개체명 인식은 주어진 텍스트에서 특정 유형의 개체들을 식별하고 추출하는 작업이다. 일반적인 딥러닝 기반 개체명 인식은 사전에 개체명들을 모두 정의한 뒤 모델을 학습한다. 하지만 실제 학습 환경에서는 지속적으로 새로운 개체명이 등장할 수 있을뿐더러 기존 개체명을 학습한 데이터가 접근이 불가할 수 있다. 또한, 새로 모델을 학습하기 위해 새로운 데이터에 기존 개체명을 수동 태깅하기엔 많은 시간과 비용이 든다. 해결 방안으로 여러 방법론이 제시되었지만 새로운 개체명을 학습하는 과정에서 기존 개체명 지식에 대한 망각 현상이 나타났다. 본 논문에서는 지식증류를 활용한 지속학습이 한국어 개체명 인식에서 기존 지식에 대한 망각을 줄이고 새로운 지식을 학습하는데 효과적임을 보인다. 국립국어원에서 제공한 개체명 인식 데이터로 실험과 평가를 진행하여 성능의 우수성을 보인다.
우리나라 전남 동부 연안에서 확인된 해마 서식지를 대상으로 해마 이외의 혼재 유영 어류에 대한 생태 조사를 실시하였다. 조사는 전남 동부 연안의 해마의 서식이 확인된 수역에서 임의의 3 정점 (A, B, C)을 지정하여 채집하였다. 해마 채집 및 혼재 어류상 조사에는 소형 선박을 이용하였으며, 길이 45m, 폭 5m, 망목 크기 6~8mm의 어구를 사용하여 서식 생물을 채포하였다. 그리고 1회에 어획된 전 어종을 한 조사군으로 설정하였고 채집된 해마와 혼재 어종에 대해서는 각 어종별 분류키를 이용하여 분류하였다. 그리고 해마와 혼재 어류에 대해서는 0.1mm 범위에서 전장과 체장을 측정하였으며, 1mg 범위에서 체중을 측정하였다. 임의로 선정한 각 조사 정점별 채집된 해마와 혼재 어류상은 다음과 같다. 확인된 서식지는 전남 동부의 여수와 고흥 연안으로 각 지역별로 서식하고 있는 해마의 종류는 다소 차이가 있었는데 조사 정점 A와 B에서는 산호 해마 hippocampus sp. of. japonicus만이 관찰된 반면, 정점 c에서는 산호해마, 가시해마 Hippocampus sp. of. histrix, (참)해마 Hippocampus sp. cf. coronatus의 3종이 모두 관찰되었고 채집된 개체수도 정점 A와 B에서 1개체씩만이 관찰된 반면 정점 C에서는 5개체가 채집되어 다른 조사 정점에 비교하여 종의 수 및 개체수에서 매우 높은 결과를 나타내었다. 각 조사 정점별 관찰된 유영 어류상은 정점 A에서는 7종, 정점 B에서는 6종 그리고 정점 C에서는 12종의 어류가 관찰되었고, 이들 중 해마를 제외한 혼재 어종 수는 정점 A, B 및 C에서 각각 6종, 5종, 9종이 관찰되었다. 혼재 어종 중 감성돔, 복섬, 두줄 망둑, 실비늘치, 주둥치는 조사정점 A, B, C 모두에서 관찰되었다. 이 결과는 해마의 서식장 또는 산란장이 되는 조사 정점 C (36개체)가 다른 조사 정점 A (53개체)와 B (67개체)에 비교하여 해마의 어린 치어 또는 해마 성체를 포식할 수 있는 포식자의 개체수가 현격하게 낮기 때문인 것으로 판단된다. 그러나, 임의의 3 조사 정점에서 혼재 어종의 출현 종 수를 비교한 결과에서는 오히려 정점 A에서 6종, 정점 5에서 5종 그리고 정점 C에서 8종으로 나타나 정점 C에서 다소 높은 혼재 어종 수가 관찰되었다. 결국 해마의 서식지 주변 혼재 어종 특히, 혼재 어종의 개체수가 많을수록 해마의 서식 밀도를 감소시킬 가능성이 있는 것을 알 수 있었다. 한편, 다른 조사 정점에 비교하여 정점 C에서 출현 종 수가 높음에도 불구하고 출현 개체수가 매우 낮은 이유로 혼재 어종도 자어 또는 치어 시기에 해마 성체의 먹이로서 이용되었을 가능성도 배제할 수 없을 것으로 판단된다. 2003년 9월 (2일간)에 우리나라 전라남도 동부 연안에서 채집된 해마는 하루 오전과 오후 조석에 맞추어 4회에 걸쳐서 총 30여회 투망 작업한 결과 3종 62개체가 채집되었다.
