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김치에서 분리한 Lactococcus lactis 균주의 항리스테리아 활성 및 부분 정제된 박테리오신의 특성 (Anti-listeria Activity of Lactococcus lactis Strains Isolated from Kimchi and Characteristics of Partially Purified Bacteriocins)

  • 손나연;김태운;육현균
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.97-106
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    • 2022
  • L. monocytogenes는 그람양성의 대표적인 식중독균 중 하나로 치명률이 대단히 높으며 대부분의 식중독균과 달리 저온에서도 생육 가능하여 냉장 보관된 식품에서도 식중독을 발생시킬 수 있다. 이에 따라 식품의 제조, 가공 및 유통과정에서 다양한 물리, 화학적 방법이 사용되고 있지만, 이러한 방법은 식품의 품질 변화를 초래하고 합성보존제에 대한 소비자의 인식 등으로 적용에 한계가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 식품의 미생물적 안전성 향상을 위해 김치에서 분리된 LAB의 항리스테리아 활성을 분석하여 천연항균제로서 활용 가능성을 평가하였다. Agar overlay 방법으로 김치에서 분리된 총 36종(Lactobacillus속, Weissella속, Lactobacillus속, Lactococcus속)의 유산균에 대한 항리스테리아 활성을 분석한 결과 L. lactis NJ 1-10과 NJ 1-16이 가장 항리스테리아 활성이 높은 것으로 나타났다. 항리스테리아 활성을 정량적으로 분석하기 위해 NJ 1-10과 NJ 1-16을 각각 L. monocytogenes와 BHI broth에서 공동 배양한 결과, 20시간 만에 L. monocytogenes를 3.0 log CFU/mL 감소시켜 검출한계 이하까지 균수가 감소하였다. 두 LAB균주 모두 24개의 L. monocytogenes 혈청형에 대해 저해환의 크기는 조금씩 다르지만 모두 항리스테리아 활성을 보였다. NJ 1-10과 NJ 1-16의 부분 정제된 박테리오신 모두 proteinase-K 처리에서 항리스테리아 활성이 소실되어 항균물질이 단백질의 박테리오신임을 확인하였다. 부분 정제된 박테리오신의 열에 대한 안정성은 NJ 1-10과 NJ 1-16 모두 60℃ 및 80℃에서 비교적 안정했지만, 100℃에서 60분과 121℃에서 15분 처리로 활성이 완전히 소실되었다. pH의 안정성의 경우, pH 4.01에서 활성이 가장 안정하였고 pH가 높아질수록 그 활성이 감소하는 경향을 나타내었으나, 활성이 완전하게 소실되지는 않았고, 유기용매 안정성은 acetone, ethanol, methanol에 비교적 안정한 활성을 보였으나 chloroform 처리 시 활성의 정도가 감소하였지만 완전히 소실되지는 않았다. 따라서 본 연구의 결과, NJ 1-10과 NJ 1-16이 생산하는 박테리오신은 L. monocytogenes를 효과적으로 저감시켰으며, 열, pH, 유기용매에 대해 비교적 안정하여 식품에 존재하는 리스테리아균 제어를 위한 천연항균제로서의 잠재적인 가능성이 있음을 확인하였다.

KB-BERT: 금융 특화 한국어 사전학습 언어모델과 그 응용 (KB-BERT: Training and Application of Korean Pre-trained Language Model in Financial Domain)

  • 김동규;이동욱;박장원;오성우;권성준;이인용;최동원
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.191-206
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    • 2022
  • 대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

A Study on Intelligent Skin Image Identification From Social media big data

  • Kim, Hyung-Hoon;Cho, Jeong-Ran
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권9호
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    • pp.191-203
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    • 2022
  • 화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

중국 대학교 태권도 지도자의 변혁적 리더십이 팀응집력과 팀성과의 영향 관계 (The relationship between team cohesion and team performance of the transformative leadership of Taekwondo leaders at Chinese universities)

