본 연구는 순비기나무와 위성류의 삽목증식에 있어서 희토광물계 비료가 발근성적에 미치는 효과를 구명하기 위하여 수행되었다. 삽목시험은 2008년에 수행되었으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 순비기나무와 위성류의 발근율, 평균 뿌리 수, 평균 뿌리길이는 희토비료를 처리할 때 무처리 대조구에 비해 증가한 경향을 보였다. 특히, 희토비료 1/2500 희석액의 발근효과가 뚜렷하였다. 이러한 성적은 IAA 발근촉진제에 상응하는 결과이었다. 다만, 위성류의 발근율은 무처리 대조구를 제외한 모든 처리구에서 100%의 발근율을 보임으로써 희토비료 희석액 농도에 따른 발근율의 차이는 없었으나, 발근촉진 효과는 기대할 수 있었다. 희토 희석액의 침지시간에 따른 삽수의 발근성적은 순비기나무와 위성류의 모든 처리구에서 10분 침지한 처리구보다는 60분 침지한 처리구에서 상대적으로 높은 경향을 보였다. 따라서 순비기나무와 위성류의 발근율, 평균 뿌리수 및 평균 뿌리길이 등을 분석한 결과를 기준으로 희토 처리 수준 및 효과를 판단하면, 발근촉진제 처리농도는 희토 1/2500 이하의 저농도에서 60분 침지할 경우 삽수 발근 향상에 충분한 효과가 있었다. 따라서 시험에 사용한 희토광물계 비료는 시판되고 있는 IAA 발근촉진제 대체품으로서의 이용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 도시의 주요 상록 조경수종인 소나무와 잣나무를 대상으로, 직접수확법을 통해 탄소저장 및 흡수를 용이하게 추정하는 회귀모델을 제시하고 도시수목의 탄소저감 효과를 계량화하는데 필요한 기반정보를 구축하였다. 수종별로 유목에서 성목에 이르는 일정 간격의 흉고직경 크기를 고려하여 개방 생장하는 조경수목을 구입한 후, 근굴취를 포함하는 직접수확법에 의해 개체당 부위별 및 전체 생체량을 측정하고 탄소저장량을 산출하였다. 또한, 흉고 부위의 수간원판을 채취하여 직경생장을 분석하고 탄소흡수량을 산정하였다. 흉고직경을 독립변수로 생장에 따른 수종별 단목의 탄소저장 및 흡수를 계량화하는 활용 용이한 회귀모델을 유도하였다. 이들 회귀식의 $r^2$는 0.98 이상으로서 적합도가 상당히 높았다. 동일 직경의 탄소저장 및 흡수량은 유목의 경우 소나무가 잣나무보다 더 많았으나, 20cm 이상 성목의 경우 생장량 차이에 기인하여 그 반대인 경향을 보였다. 흉고직경 25cm인 소나무와 잣나무는 각각 115.6kg, 130.0kg의 탄소를 저장하고, 연간 9.4kg, 14.6kg의 탄소를 흡수하는 것으로 나타났다. 본 연구는 조경수목의 직접 벌목 및 근굴취의 난이성에 기인하여, 생체량 확장계수, 지하부/지상부 비율, 직경생장 등 산림수목의 계수를 대용하여 대상수종의 탄소저감을 계량화한 기존 연구의 한계성을 극복할 새로운 초석을 마련하였다.
이 연구는 2003년부터 2006년까지 4년간 대구시 수성구 팔현리 백로류 집단번식지 인근의 도로공사가 백로류 번식에 미치는 영향을 분석하였다. 2003년부터 2005년까지 3년간 공사가 진행되면서 백로류 개체수는 감소하였다. 공사가 중단된 2006년에는 황로를 제외한 왜가리와 중대백로의 개체수가 증가하였고, 왜가리는 다른 백로류에 비해 공사의 영향을 가장 많이 받은 것으로 나타났다. 중대백로, 쇠백로 및 해오라기의 개체수도 공사기간동안 감소하였다. 둥지목의 벌목과 번식지의 일부가 절개된 후 백로류의 둥지는 도로변에서 번식지의 안쪽으로 이동하는 경향이 나타났다. 조사기간 동안 번식지내 백로류의 분변으로 인한 고사목의 증가와 태풍으로 인한 도복으로 둥지목의 그루 수는 감소하였고, 둥지목 당 번식 둥지의 수는 늘어났다. 둥지목의 구성비율은 매년 소나무의 비율이 낮아지고, 아카시와 참나무의 비율이 증가하였다.
