• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권4호
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• pp.132-158
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• 2023

공주 청량사지 오층 및 칠층석탑은 계룡산 삼불봉 아래에 있으며, 고려 중기에 창건한 것으로 알려진 탑으로 한 시대에 두 유형의 백제계 석탑이 공존하는 쌍탑으로서 역사적 및 학술적 가치를 인정받고 있다. 두 탑은 1944년 도굴로 칠층석탑이 전도되고 그 영향으로 오층석탑에 기울어짐이 발생하였다. 1961년에 석탑을 복원하였으나 구조적 불안정성은 지속적으로 제기되었다. 따라서 이 연구에서는 2021년 5월부터 2022년 3월까지 계측자료를 축적하고 계절적 특성을 검토하여, 동일 기간의 기온변화와 강수량에 따른 석탑의 미세거동을 해석하였다. 이 결과, 모든 계측기에서 일간 기온변화에 따라 미세한 열탄성거동을 반복하였으며, 경사와 변위 모두 미세거동이 나타났다. 경사계에서는 기온변화에 따라 석재의 표면과 내부에 포함된 수분이 팽축을 반복하며 미세한 움직임을 보였고, 변위계에서도 시계열에 따라 기온이 상승하면서 모두 이격거리가 감소하였다. 특히 오층석탑 상부는 북서쪽으로 최대 3.89° 거동하였으며, 칠층석탑은 북동쪽으로 최대 0.078° 기울었다. 최대 변위는 오층석탑과 칠층석탑에서 각각 0.127 및 0.149mm로 기록되었다. 이 값들은 계측 종료시점에 원래 상태로 회귀하는 경향은 있으나 완전히 회복하지 못하여 면밀한 감시가 필요한 상태를 지시하였다. 이 연구를 통해 획득한 결과는 두 석탑의 안정적 보존을 위한 기초자료로 활용될 수 있다. 이를 기반으로 다양한 환경요소를 고려한 거동특성이 분석되어야 하며, 계측시스템의 유지관리를 통한 예방보존이 지속되어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1255-1272
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• 2023

위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1211-1224
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• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1651-1669
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• 2023

해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 토지주택연구
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• 제14권4호
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• pp.1-16
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• 2023

전 지구적으로 기대수명 증가와 과학 기술의 비약적인 발전은 인구 고령화와 함께 에이징에 대한 패러다임을 변화시켰고, 세계 최하위 저출산 국가인 한국은 인구 자연 감소 시대와 초고령 사회라는 복합적인 인구구조의 격변으로 새로운 국가 위기와 국정과제 해결에 직면하였다. 즉 노인 인구의 급증과 핵심노동인력의 급감으로 돌봄 수급의 심각한 불균형은 노후 삶의 질(Quality of Life) 향상, 인간 존엄성(Dignity) 보전, 자립 생활(Independent Living) 유지를 위하여 혁신적인 접근을 요구하고 있다. 이에 4차 산업의 혁신 기술이 접목된 스마트 에이징이 지속가능한 삶의 가치를 실현시킬 수단으로 급부상하여 주목받고 있으나 학술적 정의나 사회적 합의의 부재 속에 관련 논의가 이어지고 있다. 이에 본 고에서는 통합적 문헌고찰과 개념 분석의 접근을 활용하여 스마트 에이징의 개념과 그 모형을 구성하고자 한다. 먼저 에이징의 점증적인 패러다임 변화 속에 등장한 스마트 에이징의 개념과 속성을 살펴보았고, 그 구성요소인 에이징 인 플레이스(Aging in Place), 웰 에이징(Well Aging), 액티브 에이징(Active Ageing)를 도출하여 각 요소별 특징을 검토하였다. 스마트 에이징의 첫 구성요소인 에이징 인 플레이스는 친숙한 지역사회 내의 거주 연속성에 초점을 두고 주거기반의 자립 생활, 사회적 교류의 지속, 자기결정권의 존중, 잔존 능력의 최대한 활용 등을 촉진하는 에이징 친화적인 환경의 조성을 의미한다. 웰 에이징은 삶의 질을 향상시키고자 신체적·정신적·사회적·영성적·경제적 조화로움, 균형적인 삶, 주관적인 행복을 중시하는 웰빙이 강조되는 반면 액티브 에이징은 적극적인 사회활동의 참여와 경제적인 노동활동의 참가를 통한 능동적 삶을 지향한다. 이러한 구성요소를 토대로 스마트 에이징의 전제 조건으로서 주거보장, 소득보장, 의료보장, 돌봄보장, 참여보장을 제안하며, 이들 구성요소와 전제조건은 상호연관성을 지니며 뉴노멀 시대의 지속가능한 삶의 질에 일조할 것이다. 아울러 사용자 친화적인 스마트 에이징을 구현하기 위한 생태계 구축과 함께 에이지-테크(Age-Tech) 산업의 육성과 동향 파악이 뒤따라야 할 것이다.

