nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구는 말뚝으로 보강된 블록식 방파제의 수평저항력을 실내모형시험을 통해 구하였다. 특히 말뚝의 근입깊이를 달리하여 말뚝의 수평저항력 및 휨모멘트의 변화 등을 분석하였다. 그 결과 0H 대비 1H, 2H, 3H, 4H에서의 수평저항력은 각각 1.83, 2.05, 2.47, 2.94배 커지는 효과가 나타났다. 사석층(H)까지 말뚝이 관입되었을 때의 수평저항력이 블록내에만 관입되어 있을 때 보다 1.83배 커지는 효과가 나타났다. 말뚝의 휨모멘트의 경우 후열에 배치된 말뚝이 전열보다 더 크게 나타났으며, 이는 수평하중을 받는 블록이 활동뿐만 아니라 전도가 동시에 발생함에 따라 나타난 결과라 볼 수 있다.

This study conducted to obtain the lateral resistance of a block-type breakwater reinforced with piles through an model test. In particular, the changes in the lateral resistance and bending moment of the pile were analyzed by varying the depth of the pile. As a result, the lateral resistance at 1H, 2H, 3H, and 4H compared to 0H increased by 1.83, 2.05, 2.47, and 2.94 times, respectively. The lateral resistance when the pile was penetrated to the riprap layer (H) was 1.83 times greater than when the pile was penetrated only in the block. In the case of the bending moment of the piles, the piles arranged in the rear row appeared to be larger than the front row, which can be seen as a result of the sliding as well as the overturning of the block subjected to the lateral load.

(게재일: 2021.04.30)
본 연구에서는 자료기반 분석 기법을 이용하여 제주 대정-한경 유역의 군집형 지하수 이용 관정의 영향력을 평가하고 지하수 자원을 효율적으로 관리하기 위한 도구를 개발하였다. 분석을 위해 대정-한경 유역 내 총 19개 지하수위 관측공의 지하수위 자료, 총 3개 기상 관측소로부터 측정된 강수량 자료, 및 총 4개의 군집형 지하수 이용 관정(저지, 금악, 서광, 및 영어교육도시)으로부터 획득한 이용량 자료가 이용되었다. 먼저, 각 지하수위 관측공에 대하여 강수량 및 이용량 자료를 입력변수로 하는 자료 기반 지하수위 예측모델을 개발하였다. 이때, 과거의 장기적 변동특성을 효과적으로 학습에 이용하기 위하여 누적 장단기 메모리 모델을 이용하였다. 모든 관측 공에 대하여 지하수위 예측모델을 개발하고, 이용량 입력변수에 대한 섭동 민감도 분석을 수행하여 각 군집형 관정의 공간적 영향력을 분석하였다. 금악 수원은 해당 수원 중심으로 영향이 크고, 서광 수원은 하류 지역을 중심으로 영향이 큰 것으로 나타났으며, 영어교육도시는 수원의 상류 지역 중심, 저지 수원은 수원 상류 및 하류 중심으로 영향이 나타났다. 그리고 유역 내 군집형 수원의 영향력은 대략 5km인 것으로 나타났다. 추가적으로, 학습된 예측모델을 기반으로 군집형 이용 관정의 영향 범위에 포함되는 지하수위 관측공에 대해 강수량 대비 배경 지하수위 회복을 위한 적정 지하수 이용량을 산정하였다. 최근의 강수 패턴을 적용하였을 때, 현재 지하수 이용량을 기존의 80%로 제한할 필요성이 있는 것으로 나타났으며, 강수량이 100mm 증가하였을 때, 대략 1,500 m 에서 1,900 m 의 추가적인 취수가 가능할 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 도출된 대정-한경 유역 지하수 거동특성 평가 결과와 자료기반 분석 도구들은 대정-한경 유역의 지속 가능한 지하수 개발을 위한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

In this study, the impact of clustered groundwater usage facilities and the proper amount of groundwater usage in the Daejeong-Hangyeong watershed of Jeju island were evaluated based on the data-driven analysis methods. As the applied data, groundwater level data; the corresponding precipitation data; the groundwater usage amount data (Jeoji, Geumak, Seogwang, and English-education city facilities) were used. The results show that the Geumak usage facility has a large influence centering on the corresponding location; the Seogwang usage facility affects on the downstream area; the English-education usage facility has a great impact around the upstream of the location; the Jeoji usage facility shows an influence around the up- and down-streams of the location. Overall, the influence of operating the clustered groundwater usage facilities in the watershed is prolonged to approximately 5km. Additionally, the appropriate groundwater usage amount to maintain the groundwater base-level was analyzed corresponding to the precipitation. Considering the recent precipitation pattern, there is a need to limit the current amount of groundwater usage to 80%. With increasing the precipitation by 100mm, additional groundwater development of approximately 1,500m -1,900m would be reasonable. All the results of the developed data-driven estimation model can be used as useful information for sustainable groundwater development in the Daejeong-Hangyeong watershed of Jeju island.

