최근 교육현장에서 학습에 모바일을 사용하고자 하는 아이디어는 모바일의 이동성, 현장성, 휴대성, 시성, 학습정보 접근의 용이성이라는 장점에서부터 시작된다. 특히 안드로이드폰에서 구글맵 API와 GPS를 기반으로 현재 위치의 정보(지리 및 문화관련 사진과 텍스트 등)를 공유할 수 있는 본 연구의 애플리케이션은 이러한 장점들을 적극적으로 활용한 것이며 교실밖에서, 또 정규수업 이후에도 활용할 수 있어서 지속적인 학습 자원의 관리와 자기 주도적 학습의 가능성을 열어두고 있기에 더욱 효과적이라고 할 수 있다.
발파한 후 파쇄된 암석의 파쇄도는 발파효율을 나타내는 척도의 하나로서 발파방법을 평가하는 주요 인자이다. 파쇄도는 적재작업과 재활용을 위한 분쇄작업에 큰 영향을 미친다. 그러나 현장규모로 쌓여 있는 발파암 더미로부터 파쇄도를 조사한다는 것은 용이한 작업이 아니다. 본 논문에서는 현장 사례연구로서 터널발파에서 가장 중요한 요소인 심빼기방법 중 경사공을 이용한 V형 심빼기와 수평공 무장약공을 이용한 burn 심빼기 발파방법 중 파쇄도 측면에서 더 효율적인 방법을 선택하기 위하여 발파후 파쇄된 암을 사진촬영하여 이미지 분석을 실시하고 몇가지 파쇄입도 예측식을 이용한 분석 결과와 비교하였다.
교통사고분석처리에 있어서 거리측정기를 가지고 측정하는 것은 정확도 및 보존관계에 문제를 야기하고 있기 때문에 유럽 및 일본에서 사용하는 스테레오카메라를 사용하여 현장에서 직접 촬영하였다. 촬영 및 기준점측량의 시간을 비교하였고 입체모델에서 삼차원좌표를 측정 계산한 후 전용도화기PAMS을 이용하여 현장도를 작성하여 사고원인을 분석하였고 또한 사고차양을 모델로 하여 차양충돌후의 각도, 핸들의 방향실손양을 계산하여 사고처리에 대한 활용방안을 제시하였다.
수재해 관련 정보를 수집하기 위한 주요 소스로서 위성 정보가 활용되고 있다. 본 연구에서는 그 중 NASA SEDAC과 UNISDR(United Nations International Strategy for Disaster Reduction)의 Global Risk Data Platform, UNESCO의 IHP-WINS를 대상으로 메타정보를 구축하는 [글로벌(위성기반) 수재해 관련정보 수집체계]를 구성하였다. 이때 메타정보를 수신/처리하는 역할의 하비스터는 OGC(Open Geospatial Consortium) 표준 WMS(Web Map Service)서비스의 필수 Operation인 GetCapabilities를 통하여 ISO GML을 획득한 후 이를 처리하도록 구성함으로써 여타표준 준수 DataSource에 대한 적응성을 확보하였다. 수집된 메타데이터를 통하여 검색된 정보는 표준 Map Service를 통하여 구글 지도 기반의 시계열 수재해 주제도 정보 서비스와 WebGL기반 3D 수재해 주제도 서비스로 각각 구성되도록 설계하였다. 국내 수재해 현장정보 수집 체계에 있어서는 사진을 포함한 시민의 현장 정보가 지오태깅기술과 동반되어 수재해 플랫폼으로 업로드 되면, 수집된 시계열 정보는 주제별 카테고리로 그룹화 된 후 클러스터링 가시화 기법으로 지도 공간상에 표출되도록 구성하였다. 이때 공신력 있는 공공 데이터(Data.go.kr)의 대피소 등 관련 시설 정보를 동시에 매핑하여 융합서비스 하도록 모색하였다. 본 연구는 전반적으로 웹서비스를 지향하며 전문가, 기관(부처), 교육기관으로 구분된 서비스를 구상하고 있다.
최근 지속적인 출산율의 감소와 평균수명의 증가로 인하여, 대한민국의 초고령 사회는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 핵가족 형태가 보편화되며 1인 가구도 함께 늘고 있어서 홀로 사는 노인의 수 역시 증가하는 추세이다. 주거 공간에서 낙상사고와 같은 고령화 안전사고가 많이 발생하고 있다. 혼자 사는 독거노인들의 경우 사고 발생 즉시 대처가 가능한 보호자가 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MediaPipe를 이용한 낙상사고 감지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 MediaPipe를 이용해서 카메라를 통해 실시간으로 수신된 영상에서 사람을 인식하고, 자세 유형 분석을 통해 낙상사고 발생 여부를 판별하여 애플리케이션을 통해 보호자에게 현장 상황을 알려주는 시스템이다. 낙상사고가 발생했다면 보호자용 애플리케이션을 통해 사고 발생 알림 및 현장 사진을 보여준다. 이와 같은 기술을 활용하여 응급상황에 처한 노인을 빠르게 구조하며 독거노인의 생활안전사고 문제를 해결하는 데에 기여하고자 한다.
