하천 주변 친수구역 조성, 4대강 사업 등과 같은 하천정비 사업으로 인해 하천의 흐름특성은 계속적으로 변동하고 있으며, 각종 오염물질 유입으로 인한 수질사고의 위험이 높아지고 있다. 수질사고 발생시 하천의 흐름특성을 고려해 오염물질의 농도 및 도달시간을 예측해 신속한 방제작업으로 하류로의 영향을 최소화해야한다. 이러한 오염물질의 거동을 추적하기 위해서는 하천의 구간별 확산계수, 분산계수 산정이 필요하며 그중 분산계수는 용존성 오염물질의 확산범위 해석에 사용된다. 오염물질의 거동을 추적하기 위한 기존 실험적 연구사례들은 많은 인력과 비용이 소요되고, 한정적인 장비의 운용으로 공간적으로 높은 해상도의 자료 취득이 어려웠다. 최근에는 RGB드론을 이용한 오염물질의 추적연구가 수행되었지만, RGB영상 역시 분광정보를 한정적으로 수집한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 연구들의 한계점들을 보완하기 위해 드론을 활용한 원격탐사 플랫폼에 초분광센서를 탑재하여 기존 접촉식 측정보다 시간적, 공간적으로 고해상도의 자료를 수집하였다. 수집된 시공간(Spatio-temporal) 초분광영상을 활용해 추적자의 농도를 산정하고, 횡분산계수를 도출하였다. 향후 연구를 통해 드론 플랫폼의 한계를 극복하고, 분산계수 산정 기술을 고도화하면 수계로 유출되는 각종 오염물질의 감지 및 다양한 수질항목 및 하천인자의 변화량 감지가 가능할 것으로 기대된다.
원격 교육에 관한 연구는 교육 공학의 일반적 관점에서 볼 때 비교적 활발히 이루어지고 있는 편이지만, 수학 교육과 관련해서는 관련 연구를 찾아보기 어렵다, 열린 교육과 관련하여 원격 교육은 기본적으로 ① 원거리 교실 모델, ② front-end 체제 설계의 두 가지 수업 유형을 고려할 수 있으며, 여기에 새로운 원격 교육 모델로서 ③ 지식 구축 모델, ④ 자료에 기초한 교육모델로 나누어 볼 수 있다. 원격 수학 학습 시스템의 구성 요소는 크게 나누어 S/W, C/W와 H/W로 구분할 수 있다. 원격 교육 시스템이 보다 높은 질의 수학 교수-학습의 효과를 거두게 하기 위하여서는 기본적인 강의를 보조하는 text는 물론 graphics, animation, video, audio 등의 복합적인 다중모드(multimode)의 정보 매체로 표현된 자료를 제공하는 multimedia를 활용하는 H/W와 S/W가 절대적으로 필요하다. 원격 교육 시스템에 멀티미디어를 적용한 실제 예를 들어보면 MIPOS, SDS의 원격 교육 시스템, 내촌 초등학교의 원격 교육 시스템, 두레 멀티미디어 응용 개발 플랫폼 등을 들 수 있다.
이 연구는 디지털 환경 변화에 대응하기 위해 수익구조를 온라인으로 전환하고 팬덤 기반 마케팅을 강화하는 국내 팬덤 커머스 플랫폼을 대상으로 케이팝 콘텐츠 업데이트 주기와 가격의 변화가 소비자 구매 의사에 영향을 주는지에 관한 실증연구이다. 이를 위해 팬덤 플랫폼 전문가를 대상으로 FGI를 실시하고 이를 기반으로 디자인한 결합분석을 활용하여 설문조사를 수행하여 콘텐츠 업데이트 선호주기에 따른 가격탄력성의 차이를 확인하였다. 그 결과 케이팝 콘텐츠 가격탄력성의 비탄력적인 특성을 확인할 수 있었으며 콘텐츠 업데이트 선호주기에 따른 가격탄력성의 변화는 통계적으로 유의하지 않았다. 이 연구는 앞으로 성장하게 될 팬덤 커머스 시장의 마케팅 전략을 세우는데 활용할 기초자료를 제공한다.
