• 한국습지학회지
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• 제15권3호
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• pp.367-380
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• 2013

본 연구에서는 물이용특성을 평가할 수 있는 세부지표 및 주제별 중간지수를 과거자료 분석과 요인분석을 통하여 선정하고 주제접근방식의 구성체계로 구성하였다. 또한 이를 종합하여 유역의 물이용 특성을 평가할 수 있는 통합지수(이수취약성지수)를 개발하였다. 개발된 지수를 이용하여 1990년부터 2007년까지의 유관기관의 자료를 활용하여 북한을 제외한 812개의 표준유역에 대해 물이용 특성을 평가하였다. 지표산정에 있어 여러 표준화 및 가중치부여 방법 중 타당한 방법을 찾고자 민감도 분석을 실시하였으며 개발된 지표의 객관성을 높이고자 물이용 특성을 평가하기 위해 개발된 다른 지표와는 달리 피해이력을 세부지표에서 제외하였다. 또한 실증적인 지표 및 지수 개발과 신뢰성을 확보하기 위하여 피해이력 유무에 따른 결과 비교 분석과 2008년 강원지역에 현장 적용성 검토를 수행하였다. 이와 같은 지수의 검증 과정을 통하여 세부지표의 선정과 지수 산정 방법 및 산정식의 타당성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 유역의 물이용 관련 취약성을 시 공간적으로 분석하고 이에 대한 관련 정보를 다양하게 제공함으로써 물이용 관련 사업이나 정책의 우선순위 결정, 취약부분에 대한 보완책 마련 등의 대책 및 수립을 지원하는 등 다양한 부분에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.472-482
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• 2016

본 연구는 노인 손상의 발생이 특정 지역 내 공간의 안전성과 통계적으로 유의한 관계에 있는지를 실증하는 데 목적이 있다. 이러한 연구 목적 수행을 위해 퇴원손상심층조사와 지역안전지수 자료를 결합해 6,572명의 노인 손상환자를 대상으로 손상의도성, 손상발생장소, 손상 시 활동, 손상기전에 따라 지역안전등급의 평균 차이가 있는지를 독립표본 t-검정과 일원배치 분산분석을 통해 검증하였다. 통계 검증 결과 손상의도성의 하위집단별 지역안전등급의 평균 차이는 유의하지 않았으나, 손상발생장소는 화재(t=-2.513, p<.05), 교통(t=-2.387, p<.05), 안전사고(t=-3.627, p<.001), 자살(t=-3.364, p<.01)의 4개 분야에서 집단 간 평균 차이가 있었다. 손상 시 활동은 화재(F=5.972, p<.01), 자연재해(F=6.454, p<.01), 안전사고(F=11.726, p<.001)의 3개 분야에서 집단 간 평균 차이가 있었다. 손상기전은 화재(F=9.267, p<.001), 교통(F=7.759, p<.001), 안전사고(F=3.285, p<.05), 자살(F=8.973, p<.001), 감염병(F=3.109, p<.05)의 5개 분야에서 집단 간 평균 차이가 있었다. 이러한 분석 결과를 토대로 지역안전지수의 개별 분야를 연구 소재로 삼은 선행연구의 보고 내용과 비교해 논의한 후 공간의 안전성 차원에서 노인 손상의 발생을 사전에 예방하고 발생률을 억제하기 위한 3가지의 정책적 실천적 함의를 도출해 제시하였다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제10권1호
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• pp.115-124
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• 2016

BACKGROUND/OBJECTIVES: This is the first study to identify common genetic factors associated with the basal metabolic rate (BMR) and body mass index (BMI) in obese Korean women including overweight. This will be a basic study for future research of obese gene-BMR interaction. SUBJECTS/METHODS: The experimental design was 2 by 2 with variables of BMR and BMI. A genome-wide association study (GWAS) of single nucleotide polymorphisms (SNPs) was conducted in the overweight and obesity (BMI > $23kg/m^2$) compared to the normality, and in women with low BMR (< 1426.3 kcal/day) compared to high BMR. A total of 140 SNPs reached formal genome-wide statistical significance in this study (P < $1{\times}10^{-4}$). Surveys to estimate energy intake using 24-h recall method for three days and questionnaires for family history, a medical examination, and physical activities were conducted. RESULTS: We found that two NRG3 gene SNPs in the 10q23.1 chromosomal region were highly associated with BMR (rs10786764; $P=8.0{\times}10^{-7}$, rs1040675; $2.3{\times}10^{-6}$) and BMI (rs10786764; $P=2.5{\times}10^{-5}$, rs10786764; $6.57{\times}10^{-5}$). The other genes related to BMI (HSD52, TMA16, MARCH1, NRG1, NRXN3, and STK4) yielded P < $10{\times}10^{-4}$. Five new loci associated with BMR and BMI, including NRG3, OR8U8, BCL2L2-PABPN1, PABPN1, and SLC22A17 were identified in obese Korean women (P < $1{\times}10^{-4}$). In the questionnaire investigation, significant differences were found in the number of starvation periods per week, family history of stomach cancer, coffee intake, and trial of weight control in each group. CONCLUSION: We discovered several common BMR- and BMI-related genes using GWAS. Although most of these newly established loci were not previously associated with obesity, they may provide new insights into body weight regulation. Our findings of five common genes associated with BMR and BMI in Koreans will serve as a reference for replication and validation of future studies on the metabolic rate.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권10호
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• pp.3217-3228
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• 2021

Flow blockage of the fuel assembly in the lead-based fast reactor (LFR) may produce critical local spots, which will result in cladding failure and threaten reactor safety. In this study, the flow blockage characteristics were analyzed with the sub-channel analysis method, and the circumferentially-varied method was employed for considering the non-uniform distribution of circumferential temperature. The developed sub-channel analysis code SACOS-PB was validated by a heat transfer experiment in a blocked 19-rod bundle cooled by lead-bismuth eutectic. The deviations between the predicted coolant temperature and experimental values are within ±5%, including small and large flow blockage scenarios. And the temperature distributions of the fuel rod could be better simulated by the circumferentially-varied method for the small blockage scenario. Based on the validated code, the analysis of blockage characteristics was conducted. It could be seen from the temperature and flow distributions that a large blockage accident is more destructive compared with a small one. The sensitivity analysis shows that the closer the blockage location is to the exit, the more dangerous the accident is. Similarly, a larger blockage length will lead to a more serious case. And a higher exit temperature will be generated resulting from a higher peak coolant temperature of the blocked region. This work could provide a reference for the future design and development of the LFR.

