• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.697-723
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• 2022

본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.251-273
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• 2022

최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.41-59
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• 2022

군수물자의 적기 조달은 군의 작전능력 유지를 위해서 필수적이며, 계약업무는 적기 조달을 위한 첫 단추라고 할 수 있다. 또한 신속한 계약체결은 수요자의 여유로운 납기설정을 가능케 하며, 예산 집행의 가능성을 높여주기 때문에 예산의 조기집행과 이·불용 방지를 위해서도 계약 프로세스 개선이 필수적이다. 최근 빅데이터를 이용한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있으며, 빅데이터를 이용한 프로세스 분석 및 개선 기법인 프로세스 마이닝 역시 민간에서 널리 활용되고 있다. 하지만 군 내 계약업무에 대한 분석은 업무 담당자의 경험과 단편적인 정보를 활용한 이·불용 문제사례별 원인 파악 및 대응적 모색과 같은 개별적 분석수준에 그치고 있다. 본 연구는 계약 프로세스 개선을 위해 공군 군수사령부 재정처가 2019년 11월부터 약 1년간 직접 계약한 총 560건의 계약업무에 관한 데이터를 가지고 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분산된 데이터를 종합하여 프로세스 맵을 도출하고, 프로세스의 흐름, 수행시간 분석, 병목 분석 및 추가 세부분석을 실시했다. 분석결과 다수 계약 건에서 의뢰 후 재검토/수정이 반복 발생하고 있음을 발견할 수 있었다. 반복적인 재검토/수정은 원가계산 완료까지의 소요일수 지연에 크게 영향을 미치고 있으며, 이는 병목 지점 시각화를 통해서도 명확하게 드러났다. 재검토/수정은 계약의뢰가 많은 상위 5개 부서에서 60% 이상 발생하고, 의뢰가 집중되는 상반기에 주로 발생하는데 이는 소요부서의 계약의뢰 전 면밀한 사전검토가 필요함을 의미한다. 그리고 재정처의 계약업무는 법령에 따른 절차대로 수행되고 있었으나, 일부 업무의 순서조정이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 군 내 계약업무 분석에 프로세스 마이닝을 이용한 첫 사례이다. 이를 기반으로 프로세스 마이닝을 군대 내 다양한 업무에 적용하기 위한 연구가 더욱 수행된다면, 각종 업무의 효율화를 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 생명과학회지
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• 제32권12호
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• pp.947-955
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• 2022

최근 건강 기능성 식품으로 주목받고 있는 누에가 품종 간 기능성 차이를 나타냄에 따라 품종판별에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 누에의 유전체 내에 존재하는 단일염기가형성(SNP)를 바이오 마커로 이용해 10개의 누에 품종(백황잠, 백옥잠, 대백잠, 대박잠, 대황잠, 골든실크, 항생잠, 주황잠, 금강잠 및 금옥잠)을 판별하기 위하여 전장유전체를 분석하였다. 또한 각 품종 특이적인 SNP를 선발하여 품종을 판별하고자 9개의 SNP를 선발하고 각 품종을 교차 검증 할 수 있는 결정 트리를 작성하여 순차적인 분석을 통한 품종 구분을 실시하였다. 대황잠과 골든실크 그리고 금강잠과 대박잠을 구분하는 각각의 SNP867 및 SNP9183에 대해서는 Restriction fragment length polymorphism을 이용하고, 그 외의 SNP에 대해서는 Tetra-primer Amplification Refractory Mutation System을 이용하여 분석하였다. 그 결과 SNP780부터 SNP9183까지 9개의 SNP를 이용하여 동일 집단을 분리하거나 품종을 선발할 수 있었으며, 해당 영역에 대한 염기서열 분석 결과 대립 유전자가 일치함을 확인하였다. 이러한 결과를 종합해볼 때, 누에 전체 게놈의 SNP와 결정 트리를 이용한 방법은 누에 품종 구분을 위한 판별마커로 이용 가치가 높을 것으로 판단된다.