(게재일: 2021.06.28)
청송 신성리 공룡발자국 화석지에는 최소한 수각류 보행렬 11개, 용각류 보행렬 3개 및 조각류 보행렬 1개 이상 존재하여, 국내 다른 공룡발자국 화석지에 비해 수각류 보행렬의 밀집도가 높다. 공룡발자국의 모암은 미사암과 이암의 암상을 보이나 전체적으로 열변질을 받아 혼펠스화되어 있다. 이 화석지의 표면에는 다양한 방향의 절리가 나타나며 미세균열과 박락을 제외하면 모든 손상요인에서 낮은 점유율을 보였다. 초음파 속도 측정 결과, 화석지의 암석은 비교적 건전한 물성을 보여 안정적인 것으로 평가되었다. 공룡발자국 화석의 손상형태에 따라 보존처리 유형을 세분하면, 균열의 진전을 제어할 수 있는 강화처리가 필요한 발자국화석이 절반 이상의 비율을 보였다. 또한 발자국의 가시화를 위해 도포한 흰색 페인트가 열화되면서 암편 탈락을 유발하여 오히려 화석의 손상을 촉진하는 것으로 나타나, 이를 대체할 방안이 검토되어야 할 것이다.

The Sinseongri site contains at least eleven theropod trackways, three sauropod trackways, and one or more ornithopod walkways of dinosaur footprints. The host rock at the site is primarily siltstone and mudstone, but thermal alterations have metamorphosed it into hornfels. Except for micro cracks and exfoliations, joint systems in various directions appeared on the surface of the fossils site and showed a low share of all damage factors. The host rocks in the fossils site demonstrated relatively high physical properties as a result of ultrasonic velocity and were classified as stable. More than half of the fossils required reinforcement to control the progression of cracks if the type of conservation treatment was subdivided according to the damage type of dinosaur footprint fossils. The white paint used to visualize the footprints seems to deteriorate, allowing rock debris to spill out and causing damage to the fossil site, and alternative visualization schemes should be considered.

(게재일: 2021.06.28)
모량단층은 안강-모량-덕현-원동-김해를 잇는 선상의 단층곡으로부터 인지되며, 동측에 발달하는 양산단층과 안강 인근에서 만난다. 단층곡은 100-300 m 폭의 V자 형태를 보이며, 단층곡을 따라 수 m 내외의 폭을 가지는 소규모 단층파쇄대가 발달한다. 약 9 km에 달하는 경주시 대현리-울산 양동리 배내미고개 구간에서 9개 지점의 단층노두들이 확인되었으며, 단층은 주로 북북동 내지 북동 주향과 고각의 북서 경사를 가진다. 기반암내에서 단층은 좌향 이동성분을 갖는 역단층운동, 좌수향과 우수향주향이동단층운동이 관찰되었으며, 미고결퇴적층이 형성된 이후에는 단층의 서측이 동쪽으로 상승하는 우향이동성분의 역단층 운동을 하였다.

Moryang Fault is geomorphologically observed as a linear fault valley from Angang through Moryang, Duckhyun and Wondong to Gimhae, and contacts with Yangsan Fault, being obliquely away to the east, at Angang disrict. The fault valley appears a V-shape feature with a width from 100 to 300 m, and has fragmental zones of the fault along the valley on a small scale. Nine fault-outcrop localities were found along the nine-kilometers valley between Daehyun-ri, Gyeongju, and Baenaemi-gogae, Yangdong-ri, Ulsan. The fault strikes the North-North-East to the Northeast and dips to the Northwest with high angles, and reveals it had been undergone predominantly sinistral reverse fault movement sense, left-lateral and right-lateral strike-slip sense in bedrocks. However, after unconsolidated sediments, there was the top-up-to-the-east dextral reverse fault movement.

