수를 활용하였다. 철원지역의 기온은 2002년부터 2007~2008년도 월동기까지 증가하다가 감소하며 2011~2012년도 월동기에 가장 낮은 온도를 보였다. 이와 함께 온량지수도 유사한 증감의 경향을 보였다. 신적설량은 2002년 이후 낮게 유지되었으나 2010~2011, 2011~2012년 크게 증가한 형태를 보였다. 눈 덮임의 범위는 2002년부터 2005~2006년까지 급속히 감소하였다가, 2009~ 2010, 2010~2011년 월동기에 급격히 증가한 양상을 보였다. 재두루미의 월동개체수는 다른 기후요인에 비하여 1월의 눈 덮임 범위가 넓을수록 감소하였으며 가장 높은 상관관계를 보였다. 하지만 두루미의 개체수는 일반적 기후요인뿐만 아니라 눈 덮임 관련 요인에 대해서도 상관관계를 나타내지 않았다. 따라서 두루미의 개체군 변동은 기후요인에 변화하지 않고 다른 서식지 선택요인 (안정적 잠자리, 취식지 넓이 등)에 의해 결정되기 때문이라 판단된다. 재두루미의 월동개체수는 다중 회기분석에서 눈 덮임 범위 및 기간의 로그값과 유의미한 회귀관계가 성립하였다. 따라서 재두루미의 월동개체수는 월동기 눈 덮임의 범위에 영향을 받으며 이는 눈 덮임에 의해 먹이원인 낙곡을 찾기 힘들어지기 때문인 것으로 판단된다. 재두루미의 개체수 변화는 다른 월동지로 이동한 것으로 보이며, 눈 덮임의 영향이 적은 월동지인 일본의 이즈미시로 이동한 것으로 나타났다. 이즈미 월동지의 재두루미 개체수와 철원의 개체수는 음의 상관관계를 가져 서로 연관된 것으로 파악되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.83-98
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• 2021

본 연구는 서울소방재난본부의 IoT 소방시설관리시스템에 기록된 실시간 화재알람 발생 데이터를 분석하여, 화재알람 발생 영향요인을 규명하고 이를 바탕으로 효과적인 화재사고 예방체계를 구축하기 위한 학술적 시사점을 제시하는데 있다. 도심지역을 중심으로 고층·복합건물의 수가 증가하고 기존 건물도 고도화되면서, 화재 등 비상상황 발생 시 상주인원의 신속한 대피와 초동대응을 돕는 자동화재탐지설비의 설치가 늘어나고 있다. 그러나 화재상황을 잘못 탐지하여 정확성이 낮아지면 상주인원의 불편이 늘어나고 신뢰성도 줄어들기 때문에, 효율적인 점검과 건물 환경 조사를 통해 시스템을 개선할 필요가 있다. 이번 연구는 잘못된 화재탐지가 용도나 시간 등 건물 특성 및 외부 환경에 기인함을 밝히고, 이에 근거하여 효율적인 시스템 점검과 건물 환경 개선이 필요함을 강조하는 것에 목적을 두고자 하였다. 분석 결과, 건물의 규모(연면적)가 화재알람 발생에 가장 큰 영향을 끼쳤고 민간 건물, R형 수신기인 건물, 고장일수 또는 경종차단일수가 많은 건물에서 화재알람 발생이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 건물의 주용도에 따라 화재알람 발생의 영향요인이 다르게 나타나기도 하였다. 시간적으로는 평일 주간 사람들의 일상 활동 패턴(오전 9시~오후 6시)을 거의 그대로 따르는 것으로 나타났으며, 오전 10시 경, 오후 2시 경에 각각 최고치를 기록했다. 연구를 통해 시스템 내부 점검과 함께 화재알람 발생에 영향을 끼치는 건물 환경 조사도 필요함을 강조하고, 후속 연구와 시스템 고도화를 위해 실시간 건물 환경 정보를 추가 데이터화하는 방안 등의 제안을 하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권6호
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• pp.686-697
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• 2018

