• 제목/요약/키워드: 항공 기반

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울진 소광리 금강소나무 고사발생 특성 분석 및 위험지역 평가 (Risk Assessment of Pine Tree Dieback in Sogwang-Ri, Uljin)

  • 김은숙;이보라;김재범;조낭현;임종환
    • 한국산림과학회지
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    • 제109권3호
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    • pp.259-270
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    • 2020
  • 최근 20년 동안 고온, 건조 등 이상기상 현상이 빈발해지면서 병해충으로 인한 피해가 아닌 생리적 스트레스로 인한 소나무 피해 사례가 지속적으로 보고되고 있다. 2014년도에는 울진 소광리 산림유전자원보호구역 내에 금강소나무(Pinus densiflora for. erecta Uyeki)의 집단고사가 발견되어 이에 대한 원인 구명과 산림관리방안 마련이 요구되었다. 이에 본 연구는 2008~2015년 항공사진에서 발견된 울진 소광리 금강소나무 고사 피해 발생 지역의 지형 및 임분 특성을 파악하여 고사 발생의 영향 요인을 도출하고 이를 기반으로 전체 지역의 고사피해 발생 위험지역을 예측하는 것을 목표로 하였다. 소나무 고사발생 지점 정보와 해발고도, 경사 등의 지형정보, 영급, 경급 등의 임분 정보 등 총 14개의 설명변수를 이용하여 고사발생 예측모델을 구축하였다. 모형 개발에는 Decision Tree, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) 등 기계학습 기법을 적용하였으며, RF와 SVM가 정확도 93% 이상으로 좋은 성능을 보였다. 소나무 고사와 관련된 주요 변수 분석 결과, 소나무 고사의 지형적인 취약지역은 해발고도가 높은 동시에 일사량이 높으며 수분 조건이 불리한 지역이었으며, 임분 특성 중에서는 특히 5~15m 높이의 수직적 임분밀도가 높은 소나무림, 그리고 영급이 높은 소나무림에서 고사 위험성이 높다고 평가되었다. RF와 SVM 모형 예측에 따라, 소나무 고사위험도가 높은 지역의 면적은 연구대상지 전체 소나무림 면적의 약 9.5%, 115ha로 평가되었다. 본 연구의 고사위험도 평가 결과는 금강소나무 취약지역의 현황을 조사하고 아직 피해가 발생하지 않은 취약지역에 대한 적극적인 기후변화 적응 산림관리를 수행하기 위한 기반자료로 활용될 수 있다.

지상 라이다를 활용한 트렌치 단층 단면 3차원 영상 생성과 웹 기반 대용량 점군 자료 가시화 플랫폼 활용 사례 (Application of Terrestrial LiDAR for Reconstructing 3D Images of Fault Trench Sites and Web-based Visualization Platform for Large Point Clouds)

  • 이병우;김승섭
    • 자원환경지질
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    • 제54권2호
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    • pp.177-186
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    • 2021
  • 한반도 지진 재해 대비를 위해 지난 5년간 활성 단층 조사가 수행되어 왔다. 특히 피복 활성단층 조사는 항공 LiDAR 기반 지형 분석, 지표 지질 조사, 지구 물리 탐사 결과를 종합하여 피복된 단층면에 대한 트렌치 조사를 수반한다. 하지만 이러한 트렌치 조사에 의해 발견된 단층면은 한시적으로 연구된 후 복구되기 때문에 트렌치 단층면 현장에 대한 정보는 논문 및 보고서 등과 같은 정성 자료로 남게 된다. 이와 같은 한시적 지질 연구의 한계를 보완하기 위하여 이 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 트렌치 단층면에 대한 3차원 점군 자료를 생성하고 디지털 공간상에서 트렌치 현장을 복원하였다. 지상 LiDAR 탐사는 양산 단층 지역에서 수행된 두 곳의 트렌치 조사 지점에서 수행되었으며, LiDAR 점군의 기본 속성값인 진폭과 반사도 이외에도 디지털 카메라를 활용하여 트렌치 단층면의 색상 정보도 측정하였다. 측정된 자료는 평균 0.003 m의 정합 오차를 가지는 3차원 점군 자료로 변환되어 트렌치 형상을 정교하게 복원하였다. 하지만 LiDAR 스캔 위치에 따라 점군의 진폭과 반사도 값이 변화되었으며, 햇빛 노출 정도에 따라서 트렌치 단면의 색상 정보가 다르게 형상화 되어 후처리 과정의 고도화가 필요함을 시사하였다. 이러한 점군 자료는 대용량 파일로 존재하고 점군 자료 가시화 방법 또한 제한적이기 때문에 3차원 점군 자료에 대한 연구자 간 공유가 어렵다. 이에 대한 대안으로 오픈소스 플랫폼인 Potree를 활용하여 트렌치 점군 자료를 웹 상에서 가시화하는 방법을 제안하였다. 이와 같이 우리는 시간적 그리고 공간적 제약 조건이 따르는 지질 현장 조사에서 지상 LiDAR 자료가 주요 지질 대상에 대한 재현성을 높일 수 있는 동시에 연구자 및 미래 후속 세대에 의해 손쉽게 활용될 수 있음을 보여주고자 한다.