(게재일: 2021.06.28)
아리랑3호, 국토위성 등 고해상도 국토관측 위성은 일반적으로 가시광 및 근적외선 영역의 영상을 획득하기 위한 MS (Multispectral) CCD (Charge Coupled Device) 센서와 MS보다 4배의 공간해상도를 갖는 고해상도 PAN (Panchromatic) 영상을 획득하기 위한 CCD 센서의 조합으로 된 카메라를 탑재한다. 카메라 내에서 PAN과 MS CCD라인이 일정한 간격을 갖게 설치되기 때문에 위성이 궤도를 지나가며 대상물을 약간의 시간차를 갖고 촬영하게 되며 따라서 영상 내의 대상물 위치도 달라진다. PAN과 MS 영상융합을 위해서는 PAN과 MS영상간의 정밀한 상호좌표등록이 필요한데, 본 연구에서는 센서모델링을 통한 기법과 영상 매칭의 융합을 통한 상호좌표등록을 수행하였다. PAN과 MS 상호 센서모델링을 통해 초기 상호좌표등록을 수행하고, 영상 매칭을 통해 그 정밀도를 향상시켜 약 RMSE (Root Mean Square Error) 0.2 화소의 정밀도를 확보할 수 있었다.

High-resolution satellites such as Kompsat-3 and CAS-500 include optical cameras of MS (Multispectral) and PAN (Panchromatic) CCD (Charge Coupled Device) sensors installed with certain offsets. The offsets between the CCD sensors produce geometric discrepancy between MS and PAN images because a ground target is imaged at slightly different times for MS and PAN sensors. For precise pan-sharpening process, we propose a co-registration process consisting the physical sensor modeling and image matching. The physical sensor model enables the initial co-registration and the image matching is carried out for further refinement. An experiment with Kompsat-3 images produced RMSE (Root Mean Square Error) 0.2pixels level of geometric discrepancy between MS and PAN images.

(게재일: 2021.02.28)
최근 딥러닝을 활용한 데이터 분석 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델인 MLP (Multi-Layer Perceptron)와 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 통해 ZWD (Zenith tropospheric Wet Delay)을 추정함으로써 딥러닝을 활용한 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 기상 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델은 기상 데이터와 천정방향 대류권 총 지연, 건조지연을 통해 추정한 ZWD로 학습되었고, 학습에 사용되지 않은 기상 데이터를 학습된 모델에 적용하여 두 모델에서 센티미터 수준의 RMSE (Root Mean Square Error)로 ZWD 결과를 산출하였다. 추후 해안지역의 GNSS 데이터를 함께 사용하고 시간 해상도를 높여 다양한 상황에서도 ZWD가 추정될 수 있도록 추가적인 연구가 수행될 필요가 있다.

Data analysis research using deep learning has recently been studied in various field. In this paper, we conduct a GNSS (Global Navigation Satellite System)-based meteorological study applying deep learning by estimating the ZWD (Zenith tropospheric Wet Delay) through MLP (Multi-Layer Perceptron) and LSTM (Long Short-Term Memory) models. Deep learning models were trained with meteorological data and ZWD which is estimated using zenith tropospheric total delay and dry delay. We apply meteorological data not used for learning to the learned model to estimate ZWD with centimeter-level RMSE (Root Mean Square Error) in both models. It is necessary to analyze the GNSS data from coastal areas together and increase time resolution in order to estimate ZWD in various situations.

(게재일: 2021.02.28)
본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.

This paper presents a procedure to extract lane line models using a set of proposed methods. Firstly, an image warping method based on homography is proposed to transform a target image into an image which is efficient to find lane pixels within a certain region in the image. Secondly, a method to use the combination of the results of edge detection and HSL (Hue, Saturation, and Lightness) transform is proposed to detect lane candidate pixels with reliability. Thirdly, erroneous candidate lane pixels are eliminated using a selection area method. Fourthly, a method to fit lane pixels to quadratic polynomials is proposed. In order to test the validity of the proposed procedure, a set of black-box images captured under varying illumination and noise conditions were used. The experimental results show that the proposed procedure could overcome the problems of color-only and edge-only based methods and extract lane pixels and model the lane line geometry effectively within less than 0.6 seconds per frame under a low-cost computing environment.

