• 한국수자원학회논문집
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• 제55권7호
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• pp.515-529
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• 2022

이용 가능한 수자원의 규모를 파악하는 것은 지속가능한 이수계획 수립에 필수적인 과정이다. 특히 댐 시설은 용수를 저류하여 갈수기에 공급하기 위한 주요 수공 시설물로써 댐 유입량 및 댐 운영 방안에 따라 댐의 용수공급능력은 크게 달라질 수 있다. 국내에서는 과거 유입량 관측자료를 바탕으로 저수지 운영모의 방법을 통해 댐 용수공급능력을 산정하고 있으며, 이때 관측기간 내 가뭄발생 여부에 따라 용수공급능력이 과소 혹은 과다 추정되는 불확실성을 내포하며, 이는 수자원 계획 수립의 신뢰도를 저해하는 요인이 될 수 있다. 본 연구에서는 발전용댐의 용수공급능력 적정 범위를 산정하기 위해 확률론적 유입량 자료를 활용하였다. 즉, 다양한 기후 및 사회경제 변화를 반영한 확률론적 댐 유입량 및 이를 활용한 발전용댐 용수공급능력의 범위를 산정하는 방법을 제시하였으며, 국내 한강수계에 위치한 발전용댐을 대상으로 분석을 수행하였다. 향후 기후변화에 대응하기 위한 발전용댐의 용수공급능력 파악은 더욱 중요해질 것으로 예상되며, 본 연구 결과는 다양한 기후 시나리오에서의 댐 용수공급능력 범위를 정량적으로 파악함으로써 국내 수자원 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.785-799
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• 2022

본 연구의 목적은 대청댐 저수지(금강수계)를 대상으로 G-res Tool을 적용하여 배출 경로별 온실가스(Greenhouse Gas, GHG)의 배출 특성과 댐 건설에 따른 담수 전과 후의 GHG 순 배출량(온실가스 발자국)을 산정하는데 있다. 아울러, 단위전력 생산당 탄소배출량(GHG 배출강도)을 평가하고 저수지 부영양화 상태(총인 농도)에 따른 GHG 배출량 변화의 민감도를 분석하여 수질과 배출량의 관계를 해석하였다. 대청댐 건설 후 연간 GHG 배출 플럭스는 262 gCO₂eq/m²/yr이었으며, CO₂와 CH₄의 비율은 각각 45.7%와 54.2%이었다. 배출 경로별로는 CO₂ 확산이 가장 많았으며 다음으로 CH₄의 확산, 방류 시 탈기, 기포 배출 순으로 산정되었다. 댐 건설 전과 후의 GHG 순 배출량은 담수 전 산림지로 분류된 토지 피복이 담수 후 저수구역으로 변경됨으로써 탄소 흡수효과가 상실되어 510 gCO₂eq/m²/yr로 증가하였다. 대청댐의 GHG 배출강도는 전력밀도(저수면적당 발전용량)가 낮아 전세계 수력발전 중앙값보다 약 3.7배 많은 86.8 gCO₂eq/kWh로 산정되었다. 그러나 이 값은 화석연료인 석탄의 배출강도보다 9.5배 작은 값에 해당한다는 점은 주목할 만하다. 또한 저수지의 총인 농도가 감소함에 따라 GHG 배출량도 감소하는 것을 확인하였다. 연구 결과는 댐 저수지의 온실가스 배출 특성에 대한 이해를 높이고, 국가 온실가스 인벤토리의 불확실성을 개선하는데 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.461-469
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• 2022

이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.25-30
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• 2023

의료분야에 3D 프린팅 기술이 활용됨에 따라 금속 재료에 대한 관심이 높아지고 있다. 방사선종양학과에서는 전자선 치료 시 환자의 정상조직에 대한 불필요한 피폭을 차폐하기 위해 차폐블록을 사용하고 있다. 하지만, 납(Lead)과 카드뮴(Cadmium) 같은 중금속 물질의 취급, 숙련도에 따른 재현성과 배치의 불확실성 등에 대한 문제점이 보고되고 있다. 본 연구에서는 금속 3D 프린팅에 사용될 수 있는 재료별 물리적 특성 및 방사선량을 분석하여 전자선 치료 시 활용할 수 있는 맞춤형 차폐블록을 개발하고자 한다. 후보 재료는 알루미늄 합금(d = 2.68 g/cm³), 티타늄 합금(d = 4.42 g/cm³), 코발트 크롬 합금(d = 8.3 g/cm³)을 선별하였다. 10 × 10 cm² 조사면, 6, 9, 12, 16 Me V 에너지로 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 차폐율 95% 지점의 두께를 도출하였다. 시뮬레이션 결과, 금속 3D 프린팅 재료 중 코발트 크롬 합금(d = 8.35 g/cm³)이 에너지별 차폐두께에서 기존 차폐블록(d = 9.4 g/cm³)과 유사하였다. 향후 금속 3D 프린팅으로 제작한 맞춤형 차폐블록을 이용하여 임상에서의 유용성 검증 평가 및 다양한 방사선 치료계획 조건 등을 통한 실험 검증이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1115-1124
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• 2022

