한국초지조사료학회 1999년도 제24회 정기총회 및 프로그램, 제37회 학술발표회 및 특별강연 초록
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pp.81.2-82
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1999
본 연구는 사일리지용 옥수수의 정확한 수확시기를 결정하기 위하여 생육일수(출사 후 일수), 유효적산은도(GDD), 유선(milk line) 및 건물률을 비교하였다. 출사 후 수확시기(황숙초기)까지의 일수는 35-42일이 소요되었으며 파종시기가 지연될수록 단축되었다. 한편 유효적산온도는 출사 후 일수와는 반대로 높았다. 옥수수의 사초 수량과 사료가치를 함께 고려한 적정 수확시기를 건물률은 30∼36%이었으며, 이 시기 내에서 농가의 사정에 따라 적정 수화시기를 결정하는 것이 좋을 것으로 여겨진다.(중략)
손상함수란 건물, 차량, 농작물 등과 같은 피해대상물에 재난강도에 따른 취약도(vulnerability)를 정량화한 함수로, 재난리스크 모델에서 널리 사용되는 개념이다. 홍수재난에서 손상함수는 일반적으로 피해지역에서 조사된 경험적 피해자료(empirical data)를 활용하거나, 표준화된 피해대상물에 대한 손상성을 전문가의 의견(expert opinion)을 참고하여 개발된다. 이때, 취약도를 설명하는 설명변수는 일반적으로 침수심(inundation depth)이 사용되며, 그에 따른 취약도는 손상률(percent damage)로서 상대함수 형태가 일반적이다. 본 연구는 주거건물(residential building)에 대한 손상함수 개발을 위해 자연재난 손해사정 경력자(8인)를 대상으로 표준화된 주거건물(단독주택, 아파트, 연립/다세대주택)에 대해 침수에 따른 건물 손상성을 조사하였다. 주거건물 손상성을 설명하는 최대범위는 건물내부 바닥고를 기준으로 침수심 3m까지이며, 침수심 변화에 따른 손상성을 건물신축 공종에 따라 질의하고 이를 종합하였다. 조사과정은 (1) 표준건물에 대한 정의, (2) 공종별 침수에 따른 손상여부 질의, (3) 공종별 최대 손상률 평가 및 주요 피해내역 토의, (4) 공종별 침수심에 따른 손상률 평가, (5) 결과종합의 단계로 진행되었고, 이를 통해 주거건물 유형에 따른 손상함수를 개발할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 손상함수는 다양한 침수높이에서 주거건물에 대한 취약도를 설명하는 데 장점이 있으나, 그 결과는 향후 홍수피해지역을 대상으로 수집된 다양한 피해조사 결과와 비교하여 보완될 필요가 있다.
본 연구는 수확시기에 따른 사일리지용 옥수수의 생육특성을 구명하고자 2010년 4월 19일 파이오니아 31N27 품종을 수원 지방에 파종하였다. 7월 10일부터 9월 20일까지 10일 간격으로 수확하여 건물률과 수량조사를 하였다. 경엽의 건물률은 수확시기가 늦어질수록 꾸준히 증가하다가 9월 10일 가장 높은 58.5%를 보였고 그 이후에는 감소하였고(p < 0.05), 암이삭의 건물률은 직선적으로 증가하였으며 전체 건물률도 지속적인 증가를 보였으며(p < 0.05) 8월 11일에 사일리지 조제에 적합한 건물률 30%에 도달 하였다. 총건물에 대한 암이삭의 건물함량 비율은 출수 이후부터 증가하여(p < 0.05) 9월 20일에는 63.2%에 이르렀다. 암이삭의 건물수량은 수확시기가 늦어질수록 증가하였으나 경엽 및 전체의 건물수량과 TDN 수량은 9월 10일까지 유의적으로 증가하다가 그 이후에는 감소하였다(p < 0.05). 회귀식에 의한 결정계수(R-square)는 경엽은 0.57로 낮은 반면 암이삭의 상관계수는 0.92, 총 건물수량은 0.90, TDN 수량은 0.93으로 높게 나타났다.