• 광물과 암석
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• 제35권3호
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• pp.345-353
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• 2022

본 연구는 합성 모데나이트(Na_6.6Al_6.6Si_41.4O₉₆·20.4H₂O, Na-MOR)를 이용한 다양한 중금속의 포획 연구를 하기 위한 기초 단계로, 고분해능 X-선 분말 회절을 이용하여 치환체의 격자상수 및 부피 변화를 이해하기 위한 목적으로 실험을 진행하였다. 열중량 분석법(Thermogravimetric analysis, TGA)으로 측정한 결과, 1가 양이온 치환체(Cs-MOR, Na-MOR)는 단위포 당 19.4, 20.4개의 물분자가 존재하였으며, 2가 양이온 치환체(Pb-MOR, Sr-MOR, Cd-MOR)는 단위포 당 21, 23.1, 23.2개가 존재하는 것을 확인하였다. 측정한 모든 물질은 사방정계에 속하는 Cmcm의 공간군을 가지는 것으로 확인할 수 있었다. 치환 전 물질인 Na-MOR과 비교했을 때, 치환체의 (110)면과 (200)면의 회절강도가 명확하게 변화하였으나, 전체적인 피크의 위치는 거의 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 Na-MOR에서는 확인이 되지 않았던 (220)면의 피크가 Pb-, Cd-, Sr-MOR에서 뚜렷하게 관찰되었다. 이를 통해서 양이온 치환에 따른 원자들의 분포 변화가 주로 ab-평면상에서 나타나지만, 격자상수의 변화는 미세할 것으로 짐작할 수 있었다. Whole profile fitting 방법을 사용하여 치환된 모데나이트의 미세한 격자상수의 변화를 관찰하였다. 치환체의 격자상수 및 격자부피의 변화는 치환된 양이온의 반경 및 전하수에 따라 서로 다른 경향성을 보였다. 1가 양이온의 경우, 이온반경이 증가할수록 a-축의 길이는 증가하지만, 반면에 b- 및 c-축의 길이는 감소하였다. 2가 양이온의 경우, 이온반경이 증가할수록 대체적으로 a-축의 길이가 감소하고, b- 및 c-축의 길이는 증가하였다. 격자부피는 1가 또는 2가 양이온 치환체들이 각각 독립된 경향성을 가지며, 이온반경에 따라 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.931-939
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• 2022

우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수 현황을 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor (OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중에 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있다. 따라서, 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간이 존재함으로 입력자료에 활용되는 SS를 산정하기 위해 관계식 개발을 필요로한다. 본 연구에서는 댐 방류구 인근 지점 측정 데이터를 기반으로 개발된 탁도-SS 관계식을 통해 수자원 공사 SURIAN 시스템에서 활용되고 있는 AEM3D 모델을 이용하여 탁수 발생 예측 정확도 개선을 하고자 하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제40권3호
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• pp.1-9
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• 2022

본 연구는 문화재청의 국가유산 체계상 자연유산에 해당하는 천연기념물 식물 노거수를 중심으로 OECMs 관련 지정기준을 적용하여 발굴결정인자를 비교 검토하였고 그 결과 다음과 같다. 첫째, 정부기관에서 각 보호목적에 따라 지정·관리되는 보호지역들 가운데 이미 육상지역은 포화상태로 2030 생물다양성목표를 이행하기 위해서는 새로운 보전수단인 OECMs을 적극 도입할 필요가 있다. 둘째, OECMs은 현재 내 보전의 긍정적이고 지속적인 장기성과를 달성하는 방식으로 통치되고 관리되는 보호지역이 아닌 지리적으로 정의된 지역(CBD, 2018)으로 지정기준의 단어선택이나 적용기준의 범위, 해석의 맥락은 각기 다를 수 밖에 없으므로 이를 극복하기 위해서는 각 나라의 상황에 맞는 OECMs의 관련 법령을 따로 제정하고 정착시키는 것이 필요하다. 셋째, 천연기념물 식물의 OECMs 지정기준 검토 결과 최종 58개소가 발굴되었고. OECMs지정 기준 중 중요한 요소는 완충구역은 지정구역과는 어느 정도 이격되어 일정의 면적을 확보하고 있어야 하며 상업생산을 통한 경제활동이 일어나지 않고 생물다양성의 기준을 만족해야 한다는 것이다. 잠재자원 중 대구 도동 측백나무숲과 같이 지형적으로 격리되어 독립적으로 존재하는 지역과 삼척 궁촌리 음나무와 서천 마량리 동백나무숲과 같은 수림지 유형처럼 완충구역의 생물다양성이 확보될 수 있는 완전성이 보장된 경우로 총 23개소로 분석되었다. 천연기념물 식물의 OECMs 적용기준 검토 결과 생물다양성의 충족가치 중에 전통용도로서의 기능이 특화되어 있었으며 생태계 서비스와 문화·영적인 가치를 한국의 독특한 문화인 노거수와 당산제 문화를 통해 계승하고 있었다. 이는 생물다양성 지정기준 측면에서 새로운 생물종의 발굴없이도 인간과 자연의 생태계 네트워크 연결에 중요한 요소로 활용 될 수 있을 것이다.