• 토지주택연구
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• 제14권4호
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• pp.17-37
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• 2023

전체 주택 시장에서 보증부 월세시장이 차지하는 비중은 전세 지분을 잠식하며 지난 30년 간 지속적으로 증가하여(1990년 8.2% → 2020년 21.0%) 2.6배로 확대되었다. 월세 부담 분포는 공공임대 월세 지원의 확대와 고가 월세의 등장으로 월세시장 재편으로 이어지고 있다. 월세 가구의 소득 분포는 저소득 월세 가구의 소득 둔화와 고소득 월세 가구의 출현으로 양극화가 진행되고 있다. 이에 본 연구는 보증부 월세시장을 통해 월세시장의 구조적 변화와 소득-임대료 간 부정합 현상을 정량화하는 지표로 월세 가구의 임대료와 소득을 동시에 비교하여 그 추이를 측정하였다. 11개년도(2006~2021년) 주거실태조사 마이크로데이터를 이용하여 2006년(기준연도) 월세 임대료(전월세 전환율 반영)와 월세 가구 소득을 각각4분위 분포로 구획한 후 10~15년 후(분석연도) 나타난 변화를 전국과 16개 광역시·도(세종시 제외) 공간 단위에서 분석하였다. 그 결과, 전국적인 월세 주택 공급에서 최고가 4분위(25% → 18%)와 3분위(25% → 20%)의 축소로 중·상위 월세 주택 공급난을 보인 반면 공공임대주택 공급으로 2분위(25% → 28%)와 최저가 1분위(25%→ 35%)는 확대되었다. 월세 가구의 수요 측면에서 최고소득 4분위(25% → 21%)의 축소와 달리 최저소득 1분위(25% → 31%)는 확대되었다. 16개 광역시·도를 비교해보면, 월세 임대료와 월세 가구소득의 변화 방향과 강도에 있어서 지역 간 상당한 격차가 확인되었다. 특히, 서울의 월세 주택 시장은 공급 양극화로 서울 월세 가구의 소득 분포와 불균형을 이루었다. 아파트 월세시장의 구조적 변화 양상은 비아파트 월세시장과 차별화되었다. 본 연구의 결과는 향후 지역별 월세 주택 시장에서 보증부 월세 가구의 소득 분위별로 부담 가능한 임차 주택 재고를 확보하고 지역별 소득과 임대료 분포 간의 균형을 유지할 수 있는 주거안정 방안을 마련하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제18권2호
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• pp.1-20
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• 2023