특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.
홍수피해의 위험성이 증가하고, 발생 시기가 불규칙해짐에 따라 보다 효과적인 홍수위험관리가 요구되며, 최적의 홍수피해저감대책을 수립하기 위해서는 다양한 홍수피해저감 대책들에 대해서 비용대비 피해저감효과 분석이 필요하다(FLOODsite, 2007). 홍수피해저감효과를 분석하기 위해서는 수리 수문학적 분석을 통한 피해범위와 침수심 등 피해규모를 분석함과 함께 피해규모에 따른 홍수피해액 추정이 가능해야 하며, 이를 통해 홍수피해저감 대책에 대한 비용대비 효과분석 수행이 가능하다(Kim et al., 2014). 국내에서 많이 적용되고 있는 다차원법은 침수편입율을 산정하고 건물에 대해서 손상률에 해당하는 피해율이 제시되어 있으며, 이를 이용하여 구조물과 내용물에 대해 피해액을 추정할 수 있다(Choi et al., 2006a; Choi et al., 2006b; Yi et al., 2010). 그러나, 단독주택, 아파트, 연립주택 등 주택 이외 다른 용도의 건물에 대해서는 손상함수가 없어 우리나라 여건에 맞는 공공건물에 대한 손상함수 개발이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 실제 피해지역의 자료들을 토대로 공공건물 용도별 침수심별 손상함수를 개발하고 적용하였다. 공공건물에 대한 손상함수 개발을 위해서는 많은 피해자료의 수집이 필요하나, 실제 공공건물의 경우 다양한 건물유형으로 인하여 유형별 침수사례가 많지 않은 상황이다. 이로 인하여 현장조사에 의한 침수현황 조사는 한계가 있기 때문에 보험가입자에게 사고로 인하여 손해가 발생했을 때 그 손해액을 결정하고 보험금을 산정하는 업무를 수행하는 손해사정사들을 통해 여러 가지 공공건물을 대상으로 침수심별 손상률에 대한 설문 조사를 실시하였다. 본 연구를 통해 공공건물에 대한 손상함수의 개발절차, 침수심별 손상함수의 개발결과, 보완과정 그리고 손상함수의 적용결과에 대한 국내외 기법과의 비교 결과를 제시하였다. 적용결과 본 연구에서 현장 조사 기반으로 개발한 손상률을 적용한 경우 국내 실제 피해액을 가장 잘 반영하는 것으로 분석되었는데, 다만 동일 건물용도(예컨대 공공업무시설)일지라도 바닥재 등 마감재 재질이 건물마다 다르며, 건물별로 공간 활용 여건이 다양하여 동일한 침수심에 대해서 피해액의 변동폭이 크게 발생 되어 동일한 침수심에 대한 피해내용이 달라져 변동폭이 크게 발생되는 한계가 발생하였다. 향후 보다 많은 피해사례를 지속적으로 조사할 필요가 있으며, 이를 통해 손상함수를 개선하기 위한 연구가 계속 진행되어야 할 것이다.
인간의 눈과 같이 이미지에서 유용한 정보를 추출하는 기능은 인공지능 컴퓨터 구현에 필수적인 인터페이스 기술이다. 이미지에서 건물을 인식하여 추론하는 기술은 다양한 형태의 건물 외관, 계절에 따른 주변 잡음 이미지의 변화, 각도 및 거리에 따른 왜곡 등으로 다른 이미지 인식 기술 보다 인식률이 떨어진다. 지금까지 제시된 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 건물 인식 알고리즘들은 건물 특성을 수작업으로 정의하기 때문에 분별력과 확장성에 한계가 있다. 본 논문은 최근 이미지 인식에 유용한 딥러닝의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하는데 건물 외관에 나타나는 변화, 즉 계절, 조도, 각도 및 원근에 의해 떨어지는 인식률을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 건물 전체 이미지와 함께 건물의 특징을 나타내는 부분 이미지들, 즉 창문이나 벽재 이미지의 데이터 세트를 함께 학습시키고 건물 인식에 활용함으로써 일반 CNN 모델 보다 건물 인식률을 약 14% 향상됨을 실험으로 증명하였다.
