• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 벤처창업연구
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• 제19권3호
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• pp.53-68
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• 2024

Generative AI는 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며, 이를 비즈니스 환경에서 효과적으로 활용하기 위한 방안이 모색되고 있다. 특히 OpenAI사에서 개발한 Large Language Model인 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT 서비스의 대중 공개 이후 더욱 주목받으며 전반적인 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 이 연구는 Generative AI, 특히 그 중에서도 OpenAI사의 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT의 등장에 초점을 맞춰 스타트업 업계에 미치는 영향을 조사하고 등장 이전과 이후에 일어난 변화를 비교하였다. 본 연구는 스타트업 업계에서 Generative AI가 어떻게 활용되고 있는지를 상세히 조사하고 ChatGPT의 등장이 업계에 미친 영향을 분석함으로써 비즈니스 환경에서 Generative AI의 실제 적용과 영향력을 밝히는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ChatGPT 발표 전후에 등장한 Generative AI 관련 스타트업의 기업 정보를 수집하여 산업군, 사업 내용, 투자 정보 등의 변화를 분석하였다. 키워드 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 통해 스타트업 업계의 동향과 Generative AI의 도입이 스타트업 업계에 어떤 혁신을 가져왔는지 파악하였다. 연구 결과, ChatGPT의 등장 이후 Generative AI 관련 스타트업의 창업이 증가한 것을 알 수 있었으며 특히 Generative AI 관련 스타트업의 자금 조달 총액과 평균 금액이 크게 증가한 것을 확인할 수 있었다. 또한, 다양한 산업군에서 Generative AI 기술을 적용하고자 하는 시도를 보이고 이를 활용한 기업용 애플리케이션, SaaS 등 서비스와 제품의 개발이 활발해지며 새로운 비즈니스 모델의 등장에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 Generative AI가 스타트업 업계에 미치는 영향을 확인하였으며, 이러한 혁신적인 신기술의 등장이 비즈니스 생태계에 어떠한 변화를 가져다 줄 수 있는 지 이해하는데 이바지할 수 있다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제44권2호
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• pp.118-126
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• 2024

본 연구는 국내 육성 이탈리안 라이그라스 중생종 6 품종의 특성을 비교하기 위하여 대한민국의 중부지역인 충청남도 천안시에 위치한 국립축산과학원 시험포장에서 실시하였다. 이탈리안 라이그라스 중생종 품종의 출수기는 '코윈마스터'가 4월 30일로 가장 빨랐으며, '아이알 601'이 5월 17일로 가장 늦었다. 내도복성은 '아이알 601'이 가장 우수하였으며, 내병성, 내습성, 내한성은 모든 품종이 우수하였다. 초장은 '아이알 603', '아이알 604' 그리고 '아이알 605'가 평균 이상이었으며, 특히 '아이알 604'가 114.8 cm로 가장 길었다. 총 건물수량은 '아이알 602'와 '아이알 605'가 12,800 kg/ha 이상으로 가장 많은 그룹으로 나타났다. 사료가치 분석 결과, RFV와 TDN는 '코윈마스터'가 각각 119.18 및 66.07%로 가장 높았고, '아이알 605'가 두 번째로 높은 그룹에 속하였다. 조단백질 함량은 '아이알 604'와 '아이알 601'이 9% 이상으로 나타났으며, 특히 '아이알 604'가 9.74%로 가장 우수하였다. 이탈리안 라이그라스의 단당류 함량 분석결과 '아이알 605'은 포도당과 과당이 각각 23.35 g/kg 및 50.70 g/kg로 다른 품종과 비교하여 함량이 매우 높았다. 이상의 결과를 종합해보면, 이탈리안 라이그라스 국내 육성 중생종 6 품종 중 생산성은 '아이알 602'가 가장 높았고, 사료가치는 '코윈마스터'가 가장 우수한 것으로 나타나며, 포도당과 과당 함량은 '아이알 605'이 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서, '아이알 605'의 경우 생산성이 가장 우수한 그룹에 속하며, 사료가치가 두 번째로 높은 그룹에 속하면서, 단당류의 함량이 검출된 모든 항목에서 가장 우수하였기 때문에, 국내 육성 중생종 6 품종 중 가장 우수한 품종으로 판단된다.

