• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.43-52
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• 2024

최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권3호
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• pp.27-45
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• 1990

이촌향도형(離村向都型) 인구이동(人口移動) 농촌지역경제(農村地域經濟)에 미치는 영향(影響)에 관해 두가지 상반(相反)된 견해(見解)가 있다. 신고전학파적(新古典學派的) 낙관론(樂觀論) 따르면 이농현상(離農現象)은 농촌지역(農村地域)의 소득(所得)이나 후생수준(厚生水準)을 저해(沮害)하지 않는다고 보는 반면 Lipton (1980)은 그 반대의 견해(見解)를 취하고 있다. 본고(本稿)에서는 비교역재(非交易財)(nontraded goods)에 대한 국제무역이론(國濟貿易理論)과 화란병(和蘭病)(Dutch Disease)의 이론(理論)을 원용하여 농촌(農村)에서 도시(都市)로의 인구이동모형을 개발했다. 이 모형은 이농인구이동(離農人口移動)이 농촌지역(農村地域)의 소득(所得)과 후생수준(厚生水準)을 저해(沮害)한다는 점에서는 Lipton의 견해(見解)와 일치하나 소득(所得)을 감소(減少)시키는 요인들은 Lipton의 모형(模型)에서 지적(指摘)된 것들과는 다르다. 본고(本稿)는 이농현상(離農現象)이 농촌소득(農村所得)을 감소(減少)시키는 이유가 농업생산성(農業生産性)의 하락(下落) 때문이 아니라 농촌노동 및 소비인구의 격감으로 인한 농업부문(農業部門)의 이윤감소(利潤減少)와 농촌(農村) 서비스부문(部門)와 쇠퇴(衰退)때문이라고 주장한다. 1966, 1970, 1975, 1980 및 1985년의 한국인구(韓國人口)센서스 통계자료(統計資料)를 이용하여 주요가설(主要假說)들에 대해 실증분석(實證分析)을 한 결과 신고전학파(新古典學派)의 주장(主張)이나 Lipton의 견해(見解)보다 본(本) 연구모형(硏究模型)의 설명력(說明力)이 더 높은 것으로 밝혀졌다.