  • 우한;곽한병;손한빈;이재우
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권4호
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    • pp.253-261
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 중국 대학 태권도 지도자의 변혁적리더십와 팀응집력 및 팀성과의 관계를 규명하는데 있다. 구체적으로는 변혁적리더십이 팀응집력 및 팀성과에 미치는 영향과 팀응집력이 팀성과에 미치는 영향을 규명하며, 나아가 변혁적리더십과 팀성과의 관계에서 팀응집력의 매개효과를 검증하는데 있다. 연구목적을 달성하기 위하여 중국 대학의 태권도 지도자를 모집단으로 설정한 다음 총 350명을 표집하였다. 이 연구에서 사용한 측정도구는 설문지로서 인구통계학적 특성에 관한 항목 5개 문항, 변혁적리더십에 대한 총 19개 문항, 팀응집력에 대한 10개 문항, 팀성과 4개 문항으로 구성하였다. 설문지의 타당도는 탐색적 요인분석을 통해 검증되었으며, 신뢰도는 신뢰도 분석을 통하여 검증하였다. 설문지의 신뢰도 Cronbach's α는 변혁적 리더십의 경우 α=0.755-0.799, 팀응집력의 경우 α=0.848, 팀성과의 경우 α=0.740으로 나타났다. 자료처리 방법은 SPSS WIN을 활용하여 탐색적 요인분석 및 신뢰도 분석, 일원분산분석(One-Way ANOVA), 다중회귀분석이 사용되었다. 이상과 같은 연구방법 및 절차를 통해 도출한 결론은 다음과 같다. 첫째, 중국 대학 태권도 지도자의 변혁적리더십은 팀응집력에 영향을 미쳤다. 둘째, 중국 대학 태권도 지도자의 변혁적리더십은 팀성과에 영향을 미쳤다. 셋째, 중국 대학 태권도 지도자의 팀응집력은 팀성과에 영향을 미쳤다. 넷째, 중국 대학 태권도 지도자의 변혁적리더십은 팀성과에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라, 팀응집력을 통하여 간접적인 영향을 미친다. 따라서 지도자의 변력적리더십을 통해 중국 태권도 선수들이 최고 경기를 위한 팀응집력과 팀성과에 영향을 줌으로써 경기력 향상에 도움이 될 것으로 사료된다.

The Trend of Cigarette Design and Tobacco Flavor System Development

  • Wu, Jimmy Z.
    • 한국연초학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.67-73
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    • 2002
  • In light of addressing consumer health concern, coping with anti-tobacco movement, and promoting new product, tobacco industry is actively pursuing to make a new generation of cigarettes with low tar and nicotine deliveries, and less harmful substances. Low tar and low nicotine cigarettes increases their market shares dramatically world wide, especially in KT&G, multinational tobacco companies, EU countries, even in China regulated by CNTC to set up yearly target to lower tar and nicotine deliveries. On the other hand, to design a new cigarette with reduced harmful substances begins to gain speed. The "modified Hoffmann list" publishes thirty plus substances in tobacco leaf and main smoke stream, which is the prime suspect causing health problems. Various ways and means are developed to reduce such components including new tobacco breeds, new curing method, tobacco leaf treatment before processing, selected filtration system, innovated casing system to reduce free radicals, as well as some non conventional cigarette products. In TSRC held this year, the main topic is related to reduce tobacco specific nitrosamines in tobacco leaf. The new generation of cigarette is in the horizon. It still needs a lot help to produce commercial products with satisfied taste and aroma characters. The flavor industry is not regulated by many governments demanding which ingredients might or might not be for tobacco use. However, most of the cigarette companies self impose a list of ingredients to guide flavor suppliers to design flavors. Unfortunately, the number of ingredients in those lists is getting shorter every year. It is understandable that the health is not the only reason. Some cigarette companies are playing safe to protect the company from potential lawsuit, while others are just copying from their competitors. Moreover, it is obvious that it needs more assistance from casings and flavors to design new generation of cigarettes with missing certain flavor components in tobacco leaf and main smoke stream. These flavor components are either non-existed or at lower level at new form of cured tobacco leaf or filtered in the main smoke stream along with reduced harmful substances. The use of carbon filters and other selected filtration system poses another tough task for flavor system design. Specific flavor components are missing from the smoke analysis data, which brings a notion of "carbon taste" and "dryness" of mouth feel. It is ever more demanded by cigarette industry to flavor suppliers to produce flavors as body enhancer, tobacco notes, salivating agents, harshness reducer, and various of aromatic notes provided they are safe to use. Another trend is that water based flavor or flavor with reduced ethanol as solvent is gaining popularity. It is preferred by some cigarette companies that the flavor is compounded with all natural ingredients or all ingredients should he GMO free. The new generation of cigarettes demands many ways of new thinking process. It is also vital for tobacco industry. It reflects the real needs for the consumers that the cigarette product should be safe to use as well as bearing the taste and aroma characters smokers always enjoyed. An effective tobacco flavor system is definitely a part of the equation. The global trend of tobacco industry is like trends of any other industries lead by consumer needs, benefited with new technology availability, affected by the global economy, and subjected for various rules and regulations. Anti-tobacco organizations and media exceptionally scrutinize cigarette, as a legal commercial product. Cigarette is probably the most studied commercial product for its composition, structure, deliveries, effects, as well as its new developmental trend. Therefore, any new trend of cigarette development would be within these boundaries. This paper is trying to point out what it would be like for tobacco industry in the next few yews and what concerns the tobacco industry. It focuses mostly on the efforts to produce safer cigarettes. It is such a vital task for the tobacco industry and its affiliate industries such as cigarette papers, filters, flavors, and other materials. The facts and knowledge presented in this paper might be well known for the public. Some of the comments and predictions are very much personal opinion for a further discussion.

