동남아시아 지역의 갯벌에 널리 서식하는 패류인 Meretrix lyrata의 집단폐사 현상의 원인과 해결책을 찾기 위한 일환으로 서식지 분포 확률도를 제작하였다. 서식지 분포 확률도는 GIS (Geographic Information System) 기법의 일종인 FR (Frequency Ratio) 기법을 활용하여 제작하였으며, 입력인자로는 Landsat 영상 기반의 DEM(Digital Elevation Model)과 경사도, WorldView-02 영상 기반의 조류로 밀도도 및 거리도, 표층퇴적상 분포도와 현장관측 자료를 활용하였다. 현장관측은 2014년 4월 베트남 Ben-tre 주의 Bihn Dai 지역의 갯벌에서 수행하였으며, 연구지역의 지형고도, 표층 저서생물상, 표층 퇴적상 자료를 수집하였다. 서식지 분포 확률도는 Mertrix lyrata 총 개체와 치패로 나누어 제작하였으며, 정확도는 각각 76.82%, 69.51%로 좋은 정확도를 보였다. 서식지 분포 확률도 분석 결과 Meretrix lyrata는 총 개체와 치패 모두의 경우에서 Sand가 우세한 지역에 서식하지만, 총 개체는 주로 고도가 -0.2~0.2 m 사이의 조간대 중-하부에 서식하며, 치패는 그보다 높은 0~0.3 m 사이의 지역에 서식하였다. 또한 총 개체의 서식지는 조류로로부터 영향을 받는 것으로 나타났지만, 치패는 조류로의 영향을 받지 않았다. 향후 국내 갯벌과의 비교 분석을 통해 서식지 분포 확률도의 정확도를 높이고, Meretrix lyrata를 비롯한 여러 대형저서동물의 서식환경에 대한 분석을 통해, 기후변화 등으로 인한 갯벌 생태의 변화에 대해 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
한반도는 화산 재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근 백두산 및 일본 화산들을 포함한 극동아시아의 화산 관측동향 및 연구결과들은 더 이상 한반도가 화산 재해로부터 안전한 지역이 아님을 나타내고 있다. 대한민국 정부는 2012년부터 효율적인 화산재해 대응체계 구축을 위해 IT 기반의 화산재해대응시스템(VDRS: Volcanic Disaster Response System)구축기술을 개발해 왔다. VDRS의 주요 사용자는 대한민국 중앙 및 지방정부 공무원들이나 이들 대부분은 화산재해를 경험해 보지 못하였으며, 기본적 지식도 부족하다. 따라서 실제 재난 시, 효과적인 VDRS의 사용 및 재난대응을 위해서는 재해 대응과 관련된 교육 콘텐츠의 개발과 교육의 실시가 매우 중요하다. 본 논문에서는 현실감 있는 화산재해 대응 교육을 위한 가상현실(VR; Virtual Reality) 기반의 모바일 앱 개발을 다루고 있다. 교육의 목적은 화산재해 관련 지식의 전달과 체험이다. 첫째, 공간정보 기반의 VR 콘텐츠를 제작한다. VR 콘텐츠를 제작을 위해서는 수치표고모형 기반 3D 모델이 구축되고, 기상효과 및 다양한 화산재해 확산 가시화 모델이 개발된다. 둘째, 화산재해 대응을 위한 교육앱이 개발된다. 이 단계에서 우리는 12단계의 화산재해 체험 스토리 보드를 제안한다. 앱은 스토리 보드를 기반으로 Unity3D 엔진을 이용하여 개발되며 다양한 화산재해(화산재, 화쇄류, 화산이류 등)를 체험하고 이들에 대한 지식을 전달할 수 있도록 구성된다. 본 연구의 결과는 화산재해 대응 및 예방을 위한 교육에 활용될 수 있을 것이며 향후, 증강현실 기술과 연계한다면 보다 현실감 있는 교육에 활용될 수 있을 것이다.
현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.
본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림 과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 $189.5km^2$(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 $3,071km^2$(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.
