미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.
본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 현장조사 기반(Field Survey Based)에 의한 감염목(FSB_감염목)과 객체분류기반(Object Classification Based)에 의한 감염목(OCB_감염목)을 추출하고 감염목에 대한 공간적 분포특성 및 발생강도 평가를 목적으로 하였다. OCB 최적 가중치는 Scale 11, Shape 0.1, Color 0.9, Compactness 0.9, Smoothness 0.1로 선정되었으며, 전체 분류정확도는 약 94%, Kappa 계수는 0.88로 매우 높았다. OCB_감염목 지역은 약 2.4ha로 전체 면적의 약 0.05% 발생하였다. OCB_감염목와 FSB_감염목의 임분구조 분포특성 및 지형 지리적 요인을 비교 하면, OCB_감염목 영급은 IV영급의 분포비율이 약 44%로 가장 높았으며, FSB_감염목의 영급도 IV영급의 분포비율이 약 55%로 가장 높았다. OCB_감염목의 IV영급 비율은 FSB_감염목보다 약 11% 낮았다. OCB_감염목 경급은 소경목과 중경목이 약 93%로 대부분을 차지한 반면, FSB_감염목 경급은 중경목과 대경목이 약 87%로 전체 대상지의 경급 분포와 상이하였다. 한편, OCB_감염목 표고 분포비율은 401-500m에서 약 30%로 가장 높은 반면, FSB_감염목은 301-400m에서 약 45%로 상이하였으며, 임도로부터 접근성 분포 비율은 OCB_감염목과 FSB_감염목 모두 100m이하에서 각각 약 24%와 31%로 가장 높아 임도로부터 접근성이 높을수록 감염목이 높았다. OCB_감염목 핫스팟은 31임반과 32임반으로 영급과 경급이 높은 지역에서 높게 분포하였다.
전산화 단층촬영 장치의 정 도관리 항목 중 하나인 환자 피폭선량 피폭 시험은 의료법 제38조 특수의료장비 설치 및 운영에 따라 1년마다 측정을 시행하고 기록을 보관해야 한다. 선량 측정을 위해 사용되고 있는 CT-Dose 팬텀은 정확한 선량 측정이 가능하지만 가격이 비싸다는 단점이 있다. 따라서 본 연구를 통해 기존의 CT-Dose 팬텀을 3D프린터로 유사하게 제작하여 기존의 팬텀과 비교 분석하고 유용성을 알아보았다. 기존의 CT-Dose팬텀과 동일한 팬텀을 제작하기위해 PLA 필라멘트를 이용하여 FFF 방식의 3D프린터를 이용하였으며, CTDIw 값을 산출하기 위해 팬텀의 주변부와 중앙부에 이온챔버를 삽입하여 각 10번씩 측정하였다. 측정결과 주변부는 CT-Dose팬텀 $30.44{\pm}0.31mGy$, 중앙부는 $29.55{\pm}0.34mGy$ CTDIw값은 $30.14{\pm}0.30mGy$로 측정되었고, 3D프린터를 이용하여 제작된 팬텀은 주변부 $30.59{\pm}0.18mGy$, 중앙부 $29.01{\pm}0.04mGy$, CTDIw값은 $30.06{\pm}0.13mGy$로 측정되었다. SPSS 통계 프로그램의 Mann- Whiteney U-test를 사용하여 분석한 결과 중앙부의 결과 값은 통계적으로 유의한 차이가 있었지만 주변부와 CTDIw의 결과 값은 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않았다. 결론적으로, 3D프린터를 이용하여 제작된 팬텀으로 기존의 CT-Dose 팬텀과 유사한 선량측정 성능을 보였으며, 본 연구를 통해 3D프린터를 이용한 저비용의 팬텀 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.
목적: 본 연구에서는 CAD/CAM 기술로 제작한 4가지 금속하부구조물의 변연 및 내면 적합도를 비교하여 정확도 및 임상적 효용성을 알아보고자 한다. 재료 및 방법: 상악 중절치 레진모형치아를 삭제한 뒤 복제하여 Ni-Cr 합금 표준 모형을 제작하였다. 이를 공초점 현미경방식의 구강 스캐너를 이용해 12개의 STL 파일을 얻었다. CAD 프로그램 상에서 $50{\mu}m$의 시멘트 공간을 부여한 두께 0.5 mm의 금속하부구조물을 디자인하였다. Co-Cr 금속하부구조물은 다음 4가지 방법으로 제작하였다: Wax pattern milling & Casting (WM), Resin pattern 3D Printing & casting (RP), Milling & Sintering (MS), Selective laser melting (SLM). 변연 및 내면 적합도를 측정하기 위해 실리콘 복제법을 이용하였다. 측정한 결과값은 SPSS 통계 프로그램을 이용하여 일원배치분산분석(one-way ANOVA)으로 통계처리하고, 사후검정으로 Scheffe test를 시행하였으며, 5% 유의수준으로 평가하였다(${\alpha}=.05$). 결과: 변연 적합도는 WM군($27.66{\pm}9.85{\mu}m$)과 MS군($28.88{\pm}10.13{\mu}m$)이 RP군($38.09{\pm}11.14{\mu}m$)에 비해 통계적으로 유의하게 작았다. 치경부 적합도는 MS군이 RP군에 비해 통계적으로 유의하게 작았다. 축면 적합도는 WM군과 MS군이 RP군과 SLM군 보다 통계적으로 유의하게 작았다. 절단면 적합도는 RP군이 통계적으로 유의하게 작았다. 결론: Wax pattern milling & Casting, Milling & Sintering법으로 제작한 Co-Cr coping의 변연과 축면에서의 적합도가 더 우수하였다. 모든 군의 Co-Cr coping의 변연, 치경부, 축면 적합도는 임상적으로 허용할만한 범위 안에 있었다.
