노천광산의 개발은 고지대 산림에 대한 넓은 면적의 지형변화를 가져오며, 심각한 산림 훼손을 야기할 수 있어 지속적인 모니터링이 필요하다. 드론 사진측량은 기존 유인항공 사진측량에 비해 상대적으로 낮은 고도에서 수행되므로 비교적 높은 정확도를 보이며, 지상측량 보다 단위 시간 당 작업 가능 영역이 크다는 장점이 있다. 본 연구에서는 드론 사진측량 기법을 이용하여 대규모 노천광산의 공간정보를 구축하고, 정확도 및 성과물의 활용성을 평가하고자 하였다. 드론 사진측량 성과물의 정확도는 수평방향으로 0.018~0.063m, 수직방향으로 0.027m~0.088m로 나타났으며, 이러한 결과는 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하는 것으로 노천광산 모니터링에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 구축된 노천광산의 공간정보는 다양한 활용이 가능하며, 주기적인 촬영에 의한 데이터 관리를 통해 시계열적 변화에 대한 특정 지역의 정량적인 변화를 모니터링 하는데 활용이 가능할 것이다. 향후 향후 노천광산 모니터링을 위한 다양한 현장의 추가적 연구가 필요하며, 이를 통해 실무적 차원의 활용성이 제시된다면 드론 사진측량 방법은 기존의 GNSS나 토털스테이션에 비해 작업시간과 비용을 크게 절감하고, 보다 가시적인 데이터의 생성이 가능하기 때문에 업무의 효율성을 크게 향상시킬 것이다.
제주도 남쪽에 위치한 하논화산은 분화구에 경작지로 이용되고 있는 습지가 있다. 이 습지퇴적층을 조사한 선행 연구자들은 과거에는 이 퇴적층이 마르호였을 것이라 추정하였다. 습지 퇴적층의 심도는 굴절법 탄성파 탐사를 통해 $5{\sim}14m$로 추정 되었으며, 이는 선행 연구결과와 대체로 일치한다. 그러나 이러한 자료들은 특정구간에 대한 정보일 뿐으로, 분화 구내 퇴적층의 공간적 특성을 파악하기는 어렵다. 본 연구에서는 탄성파 탐사를 통해 확보한 습지퇴적층의 심도를 바탕으로, 공간통계기법을 이용하여 화구호를 가상적으로 복원하였다. 화구호의 복원과정은 다음과 같다. 우선, 선행 연구자료와 본 연구의 탐사자료를 바탕으로 기본 데 이 터를 구축하고, 이를 IDW와 크리깅을 이용하여 내삽하였다. 이렇게 내삽된 자료를 다시 현재의 지형면과 연산하여 고지형면을 복원하였으며, 여기에 시추자료에 근거한 수면의 고도를 이용하여 화구호의 경계를 추출하였다. 복원된 화구호는 중앙 분석구의 북쪽에 반달 형태로 존재하였으며, 평균 수심은 약 5m, 최대 수심은 약 13m에 이르렀을 것으로 추정되었다. 아울러, 내삽기법에 따라 미세한 차이는 있으나, 화구호의 면적은 $184,000{\sim}190,000m^2$, 부피는 약 $869,760m^3$로 추정되 었다. 분화구 생성직후부터 지속적인 퇴적작용이 있었기 때문에, 복원된 화구호가 특정 시기의 호수를 직접 가리키지는 않지만, 분화구의 내부 형태와 마르호의 퇴적 및 변화과정을 밝히는 데 중요한 단서가 된다.
