본 연구에서는 토지매수 청구 제도에 의한 국립공원 내 사유지 매수 현황을 분석하여, 토지매수 청구 제도의 유용성과 한계, 정책 시사점을 도출하였다. 토지매수 청구 제도가 도입된 2006년부터 2021년까지 국가가 매수한 사유지 데이터를 활용하여, 토지 소유자의 매수 청구 결정에 영향을 미치는 요인들을 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 사유지의 지목이 임야이고, 사유지 면적 중 공원자연보존지구 면적이 높으며, 공원 경계까지 거리가 멀고, 단위면적당 공시지가가 낮은 사유지가 매수 청구에 의해 매수될 확률이 높았다. 이 결과는 토지 소유자 관점에서 보면 재산권 행사가 어려운 사유지일수록 매수 청구될 확률이 높다는 뜻이고, 공원 관리자의 관점에서 보면 보전 가치가 높은 사유지가 매수 청구될 확률이 높다는 의미이다. 즉, 토지매수 청구 제도를 활용하여 사유지 매수를 진행해도 보전 가치가 높은 토지를 매수할 수 있어, 높은 자연환경 보전 효과를 기대할 수 있다. 로지스틱 회귀모형은 또한 북한산국립 공원 내 사유지 중 401㎡의 사유지가 향후 매수 청구될 확률이 높을 것으로 예측하였다. 토지매수 청구 제도는 국립공원 내 토지 소유자의 민원 해소에 효과적인 제도임에도 현재 활용도가 매우 낮은데, 본 연구에서는 실증 분석 결과를 바탕으로 제도의 활용도를 높일 수 있는 정책 방안을 제시하였다.

This study examines and proposes standardization approaches to address the heterogeneous issues of metadata in drone imagery within the agricultural sector. Image metadata comes in various formats depending on different camera manufacturers, with most utilizing EXIF and XMP. The metadata of cameras used in fixed-wing and rotary-wing platforms, along with the metadata requirements in image alignment software, were analyzed for sensors like DJI XT2, MicaSense RedEdge-M, and Sentera Double4K. In the agricultural domain, multispectral imagery is crucial for vegetation analysis, making the provision of such imagery essential. Based on Pix4D SW, a comparative analysis of metadata attributes was performed, and necessary elements were compiled and presented as a proposed standardization (draft) in the form of tag information.

본 연구에서는 차량-교량 상호작용 시스템의 고유진동수 변화를 분석하였다. 차량이 주행하는 교량의 동특성은 차량의 질량 및 진 동을 무시하지 않는 경우 상호작용을 반영해야 하는데, 이때 시스템은 시간가변적이므로 고유진동수 또한 시간가변적인 특성을 보인 다. 따라서 본 연구에서는 차량과 교량을 각각 2자유도를 갖는 시스템으로 모델링하여 차량의 위치와 질량비 그리고 시스템 강성비에 따른 시간가변적 고유진동수를 산출하였다. 분석 결과 일반적으로 초기 고유진동수가 작은 시스템은 상호작용으로 인하여 증폭비가 낮아지는 추세를 보이나 상호작용이 발생할 경우 증폭비는 분기점을 보이며 비선형적 추세를 보이는것을 알 수 있다. 따라서 상호작 용이 발생하는 시스템차수에 대한 이해가 필요함을 알 수 있다.

PURPOSES : This study aims to develop and evaluate computer vision-based algorithms that classify the road roughness index (IRI) of road specimens with known IRIs. The presented study develops and compares classifier-based and deep learning-based models that can effectively determine pavement roughness grades. METHODS : A set road specimen was developed for various IRIs by generating road profiles with matching standard deviations. In addition, five distinct features from road images, including mean, peak-to-peak, standard variation, and mean absolute deviation, were extracted to develop a classifier-based model. From parametric studies, a support vector machine (SVM) was selected. To further demonstrate that the model is more applicable to real-world problems, with a non-integer road grade, a deep-learning model was developed. The algorithm was proposed by modifying the MNIST database, and the model input parameters were determined to achieve higher precision. RESULTS : The results of the proposed algorithms indicated the potential of using computer vision-based models for classifying road surface roughness. When SVM was adopted, near 100% precision was achieved for the training data, and 98% for the test data. Although the model indicated accurate results, the model was classified based on integer IRIs, which is less practical. Alternatively, a deep-learning model, which can be applied to a non-integer road grade, indicated an accuracy of over 85%. CONCLUSIONS : In this study, both the classifier-based, and deep-learning-based models indicated high precision for estimating road surface roughness grades. However, because the proposed algorithm has only been verified against the road model with fixed integers, optimization and verification of the proposed algorithm need to be performed for a real road condition.