밭토양에서 콩 생육단계별 유기농업과 관행농업의 토양 미생물 개체수 변화를 2009년 5월부터 2010년 10월까지 평판배지 분석법으로 조사하였다. 콩 생육기간 동안 토양의 미생물 개체수는 곰팡이 개체수를 제외한 호기성 세균,그람음성 세균 및 바실러스 개체수는 유기농업이 관행농업에 비해 많았다. 콩 생식생장기에 유기농업 토양은 호기성 세균, 그람음성 세균, 바실러스 개체수가 관행농업 보다 거의 두배 이상 많았다. 바실러스 개체수는 밭토양에서 유기농업과 관행농업을 구분할 수 있는 잠재적인 지표로 조사되었다.
벼 유기농업을 실천하기 위하여 무경운 논에서 피복작물로 자운영, 볏짚, 헤어리베치, 유채 및 호밀 등을 처리하고 논물의 미소동물 개체수의 변화를 검토코자 수행하였다. 이앙전 5월 30일 논물의 미소동물 개체수는 무경운 헤어리 배치 처리구가 관행, 무경운 자운영 처리, 무경운 유채 처리, 무경운 호밀 처리 및 무경운 녹비 무처리에 비해 유의적으로 많았다 (p<0.05). 이앙후 6월 20일 논물의 물벼룩과 모기유충 개체수는 관행이 무경운 처리구에 비해 유의적으로 낮았다 (p<0.05). 주성분 분석결과 관행은 무경운 처리구와 유의적으로 차이가 있었으며 무경운 처리에서는 무경운 자운영 처리와 무경운 헤어리베치 처리가 무경운 녹비 무처리, 무경운 유채 처리 및 무경운 호밀 처리구와 유의적인 차이가 있었다. 무경운 논에서 유기물 투입이 논물의 미소동물 개체수 증가에 기여하였으며 분해가 느린 호밀과 유채 보다 분해가 빠른 두과작물이 미소동물 개체수 증가에 유리하였고 벼 유기농업의 지표로 물벼룩의 개체수를 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
URI spotting (탐지) 문제는 텍스트에 있는 단어열 중에서 URI로 대표되는 개체(entity)에 해당되는 것을 탐지하는 것이다. 이 문제는 두 개의 작은 문제를 순차적으로 해결하는 과제이다. 즉, 첫째는 어느 단어열이 URI에 해당하는 개체인가를 인식하는 것이고, 둘째는 개체 중의성 해소 문제로서 파악된 개체가 복수의 URI에 해당할 수 있는 의미적 모호성이 있을 때 그 URI중 하나를 선택하여 모호성을 해소하는 것이다. 이 논문은 디비피디아 URI를 대상으로 한다. URI 탐지 문제는 개체명 인식 문제와 비슷하나, URI(예를 들어 디비피디아 URI, 즉 Wikipedia 등재어)에 매핑될 수 있는 개체로 한정되므로 일반적인 개체명 인식 문제에서 단어열의 품사열이 기계학습의 자질로 들어가는 방법론과는 다른 자질을 사용할 수 있다. 이 논문에서는 한국어 텍스트를 대상으로 한국어 디비피디아 URI 탐지문제로서 SVM을 이용한 개체경계 인식 방법을 제시하여, 일반적 개체명 인식에서 나타나는 품사태거의 오류파급효과를 없애고자 한다. 또한 개체중의성 해소 문제는 의미모호성이 주변 문장들의 토픽에 따라 달라지므로, LDA를 활용하며 이를 영어 디비피디아 URI탐지에서 쓰인 방법들과 비교한다.
