집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
전기자동차와 신재생에너지에 관한 관심이 높아지면서 건설장비 산업분야에서도 리튬이온 배터리를 접목하려는 요구가 높아지고 있다. 건설중장비는 건설 현장의 다양한 작업으로 인해 전류 용량의 감소가 급속히 진행되기 때문에 SOC(State of Charge) 및 SOH(State of Health) 같은 배터리의 상태를 더욱 정확하게 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 SOC와 SOH를 동시에 추정이 가능한 적응제어 기법 기반 이중확장칼만필터(Dual Extended Kalman Filter, DEKF) 알고리즘을 이용하여 실제 측정데이터와의 오차를 비교하였다. 배터리 충전 상태 예측을 위해 배터리 셀을 완전 충전 후 0.2C-rate조건에서 SOC 5% 간격으로 OCV를 측정하였고, 배터리의 열화를 판단할 수 있는 건전성 지표 확보를 위해 다양한 C-rate(0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5C rate) 조건에서 50 Cycle 동안 노화 실험을 수행하였다. DEKF를 이용한 SOC 및 SOH 추정 오차는 C-rate이 커질수록 커지는 경향을 보였으며 특히 SOC 추정결과, 0.2, 0.5 및 1C-rate에서 6%이하로 나타남을 확인하였다. 또한 SOH 추정 결과는 0.2 와 0.3C-rate에서 각각 최대오차 1.0% 및 1.3% 이내로 좋은 성능을 보이는 것으로 확인하였다. 다만, C-rate가 0.5C-rate에서 1.5C-rate으로 증가함에 따라 추정오차도 1.5%에서 2%로 다소 증가하는 것을 확인할 수 있었으나, 모든 C-rate 조건에서 DEKF를 사용한 SOH의 추정 성능은 약 2% 이내인 것으로 나타났다.
본 연구는 문헌 및 현장조사를 바탕으로 양평군 서종면 벽계천에 형성된 수회구곡과 벽계구곡 그리고 노산팔경의 설정 경위를 검토하고, 화서 당대에 향유되고 경영된 명승 벽계의 경관실체를 구명하는 것을 목적으로 한다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 화서 이항로 이후에 설정된 벽계구곡과 노산팔경은 화서의 행적과 관련된 주요 경처를 모은 '현대기(現代期)'의 집경으로 판명되었다. 벽계구곡이 수회구곡의 집경요소와 많은 부분 중복되는 점이나, 수회구곡의 종점부터 노산팔경의 영역이 시작되는 작위적 구성은 수입리 벽계와 노문리 벽계 사이의 장소대립 및 장소패권의 양상을 엿보게 한다. 이는 화서 이전 벽계 향유집단의 오랜 역사성과 화서의 이미지로 밀착된 영역성이 상충되어 나타난 결과로 판단된다. 둘째, 벽계구곡은 노산팔경의 영역을 확대함과 동시에 수입리의 경승을 선별해 재구성한 2차적 공간체계였다. 벽계구곡의 설정 이후 벽계천 전체 권역에 대한 장소 정체성이 효과적으로 확보되었는데, '청서구장(淸西舊莊)'과 '수회구곡(水回九曲)' 바위글씨 등 화서 이전의 명소가 철저히 배제되는 등 '화서 지향적' 공간 성격을 갖고 있었다. 그 결과 노문리뿐만 아니라 수입리에 이르는 벽계천 전체 영역은 화서의 문화경관으로 재편되었다. 셋째, '주자-율곡-우암-화서'로 이어지는 도통 강화의 일환으로 설정된 화서학파의 구곡 설정은 벽계구곡 탄생의 계기이자 외적 동인이 되었다. 즉, 벽계구곡과 노산팔경은 화서학의 중심이 옥계동으로 건너간 것에 대한 반동, 무이구곡 고산구곡과 옥계구곡의 사이의 결손된 도체공간의 창출 그리고 후손과 지역민에 의한 화서 선양작업 등 일련의 전략적 지향성과 흐름을 같이 한다. 넷째, 화서의 주리론적 관점에서 살펴보면, 그가 경영한 벽원(蘗園)의 모든 경역은 '실제로 존재하는 산수경치의 물상[氣]'을 통해 리(理)의 내재함과 심미적 자아의 허령(虛靈)한 경계를 체험하는 공간작법으로 존재했음을 알 수 있다. 이러한 점은 벽계구곡이나 노산팔경을 화서와 연관된 영역으로 조명하기 이전에, 벽원 고유의 경관성을 규정짓고 나아가 어떤 방식으로 접근하고 향유해야 하는지를 일깨워 준다. 다섯째, 노산팔경은 벽계구곡 중 노문리 벽계 일원 중에서도, 화서가 강학하고 소요하던 여덟 곳의 경승을 담는 곡중경(曲中景)의 문화경관으로 구성되었으나 화서가 남긴 바위글씨와 시문에 의존해 집경됨으로써 벽계구곡에 비해 내적 충일성은 확보되지만 집경에 따른 개념적 타당성에는 다소의 의문이 남는다.