KOMPSAT-3A 전정색 영상의 윤곽 정보를 이용한 중적외선 영상 시인성 개선 (Improvement of Mid-Wave Infrared Image Visibility Using Edge Information of KOMPSAT-3A Panchromatic Image)

  • 이진민;김태헌;김한울;이홍탁;한유경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1283-1297
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    • 2023
  • 중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.

60주년 (사)한국기상학회와 함께한 유관기관의 발전사 - 대학, 기상청, 공군기상단, 한국기상산업협회 - (The History of the Development of Meteorological Related Organizations with the 60th Anniversary of the Korean Meteorological Society - Universities, Korea Meteorological Administration, ROK Air Force Weather Group, and Korea Meteorological Industry Association -)

  • 남재철;서명석;이은정;황재돈;곽준영;류성현;오승준
    • 대기
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    • 제33권2호
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    • pp.275-295
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    • 2023
  • 한국기상학회는 1963년 12월 19일 국립중앙관상대, 기상학계 인사 60여명이 모여 창립 총회를 개최하였으며 초대 회장에 국채표 국립중앙관상대장을 선출하였다. 한국기상학회 창립 당시 핵심 멤버들은 대부분이 기상학계와 국립중앙관상대에 종사하는 기상인들이 중심이 되었다(KMS, 2015). 우리나라에서 기상학 강의가 1917년 연희전문대학 농학과에서 처음 시작되었으며, 1950년 연희대학교 물리기상학과가 신설되면서 기상학 강의가 다시 시작되어 100여년의 역사를 가지고 있다. 1958년 서울대학교에서 천문기상학과가 신설되고, 1968년 연세대학교 천문기상학과가 신설되면서 본격적으로 기상 인재를 육성하게 되었다. 1980년대 후반부터는 사회경제가 발전되고 국민들의 의식수준이 향상되어 기상정보의 중요성이 부각되면서 1988년에 강릉원주대학교와 경북대학교에 각각 대기과학과와 천문기상학과가 설립되었고, 1989년에는 부경대학교와 부산대학교에, 그리고 1994년에는 공주대학교에 대기과학과가 신설되어 현재는 총 7개 대학에서 대기과학 관련 인재를 양성하고 있다. 우리나라에서 기상서비스 업무를 총괄하는 기상청은 1466년(세조 12년) 경국대전의 법적기반을 가진 관상감이 설립되면서 시작되었으므로 556년의 긴 역사를 가졌다고 볼 수가 있다. 한편, 1904년부터 부산, 목포, 인천, 용암포, 원산 등 5개소에 기상 관측소를 설치하여 본격적인 근대기상업무가 시작되었다(KMA, 2004). 1948년 대한민국 정부 수립 이후 국립중앙관상대가 설치되어 체계적인 기상업무가 시작되고, 1960년대 직제와 법령이 정비되고 기상 통신망을 개선 및 해외 기상 협력의 기틀을 마련하게 되었다. 1970년대 기상 업무의 전산화, 위성·레이더 관련 관측 등 현대적 기상 행정 및 기술 체계가 구축되었으며, 기상연구 업무를 총괄하는 국립기상연구소가 설치되었다. 1990년 중앙기상대는 기상청으로 승격되었으며, 이후 수치예보 기술개발을 시작하였으며, 슈퍼컴퓨터 도입, 기상레이더 관측망 구축, 독자 정지기상위성 발사 등으로 기상예보업무의 획기적인 발전을 이룩하였다. 한국기상학회와 기상청은 기술개발과 개발된 기술의 수요기관이라는 기존 협력관계를 넘어서 기상정책과 기상업무의 미래발전을 위해 같이 고민하고 협력하는 관계로 발전하고 있다. 기상청에서는 R&D를 통한 기술개발뿐만 아니라 연구용역을 통해 개발된 기술의 현업화, 정책기획연구 등을 학회와 같이 진행하고 있다. 한국기상학회는 기상청의 중요 정책방향인 기상예보, 기후시나리오, 장마, 폭염, 가뭄, 후속 기상위성연구 등을 지원하고 있으며, 인공지능, 저고도 항공기상, 인공강우 등 새로운 기술을 함께 개발하고 있다. 공군기상단은 1950년 7월 27일 6·25전쟁 중 공군본부 산하 기상대로 창립되었으며, 1951년 11월에 제50기상전대로 승격되었다. 1961년 9월 30일부터 제73기상전대로 명칭이 변경되고, 이후 2012년 1월 2일부로 기상전문 부대로서의 역할과 책임, 대외기관과의 업무협력 증대를 위하여 기상단으로 승격되었다. 공군기상단은 전군의 작전운영 및 부대관리에 필요한 기상정보 지원에 만전을 기해왔으며, 4차 산업혁명 관련 및 군 독자적 우주기상 지원체계를 구축해 나가고 있다. 또한, 인공지능·빅데이터·네트워크를 활용하는 미래 전장에서도 지상에서 우주까지 군 작전이 수행되는 전 영역에서 발생하는 기상현상을 관측·분석·예측·지원함으로써 전군 유일의 정예 국방기상전문부대로서 그 역할을 자리매김할 것이다. 아울러 국가 기상분야 발전을 위해 국방분야 동반자로서 한국기상학회 및 기상청과 파트너십을 통해 군의 균형 발전에 기여할 것이다. 우리나라의 기상산업은 1997년 민간기상사업자 제도가 시작되어 기상청 주도로 이루어졌던 기상산업이 민간기업도 참여하게 되었다. 그 후 2005년 한국기상산업기술원이 설립되고 2009년 기상산업진흥법이 제정되면서 큰 발전이 이루었으며, 2015년 기상산업에 대한 정보 제공, 기상기술지원 및 육성, 경영컨설팅, 해외시장개척 등을 목적으로 기상산업협회가 출범하였다. 국내 기상산업 시장의 매출액은 꾸준히 증가하는 성장세를 보이고 있으며, 본 산업 분야에 종사하는 근로자의 수 또한 증가하고 있는 추세이다. 그러나 기상서비스 분야 시장의 형성과 성장을 위해서는 그 기반이 안정적으로 조성될 수 있도록 한국기상학회와 정부의 적극적인 지원과 육성이 필요하다. 국가기상업무의 중추적 역할을 담당하고 있는 기상청, 공군기상단이 현재와 같이 선진화된 것은 사단법인 한국기상학회와의 학술교류의 체제하에서 대학과 기상산업협회와의 긴밀한 협력을 통해서 이룬 성과로 판단된다.

