• 농업생명과학연구
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• 제51권2호
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• pp.117-126
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• 2017

현재 한우 후보씨수소는 당대검정을 거쳐 12개월령 체중의 육종가와 근내지방도의 혈통지수를 근거로 선발이 이뤄진다. 여기서 이용되는 혈통지수는 실제 검정을 통하여 얻은 능력이 아니라 혈통과 KPN의 능력을 근거로 산출한 능력으로써 정확도가 그리 높지 않다. 그리고 후보씨수소에 대한 후대검정은 현재 검정소 검정과 현장 후대검정으로 나뉘어져 있다. 현장 후대검정의 경우 24개월령 도축이 어렵기 때문에 검정소와 현장 후대검정우를 동시에 비교하기는 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 이와 같이 12개월령에 측정이 불가한 선발형질과 현장 후대검정우와 검정소 검정우의 도축시기의 차이를 해소하기 위하여 초음파 측정 기술을 적용하여 도체형질 유전능력을 간접적으로 평가 가능한지 파악하기 위하여 수행 하였다. 연구수행을 위하여 2008년도부터 2013년까지 농협중앙회 한우개량사업소 및 한우육종농가에서 수집한 한우 당 후대검정 자료를 이용하였으며 분석형질로는 12개월령 체중, 12 24개월령 초음파 형질(등심단면적, 등지방두께, 둔부지방, %지방함량) 및 도체형질(도체중, 등심단면적, 등지방두께, 근내지방도)을 이용하였다. 초음파 형질에 대한 환경효과 분석을 통하여 차수-측정일-우사-촬영자-판독자를 동기우군으로 하고 측정 시 체중을 공변량으로 한 모형을 토대로 유전모수를 추정하였다. 그 결과 12개월령 및 24개월령 초음파 형질들에 대한 유전력은 각각 0.21-0.43, 0.32-0.47이었으며 12 24개월령 초음파 형질과 대응되는 도체형질이 각각 0.52-0.75, 0.86-0.89로 높은 유전상관을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권6호
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• pp.1556-1566
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• 2020

본 연구는 8주간의 누리다 볼 운동이 중년 남성들의 등속성 근기능, 척추 정렬 및 동적 균형 능력에 미치는 영향을 규명하는데 있다. 본 연구의 대상자는 중년 남성(n=16)을 공 운동 그룹(BE, n=8)과 비교 그룹(CON, n=8)으로 구분하였으며 BE 그룹은 하루 30분, 주 3회, 총 8주간 누리다 볼 운동을 실시하여 등속성 슬관절 및 체간의 근 기능, 척추 정렬 및 동적 균형 능력을 측정하였다. 측정된 모든 변인들은 평균과 표준편차를 산출하고, Shapiro-Wilk test를 이용하여 정규성 검증을 확인하였다. 이후 집단 간의 차이를 확인하기 위해서 독립(Independant) t-test 방법과 대응(Paired) t-test 방법을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과, 등속성 슬관절 및 체간 근 기능은 CON 그룹과 비교하여 BE 그룹에서 좌측과 우측의 슬관절 신전근의 피크파워(%BW, 60°/sec, p<.001, respectively), 좌측과 우측 슬관절 신전근의 평균파워(%BW, 60°/sec, p<.05, p<.001, respectively), 우측 슬관절 굴골근의 피크파워(%BW, 180/sec, p<.05) 및 우측 슬관절 신전근의 평균파워(%BW, 180°/sec, p<.05)가 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 등속성 체간의 근 기능 변화량은 CON 그룹과 비교하여 BE 그룹에서 신전근의 피크토크(%BW, 180/sec, p<.05)가 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 누리다 볼 운동은 몸통 앞뒤 기울기를 감소시켜 척추 정렬을 일부 개선한 것으로 나타났다(p<0.05). 마지막으로 CON 집단과 비교하여 BE 집단에서 동적 균형 능력은 6 단계의 전체균형지수(p<0.01), 전후균형지수(p<0.05) 및 1단계의 전체균형지수(p<0.05)를 유의하게 감소시켰다. 따라서 연구를 종합해 보면 누리다 볼 운동은 중년 남성들에게 있어 등속성 근 기능, 척추 정렬 및 동적 균형 능력과 같은 건강 관련 체력을 향상 시킬 수 있는 효과적인 운동 기구라고 사료되며, 향후 운동의 형태(강도, 빈도 등)를 다양하게 적용한 후속 연구가 필요할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국포장학회지
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• 제28권3호
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• pp.175-182
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• 2022

중금속은 첨가제 성분이나 오염으로 인해 식품용 플라스틱 기구 및 용기, 포장 제품에 유입되어 식품을 통해 인체로 노출될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 독성을 가진 7종의 중금속(납, 카드뮴, 니켈, 크롬, 안티몬, 구리, 망간)을 선정하고 국내 유통되는 16재질 137개 제품들에서의 이행량을 파악하여 위해도 평가를 수행하였다. 대상 검체들은 4% 초산을 식품모사용매(70℃, 30분)로 적용하여 이행시험을 수행하였다. 동시분석을 위해 유도결합플라즈마 질량분석법(ICP-MS)을 적용했으며 선형성, 검출 한계(LOD), 정량 한계(LOQ), 회수율, 정밀도를 측정하고 확장불확도를 산출하여 정량결과의 신뢰성을 확보하였다. 모니터링 결과, 전체적으로 불검출 (ND) ~ 8.76 ± 11.87 ㎍/L의 수준으로 검출되었으며, 대부분이 평균 1 ㎍/L 미만의 미량으로 확인되었다. 또한 안티몬이 PET 재질에서 다른 재질들에 비해 통계적으로 유의하게 높게(p < 0.05) 측정되었다. 마지막으로 위해도를 평가한 결과, 국내 유통되는 제품들의 중금속들은 인체안전기준 대비 모두 안전한 수준으로 유지되고 있는 것을 확인하였다.

