• 토지주택연구
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• 제13권1호
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• pp.113-129
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• 2022

건축물의 친환경성에 대한 심도 있는 검토는 건축물의 LCC를 비롯하여 다양한 가치판단에 직결된다. 그러나 전통적 설계방식은 친환경성이 최적화된 건축물 대안을 제시하는 데 한계를 지닌다. 따라서 본 연구는 건축계획 단계에서 기후, 도시와 같은 미시적 측면의 지역조건을 계획에 반영하여 친환경성이 최적화된 건축물 대안을 도출할 수 있는 의사결정 보조도구를 제시하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 정부기관인 국토정보플랫폼에서 제공하는 수치지형도의 등고선, 건물, 도로 정보를 기반으로 건축대지 인근 지역의 3차원 모델링 작성 및 태양환경 분석을 수행할 수 있는 알고리즘을 제작했고, 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 기축 건축물 입면 방향과의 일사량 및 일조시간을 비교하여 최적향 산출 가능 여부를 검토했다. 그 결과, 도출된 최적향이 기축 건축물의 정면향 대비 더 높은 일사량 및 일조시간을 확보할 수 있다는 비교분석 결과가 도출되었으며, 이를 통해 개발 알고리즘이 태양입사 환경관점에서 유효한 입면 방향을 산출할 수 있음이 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.392-395
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• 2017

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 산정을 위한 딥러닝 (deep learning) 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 적용된 딥러닝 모형은 deep belief network (DBN) 기반 deep neural network (DNN) (DBN-DNN) 모형이다. 모형 적용성 평가를 위하여 부산 관측소에서 측정된 기상자료를 활용하였으며, 증발량과의 상관성이 높은 기상변수들 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 조합을 고려하여 입력변수집합 (Set 1, Set 2, Set 3)별 모형을 구축하였다. DBN-DNN 모형의 성능은 통계학적 모형성능 평가지표 (coefficient of efficiency, CE; coefficient of determination, $r^2$; root mean square error, RMSE; mean absolute error, MAE)를 이용하여 평가되었으며, 기존의 두가지 형태의 ANN (artificial neural network), 즉 모형학습 시 SGD (stochastic gradient descent) 및 GD (gradient descent)를 각각 적용한 ANN-SGD 및 ANN-GD 모형과 비교하였다. 효과적인 모형학습을 위하여 각 모형의 초매개변수들은 GA (genetic algorithm)를 이용하여 최적화하였다. 그 결과, Set 1에 대하여 ANN-GD1 모형, Set 2에 대하여 DBN-DNN2 모형, Set 3에 대하여 DBN-DNN3 모형이 가장 우수한 모형 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 비록 비교 모형들 사이의 모형성능이 큰 차이를 보이지는 않았으나, 모든 입력집합에 대하여 DBN-DNN3, DBN-DNN2, ANN-SGD3 순으로 모형 효율성이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.128-134
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• 2020

국립농업과학원은 공동연구를 통해 기상청 소속 94개 종관기상관측소의 일별 기상자료를 기반으로 6가지 기상요소(최고·최저·평균 기온, 강수량, 일사량, 일조시간)에 대한 30m 및 270m 해상도의 격자형 일별 상세 기후 자료를 약 50년(1971-현재) 기간에 대해 생산하였고, 평년 기후값(1981-2010) 및 평년 대비 상세 기후 변화량 정보를 생산하였다. 이러한 일별 자료, 평년 자료 그리고 평년 대비 변화량 자료는 GeoTiff 형식으로 제공되며, 구글 크롬(Google Chrome) 에서 최적화된 https://agecoclim.agmet.kr 사이트에서 다운받을 수 있다. 본 연구 결과물은 현재 주식회사 에피넷과 국립농업과학원에서 공동으로 관리 중이며, 향후 기후·이상기상 변화량 분석 자동화 체계를 추가 보완을 통해 활용성을 제고하고, 기후 정보의 정확성을 향상시킬 예정이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.221-232
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• 2016