본 연구는 실존이 확인된 국내 구곡원림을 대상으로 문헌조사, 현장조사 그리고 도상작업 등을 통해 구곡을 구성하는 유수 방식과 유로 연장거리를 측정하는 한편 유역 및 하천차수 그리고 하천등급을 조사 분석함으로써 수계 상 구곡원림의 유역분포 및 하천형태학적 특성을 밝혀 향후 구곡원림의 보전관리 및 활용을 위한 기초자료로 삼고자 한 것이다. 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 실존이 확인된 총 93개소 구곡원림 중 계류를 따라 내려가면서 전개되는 내림식(하향식) 형태의 구곡은 서울의 이계구곡을 비롯하여 총 11개소(11.8%)로 나타났다. 둘째, 구곡별 유하거리 분석 결과, 경북 김천의 옥류동구곡(일명 남산구곡)이 최단길이인 0.44km로 나타난 반면, 경북 성주군과 김천시에 소재한 무흘구곡의 유하거리는 31.1km로 나타나 가장 최장으로 드러났다. 한국 구곡원림의 평균 유하거리는 6.24km였으며 표준편차는 4.63km로 나타나 곡류형과 계곡형 간의 편차가 심한 것으로 나타났다. 또한 14개소(15.1%) 구곡원림은 댐 건설로 인해 일부가 수몰된 상태로 밝혀졌다. 셋째, 구곡원림의 수계역 분석 결과, 낙동강수계가 52개소(55.9%)로 압도적이었으며, 다음으로 한강수계 27개소(29.0%), 금강수계 9개소(9.7%) 그리고 영산강·섬진강수계 5개소(5.4%) 순으로 확인되었다. 한강권역에 입지한 구곡원림은 모두 한강수계로 분류되었으며 낙동강에 입지한 구곡원림은 낙동강남해권수계 5개소와 낙동강동해수권수계 2개소 등 7개소를 제외한 하천은 모두 본류인 낙동강수계로 분류되었다. 넷째, 구곡원림이 입지한 유로의 하천차수를 종합한 결과, 본류 구간을 구곡의 거점 유수로 삼은 구곡은 한강수계의 3개소, 낙동강수계의 5개소, 금강수계의 2개소 그리고 영산감/섬진강수계의 1개소 등 총 11개소(11.8%)였으며 제1지류에는 35개소(37.6%), 제2지류에는 28개소(30.1%), 제3지류에는 17개소(18.3%)로 나타났다. 그리고 제4지류에 입지한 구곡원림은 한강수계의 철원 용화천에 설정된 태화오곡과 낙동강수계인 영천 횡계천에 설정된 횡계구곡으로 분석되었다. 다섯째, 구곡원림이 입지한 하천의 하천등급 분석 결과, 전체 구곡원림이 입지한 하천의 등급은 국가하천 13개소(14.0%), 지방1급하천 7개소(7.5%), 지방2급하천 73개소(78.5%)로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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