• 한국심리학회지:학교
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• 제8권2호
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• pp.133-152
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• 2011

본 연구는 중학생의 정신건강과 학업소진의 변화 간의 관계를 살펴본 단기종단연구이다. 연구대상은 서울지역 중학교 남학생 161명, 여학생 216명, 성별무응답 32명으로 총 409명이며, 측정도구는 간이정신진단검사 척도(SCL-47)와 학업소진 척도(MBI-SS)를 사용하였다. 중학생의 정신건강과 학업소진에 있어서 개인 내적인 변화의 양상을 파악하기 위하여 회귀방정식을 통해 표준화된 잔차를 산출하였고, 이를 변화량으로 사용하여 정준상관분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 함수 1에서 정신건강의 하위요인들 가운데 특히 우울, 강박, 불안, 적대감이 모두 함께 감소할 때는 학업소진의 하위요인 중 탈진과 냉소가 함께 감소하였다. 다시 말해, 우울, 강박, 불안, 적대감의 증가는 학업 탈진과 냉소의 증가와 관련성 있게 나타난다. 둘째, 함수 2에서 정신건강 하위요인들 가운데 강박은 증가하면서 불안과 우울이 감소할 때는 탈진은 감소하고 냉소는 증가하였다. 이 결과를 러셀의 정서차원 이론에 적용해 보면, 중학생의 정신건강에서 비각성과 각성영역의 두 차원 모두의 증상이 증가할 때엔 학업 탈진과 냉소가 함께 증가하였으며, 각성 영역에서 공포불안과 강박이 증가하고, 또 각성 영역의 불안과 비각성 영역의 우울이 감소할 때엔 탈진은 감소하고 냉소는 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 학업 탈진과 냉소를 함께 경험하는 중학생들에게는 각성 정서와 비각성 정서에 대한 종합적인 개입이 필요하고, 탈진은 감소하고 냉소만 증가하는 중학생들에게는 각성 정서의 완화에 초점을 둔 개입이 적절할 것으로 보인다. 본 연구는 청소년의 정신건강과 학업소진의 관련성을 밝힘으로써 학교와 상담 현장에서 학생들에 대한 이해를 높이고 차별화된 상담개입방법을 마련했다는 데 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1321-1330
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• 2023

정규식생지수는 농업분야에 가장 많이 사용된 원격탐사 자료로, 현재 대부분의 광학위성에서 제공되고 있다. 특히 고해상도 광학위성영상이 제공되면서 농업 활용 분야에 따른 최적의 광학위성영상의 선택이 매우 중요한 이슈가 되었다. 본 연구에서는 국내 논지역의 정규식생지수 모니터링 시 가장 최적의 광학위성영상을 정의하고 이를 위해 필요한 해상도 관련 요구조건을 도출하고자 한다. 이를 위해 전 세계적으로 많이 사용되는 MOD13, Landsat-8, Sentinel-2A/B, PlanetScope 위성의 정규식생지수영상을 대상으로 국내 당진 논지역의 공간분포 및 2019년부터 2022년까지 시계열 패턴을 비교, 분석하였다. 각 자료는 3-250 m의 공간해상도와 다양한 주기해상도로 제공되며, 정규식생지수를 산출할 때 사용되는 분광밴드의 영역도 약간의 차이가 있다. 분석 결과 Landsat-8은 가장 낮은 정규식생지수 값을 나타내며 공간적으로 변이도 매우 낮았다. 이에 비해 MOD13 정규식생지수 영상은 PlanetScope 자료와 비슷한 공간분포 및 시계열 패턴을 나타났으나 낮은 공간해상도로 인해 논 주변지역의 영향을 받았다. Sentinel-2A/B는 넓은 근적외선밴드 영역으로 인해 상대적으로 약간 낮은 정규식생지수 값을 나타내었으며, 특히 생육 초기시기에 그 특징이 두드러졌다. PlanetScope의 정규식생지수가 상세한 공간적 변이 및 안정적인 시계열 패턴을 제공하나 높은 구매가격을 고려하면 공간적으로 균일한 논지역보다는 밭지역에서 그 활용성이 높을 것으로 사료된다. 이에 따라 국내 논지역에 대해서는 250 m급 MOD13 정규식생지수나 10 m급 Sentinel-2A/B가 가장 효율적일 것으로 사료되나 작물의 개체에 대한 상세 물리량 추정을 위해서는 고해상도 위성영상이 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1779-1790
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• 2023

위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1615-1633
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• 2023

괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.

• 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.