(게재일: 2021.02.28)
범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran's I)과 Local Moran's I를 활용한 LISA(Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord's G⁎i 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord's G⁎i 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전 지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.

Risk factors that threaten public safety such as crime, fire, and traffic accidents have spatial characteristics. Since each region has different dangerous environments, it is necessary to analyze the spatial pattern of risk factors for each sector such as traffic accident, fire, crime, and living safety. The purpose of this study is to analyze the spatial distribution pattern of local safety level index, which act as an index that rates the safety level of each sector (traffic accident, fire, crime, living safety, suicide, and infectious disease) for basic local governments across the nation. The following analysis tools were used to analyze the spatial autocorrelation of local safety level index : Global Moran's I, Local Moran's I, and Getis-Ord's G⁎i. The result of the analysis shows that the distribution of safety level on traffic accidents, fire, and suicide tends to be more clustered spatially compared to the safety level on crime, living safety, and infectious disease. As a result of analyzing significant spatial correlations between different regions, it was found that the Seoul metropolitan areas are relatively safe compared to other cities based on the integrated index of local safety. In addition, hot spot analysis using statistical values from Getis-Ord's G⁎i derived three hot spots(Samchuck, Cheongsong-gun, and Gimje) in which safety-vulnerable areas are clustered and 15 cold spots which are clusters of areas with high safety levels. These research findings can be used as basic data when the government is making policies to improve the safety level by identifying the spatial distribution and the spatial pattern in areas with vulnerable safety levels.

(게재일: 2021.02.28)
무인항공기를 이용한 데이터 취득이 널리 활용되면서 무인항공기를 이용한 사진측량의 정확도를 높일 수 있는 방안의 하나로 항공삼각측량의 번들 조정에 연직사진과 경사사진을 같이 사용하는 방법이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사진측량의 정확도를 높이는 데 적합한 방법을 찾기 위해 촬영 각도를 달리하여 촬영한 경사사진을 조정하는 경우와 촬영 각도가 다른 경사사진을 연직사진과 동시에 조정하는 경우의 정확도를 비교하였다. 연구결과 입력되는 경사사진의 경사가 커질수록 검사점의 오차가 줄어드는 것으로 나타났으며, 특히 연직사진과 경사사진을 같이 사용할 때, 경사사진의 경사가 클수록 높이 오차가 크게 줄어드는 것으로 나타났다. 현행 『항공사진측량 작업규정』에서는 연직사진의 GSD (Ground Spatial Distance)와 동일한 RMSE (Root Mean Square Error)를 요구하고 있다. 촬영각도 50°의 경사사진을 이용할 때 이 기준에 거의 근접한 결과를 얻을 수 있었고, 연직사진과 50°의 경사사진을 동시에 조정한 경우 작업규정을 만족시킬 수 있었다. 본 연구 결과를 활용하면 무인항공기에 탑재된 저가의 사진기를 이용하는 사진측량이 더욱 활발해 질 수 있을 것으로 기대된다.

As data acquisition using unmanned aerial vehicles is widely used, as one of the ways to increase the accuracy of photogrammetry using unmanned aerial vehicles, a method of inputting both vertical and oblique images in bundle adjustment of aerial triangulation has been proposed. In this study, in order to find a suitable method for increasing the accuracy of photogrammetry, the accuracy of the case of adjusting the oblique images taken at different shooting angles and the case of adjusting the oblique images with different shooting angles at the same time with the vertical images were compared. As a result of the study, it was found that the error of the checkpoint decreases as the angle of the input oblique images increases. In particular, when the vertical images and oblique images are used together, the height error decreases significantly as the angle of the oblique images increases. The current 『Aerial Photogrammetry Work Regulation』 requires RMSE (Root Mean Square Error), which is the same as GSD (Ground Spatial Distance) of a vertical image. When using an oblique images with a shooting angle of 50°, a result close to this standard is obtained. If the vertical images and the 50° oblique images were adjusted at the same time, the work regulations could be satisfied. Using the results of this study, it is expected that photogrammetry using low-cost cameras mounted on unmanned aerial vehicles will become more active.

