하천시설물은 정보의 관리주체가 국가하천과 지방하천 등에 따라 달라서 통합되어 관리되지 못하고 있는 점, 설계 및 시공 단계의 정보화 축적이 미흡하여 시설물 정보의 망실이 우려되는 점 등 하천분야로 BIM 도입을 하기 위해서는 해결해야 할 과제들이 산재해 있다. 또한, 이로 인해 유지운영단계에서의 시설물 정보 활용 수준 역시 상당히 미흡한 편이다. 따라서, 하천시설물의 효과적인 유지 운영을 위해서는 표준분류체계에 따라 시설물 정보를 정리함으로 데이터의 일관성을 확보하고 효율성을 증대시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 하천분야의 시설물 특성을 고려하여 하천분야의 BIM 정보모델 도입과 3차원 기반의 하천시설의 효율적인 유지 운영 전환을 위한 BIM 표준분류체계를 적용하는 방안을 제시한다.

Natural uranium-contaminated soil in Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) was generated by decommissioning of the natural uranium conversion facility in 2010. Some of the contaminated soil was expected to be clearance level, however the disposal cost burden is increasing because it is not classified in advance. In this study, pre-classification method is presented according to the ratio of naturally occurring radioactive material (NORM) and contaminated uranium in the soil. To verify the validity of the method, the verification of the uranium radioactivity concentration estimation method through γ-ray analysis results corrected by self-absorption using MCNP6.2, and the validity of the pre-classification method according to the net peak area ratio were evaluated. Estimating concentration for 238U and 235U with γ-ray analysis using HPGe (GC3018) and MCNP6.2 was verified by 􀟙-spectrometry. The analysis results of different methods were within the deviation range. Clearance screening factors (CSFs) were derived through MCNP6.2, and net peak area ratio were calculated at 295.21 keV, 351.92 keV(214Pb), 609.31 keV, 1120.28 keV, 1764.49 keV(214Bi) of to the 92.59 keV. CSFs for contaminated soil and natural soil were compared with U/Pb ratio. CSFs and radioactivity concentrations were measured, and the deviation from the 60 minute measurement results was compared in natural soil. Pre-classification is possible using by CSFs measured for more than 5 minutes to the average concentration of 214Pb or 214Bi in contaminated soil. In this study, the pre-classification method of clearance determination in contaminated soil was evaluated, and it was relatively accurate in a shorter measurement time than the method using the concentrations. This method is expected to be used as a simple pre-classification method through additional research.

The purpose of this study is to obtain data on the zones formed by the movement of livestock vehicles and to determine if such areas can be used to establish quarantine activities and quarantine policies for livestock epidemics. For this purpose, this study used mobile data on poultry-related livestock vehicles generated in 2019. InfoMap, a community detection method, was used for regional classification, and the results of the analysis were visualized on a map using GIS. The study results confirmed that the zone of the administrative unit can be classified based on the movement of livestock vehicles. In addition, the zones created by the vehicle movement could be seen to change depending on the purpose and timing of the operation of livestock vehicles. Some areas form relatively stable zones, such as Jeolla-do and Gyeongsang-do, while others change depending on the situation, such as Chungcheong-do, Gyeonggi-do, and Gangwon-do. Further, the zones derived for poultry differed from those derived for cattle and pigs in previous studies.

본 연구에서는 사용자로부터 입력받은 이미지를 분석하여 그에 맞는 음악을 생성, 재생하는 방법을 고안 하였다. 단순히 이미지를 청각화 하는 기술적인 의미 뿐 아니라 사용자의 이미지에 담긴 정서와 의도 또한 담아내는 것을 목표로 하였다. 사용자는 본 연구에서 제안된 어플리케이션에 원하는 물체를 그린다. 인공지능을 통해 이미지가 어떤 물체인지 판별 후, 그 물체와 이어질 수 있는 감정을 대응해 해당 멜로디의 감정과 분위기를 맞출 수 있도록 하였다. 정서에 알맞는 음정(key)를 설정한 뒤, 사용자가 이미지를 그릴 때 입력한 획순을 분석해 이를 기준으로 음계를 추출하여 선율을 생성하였다. 향후 이미지의 청각적 표현을 구현하는 것뿐만 아니라 그림에 대한 예술적인 이해와 의미 있는 음악을 만들어내기 위한 화성법 등의 작곡이론을 연구하여 이미지에 담긴 예술성과 의도를 음악에 담아낼 수 있는 한 가지 방향을 제시할 것이다. 또한 그림을 인식하고 판별하기 위한 인공지능 기술과 그림 분석, 음악 생성 등의 예술 분야를 결합해 공학과 예술의 융합이라는 방향으로서 의미 있는 시도가 될 것이다.

