최근 건축 구조공학 분야에서도 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인공지능(AI) 기술 도입이 증가하고 있지만, 한국형 구조설계 기준과 같은 지역 특화 규정을 반영하지 못하거나 잘못된 정보를 제공하는 환각 현상 등 여러 한계를 보인다. 이를 극복할 수 있는 유 망한 기술로서 검색-증강 생성(RAG)이 제시되고 있으며, 본 논문에서는 한국 건축 구조공학 도메인에 특화된 RAG 시스템인 StructCPT를 개발하여 그 성능을 평가하였다. StructCPT는 한국어 기반 구조공학 지식베이스에서 질의에 적합한 정보를 실시간으로 추출하는 도메인 특화 검색기이며, 대조학습 기반의 MAXIM(Maximum Similarity Retrieval) 임베딩 기법을 이용하여 질의와 문서 간 최대 의미적 유사도를 학습한다. 실험 결과 StructCPT는 BM25, Contriever, SPECTER와 같은 기존 범용 검색 기법들 대비 정량적 평 가 지표에서 일관되고 유의미한 성능 향상을 보여주었다. 특히 구조공학 전문 용어 처리와 복합적 질의에 대한 검색 정확도 및 재현율 에서 월등히 높은 성과를 나타냈으며, 실제 구조공학 문제 적용에서도 높은 정확도를 달성하였다. 또한 검색 속도와 메모리 사용 측면 에서도 실무 적용에 적합한 효율성을 입증하였다. 본 연구는 구조공학 분야에 특화된 최초의 RAG 시스템 개발 사례로서, 향후 도면･ 이미지 등 멀티모달 정보와 지식그래프 통합을 통한 추가 발전 방향을 제시하며, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기반 구조공학 의사결 정 지원의 기초를 마련하였다.

본 연구는 한국 건축･구조공학 도메인에 특화된 SAFE(Safetyoriented AI Framework for Engineering) 지식베이스와 이를 활용한 검 색 증강 생성(RAG) 시스템을 제안한다. SAFE는 전문용어집, 설계 기준, 교과서, 프로젝트 보고서에서 추출한 37.7만개 스니펫을 통 합하여 국내 구조설계기준(KDS)과 최신 실무 사례를 포괄한다. SAFE 기반 파이프라인은 5개 대표 과업(MMLUStruct, Struct QAKO, SPED, StructMCQA, StructCaseY/N)으로 구성된 4,200문항 벤치마크에서 전체 정확도 89.1%를 기록하여, 체인오브생각(CoT) 방식 의 최고 성능 LLM 대비 3.87%p 향상 효과를 나타냈다 . 특히 국내 기준･실무 판정 과업인 StructCaseY/N에서 94.9%의 정확도를 달성 하였다 . 절편 분석 결과, 질의당 32개 스니펫을 투입할 때 정확도와 응답 지연 간 최적 균형점이 형성되며, 그 이상에서는 성능 개선 대 비 비용이 급격히 감소함을 확인하였다. 또한 질문 유형별로 최적 정보 출처가 상이함을 규명하여, 도메인 맞춤형 코퍼스 가중치 조정 의 필요성을 제시하였다. 본 연구는 국내 최초의 구조공학 RAG 평가 체계를 확립함으로써, 안전 중심 AI 의사결정 지원 도구의 실무 적용 가능성을 입증하고 향후 연구의 기반을 마련하였다.

This study compared and analyzed fish communities and mortality rates based on different survey methods (mesh size and retrieval frequency) of stationary nets, which are actively used in freshwater fish surveys in Korea, and proposed an appropriate survey method. Field surveys were conducted on the mainstream of the Nakdong River from May to June 2022 through a total of 10 times of fyke net surveys. The number of species and individuals collected varied significantly depending on the mesh size of the net (5 mm vs. 15 mm) (P<0.001), and larger species with an average total length of over 9 cm were mainly collected in the 15 mm mesh. However, the number of species (P=0.684) and individuals (P=0.100) collected did not show statistically significant differences depending on retrieval frequency (once/24 hours vs. twice/24 hours). In contrast, the mortality rate of fish differed based on all survey methods (mesh size, P<0.001; retrieval frequency, P<0.05), with mortality decreasing as the mesh size increased and retrieval frequency increased. Fyke nets are one of the standard fishing gears used in freshwater fish research in Korea, and to ensure species diversity, it is recommended to maintain the current standard mesh size of 5 mm. However, reducing the current 48-hour deployment time or increasing the retrieval frequency could lower the mortality rate. Furthermore, future research should focus on the differences in fish communities based on the combination of fishing gears commonly used in Korea to improve fish survey methodologies suitable for domestic freshwater environments.