(게재일: 2021.02.28)
건설현장에서 토공물량 산정은 설계에서 시공에 이르기까지 공사비에 큰 영향을 주는 요소로 정확한 값을 산출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 토공물량 산정을 위해 드론 사진측량과 드론 LiDAR를 이용한 방법으로 지형모델을 생성하였다. 드론 사진측량 방법으로 연구대상지의 DSM (Digital Surface Model) 및 정사영상을 구축하였으며, 드론 LiDAR를 이용해 연구대상지의 DEM (Digital Elevation Model)을 구축하였다. 각각의 방법으로 생성된 지형모델에 대한 정확도 평가를 수행하여 각각의 방법이 수평방향 0.034m, 0.035m, 수직방향 0.054m, 0.025m의 차이를 나타내어 지형모델 구축을 위한 드론 사진측량과 드론 LiDAR의 활용성을 제시하였다. 연구대상지의 토공물량 산정 결과, 드론 사진측량은 GNSS 측량 성과와 1528.1㎥의 차이를 나타내었으며, 드론 LiDAR는 160.28㎥의 차이를 나타내었다. 토공물량의 차이는 식생 및 가건물로 인한 지형모델의 차이로 판단되며, 연구를 통해 드론 LiDAR에 의한 물량산정의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 추가적인 연구를 통해 GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량과 드론 LiDAR를 활용한 방법으로 산림지역에서의 지형모델 구축 및 활용성에 대한 평가가 이루어진다면 드론 LiDAR를 이용한 지형모델 구축의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.

Calculation of quantity at construction sites is a factor that has a great influence on construction costs, and it is important to calculate accurate values. In this study, topographic model was created by using drone photogrammetry and drone LiDAR to estimate earthwork volume. ortho image and DSM (Digital Surface Model) were constructed for the study area by drone photogrammetry, and DEM (Digital Elevation Model) of the target area was established using drone LiDAR. And through accuracy evaluation, accuracy of each method are 0.034m, 0.35m in horizontal direction, 0.054m, 0.25m in vertical direction. Through the research, the usability of drone photogrammetry and drone LiDAR for constructing geospatial information was presented. As a result of calculating the volume of the study site, the UAV photogrammetry showed a difference of 1528.1㎥ from the GNSS (Global Navigation Satellite System) survey performance, and the 3D Laser Scanner showed difference of 160.28㎥. The difference in the volume of earthwork is due to the difference in the topographic model, and the efficiency of volume calculation by drone LiDAR could be suggested. In the future, if additional research is conducted using GNSS surveying and drone LiDAR to establish topographic model in the forest area and evaluate its usability, the efficiency of terrain model construction using drone LiDAR can be suggested.

(게재일: 2021.02.28)
도로의 평탄성은 승차감과 직결되는 중요한 요소이며, 도로의 기능평가 및 포장품질 관리를 위한 평가항목이다. 본 연구에서는 지상 LiDAR, 드론 사진측량 및 드론 LiDAR의 최신 3차원 공간정보 구축 기술을 활용하여 도로 노면에 대한 데이터를 취득하고, 각각의 방법에 대한 정확도 및 평탄성을 분석하였다. 정확도 평가 결과 지상 LiDAR는 X, Y, Z 방향으로 각각 0.039m, 0.042m, 0.039m의 RMSE를 나타내었으며 드론 사진측량과 드론 LiDAR는 각각 0.072~0.076m, 0.060~0.068m의 RMSE를 나타내어 측량 및 지도제작 분야에 각각의 방법이 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 또한 편평도 분석을 위해 각각의 방법으로 구축된 3차원 공간정보에서 대상 구간에 대한 종방향 경사와 횡방향 경사를 추출하고, 설계값과 비교를 수행하였다. 평탄성 분석 결과 지상 LiDAR는 설계값과 동일한 경사를 나타내었으며, 드론 사진측량 및 드론 LiDAR의 경우 설계값과 다소 차이를 보였다. 도로의 평탄성 분석과 같은 계측 분야에 드론 사진측량 및 드론 LiDAR를 활용하기 위한 정확도를 향상 방안 연구가 필요하다. 향후 정확도 향상을 통한 활용성을 제시할 수 있다면 드론 사진측량 및 드론 LiDAR를 활용하여 취득에 소요되는 시간을 크게 감소시킬 수 있으므로 관련 업무 효율성 향상이 가능할 것이다.