• 생태와환경
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• 제57권2호
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• pp.102-110
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• 2024

본 연구는 현장조사와 문헌조사를 통해 멸종위기종 남방동사리의 정밀분포 현황을 제시하였으며, mark-recapture 방법을 활용하여 주요 서식구간에 대해 개체군 크기를 파악하였다. 거제도 내 18개 지방하천을 대상으로 현장조사를 실시한 결과 산양천 수계에 포함되는 산양천, 구천천, 부춘천 본류 및 유입지류에서만 남방동사리의 서식이 확인되었다. 남방동사리는 출현 지점별 0.5%에서 35.3%의 상대 풍부도를 보였으며, 일부지점에 대해서 상대풍부도가 높게(18.8~35.3%) 나타나 집중 서식 지역으로 확인되었다. 총 6건의 문헌 연구에서 남방동사리의 서식 여부를 확인하였으나 연구의 목적, 범위, 기간에 따라 출현 현황의 차이를 보였다. 현장조사와 문헌조사를 포함하여 분포 지역을 확인한 결과 남방동사리는 산양천, 구천천, 부춘천 본류 및 유입하천의 최상류부터 하류까지 고르게 서식하고 있었다. 현재 산양천 수계의 남방동사리는 수계 내 안정적인 서식을 유지하고 있으나 제한된 분포 범위는 장기적으로 유전적 다양성 결핍과 같은 문제를 내포하고 있다. 남방동사리 개체군 크기는 총 2개 지점에서 최종 확인되었다. 지점별 단위면적 (m²)당 0.5개체에서 1.5개체가 서식하는 것으로 확인되었으며, 방류지점으로부터 이동거리는 평균 13.1 m로 매복형 포식자의 제한된 이동 특성을 보였다. 멸종위기종 연구에서 종의 분포와 개체군 크기에 대한 현황을 파악하는 것은 멸종위기종 보전 및 보호를 위한 기초이며 중요한 단계이다. 이러한 정보를 바탕으로 서식지 위협 요인 분석, 기초 생태 (먹이, 서식, 산란) 연구, 환경유전자 활용 남방동사리 탐지기술 개발 등의 추가 연구가 이루어진다면 남방동사리의 보호에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권3호
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• pp.263-276
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• 2024

신갈호의 어류군집 특징 및 어구별 채집 효과를 밝히기 위해 2020년 8월부터 2021년 10월까지 조사를 실시하였다. 채집 어구는 호소에서 일반적으로 사용되고 있는 족대와 투망, 자망, 정치망을 사용하였다. 조사결과, 조사기간 동안 채집된 어류는 7과 18종 3,501개체, 생체량 117,670g이었다. 개체수비 우점종은 참붕어(Pseudorasbora parva, 29.9%), 아우점종은 피라미(Zacco platypus, 25.1%), 다음으로 배스(Micropterus salmoides, 19.3%), 붕어(Carassius auratus, 9.1%), 밀어(Rhinogobius brunneus, 6.1%), 블루길(Lepomis macrochirus, 4.2%) 등의 순으로 우세하였으며, 생체량비 우점종은 붕어(45.1%), 아우점종은 잉어(Cyprinus carpio, 17.4%), 그 다음으로 배스(14.3%), 피라미(7.7%), 떡붕어(C. cuvieri, 7.4%), 참붕어(3.9%) 등의 순으로 우세하였다. 출현종 중 한국고유종은 몰개(Squalidus japonicus coreanus), 점줄종개(Cobitis nalbanti), 얼록동사리(Odontobutis interrupta) 3종이었으며, 외래어종은 배스, 블루길, 떡붕어, 향어(Cyprinus carpio nudus type) 4종으로 이중 배스와 블루길은 생태계교란 생물로 지정된 종이다. 주요종의 평균 체장과 체중을 조사한 결과, 우점종인 참붕어는 체장 60±24.1mm, 체중 4.4±3.42g이었고, 아우점종인 피라미는 체장 82±17.6mm, 체중 10.4±7.27g, 우세종 배스는 체장 96±25.1mm, 체중 24.9±96.02g, 붕어는 체장 125±77.3mm, 체중 168±336.5g이었다. 어구별 조사결과, 족대로 채집된 어류는 3과 8종 302개체 생체량 1,269g, 투망으로 채집된 어류는 4과 11종 948개체 생체량 31,343g, 자망으로 채집된 어류는 4과 13종 682개체 생체량 69,695g, 정치망으로 채집된 어류는 7과 15종 1,569개체, 생체량 15,362g으로 나타났다. 어구별 조사결과를 요약하면, 정치망은 종수와 개체수가, 삼중자망은 생체량이 가장 많았으며, 투망은 연안지대의 종수와 개체수를 채집하는데 강점이 있었으며, 족대는 종수와 개체수, 생체량 모두 가장 적었으나 연안지대의 저서성 소형어류를 채집하는데 강점을 보였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제57권3호
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• pp.24-35
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• 2024