오늘날 원격탐지기술의 발달로 인해, 산림지역과 같이 피복 분류작업이 난해한 지역을 비롯한 광범위한 지역에서의 세밀한 변화탐지를 위한 고해상도 위성영상 취득이 가능해졌다. 하지만, 고해상도 영상에 대한 시계열분석의 과정에서 많은 양의 지상 관측 데이터가 요구된다. 본 연구에서는 토지피복도를 지상 관측데이터로 활용한 위성영상 분류 방법의 가능성을 시험하였다. 연구대상지는 강원도 원주시이며, 산림지역과 시가화지역이 공존하는 공간이다. 연구 자료는 2015년 3월에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 2017년도 토지피복도를 이용하여 분류를 시도하였다. 서포트벡터머신(SVM)과 랜덤포레스트(RF)의 두 가지 상이한 화소기반 분류기법을 적용하여 대상지에 대한 피복분류의 분류정확도를 비교 분석하였으며, SVM 분석의 경우 다수 분석(Majority analysis)을 후속 진행하였다. 분석대상은 산림식생만 포함한 지역과 연구대상지 전지역으로 구분하였고, 대상 면적이 협소한 습지는 분석과정에서 제외하였다. 분류 결과는 오차 행렬의 전체 정확도가 두 가지 분류대상에 대해 RF 기법이 SVM 기법보다 더 나은 것으로 나타났다. 산림지역만을 대상으로 한 경우, RF 기법이 SVM 기법에 비해 18.3% 높은 값을 나타낸 반면, 전체지역을 대상으로 한 경우는 둘 사이의 간격이 5.5%로 줄어들었다. SVM 기법에 다수 분석 (Majority analysis)을 추가로 실시한 경우, 1% 정도의 정확도 향상이 나타났다. RF 기법은 산림지역의 활엽수를 분석해 내는데 상당히 효과적이었지만, 다른 대상에 대해서는 SVM 기법이 더 나은 결과를 나타내었다. 본 연구는 고해상도 단일시기 영상에 대한 화소 기반의 분류기법을 시험한 것으로, 추후 시계열분석 및 객체기반 분류기법의 추가적인 적용으로 향상된 정확도와 신뢰도를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 방법론은 시공간적으로 고해상도 분석결과를 제공함으로써, 대면적의 토지계획에 유용할 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권3호
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• pp.228-240
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• 2018

2015년부터 최근까지 차세대도시농림융합기상사업단에서는 수도권에 위치한 도시기상 관측소에서 관측된 기상자료(14소), 운고계(2소) 그리고 마이크로웨이브 라디오미터(MWR, 7소) 자료를 이용하여 태양에너지를 산출하였다. 수도권지역에 위치한 운고계에서 관측된 후방산란계수와 MWR에서 추정된 액상물량을 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였다. 각각의 원격탐사장비에서 산출된 운량을 태양복사모델에 입력하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하였다. 추정된 태양에너지를 관측과 비교한 결과, 중랑과 광화문지점에서는 과소추정이 나타났다. 선형회귀분석한 결과 0.8이하의 기울기를 나타냈고 $-20W/m^2$의 음의 편차와 $120W/m^2$의 평방근오차(RMSE)가 나타났다. 그리고 MWR을 이용하여 추정된 태양에너지의 정확도(평균 결정계수$(R^2)=0.8$)와 오차율(평균 $RMSE=110W/m^2$)이 향상되었다. 월별 산출된 운량과 태양에너지는 운고계를 이용하여 산출하였을 때 운량이 0.09 이상 크게 나타났으며 태양에너지가 $50W/m^2$ 이상 낮게 산출되었다. 지점에 따라 차이는 있었으나 대체로 7월과 9월의 RMSE가 $50W/m^2$ 이상 크게 계산되었다. 결과적으로 일누적 태양에너지는 광화문지점에서 가장 높은 상관성이 나타났고($R^2=0.80$, RMSE=2.87 MJ/Day), 구로지점에서 상관성이 가장 낮았다($R^2=0.63$, RMSE=4.77 MJ/Day).

• 지질공학
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• 제9권2호
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• pp.161-176
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• 1999

해안매립의 적지로 선정된 시화지구 일대의 시화방조제와 안산신도시개발과 관련된 지표지형의 변화를 관측하기 위해 년도별 인공위성영상을 이용하였으며, 시화방조제 완공으로 노출된 간척지의 매립량을 분석하기 위하여 지리정보시스템을 이용하였다. 시화지구 일대의 인위적인 인간활동과 관련된 년도별 지형의 변화양상과 퇴적물의 분포양상, 산림의 토지피복상태, 그리고 변화된 토지피복현황을 관측하기 위해, 일반적으로 널리 이용되는 위성영상합성, Tasseled cap, 식생지수와 감독분류기법을 이용하였다 매립계획이 수립된 간척지의 매립량을 토목공사 이전에 추측하기 위하여 지질도, 시화간척지 조성계획도, 지상 DEM, 해저 DEM자료층을 지형도, 지질도, 해도, 시화지구 계획도면으로부터 추출하였다. 또한, 인공위성 영상자료 중 감독분류 영상을 분석하여 인근육지의 절취예상 가능위치를 추출하였다 해안선 및 연안지역의 지표지형변화 관측을 위한 처리기법 중 Tasseled cap으로 노출된 조간대의 퇴적물의 침식과 퇴적지역을 관찰하였고, 식생지수 기법으로 식생지수의 차이를 이용하여 산림피복 분포양상을 파악하였으며, 감독분류 영상으로부터 년도별 토지피복 변화현황을 관찰하였다. 수치지형분석으로 계산된 시화지구 간척지의 총매립량은 $581,485,354\textrm{m}^3$이고, 이를 호수공원 하부에서 준설할 경우 예상되는 최종 호수공원의 깊이는 9.2m이다. 또한, 계획단지 주변에 제방을 축조할 경우, 소요될 매립량은 $3,387,360\textrm{m}^3$이며, 이를 인근육지로부터 절취한다고 가정할 때, 선감도와 송산면일부, 대부도일부 예정지의 절취량은 각각 $5,229,576\textrm{m}^3,{\;}79,227,072\textrm{m}^3,{\;}47,026,008\textrm{m}^3$이다. 따라서, 제방 축조시 필요한 토공량은 대부도일부의 절취량만으로도 충분히 충당할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제29권3호
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• pp.485-498
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• 2015

