• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.933-948
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• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권1호
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• pp.53-66
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• 2018

지면반사도 정보는 열평형 및 환경/기후 모니터링에 중요하다. 본 연구에서는 정지궤도위성의 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) 관측에서 300-500 nm 파장 영역의 지면반사도 산출 시에 오차 유발 요소에 대한 민감도를 조사하였다. 장차 GEMS 지면반사도 산출 시에 오차 분석을 위하여 극궤도 위성의 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS; 공간 해상도 $1km{\times}1km$) 자료 및 Ozone Mapping Instrument (OMI; $12km{\times}24km$) 자료 그리고 복사전달모델 수치실험도 분석에 사용하였다. 본 연구에서 오차 유발 요소는 구름, 레일리 산란, 에어로졸, 오존 그리고 지면 특성이다. GEMS 저해상도($8km{\times}7km$)에서의 구름 탐지율은 MODIS 대비 약 79%이었으나, GEMS 화소의 운량이 40% 이하에서는 상대적으로 낮았다. 이러한 경향은 구름 이외의 다른 효과(에어로졸, 지면 특성)로 인하여 주로 발생하였다. RGB 영상과 복사전달모델 계산을 기초로 조사된 레일리 산란 효과는 육지에 비하여 해양 지역에서 뚜렷하였다. 지면반사도가 0.2보다 작은 경우에 위성관측 대기상단 반사도는 에어로졸 양에 비례하였으나, 0.2보다 큰 경우에는 그 반대 경향을 보였다. 또한 에어로졸 양에 의한 지면반사도 산출 오차는 자외선 영역에서 파장에 따라 급격하게 증가하였으나, 가시광선에서는 일정하거나 다소 감소하였다. 오존 흡수는 자외선 영역(328-354 nm) 중 328 nm에서 가장 크게 나타났다. 지면반사도가 0.15인 육지 경우에 음의 오존전량 아노말리(-100 DU)로 인한 지면반사도 산출 오차는 +0.1이었다. 본 연구는 GEMS 위성관측을 이용한 지면반사도 원격탐사의 정확도를 높이는데 기여할 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제14권6호
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• pp.103-117
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• 2019

1997년 IMF 외환위기의 불확실한 경기 상황 속에서 (주)현성테크노는 완성 자동차 품질의 필수적 요소 중 하나인 프레스금형을 바탕으로 창업하였다. 이후, 현성테크노는 내수시장을 기반으로 빠른 성장을 하였으나 점차적으로 국내 금형시장의 포화상태와 금형산업의 성장 한계점에 직면하게 되었다. 이에 현성테크노는 국내 금형산업의 성장에만 안주하지 않고 적극적인 해외 투자를 통해 해외현지화 전략과 작은 기업이 큰 기업을 인수하는 독특한 인수 전략을 전개하였고 결국, 이를 통해 5개의 계열사를 가진 글로벌 복합기업으로 도약할 수 있었다. 현성테크노가 중소 제조기업에서 글로벌 복합기업으로 도약할 수 있었던 가장 큰 이유는 '보아뱀 인수 전략'의 성공 때문이다. 현성테크노의 인수 전략은 단순한 인수 사례가 아닌 2차 협력사가 1차 협력사를 인수한 국내 사상초유의 성공 사례이다. 현성테크노는 해외현지화 전략과 보아뱀 인수 전략의 성공을 통해 1999년 연 매출 10억원에서 2017년 연 매출 223억의 기업으로, 인수한 자회사인 현성오토텍은 2005년 연 매출 50억원에서 2017년 연 매출 430억원의 기업으로 성장하였다. 또한, 현재 현성테크노는 10객 30여개의 글로벌 회사와 거래를 하고 있으며, 매출의 70%를 해외수출을 통해 이루고 있다. 오늘날, 저성장의 경제 환경 속에서 대다수 중소기업이 성장의 어려움을 겪고 있는 상황에서 본 연구는 현성테크노의 성장 과정을 창업, 해외진출, 기업인수, 사업 다각화 등으로 나누어 분석하고 이에 따른 시사점을 제시하는 데에 목적이 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제9권1호
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• pp.50-59
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• 2006

현재의 응력장내에서 단층 재활성화를 야기하는데 필요한 공극압의 증가를 추정함으로써 재활성화 위험도를 결정하는 FAST(단층 분석 확인 기술)를 이용해 Gippsland Basin의 단층 재환성의 위험도가 계산되었다. Gippsland Basin의 응력 형태는 주향이동단층과 역단층의 경계부근으로서 즉, 최대 수평 압력$({\sim}40.5\;MPa/km)$ > 수직 압력(21 MPa/km) ${\sim}$ 최소 수평 압력(200 MPa/km)이다. 공극압은 Golden Beach Subgroup의 Campanian volcanics 상부에서 정수압이다. 여기에서 결정된 NW-SE 최대 수평 응력 방향$(139^{\circ}N)$은 이전의 측정값들과 대체로 일치하고 Gippsland Basin에서의 NW-SE 최대 수평 응력 방향을 입증한다. Gippsland Basin의 단층 재활성화 위험도는, cohesionless fault$(C=0;\;{\mu}=0.65)$와 healed fault$(C=5.4;\;{\mu}=0.78)$, 두 가지 단층 강도 시나리오를 이용해서 계산되었다. 상대적으로 높고 낮은 재활성화 가능성을 가진 단층들의 방향은 cohesionless fault 와 healed fault 모두에 대해 거의 동일하다. NE-SW 주향방향의 큰 각을 가진 단층들은 현재의 응력상태하에서는 재활성화 가능성이 거의 없다. SSE-NNW 과 ENE-WSW 방향의 큰 각을 가진 단층들이 단층 재활성화 위험도가 가장 높다. 부가적으로 NE-SW 주향 방향의 작은 각을 가진 단층(thrust 단층)은 상대적으로 높은 재활성화 위험도를 가지고 있다. 최적 방향 단층들에 대한 가장 높은 재활성화 위험도는 cohesionless fault에 대해서는 추정 공극압의 3.8MPa$({\sim}548psi)$ 증가(Delta P), healed fault에 대해서는 15.6MPa 증가에 해당된다. 이 논문에서 제시된 단층 재활성화 분석으로부터 얻은 공극압 증가의 절대값은 지구역학적인 모델(원위치 응력과 암석 강도 자료)에서의 불확실성으로 인해 큰 오차를 수반한다. 특히, 최대 수평 응력 강도와 단층 강도 자료는 좁은 범위에 한정되어 있지 않다. 그러므로 단풍 재활성화 분석은 저류층 내에서 최대로 허용할 수 있는 공극압 증가를 직접 측정하는데 사용될 수 없다. 이러한 종류의 단층 재활성화 분석은 단지 단층 재활성화의 상대적인 위험도의 평가에 사용될 수 있을 뿐이고, 재활성화에 앞서 단층이 견딜 수 있는 공극압 증가의 최대 허용치를 결정하는데는 사용할 수 없다고 주장하고자 한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제26권4호
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• pp.197-206
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• 2014