다시기 Landsat TM 영상과 기계학습을 이용한 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화 분석 (Change Analysis of Aboveground Forest Carbon Stocks According to the Land Cover Change Using Multi-Temporal Landsat TM Images and Machine Learning Algorithms)

  • 이정희;임정호;김경민;허준
    • 한국지리정보학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.81-99
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    • 2015
  • 가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

원격탐사의 지하수 수자원 적용 사례 고찰 (Review of Remote Sensing Studies on Groundwater Resources)

  • 이정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권5_3호
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    • pp.855-866
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    • 2017
  • 본 논문에서는 지하수 수자원의 부존 및 대수층의 역학적 변화를 원격 탐사 방법으로 해석한 연구사례를 고찰하였다. 지질 분포, 지표수 및 지형 고도차, 식생 분포, 강수량과 증발산량의 변화를 측정하는 기법에는 항공 자력 탐사 분석에 의한 지질 선구조 해석, DEM, 엽면적지수, 정규 식생 지수 및 지표면 에너지 밸런스 계산 등이 있으며, 모두 원격 탐사로 수득된 자료에 기반하며, 광역적 차원에서의 지하수 수자원 부존 여부를 정성적으로 분석할 수 있다. 위성 센서 자료의 직접 이용을 통한 지하수 부존 및 동력학의 정량적 해석은 현재까지 GRACE와 InSAR가 가장 각광받는 탐사 방법임을 알 수 있었다. GRACE는 미소 중력장 변화를 지구 표면 및 내부 수체의 질량 변화로 전환할 수 있는 센서 보유 위성으로서, 센서 자료의 보정이 필요 없고, 지하수 부존 정량 분석을 위한 보조 자료를 모두 다른 위성 센서 자료에서 수득할 수 있으며, 자료처리 알고리즘의 지속적인 개선이 진행되고 있어서, 전세계적으로 수많은 연구가 수행되었다. 그러나, 위성센서의 검출 한계로 인해 협소한 지역에서의 지하수 질량 변화 정량이 부정확할 수 있고, 현장 조사 자료와 연동할 경우 과대 추정된 결과가 도출될 수 있다. InSAR는 특정 대수층에서 지표의 수직 변위가 지하수위와 비례한다는 원리를 이용, mm 단위의 지표 수직 변위를 측정하여 대수층 및 대수층 내 지하수의 물리적 특징을 정량화할 수 있다. 그러나, 지표의 토지 피복이 단순한 건조-반건조 기후 지역에 한정되어 적용되고 있으며, 지표면과의 긴밀도 값 손실이 우려되는 지역에서는 적용이 힘들다. 상기 두 위성을 이용하여 우리나라 지하수 수자원의 질량 변화 및 흐름 특징을 광역적으로 정량화하기 위해서는 우리나라의 지형 및 지질, 자연 조건에 알맞은 자료 전처리 알고리즘 개발 및 적용이 선행되어야 할 것이다.