The roughness of the road is an important factor directly connected to the ride comfort, and is an evaluation item for functional evaluation and pavement quality management of the road. In this study, data on the road surface were acquired using the latest 3D geospatial information construction technology of ground LiDAR, drone photogrammetry, and drone LiDAR, and the accuracy and roughness of each method were analyzed. As a result of the accuracy evaluation, the average accuracy of terrestrial LiDAR were 0.039m, 0.042m, 0.039m RMSE in X, Y, Z direction, and drone photogrammetry and drone LiDAR represent 0.072~0.076m, 0.060~0.068m RMSE, respectively. In addition, for the roughness analysis, the longitudinal and lateral slopes of the target section were extracted from the 3D geospatial information constructed by each method, and the design values were compared. As a result of roughness analysis, the ground LiDAR showed the same slope as the design value, and the drone photogrammetry and drone LiDAR showed a slight difference from the design value. Research is needed to improve the accuracy of drone photogrammetry and drone LiDAR in measurement fields such as road roughness analysis. If the usability through improved accuracy can be presented in the future, the time required for acquisition can be greatly reduced by utilizing drone photogrammetry and drone LiDAR, so it will be possible to improve related work efficiency.

(게재일: 2021.02.28)
본 연구의 목적은 초등교사가 과학 수업과 관련하여 어떠한 지향을 추구하는지, 실제로 마주한 현실은 무엇이며, 그 속에서 어떻게 좌절과 실패를 극복해 나가는지 이해하기 위한 것이다. 이를 위해 두 초임교사인 박 교사와 최 교사의 과학 수업 실천 경험을 내러티브 탐구를 통해 살펴보고자 하였다. 박교사는 학습자 중심의 탐구 수업을 실천하길 원했지만, 현실에서는 교사 주도로 수업을 하게 되는 자신의 모습을 마주하였다. 최 교사는 구성주의에 바탕을 둔 과학 수업을 실천하길 원했지만, 현실에서는 스캐폴더가 아닌 지식 전달자로서의 자신의 모습을 마주하였다. 그러나 그들은 과학 수업에 대한 자신의 지향을 포기하거나 좌절에 머물기보다는 각자가 생각하는 방식으로 자신의 지향에 다가가려고 노력하였다. 본 연구는 자신의 과학 수업 지향이 잘 구현되지 않을 때 초임교사가 어떠한 전략을 만들어 가는지 이해함으로써 예비교사에서 교사로의 성공적인 전환을 이끌 단서를 제공할 수 있을 것이다.

The purpose of this study was to understand what orientations elementary school teachers have related to their science classes, what realities they encounter in real classes, how they overcome their frustrations and failures they experience. We employed a narrative inquiry method and analyzed the experiences of two early career elementary school teachers (Miss Park and Mr. Choi). Miss Park wanted to conduct students-driven inquiry classes, in which students become active investigators, but in reality, she faced herself who conducted teacher-driven classes. Mr. Choi wanted to conduct science classes based on constructivism, but in reality, he encountered himself as a knowledge giver rather than scaffolder. However, rather than giving up their orientations, the two teachers tried to keep them in their own way. It was expected that by understanding what strategies beginner teachers take when their theoretical orientation and ideals are not well implemented in actual educational reality, we could find a clue that will lead to a more successful transition from pre-service teacher to teacher.

(게재일: 2021.05.31)
미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.

As fine dust negatively affects disease, industry and economy, the people are sensitive to fine dust. Therefore, if the occurrence of fine dust can be predicted, countermeasures can be prepared in advance, which can be helpful for life and economy. Fine dust is affected by the weather and the degree of concentration of fine dust emission sources. The industrial sector has the largest amount of fine dust emissions, and in industrial complexes, factories emit a lot of fine dust as fine dust emission sources. This study targets regions with old industrial complexes in local cities. The purpose of this study is to explore the factors that cause fine dust and develop a predictive model that can predict the occurrence of fine dust. weather data and fine dust data were used, and variables that influence the generation of fine dust were extracted through multiple regression analysis. Based on the results of multiple regression analysis, a model with high predictive power was extracted by learning with a machine learning regression learner model. The performance of the model was confirmed using test data. As a result, the models with high predictive power were linear regression model, Gaussian process regression model, and support vector machine. The proportion of training data and predictive power were not proportional. In addition, the average value of the difference between the predicted value and the measured value was not large, but when the measured value was high, the predictive power was decreased. The results of this study can be developed as a more systematic and precise fine dust prediction service by combining meteorological data and urban big data through local government data hubs. Lastly, it will be an opportunity to promote the development of smart industrial complexes.

(게재일: 2021.03.31)