과학적 행정을 위한 증거 기반 정책 수립과 평가에 대한 요구로 통계(데이터) 활용 중요성이 날로 강조되고 있다. 통계는 사회 전반의 현상을 수치로 제공함으로써 직관적으로 어떤 현상을 설명할 수 있도록 하며, 합리적인 의사결정을 위한 공공자원으로 설명된다. 이러한 특성으로 통계는 정부 정책 결정 및 각종 현상의 연구․분석 등에 기초자료이자 근거자료로 널리 활용되고 있으나 그 중요성에 비해 통계의 역할은 제한적인 수준이다. 이는 현재 개방된 통계가 단순 결과 요약 자료 수준이며 공급자 위주로 생산되어 수요자 관점에서 가치 창출을 위한 수단으로는 부족하다는 의미이며, 본 연구에서는 이러한 문제 보완을 위해 현재 제공되는 통계 항목 외에 정책이나 연구에 다양하게 활용할 수 있는 추가 속성을 탐색했다. 연구에 활용한 기준 통계자료는 해양경찰청에서 발간하는 「해상조난사고 통계 연보」이며, 해양경찰에서 작성하는 선박사고 상황보고서 텍스트 분석을 통해 추가할 수 있는 속성들을 도출했다. 텍스트 분석을 통해 도출된 56개 속성에 대해 데이터를 수집하고 EDA를 수행한 결과, 유의확률(p-value < .05)을 만족하는, 상관계수 0.7 이상의 강한 상관관계가 있는 속성 조합 18개와, 중간 정도의 상관관계(0.4 이상 0.7 미만)를 가지는 속성조합 70개, 총 88개의 조합을 발굴할 수 있었다. 더불어 EDA를 통해 발견된 추가 속성을 정책적으로 활용하기 위해 수난대비기본계획 세부 전략별 키워드 분석을 실시하고, 키워드와 EDA 도출 속성 간 매칭작업을 통해 속성의 활용 가능 여부를 검토했다.

매년 해양활동이 증가하며 해양사고 발생빈도가 높아지고 있다. 이에 따라 해양안전을 위한 각종 연구 활동과 정책이 실행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 매년 해양사고가 증가하고 있어 이들의 실효성에 대한 문제가 제기되고 있다. 문헌연구 결과에 따르면, 통계연보를 활용한 선행연구는 통계제공항목 간 비교를 통해 두드러지는 항목에 대한 예방책을 제시하고 있다. 2000년대 이후에는 대형 해양사고가 반복적으로 발생하면서 '사고대응'에 대한 사례연구(case study)가 진행되고 있다. 국내 해양안전을 위한 정책수립 연구과정에서 통계연보나 사고사례를 주 자료로 활용하고 있으나 현재 자료는 사후결과 요약정도의 수준이다. 따라서 본 연구에서는 해양 사고 사례분석 및 개선방안 관련 문헌연구를 통해 현행 해양관련 연구와 정책의 한계를 탐색하였다. 또한 자료 활용 한계를 개선하기 위한 방안의 일환으로 선박사고 상황보고서 속성분석, 텍스트 마이닝을 통해 해양사고 정보 분류체계인 온톨로지(ontology)를 수정 보완하였다. 해당 항목은 ‘신고자, 신고수단, 구조세력, 대응 조치사항, 대응취약성, 적재물, 유류유출경위, 피해유형, 사고처리결과’이며, 이 항목 들은 분류체계 표준용어를 활용해 향후 지속적으로 수집 활용할 수 있다. 마지막으로 온톨로지를 실질적으로 활용하기 위한 데이터 수집 및 품질확보 방안을 제시했다. 결과적으로 현재 해양안전이 직면한 문제를 명확히 파악하고 ‘품질이 확보된 충분한 정보’를 활용한다면 보다 다양한 연구와 실효성 있는 정책 실현이 가능할 것이다.

The function failure of present major facilities is likely to lead to failure of related systems and/or whole facilities, increasing the necessity for protection of infrastructures, main structures, and major industrial facilities. In addition, safe and efficient management for urban infrastructure (waterworks and sewerage facilities, electricity, telecommunications, roads, etc) installed in the basement or on large cities grounds at various public areas is required. Recently in response to this demand, efforts for vitalizing asset management are being made such as enacting related laws and developing asset management system in the U.S., Australia, Europe and other advanced countries with the concept for a new maintenance. In our county, identifying maintenance system problems such as aging and rapid increasing of existing infrastructures and decision-making about updating maintenance is required for systematic and organizational maintenance. In this study, by comparing and observing the LOS(Level of Service) of each countries’ waterworks and risk-based LOS, we suggest the direction of future urban water infrastructure management systems for more effective management.

동일한 무가온 하우스 내에서 화산회토양(흑색, 농암갈색) 및 비화산회토양(암갈색)에 재배되고 있는 5년생 참다래 ‘제시골드’(Actinidia chinensis cv. Jecy Gold) 과실의 품질에 미치는 영향을 토양유형에 따라 비교하였다. 토양유형별 토양수분포텐셜은 암갈색 비화산회토양이 가장 낮았다. 개화 후 과실 종경의 비대는 토양에 따른 차이를 나타내지 않았고, 횡경비대는 암갈색 비화산회토양이 흑색 및 농암갈색 화산회토양보다 작은 경향이었다. 과실의 당도는 개화 후 140일까지는 차이가 없었으나, 140일 이후에는 암갈색 비화산회토양이 흑색 및 농암갈색 화산회토양보다 높았다. 수확 후 과실의 산함량 및 경도는 토양유형에 따라 차이가 없었다. 과즙의 과당, 포도당 및 자당함량은 각각 암갈색 토양이 4.45±2.08, 5.43±1.13, 및 2.40±0.40%, 흑색 토양이 2.51±0.55, 3.53±0.86 및 0.80±0.33%, 농암갈색 토양이 2.55± 0.47, 3.53±0.73 및 0.73±0.38% 이었다. 따라서 과실의 당도는 토양특성에 따라 영향을 받는다. 이러한 원인은 비화산회토양인 암갈색 토양이 화산회토양인 흑색 및 농암갈색 토양보다 토양수분 보유능력이 낮기 때문으로 판단된다.