딥러닝에 의한 라이다 반사강도로부터 엄밀정사영상 생성 (True Orthoimage Generation from LiDAR Intensity Using Deep Learning)

  • 신영하;형성웅;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.363-373
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    • 2020
  • 정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

MEGAN을 이용한 국내 BVOCs 배출량 산정: 2012년 6월 사례 연구 (BVOCs Estimates Using MEGAN in South Korea: A Case Study of June in 2012)

  • 김경수;이승재
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.48-61
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    • 2022
  • 한국은 국토의 약 63%가 산림으로 구성되어 있고, 16%가 농경지로 구성되어 있어 도심에서 발생하는 NOx가 산림지역과 농경지에서 발생하는 BVOCs와 결합하여 오존을 생성할 가능성이 높다. 그래서 본 연구에서는 한국의 자연 식생 BVOCs 배출을 추정하기 위해 MODIS의 토지피복 자료와 엽면적지수 자료를 이용하여 입력자료를 생성한 후 MEGAN 모델로 BVOCs의 주요 배출 물질인 이소프렌과 모노테르펜을 대상으로 2012년 6월 한 달 간 모델링을 실시하였다. 그 결과, 해당기간 동안 이소프렌은 10,495 ton, 모노테르펜은 2,709 ton이 배출되었다. 기존 국내에서 BEIS와 CORINAR를 이용하여 연구된 이소프렌의 배출량은 약 24,000 ton, 모노테르펜은 25,000 ton으로 나타났는데, 본 연구와 배출량 차이가 나타난 주된 이유는 모델 알고리즘 차이와 모델 구동 시점에서의 일사량과 기온 등 기상 조건의 차이에 의한 것으로 추정된다. 그리고 모델링 결과와 측정 값의 비교를 위하여, 6월 11일부터 12일까지 이틀 간에 걸쳐, 한국 태화산에서 활엽수의 이소프렌과 침엽수의 모노테르펜 챔버 측정 값을 항공라이다와 방형구 식생자료를 기반으로 산정된 엽생체량 값을 이용하여 산림 단위의 BVOCs 배출량으로 환산하였다. 태화산 지역에서의 MEGAN 모델과 측정 간 BVOCs 배출량을 비교한 결과, 시간적인 배출 경향은 유사했으나 이소프렌은 MEGAN 모델에서 최대 6.4배 정도 배출량이 높게 나타났고, 모노테르펜은 최대 5.6배 정도 배출량이 높게 나타났다. MODIS에서 제공되는 토지피복 자료가 한국의 토지피복 특성을 잘 반영하지 못함에도 불구하고 MEGAN 모델링 결과가 측정 값과 다른 모델에 비해 상대적으로 큰 차이를 보이지 않은 것은 MEGAN 내에 기온, 일사량 등에 의해 식생의 BVOCs 배출량을 변환시키는 파라미터들이 현실을 비교적 적절하게 반영하고 있는 것으로 사료된다. 본 연구는 국내의 BVOCs 배출량을 MEGAN 모델을 활용하여 산정하였고, 산림지에서의 실측 자료와 비교를 통해 배출량을 평가하였다는데 의의가 있으며, 산림과 대기 간의 BVOCs 상호작용 연구에 작은 도움이 될 것으로 기대된다. 국내 BVOCs 배출량을 더 정확하게 추정하기 위해서는 지형과 식생의 특성을 더욱 최신으로 반영한 토지피복 및 엽면적지수 자료의 이용, 그리고 수목 및 농작물 등과 같이 개별 식생에 따른 배출계수 등의 대한 연구가 향후에 심도 있게 이루어져야 할 것이다.