오늘날 원격탐지기술의 발달로 인해, 산림지역과 같이 피복 분류작업이 난해한 지역을 비롯한 광범위한 지역에서의 세밀한 변화탐지를 위한 고해상도 위성영상 취득이 가능해졌다. 하지만, 고해상도 영상에 대한 시계열분석의 과정에서 많은 양의 지상 관측 데이터가 요구된다. 본 연구에서는 토지피복도를 지상 관측데이터로 활용한 위성영상 분류 방법의 가능성을 시험하였다. 연구대상지는 강원도 원주시이며, 산림지역과 시가화지역이 공존하는 공간이다. 연구 자료는 2015년 3월에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 2017년도 토지피복도를 이용하여 분류를 시도하였다. 서포트벡터머신 (SVM)과 랜덤포레스트(RF)의 두 가지 상이한 화소기반 분류기법을 적용하여 대상지에 대한 피복분류의 분류정확도를 비교･분석하였으며, SVM 분석의 경우 다수 분석(Majority analysis)을 후속 진행하였다. 분석대상은 산림식생만 포함 한 지역과 연구대상지 전지역으로 구분하였고, 대상 면적이 협소한 습지는 분석과정에서 제외하였다. 분류 결과는 오차 행렬의 전체 정확도가 두 가지 분류대상에 대해 RF 기법이 SVM 기법보다 더 나은 것으로 나타났다. 산림지역만을 대상으로 한 경우, RF 기법이 SVM 기법에 비해 18.3% 높은 값을 나타낸 반면, 전체지역을 대상으로 한 경우는 둘 사이의 간격이 5.5%로 줄어들었다. SVM 기법에 다수 분석 (Majority analysis)을 추가로 실시한 경우, 1% 정도의 정확도 향상이 나타났다. RF 기법은 산림지역의 활엽수를 분석해 내는데 상당히 효과적이었지만, 다른 대상에 대해서는 SVM 기법이 더 나은 결과를 나타내었다. 본 연구는 고해상도 단일시기 영상에 대한 화소 기반의 분류기법을 시험한 것으로, 추후 시계열분석 및 객체기반 분류기법의 추가적인 적용으로 향상된 정확도와 신뢰도를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 방법론은 시공간적으로 고해상도 분석결과를 제공함으로써, 대면적의 토지계획에 유용할 것으로 기대된다.

Ni wires with a diameter and length of 0.4 and 100 mm, respectively, and a purity of 99.9% are electrically exploded at 25 cycles per minute. The Ni nanopowders are successfully synthesized by a pulsed wire evaporation (PWE) method, in which Ar gas is used as the ambient gas. The characterization of the nanopowders is carried out using X-ray diffraction (XRD) and a high-resolution transmission electronmicroscope (HRTEM). The Ni nanopowders are classified for a multilayer ceramic condenser (MLCC) application using a type two Air-Centrifugal classifier (model: CNI, MP-250). The characterization of the classified Ni nanopowders are carried out using a scanning electron microscope (SEM) and particle size analysis (PSA) to observe the distribution and minimum classification point (minimum cutting point) of the nanopowders.