딥러닝 기반 옥수수 포장의 잡초 면적 평가 (Deep Learning Approaches for Accurate Weed Area Assessment in Maize Fields)

  • 박혁진;권동원;상완규;반호영;장성율;백재경;이윤호;임우진;서명철;조정일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.17-27
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    • 2023
  • 포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조 개발 (Development of deep learning structure for complex microbial incubator applying deep learning prediction result information)

  • 김홍직;이원복;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.116-121
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    • 2023
  • 본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(108 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 108으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.

라이프케어의 피부미용 NCS기반 자격 L3수준의 교육 중요도 연구 (An Importance Analysis on the NCS-Based Skin Care Qualification L3 Level of Education in Life Care)

  • 박채영;박정연
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.263-271
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    • 2019
  • 최근 교육훈련기관과 산업체의 수요에 필요한 지식이 불일치하는 인력 미스매치(miss match)의 현상은 신입 직원의 재교육과 취업을 위한 사교육 비용 증가로 전이되어 결과적으로는 개인의 직무수행 능력 저하와 취업 역량 저조는 물론 국가 차원에서도 경제적, 물질적 낭비의 원인이 되고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 실무에서 바로 활용이 가능하고 산업체에서 추구하는 인재양성을 목표로 국가에서 지정하는 직무 능력의 표준점을 구한 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)이 개발되었으며, 이러한 시대적 흐름과 맞물려 NCS를 기반 한 자격제도까지 등장하게 되었다. 따라서 본 연구는 교육기관에서 NCS와 NCS기반 자격에서 제시하고 있는 수준에 맞춰 학교급별로 교육과정을 편성 운영하고 있는 현 시점에서 NCS기반 자격에서 제시하고 있는 수준의 전반적인 점검을 위하여 피부미용 분야 NCS기반 자격 중 피부관리 L3수준의 능력단위와 능력단위 요소의 중요도 및 우선순위를 도출하였으며, 이를 통해 산업계에서 요구하는 직무 수준별 전문인력 양성에 필요한 교육과정 개발의 기초자료로 제공하고자 시도되었다. 본 연구는 현장 전문가집단, 교육 전문가집단으로 구성하였으며, L3수준의 능력단위와 능력단위 요소에 대한 요구분석을 위해 AHP 설문 기법을 실시하였다. 또한 AHP 분석을 위한 통계처리는 데이터 코딩(data coding)과 데이터 크리닝(data cleaning) 과정을 거쳐, SPSS(Statistical Package for Social Science) ver. 21.0 통계 패키지 프로그램과 AHP전용 솔루션인 Expert Choice 2000을 활용하였다. 그 결과 현장 전문가집단, 교육 전문가집단의 의견이 부분적으로 차이를 보였다. 이는 전문적인 능력을 갖춘 현장맞춤형 인재 양성을 목표로 변화하고 있는 현 시점에서, 교육훈련기관과 산업현장의 불일치를 해소해야함을 시사하고 있으며, 해결 방안으로는 산업현장에서 요구하는 인재상과 접목시켜 산업현장의 직무와 교육기관의 표준화된 교육이라 할 수 있다.

한국농수산대학 졸업생 영농정착 성공 사례집의 Text Mining - 주요단어의 빈도 분석 및 word cloud - (Text Mining of Successful Casebook of Agricultural Settlement in Graduates of Korea National College of Agriculture and Fisheries - Frequency Analysis and Word Cloud of Key Words -)