본 연구의 목적은 해수면상승에 따른 연안침식을 평가하는 데 있으며, 미래 해수면상승에 따른 해안후퇴율을 산정하였다. 해안후퇴율은 23개 사빈해안(동해안 12개소, 남해안 5개소, 서해안 6개소)에 대하여 각 해안별 3개의 단면자료를 이용하여 평가하였다. 본 연구에 적용한 방법은 평형해빈단면이론이며, 우리나라 해안에서의 적용성을 파악하기 위하여 15개 해빈단면에서 검토하였다. 미래 해수면상승의 4가지 시나리오는 38 cm, 59 cm, 75 cm 그리고 100 cm가 적용되었다. 결과적으로 우리나라 해안에 대한 해안후퇴율은 38 cm 해수면상승시 43.7%, 59 cm일 경우 60.3%, 75 cm일 경우 69.2%, 그리고 100 cm일 경우에는 80.1%로 나타났다. 동해안의 해안후퇴율은 38 cm 해수면상승시 29.6%, 59 cm 상승시 45.1%, 75 cm 상승시 56.0%, 그리고 100 cm 상승시 69.9%로 나타나 남해안(51.9%, 67.6%, 77.2%, 87.3%)과 서해안(53.8%, 71.0%, 78.5%, 86.4%)의 해안후퇴율 보다 상대적으로 낮게 나타났다. 우리나라의 모든 사빈해안은 해수면상승이 증가함에 따라 취약해지는 것으로 평가된다. 본 연구의 평가결과는 미래 기후 시나리오와 마찬가지로 평가모델의 한계, 해빈단면의 시공간적 자료부족 등의 불확실성을 내포하고 있다. 따라서, 우리나라 사빈해안의 특성을 파악하기 위한 지속적이고 통합적인 모니터링과 더불어 해안침식에 대한 과학적 불확실성을 줄이는 연구들이 지속적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• 생태와환경
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• 제48권3호
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• pp.147-152
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• 2015

본 연구는 Kjeldahl 증류법을 이용하여 암모니아성 질소 및 질산성 질소의 안정동위원소 분석법을 연구하였으며, 건조방법 및 시료 농도 범위에 따른 분석값의 변화에 대하여 고찰하였다. 표준시료를 다양한 농도 범위 (0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, $10mgL^{-1}$)로 조제하여 질산성 및 암모니아성 질소 안정동위원소비 ($^{15}NH_4-N$, $^{15}NO_3-N$)를 분석한 결과, $^{15}NH_4-N$는 $0.1{\sim}10mgL^{-1}$의 농도 범위에서 측정 가능하였으며 (${\pm}0.2$‰)$^{15}NO_3-N$는 $0.4{\sim}10mgL^{-1}$의 농도 범위에서 측정 가능하였다 (${\pm}0.3$‰). Kjedahl 증류법으로 얻어진 시료를 건조할 경우 오븐건조는 질소 안정동위원소비가 2.2‰의 큰 변화를 보이지만, 동결건조는 0.5‰의 작은 차이를 보이므로 동결건조방법이 적합하였다. 실증연구 일환으로 한강 수계 중권역의 한 지천에서 암모니아성 질소 ($NH_4-N$) 및 질산성 질소 ($NO_3-N$)의 안정동위원소비를 이용하여 질산염의 기원을 추적해 보았다. 지천이 흘러가는 방향을 중심으로 상류, 하수처리 방류장, 하류로 구분하고 각각의 $^{15}NH_4-N$, $^{15}NO_3-N$ 안정동위원소비를 분석하였다. 상류에서 질산염의 $^{15}NO_3-N$, $^{15}NH_4-N$ 값이 가볍게 나타나지만 (2‰, 8‰), 특성이 다른 질소화합물의 방류수 (23‰, 14‰)가 유입되면서 하류 (21‰, 11‰)에 영향을 주는 것으로 여겨진다. 본 연구를 통하여 수행된 $^{15}NH_4-N$, $^{15}NO_3-N$ 안정동위원소비 분석법은 수생태계로 유입되는 다양한 질소 기원을 파악하여 효율적인 수질 관리를 위한 중요 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다. 다만 이와 같은 기법을 적용하기 위해서는 추후 유역 오염원의 대표값 (end member)의 조사를 통하여 지속적인 자료구축이 이루어져야 할 것이다.