This study proposes a soil moisture retrieval method from ground reflection signals received by Global Positioning System (GPS) antenna modules consisting of an up-looking (UP) right-hand circular polarization (RHCP) and two down-looking (DW) RHCP and left-hand circular polarization (LHCP) signals. Field experiments at four different surface types (asphalt, grassland, dry soil, and moist soil) revealed that the DW RHCP and LHCP signals are affected by antenna height and multipath interference signals. The strength differences between the DW LHCP and UP RHCP signals were in good agreement with the DW LHCP signals. Methodologically, this study applied a spectrum analysis to the detrended surface-reflected signals for RHCP and LHCP. The study indicated that the down-looking antenna exhibited greater sensitivity to reflected GPS signals than the up-looking antenna. We demonstrated the feasibility of estimating soil moisture using GPS signals, by comparing LHCP signals received by the down-looking antenna with theoretical values. This study presents a novel method for estimating soil moisture in vegetated areas, leveraging the advantage of crosspolarization comparisons to achieve stronger signal strength than single-polarization reflection signals. With further research, including long-term observations and detailed analysis, the proposed method has the potential to enhance performance significantly.

해수의 탁도는 수중의 부유 물질이나 생물에 의해 혼탁해지는 정도를 정량적으로 나타낸 변수로 연안 환경을 이해하는 데 중요한 해양 변수이다. 한반도의 서해안은 얕은 수심, 조류, 하천 유래 부유 퇴적물의 영향으로 광학적으로 강한 시공간 변동성을 가지고 있어서 인공위성 자료를 활용한 탁도 산출은 해양학적으로 다양한 활용 가능성을 가 진다. 본 연구에서는 경기만을 연구 해역으로 설정하고, 해수의 탁도 산출 알고리즘 개발을 위하여 2018년부터 2023년 7월까지 해양환경공단의 해양수질자동측정망 기반 현장 관측 탁도 자료와 Sentinel-2 인공위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) Level-2 자료를 사용하여 위성-현장 관측치 사이의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 이전의 다양한 탁도 산출식을 조사하여 정확도를 상호 비교하였고 경기만 해역에서 최적 파장대를 조사하고 분석하였다. 그 결과 녹색 밴드 (560 nm)를 기반으로 한 탁도 산출식이 0.08 NTU의 상대적으로 작은 평균 제곱근 오차를 보였다. 인공위성 광학 자료 를 기반으로 산출된 탁도는 해수의 광학적 특성과 연안 환경의 변동성을 이해하고 다양한 해상 활동에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

Despite both travel and work being vital for human functioning, inconsistent views on whether they’re opposing domains, a so-called work-leisure conflict, are documented in tourism and management literature. For example, some researchers argued that leisure activities may damage people’s job performance based on the compensatory reasoning in the short run (e.g., consume time and vigor), while others, in contrast, proposed that leisure and travel may contribute to one’s work efficiency due to recovering from stress, self-development, and so forth. To add more understanding to this dilemma, this research proposes a novel role that tourism memory plays in enhancing people’s creativity at the individual level, a key factor in individual and organizational success. Thus, the proposed effect illustrates that travel might be conducive to job performance in the long run.

In an automotive plant, an automated storage and retrieval system (ASRS) synchronizes material handling flows from a part production line to an auto-assembly line. The part production line transfers parts on small-/large-sized pallets. The products on pallets are temporarily stored on the ASRS, and the ASRS retrieves the products upon request from the auto-assembly line. Each ASRS aisle is equipped with narrow-/wide-width racks for two pallet sizes. An ASRS aisle with narrow-/wide-width racks improves both storage space utilization and crane utilization while requiring delicate ASRS aisle design, i.e., the locations of the narrow-/wide-width racks in an ASRS aisle, and proper operation policies affect the ASRS performance over demand fluctuations. We focus on operation policies involving a common storage zone using wide-width racks for two pallet sizes and a storage-retrieval job-change for a crane based on assembly-line batch size. We model a discrete-event simulation model and conduct extensive experiments to evaluate operation policies. The simulation results address the best ASRS aisle design and suggest the most effective operation policies for the aisle design.