본 연구는 조직의 전략적 의사결정 및 행동경향으로 사회적기업의 고유한 기업가적 행동 속성을 식별하여 영리기업과 구별되는 사회적기업가정신 모형을 도출하고 이를 설명하는 사회적기업가정신 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 연구의 목적을 효과적으로 달성하기 위하여 선행연구를 검토하고 이를 토대로 근거이론방법으로 질적연구를 수행하였다. 일련의 분석과정을 통하여 '사회적기업가정신: 사회적가치지향성; 혁신성; 진취성; 위험감수성; 협력지향성' 모형을 새롭게 제안하고 식별된 하위요인들 간의 관계성을 고찰하여 모형을 통합적으로 설명하는 '사회적기업가정신 프레임워크'를 개발하였다. 프레임워크는 사회적기업가정신을 '친사회적 동기(Pro-social motivation)', '친사회적 행동(Pro-social behavior)', '기업가적 행동(Entrepreneurial behavior)' 속성으로 구분하고 이를 사회적기업가정신 모형을 구성하는 각 하위요인들과 연결하여 설명하였다. 본 연구가 선행연구와 구별되는 가장 두드러진 차별성은 조직차원의 행동적 관점에서 사회적기업가정신을 구성하는 하위요인으로 '협력 지향성(Cooperation orientation)'을 식별하여 추가한 부분이다. 연구를 통해 사회적·경제적 목적을 동시에 추구하는 사회적기업의 독특한 특성인 하이브리디티(Hybridity)와 이로 인한 자원 제약 환경 속에서, 외부와의 협력을 통해 자원 제약의 어려움을 극복하고, 운영의 효율을 향상시키며, 조직의 친사회적 동기를 구체화하는 사회적기업의 주요한 행동경향인 '협력지향성'을 식별하였다. 협력지향성은 사회적 가치지향 활동과 영리를 추구하는 기업가적 활동에서 동시에 발현되는 사회적기업의 차별적 행동경향으로, 친사회적 동기를 구체화하며 동시에 기업가적 영리활동을 수행하는 사회적기업의 이중정체성(Dual identity) 갈등 사이에서 기업 활동의 합법성을 강화하고 사회적 가치창출 활동의 성과를 향상시키며 기업 활동의 경제적 기반을 강화한다. 본 연구에서 새롭게 식별된 협력지향성은 선행연구를 보완하여 사회적기업가정신 이론의 설명력을 높이고 후속 연구자들에게 이론적 확장의 근거와 토대를 제공한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권3호
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• pp.97-113
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• 2023

본 연구는 협력지향성이 추가된 사회적기업가정신 모형을 일반화하고 모형의 이론적·실무적 활용 가능성을 높이고자 측정도구를 개발하여 사회적기업의 경영자 389명을 대상으로 실증하였다. 측정도구 개발은 선행연구 고찰을 통해 예비측정문항을 구성하고 측정문항에 대한 전문가 패널 검토를 거쳐 잠정적으로 다섯 개 영역, 40개의 측정문항으로 설문지를 구성하였다. 한국의 사회적기업 경영자를 대상으로 설문조사를 실시하여 총 389부의 설문이 수집되었으며, 이 중 분석 가능한 설문지 375부를 활용하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석과 신뢰도 분석을 통해 24개의 문항에 대한 다섯 개 요인이 도출되었다. 일·이차 확인적 요인분석을 포함한 일련의 분석과정을 통하여 새롭게 구성된 사회적기업가정신 연구모형의 모형적합성을 확인하고 척도의 타당성과 신뢰성을 검증하였다. 본 연구에서는 협력지향성이 추가된 사회적기업가정신: 사회적가치지향성; 혁신성; 진취성; 위험감수성; 협력지향성 모형을 측정하는 도구를 새롭게 개발하고 양적연구를 수행하여 연구모형을 객관화함으로써 모형의 일반화 가능성을 입증하였다. 또한 연구를 통해 협력지향성이 사회적기업의 자원동원 및 역량강화, 기회 및 성과 창출, 사회적 자본 및 네트워크 강화, 거버넌스 구축을 위한 기업의 의사결정 및 활동의 행태로 발현됨을 확인하였다. 이러한 연구의 결과는 사회적기업가정신 연구의 이론적 설명력을 향상시킴과 동시에 후속 연구의 이론적 확장 근거와 토대를 제공한다. 다음으로 본 연구에서 타당성과 신뢰성이 검증된 사회적기업가정신 척도는 사회적기업가정신을 측정하는 도구로 학술연구와 실무에서 폭넓게 활용될 수 있다. 새롭게 개발된 척도는 사회적기업가정신 관련 연구에 있어서 조직차원의 행동적 관점에서 사회적기업가정신을 측정하는 도구로 활용될 수 있는 학술적 근거를 마련하였으며, 실무적으로도 기업의 기업가적 활동을 증진하고 자생력 강화를 지원하기 위한 조직의 사회적기업가정신 수준 측정 및 진단 도구로 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.