• Composites Research
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• 제35권4호
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• pp.248-254
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• 2022

본 연구에서는 가스압 함침공정을 이용하여 고체적률 TiB₂-steel 복합재료를 제조하였으며, 미세조직 분석과 압축강도 및 경도를 측정하였다. 복합재료의 미세조직과 기계적 물성과의 연관성을 고찰하고자, 압축시험 후 시편의 파면을 분석하고 압축시험 중 시편의 파괴 거동을 예측하였다. 파면 분석 결과, 기지금속과 강화상 입자간의 계면파괴 흔적이 관찰되었으며, 이에 기지금속과 강화상의 계면을 TEM을 사용하여 분석하였다. 제조된 복합재료의 미세조직 분석 결과, TiB₂ 강화상 및 steel 기지상 이외에 TiC 상과 조대한 (Fe,M)₂B (M=Cr,Mn)상이 생성된 것을 확인할 수 있었으며, 열역학 계산을 통하여 공정조건에서 TiC와 (Fe,M)₂B가 안정상으로 생성될 수 있음을 확인하였다. 제조된 TiB₂-steel 복합재료는 기지 금속 대비 경도가 크게 상승하였으며, 상온 압축강도 및 탄성계수는 각각 3.07배, 1.95배 향상되었다. 복합재료 내부 전반에 생성된 조대한 (Fe,M)₂B (M=Cr,Mn)상이 기계적 물성 저하를 일으키는 것으로 보이며, (Fe,M)₂B (M=Cr,Mn)상의 생성을 제어함으로써 TiB₂-steel 복합재료의 기계적 물성을 추가적으로 향상시킬 수 있을 것이라 생각한다.

• 한국어병학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-25
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• 2022

지난 30년간 전세계 양식업은 비약적으로 발전하였다. 양식업은 인간이 요구하는 동물성 단백질 섭취량의 15% 이상을 공급하는 중요한 산업이므로 수요 충족을 위하여 어류와 수산생물의 지속적인 생산 증가가 필요하다. 우리나라 남해안(경남과 전남)에 위치한 어류 가두리양식장 수면적 비율은 전국 대비 약 90%로 어류 양식업의 측면에서는 매우 중요한 곳이다. 그러나 최근의 양식환경은 전지구적 문제인 기후변화에 의한 영향을 점진적으로 받고 있으며, 이러한 영향이 더욱 심화될 것으로 예측되고 있다. 그러므로 지금의 시점에서 기후변화가 우리나라 산업계, 특히 양식산업에 미칠 영향을 정확히 평가하여야 할 시점일 뿐만 아니라 나아가 어업피해를 최소화하기 위한 사회적 및 국가적 전략이 필요하다. 남해안 가두리양식장에서 양식되는 어류의 피해는 해마다 늘어나고 있는데 주요피해의 원인 인자는 기후변화와 직·간접적으로 관련이 있는 고수온, 저수온 및 적조의 발생 등으로 알려져 있다. 현재의 시점에서 지구 온난화는 경제적 한계를 가지는 어종이나 새로운 종에 대한 양식산업화의 기회를 제공할 수 있다. 그러나 이러한 긍정적인 기회의 존재에도 불구하고 새로운 종의 유입에 의한 생태 교란, 적조 등 미세조류의 번식빈도 증가, 질병 발생 기회의 증가, 여름철 고수온 발생 및 기간의 장기화 등 부정적인 문제가 발생하며, 이러한 원인들의 복합적인 영향으로 인해 양식어류의 폐사 규모와 사례가 증가하고 있다. 어류의 폐사 피해의 증가는 양식산업계에 심각한 경제적 영향을 줄 뿐만 아니라 피해 대응과 후속 조치를 위한 사회적 비용 또한 증가하게 된다. 그러므로 어류양식장에서 발생하는 폐사 피해는 원인 인자들에 대한 적극적이고 능동적인 대응으로 줄일 수 있으며, 양식생물의 사육 및 관리기술 향상, 효율적인 먹이 관리, 질병 차단과 능동적 대응, 제도개선 등 다양한 영역에서 이루어져야 한다. 본 총설에서는 우리나라 남해안에 위치한 어류 가두리 양식장에서 발생한 대량폐사 사례를 분석하고 폐사 원인에 대한 대응 능력을 향상시키기 위한 방안을 제시하고자 하였다.