인체의 동작 센싱 방법에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔으나, 기존의 동작 센싱 방식에는 많은 한계점들이 있다. 기존의 동작 센싱 방식의 한계점을 보완하기 위한 일환의 노력으로, 이 논문에서는 비구속적인 동작 센싱이 가능한 광섬유 기반 의류 소매형 동작센서를 탐색적으로 연구하는데 목표를 두었다. 이 논문에서는 광섬유 기반의 의류 소매형 동작 센서를 고안하고, 이를 통하여 일상생활 중에 다양한 동작을 센싱하는 것이 가능한가에 대하여 탐색적 연구를 수행하였다. 또한 본 연구의 범위는 광섬유 기반 동작센서의 가능성 여부와 주요 요건을 탐색하는 것이며, 소매 패턴과 봉제 방식의 특성, 착용자의 체형 특성이 미친 영향은 연구 범위에서 제외되었다. 이러한 방식으로 의복에 적용 가능하도록 고안된 광섬유 기반 의류 소매형 동작센서는, 기존의 동작 센싱 시스템에 비하여 더욱 미세한 인체 동작 측정이 가능하며 시간 공간의 제약 없이 저 비용으로 인체 동작 측정이 가능하다는 장점을 갖는다.

본 연구에서는 무구속, 무자각, 무침습적인 패치형 심장활동 모니터링 시스템(HAMS)을 개발하였다. 이 심전도 모듈은 무선 통신을 사용하여 신호를 컴퓨터로 전송 받아 실시간으로 피검자의 심장 활동 상태를 언제 어디서나 장시간 동안 손쉽게 모니터링 측정할 수 있는 이동성을 갖추고 있다. 가슴에 부착이 가능한 패치 타입의 소형 전극을 자체 제작하였고, 측정된 심전도 신호에 대한 신뢰성 검증이 이루어졌다. HRV에 대한 스트레스의 영향을 평가하기 위하여 HAMS을 이용하여 동일한 피험자를 대상으로 HRV 파라미터와 불안, 스트레스 항목에 대한 설문지 평가, 스트레스 호르몬(코티졸)양을 측정하였다. 일상 상태와 스트레스 상황에서의 값들을 비교한 결과, 많은 파라미터에서 유의미한 차이가 나타났다. 또한 피어슨 상관계수로부터 스트레스와 상관성이 높은 파라미터를 검토하였다. 이는 HAMS를 이용하여 자율신경계 기능 평가가 충분히 가능하다는 것을 보여주는 것이다. 이러한 결과로부터 HAMS를 통하여 일상생활에서 심장 이상을 예측할 수 있으며, 건강 모니터링 시스템으로 활용도가 높을 것으로 기대된다.

In order to develop "textile electrode - sensing clothing" which is a sort of smart clothing to measure electric activities of heart, we propose possible ways to develop textile electrode and design of sensing clothing, ultimately aiming to develop "ECG sensing clothing for lifestyle monitoring". Conventional sensors for measuring typical electric activities of heart keep certain distance between measuring electrodes to measure signals for electric activities of heart, but these sensors often cause inappropriate factors (e.g. motional artifacts, inconvenience of use, etc) for monitoring natural cardiac activities in our daily life. In addition, most of textile electrodes have made it difficult to collect data due to high impedance and unstable contact between skin and electrodes. To overcome these questions, we minimized distance between electrodes and skin to maximize convenience of use. And in order to complement contact between skin electrodes, we modified textile electrode's form and developed ways to design clothing. As a result, we could find out clinical significance by investigating possible associations of clinical electrocardiogram (ECG) with variation of distance between electrodes, and could also demonstrate clinically significant associations between textile electrode developed herein and clothing.

본 연구에서는 계절별 기후인자를 고려하여 정성적 및 정량적 위험성 평가를 실시하여 사고 시나리오를 설정하였고, 비용-편익분석을 실시하여 사고 시나리오별 안전관리 비의 효율을 분석하였다. 그 결과, 최악의 시나리오는 비정상조업에서 유지보수 오류이었고, 가능성 있는 시나리오는 HAZOP 구간#4에서 발생되는 가스 누출사고이었으며, 각 사고 시나리오에서 전체 안전관리 투자비에 대한 편익/비용은 0.043과 0.13이었다. 이때 각 사고 시나리오에서 비용 효과적인 안전관리 항목을 평가할 수 있었다.