현재 국내 및 국외를 아울러 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 관심이 상당히 높아졌다. UAV에는 영상을 촬영하는 카메라가 탑재되어 있어 고고학 조사가 불가능한 지역의 접근에 유리하다. 더구나 항공사진 촬영을 통해 지형을 모델링하여 3차원 공간영상정보를 취득할 수 있어, 조사 대상지역의 지형에 대한 해석을 구체화할 수 있다. 이와 함께 과거 항공사진과의 비교 검토를 통해 지형의 변화모습을 파악한다면 유적의 존재 여부의 파악에도 많은 도움이 될 것이다. 이러한 유적 탐색을 위한 지형모델링은 크게 두 부분으로 나누어 접근할 수 있다. 우선 드론을 이용한 현재 지형의 항공사진을 취득한 후 이를 영상정합하고 후처리 과정을 진행하여 완성하는 방법과 과거 항공사진을 이용한 영상접합과 지형모델링을 완성하는 방법 등이다. 이 과정을 거쳐 완성한 모델링 지형은 여러 분석결과를 도출할 수 있는데, 현재의 지형모델링에서는 DSM과 DTM, 고도분석 등의 지형분석을 실시하여 형질변경 및 미지형의 모습을 대략적으로 파악할 수 있고, 과거 항공사진의 지형모델링에서는 원지형과 저습지 내 매몰미지형의 모습 등을 파악할 수 있다. 이를 실제 조사된 내용과 비교하고 각각의 지형모델링 자료를 중첩하여 살펴보게 되면 구릉지형에서는 형질변경의 모습을, 저습지형에서는 매몰된 미지형의 모습을 볼 수 있어 유적의 존부를 파악하는데 매우 유용하게 사용될 수 있다. 이처럼 항공사진을 이용한 모델링 자료는 고고학현장에서 조사가 불가한 사유지나 광범위한 지역의 지형에 유적의 존재여부를 파악하는데 유용하며, 추후 유적의 보존처리와 관련한 논의에도 적극 이용될 수 있다. 나아가 과거와 현재의 지형자료의 비교를 통해 지적도나 토지활용도 등의 주제도로 제공이 가능하는 등, 다양한 방식으로의 활용 가능성을 생각할 수 있다. 그러나 무엇보다도 고고학 자료의 존재유무 파악을 위한 유적 탐색의 새로운 조사방법론으로 기능할 수 있다.
입체사진측량기법이란 대상면에 대하여 두 장 이상의 스테레오 영상을 취득하고 이 영상을 해석함으로써 대상면에 대한 정보론 추출하는 방법이다. 본 연구에서는 기존의 수작업에 의한 암반절리조사 방법에 대한 대안으로서, 입체사진측량기법을 암반절리조사에 적용하여 절리 정보론 추출하였고 그 결과를 비교, 분석함으로써 암반절리조사에의 적용성을 평가하였다. 검증은 실내 모형 시험을 통한 검증과 실제 암반에 대한 검증을 통하여 수행되었다. 현장 적용시 기선거리비가 해석 결과에 미치는 영향을 평가하기 위한 촬영 및 분석을 수행하였고, 해석 자료의 정확도를 향상시키기 위하여 절리 대상면을 분할 확대 촬영하였다. ShapeMetriX 3D프로그램을 이용한 실내 모형 시험 결과, 3차원 공간 좌표의 실측치를 이용한 결과와 비교하여 경사각 및 경사방향에 대하여 모두 ${\pm}5^{\circ}$ 이내의 편차를 보임을 확인하였다. 또한 영상 취득시 폐색 구간이 발생하지 않도록 촬영한다면, 기선거리비가 해석 결과에 미치는 영향이 크지 않음을 알 수 있었다. 따라서 분할 확대 촬영을 통한 취득 자료의 분석은 효율적인 방법으로 판단된다.