위성에서 나오는 자기잡음(magnetic noise)을 줄이는 것은 위성탐사에서 자력계의 성능을 향상시키는 중요한 방법 중의 하나이다. 자기잡음(magnetic noise)를 줄이는 방법 중의 하나가 위성에서 붐(boom)을 길게 뽑아내는 것이나, 이것은 높은 비용과 위성 운용 난이도 측면에서 선호하지 않는 방법이다. 그래서 많은 경우, 자기장 데이터 산출 후에 측정 데이터 세트에서 위성 플랫폼의 자기 간섭을 제거하는 것이 널리 사용된다. 본 연구에서는 붐 없이 태양전지판에 2개 그리고 본체 1개씩 각각 설치된 자력계(magnetometer)에서 관측한 자기잡음(magnetic noise)을 제거하는 알고리즘을 소개하고자 한다.
SNAP(SeNtinel's Application Platform)은 유럽우주국이 개발한 공개 소프트웨어로서, SAR(Synthetic Aperture Radar)와 광학위성을 포함한 Sentinel 위성 시리즈에서 얻은 자료를 처리하는 여러개의 Toolbox로 이루어져 있다. 이 중 S1TBX(Sentinel-1 ToolBoX)는 주로 Sentinel-1A/B 영상과 간섭기법을 처리하기 위한 프로그램으로, Graph Builder와 같은 흐름도 방식의 자료처리 기법을 제공하고 DEM(Digital Elevation Model) 자동다운로드 및 모자이크 등을 포함한 편리한 기능을 탑재하고 있다. 프로그램 업데이트가 매우 활발하여, 컴퓨터 메모리가 충분하다면 InSAR(Interferometric SAR)와 DInSAR(Differential InSAR)의 수행이 원활해 최근 전세계적으로 널리 이용되고 있다. S1TBX에는 또한 기존의 타 SAR 위성 자료 처리기능을 포함하고 있으며, 최근 버전 5 이후에는 KOMPSAT-5의 처리 기능도 추가되었다. 이 연구에서는 SNAP의 S1TBX를 이용하여 KOMPSAT-5 SAR 영상의 간섭기법을 처리한 예를 보여주고 있다. 몽골 Tavan Tolgoi 노천탄광에서는 2015년도에 KOMPSAT-5로 얻어진 DEM과 2000년에 얻어진 SRTM 1sec DEM의 차이를 분석한 결과, 15년 동안 최대 130미터 깊이를 채굴하였고 쌓아놓은 광석의 높이가 70미터를 넘는 것을 확인하였다. 남극 장보고기지 인근 빙하지역에서는 타 프로그램에서는 조석과 지형 InSAR 신호가 관찰 되었으나, 궤도오차 및 DEM 오차로 SNAP으로는 처리가 불가했다. 또한 이라크 사막지역에서 여러 장의 DInSAR 영상이 만들어졌으나 시스템 오차로 보이는 줄무늬가 coherence 영상에 다수 발견되었다. StaMPS 적용을 위한 Stack은 궤도 오차 혹은 프로그램 버그로 인하여 불가했다. 최근 SNAP의 사용자가 급증하고 있고 업그레이드가 매우 빠르기 때문에 조만간 해결될 것으로 기대한다.
연구 생산성의 향상을 위해서는 최신의 정보를 빠르게 습득하는 것이 무엇보다 중요하다. 이를 위해 연구자들은 다양한 경로와 방법으로 정보 자원을 찾고 이를 연구개발 과정에서 활용하고 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 연구정보 생태계를 지원하기 위해 사이언스온(ScienceOn)이라는 과학기술 지식인프라 통합서비스를 개발하여 전문정보를 비롯하여 인프라 자원, 산업 및 기술 분석 자원들을 한곳에서 제공하고 있다. 이를 통해 다양한 정보와 서비스들의 연계와 융합을 통한 접근성과 활용성을 높여주고 있다. 본 연구에서는 과학기술 학술정보 통합서비스에 대한 최근 연구개발 동향과 과학기술 지식인프라들을 분석하여 이용 목적에 따라 묶음 형태로 활용이 가능한 추천 패키지서비스를 제안하였다. 과학기술 학술정보에 대한 연계 및 융합서비스를 통한 국가 R&D 생산성 향상을 기대해 본다.