산림치유 프로그램에 대한 요구가 증가되고 있다. 효과적인 산림치유를 위해, 참가자의 특성을 파악하여 보다 표적화 되고 차별화된 산림치유 프로그램을 개발, 운영할 필요가 있다. 이에, 본 연구에서는 개인의 성격에 기초한 산림치유 프로그램의 개발 및 운영을 위한 기초자료 제공을 목적으로, MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) 성격유형 선호지표, 심리기질유형과 산림치유 프로그램의 선호도 사이의 관련성을 각각 분석하였다. 일반 성인 남.여 245명을 대상으로 MBTI 성격검사와 산림치유 프로그램에 관한 선호도 설문조사를 실시하였다. 자료분석은 SPSS 21.0 프로그램을 사용하여 분산분석(ANOVA)을 통해 MBTI 성격유형에 따른 산림치유 프로그램 선호도의 차이를 살펴본 바, 그 차이가 확인되었다. 외향(E)-내향(I)은 호흡법.호흡체조, 자유롭게 숲속 걷기(신발착용), 숲속 웃음치료, 경관보기, 삼림욕.풍욕.일광욕에 대해 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 그리고 감각(S)-직관(N)은 물 흐르는 소리 듣기, 허브차 마시기, 숲속 잠자기에 대해, 사고(T)-감정(F)은 물속에 발과 팔 담그기, 숲속 잠자기에 대해, 판단(J)-인식(P)은 비전세우기, 경관보기에 대해 각각 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 성격의 심리기질유형에 따라서, 허브차 마시기, 자연음식 먹기, 숲속 잠자기, 경관보기, 숲 해설 듣기에 대해 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 분석 결과가 산림치유 프로그램 개발과 운영을 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권4호
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• pp.174-184
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• 2009

지표 증발산은 육상 생태계의 수문순환의 주요 성분으로서, 지표-대기간의 에너지 교환, 미기후, 지역의 수자원 함량, 식생의 일차생산성 등에 중요한 영향을 미친다. 증발산을 추정하기 위한 방법들 중에서 MODIS를 이용한 방법은 위성 자료만을 사용하여 넓은 지역에 대한 지속적인 증발산 모니터링이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 추정 알고리즘을 동아시아 지역에 적용하고, 그 신뢰도를 평가하였으며, 주요 오차요인을 분석하였다. 증발산 평가 결과 여섯 연구지역(GDK, HFK, TKY, TMK, CBS, SKT)에서는 $r^2$가 0.38~0.73, ME 와 RMSE가 각각 $-44{\sim}+31W\;m^{-2}$, $48{\sim}111W\;m^{-2}$로 신뢰할 만한 결과를 나타냈다. 하지만 다른 세 연구지역(HBG, QYZ, MKL)에서는 관측 값과 비교해서 차이를 나타내었고, 과소평가하는 경향을 보였다. HBG, MKL 지역은 MODIS 기상 자료 및 복사요소의 오차가 주요 원인으로 나타났다. 그러나 QYZ지역은 기상 자료와 복사요소가 모두 좋은 일치도를 보였기 때문에, 모형의 모수와 관련된 오차가 주요 원인의 하나로 판단된다. 임관 전도도의 오차가 증발산 오차에 미치는 영향을 분석한 결과, HBG지역을 제외한 다른 연구지 역에서 r값이 0.59~0.82로 관측값과의 상관성이 높은 것을 확인하였다. 또한 MODIS로부터 산출된 순간 증발산을 일 단위로 확장시킨 결과, 순간 증발산의 일치도가 떨어졌던 3개 연구지역을 제외하고 6개 지역에서 $r^2$가 0.44~0.89, ME와 RMSE는 각각 $-0.7{\sim}+0.6mm\;day^{-1}$, $0.5{\sim}1.1mm\;day^{-1}$의 범위로 신뢰도 있는 결과를 나타냈다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.83-98
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• 2021

