• 한국산림과학회지
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• 제90권1호
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• pp.43-54
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• 2001

집단의 유전적 분화는 환경요인과 유전적 소인의 복잡한 상호관계에 의해 이루어지는데, 집단내 요인으로는 종자나 화분 비산, 국소환경변이, 개체의 분포밀도 등을 들 수 있다. 점봉산의 잣나무 임분내 개체 분포와 유전적 구성에 대한 분석을 위하여 신갈나무군락내 잣나무 우접임분에 $100{\times}100m$ 조사구를 설정하였으며, 잣나무 325개체에 대한 동위효소 분석을 실시하고, 공간의 자기상관성을 계산하였다. 11개 동위효소 유전자좌에서 관찰된 평균 다형성 유전자좌 비율(P)은 72.7%, 이형접합도의 관찰치(Ho)는 0.200, 기대치(He)는 0.251로 이형접합체 과소현상을 나타내어 근연가계의 개체들이 다수 분포하는 것으로 조사되었다. 동위효소의 유전자형에 따라 325개체는 총 147 개의 그룹으로 구분되었으며, 한 개 유전자형에 최대 34개체가 포함되었다. 동위효소 유전자형의 이성성이 24~32m 구간(거리간격 8m)을 기점으로 증가하는 양상을 보였으며, 생장특성(수고와 직경)에 대한 simple block distance도 24~32m 구간에서 임의분포를 보였다. 높은 근연교배의 고정계수(F=0.204), 유전적 자기상관성, 생장특성의 분석, 동일 유전자형의 분포범위 등을 고려할 때 점봉산 잣나무 임분은 화분비산이나 숲틈 형성에 따른 종자의 집중 투입에 따른 유전자 이동(gene flow)보다는 유전적 근연(近緣)개체의 밀도(密度)에 의존(density dependent)해서 유전적 구조를 유지하는 것으로 생각되며, 유전적 동질성을 갖는 군락의 크기는 24~32m에서 결정할 수 있었다. 본 연구의 결과 유전자원보존을 위한 개체의 선정은 최소한 37m 이상의 거리를 띄어야 바람직한 것으로 조사되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

• 한국약용작물학회지
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• 제12권3호
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• pp.183-190
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• 2004

국내자생 동백 (Camellia japonica L.)을 이용하여 기능성 차로 개발하고자 엽차와 화차의 주요성분분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 일반성분 분석을 실시한 결과 덖음화차를 제외하고 6%이하의 수분 함유량을 보여 차 제조를 위한 기본 조건을 충족시키고 있다고 사료된다. 조단백은 신엽덖음차에, 조지방은 성엽덖음차에, 조회분은 신엽발효차에 다량 함유되어 있었다. Caffein 함량은 성엽덖음차 (0.38%)에서 가장 낮게 나타났으며 성엽찐차가 5.18%로 가장 많았으나 전체적으로 볼 때 Caffein의 함량은 녹차에 비해 낮았다. Catechin은 제다된 모든 차에 다량으로 함유되어 있었고 특히 신엽발효차에 28.6%가 함유되어 있었다. 차의 맛과 색, 향의 결정적 요인인 tannin은 신엽덖음차에 9.57%로 가장 높게,성엽덖음차에 4.61%로 가장 낮게 함유되어 있었다. Theanine은 덖음화차에 1074 mg/100 g으로 다량 함유되어 있었으며 그 양은 신엽덖음차와 신엽발효차의 약 2배 정도였다. Vitamin C는 화차에 227.7 mg/100 g으로 가장 많은 양이 함유되어 있었다. 유리아미노산은 성엽찐차와 성엽 덖음차에 glutamic acid와 aspartic acid가, 신엽덖음차와 신엽발효차에는 asparagine이 다량 함유되어 있어 차 맛의 증진에 기여할 것으로 사료된다. 신엽덖음차와 신엽발효차에 5종의 핵산물질이 함유되어 있었고, 그 중 신엽덖음차에 GMP $(7.86\;{\mu}mol/g)$와 Hypoxanthine $(8.57\;{\mu}mol/g)$, AMP $(12.67\;{\mu}mol/g)$이 다량으로 나타났다. 유리당은 모든 차에서 4종 (Glucose, Fructose, Sucrose, Maltose)이 검출되었으며 특히 덖음화차에 다량의 Glucose (65.5 unit)와 Fructose (59.6 unit)가 함유되어 있었다.