• 한국지구과학회지
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• 제39권6호
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• pp.533-544
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• 2018

강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.

• 터널과지하공간
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• 제29권3호
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• pp.184-196
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• 2019

본 연구에서는 화강암 시편에서 수압 파쇄법에 의해 생성된 미세균열의 3차원 형상을 X-ray CT 영상과 딥러닝을 이용하여 추출하였다. 실험으로 생성된 미세균열은 X-ray CT 영상 상에서 일반적인 영상처리방법으로는 추출하기 매우 어렵고 육안으로만 관찰이 가능한 형태를 지닌다. 하지만 본 연구에서 제안한 합성곱 신경망(Convolutional neural network) 기반 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조의 딥러닝 모델을 통해 미세균열을 정량적으로 추출할 수 있었다. 특히 픽셀 단위의 미세균열 추출을 위해 인코딩 과정에서 소실되는 정보를 디코딩 과정으로 직접 전달하는 디코더 모델을 제안하였다. 또한, 딥러닝 기반 신경망 학습에 필요한 데이터의 수를 증가시키기 위해 이미지의 분할(Division), 회전(Rotation), 그리고 반전(Flipping) 등으로 데이터를 생성하는 영상 증대 방법을 적용하였으며 이때 최적의 조합을 확인하였다. 최적의 영상 학습 데이터 증대 방법을 적용하였을 때 검증 데이터뿐만 아니라 테스트 데이터에서의 성능 향상을 확인하였다. 학습 데이터의 원본 개수가 딥러닝 기반 신경망의 균열 추출 성능에 미치는 영향을 확인하고 딥러닝 기술을 사용하여 성공적으로 미세균열을 추출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1329-1350
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• 2018

위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 날씨와 지역시간에 관계없이 영상을 취득할 수 있으므로 지구를 관측하기 위하여 매우 다양하게 활용되고 있다. 하지만 위성 영상레이더의 전처리 절차가 복잡하여 수치지도의 제작에는 잘 활용되지 못하였다. 본 연구에서는 위성 영상레이더 스테레오 영상을 이용한 수치지형도 제작 가능성에 대한 연구를 수행했다. 이를 위하여 위성의 상 하향궤도에서 촬영된 스테레오 영상을 두 쌍 획득했다. 또한 제작 가능성을 제시하기 위하여 1) 레이더 기하로부터 RPC(Rational Polynomial Coefficient) 기하로 변환하였고, 2) 수치도화를 수행하였다. 3) 최종적으로 기존에 구축된 수치 지형도로부터 기준점과 검사점을 획득하여 수치지형도 제작 결과를 검증하였다. 두 개의 수치 지도 제작 결과에 대하여 정밀도 검증을 수행하였을 때 각각 XY 방향과 Z 방향으로 1 m 미만의 오차를 나타냈다. 본 결과를 바탕으로 우리는 KOMPSAT-5 위성 영상레이더 스테레오 영상을 활용하여 기준에 부합하는 1:25,000 수치 지형도를 제작할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과는 기상 조건이 불안정한 지역과 북한, 극지방 등 접근이 어려운 지역의 수치지형도 제작과 주기적 수치지형도 업데이트에도 활용 가능할 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권9호
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• pp.681-692
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• 2021

식생 프로세스는 증발산 제어를 통해 강우 유출 프로세스에 상당한 영향을 미치지만, 개념적인 집중형 수문 모형에서는 거의 고려되지 않는다. 본 연구는 인공위성에서 원격으로 감지된 엽면적지수 자료를 표현하는 생태 모듈을 수문 분할 모듈에 통합하여 합천댐 유역에 대한 모형 성능을 평가하였다. 제안된 생태 수문 모형은 습윤 지역의 생태수문 프로세스를 더 잘 표현하기 위하여 크게 세 가지 주요한 특징을 가진다. 1) 식생의 성장률은 유역의 물 부족 스트레스에 의해 제약을 받는다. 2) 식생의 최대 성장은 유역 기후에 의한 에너지에 의해 제약을 받는다. 3) 식생과 대수층의 상호작용이 반영된다. 제안된 모형은 유역 단위의 수문 성분과 식생 동역학을 동시에 모의한다. SCEM 알고리즘에 의해 추정된 모형 매개변수를 이용한 검증 결과로부터 아래와 같은 발견할 수 있었다. 1) 엽면적지수와 하천유량 자료를 이용하여 생태수문모형의 매개변수를 추정하는 것이 생태 모듈이 없는 수문 모형과 비슷한 정확도 및 견고함으로 하천유량을 예측할 수 있다. 2) 필터링이 안된 원격으로 감지된 엽면적지수를 그대로 입력자료로 이용하는 것은 하천유량 예측에 도움이 안된다. 3) 통합된 생태수문모형은 엽면적지수의 계절적인 변동성에 대한 우수한 추정치를 제공할 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권5호
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• pp.780-790
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• 2022

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.581-589
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• 2021

본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.