일본 도쿄전력의 후쿠시마 원전 오염수 해양방류에 대해 한일해엽 연안 5개 지자체(제주, 전남, 경남, 부산, 울산)는 합동 대책위원회를 운영하고 있다. 본 연구는 제주연구원, 부산연구원, 울산연구원에서 일본 후쿠시마 원전 오염수 해양방류에 따른 대응 방안 연구의 일환으로 수행한 시민 설문조사, 대응 전략, 세부실천과제 등을 비교 분석하여 향후 타 연안도시 정책 입안자들이 실효성 있는 방안 마련을 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 인식조사 결과 모든 지자체 시민들은 과학적 연구결과에 상관없이 해양방류에 대해 부정적 인식이 강한 것으로 나타나 향후 수산업, 관광업계의 피해가 클 것으로 예상된다. 지자체별 대응전략에서는 모든 지자체 공통으로 컨트롤 타워 구축이 가장 시급한 과제로 나타났다. 이는 실효성 있는 대응을 위해 공무원 조직 한계인 직제 중심에서 탈피하여 기능 중심 대응이 필요하기 때문이라고 판단된다. 또한 대응방법에 있어 제주와 부산은 분야별 대응방안을 수립한 반면, 울산시는 방류시점에 따른 단계별 대응방안으로 실질적 대응에 초점을 맞추고 있다. 내용적으로는 수산물 방사능 검사체계 구축, 국민의 불안감 해소를 위한 홍보가 중요한 것으로 나타났다. 향후 2030년까지 지속적으로 후쿠시마 원전 오염수의 해양방류가 예정되어 있는 만큼 지자체 연구기관 간 연구결과 및 성과 공유를 위한 네트워크강화가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 농촌소멸 대응을 위해 농촌 유휴공간을 활용할 수 있는 방안 모색을 목적으로 하였다. 연구는 '유휴시설', '폐교' 주제어를 통해 농촌지역 유휴시설에 관한 인식을 파악함과 동시에 '창업', '청년창업', '청년창업+농촌' 키워드를 토대로 유휴시설의 청년인구 유입을 위한 활성화 방안을 마련하고자 하였다. 연구는 빈도분석 및 주요 키워드 분석, 연결망분석, 감성분석과 국내·외 사례를 검토함으로써 정책 방향 및 방안 모색을 위한 기초자료 제시를 실시하였다. 분석된 결과 첫째, 유휴시설 및 폐교는 지역재생을 위한 요소로서 중요하게 작용하고 있음을 알 수 있었다. 둘째, 농촌지역 청년창업의 경우 농업에 대한 교육뿐만 아니라 거주를 위한 문제가 함께 해결되어야 함을 알 수 있었다. 셋째, 청년계층의 경우 디지털을 활용한 창업에 적극적임으로 농업을 대상으로한 디지털 활용 구축이 필요한 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 국내·외 우수사례를 통해 청년 유입 및 지역활성화를 위해서는 지역주민과 연계되어 창업뿐만 아니라 문화와 교육 등 다양한 플랫폼 역할을 할 수 있는 정책적 방안이 제시되어야 할 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 유휴시설 활용 및 지역재생을 위한 대안 중 하나로 청년인구 유입을 위한 창업인식을 검토함으로써 농촌지역의 청년창업에 관한 시사점을 제시했다는 점에서 의의가 있으며, 현장조사를 통하여 추가적인 해결 방안을 제시한다면 현실에 맞는 정책 목표 설정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 신도시 근린공원 이용자 경험의 특징을 고찰하고 도시공원의 경험을 다양하게 하는 이슈를 탐색하는 것이다. 다량의 공원 이용자 경험을 정량적으로 분석하기 위하여 소셜 미디어 가운데 텍스트를 기반으로 하는 네이버 블로그 리뷰를 수집하여 분석하였다. 분석 대상은 1, 2기 신도시 가운데 가장 이용자 경험 포스팅이 높은 공원을 도시별로 하나씩 선정하였다. 