농업 생태계의 생산성을 예측하기 위한 모델의 필수 입력변수인 일사량은 비교적 적은 수의 기상관측소에서만 관측되고 있어, 이들 관측값을 대신하기 위해 일사량을 추정하는 모델들이 사용되고 있다. 특히, 간단한 계수를 사용하여 일조시간을 이용하는 Angstrom-Prescott(AP) 모델이 일사량 추정을 위해 가장 널리 쓰이고 있다. 국내에서 보편적으로 적용가능한 AP모델의 계수값을 탐색하기 위해 국내 20개 기상관측소의 30년간의 일단위 관측자료를 입력자료로 사용하여 경험적으로 얻어진 계수와 Frere and Popov(1979)가 제시한 계수($AP_{Frere}$)를 이용한 일사량을 추정하고, 이들의 신뢰도를 분석하였다. 또한, 전역최적화 과정을 통해 시공간적으로 신뢰도가 높은 일사량을 얻을 수 있는 AP계수의 범위를 탐색하였다. 분석을 위해 월별, 년도별, 지역별로 추정값과 측정값 사이의 일치도를 계산하였다. $AP_{Frere}$를 사용한 결과 작물 생산성 예측을 위한 조건에서 일치도가 높게 나타났다. $AP_{Frere}$를 사용하였을 때 전역최적화를 통해 추정한 AP계수($AP_{max}$)를 사용하였을 경우 보다 일치도가 낮았으나 경험적으로 얻어진 계수($AP_{Choi}$)보다는 일치도가 높은 일사량 추정이 가능하였다. 전역최적화를 통해 일사량 추정치의 신뢰도를 분석한 결과, 신뢰도가 높은 일사량을 얻을 수 있는 AP계수의 범위는 년도별로는 좁게 분포하였으나 월별, 지역별로는 넓게 분포하였다. 그 중에서도 변이가 작은 범위는 지역별 일치도가 월별 일치도보다 넓게 분포하였다. $AP_{Frere}$는 각각의 경우에 대해 일치도가 높고 변이가 작은 범위에 속해 국내 조건에서 $AP_{Frere}$를 적용할 경우, 신뢰도 높은 일사량 추정치를 얻을 수 있을 것으로 예상되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.841-850
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• 2019

본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권3호
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• pp.50-66
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• 2016

조선 중기 대표적 서원중의 하나인 옥산서원을 사례대상으로, Kaplan의 "주의집중회복이론 틀"을 적용시켜, 서원의 기호학적 의미체계로서의 강학과 유식공간 상호 간의 보완적 특성을 파악함으로써 전통조경의 함축적 의미 도출과 경관해석의 지평을 넓히고, 현대적 학교 공간계획과 조경설계에 일조할 수 있는 논거를 구축하고자 한 본 연구의 결론은 다음과 같다. 옥산서원의 강학과 유식공간의 공간과 경관의 일원성을 통해 주의집중과 회복, 자연과의 합일 그리고 심성론과 수양론을 관통하는 성리미학적 속성이 확인되었다. 이는 정보처리과정을 위한 주의집중을 효과적으로 재개하는 회복적 공간특질로 설명할 수 있다. 옥산서원과 그 주변 환경은 입지와 공간구성, 공간포치 그리고 당호 등을 통한 기호체계의 일부로서, 강학과 유식공간의 일원성을 설명하는 유기체적 환경이며 이는 주의집중으로 부터의 네 가지 회복적 환경요소과 결부되어 나타난다. 즉 자연완상은 강학의 연장인 유식을 통해 강학의 궁구함을 가져오는 체험을 넓히게 한다. 요컨대 '공부'와 '쉼'의 과정은 완물적정을 통해 존재의 의미를 발견하고 인간의 심성을 수양하며 도덕을 체득하게 유도되고 있다. 옥산서원은 입지적으로 읍치로 부터 일정 거리를 두고 떨어진 '벗어남'과 서원의 조망경관과 공간 포치를 이용한 영역 간의 일체감을 통한 '확장감'이 부상되며, 폐쇄성 강한 서원내부에서 자연 우월적 외부공간으로 이르는 다양한 출구 또한 자연으로의 확장을 돕고 있다. 뿐만 아니라 옥산서원에서는 강학과 유식의 호환 및 양립성을 통해 본 '부합성' 등에 기반한 서비스스케이프가 잘 드러난다. 회복관경의 극점은 학문적 존양자인 회재의 자연 유상공간인 사산오대 및 옥산구곡과 관련된 경물 체험을 통해 환기되는 '매혹감'에서 더욱 여실히 나타난다. 이는 강학과 유식이라는 서로 다른 기능공간을 일원적으로 통합하는 내적 질서이자 중요한 회복환경의 가치임을 일깨운다. 특히 옥산서원 주변에 펼쳐져, 회재로부터 정의되고 의미를 부여 받은 사산오대는 성리학적 인식론의 관점에서 자연의 숭고미와 격물치지를 이해하는 매우 유효한 학습환경일 뿐 아니라 주의집중능력을 강화시킬 수 있는 서비스스케이프로써, 최적화한 회복환경이 되고 있음을 실증적으로 보여주었다.