국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
농업용 관개용수로 이용되는 우리나라의 전형적인 얕은 부영양 저수지인 신구 저수지에서 잔류 유기인계 농약의 분포 특성에 대해 연구하였다. 29종의 유기인계 농약에 대해 분석한 결과 저수지 내 잔류 농약은 8월에 IBP(1340.7${\sim}$16030.1 ng $L^{-1}$), DDVP (58.7${\sim}$127.6 ng $L^{-1}$), dyfonate (N.D.${\sim}$20.3 ng $L^{-1}$) 그리고 parathion-methyl (N.D.${\sim}$41.9 ng $L^{-1}$)이 주로 검출되었고, 9월에는 IBP (202.5${\sim}$213.2 ng $L^{-1}$), DDVP (100.7${\sim}$340.5 ng $L^{-1}$), dyfonate (N.D.${\sim}$25.0 ng $L^{-1}$)뿐만 아니라 mevinfos, ethoprofos, phorate, chlorfenvinfos 그리고 methidathion이 검출되었다. 저수지 내 유기인계 농약의 수직 분포는 중층에서 최대를 보이는 것으로 나타났으며 이는 표층의 활발한 광분해와 성층에 의한 것으로 보인다. 입자에 흡착하여 존재하는 농약으로는 IBP와 DDVP가 있었으며 저수지 내 수직 분포는 표층보다 저층에 높은 값을 나타내었다. 그 이유는 유입된 농약이 입자에 흡착하여 침강하였기 때문으로 볼 수 있다. 8월과 9월의 잔류 유기인계 농약의 종류와 농도의 차이는 월별 사용량의 차이로 사료되며 검출된 농도는 기존 연구 결과에 비추어 보았을 때 수중 생물에 급성독성을 주는 수준은 아니었지만 일본의 수질환경기준 감시 필요항목을 일부 초과하는 값을 보여 수중 생물에 영향을 미칠 가능성이 있으므로 향후 보다 많은 연구가 필요하다고 몬다. 또한 이번 연구에서 나타난 유기인계 농약에는 소량이지만 EPA에서 지정한 I급의 강한 독성을 가진 살충제 (dyfonate, parathionmethyl, mevinfos, phorate, chlorfenvinfos, methidathion))가 검출되었고, 유기인계 농약의 특징인 불안정성에 의해 광분해 및 미생물 분해를 통해 이미 분해가 진행 중이어서 본래의 유기인 화합물이 검출되지 않았을 가능성이 있다. 그리고 유기인계 농약이 완전히 분해되어 생성된 유기인계 농약 기원의 영양염류가 저수지 내로 많은 양이 유입된다면, 부영양화에 기여할 가능성이 있다. 따라서 농업용 저수지에서 유기인계 농약의 농도 분포는 물론이고 중간 생성물과 그 독성, 광분해 및 미생물 분해의 메커니즘, 그리고 최종 산물에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
일반적으로 호흡연동방사선치료(gated radiation therapy)의 평가를 위해 호흡에 의한 장기의 움직임을 모사하는 움직이는 팬텀(moving phantom)을 사용한다. 표적(target)은 모든 방향으로 움직이기 때문에 모든 방향의 움직임을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 감마지표(gamma index) 분석을 통한 호흡연동방사선치료의 평가방법을 제시하고 움직임영역(motion range)에 따른 적절한 연동창(gating window)의 크기를 알아보고자 한다. 두미축(craniocaudal) 방향으로 움직임을 모사하는 팬텀을 제작하였다. 이 팬텀은 움직이는 받침대(moving platform), 2차원 이온전리함배열(I'm MatriXX, IBA Dosimetry, Germany), 및 고체물팬텀(solid water phantom)으로 이루어졌다. 6 MV 에너지의 광자선을 $4{\times}4cm^2$의 조사면(field size)으로 호흡연동방사선치료 시스템을 이용하여 팬텀을 각각 1, 2, 3, 4, 및 5 cm 만큼 움직이도록 하고 방사선을 조사하였다. 연동창은 각각 40~60%, 30~70%, 및 0~90%으로 설정하였다. 2차원 이온전리함배열은 각 시나리오에 따라 선량분포를 획득하였고 $4{\times}4cm^2$ 조사면으로 정지한 상태에서 조사한 선량분포와 비교하였다. 허용범위를 3%/3 mm로 설정하고 감마지표를 계산하였다. 연동창(gating window)의 크기가 클수록 합격률(pass rate)는 낮아졌고, 운동영역(motion range)이 커질수록 합격률은 낮아졌다. 호흡연동방사선치료를 시행하지 않고 운동영역이 2 cm의 병소를 치료할 경우 합격률은 96% 이하로 현저히 떨어졌다. 그러나 호흡연동방사선치료를 시행하면 합격률은 99% 이상으로 올릴 수 있었다. 운동영역이 4 cm 이상일 경우 호흡연동방사선치료를 하더라도 연동창을 30~70%로 선택할 경우 합격률이 97%를 넘지 못하였다. 그러나 연동창을 40~60%를 선택할 경우 합격률은 99% 이상이었다.