  • 주진수;김종숙;박석영;송천영
    • 현장농수산연구지
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    • 제20권2호
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    • pp.57-72
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    • 2018
  • 본 연구는 한농대에서 발간하는 청년 농어업인들의 우수한 영어·영농 정착사례에서 의미 있는 정보를 추출하고자 프로그램 R의 Text mining으로 주요단어를 추출하고 시각화를 위하여 word cloud를 작성하였다. 먼저 전체 표본에 대한 text mining 결과에서는 '대표', '이사', '생각', '자신', '시작', '마음', '노력' 등이 상위 50개 핵심 단어 가운데 빈도수가 높게 나타난 단어들이다. 이는 젊은 농부들이 회사의 경영주가 되기 위해서거나 또는 경영주로서 그들 스스로 생각하고 판단하고 추진하는 능력을 갖추고 있음을 표현이며 자기의 꿈을 버리지 않고 스스로 꿈꾸는 일을 헤쳐 나가는 모습의 표현이라 할 수 있다. '아버지', '부친' 및 '부모님' 등의 단어 빈도수가 높은 것은 부모협농과 승계농의 비율이 높은 경영형태의 영향이라 할 수 있으며, '한국농수산대학', '대학', '졸업', '공부' 등의 단어는 이들의 높은 교육의식을 나타낸 결과이며, '유기농'과 '친환경' 의 단어는 우수사례자들의 친환경 농업에 대한 관심도를 나타낸 결과라 할 수 있다. 또한 '판매', '체험' 등의 6차산업 관련어는 농어업·농어촌을 활성화시키기 위한 이들의 노력을 나타내는 결과라 할 수 있다. 한편 '인터넷', '블로그', '온라인', '홈페이지', 'SNS', 'ICT', '융복합' 및 '스마트' 등의 단어들은 비록 상위 50위 안에는 없었으나 이들 단어들이 빠지지 않고 추출된 결과는 영어·영농의 과학화·첨단화에 청년농부들의 관심이 높아지고 있음을 알 수 있었다. 다음으로 품목별 샘플에 대하여 빈도수가 상위 50위 이내인 주요단어를 그룹화 한 결과로서 축산, 채소 및 수산은 '시설', 식량작물은 '장비', '기계' 등의 빈도수가 높게 나타냈다. '친환경'은 채소작물과 식량작물에서 나타났으며, '유기농'은 채소, 식량작물, 과수에서 나타났다. 식량작물에서는 '우렁이'가 추출되었으며, 우수농수산물을 의미하는 '인증'은 수산에서만 나타났다. '6차산업' 관련단어로 '생산'은 모든 계열, '가공', '유통'은 과수, '체험'은 채소, 식량작물 및 과수에서 나타났다. 그리고 텍스트 마이닝으로 추출한 단어를 시각화하기 위하여 전체 샘플과 각 품목별로 word cloud를 작성하여 구조화되지 않은 비정형 텍스트인 우수사례들이 내포하고 있는 의미를 글자의 크기로 알 수 있도록 나타냈다.

원격탐사 기법 적용을 통한 대청호 상류 유입 부유쓰레기 조사 및 현존량 추정 연구 (Application of Remote Sensing Techniques to Survey and Estimate the Standing-Stock of Floating Debris in the Upper Daecheong Lake)

  • 김영민;장선웅 ;김흥민;김탁영;박수호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.589-597
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    • 2023
  • 집중호우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 악영향을 주고 있으나 집적 구역과 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 중부권 최대 상수원인 대청호를 대상으로 집중호우 시기에 하천 내로 유입되는 부유쓰레기의 효율적인 모니터링 방안과 현존량을 추정하기 위해 원격탐사 기법 적용 방안을 제안하였다. 대청호 수역에서 발생하는 부유쓰레기의 실태 조사를 위해 저궤도 위성통신 단말기가 탑재된 위치 추적 부이를 활용하여 이동 경로와 거동 특성을 파악하였으며, 드론 영상을 활용하여 부유쓰레기의 잠재적 집적 구역과 현존량을 추정하고자 하였다. 위치 추적 부이는 3일간 누적강우량이 200-300 mm 이상 증가하는 시기에 빠르게 이동하였다. 가장 긴 이동거리를 나타낸 호탄교의 경우 하루동안 약 72.8 km를 이동하였고 이때 최대 이동속도는 5.71 km/h를 나타냈다. 집중호우 이후 드론 영상을 활용하여 부유쓰레기의 현존량을 산출한 결과, 658.8-9,165.4 ton을 나타냈으며, 석호리 수역에서 가장 많이 발생하였다. 본 연구에서는 위치 추적 부이와 드론 영상을 통해 부유쓰레기 주요 집적 우심 구간을 파악할 수 있었으며, 전통적인 모니터링 방안보다 기동성, 신속성이 우수한 원격탐사 기반 모니터링 방법은 향후 집중호우 시기에 다량으로 유입되는 부유쓰레기의 수거, 처리 부담 비용을 절감하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.