본 연구에서는 불가피하게 훼손될 산림자원과 주변 산림의 자연자원을 이용하여 비오톱이식공법, 산림표토포설, 소경목군락식재 등의 공법을 통해 복원된 식생복원지를 대상으로 복원시공이 완료된 2008년부터 2013년까지 6년에 걸쳐 모니터링을 실시하여 복원효과를 알아보고자 하였다. 복원 유형별 복원효과를 보면, 비오톱이식공법을 사용하여 복원된 지역은 훼손될 산림을 그대로 옮겨 복원한 것으로 복원 직후부터 기존의 자연산림과 가장 유사한 형태를 띠고 있어 단시간 내에 자연산림의 형태를 갖추어야 하는 복원 공사에서 유리할 것으로 판단된다. 산림표토를 이용한 복원은 수목이 성장하여 교목층을 형성하는데 오랜 시간이 걸릴 것으로 예상되나 절개지와 같은 나지상태의 공간을 복원시키기에 높은 효과를 얻을 수 있을 것이라 기대된다. 군락식재는 식재 수목의 크기에 따라 좀 더 짧은 시간 내에 피도를 높일 수도 있으며, 교목층을 형성할 수도 있으므로, 복원지역을 정확히 판단한 후 수목의 크기를 고려하여 이용한다면 높은 효과를 얻을 수 있을 것이라 기대된다. 본 연구는 식생복원 유형별 모니터링 조사를 통해 숲으로의 천이과정에서 나타나는 변화를 관찰하여 식생복원 유형별 자연자원을 이용한 생태복원 효과를 연구했다는데 의의가 있다. 그 결과는 식생복원이 필요한 지역이나 불가피하게 훼손되는 산림자원을 이용할 수 있다는 점에서 활용 및 응용이 가능한 기초자료 역할을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
본 고는 종합 엔터테인먼트로 상징되는 테마파크의 다양한 부대시설 가운데 대표적 유희시설로 주목받는 라이드 어트랙션을 중심 소재로 고찰한 것이다. 특히, 최근에 많은 인기와 주목을 받는 라이드를 선별, 물리적 운동 특성과 점차 강한 자극체험을 갈구하는 현대인들의 현상, 그리고 어뮤즈먼트 디자인의 미래 향방 등을 모색, 종합적으로 전개한 것이다. 연구동기 및 주요 내용은 점차 고조되어 가는 현대인의 여가선용에 대한 다양한 욕구와 여가활동의 필연성을 인식하여, 그에 대한 문헌조사를 바탕으로 라이드 어트랙션으로 나타나는 놀이 방법과 라이더 즉, 사용자가 느끼는 신체적 반응 등을 논한 것이다 현재 테마파크에 있어서 라이드는 성인용 라이드(major ride)를 중심으로 점차 스릴 강도를 높이는 추세로 진행되고 있다. 흔히 접할 수 있는 탑승놀이기구들은 시간에 따른 속도 변화율, 즉 가속도의 변화가 다양하기 때문에 일상생활에서 느끼는 교통기관과는 다른 전율(thrill)을 체험하게 되는 것이다. 라이드 어트랙션을 비롯한 모든 유희시설은 새로운 기술을 접목한 첨단성향으로 나타나고 있으나 그 내면의 소프트가 되는 테마나 발상의 빈곤은 어트랙션으로서의 기능을 수행하기 어려울 뿐만 아니라 테마파크의 존립자체도 위협하는 결과를 초래한다. 따라서 테마파크의 어트랙션 디자인에는 테마 그 자체를 표현하는 줄거리(story), 방법(method), 환경(environment) 등의 3가지 요소가 충실하게 반영되면서 그와 함께 문화산업적인 보편성을 고려할 때 엔터테인먼트의 종합 결정체로서 존재할 수 있다. 또한 서비스 제공자로서의 공원 측은 어트랙션 기획 및 운영에 있어서도 호스피탈리티 산업(hospitality industry)이라는 기본 개념에 충실할 때, 고객만족 관리가 재방문으로 연결되는 부분이라 할 수 있다.
