• 한국산림과학회지
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• 제109권3호
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• pp.350-360
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• 2020

본 연구는 효율적인 숲가꾸기 사업 모니터링을 위해 숲가꾸기 사업의 작업종별 평가지표의 중요도를 선정하고 이를 적용한 숲가꾸기 사업 평가지표 개발 연구이다. 숲가꾸기 사업의 작업종별 중요도를 산정하기 위하여 Delphi와 AHP를 이용한 전문가 합의를 총 3차례에 걸쳐 진행하였으며, 선정된 사업추진 프로세스 4개 항목(계획 및 설계, 관리·감독, 감리, 작업품질)과 평가 항목 10개를 선정하여 중요도를 산정하였다. 분석결과, 사업추진 프로세스에서는 계획 및 설계가 가장 중요한 숲가꾸기 평가인자로 선정되었으며 관리·감독, 감리, 작업 품질 순으로 중요도가 산정되었다. 최종 종합 가중치 산정결과, 평가 항목별 우선순위에서는 "산림경영계획서 작성의 적절성" 이 가장 중요도가 높은 것으로 사료되었다. 또한 숲가꾸기 사업과 어린나무 가꾸기 사업에서는 "설계서 작성의 적정성", 조림지 가꾸기와 큰나무 가꾸기 사업에서는 "작업 품질"이 숲가꾸기 평가에 있어 중요한 인자로 나타났다. 본 연구 결과에 따르면, 숲가꾸기 계획 및 설계, 산림경영계획서 작성, 설계서 작성의 적정성 등 숲가꾸기 사업을 위한 설계 및 계획단계에서의 성과가 숲가꾸기 사업의 평가에 있어 많은 영향을 미치는 것으로 사료된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.287-292
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• 2012

본 연구에서는 다채널 자속누설 센서를 이용하여 강케이블의 국부손상을 검색하였다. 먼저 자속누설 기법을 고정된 케이블 구조물에 적용하기 위해 프로토타입의 8채널 자속누설 센서헤드를 제작하였고, 국부손상이 발생한 케이블을 구현하기 위하여 PVC 파이프에 강케이블을 채워 강케이블 다발 시편을 제작하였고, 케이블 시편 외부 및 내부에 다양한 크기 및 방향을 가지는 국부손상을 단계적으로 발생시켰다. 이와 같이 제작된 강케이블 시편을 대상으로 각 손상단계에서 자속누설 센서헤드를 이용하여 자속신호를 스캔하고 출력전압으로 표현하였다. 이어서 일반극치분포를 이용해 손상유무를 판단할 수 있는 기준이 되어줄 임계값을 설정하였고, 이를 각 채널에서 계측된 자속신호와 비교하여 객관적인 손상판단을 수행하였다. 또한 케이블 모니터링에 있어 가장 중요한 정보인 손상의 길이방향 위치를 효과적으로 검색하기 위해 모든 채널의 자속값을 합하여 총합값의 형태로 임계값과 함께 나타내었다. 최종적으로 임계값을 초과한 부분의 길이방향 및 원주방향 위치를 실제 손상과 비교함으로써 본 기법의 국부손상 검색 가능성을 살펴보았다.

• 한국측량학회지
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• 제32권2호
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• pp.133-142
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• 2014

Landsat은 대표적인 지구관측 위성 중 하나로 지표면 모니터링, 변화탐지, 분류 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 구름과 구름의 그림자는 지표의 관측과 분석을 제한하는 장애물 중 하나로, Landsat을 사용하기 전 구름을 제거하고 원래의 지표 피복으로 복원하는 과정은 필수적이다. 최근에 발사된 Landsat-8은 기존위성에 비해 2개의 추가적인 costal/aerosol, cirrus 밴드를 제공하며, 이는 구름을 탐지하고 복원하는데 효율적으로 사용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Landsat-8의 영상에서 구름을 효과적으로 탐지하고, 복원하는 기법을 단계적으로 제안하였다. Otsu 임계화 기법을 통하여 구름과 구름의 그림자 지역을 탐지하였고, 탐지된 구름 및 그림자 지역은 실험 영상과 참조영상을 이용하여 원래의 지표 피복으로 복원 하였다. 복원영상의 정확도 평가에서는 전체정확도가 약 85%, 카파계수가 0.7128로 본 연구에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.