혼성제 사석 기초 마운드 상에 거치되는 피복재의 소요중량을 산정하기 위한 결정론적 해석과 더불어 신뢰성 해석을 수행하였다. 사석 기초 마운드 경사, 피해율 그리고 입사파수를 고려할 수 있도록 안정수 산정을 위한 기존의 경험식을 수정하였다. 수정된 산정식은 기존 경험식을 개발하는 과정에 사용했던 것과 동일 조건에서 수학적으로 일치한다. 먼저 결정론적 설계법으로 임의의 대표단면에 대하여 여러 가지 조건을 변화시키면서 사석 기초 마운드 보호에 필요한 피복재의 소요중량을 산정하였다. 사석 기초 마운드 경사가 급할수록, 입사파수가 증가할수록 기존의 경험식으로 부터 산정된 피복재의 소요 중량보다 더 큰 피복재의 소요중량이 필요함을 확인하였다. 그러나 허용 피해율을 크게 부여하면 반대 경향이 나타난다. 한편, 본 연구에서 처음으로 사석 기초 마운드 피복재에 대한 신뢰성 해석이 수행되었는데, 이는 결정론적 설계법으로 산정된 피복재가 얼마나 안정한지를 정량적으로 확인하고, 파괴에 미치는 각 확률변수들의 불확실성에 따른 영향의 정도를 살펴보기 위함이다. 신뢰성 해석 결과에 의하면 기존 경험식이 만족하는 조건에서 산정된 피복재의 소요중량은 재현기간 50년 설계파 조건에서 단위 년에 1%의 피해가 발생할 확률 1.2%를 갖는다. 또한 영향계수 산정 결과에 의하면 입사각에 따라 약간 다르지만 전반적으로 안정계수, 파고 그리고 사석 기초 마운드상의 수심 순으로 파괴에 미치는 영향이 큼을 확인할 수 있었다. 마지막으로 안정수 산정식에 음함수적으로 포함되어 그 영향이 쉽게 확인되지 않는 확률변수의 변화에 따른 민감도 분석이 수행되었다. 해석 결과에 의하면 사석 기초 마운드의 수심이 깊어 질수록 파괴확률이 급격하게 감소하였다. 그러나 반대로 사석 기초 마운드의 폭이 커질수록, 입사 파랑의 주기가 짧을수록 파괴확률은 커지는 것으로 확인되었다.
벤토나이트는 팽윤성이 좋고 투수계수가 낮아 수직 밀폐형 지중 열교환기 시공 시 보어홀(borehole)의 뒤채움재로 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 사용되는 3가지 벤토나이트를 선정하여 배합비에 따른 점도와 열전도도를 평가하였다. 시공 조건에 따라 다양한 벤토나이트 뒤채움재의 함수비를 고려하여 점도와 열전도도 특성을 규명하기 위해 벤토나이트를 배합비(벤토나이트 무게/(벤토나이트+물) 무게) 5%, 10%, 15%, 20%, 25%로 배합하고 시간에 따른 점도와 열전도도를 측정하였다. 그리고 벤토나이트 뒤채움재가 해안지역에서 시공될 경우 지하수의 염도에 의한 영향을 검토하기 위해 배합수의 NaCl 농도가 0.1M, 0.25M, 0.5M일 때 벤토나이트 뒤채움재의 침강 특성을 관찰하였다. 벤토나이트 뒤채움재의 낮은 점도로 인해 천연규사와 같은 첨가재가 지중 열교환기 바닥에 침전될 경우 발생할 수 있는 재료분리 현상을 저점도 벤토나이트 뒤채움재를 사용하여 실험을 통해 규명하였으며 그 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 벤토나이트 뒤채움재의 점도는 시간이 지남에 따라 또는 배합비가 증가함에 따라 상승하는 경향을 나타내며 벤토나이트 뒤채움재의 열전도도는 배합비가 증가하면 상승하지만 통일한 배합비에서는 시간에 따른 변화가 미미하다. (2) 벤토나이트 뒤채움재의 팽창지수가 높을수록 배합수의 NaCl 농도에 따른 침강율은 상대적으로 낮게 나타난다. (3) 저점도 벤토나이트 뒤채움재는 첨가재의 재료분리로 인해 보어홀 내의 깊이별 첨가재 분포를 비균질하게 하므로 보어홀 상부의 열전도도가 하부에 비해 작게 나타날 수 있는 가능성이 있다.