연안 해역에서 소형 선박의 프로펠러 고장으로 인한 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 특히, 해상부유물(폐그물 및 로프 등)에 의하여 선박 프로펠러가 감기는 사고가 빈번히 일어나고 있다. 선박 프로펠러 감김 사고는 동력 상실로 인한 선박의 운항 지연 및 표류로 인한 1차 사고와 프로펠러에 감긴 로프을 제거하기 위한 잠수 작업등으로 인한 2차 사고의 우려가 있다. 이러한 빈번한 프로펠러 감김 사고에도 불구하고 문제를 해결할만한 적절한 도구가 없어 선박을 육상으로 인양하여 수리하거나, 잠수부가 직접 선박 아래로 잠수하여 문제를 해결하고 있는 실정이다. 이에 따라, 최근 선박 프로펠러 감김 사고를 예방하기 위해 프로펠러 샤프트에 로프절단장치를 일부 소형선박에 장착하고 있으나 비교적 높은 설치비용 및 시간이 으로 인하여 원활하게 적용되어지지 않는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 기계톱 원리를 이용한 간단한 구조를 가진 수중절단기 기구 설계 및 제어기 개발을 수행하였다. 수중절단기의 톱날은 직선왕복동작을 위해 유성기어와 크랭크핀을 사용함으로써 긴 행정을 가질 수 있도록 하였다. 또한 수중절단기는 소형 선박에 비치되어있는 배터리를 이용하여 작동시킬 수 있도록 하였다. 또한, 비전문가인 사용자가 보다 편리하고 안전하게 사용할 수 있도록 역전류 방지 및 속도제어회로를 적용하여 편리성 및 안정성을 확보하였다.
개별차량의 주행궤적을 모니터링하고 개별차량의 위험운전행태를 검지하여 도로의 안전성을 평가하고 분석하는 것은 사고의 원인 분석 및 예방의 시작이라 할 수 있다. 최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 발달된 기술력을 통해 사고 이력자료를 이용할 수밖에 없던 과거와 달리 개별차량의 주행궤적자료를 실시간으로 가공하여 교통상황과 정보를 바로 수집할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 환경을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 주행자료 수집 및 차량-차량간, 차량-인프라간 무선통신이 가능한 차량 내 센서로부터 수집되는 자료를 이용하여 위험운전이벤트를 검지하였다. V2X 통신을 통해 생성된 위험운전 정보를 교통관리센터로 전달하고 도로의 위험도를 산출함으로써 실시간 유비쿼터스 환경에서의 교통안전 모니터링을 통해 도로의 안전성을 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 실제 테스트베드에 구현되어 테스트 중에 있으며, 실제 구현된 교통안전 모니터링의 적용 사례 및 활용방안에 대하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 도로의 전반적인 안전성을 검토함으로써 교통류 관리전략 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것이며 교통안전증진을 위한 다양한 정책개발 및 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
첨단 디지털 기술의 발전과 함께 도시의 가로 공간도 그 변화를 하고 있다. 이동 통신 기기와 인터넷은 우리 인간의 라이프스타일에 큰 변화를 주었고, 유비쿼터스 컴퓨팅은 실내 공간에서 가로 공간으로 그 적용범위를 확대 해 나가고 있다. 가로시설물은 인간의 가로 공간의 삶을 풍요롭게 하여 주는 편의 시설로서 첨단화되어지고 있다. 본 연구는 우선 이러한 현상에 관하여 문헌조사를 통해 일반적인가로 시설물 개체 수 변화의 실태를 분석하였다. 또한 디지털세대와 관련된 대표적인 두 곳, 대학로와 홍대 걷고 싶은 거리의 가로 시설물의 개체 수 및 그 이용실태를 조사 하였다. 다음으로 홍대 앞 가로공간의 사용자와 가로시설물 관리자들과의 표적 집단 면접 조사(FGI :Focus Group Interview)를 실행하여 가로시설물의 이용 및 관리 행태와 인식도를 조사하여 정보공유 및 문화적 교류, 자동화 및 상호 작용성, 기능의 가변성등의 핵심요소를 추출하였다. 이러한 내용을 다시 연구 검토하여 3I 요소 즉 정보화(Information), 지능화(Intellectualization), 그리고 통합화(Integration)라는 디지털 환경에서의 가로시설물의 변화 요소를 정리하였다. 이는 향후 첨단 디지털화 하는 정보 관련 가로시설물의 개발 및 디자인 과정의 방향설정에 적용되질 것으로 사료된다.
인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R2)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R2과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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