현행 규제요건에 따르면 국내에서 발생된 모든 폐밀봉선원은 자체처분 대상, 극저준위 또는 중·저준위 방사성폐기물에 해 당하며, 기본적으로 방사능 농도를 기준으로 한 처분방식 제한규정을 준수해야 한다. 본 연구에서는 이러한 분류체계 이외 에 IAEA 및 국외 폐밀봉선원 사용국의 방사성폐기물 분류체계, 폐밀봉선원 고유 특성 등에 대한 검토 및 분석결과를 토대 로 반감기 및 A/D 값(각 선원의 방사능(A)을 작업자 및 일반 대중에 대한 잠재적 위험도를 의미하는 방사성핵종 고유의‘D 값’을 활용하여 정규화한 수치로 선원의 상대적 위험을 평가하는 기초적인 기준으로 사용)에 대한 기준을 추가적으로 적용 하여 국내 폐밀봉선원 분류체계에 대한 방안을 제시한 후, 각 범주에 대한 처분방식을 도출하였다. 다양한 처분시점을 상정 한 국내 폐밀봉선원 특성 분석 및 처분방안별 대상 수량·체적 평가결과를 통해 본 연구에서 도출된 처분방안을 처분 예상 시기와 무관하게 2015년 3월말 기준으로 임시저장 중인 모든 폐밀봉선원에 대해 적용할 수 있음을 확인하였다. 단, 방사능 량을 확인할 수 없거나 비방사능 또는 A/D 값을 산출할 수 없는 선원에 대해서는 본 연구결과를 적용할 수 없으므로 처분방 안 이행을 위해서는 사전에 비방사능, 체적 등의 선원 고유 특성이 반드시 확인되어야 한다.

The master plan of forest land management proposes forest watershed management that considers regional characteristics in order to overcome the problem of uniform forest land management. In order to manage the forest watersheds in Gyeonggi-do, this study classified 1,823 forest watersheds in Gyeonggi-do and attempted to understand their characteristics. It conducted a factor analysis and cluster analysis from the perspective of conservation value and development pressure using forest land indicators. In terms of conservation value, three factors were drawn: the topography factor, vegetation factor and public service factor, while in terms of development pressure, three factors were drawn: the easiness of development factor, economic benefits factor and development activity factor. Using these factors, forest watersheds were divided into three clusters in terms of conservation value while they were divided into three clusters in terms of development pressure. Using the results of the cluster analysis from a conservation-development perspective, the forest watersheds were classified into nine different types, and the characteristics were identified by each type. It is judged that the factors and clusters drawn as a result of the research accurately reflect the present conditions of Gyeonggi-do, and the nine types of forest watersheds have clear characteristics according to each type, which are judged to be utilized in forest management in the future.

When a game was developed, it is impossible to predict the success of the game. Most game developers made a game play test stage in game development process. It is important factor that gamer have good emotion playing the game. There are many ways of gamer's emotion test such questionnaire suvey, EEG test and etc.. but their tests are hard to quantify the results. Gamer's emotion are evolveing according to playing the game. Gamer's emotions are one of important criteria that is used for choosing a game by gamers. Nevertheless, the emotion detection is not considered for play test, because of the difficulty. The emotions of each gamers are different because of their own skills, experiences, preferences, etc. In recent years, the emotion detection technology is evolved, but it is not enough to guarantee the accuracy. In this paper, we propose a hybrid emotion classification system by EEG(Electroencephalogram) test, questionnaire suvey and eyetracking.

PURPOSES : To operate more efficient traffic management system, it is utmost important to detect the change in congestion level on a freeway segment rapidly and reliably. This study aims to develop classification method of congestion change type. METHODS: This research proposes two classification methods to capture the change of the congestion level on freeway segments using the dedicated short range communication (DSRC) data and the vehicle detection system (VDS) data. For developing the classification methods, the decision tree models were employed in which the independent variable is the change in congestion level and the covariates are the DSRC and VDS data collected from the freeway segments in Korea. RESULTS : The comparison results show that the decision tree model with DSRC data are better than the decision tree model with VDS data. Specifically, the decision tree model using DSRC data with better fits show approximately 95% accuracies. CONCLUSIONS : It is expected that the congestion change type classified using the decision tree models could play an important role in future freeway traffic management strategy.

