• 산업융합연구
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• 제20권11호
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• pp.85-93
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• 2022

2019년 말 기준 전국의 총 인구는 51,849,861명 이며, 최근 5년간 세대 당 인구는 2015년 2.45명/세대에서 2019년 2.31명/세대로 연평균 1.52%의 감소를 보이고 있다. 여기서 연령대별 인구분포 현황을 살펴보면 65세 이상의 고령자 비율이 부산광역시가 18.2%로 가장 높았으며, 세종특별자치시가 9.4%로 가장 적은 것으로 나타났다. 특히 2019년 기준 교통약자에 대한 인구는 전국 15,219천 명으로 전국 인구대비 약 29.4%의 비율을 보이고 있다. 따라서 교통약자가 안전하고 편리하게 이동할 수 있도록 이동편의시설에 따른 이동권 확보가 중요하다. 이와 같은 배경 하에 본 연구는 안전하고 편리한 이동을 위한 교통약자중심의 교통복지시설에 가치를 두고, 특히 고령화 사회의 진입과 교통약자의 지속적인 증가에 대응하기 위한 방안을 제시함에 있어 대중교통시설인 교통복지시설이 교통약자에 미치는 영향을 분석하고 이에 대한 시사점을 제시하는 데 연구의 목적이 있다. 연구 방법은 주요선행연구와 전문가 설문조사를 통해 통계적 분석방법 결과를 제시하였다.

• 환경영향평가
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• 제32권4호
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• pp.203-213
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• 2023

우리나라 환경영향평가서의 대기모델 적용 실태를 조사하기 위하여 2021년부터 2022년까지 협의가 완료되어 환경영향평가정보지원시스템(EIASS)에 공개된 환경영향평가서를 분석한 결과 AERMOD가 89.0%로 가장 많이 사용되었다. AERMET과 AERMOD의 버전 불일치는 25.3%로 나타났으며, 산업단지 및 도시개발사업의 발생하는 오염물질 배출량 산정시 적용한 가동시간과 모델에 적용한 가동시간의 불일치는 50.6%로 나타났다. 군산지역의 단순 및 복잡지형에서 다양한 버전의 AERMET과 AERMOD 모델을 면오염원과 점오염원에 적용한 결과, AERMOD 버전 12(15181) 이후부터는 동일한 값을 나타내었다. 배출량은 24시간 가동을 기준으로 산정하고, 모델에는 주간 8시간 가동을 적용하는 가변 배출계수 옵션을 사용할 때, 예측농도는 단순 및 복잡지형에서 면오염원은 32.06~74.27%, 점오염원은 14.85~43.13% 축소되는 것으로 나타났다. 따라서 AERMOD 모델의 가변 배출계수 적용 오류를 방지하기 위해서는 환경영향평가서에 배출량 산정과정을 명확히 제시하고, 모델링 입력자료 구성에 대한 구체적인 설명이 요구되며, 환경영향평가 전문 검토기관에서는 보다 철저한 검토가 필요하다.

• 토지주택연구
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• 제14권3호
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• pp.145-155
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• 2023

최근 건설산업 분야에 BIM 기술의 활용이 보편화되면서 3D 모델과 실제 시공 부위의 오류 확인 등을 위해 다양한 객체 탐지 알고리즘들이 활용되고 있다. 객체 탐지 기술은 건축물, 교량, 터널 등 건설시설물의 종류에 따라 객체 특성이 상이하므로 객체 탐지 기술도 적절한 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 객체 탐지를 위해서는 초기 객체 이미지가 있어야 하며 이를 위해서도 드론, 스마트폰 등 다양한 방법으로 이미지 취득이 가능하다. 본 연구에서는 철도와 도로 시설의 터널 부위에 대하여 초기 이미지 구축을 위해 터널 내부 촬영에 최적화된 360° 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지로부터 실제 객체를 탐지하기 위한 객체 탐지 방법론으로 YOLO 알고리즘, SSD 알고리즘 및 R-CNN 알고리즘을 적용하여 방법론별 객체 탐지의 정확도를 비교 분석한다. 분석 결과 Faster R-CNN 알고리즘이 SSD, YOLO v5 알고리즘에 비해 높은 인식률 및 mAP 값을 가졌으며 인식률들의 최소·최대 값의 차이가 작아 균등한 검측 능력을 나타냈다. 이러한 연구는 철도와 도로 시설공사에 BIM 적용이 확산되고 있는 점을 고려하면 360° 카메라의 활용 방법 확대와 유지보수를 위한 터널 시설 부위의 객체 탐지 방법론 적용에 활용될 수 있다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.87-98
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• 2022