본 연구는 1990년대 전반기(1989년 5월$\sim$1993년 4월)의 자료와 2000년대 중반기(2002년 5월$\sim$2006년 4월)의 자료를 분석하여 낙동강 하구에서 수면성 오리류(Dabbling Ducks; Anas spp.)의 장기적 도래 현황을 파악하고자 하였다. 조사기간(1989년5월$\sim$1993년4월, 2002년5월$\sim$2006년4월, 총 8차년도)에 관찰된 수면성오리류 중 청둥오리속(Anas spp.)은 총 11종 356,100개체이었다. 1990년대 전반기(1989년$\sim$1993년)와 2000년대 중반기(2002년$\sim$2006년)까지 조사한 청둥오리속(Anas spp.)들의 개체수의 월평균 값은 1990년대 전반기에는 10월부터 점진적으로 개체수가 늘어나 11월에 가장 많은 개체수를 관찰할 수 있었으며, 2000년대 중반기에는 10월에 가장 많은 개체수를 관찰하였다. 또한 월별 개체수 평균도 1990년대보다2000년대가 약 2, 3배 이상을 나타내었다. 1990넌대 전반기 조사와 2000년대 중반기 조사 결과를 T-검정을 실시한 결과 11월부터 2월까지의 것이 5% 수준에서 유의한 것으로 나타나 11월부터 2월까지의 개체수들은 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 채식지와 휴식지가 다른 오리류는 낙동강 하구를 휴식지로 낙동강 상류를 채식지로 하는 조류로서, 채식지와 휴식지가 분리된 충분한 공간이 형성되어야만 다양하고 많은 개체들이 월동에 필요한 충분한 기간을 가질 수 있으므로 경작지의 보존이 무엇보다 중요한 실정이다. 낙동강 하구와 인접해 있는 주변의 논과 밭은 오리류의 서식지로 이용되는 공간이므로 경작지에 대한 철저한 관리와 부산광역시 강서구청에서 시행하고 있는 생물다양성관리계약제도를 확대하여 이러한 농지가 지속적으로 보존되어야 할 것으로 판단된다.
2001년부터 2004년동안 4년간에 걸쳐 조사된 태화강하류의 겨울철새는 11목 21과 58종 최대 출현개체수는 14,034개체이다. 연도별로 출현 사항을 보면 종수의 경우 2001년 48종에서 2004년 31종으로 매년 줄어들고 있다. 한편 개체수의 경우 2002년에 11,991개체로 가장 많이 조사되었고 2004년이 3,476개체로 가장 적게 조사되었다. 5% 이상의 우점종은 흰죽지 Aythya ferina(6,946개체), 떼까마귀 Corvus frugilegus(1,643개체), 붉은부리갈매기 Larus ridibundus(1,193개체), 괭이갈매기 Larus crassirostris(805개체)로서 이들 4종의 개체수 합(10,587개체)이 전체 개체수의 75.4%를 차지한다. 태화강에 도래하는 조류를 보호하기 위해서는 강변 가까운 곳에 조류들의 먹이장소 조성, 쉼터 등 완충지대를 만들어주고 도로와 고수부지 사이는 수목대 또는 차광대와 방음벽을 설치할 필요가 있다. 무엇보다도 시민들의 철새에 대한 보호 의지가 강해야 한다. 또한 철새들이 많이 도래하는 태화강과 동천의 합수부 일대, 조류들의 번식지와 잠자리로 이용하는 대밭 지역($2{\times}0.1km^2$)의 서식지 보호 및 관리방안이 필요하다.