• 한국산업보건학회지
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• 제6권2호
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• pp.292-300
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• 1996

Hexavalent chromium($Cr^{+6}$) compounds are considered to be particularly hazardous, primarily because of the associated risk of allergic reaction and cancer. The analytic method of hexavalent chromium such as the s-diphenylcarba-zide(DPC) method and all ether previously used methods are often made uncertain due to significant interferences from organic components. This report can provide a technique for the more rapid and simple determination of total hexavalent chromium. than other currently using methods. The s-diphenylcarbazide method proposed by the U.S. National Institute for Occupational Safety and Health has low recovery rate(15.67 - 48.20%) due to interference, iron chloride and nickel chloride. A microwave oven technique has high recovery rate(about 70%) of insoluble hexavalent chromium. For the difference of ionic charges of $Cr^{+3}$-ethylenediamine tetraacetic acid(EDTA) chelate and $CrO_4{^{-2}}$, we could detect them simultaneously by ion exchanged high performance liquid chromatography. The confirmation of $Cr^{+3}$ and $Cr^{+6}$ were checked by fraction collector and flameless atomic absorption spectrometer. We observed that the small amount of hexavalent chromium is converted to trivalent chromium due to enhancement of chromium reduction by $Fe^{+3}$ or $Ni^{+2}$. As a result of this study, on the analysis of insoluble hexavalent chromium with microwave oven was used for, it may be better and more precise analysis after pretreatment by 2% NaOH-3% $Na_2CO_3$ and then analysis UV-spectrophotometer. It should be done for various studies on insoluble hexavalent chromium on the basis work environmental monitoring so called welding, painting etc.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.189-211
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• 2005

This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.

• 생태와환경
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• 제54권3호
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• pp.170-189
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• 2021

환경유전자(eDNA)는 다양한 환경(수중, 토양, 대기)에 존재하는 생물체로부터 유래된 유전물질을 의미한다. eDNA는 높은 민감도, 짧은 조사시간 등 많은 장점들이 존재하며 이로 인해 생물 모니터링 및 유해생물과 멸종위기 생물을 탐색하는 분야에 다양하게 활용되고 있다. 이러한 eDNA를 채집하기 위해서는 대상생물 및 대상유전자뿐만 아니라 현장 여과방법 및 eDNA 보존방법과 같이 매우 다양한 항목들을 고려해야 한다. 특히 환경에서 eDNA를 채집하는 방법은 eDNA 농도와 직결되는 항목으로서 적절한 채집방법을 사용하여 eDNA를 채집할 때 정확한 분석결과를 얻을 수 있다. 또한 현장에서 채집한 eDNA를 보존하고 추출하는 과정에서도 정확한 방법을 사용하였을 때 현장에 분포하는 eDNA의 농도를 정확하게 파악할 수 있다. 특히 eDNA 연구를 시작하는 연구자들에게 eDNA 분야는 초기 진입 장벽이 매우 높은 기술로서 이를 위한 기초 자료가 매우 절실하다. 본 연구에서는 본 연구는 eDNA가 수생태계를 연구하기 위한 도구로서 보다 널리 이용되며, eDNA를 이용하기 시작하는 연구자들에게 도움을 주고자 수생태계에서 eDNA를 채집하고 및 운반하는 방법과 실험실에서 eDNA를 추출하는 방법을 소개하고, 보다 간편하고 효율적인 eDNA 채집 도구와 방법을 제시하였다.

• 환경영향평가
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• 제30권1호
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• pp.1-12
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• 2021