정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.
본 연구는 사진측량 기술을 과거의 촬영된 사진들에 활용하여 정원유산의 원형 재현 가능성을 검토하였다. 인공물과 자연물이 혼재되어 입체 형상 재현 가능성 검토에 적합한 담양 소쇄원(명승 제40호)을 연구 대상으로 하였다. 소쇄원에서 근거리와 원거리의 $360^{\circ}$ 전방향에서 장애물이 없어 촬영이 가능한 조경시설물인 매대(梅臺), 애양단(愛陽壇), 오곡문(五曲門) 담장, 약작(略?)과 자연경물인 광석(廣石) 5개 조경요소를 선정하였다. 인터넷 포털에서 5개 조경요소에 대해 촬영날짜, 초점길이, 노출 등의 정보가 포함된 151장의 사진을 수집하여 촬영구도를 분석하였다. 수집된 사진들은 요소별로 특정한 구도에서 집중적으로 촬영되는 경향을 발견하였다. 또한 조경요소별로 이용자들이 선호하는 2~3개의 촬영구도가 있음을 발견하였다. 조경요소별로 빈도가 높은 촬영구도 1개를 선정하고 그 구도에서 촬영된 사진들을 이용하여 포토스캔(Photoscan) 프로그램으로 3D 메쉬 모델을 제작하여 입체 형상의 재현 가능성을 분석하였다. 제작결과 오곡문 담장, 매대, 애양단과 같은 인공물은 비교적 입체 형상의 재현이 가능하였으나, 질감이 동일하거나 자연 경물인 약작과 광석은 입체 형상의 재현이 불가능했다. 선정된 촬영구도와 유사하게 현장에서 촬영한 사진으로 입체 형상의 재현을 실험한 결과 수집사진에서 불가능했던 약작과 광석에서 3D 메쉬 모델이 제작되었다. 또한 과거와 현재의 형상 비교를 통해 정확한 크기를 측정할 수 있고 변화를 발견할 수 있었다. 문화재의 관람객이나 조경가 등에 의해 촬영된 과거의 사진들을 확보하게 된다면 그 당시에 입체 형상을 재현할 수 있을 것으로 보인다. 이러한 기술이 확산된다면 정원유산의 과거 형상을 추정하고 변화를 고찰하는데 정확성과 신뢰성을 높일 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.
본 연구는 한국인이 주로 상용하는 수산물을 이용한 다소비 메뉴 39종을 선정하고, 이를 기준 레시피로 조리한 후 이들에 대한 비타민 B9 (엽산)과 B12 (코발라민류) 함량을 분석하였다. 국가식품영양성분 데이터베이스 자료로 활용하기 위한 데이터의 신뢰도 확보를 위해 비타민 B9(trienzyme-L. casei법)과 B12 (immunoaffinity-HPLC/PDA) 분석법의 유효성을 검증하였으며 분석품질관리를 수행하였다. 각 성분 분석법의 정확성, 정밀성, 특이성, 상관성, 검출한계 및 정량 한계를 분석한결과 모두 AOAC 가이드라인 수용 기준에 충족되는 결과를 얻었으며, 분석품질관리도표를 전 분석 기간 동안 작성하여 확보된 분석 데이터의 신뢰도를 확보하였다. 상용 수산물 메뉴의 비타민 B9과 B12 함량을 분석한 결과 각각 1.83-523.08 ㎍/100 g과 0.11-38.30 ㎍/100 g의 범위로 사용된 재료와 조리법의 특성에 따라 다양하게 나타났다. 비타민 B9 함량은 구이류의 김구이 (523.08 ㎍/100 g)가 가장 높은 함량을 보였으며, 볶음류에서 건새우볶음 (128.34 ㎍/100 g)과 잔멸치볶음 (121.53 ㎍/100 g)이 높은 함량을 나타내었다. 비타민 B12함량은 찜·조림류의 꼬막찜 (38.30 ㎍/100 g)이 가장 높은 함량을 보였으며, 구이류의 김구이 (29.79 ㎍/100 g)와 볶음류의 멸치마늘종볶음 (18.99 ㎍/100 g)으로 높은 함량을 나타내었다. 유사 재료의 조리법에 따른 비타민 B9과 B12 함량을 비교하면 비타민 B9의 경우 물 사용량이 많은 국·탕·찌개류는 다른 시료군 (볶음, 찜, 조림, 구이, 튀김 및 무침)에 비하여 비교적 낮은 함량을 나타내어 수산물과 다양한 채소류를 함께 볶는 볶음 메뉴가 비타민 B9 섭취에 도움을 줄 것으로 보인다. 비타민 B12의 경우 식물성 식품에는 발견되지 않고 주로 동물성 식품에만 존재하는데 본 연구 결과 김 및 미역과 같은 해조류 메뉴는 채식주의자들에게 비타민 B12의 좋은 급원메뉴가 될 수 있을 것으로 보여진다. 본 연구는 분석법 검증 및 품질관리를 통하여 분석 신뢰도를 확보하였으며 이와 함께 제공된 한국 상용수산물 메뉴의 비타민 B9과 B12 함량데이터는 한국인의 보건영양 정책 수립을 위한 국가식품영양성분 데이터베이스 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