최근 짧은 시간 동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 이로 인한 침수피해가 증가하고 있다. 국지성 집중호우로 인한 피해를 예방하기 위하여 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)과 관측자료와 동네예보 자료를 활용한 기계학습과 확률 매칭(Probability Matching, PM) 기법을 이용하여 수문학적 정량강우예측정보(Hydrological Quantative Precipitation Forecast, HQPF)을 개발하였다. 국지성 집중호우로 인한 침수피해 대비를 위한 호우 영향정보로 HQPF를 생산하고 있지만, 낮은 강우강도에 대하여 과대예측하는 경향이 나타났다. 본 연구에서는 HQPF의 예측정확도 향상과 과대예측 성향을 개선하기 위하여 머신러닝 학습자료 기간확대, 앙상블 기법 분석 및 확률매칭(PM) 기법 프로세스 변경을 통하여 HQPF 개선하였다. 개선된 HQPF의 예측성능을 평가하기 위해 2021년 8월 27일 ~ 2021년 9월 3일 장마전선으로 인한 호우 사례를 대상으로 예측성능 검증을 수행하였다. 10 mm 이하의 강우에 대하여 예측정확도가 크게 향상되었고, 관측과 유사한 발생가능성 및 강우영역을 예측하는 등 과대예측 성향이 개선되었음을 확인하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.211-231
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• 2022

본 연구는 거시경제변수인 전산업생산지수, 소비자물가지수, CD금리, KOSPI지수가 전국, 서울, 광역, 지역으로 구분된 아파트 전세가격에 미치는 영향을 파악하고 LSTM(Long Short Term Memory)을 활용하여 지역별 아파트 전세가격의 방법론적 예측모형을 제시하고자 하였다. VAR분석결과에 따르면 Lag1, 2에서 전국 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수는 전국 아파트 전세가격에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났고, 마찬가지로 Lag1,2에서 서울 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수, CD금리는 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 광역 아파트 전세가격은 Lag1에서 광역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 보였으며 지역 아파트 전세가격은 Lag1에서 지역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 나타냄을 확인하였다. LSTM예측모델 구축 결과, 지역 아파트 전세가격 예측모델의 RMSE 0.008, MAE 0.006, R-Suared값은 0.999로 예측력이 가장 높았다. 향후, 주요 정책변수들을 포함하여 딥러닝 기반의 발전된 모형을 적용한다면 더욱 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.189-210
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• 2022

세계 주요 도시는 자동차로 인한 교통 정체, 에너지 과소비, 환경오염 등을 해결하는 대안으로 대중교통을 주목하고 있다. 아울러 대중교통에 대한 쉬운 접근성이 그 이용을 높인다는 점에서 여러 연구는 대중교통에 대한 접근성을 개선하는 것이 중요함을 강조하였다. 이러한 대중교통은 부동산 가치 평가와 투자 결정에도 중요한 변수로 작용한다. 이 연구는 대중교통 접근성에 대한 기존 접근방법을 비판적으로 검토한 후 수요-공급 기반 접근성 기법으로 서울시 지하철역에 대한 접근성을 측정한다. 그 다음 그 영향을 용도별, 분위별 토지가격을 통해 분석하였다. 다층헤도닉모형으로 분석한 결과, 첫째, 지하철에 대한 수요와 공급을 모두 고려한 접근성은 주거용과 비주거용 토지가격에 모두 긍정적 영향을 주었다. 영향은 비주거용보다 주거용에 보다 강하게 나타났다. 둘째, 총 세 개의 함수로 측정한 접근성 가운데 Exponential 함수에 의한 접근성은 주거용 토지가격에 가장 적합했으며, 비주거용 토지가격에는 Power 함수로 측정한 접근성이 가장 설명력이 높았다. 셋째, 토지 가격 분위별 영향을 보면, 주거용과 비주거용 토지가격 모두 가장 비싼 분위에 가장 큰 영향을 준 것으로 나타났다. 아울러 분위별 가격에서도 모형적합도 측면에서 주거용은 Exponential 함수로 측정한 접근성, 비주거용은 Power 함수로 측정한 접근성이 상대적으로 적합한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 공공투자가 인근지역에 미치는 영향을 이해할 뿐만 아니라 부동산 가치평가, 대중교통 서비스로 인한 우발이익의 회수 방안 모색, 대중교통 투자로 인한 주거비 상승 대책 마련에 활용할 수 있을 것이다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제48권2호
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• pp.118-131
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• 2023