본 연구는 환경DNA 기술을 이용한 국내 담수어류종 탐지방법 도입 및 적용가능성을 확인하기 위해 수행되었다. 환경DNA를 이용한 모니터링 기술은 기존의 현장조사 모니터링 방식에 비하여 교란이 적고 편의성이 높으며 조사에 대한 감도가 높아 급변하는 하천 생태계 모니터링을 위한 효율적인 방법으로 주목받고 있다. 본 연구의 대상지는 경기도 민물고기 생태학습관으로 수족관 내 수조, 생태연못, 양식장에 서식하는 국내 대표적 담수어류종에 대해 7월부터 10월까지 3차례의 물 환경시료를 수집하여 환경DNA 분석을 실시하였다. 국내 담수생태계의 다양한 서식환경을 고려하여 선정된 종에 대해 기 구축된 유전자생물종 DNA 염기서열 특성을 검토하고, 종 검출 여부 확인을 위해 채수된 16개의 환경시료를 Miya et al(2015)에서 제시된 환경DNA 분석 프로토콜에 준하여 분석하였다. 그 결과 대상 어종 총 7목 11과 50종 중 7목 11과 45종(90%)이 검출되었다. 이는 환경DNA 기술과 기 구축된 어류종 DNA DB를 활용하여 다양한 환경조건에서도 단순한 채수 샘플링으로부터 국내 서식하고 있는 주요 민물고기 어종이 검출되었다는 점에서 의의가 있다. 나아가 실험 중 발생된 수족관 내 시료 오염, 불균질한 DNA 채집, 생물종 유전자정보 누락 등의 오차요인들을 분석하여 자연환경에서 적용 시 앞으로의 보완 방향에 대하여 제시하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 인공지능(AI)과 딥러닝 발전으로 대화형 인공지능 챗봇의 중요성이 부각되고 있으며 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 챗봇을 만들기 위해서 직접 개발해 사용하기도 하지만 개발의 용이성을 위해 오픈소스 플랫폼이나 상업용 플랫폼을 활용하여 개발한다. 이러한 챗봇 플랫폼은 주로 RNN (Recurrent Neural Network)과 응용 알고리즘을 사용하며, 빠른 학습속도와 모니터링 및 검증의 용이성 그리고 좋은 추론 성능의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RNN과 응용 알고리즘의 추론 성능 향상방법을 연구하였다. 제안 방법은 RNN과 응용 알고리즘 적용 시 각 문장에 대한 핵심단어의 단어그룹에 대해 확장학습을 통해 데이터에 내재된 의미를 넓히는 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 순환 구조를 갖는 RNN, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-short Term Memory) 세 알고리즘에서 최소 0.37%에서 최대 1.25% 추론 성능향상을 달성하였다. 본 연구를 통해 얻은 연구결과는 관련 산업에서 인공지능 챗봇 도입을 가속하고 다양한 RNN 응용 알고리즘을 활용하도록 하는데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 활성 함수들이 인공신경망 알고리즘의 성능 향상에 미치는 영향에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.318-329
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• 2022

본 연구를 통해 설계된 테스트베드 지역의 식물계절 관측과 적설 탐지는 반복 이미지 학습 및 정량적 RGB 분석을 통해 정확도 높은 산림 식물계절 및 적설 관측 기반을 마련하였다. 무인카메라 기반 식물계절 및 적설 탐지 기술 개발은 복잡한 산악지형이라는 특수한 환경에서 다양한 고도의 환경 데이터를 실시간 수집하는 체계를 구축함으로써 산림환경 연구를 위한 기초 데이터를 수집하는 계기가 되었다. 첨단기술을 활용한 주요 산악지역의 식물계절 변화 탐지 연구는 산림청에서 제공하는 개화 및 개엽 예측 정보의 검증과 산림휴양쾌적지수 고도화 등에 활용 가능하며, 향후 농림위성의 NDVI 등 영상 이미지의 검⋅보정용 자료로써 활용 가치가 매우 높다. 무인카메라 활용 기술은 산림 식물계절 및 적설 탐지뿐만 아니라 산림재해 감시 및 산림관리 등 다양한 산림분야에서도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해양생명과학회지
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• 제8권1호
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• pp.68-77
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• 2023

본 연구에서는 형광측정기법을 사용하여 태안반도 인근 8지점의 표층 해수 내 미세플라스틱 정량분포를 조사하였다. 연구결과 미세플라스틱의 검출범위는 0~360.5 particles/l (평균 149.7 ± 46.0 particles/l)로 나타났다. 하지만 해양환경 내 미세플라스틱의 정량분석방법이 표준화되지 않아 타 연구결과와 직접비교 하는 것이 불가능한 상황이다. 본 연구결과 검출된 미세플라스틱을 크기별로 분류하면 < 50 ㎛ 크기가 우점하지만, St. 3의 경우 > 500 ㎛이 25.6%를 차지하여 지역별로 우점하는 미세플라스틱의 크기에 차이가 나타난다. 또한 채집지역, 저질의 종류, 검출되는 플라스틱 크기에 따른 미세플라스틱의 검출량 비교에도 뚜렷한 상관관계를 가지는 요인을 확인할 수 없었다. 이는 플라스틱의 재질에 따른 물리·화학적 특성, 해양의 동적 조건(해류, 바람, 파도, 조류 등), 지질학적 특성(지형, 경사 등), 연안 생물을 포함한 저질의 구성 및 특성, 상호작용, 인간활동(어업, 개발, 관광 등), 기상조건(홍수, 강우 등)과 같은 다양한 요인이 미세플라스틱의 거동에 영향을 주기 때문이다. 그러므로 향후 정량분석방법 표준화 및 환경요인에 대한 분석이 수반된 미세플라스틱 모니터링 기초연구가 필요한 상황이다.