위성 영상을 이용하여 지역을 분류하는 것은 토지피복(이용)을 파악할 수 있는 효율적인 방법 중 하나이다. 하지만 위성 영상 분류 방법 중 가장 널리 사용되는 감독분류방법은 훈련지역의 선정 및 분류자(classifier)에 따라 그 결과가 상이하고 통계적인 전제조건 또한 고려하여야 한다. 한편, 식생의 활력도 등을 파악하기 위해 사용되는 식생 지수는 20여 종에 이르는 다양한 식이 존재하며 이 중에는 도시화지역, 식생지역, 수계지역을 추출하기 적합한 NDBI(Normalized Difference Built-up Index), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index) 등이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이런 식생지수를 이용하여 Landsat TM 위성영상을 도시화지역, 식생지역, 수계지역이 잘 나타나는 3개의 지수 영상으로 재구성하고 이에 대한 무감독 분류를 실시하여 위성영상을 3가지 지역으로 구분하였다. 연구결과 식생지수 결합방법은 감독분류 방법에 비해 훈련지역의 선정과정이 없으므로 훨씬 수월하게 지역을 부분할 수 있었다. 또한 기준 데이터를 사용한 정확도 평가에 있어서도 두 방법 간 정확도 차가 ±2% 내에 지나지 않았다. 본 연구에서 제시한 방법은 분류에 비해 훈련지역의 표본 분포나 분류항목 간 분리도 등에 대한 통계적인 지식을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 방법적으로도 간편하여 효과적으로 도시지역 추출에 사용될 수 있으리라 생각된다.

최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.

도로를 주행하는 차량들을 구분하는 차종자료는 도로 및 포장의 설계와 관리 등 여러 분야에서 기초자료로 활용되고 있다. 본 연구에서는 차종구분에 차량높이라는 분류기준을 적용하기 위해 주행하는 차량의 높이를 계측할 수 있는 방법을 고안하고 현장에 장비를 설치한 후 실험을 통해서 차량길이와 차량최고높이 자료를 획득하였다. 차량높이 측정과 동시에 동영상을 촬영하여 국토해양부 12종 차종분류에 의거하여 차종분류 기준값을 작성하였다. 영상을 통해 작성된 차종자료 기준값과 측정된 차량길이와 차량높이를 토대로 판별함수를 이용한 차종분류값을 서로 비교한 결과 88.6%의 차종정확도를 확인하였다. 이를 통해 차량높이라는 분류기준을 적용하여 차종분류에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

본 연구는 최근 정부 및 지자체에서 다양하게 추진하고 있는 각종 지역개발사업의 효율적 추진을 위해서 농산촌지역의 지대구분 및 사업추진을 위해 농산어촌지역 지대구분을 위한 구분기준과 지표를 개발하고 지대구분 안을 도출하는 것이 목적이다. 연구결과, 도시화지역 6개 읍․면, 준도시화 지역 13개 읍․면, 농촌지역 14개 읍․면, 중산간지역 18개 읍․면, 산간지역 11개 읍․면으로 구분되어 전체적으로 균등한 분포를 나타냈다. 세부적으로 보면, 각 군의 읍지역과 중심기능을 담당하고 있는 일부 거점면이 도시화지역으로 분류되었으며, 반대로 지형적으로 다소 산간지역의 특성이 강한 지역일지라도 수려한 자연경관 및 우수한 관광자원을 보유한 지역의 경우에 평가량이 다소 높게 나타난 것이 특징이다. 결과적으로 같은 군에 위치하거나 인접한 읍․면일지라도 각 읍․면별 지역적 특성은 서로 다른 특성을 내포하고 있기에 당해지역의 발전 잠재력을 극대화 할 수 있도록 지역적 특성을 고려한 사업추진이 절실하게 요구되고 있다.

본 연구는 울릉도의 성인봉과 태하령지역의 산림식생을 분류하기 위해 199년 7-8월에 36개소를 선정하여 식생조사를 실시하였으며 식물사회학적 방법과 TWINSPAN에 의하여 군락을 분류하였다 울릉도 산림의 종조성표에 의한 군락 분류결과 너도밤나무-섬노루귀 군락군으로 판명되었다 이 군락군은 다시 솔송나무-섬잣나무 군락, 참나도히초미-졸방제비꽃군락으로 크게 나뉘어졌으며 참나도히초미-졸방제비꽃군락은 다시 전형하위군락. 섬조릿대하위군락 일색고사리하위군락으로구분되었다 TWINSPAN에 의한 분류결과는 솔송나무-섬작나무군락 너도밤나무-섬조릭대군락 너도밤나무-일색고사리군락, 너도밤나무-큰두루미꽃군락으로 구분되었다 식물사회학적 군락 분류결과와 TWINSPAN에 의한 군락분류결과는 4개 군락으로 구분되는 일치성을 보이고 있어 두 방법에 의한 군락 분류방법은 상호 보완될수 있다고 판단된다.