최근 의료, 제조, 자율주행, 보안 등 다양한 분야에서 인공지능과 컨볼루션 신경망 등 딥러닝 기술을 활용한 연구들이 활발하게 진행되고 있으며, 사회 전반에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 본 연구 또한 이러한 흐름에 맞춰서 고고학 유물 분류에 딥러닝을 활용해 보았다. 즉, 연구는 고고학 조사를 통해 출토된 고대 수막새의 이미지 분류에 딥러닝 기술을 적용하는 초보적 시도로서, 고구려, 백제, 신라 시대의 수막새 이미지를 CNN 모델로 학습시켜 분류를 진행하였다. 고구려, 백제, 신라 수막새 이미지 각각 100장씩 총 300장을 기반으로 기본 데이터셋을 형성하였고, 데이터 증강 기법을 활용하여 4배를 증가시킴으로써 총 1,200장을 데이터셋으로 구축하였다. 사전 훈련된 EfficientNetB0 모델의 전이학습을 통하여 모델을 구축한 후, 5겹 교차검증을 실시한 결과 평균 학습 정확도 98.06%, 검증 정확도 97.08%를 기록하였다. 또한 학습된 모델을 240장의 테스트 데이터셋으로 성능을 평가한 결과, 최소 91% 이상의 높은 정확도로 삼국의 수막새 이미지를 시대별로 구분할 수 있음을 확인하였다. 특히 학습률 0.0001에서 정확도 92.92%, 정밀도 92.96%, 재현율 92.92%, F1 점수 92.93%로 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 다양한 학습률 설정을 통하여 과적합과 과소적합 문제를 방지함과 동시에 최적의 매개변수를 찾는 과정에서 이루어졌다. 본 연구의 결과는 한국 고고학 자료의 분류에 딥러닝 기술 활용 가능성을 확인했다는 점에서 의의가 있다고 생각된다. 또한 기존에 축적·제작된 ImageNet 데이터셋 및 파라미터가 고고 자료 분석에도 긍정적으로 적용할 수 있음을 확인하였다. 이러한 접근은 향후 고고학 데이터베이스 축적이나 활용, 박물관의 유물 분류 및 정리 등 다양한 방식의 모델을 창출할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.481-491
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• 2024

최근 발생한 가뭄으로 인해 수력발전량이 감소하고 있다. 또한, 미래 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도는 커질 것으로 예상되며, 이는 다목적댐의 수력발전량에 대한 불확실성이 커지게 할 것이다. 따라서 미래 기후변화 시나리오에 따른 수력발전량을 추정하고, 가뭄이 수력발전량에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에 따른 소양강댐과 충주댐의 수력발전량을 분석하였다. My water에서 제공되는 수력발전량, 발전방류량 및 총방류량 자료를 바탕으로 수력발전량에 대한 회귀방정식을 개발하고, SSP 시나리오에 따른 미래 수력발전량을 추정하였다. 또한 환경 빅데이터 플랫폼을 통해 제공되는 4개의 GCM (CanESM5, ACCESS-ESM1-5, INM-CM4-8, IPSL-CM6A) 모델에 대한 강수량 자료를 기반으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 연간 가뭄 심각도를 계산하고, 가뭄에 따른 수력발전량을 비교 분석하였다. 전체적인 분석 결과 기후변화는 수력발전량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소양강댐의 경우, SSP2-4.5 및 SSP5-8.5 시나리오에서 수력발전량이 감소하는 추세가 나타났고, SSP2-4.5 시나리오에서 CanESM 모델은 2031년에 65%, SSP5-8.5 시나리오에서 ACCESS-ESM1-5 모델은 2029년에 54% 감소하는 것을 나타냈다. 충주댐의 경우, SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에서 기준 기간 대비 월평균 수력발전량이 INM-CM4 모델을 제외하고 감소 추세를 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.345-353
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• 2024