도시녹지는 도시 생태계 건강성 증진을 위한 중요한 요소이며, 건강한 도시 생태계 유지 및 관리를 위해서는 도시녹지의 공간적인 현황 파악이 필요하다. 환경부에서는 2010년 이후부터 총 41개의 분류 항목을 갖는 1m 급 해상도의 세분류 토지피복지도를 제공해오고 있으나, 가로수와 같은 도시 내 고해상도 상세 녹지 정보는 기타 초지로 분류되거나 누락되어 오고 있다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 지역을 대상으로 1m 이하 급의 고해상도 원격탐사 자료(항공 LiDAR 및 RGB 정사영상)를 이용하여, 기존 세분류 토지피복지도에서는 나타나지 않는 고해상도의 상세 도시 녹지(수목, 관목 및 초지) 정보를 분류하고자 하였다. 분류 기법으로는 딥러닝 기반의 이미지 분할방법인 U-Net 구조의 모델을 활용하였으며, 분류 항목의 수 및 사용하는 자료의 종류에 따라 총 3가지의 모델(LRGB10, LRGB5, 및 RGB5)을 제안하고 성능을 평가하였다. 검증 지역에 대한 세 모델의 평균 전체 정확도는 각 83.40%(LRGB10), 89.44%(LRGB5), 74.76%(RGB5)이며, 항공 LiDAR와 RGB 정사영상을 함께 사용하여 총 5개의 항목(수목, 관목, 초지, 건물, 및 그 외)을 분류하는 LRGB5 모델의 성능이 가장 높게 나타났다. 수원시의 수목, 관목 및 초지 기준의 전체 녹지 현황은 각 45.61%(LRGB10), 43.47%(LRGB5), 및 44.22%(RGB5)로 나타났으며, 세 모델 모두 기존 세분류 토지피복지도와 비교하여 평균 13.40%의 도시 수목 정보를 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 더불어 이러한 도시녹지 분류 결과는 향후 중분류 토지피복지도와 같은 기존 GIS 정보와의 융합을 통해 가로수 녹지 비율 현황 등 추가적인 상세 녹지 현황 정보를 제공할 수 있어, 다양한 도시녹지 연구 및 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.75-89
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• 2023

강우-유출 해석은 하천 홍수예경보, 댐 유입량 산정 및 방류량 결정 등 수자원 관리 및 계획수립에 있어 중요한 과정이며, 밀도높은 강우관측망으로부터 수집된 강우 자료는 정확한 강우-유출 해석을 위한 가장 중요한 기초 자료로 활용된다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 국가공유하천으로 강수 자료수집이 어렵고, 구축된 자료의 양적, 질적 품질이 국가별로 상이하여 수문해석 결과의 불확실성을 높일 우려가 있다. 최근 원격탐사 기술의 발달로 격자형 글로벌 강수자료의 획득이 용이해졌으며, 이를 활용한 미계측 유역 또는 대유역에서의 다양한 수문해석 연구들이 수행된 바 있다. 본 연구에서는 미계측 대유역 수문해석에 있어 격자형 강수자료의 적용성을 평가하기 위하여 3개의 위성 강수자료(TRMM, GSMaP, PERSIANN-CDR)와 2개의 지점 격자형 강수자료(APHRODITE, GPCC)를 수집하고, APHRODITE를 관측값으로 합성곱 신경망 모형인 ConvAE 알고리즘을 이용하여 위성 강수자료의 시·공간적 편의보정을 수행하였다. 또한, 메콩강 본류의 주요지점인 Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Kratie 4개 수위 관측소를 선정하여 SWAT 모형의 매개변수를 보정(2004~2011)하고 지점 격자형 강수자료 및 위성 강수자료의 보정전·후의 유출모의(2012~2013) 결과를 비교·분석하였다. 그 결과 원시위성 강수자료 및 GPCC는 APHPRODITE에 비해 정량적으로 과소 또는 과대추정되거나 공간적으로 매우 상이한 패턴을 나타낸 반면, GSMaP과 ConvAE를 이용하여 보정된 위성 강수자료의 경우, APHPRODITE에 대한 시·공간적 상관성이 개선된 것으로 분석되었다. 또한 유출모의의 경우, 모든 지점에 대해서 ConvAE로 보정된 위성 강수자료를 이용한 유출모의 결과가 원시 위성강수자료를 이용한 유출결과 보다 정확도가 향상된 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 격자형 위성 강수자료 보정기법과 연계한 강우-유출 해석은 향후 다양한 위성 강수자료를 활용한 미계측 대유역 수문해석에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.