최근의 기후변화는 연안에서 더욱 가속화되고 있어 연안에서의 해양 환경변화 감시의 중요성이 커지고 있다. 클로로필-a 농도는 해양 환경 변화의 중요한 지표 중 하나로 수십년 동안 여러 해색 위성을 통해 전구 해양 표층의 클로 로필-a 농도가 산출되었으며 다양한 연구 분야에 활용되었다. 하지만 연안 해역의 탁한 해수는 외해의 맑은 해수와는 구별되는 구성 성분과 광학적 특성으로 인해 나타나는 심각한 오차 때문에 일반적으로 사용되는 전지구 대양을 위하여 만들어진 클로로필-a 농도 알고리즘은 연안 해역에 대입할 수 없다. 또한 연안 해역은 해역에 따라 성분과 특성이 크게 달라져 통일된 하나의 알고리즘을 제시하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연안의 탁도가 높은 해역에서는 구성 성분과 광학적 변동 특성을 고려한 다양한 알고리즘들이 개발되어 사용되어 왔다. 클로로필-a 농도 산출 알고리즘은 크게 경험적 알고리즘, 반해석적 알고리즘, 기계학습을 활용한 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 해수의 반사 스펙트 럼에 기반한 청색-녹색 밴드 비율이 기본적인 형태로 주로 사용된다. 반면 탁한 해수를 위해 개발된 알고리즘은 연안 해역에 존재하는 용존 유기물과 부유물의 영향을 상쇄시키기 위한 방식으로 녹색-적색 밴드 비율, 적색-근적외 밴드 비 율, 고유한 광학적 특성 등을 사용한다. 탁한 해수에서의 신뢰성 있는 위성 클로로필-a 농도 산출은 미래의 연안 해역을 관리하고 연안 생태 변화를 감시하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 탁도가 높은 Case 2 해수에서 활용되어온 알고리즘들을 요약하고, 한반도 주변해역의 모니터링과 연구에 대한 문제점을 제시한다. 또한 다분광 및 초분광 센서의 개발로 더욱 정확하고 다양한 해색 환경을 이해할 수 있는 미래의 해색 위성에 대한 발전 전망도 제시한다.

기후변화와 지구환경변화에 중요한 역할을 하고 있는 해수면온도는 인공위성 적외선 센서가 관측하는 피층 수온과 측기들이 관측하는 표층 수온으로 나누어질 수 있다. 국외 여러 기관에서 보급되고 있는 해수면온도 관측 자료들은 각각 서로 다른 깊이의 수온을 나타내고 있어서 해양 피층과 표층 수온 사이의 관계를 이해하는 것은 매우 중요하 다. 본 연구에서는 적외선 라디오미터를 해양조사선에 장착하기 위한 시스템을 설계하고 부착하고 운용하여 국내에서 처음으로 해양 피층 수온을 산출할 수 있는 관측 환경을 구축하였다. 선박 관측 전에 실험실에서 라디오미터 기기의 검보정을 실시하여 보정 계수를 산출하였다. 관측된 해수면에서 방출된 복사에너지와 하늘 복사에너지를 피층 수온으로 산출하는 일련의 과정을 적용하였다. 산출된 피층 해수면온도를 현장 관측 표층 수온자료와 비교하여 표층과 피층 수온 차이를 정량적으로 조사하고자 하였으며, Himawari-8 정지궤도 위성 해수면온도 자료와의 비교를 통해 해양 상층 연직 구조의 특성을 이해하고자 하였다. 2020년 4월 21일부터 5월 6일까지 남해안의 장목항과 동해 남부를 관측한 해양 피층 수온은 전체적으로 표층 수온과 0.76oC 정도의 차이를 보였다. 또한 이 두 수온 차이의 평균제곱근오차는 약 0.6oC 에서 0.9oC까지의 일간변화를 가지고 있었으며, 하루 중 1-3시에 0.83-0.89oC로 가장 크게 나타났으며, 15시에 0.59oC로 최소의 차이를 가지고 있었다. 또한 편차도 0.47-0.75oC의 일간변화를 나타내었다. 해양 피층 관측 수온과 위성 해수면 온도 간 차이는 약 0.74oC의 평균제곱근오차, 0.37oC의 편차를 나타냈다. 본 연구의 분석을 통해 관측 수심에 따른 피 층-표층 수온의 차이를 확인할 수 있었으며, 피층-표층 수온 차의 계절적 변화를 정량적으로 이해하고 또 변동 요인과의 관련성을 연구하기 위하여 연구조사선을 이용한 추가적인 연안 및 대양 관측이 지속적으로 진행되어야 함을 시사한다.

해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ±20°, 풍속이 ±2 m s−1 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산 란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴 드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.

Since the Coastal Zone Color Scanner (CZCS)/Nimbus-7 was launched in 1978, a variety of studies have been conducted to retrieve ocean color variables from multi-satellites. Several algorithms and formulations have been suggested for estimating ocean color variables based on multi band data at different wavelengths. Chlorophyll-a (chl-a) concentration is one of the most important variables to understand low-level ecosystem in the ocean. To retrieve chl-a concentrations from the satellite observations, an appropriate algorithm depending on water properties is required for each satellite sensor. Most operational empirical algorithms in the global ocean have been developed based on the band-ratio approach, which has the disadvantage of being more adapted to the open ocean than to coastal areas. Alternative algorithms, including the semi-analytical approach, may complement the limits of band-ratio algorithms. As more sensors are planned by various space agencies to monitor the ocean surface, it is expected that continuous monitoring of oceanic ecosystems and environments should be conducted to contribute to the understanding of the oceanic biosphere and the impact of climate change. This study presents an overview of the past and present algorithms for the estimation of chl-a concentration based on multi-satellite data and also presents the prospects for ongoing and upcoming ocean color satellites.