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제32권2호
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• pp.137-150
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• 2007

피톤치드란 '산림향' 이라고 부르는, 나무가 갖는 특유의 향을 발산하는 휘발성 화학물질로서, 우리 몸을 쾌적하게 해 줄 뿐만 아니라 항균, 방충, 소취 등 다양한 기능을 가지고 있다. 치주질환과 구취를 유발시키는 중요한 원인균인 P. gingivalis에 대한 피톤치드의 항균효과와 항균작용을 연구하기 위하여, 편백 피톤치드와 함께 P. gingivalis 2561을 배양한 후 P. gingivalis 2561의 성장정도, 생존력 및 형태적, 분자생물학적 변화를 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 피톤치드는 P. gingivalis에 매우 강한 항균력을 보였고, 이 항균력은 살균작용에 의한 것으로 나타났다. P. gingivalis에 대한 피톤치드의 최소억제농도는 0.008%, 최소살균농도는 0.01%로 결정되었다. 2. 피톤치드와 함께 배양된 P. gingivalis는 ampicillin, cefatoxime, penicillin, tetracycline에 대한 감수성이 변하지 않았으나 amoxicillin에 대한 감수성은 증가하였다. 3. 피톤치드와 같이 배양된 P. gingivalis를 투과전자현미경으로 관찰한 결과, 핵이 뚜렷해지고 전자밀도가 높은 과립이 증가하였고 리보솜이 세포질 가장 자리로 분포하였으며, 피톤치드 양이 증가할 수록 유령세포, 특히 소포가 특징적으로 크게 증가하였다. 4. RT-PCR 분석 결과, 피톤치드는 P. gingivalis의 superoxide dismutase의 발현을 억제하는 것으로 나타났다. 5. SDS-PAGE와 immunoblot 분석 결과, 피톤치드는 P. gingivalis의 단백질 발현에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이상의 결과로 미루어 피톤치드는 P. gingivalis에 대해 강한 항균효과를 갖고 있으며 이것은 살균작용에 의한 것으로 판단된다. 즉, 피톤치드는 단백질 발현에는 영향을 미치지 못하지만 P. gingivalis의 항산화물질 생산능력을 감소시키거나 아직 밝혀지지 않은 기전을 통해 스트레스 상황을 유도하여 생존능력을 억제하여 결과적으로 세균세포의 구조적 형태 변화와 함께 사멸을 유도하는 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.311-323
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• 2023

집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국전통조경학회지
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• 제28권1호
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• pp.93-101
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• 2010

본 연구는 전주천 지역주민들의 주도적 참여를 통해 도시 내 하천에 섶다리라는 전통문화 시설물을 조성한 사례를 다루고 있다. 섶다리란 섶나무를 엮어서 만든 다리로 추수철에 만들어 이듬해 홍수에 떠내려 보내는 자연다리를 말한다. 본 연구에서는 주민권력단계인 주민통제, 권한위임, 파트너십형성을 의사결정에서 주민이 주도권을 행사할 수 있는 적극적 주민참여사업의 성공단계라 전제하였다. 소공원의 조성 등에 소극적 주민참여기법을 도입한 기존의 사례와 달리 섶다리 사업은 사업의 제안, 사업화 준비, 개발계획 협의, 섶다리 놓기(계획 설계 시공), 철거, 보관, 재설치 및 안전관리의 모든 과정이 주민들의 자율적 통제에 의해 추진된, 실질적인 주민참여가 실현된 사업이라 할 수 있다. 지역의 전통문화 자원인 섶다리의 복원은 유역공동체를 묶는 사회적 자본으로서의 역할을 통해 하천 양안의 지역주민들이 화합할 수 있는 매개를 제공하였으며, 전주시민들에게는 문화적 랜드마크 및 전통문화 체험의 장으로서의 역할을 수행하고, 전주천 생태자원 관찰용 데크의 역할 또한 수행하고 있다. 섶다리 복원 사업의 운영상 성공요인을 정리해보면, 첫째, 엘리트 중심의 주민 참여가 아닌 일반 주민의 자발적 참여를 위한 다양한 소통의 장을 마련하였는데, 섶다리 시민모임, 온라인 카페 개설, 동영상 UCC 제작, 섶다리 모형전시 및 다양한 축제프로그램 기획 등이 그 예라 할 것이다. 둘째, 시민모임을 중심으로 행정당국, 지방의회, 시민단체 및 전문가들의 역할과 책임이 명료하였다. 셋째, 지역의 역사문화시설의 복원을 통한 공동체 의식 회복이라 는 차원에서 사업을 추진함으로써, 영향력 있는 정치지도자 및 관련 전문가 등의 적극적 지지를 이끌어 낼 수 있었다. 특히 지방의회의 적극적 중재로 하천점용허가 및 축제 예산지원의 성과를 얻어낼 수 있었다. 넷째, 행정조직의 공개적이며, 수평적인 행정지원 또한 큰 역할을 하였는데, 예를 들자면 안전성을 담보로 한 유연한 행정력 발휘로 우기를 제외한 시기에는 섶다리를 상시적으로 설치할 수 있도록 하고 있다.