본 연구의 목적은 다문화가정 한국인 남편들이 경험한 성공적인 결혼적응에 영향을 미치는 요인들을 탐색하고자 함이다. 이를 위해 7명의 남편들을 대상으로 2개월간의 심층면접을 통해 자료를 수집하고, 이를 근거이론 접근방법으로 분석하였다. 분석결과 남편들은 '준비 안 된 결혼'으로 인해 '결혼생활 후회'까지 경험하지만 '자녀양육', '가사참여' 그리고 '친구 및 직장동료 인정'이 중재적 조건으로 성공적인 결혼적응에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 다문화가정 한국인 남편을 대상으로 하는 정책적 실천적 제언을 하였다. 사회복지 정책적으로는 예비배우자에 대한 정보제공 의무화, 근로기준법과 육아휴직제 준수, 방문지도사제도 확충, 남편을 위한 안내서 제작과 출입국관리사무소나 다문화가족지원센터 그리고 각 주민자치센터 비치배포, 다문화가정에 대한 지속적 사회인식개선 제안과 사회복지 실천적 대안으로는 다양한 교육 프로그램, 국내결혼 부부와 함께 하는 프로그램, 시부모와 가족과 함께 하는 프로그램, 남편들의 가사참여증대를 위한 구체적 프로그램, 남편들을 위한 집단프로그램의 개발과 실천의 필요성을 강조하였다.
본 연구에서는 어머니의 문화적응 유형, 다문화청소년의 다문화수용성, 국가정체성이 시간의 흐름에 따른 변화 양상과 세 요인 간의 종단적 상호관련성을 검증하고자 자기회귀교차지연모형을 적용하였다. 연구를 위해 MAPS의 자료 중 초등학교 5학년부터 고등학교 2학년까지 추적한 2차-4차-6차-8차년도 시점의 종단자료를 활용하여 분석하였다. 분석결과, 어머니의 문화적응 4가지 유형 모두는 시간의 지남에 따라 유의한 종단적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 어머니의 문화적응 4가지 유형은 다문화청소년의 국가정체성 간의 관계에서 다문화수용성은 종단적 매개효과를 갖는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과를 토대로 다문화청소년이 다문화적 가치를 수용하고 이를 확장해 이중문화스트레스를 극복하고 국가에 대한 소속감과 연대감을 갖는데 다문화수용성을 높이는 교육도 병행되어야 함을 제안하였다.
We explore the impact of Chinese future air pollutant emissions on ozone air quality in Northeast Asia (NEA) and health in South-Korea using an assessment framework including ICAMS (The Integrated Climate and Air Quality Modeling System) and BenMAP (The Environmental Benefits Mapping and Analysis Program). The emissions data sets from the climate change scenarios, the Representative Concentration Pathways (RCPs) (emission scenarios, EMSO), are used to simulate ozone air quality in NEA in the current (1996~2005, 2000s), the near future (2016~2025, 2020s) and the distant future (2046~2055, 2050s). Furthermore, the simulated ozone changes in the 2050s are used to analyze ozone-related premature mortality and economic cost in South-Korea. While different EMSOs are applied to the China region, fixed EMSO are used for other country regions to isolate the impacts of the Chinese emissions. Predicted ozone changes in NEA are distinctively affected by large changes in NOx emission over most of China region. Comparing the 2020s with the 2000s situation, the largest increase in mean ozone concentrations in NEA is simulated under RCP 8.5 and similarly small increases are under other RCPs. In the 2050s in NEA, the largest increase in mean ozone concentrations is simulated under RCP 6.0 and leads to the occurrence of the highest premature mortalities and economic costs in South-Korea. Whereas, the largest decrease is simulated under RCP 4.5 leads to the highest avoided premature mortality numbers and economic costs. Our results suggest that continuous reduction of NOx emissions across the China region under an assertive climate change mitigation scenario like RCP 4.5 leads to improved future ozone air quality and health benefits in the NEA countries including South-Korea.