극궤도 위성(Aura)에 탑재되어 운용 중인 Ozone Monitoring Instrument (OMI)를 이용하여 동아시아 지역에 대한 등가 람버시안 반사도(Lambertian Equivalent Reflectance; LER)를 유도하였다. 본 연구의 LER 기후값(2004년 10월 -2007년 9월)은 기존 OMI 및 MODIS 결과와 다음 대기환경 변수의 관점에서 비교분석되었다. 파장(자외선, 가시광선), 지표 특성(육지, 해양), 그리고 구름 제거. 자외선 및 가시광선 파장역(328-500 nm)에서 산출된 LER은 최소 반사도뿐만 아니라 세 종류 하위 평균(1, 5, 10% 이내)으로 산출되었다. 이들 중에 10% 평균값이 OMI 결과와 가장 잘 일치하였다. 여기서 상관계수는 0.88, 평균 제곱근 오차는 1.0%. 그리고 평균 편차는 −0.3%이었다. 10% 평균값과 기존 OMI LER값은 해양에서 가시광선에 비하여 자외선 영역에서 큰(~2%) 반면에 육지에서는 작게(~1%) 나타났다. 또한 파장 및 지표 특성에 따른 LER 변동폭은 육지 및 가시광선 조건에서, 특히 만년설 및 사막 지역에서 크게 나타났다(~3%). 최소 반사도값은 해양 및 육지의 표본 지역에서 MODIS에 비하여 약 1.4% 과대 산출되었다. 이러한 원인은 고해상도 MODIS 자료에서의 효과적인 구름 제거에 있다고 분석되었다. MODIS에 대한 10% 평균값의 상대 오차는 기존 OMI 산출물에 비하여 해양에서 작았으나(−0.6%) 육지에서는 컸다(1.5%). OMI 산출물 경우에 육지에서의 작은 상대 오차는 Landsat 자료 이용한 효과적인 구름 제거에 있다고 추정되었다. 본 연구는 정지궤도 환경위성(예, GEMS) 관측을 이용한 지면반사도 산출에 기여할 것으로 기대된다.

동아시아 지역의 에어로졸 광학정보에 대하여 천리안 위성에 탑재된 GOCI, MI, 그리고 Himawari 8 위성에 탑재된 AHI 센서들의 측정자료를 연세 에어로졸 알고리즘(YAER)을 이용하여 산출하였다. 본 연구에서는 각 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께(Aerosol optical depth, AOD)를 상호비교하고, 지상장비인 AERONET과의 검증결과도 보였다. 사용한 AOD 자료는 세 종류의 센서에서 최소반사도 방법(Minimum reflectance method, MRM)을 이용하여 산출된 AOD, 그리고 AHI에서는 단파적외선이용 지표면정보산출방법(Estimated surface reflectance from SWIR, ESR)을 이용한 방법의 AOD까지 총 네가지이다. 세 위성간의 산출결과에서 육지와 해양에서 일관된 결과를 보이고 있으나, MI와 GOCI에서는 구름제거에 한계가 존재하며 AOD의 과대 추정 문제가 보인다. 한편 지상장비인 AERONET과의 비교검증 결과는 MI, GOCI, 그리고 AHI 의 MRM 방법, ESR 방법 에서 기대오차 내에 들어오는 비율(% within Expected error, EE)이 36.3, 48.4, 56.6, 68.2%로 각각 나타났다. MI의 경우는 단일 채널을 이용하여 에어로졸광학정보를 산출하고 있고, 계절에 따른 에어로졸 유형을 고정하고 있어, 다양한 오차가 포함되어 낮은 EE를 보이고 있다. 5, 6월에는 ESR 방법의 결과물은 높은 EE 를 나타내고 있는데 이는 GOCI, MI, MRM 방법 에서 사용하고 있는 최소반사도 방법보다 정확한 지면반사도를 산출하기 때문으로 추정된다. 이 결과는 AERONET 사이트 별로 RMSE 와 EE 로 설명하고 있으며, 검증한 총 22개 사이트 중 15개 사이트에서 ESR 방법이 가장 높은 EE 를 보이고 있고, RMSE는 13개 사이트에서 가장 낮게 나타났다. 또한 정지궤도 위성의 특징을 이용하여 시간대별 오차를 각 산출물 별로 보였다. 00~06 Universal Time Coordinated (UTC)에서 한 시간별로 최대로 나타나는 absolute median bias error 는 0.05, 0.09, 0.18, 0.18, 0.14, 0.09, 0.10 로 나타나며 00UTC에서는 GOCI 에서, 나머지 시간대에서는 MI에서 최대오차를 보였다.