본 연구는 칠면초의 분포역을 결정짓는 개체수의 변화와 성장 변화를 분석하고자 6개 조사역 18 Site에서 2006~2008년의 3년간 개체수 변화, 지상부길이 생장변화, 토양요인의 변화를 조사하였다. 칠면초의 개체수 변화는 간척으로 인한 해수유입의 급격한 감소가 저위 염습지의 수분공급이 원활하지 못한 환경을 조성하여 2008년도 8월 이후에 급격히 감소하는 영향을 나타냈다. 길이 생장변화 역시 강수, 해수유입 감소 등에 의한 탈염이 큰 영향을 미친 것으로 조사되었다. 특히 토양요인의 변화에서 칠면초의 개체수 및 길이생장에 $EC_{1:5}dS/m$가 가장 큰 영향을 미친 것으로 나타났다. 새만금 만경강 하구역 갯벌 염습지는 새만금 간척사업으로 인한 해수유입의 급격한 감소와 담수의 유량변화에 따른 수위변동 등의 환경요인에 의하여 간척사업이전 우점종인 칠면초의 분포역과 생장에 큰 영향을 미쳤다.
어군행동의 추정 및 제어등을 위한 기초자료의 제공과 어군행동의 모델링 기법을 현장에 적용하기 위한 가능성을 모색하기 위하여 어군행동을 나타내는 수치모델을 작성하고 유속이 있는 실험수조에서 유영하는 무지개송어를 대상으로 개체 및 어군의 3차원 위치 시계열 데이타를 이용하여 어군행동을 나타내는 수치 모델의 파라메터를 최소자승법으로 추정하였다. 어군행동을 나타내는 수치모델의 개체수 및 유속에 따른 파라메터 값의 변화를 조사하기 위하여 추정한 파라메터 값을 평균이 0이고, 분산이 1되게 파라메터를 표준화하여 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 개체의 전방추진력의 크기를 나타내는 파라메터 $a^*$는 개체수 및 유속이 증가함에 따라 대체로 작아지는 경향을 나타내었다. (2) 개체 사이의 영향력의 크기를 나타내는 파라메터 ${k_b}^*$는 개체수가 많아짐에 따라 대체로 커지는 경향을 나타내었으나, 유속이 빠를수록 대체로 작아지는 것으로 나타났다. (3) 성군력의 크기를 나타내는 파라메터 ${k_c}^*$는 개체수 및 유속이 증가함에 따라 대체로 커지는 경향을 나타내었다. (4) 수조의 벽이나 바닥 등에 대한 반발력의 크기를 나타내는 파라메터 ${\mid}{k_w}^{+*}{\mid}$는 개체수가 많아짐에 따라 다소 커졌으나, 유속이 빠를수록 작아지는 것으로 나타났다. (5) 수조의 벽이나 바닥등에 대한 유인력의 크기를 나타내는 파라메터 ${\mid}{k_w}^{+*}{\mid}$는 개체수에 관계없이 대체로 일정한 것으로 나타났으나, 유속이 빠를수록 대체로 커지는 경향을 나타내었다. (6) 저항력의 크기를 나타내는 파라메터 $v^{*}$는 개체수가 많아짐에 따라 다소 커지는 경향을 나타내었으나, 유속이 빠를수록 작아지는 것으로 나타났다.
다중 객체 추적 기술은 스포츠, 문화 예술 공연, VR 등 여러 방송 콘텐츠에서 자주 사용되고 있다. 방송 영상 안에 등장하는 여러 객체들은 객체간 상호작용에 의해 가려짐, 사라짐 (Occlusion) 등의 현상이 빈번하게 발생하고, 이 경우 기존에 추적되어온 객체들의 ID 가 소실되거나 교환되는 문제가 발생한다. 본 논문에서 더 강인한 다중 객체 추적을 위해, 주 개체 뿐만 아니라 주 개체에 종속되는 하위 개체 또한 함께 추적하는 개체-쌍-추적 기법을 제안한다. 한 쌍으로 묶인 주 개체와 종속 개체의 추적 정보와 매칭 정보는 상호보완적으로 사용되어, 소실 및 교환된 ID 도 복원할 수 있는 가능성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 재인지 성능 향상을 위한 개체 쌍 추적 기법을 기술하였고, 성능 평가를 통해 제안 방법이 재인지 성능 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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