사회 환경이 급변하는 예측 불가능한 시대에 범죄로부터의 안전에 대한 국민적 관심이 높아지고 있다. 범죄에 대한 두려움 없는 삶을 영위하기 위한 욕구가 증대되면서 안전도시 구축에 관한 관심은 점차 전국적으로 확산되고 있다. 이를 계기로 정부는 스마트 도시 안전망 구축을 위하여 스마트시티 통합플랫폼으로 지자체와 112, 119, 재난 등 공공재난안전 체계 연계사업을 추진 중이다. 본 연구는 지능형 방범 기술 개발 연구단에서 추진하고 있는 지능형 방범 사업 성과물과 스마트시티 통합플랫폼 간의 연계 방안을 마련하기 위해 해당 분야의 동향을 살펴보고 연계 시 고려할 사항들에 대한 5가지 기준 적용과 기술 및 제도적인 부문으로 연계 가능한 여부를 면밀히 검토하였다. 첫째, 통합운영센터 및 CCTV 관제센터가 주축이 되고 지자체 확산을 주목적으로 하고 있기에 연계 목표가 분명하며, 둘째, 시스템 부문은 사건 사고 관련 기관에 정보 제공하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 방범 부문에 시나리오 영역 확대가 가능하고 장기적 도시정보 통합 기반 조성이 가능할 것으로 전망되었고, 넷째, 스마트시티 로드맵에 반영과 관련 기관과의 지속적 협의 등을 통해 제품 실증이 가능할 것으로 전망되었다. 마지막으로 민간 기업의 상용화 제품을 지속적으로 추가하여 타 지자체 확산을 도모 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
산림 개발은 대규모의 지형변화와 환경 훼손이 나타나기 때문에 이는 지속적인 관리가 필요하다. 또한 토공량 산출과정에서 사람이 직접 현황측량을 수행하게 되면 사고 발생의 위험이 있다. 이에 본 연구에서는 사람이 직접 접근하지 않아도 공간정보를 취득할 수 있는 드론 사진측량을 산림개발지역에 적용하여 정확도 및 토공량, 산지복구 계획 여부를 분석하여 적용 가능성을 판단하고자 하였다. 드론 사진측량으로 정사영상 및 DSM(Digital Surface Model)을 제작하여 검사점 정확도를 분석한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)가 평면에서 0.120 m, 표고에서 0.150 m로 나타나 1:1,000 수치지도 묘사 허용오차 범위를 만족하였다. 또한, 토공량 비교결과 드론 사진측량이 기존의 측량방법보다 13.0% 더 많은 토공량을 산출하였는데 이는 드론 사진측량이 더 세밀한 지형을 나타내기 때문으로 분석되어 검증자료로 활용 가능성이 있다고 판단되었다. 공간정보를 이용한 산지복구 수행여부 판단 결과 낙석 방지망 및 식생의 존재 여부를 판단할 수 있어 활용 가능성이 있는 것으로 확인되었다. 향후 주기적으로 영상을 취득하여 지형변화에 대한 모니터링이 이루어진다면 산림 개발에 드론 사진측량의 활용성이 증대될 것으로 보인다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.
서울시는 도시에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고 대시민 서비스 등을 위해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보를 구축 및 운영하고 있다. 이러한 디지털트윈 도시 구현을 위한 공간정보의 안정적인 활용을 보장하기 위한 필수요소 2가지는 자료의 최신성과 품질이다. 그러나 높은 품질의 도시 공간정보에 대해 지속적인 최신성을 유지하는 것은 많은 시간과 비용이 필요하다. 이를 극복하기 위하여 효율적인 도시 공간정보 구축 기술과 구축 데이터의 운영, 관리 및 갱신 절차를 연구하였다. 우선, 최신 하이브리드센서를 활용한 포인트 클라우드 중심의 자동 3차원 건물 제작 기술을 실증하여 적용하였고, 고점밀도 항공라이다 성과를 이용하여 수준 높은 건물 모델을 자동제작이 가능함을 확인하였으며, 효율적인 데이터 관리 방안을 수립하였다. 지역별 차별화된 제작 방법의 적용, 공간 객체 고유 관리번호를 통한 도시 변화지역 탐지 지원하고, 수준별 국제표준자료 제작으로 도시 공간정보의 활용성을 강화하였다. 본 연구를 통해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보 활성화를 고민하는 지방자치단체 및 관련 기관의 사업 추진에 좋은 선례가 될 수 있을 것으로 판단되며, 도시 단위 디지털트윈 구현의 인프라 정보로써 공간정보의 구축 및 관리에 대한 논의가 지속적으로 이루어 질 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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