수집 기간은 2003년 5월 20일부터 2022년 5월 31일까지이며, 일산호수공원, 분당율동공원, 광교호수공원, 동탄호수공원을 대상으로 분석을 실시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공원 이용자는 네 개 공원 모두에서 일상적인 휴식과 레크리에이션이 중심 활동으로 나타났다. 둘째, 주거지 주변 근린공원임에도 가족단위뿐 아니라 친구, 연인 등 다양한 사용자 그룹이 확인되었다. 셋째, 공원 주변의 도시 프로그램 또한 공원 이용에 영향을 미쳤다. 넷째, 각 공원별 고유의 시설과 프로그램이 공원에 대한 설명력을 높였다. 마지막으로, 공원별 사용자 특성이 네 가지 유형으로 나타났으며, 공원에 따라 네 가지 유형의 네트워크가 다르게 나타났다. 본 연구는 다음 두 가지 시사점을 제공한다. 첫째, 공원의 자연주의적 특성뿐 아니라 각 공원 고유의 시설과 프로그램의 차별성은 대중의 인식을 크게 향상시키고 개별 공원 경험을 풍부하게 한다. 둘째, 텍스트 분석뿐 아니라 공간정보를 기반으로 한 공원 주변 맥락에 대한 분석이 함께 수행된다면 텍스트 데이터 분석 결과에 대한 해석의 정확성을 높일 수 있다. 본 연구의 결과는 현재 진행 중인 3기 신도시의 공원 및 녹지공간 계획 및 설계에 활용될 수 있다.
산업생산 전반의 생산성 향상에 기여하는 디지털전환 산업과 함께 탄소중립 및 지속가능 성장을 위한 스마트그린 산업이 미래산업으로 성장하고 있다. 이 논문은 스마트그린 산업의 성장 동인과 입지패턴 변화 분석을 통해 미래산업 혁신생태계에서의 동 산업의 위상 및 역할 모색을 연구목적으로 한다. 동 산업은 수도권과 비수도권 모든 지역에서 증가세를 보이며, 비수도권 비도시 지역에서도 뚜렷한 산업 성장세를 확인할 수 있다. 특히, 스마트 그린 산단 시범사업, 광주전남 혁신도시 조성, 신재생에너지 정책 추진 등으로 호남권 및 충남 해안지역의 핵심 집적지(HH형) 부상, 경상권 지역에 고립 중심지(HL형) 형성 등 비수도권 지역에서 신재생에너지 생산기업의 집적이 이루어지고 있다. 따라서 스마트그린 산업은 정책적 요인이 성장 촉발 요인이며, 다극형 허브(Hub)-스포크(Spoke) 네트워크 구조를 형성하는 미래산업 혁신생태계에서 비도시지역의 다양한 특성화 소거점(Spoke) 형성을 촉진할 것으로 기대된다.
4차 산업혁명 시대에 건설산업은 전통적인 업무 방식에서 디지털 프로세스로 전환하고 있다. 특히, 건설산업의 특성으로 인해 업무 절차의 변경에는 어려움이 따르며, 점진적인 디지털 전환 및 시행착오가 발생하고 있다. 건설현장의 안전관리 분야도 역시 이 흐름을 따라 모든 데이터의 디지털화와 자동화를 목표로 연구 및 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최근의 통계에 따르면, 건설업 안전사고는 계속해서 발생하고 있으며, 안전사고 사망자 수도 줄지 않고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 건설공사 안전관리 종합정보망의 빅데이터를 대규모 언어모델 인공지능을 통해 분석하였다. 분석된 결과는 실시간으로 업데이트가 가능한 상세설계모델로부터 위치정보와 공간적 특성을 반영하여 안전관리가 필요한 현장모델링에 정보를 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 건설현장 안전관리 데이터의 디지털화를 통한 시설물 및 근로자의 안전을 강화하고, 건설사고 예방 및 효과적인 교육 지시를 위한 빅데이터 기반 안전관리 플랫폼 개발을 목표로 한다.