수문모형의 최적 매개변수를 추정하기 위해서 자동최적화기법이 자주 이용되며, 이러한 최적화기법은 관측값과 모의값의 오차를 최소로 하기 위해 목적함수를 필요로 한다. 다만, 다양한 목적함수 선택에 따라 각기 다른 수문응답 결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 국내·외에서 사용되는 다양한 목적함수를 활용하여 단기 강우-유출 수문모형의 매개변수를 추정하고, 목적함수에 따른 수문곡선의 재현성을 평가하고, 적정 목적함수를 제시하고자 하였다. 강우-유출 모형으로는 현행 홍수예보에서 유역 유출모의에 활용되고 있는 집중형 수문모형인 저류함수모형을 선택하였으며, 모형의 5개 매개변수에 대해서 전역최적화기법인 SCE-UA를 적용하여 모형의 최적매개변수를 추정하였다. 목적함수별 수문곡선의 재현성 평가를 위해 용담댐 상류유역인 천천유역을 대상으로 9개의 강우사상을 추출하였으며, 7개의 목적함수를 선택하여 개별 강우사상별로 저류함수모형의 매개변수를 추정하고, 이를 활용한 모의 수문곡선의 재현성을 비교·분석하였다. 분석결과, 목적함수에 오차제곱을 포함하고 있는 RMSE, NSE, RSR이 Event 7을 제외한 모든 강우사상에 대해 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 관측유량과 모의유량의 오차만을 반영한 ABIAS의 경우, 정확도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 관측유량 대비 오차 항을 포함하고 있는 PBIAS 및 VE의 경우 역시, 상기 3개(RMSE, NSE, RSR)의 결과와 유사하게 비교적 안정적인 수문곡선 재현성을 보여주었다. 다만, 고유량과 저유량을 동시에 고려하여 이에 민감한 매개변수를 조정하도록 개발된 MIA의 경우, 수문곡선 재현성 성능이 매우 낮은 것으로 나타났다.
수자원 관리와 수재해 피해 분석 및 예측 등을 위해 원격탐사를 활용한 수체면적을 추정하는 것은 매우 필수적이다. 위성을 활용한 수체탐지는 주로 광학 및 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 센서를 탑재한 대형(무게 1,000kg 이상) 위성을 중심으로 수행되어왔다. 그러나 긴 재방문주기(repeat cycle)로 인해 재난/재해 시 적시 활용이 불가능한 한계가 존재한다. 최근 초소형위성(무게 100kg 미만) 개발이 활발히 이루어짐에 따라 기존 대형위성 중심의 시간해상도 한계를 극복할 수 있는 계기가 되었다. 현재 활발히 운용중인 초소형 SAR 위성은 핀란드의 ICEYE와 미국의 Capella 위성으로, 지구관측을 목적으로 군집(constellation) 형태로 운용되고 있다. 군집화 운용으로 인해 짧은 재방문주기(현재 0.8회/1일) 및 고해상도(Spot(0.5m))를 가지며, SAR센서 탑재로 기상 및 주야 무관하게 관측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 초소형위성의 운영 현황 및 특징에 대해서 기술하였으며, 초소형 SAR 위성 영상에 최적화된 수체면적 추정기술을 한반도 대청댐 유역에 적용해 보았다. 또한 광학 위성인 Sentinel-2 위성으로부터 생성된 수체를 참조값(reference)으로 하여 초소형위성 2기와 대형위성인 Sentinel-1위성과의 면적, 상관성 분석을 수행하였다. Capella 위성의 경우 가장 적은 면적의 차를 보였으며, 세 영상 모두 높은 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 초소형 SAR 위성의 낮은 NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero)에도 불구하고 수체면적 추정이 가능함을 확인하였으며, 기존 대형 SAR 위성을 활용한 수자원/수재해 감시 활용의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.