자연환경에 대한 국민들의 관심 증가로 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 이용한 수목 동정의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 외국에서는 수목 인식 분야에의 적용이 활발하게 이루어지고 있다. 수목의 분류를 위해 꽃, 잎 등 다양한 형질들을 대상으로 연구가 진행되고 있지만, 접근성을 비롯한 여러 장점을 가진 수피의 경우 복잡도가 높고 자료가 부족하여 연구가 제한적이었다. 본 연구에서는 국내에서 흔히 관찰 가능한 수목 54종의 사진자료를 약 7,000 여장 수집 및 공개하였고, 이를 해외의 20 수종에 대한 BarkNet 1.0의 자료와 결합하여 학습에 충분한 수의 사진 수를 가지는 53종을 선정하고, 사진들을 7:3의 비율로 나누어 훈련과 평가에 활용하였다. 분류 모델의 경우, 딥러닝 기법의 일종인 합성곱 신경망을 활용하였는데, 가장 널리 쓰이는 VGGNet (Visual Geometry Group Network) 16층, 19층 모델 두 가지를 학습시키고 성능을 비교하였다. 또한 본 모형의 활용성 및 한계점을 확인하기 위하여 학습에 사용하지 않은 수종과 덩굴식물과 같은 방해 요소가 있는 사진들에 대한 모델의 정확도를 확인하였다. 학습 결과 VGG16과 VGG19는 각각 90.41%와 92.62%의 높은 정확도를 보였으며, 더 복잡도가 높은 모델인 VGG19가 조금 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 학습에 활용되지 않은 수목을 동정한 결과 80% 이상의 경우에서 같은 속 또는 같은 과에 속한 수종으로 예측하는 것으로 드러났다. 반면, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 방해요소가 자치하는 비중에 따라 정확도가 떨어지는 것이 확인되어 실제 현장에서 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다.
하구둑 없이 자연적으로 열린 한강하구는 한강, 임진강, 예성강의 흐름과 서해의 조류가 만나는 곳이기 때문에 하도수리적인 '작용(impact)-응답(response)' 구조가 복잡하다. 민간인 통제 구간에서도 군부대 통제 하에 극히 제한된 장소와 시간에만 접근 조사가 가능하다. 2020년에는 8월 홍수에 유실된 지뢰 발견, 코로나-19 확산에 따른 관계기관 대면 접촉 제약 등의 이유로 현장 조사에 어려움이 있었다. 이러한 상황을 토대로 비대면, 비접촉 하안선 변화 조사 방법의 필요성이 제기되었다. 이의 대응 연구 수단으로써 공간 정보 분석 프로그램인 QGIS를 기반으로 미국 USGS가 운영하는 LANDSAT의 위성사진을 수집하여 영상처리 후 복잡한 하천지형 변화 양상을 분석하는 방법을 택하였다. 연구대상은 한강하구 산남습지 인근으로 설정하였다. 결과적으로 장기적 관점에서는 산남습지를 기준으로 하류에서는 침식 영향이 큰 것으로 나타났으며, 상류에서는 미미한 퇴적 현상이 나타났다. 위성사진 오차를 고려한다면 하천관리 측면에서는 과거 하천측량 자료를 바탕으로 비교 검토해볼 때 거의 변화가 없는 것으로 평가되면서 이 방법의 유효성이 입증되었다. 산남습지 인근 지역은 포괄적인 시간 관점에서 볼 때 조석 영향이 상류로부터 유입되는 흐름의 영향보다 큰 것으로 나타났다. 즉 조류에 의한 응답(사주의 거동 양상) 구조의 패턴 변화가 한강하구 인근의 하천시설물의 피해 유발에 더 작용하고 있는 것으로 판단된다. 따라서 향후 이를 감안한 적절한 하천관리 방안이 모색되어야 할 것이다.
본 연구는 안면도 바람아래 해빈의 형태와 퇴적 및 침식환경 변화를 시계열 분석하였다. 1967년부터 2009년까지의 항공사진을 이용하여 바람아래 해빈 형태를 시계열 분석한 결과, 할미섬 남단에 발달한 사취의 방향성이 EEN의 방향성을 가지고 있었지만, 점차 서진하면서 2009년 항공사진에서는 NNS의 방향성을 가진 것으로 나타났다. 현장실측 결과 H-3, H-4, H-5, H-6 지점은 퇴적환경이 우세한 것으로 나타났으며, H-7, H-8, H-9 지점은 침식환경이 우세한 것으로 나타났다. 즉 할미섬의 남서변은 퇴적이 우세하고 북동변은 침식이 우세한 것으로 분석되었다. H-3 ~ H-6 지점의 결과는 할미섬의 남서변에 설치된 제방에 의해 해빈의 모래가 할미섬의 북동변으로 이동하지 못하고 이들 지점에 퇴적되었기 때문인 것으로 판단되며, 역설적으로 할미섬의 남서변에서 모래를 공급받지 못한 북동변의 H-7 ~ H-9 지점은 침식이 우세하게 진행 된 것으로 판단된다. 계절별 분석결과, 전 지점에서 퇴적이 우세한 계절은 가을철이며 침식이 우세한 계절은 봄철인 것으로 나타났다. 그러나 할미섬을 남서측과 북서측으로 구분해 보면 남서측은 주로 가을철에 퇴적이 우세한 반면, 북서측은 여름철에 우세한 것으로 나타났다. 침식은 남서측은 겨울철과 봄철에 우세하고, 북서측은 여름철에 우세한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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