국가기본도 구축은 전국을 두 권역으로 나누어 2년 주기로 항공사진에 의한 수정도화를 실시하는 정시업무와 현지조사와 준공도면 등에 의하여 주요 변화 지형지물을 2주 이내에 수정하는 수시수정업무로 이루어지며, 이 중 국가기본도 수시수정 지형자료추출 업무에 활용되는 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도의 경우 지역측지계 기반의 좌표체계로 세계측지계 기반 국가기본도에 활용할 경우 좌표변환오차가 위치오차에 포함되는 문제점을 가지고 있다. 또한 국가기본도는 수치지형도 건물 등록선인 건물 최외곽선(처마선)을 기준으로 등록하고 있고, 지적 및 건축 분야는 건물 중심선을 기준으로 등록하고 있어 건물 객체 관리기준이 불일치하고 있다. 이에 개선방법연구를 위해 부동산종합공부시스템(일사편리)건물배치도 위치에 직접 네트워크 RTK 측량을 실시하여 국가기본도 평면 도화위치 기준과 비교하여 문제점을 분석하였다. 이중 벽체와 처마의 차이가 있는 일반건축물의 경우 위치정보가 상이한 것 이외에 벽체와 처마의 차이만큼 건물 객체 비율에 차이가 있었다. 결론적으로 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도를 수시수정업무에 활용하기 위해서는 건물 중심선과 건물 최외곽선(처마선)의 이중레이어의 기초자료 제공이 필요하다 판단된다. 또한, 최신성 및 정확성을 동시에 확보 가능한 유기적인 지도갱신 프로세스에 대한 연구가 필요하다.
기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.
강우-유출 해석은 하천 홍수예경보, 댐 유입량 산정 및 방류량 결정 등 수자원 관리 및 계획수립에 있어 중요한 과정이며, 밀도높은 강우관측망으로부터 수집된 강우 자료는 정확한 강우-유출 해석을 위한 가장 중요한 기초 자료로 활용된다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 국가공유하천으로 강수 자료수집이 어렵고, 구축된 자료의 양적, 질적 품질이 국가별로 상이하여 수문해석 결과의 불확실성을 높일 우려가 있다. 최근 원격탐사 기술의 발달로 격자형 글로벌 강수자료의 획득이 용이해졌으며, 이를 활용한 미계측 유역 또는 대유역에서의 다양한 수문해석 연구들이 수행된 바 있다. 본 연구에서는 미계측 대유역 수문해석에 있어 격자형 강수자료의 적용성을 평가하기 위하여 3개의 위성 강수자료(TRMM, GSMaP, PERSIANN-CDR)와 2개의 지점 격자형 강수자료(APHRODITE, GPCC)를 수집하고, APHRODITE를 관측값으로 합성곱 신경망 모형인 ConvAE 알고리즘을 이용하여 위성 강수자료의 시·공간적 편의보정을 수행하였다. 또한, 메콩강 본류의 주요지점인 Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Kratie 4개 수위 관측소를 선정하여 SWAT 모형의 매개변수를 보정(2004~2011)하고 지점 격자형 강수자료 및 위성 강수자료의 보정전·후의 유출모의(2012~2013) 결과를 비교·분석하였다. 그 결과 원시위성 강수자료 및 GPCC는 APHPRODITE에 비해 정량적으로 과소 또는 과대추정되거나 공간적으로 매우 상이한 패턴을 나타낸 반면, GSMaP과 ConvAE를 이용하여 보정된 위성 강수자료의 경우, APHPRODITE에 대한 시·공간적 상관성이 개선된 것으로 분석되었다. 또한 유출모의의 경우, 모든 지점에 대해서 ConvAE로 보정된 위성 강수자료를 이용한 유출모의 결과가 원시 위성강수자료를 이용한 유출결과 보다 정확도가 향상된 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 격자형 위성 강수자료 보정기법과 연계한 강우-유출 해석은 향후 다양한 위성 강수자료를 활용한 미계측 대유역 수문해석에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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