세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.
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.
목적: 최근 보건의료 정책 결정은 근거에 기반하여 이루어지는 추세에 있으며, 말기암환자 정보시스템은 이러한 필요에 부응하기 위하여 개발되었다. 본 고에서는 말기암환자 정보시스템의 개발과정 및 6개월 데이터로부터의 통계 결과를 보고하고자 한다. 방법: 말기암환자 정보시스템의 입력항목은 실무 전문가들의 자문을 받아 개발되었으며, 이벨로스 임상연구관리시스템을 기반으로 구축하였다. 2009년 보건복지가족부에서 지정된 34개 암환자완화의료 기관에 2009년 1월 1일부터 6월 30일까지 등록된 환자들에 대한 정보가 수집되었다. 분석은 기술적 통계를 이용하였다. 결과: 총 2,940명의 전국적으로 대표성 있는 데이터로부터 아래와 같은 결과를 얻었다. 평균연령은 $64.8{\pm}12.9$ 세였고, 56.6%가 남자였다. 폐암(18.0%)이 가장 많았다. 2인 이상의 의사에 의하여 말기진단을 받은 경우는 50.3% 였으며, 입원 당시 말기라는 사실을 알고 있는 환자는 69.7%였고, 거의 절반에 가까운 환자가 특별한 의뢰 없이 입원하였다. 평균 통증 및 최고 통증은 입원 1주 후에 통계적으로 유의하게 감소하였다. 사망 퇴원한 환자가 73.4%였으며, 집으로 퇴원하는 경우는 13.3%에 불과했다. 1회당 평균 입원일수는 $20.2{\pm}21.2$일이었으며, 중위값은 13일이었다. 결론: 말기암환자 정보시스템의 운영을 통하여 완화의료 기관 이용 환자 및 가족의 특성, 서비스 제공에 관한 현황 등에 관한 전국적으로 대표성 있는 자료를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 국민안전에 큰 위협이 될 수 있는 화재, 지진 등 재난분야를 관리하는 공공 영역과 주로 재난 관련 세부기술들을 개발하는 민간 영역의 실감형 재난서비스 요구사항을 고려하기 위하여 공공과 민간 그룹별 전문가 AHP 설문분석을 진행하였다. 재난 및 공간정보 관련 분야 전문가 면담조사를 통하여 실감형 재난대응 서비스 항목 계층 구조를 설정하였으며, 설문의 일관성 지수는 0.058로 매우 양호한 수준으로 분석되었다. 중요도 평가 결과, 1계층의 경우 재난발생 긴급대응의 중요도가 가장 높았으며, 2계층의 경우 시민대상 상세 재난 상황 정보 알림, 관리자용 실시간 3차원 현장상황 제공, 유관기관 자동 정보연계 순으로 평가되었다. 그룹별 분석결과를 살펴보면, 공공은 시민(1순위), 관리자(3순위), 유관기관(2순위)에 재난상황 정보의 정확성(4, 6순위)을, 민간은 미래기술을 활용한 3차원 관제(1순위, 3순위, 5순위)에 대한 중요도를 가치있게 평가하였다. 이에 본 연구는 공공의 안전 우선 가치와 민간의 기술혁신 가치 요구에 상응하는 3D 안전상태정보 플랫폼 기반의 실감형 재난대응 서비스 구현방안을 제시하였다. 본 연구는 테스트베드 및 상용화 단계 시 기술 적용과 세부 시나리오 수립에 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다. 향후 실감형 재난대응 서비스의 실질적 적용 및 운영방안, 지자체 확산을 위한 재원 마련 및 정책적 지원방안 등의 후속연구가 진행되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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