본 연구는 충주댐과 소양강댐 유역을 대상으로 분포형 수문모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형 기반의 댐 유입량 예측 모형과 딥러닝 모형의 일종인 LSTM 기반의 댐 방류량 예측 모형으로 구성된 통합 모델링 프레임워크를 구성하여 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 기후자료의 불확실성을 고려하여 4개의 CMIP6 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2021-2100)에 대한 VIC 모형의 기상자료로 입력하였다. 미래기후자료를 적용한 결과, 미래가 진행됨에 따라 기간별 평균 유입량이 증가하였으며, 먼 미래(2070-2100)에는 관측기간(1986-2020)에 비해 유입량이 최대 22% 증가하였다. 갈수량 분석 결과, 임의의 4일~50일에 대한 댐 방류량의 최소값은 관측치에 비해 현저히 낮은 것으로 나타났다. 이는 가뭄이 과거에 관측된 것보다 더 장기간에 걸쳐 발생할 수 있음을 나타내며, 수도권 시민들이 미래의 가뭄으로 인해 심각한 물 부족을 겪을 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 단기 및 중기 미래에 비하여 장기미래에 저수량의 변화가 급격하게 이루어졌으며 이는 수자원 관리의 어려움이 증대될 수 있음을 시사한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권2호
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• pp.5-33
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• 2022

이 연구에서는 2022개정 교육과정과 미래 교육의 패러다임에 부합하는 역량을 함양하기 위한 공교육의 방향과 내용을 모색하며 독서교육의 방안을 마련하고자 하였다. 복잡하고 다원적이며 급격한 정보통신 발전의 속도 속에서 정보를 읽고 선별하며 재구성하는 정보활용능력 뿐만 아니라 불확실한 미래와 다변적인 상황에 대응하는 변혁적 역량이 중요함에 따라 창의적이고 협력적인 문제해결의 방법 및 과정을 탐색하고 도출하기 위해 독서를 매개로 탐구하고 소통하는 경험을 부여하고자 하였다. 교육과정의 총론 및 각론, 국제 교육 프로젝트의 및 평가의 영약과 지표를 분석하고 학문적 이론과 연구를 정리하여 고등학교 독서교육의 방향과 목표를 설정하고 창의·융합 수업전략과 독서활동 내용을 구성하여 학교도서관 독서수업모형을 개발하였다. 독서수업모형은 독서교육 및 교육과정 관련 전문가 10명을 대상으로 2차에 걸친 델파이 조사를 실시하여 수정하였다. 델파이 조사를 통해 수정한 모형은 교육 현장에서 수업을 실연하고 적용평가를 통해 보완하여 최종 학교도서관 융합독서 수업모형을 개발하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.667-674
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• 2023

건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.

• 산업융합연구
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• 제21권4호
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• pp.23-40
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• 2023

리더십 유형과 리더가 지닌 역량은 경영환경의 급속한 변화와 불확실한 상황에서 중요한 역할을 한다. 특히 급속한 변화로 인해 조직 혁신의 중요성이 날로 강조되고 있는 실정이며 적절한 혁신은 조직의 경쟁우위와 지속가능성에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이와 관련하여 본 연구는 구성원의 혁신행동을 향상시킬 수 있는 요소로 변혁적 리더십에 초점을 맞추었다. 또한 변혁적 리더십이 혁신행동을 이끌어 내는 과정에서 자기효능감의 매개효과를 검증하였다. 더 나아가 심리적 안정성의 조절된 매개효과를 검증하였다. 이를 검증하기 위해 본 연구는 중국 공공기관에 종사하는 공무원 307명을 대상으로 설문을 진행하였으며 수집된 데이터를 실증분석에 활용하였다. 연구 결과에서 변혁적 리더십은 공무원들의 자기효능감을 매개로 혁신행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 본 연구의 예상과 다르게 심리적 안정성의 조절된 매개효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 심리적 안정성의 유의하지 않은 조절효과는 선행연구와의 다른 결과를 보여주었다. 이러한 결과를 통해 본 연구에서 이론적 시사점과 실무적 시사점을 제시하였다. 총체적으로 본 연구는 혁신행위를 증가시키는 방안을 제시하고 이에 관련된 연구모형을 검증하였으며 혁신행위에 대한 향후 연구 방향을 제시하는데 연구의 의의와 목적을 두었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.