본 연구는 한국에 거주하는 베트남 가임기여성과 베트남에 거주하는 베트남 가임기여성의 산전건강관리 지식과 산전건강관리 실천행위 및 우울정도를 파악하여 베트남 이주여성의 산전건강관리 중재프로그램 개발에 기초적 자료를 제공하는데 목적을 두고 시행된 서술적 조사 연구이다. 베트남 가임기여성(한국거주 여성 113명과 베트남거주 여성 196명)을 대상으로 하였다. 연구결과 연구대상자의 산전건강관리 지식은 한국거주 가임기 여성이 높았으나 통계적으로 유의하지 않았다. 한국거주 및 베트남거주 모두 통계적으로 유의하게 기혼여성의 지식점수가 높았다. 연구대상자의 산전건강관리 실천행위 분석결과 결혼 유무 및 거주지역에 따른 유의한 차이는 보이지 않았다. 항목별로 보았을 때 '병원에서 산전진찰을 규칙적으로 받을 것이다.'는 베트남거주 기혼여성이 미혼보다, 농촌여성이 도시여성보다 유의하게 낮았다. 가장 낮은 점수를 보인 것은 한국거주여성의 '임신과 출산정보를 찾아볼 것이다' 이었다. 연구대상자의 우울정도는 베트남 거주여성의 경우 기혼여성이, 농촌에 거주 하는 여성이 유의하게 우울점수가 높게 나타났다. 베트남 결혼이주 여성을 위한 산전관리 중재를 개발 할 때 베트남 본국 농촌에서 이주하는 경우는 좀더 특별한 관심이 필요하며, 산전건강관리의 중요성과 정신건강을 위한 요소가 포함되어야 할것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.143-156
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• 2023

인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.215-224
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• 2008

SLURP 준 분포형 수문모형을 이용하여 예측된 토지이용 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의한 기상자료 및 식생지수 정보를 고려한 상태에서 하천유역의 유출에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 경안수위관측소 상류유역($260.4km^2$)을 대상으로 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 토지이용 예측은 1996년, 2000년, 2004년의 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상을 이용하여 CA-Markov 기법으로 검증(2004)을 실시한 후, 미래의 토지이용(2030, 2060, 2090)을 예측하였다. 예측된 토지이용은 시간이 경과할수록 산림과 논은 지속적으로 감소하고 도시, 초지, 나지 등은 증가하는 경향을 보였다. 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보(2030, 2060, 2090)를 추정하였다. IPCC SRES A2, B2 기후변화 시나리오에 대한 CCCma CGCM2 모의결과 값(2030s, 2060s, 2090s)을 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model(SST-RCM) 기법을 이용하여 downscaling 한 뒤 하천유출의 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따른 하천유출율은 1999-2002년의 59%에 비해 미래에는 13%~34%로 감소하는 것으로 모의되었고, 반면에 토지이용의 변화에 대한 유출율은 0.1%~1% 증가하였다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.345-352
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• 2023

최근 전 세계적으로 겨울철 자연재해인 대설 재해 위험이 커지고 있다. 대한민국 강설의 특징은 지역별 차이가 있는 것이 특징으로, 대설 피해를 줄이기 위한 연구가 많이 진행되고 있으나, 지역별 특성을 반영하지 못한 연구 결과가 제시되고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 대설 취약성 평가를 실시하기 위해 PSR 방법과 DPSIR 방법을 사용하였고, 평가 결과 두 가지 평가 방법을 비교하여 신뢰할 수 있는 대설 위험지역을 제시하고자 하였다. PSR 방법은 압력지수, 상태지수, 반응지수로 구분되며, DPSIR 방법은 추진력, 압력, 상태, 영향, 대책 지수로 구분된다. 각 지표에 해당하는 데이터를 수집하고, 엔트로피 가중치 산정방법을 이용하여 가중치를 계산하여 우리나라 전 지역의 대설 취약성 지수를 산출하였다. 최근 2018년부터 2022년까지 대한민국의 대설 피해를 기준으로 PSR과 DPSIR 방법을 이용하여 산출한 지수를 비교한 결과 DPSIR 방법을 이용하여 산출된 취약성 지수가 더 신뢰할 수 있는 결과를 보였다. 본 연구의 결과 대설 피해 발생 시 대설 취약성 지수가 높은 지역을 선제적으로 대비할 수 있고, 효율적인 제설대응체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.