오동나무는 한국 전통 문화에서 오래전부터 인식되어 왔으며, 다양한 분야에서 종의 가치에 대해 연구되어 왔다. 그러나 종의 분포와 생태적 특성에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 부산광역시 내 오동나무 두 종의 분포 경향 및 생태적 특성을 밝히는데 목적을 두고 있다. MaxEnt 모형은 현장 조사로 수집된 오동나무 종의 위치 정보와 지형, 기후, 잠재인간간섭도와 같은 환경 인자로 구축되었다. 연구결과 AUC 값은 오동나무와 참오동나무가 각각 0.809으로 모형의 정확도가 적절한 것으로 확인되었다. 분포모형에 따른 연구지역 내 오동나무와 참오동나무의 분포 경향은 두 종 모두 시가지, 나지가 밀집해 있는 도심위주의 분포를 나타냈다. 두 종의 잠재분포가능면적은 오동나무 $137.4km^2$, 참오동나무 $135.0km^2$로 확인되었으며, 중구, 동래구, 부산진구, 연제구 등에서 높은 확률로 분포하였다. 환경요인의 기여도 분석 결과, 오동나무와 참오동나무의 분포에 잠재인간간섭도가 약 50% 내외의 기여를 하는 것으로 확인되었고, 잠재인간간섭도와 양의 상관관계를 나타냈다. 해발고도는 두 종 모두에서 음의 상관관계를 보였으며, 해발고도가 증가할수록 자연서식처에서 자생종과의 경쟁이 증가하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구의 결과들은 오동나무와 참오동나무의 분포가 인위적 활동에 의존되어 있음을 수리적으로 나타내는 결과이며, 한국 전통경관과의 관련성을 암시하는 결과이다. 이러한 결과는 추후 오동나무의 활용 및 보존, 복원에 있어서 의미 있는 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
1981년 우리나라에 기계경비가 도입된 이후 짧은 기간 동안 엄청난 성장을 보이고 있으며, 기계경비는 민간경비의 성장에 중요한 역할을 하고 있다. 앞으로도 지속적인 성장이 전망되는 가운데, 사회적 안전수요 증가와 안전의식 변화, 독신자나 독거노인 가구의 증가 등은 기계경비 산업발전에 긍정적으로 작용하게 될 것이다. 기계경비서비스를 이용하는 사람이 증가하고 기계경비에 대해 잘 알려지면서 서비스를 이용하는 사람들의 요구사항이나 불만도 증가할 것으로 예상되는 가운데 이에 능동적으로 대응하기 위해 다음과 같은 다양한 방안 모색이 필요하다. 기계경비는 다른 형태의 경비와 달리 전자기기와 통신매체, 관제용 소프트웨어, 관제업무와 출동업무를 담당하는 사람 등과 같이 여러 가지 요소가 복합적으로 구성되어 작용하므로 모든 구성요소를 균등하게 향상시킬 수 있어야 한다. 특히 기계경비는 생활에 꼭 필요한 것이 아니므로 가입자의 기본적인 요구를 충족시킬 수 있어야 할 뿐 아니라 고객에 따라 차별화된 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 사용자 뿐 아니라 일반인들도 자주 보고 접하게 되는 기기는 조작이 편리하고 주변에 잘 어울리게 디자인 되어야 한다. 기계경비의 신뢰를 저하시키는 오작동문제를 해결하기 위하여 센서의 성능개선과 함께 기존의 공간감지 센서를 대체할 수 있는 새로운 형태의 센서개발이 필요하다. 가입자와 논쟁이 잦은 출동시간과 배상 문제를 감소시키고 경비회사와 가입자 사이의 신뢰를 향상시키기 위하여 기계경비의 대응방식과 한계점에 대해 가입자에게 기술적으로 설명하고 가입자를 경비업무의 협조자로서 참여시킬 수 있는 인식전환이 필요하다. 출동시간 단축을 위해 충분한 기동장비와 인원을 확보하는 것이 우선이지만 GPS(Global positioning System) 보다 진화된 GIS(Global Information System)의 도입을 고려해 볼 수 있다. 상업용 시설에 집중되어 있는 가입자 분포를 주택으로 넓히기 위한 상품개발과 기계경비시장 성장의 한계에 대비한 새로운 비즈니스모델 개발이 필요하다. 이를 위해 홈네트워크와 연계 할 수 있는 서비스 상품이나 영상관제서비스와 연계된 서비스 상품, 유비쿼터스 환경에 맞는 새로운 경비방법을 통한 저가 서비스 상품, 가입자와 경비회사 사이에 연결된 통신망을 이용해 제공할 수 있는 부가서비스 상품을 개발하는 것을 고려해 볼 수 있다. 경비원으로부터 발생하는 신뢰도 문제를 개선하기 위하여 경비원의 교육 훈련도 중요하지만 근무환경이나 처우개선이 같이 고려되어야 하고, 이직률을 낮추기 위한 복지 및 인사관리의 모색이 필요하다. 내부 근무자에 의한 범죄를 감소시키기 위하여 경찰과 연계하여 배치된 경비원에 대한 신상 변동이 있을 때 그 정보를 제공받을 수 있는 협조시스템 구축이 필요하다.
이 논문의 연구 목적은 한국 지리학계에서 이루어진 지리공간분석 및 모델링 분야의 연구를 개관하는 것이다. 여기에서 지리공간분석과 모델링이라는 분야는 공간데이터분석 및 공간통계학, 공간최적화, 지오시뮬레이션 관련 연구를 의미하는 것으로 한정한다. 한국의 지리공간분석과 모델링 분야는 컴퓨터 혹은 분석 지도학과 GIS가 도입된 1990년대의 초기 단계를 거쳐, 관련 연구 논문이 쏟아진 2000년대의 성장 단계로 이행했으며, 현재 성숙 단계를 향해 진화하고 있다. 공간데이터분석과 공간통계학 분야에서는 공간적 포인트 패턴 데이터, 에이리어 데이터, 지구통계학적 데이터, 공간적 상호작용 데이터에 대한 다양한 연구가 이루어져 왔다. 공간최적화 분야에서는 시설물 입지문제, 구획문제, 경로설정 문제 등에 대한 모델의 개발 및 적용과 관련된 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 지오시뮬레이션 분야에서는 셀룰라 오토마타와 관련된 연구가 대부분을 차지하고 있는 것에 비하여, 에이전트 기반 모델링은 이제 시작단계에 있다. 이 모든 연구 성과들 중 몇몇은 표준 기법의 단순한 적용을 넘어 방법론적 진보를 이끌어 낸 것으로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.