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.
현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.
소규모 부영양 저수지에서 식물플랑크톤 성장에 대한 제한영양염과 N/P무게비의 영향을 평가하기 위해 2002년 11월부터 2003년 12월까지 이루어졌다. 조사기간 동안 수체 내 DIN/DTP과 TN/TP 무게비는 각각 17${\sim}$187,33${\sim}$60의 범위로 나타났다. 용존무기질소의 대부분은 질산성 질소($NO_3$-N)형태로 존재했으며, 봄에 일시적인 암모니아 농도의 증가가 나타났다. 반면에 무기인은 8.8${\sim}$0.6 ${\mu}g\;P\;L^{-1}$의 범위로 계절에 따른 변화는 적었으며, 용존총인은 26.5 ${\sim}$ 10.1 ${\mu}g\;P\;L^{-1}$로 8월에 가장 높았고 12월에 가장 낮은 농도를 나타냈다. 엽록소 a 농도는 28.8${\sim}$109.7 ${\mu}g\;L^{-1}$의 범위였고, 식물플랑크톤 세포밀도 변화와 유사한 계절적인 변화를 보였다. 봄에는 주로 규조류(Melosira varians)와 녹조류 (Dictyosphaerium puchellum)가 우점종으로 나타난 반면 5월부터 결빙 전까지는 Osillatoria SPP., Microcystis SPP., Aphanizomenon SP. 와 같은 남조류가 우점하였다. 남조류 군집 중 Microcystis SPP.가 우점한 6월부터 12월까지 수체 내 TN/TP비는 46${\sim}$13의 범위 (평균 27${\pm}$5)였다. 영양염 첨가실험의모든 경우(17번)에서 인에 의한 제한이 나타났으며, 질소제한은 8번에 걸쳐 나타났다. 식물플랑크톤 성장률은DIN/DTP비 30이하에서 가장 크게 나타났고, 인 농도50 ${\mu}g\;P\;L^{-1}$까지는 지속적으로 증가하였다. 절대 농도에 있어서 차이가 있으나, N/P비가 동일한 상태에서의 남조류 성장은 질소 농도가 3.5 mg N $L^{-1}$인 경우 N/P 비가 1인 상태에서 성장량이 가장 컸다. 인 첨가에 따른 성장은 질소농도가 높을수록 현저히 높게 나타났다. 이러한 결과들은 수체 내 질소농도가 높은 환경에서는 식물플랑크톤성장에 대한 강한 인 제한이 나타나기 쉬운 반면, 질소제한 가능성 이 상대적으로 적음을 의미한다.
PET과 융합된 MR 영상에서 MR coil은 PET 영상용 감쇄보정에 있어서 위치 정보 수집에 관한 오류를 극복하기 위한 노력이 시도 되어 왔다. 본원에서는 이런 문제점을 보완한 Three modality system (PET/CT +MR)을 이용하고 있다. 이 논문에서는 MR torso coil이 CT 감쇄보정에 미치는 영향을 평가하였다. MR torso coil을 장착하고 CT로 감쇄보정한 PET 영상에서 인공물에 대한 평가를 하였다. 균일도 평가용 팬텀과 1994 NEMA 실린더 팬텀을 사용하여, CT의 관전압과 관전류를 변경해가며 표준화섭취계수에 대한 변화를 추적하였다. MR torso coil안에 있는 금속 물질로 인한 줄무늬 인공물이 관찰되었다. CT 검사에 있어서 관전압과 관전류를 변화 시키면 선 감쇄계수도 일정하게 변화하였다. 관전압과 관전류의 수치가 높아짐에 따라 PET 영상에서의 표준화섭취계수가 증가하는 것을 볼 수 있었다. PET/CT 검사 시, MR torso coil은 금속으로 인한 줄무늬 인공물을 생성하며, 감쇄보정에 있어서 잠재적인 오류를 불러올 수 있다. 이와 같은 오류를 감소시키기 위해서는 첫째, 감쇄보정 알고리즘의 보완, 둘째, MR coil을 사용하지 않은 검사방법의 연구, 셋째, PET/CT 감쇄보정에 영향을 주지 않는 MR coil소재의 개발 등이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.