본 연구의 목적은 디지털 방사선 장비를 이용하여 요추 측면 검사 시 사용되고 있는 조사야 크기 및 조사야 크기에 영향을 미치는 요인의 상관관계 분석을 통해, 적절한 조사야 크기 및 중심 엑스선 입사지점을 제안하는데 있다. 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 S병원 영상의학과에서 요추 측면 검사를 시행한 환자 중 본 연구 목적에 적합한 148명의 검사 결과를 분석하였다. 측정 방법은 영상에서 나타난 전체 가로 폭을 검사 시 사용된 조사야 가로폭의 크기(CS)로 설정하고, 영상에 포함된 등쪽 조사야 끝에서부터 제 3요추의 척추 돌기관절까지 수직으로 연결한 거리(AJD), 영상의 조사야 등쪽 끝 부분에서 제 3요추 몸통 중심까지의 거리(BD), 영상의 등쪽 조사야 끝 부분에서 제 3요추의 척추 경 중심까지의 거리(PD)를 측정하였다. 성별, 연령, 신장, 체중, 체질량지수에 따른 종속변수의 평균값의 비교분석을 위해 독립표본 t 검정과 일원배치분산분석을 이용해 평균값을 비교하였으며, 사후분석으로는 duncan을 이용했다. 독립변수와 종속변수 간의 상관성은 pearson 상관분석을 통해 분석하였다. 본 연구에서 통계적 유의성은 p값 0.05 이하를 유의한 것으로 설정하였다. 요추 측면 검사 시 CS의 평균값은 252.45 mm 였으며, AJD는 102.11 mm, BD는 141.17 mm, PD는 119.73 mm로 나타났다. CS 및 AJD, BD, PD는 남성이 여성에 비해 평균값이 크게 나타났으나, 성별에 따른 평균값 차이에 대한 통계적 유의성은 BD에서만 나타났다(p<0.05). 연령에 따른 그룹별 평균값에 약간의 차이는 있었지만 통계적 유의성은 없었다(p>0.05). 신장, 체중, 체질량지수에 따른 CS 및 AJD, BD, PD의 평균값은 독립변수에 따라 차이가 있었으며, 그 차이는 모두 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 상관관계 분석 결과, 조사야 크기 및 AJD, BD, PD는 성별, 연령과는 상관성이 없었으며, 신장과는 약한 양의 상관관계를 보였고, 체중과 체질량지수와는 중간 정도 양의 상관관계를 나타냈다. 본 연구의 결과 요추 측면 검사 시 CS는 신장과 체중, BMI와 상관성이 있는 것으로 나타났다. 그리고 임상에서 조사야 크기 조절시 체중과 체질량지수를 고려하여 중심 엑스선의 입사점을 척추 돌기관절로 이동시킨다면, 약 5%의 조사야 크기 감소 효과를 기대할 수 있을 것으로 생각된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.65-72
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• 2024