본 연구에서는 참대라 과실의 생장을 직경 43mm와 52mm의 아크릴파이프 처리로 억제시켜, 과실 생장에 따른 과실조직의 수분 함량과 건물중 변화에 대한 과실의 전당 및 전분 농도를 조사하였다. 과실의 생체중, 건물중과 수분 함량은 파이프 처리에 의해 감소하였으나, 과실이 비대함에 따라 일정한 비율로 증가하였다. 직경 43 mm 아클릴파이프처리 과실은 과실 생장 제3기 동안 수분 함량 증가가 정지되었고 과실의 수확기 적기에는 건물률이 다른 처리보다 높았다. 당농도는 아크릴파이크 처리의 과실에 있어, 일시적으로 증가한 후에 무처리 과실의 농도까지 감소하였다. 그때에 전분 농도와 건물률은 처리간에 차이가 없었다. 그러므로, 아크릴파이프로 처리로 과실의 비대가 억제된 과실의 당 농도는 과실의 수분함량 감소에 따른 것으로 생각되었다.
경수로 사용후핵연료 건식 중간저장시설 격납건물 크기에 따른 방사선량률 추이 분석을 위하여 격납건물 외부 벽면에서의 추정연간선량을 계산하였다. ORIGEN-ARP를 사용하여 농축도 4.5 wt%, 연소도 45,000 MWd/MTU 냉각기간 10년인 사용후핵연료를 대상으로 선원항을 생산하였으며, MCNP 코드를 사용하여 저장시설 및 격납건물에 대한 모델링 및 선량률 계산을 수행하였다. 연간선량은 격납건물 외부 벽면에서의 값으로 계산하였으며, 격납건물 벽과 최외곽 배열의 저장용기와의 간격을 50 m 이상으로 설정할 경우 10CFR72에서 제시하는 연간선량인 0.25 mSv 이하의 값이 계산되었다.
본 시험은 논, 밭, 과원(비농경지 포함)에서 주로 발생하는 잡초의 생체중과 건물중을 비교하여 무처리 최소 총 발생량의 생체중에 대한 기초 자료를 확립하고자 10개 지역에서 시험을 수행하였다. 논 포장의 일년생잡초인 피의 건물률 평균은 14.8%, 일년생잡초(피 포함) 건물률 평균은 12.5%, 다년생잡초 건물률 평균은 13.9%로 나타났다. 밭 포장의 일년생잡초의 건물률 평균은 20.1%로 나타났으며, 과원(비농경지 포함)포장 내 일년생 및 다년생잡초 총계의 평균은 18.4%로 나타났다. 이에 따라, 생체중에 대한 무처리 최소 총발생량은 논 포장에서는 피 $210g\;m^{-2}$, 일년생잡초(피 포함) $400g\;m^{-2}$, 다년생잡초 $220g\;m^{-2}$로 제시할 수 있다. 또한, 밭 포장에서는 일년생잡초 $250g\;m^{-2}$, 과원(비농경지 포함) 포장에서는 일년생 및 다년생잡초 총계 $550g\;m^{-2}$으로 제시할 수 있다.
1000 MWe 국내 표준형 원전을 대상으로 노심이 손상되는 각종 중대사고 시나리오에 대하여 방사선원항 특성을 평가하기 위하여, 2단계 확률론적 안전성 평가 방법론에 따라 방사선원 방출군을 정의하고 원전 중대사고 발생시 격납건물 손상을 가정하여 각 방출군별로 격납건물 외부로 방출되는 방사능 방출율을 정량화하였다. 도출된 19개의 그룹중에서 방출률이 작거나 발생빈도가 낮은 7개를 제외하고 12가지 대표 사고경위에 대하여 계산을 수행하였으며, 분석결과는 격납건물 내에서 감쇄효과가 작은 증기발생기 세관 파단사고, 격납건물 격리 실패사고 및 조기 격납건물 파손사고 둥이 상대적으로 큰 방사능 방출량을 보여주었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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