네트워크 관점에 기반한 사회적 자본 및 실험실 창업팀 다양성이창업 성과에 미치는 영향: I-Corps program을 중심으로 (The Impact of Social Capital and Laboratory Startup Team Diversity on Startup Performance Based on a Network Perspective: Focusing on the I-Corps Program)

  • 이재호;손영우;한정화;이상명
    • 벤처창업연구
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    • 제18권6호
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    • pp.173-189
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    • 2023
  • 혁신 기술 개발이 거듭되며 인공지능, 생명공학, 로봇, 항공우주, 전기차, 태양광 등의 신산업이 창출되며 거시적 경영환경이 급변하고 있다. 이러한 대규모 변화와 복잡성 증가로 인해 창업 전략 차원에서 기술이나 자산의 소유 그 자체보다는 자본이 관계의 중요성 증대로 활용되면서 새로운 가치 창출이 가능한 사회적 자본(Social Capital)의 효과에 주목할 필요가 있다. 사회적 자본은 1916년 Hanifan이 최초로 제안한 개념으로 개인 또는 사회적 구성원들 간의 상호 지속적이며 유기적 관계 또는 축적된 인간관계 네트워크에 잠재되거나 활용이 가능한 능력이나 자원의 전체적 총합을 일컫는다. 또한, 특출한 창업자 1인 보다는 다양한 배경과 특성 및 역량을 갖춘 창업팀 다양성이 각광을 받고 있다. 창업팀 다양성은 창업팀의 인구통계학적 요인이나 신념, 가치 등의 심층적 요소에 대한 다양성을 뜻한다. 거시적 환경 변화로 산업 혁신을 주도하고 국가의 핵심성장동력 창출 역할을 하는 기술창업 및 실험실창업의 중요성이 강조되고 있는데 본 연구에서는 '아이코어(I-Corps)' 프로그램에 주목하였다. 혁신군단을 의미하는 아이코어는 2011년 미연구재단(NSF)이 기업가 정신 및 연구 결과 사업화 장려를 위해 출범된 실험실 창업프로그램으로 교수와 연구원이 참여하는 창업팀 구성과 시장발견활동에 주안점을 두고 있다. 본 연구에서는 이런 특성을 감안하여 네트워크 관점의 사회적 자본과 창업팀 다양성이 아이코어 창업성과에 끼치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 분석 결과 창업팀의 학력 다양성이 창업팀의 재무적 성과에 부(-)의 영향을, 성별 다양성과 사회적 자본의 인지적 차원이 창업팀의 재무적 성과에 정(+)의 영향을 끼쳤다. 본 연구는 아이코어 실험실 창업팀 다양성, 사회적 자본과 그 성과 해석에 대한 이론적, 실무적 시사점을 보다 유용하게 제공할 것으로 기대한다.

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태백산맥 남부산지의 암설사면지형 (The Study on the Debris Slope Landform in the Southern Taebaek Mountains)

  • 전영귄
    • 대한지리학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.77-98
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    • 1993
  • 본 연구는 암설사면지형이 잘 발달하고 다양하게 분포하는 태백산맥의 남부산지를 대상으로 항공 사진판독과 도상계측 및 현지조사를 통하여 노출암설사면의 분포, 형태 및 퇴적물의 특성을 분석하고 사면의 지형적 배열과 지형발달에 관해서 연구한 논문으로써 분포적 특성에 있어서는 애추의 경우 기반암이 경암이거나 절리가 잘 발달된 지질에서, 암괴류의 경우는 화강섬록암 지질에서 높은 분포밀도를 보였다. 형태적 특성은 애추, 암괴류 모두 설상이 각각 83${\%}$, 80${\%}로 가장 많았으며 지형면의 경사도에 있어서는 애추가, 길이에 있어서는 암괴류가 각각 우세했다. 퇴적물의 특성중 암설의 평균입경은 암괴류가 보다 크게 나타났다. 한 지형면에서 암설의 장축방향성의 경우 방향성 있는 경우와 없는 경우가 있는데, 후자는 지형면상의 함몰로 그 방향성이 상실된 것으로 보인다. 끝으로 지형발달의 경우, 애추는 암석낙하(rock fall)에 의한 형성기(최종빙기)와 2차적인 영역에 의한 조정기(후빙기)로 암괴류는 암괴의 생성기(제3가 또는 제 4기의 간빙기), 암괴류의 형성기(최종빙기), 조정기(후빙기)로 구분할 수 있었다. 그리고 산지 사면의 배열유형은 6가지 유형으로 분류되었다.

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