전시 공간에서 작품의 의도를 충실하게 나타내기 위해서는 자연광처럼 높은 색상 재현 성능을 제공하는 조명이 필요하다. 이에 연색성의 향상을 위한 다수의 조명 기술이 소개되었으나 대부분 파스텔 계열의 8가지 색상을 고려하는 일반 연색지수(CRI Ra)만을 평가하였다. 자연광은 R9과 R12의 연색지수로 표현되는 빨간색과 파란색을 포함하여 모든 색상에 대해 우수한 연색 성능을 제공하지만 대부분 인공조명은 R9, R12 등의 연색 성능이 자연광에 비해 현저히 낮다는 문제가 있다. 최근 원색을 포함한 전시물의 색상을 사실적으로 표현할 수 있도록 자연광 수준의 연색성을 제공하는 조명 기술이 요구되지만 관련 연구는 매우 부족하였다. 이에 본 논문에서는 자연광의 특성에 기반하여 CRI Ra, R9, R12를 중심으로 높은 연색성을 실현하는 전시관 조명을 제안한다. 먼저 자연광과 인공조명의 실측 분광에 대한 분석을 통해 R9과 R12의 향상을 위한 보강 파장 대역을 도출한다. 이후 보강 파장 대역 내 피크 파장특성을 가진 가상의 SPD를 생성한 후 상용 LED 광원과의 조합 시뮬레이션을 통해 CRI Ra≥95와 R9, R12≥90을 충족하는 SPD의 조합조건을 도출한다. 이를 통해 R9과 R12 향상에 가장 큰 영향을 미친 405, 630nm 피크 파장 특성의 광원 2종을 특정한 후 W/C White LED 2종을 적용한 전시관 조명을 설계하고 조명의 제어지표 DB를 구축한다. 이후 제안 방법의 실험을 통해 조도(300-1,000 Lux), 색온도(3,000-5,000K) 조건에서 평균 CRI Ra는 96.5, R9과 R12는 96.2, 94.0로 자연광 수준 고연색성의 실현이 가능함을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권3호
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• pp.407-416
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• 2024

지난 20년 동안 전 세계적으로 지하철 역사와 지하 구조물의 수와 규모가 급증하면서 지하철 이용자의 안전에 대한 중요성도 지속적으로 증가하였다. 지하철 역사는 구조적 특성으로 인해 재난 상황에서 시야 확보와 탈출 경로가 제한되어 인명 피해와 경제적 손실의 위험이 높다. 이에 따라 기존 지하철 시스템뿐만 아니라 GTX와 같은 대심도 지하 시설에 대한 재난 대피 취약성 분석이 필수적이다. 본 논문은 광교중앙역 사례를 중심으로 매개 중심성 기반의 대피 취약성 분석 프레임워크를 적용한 사례 연구를 제시한다. 구체적으로, 역사의 공간 구문론에 기반한 네트워크 모델을 구축하고 매개 중심성 분석을 통해 병목 지점을 평가하며, 이를 통해 재난 대피 취약성을 평가하였다. 이는 공간 네트워크에서 높은 매개 중심성을 가진 지점은 전체 공간 간 연결구조를 중개함을 시사하며, 재난 대피 상황에 있어서는 대피 인원이 집중되고 전체 대피 흐름을 통제하는 공간으로 해석될 수 있기 때문이다. 광교중앙역 기본 모델 및 재난 발생 시나리오 별 분석결과, 대칭적인 광교중앙역 공간 구조에 따라 매개 중심성 분포는 대칭성을 띄며, 지하 1층 및 지하 2층의 중앙구역에 매개 중심성이 집중되어 있음이 발견되었다. 이들 구역은 평균값에 비해 약 220 % 이상 높은 값을 보이며, 이는 재난 상황 시 대피 흐름이 교차되며 병목 현상의 발생 가능성이 높음을 시사한다. 이러한 광교중앙역의 재난 대피 취약성을 개선하기 위해서 중앙구역에 집중되는 재난 대피 흐름을 분산시키기 위해 가장자리 구역의 재난 대피로로써의 활용성을 증대시키도록 계단실을 연속적으로 연결하는 구조변경을 시나리오로 제시하였다. 이러한 이동통로 변경이 고려될 경우, 매개 중심성의 분산이 감소하며 제안된 대피통로 추가가 광교중앙역의 대피 흐름 분산에 효과적으로 기여할 수 있음을 확인하였다. 이 사례 연구는 지하철 역사 사용자 안전성 향상에 있어 제안된 대피 취약성 평가 프레임워크의 효과성을 입증하며, 주요 지하 시설물의 재난 대응 및 관리 계획에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.