토양정보는 식량생산, 지속적인 토지이용 계획, 종다양성 평가에 사용되는 기본적인 자료이다. 우리나라 토양조사의 역사, 다양한 축척의 토양도 구축과 토양검정, 토양도와 토양검정 자료의 특성, 농업환경변동 모니터링을 통한 일반농경지 및 취약농경지 토양, 토양정보의 전산화에 따른 토양데이터베이스와 토양정보시스템 소개, 구축된 토양정보의 활용과 향후 방향에 대해 논하였다. 40여년 동안 수행되었던 국책 토양조사사업 결과 두 종류의 토양 데이터베이스가 구축되었는데, 다양한 축척의 토양도(1:250,000, 1:50,000, 1:25,000, 1:5,000)를 GIS DB로 전산화한 수치토양도 DB와 필지 단위로 조사된 화학성 위주의 토양분석 성적을 구축한 토양비옥도 DB이다. 흙토람(http://soil.rda.go.kr)에 서 제공하는 토양전자지도는 총 111종으로 토성, 경사, 지형, 모재, 배수등급, 자갈함량, 유효토심 등 토양 GIS 주제도 50종, 사과, 배, 마늘, 수박 등 작물 재배적지 61종이고, 82종의 토양통계 정보를 제공하고 있다. 최근 에는 친환경농업육성법 시행령에 따른 경작형태 및 오염원별 농경지 토양의 이화학성 및 농업용수 수질 조사 자료를 GIS DB로 구축하여 공간적인 분포와 시계열적인 변화를 분석하는 자료로 활용하고 있다. 농업환경변동 정보는 농업환경자원 인벤토리를 기반으로 일반농경지의 화학성과 농업용수의 수질, 토양 미생물 등의 공간적인 분포와 시간적인 변화 정보를 전문가 그룹에 제공하고 있다. 앞으로는 자연자원의 분포와 변동 정보를 바탕으로 보다 일반적이고 알기 쉽게 가공하여 일반인들에게 농업환경과 자연자원 보전의 중요성을 이해시키는 정보로 제공할 예정이다. 기존의 토양정보와 농업환경정보를 통합하여 컨텐츠를 보다 내실있게 하고 정보 수요자별로 손쉽게 목적에 맞는 접근을 할 수 있는 시스템을 만들어 사용자의 편의성을 강화시키는 방향으로 이끌어 가고자 한다.
본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해 낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.
스마트 정보통신시대에 데이터의 수는 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 데이터 발생지역과 발생상황을 실시간으로 파악하고 분석하는 것이 신속한 조치를 취하는 중요한 요소로 떠오르고 있다. 본논문에서는 분석자가 원하는 특성 데이터 발생지역의 국소적 판단을 하기 위하여 데이터 발생에 대한 값을 최하위 모듈에서부터 최상위 모듈까지 이어지는 루트를 역순으로 진행하면 데이터 발생과 동시에 분석이 가능하다. 먼저 군집분석에 대해 알아보고 군집원들의 합에 의한 분석법을 트리 구조에 병합하여 최하위 모듈부터 최상위 모듈까지 발생 특성값에 대해 수치로 치환하고 그 합을 도출하도록 설계하였다. 또한 특성값에 대한 가중치를 부여하여 원하는 값의 발생상황을 실시간으로 도출되도록 설계하였다.
차세대 무선 네트워크에서 MN의 글로벌 로밍을 효율적으로 지원하기 위해서는 원활한 핸드오버와 MN의 이동성관리는 매우 중요하다. IETF가 모바일 IPv6와 보다 확장된 IP 계층에서의 이동성관리를 제안하였지만 트래픽 특성 및 사용자의 MN에 따라 크게 좌우된다. 그러므로 이러한 요인에 관해 심도있는 성능을 평가하는 것이 중요하다. 일반적으로 IPv6 기반 이동성관리 프로토콜의 성능은 시뮬레이션을 통해 평가하는데 본 논문에서는 IPv6 기반 이동성관리 프로토콜의 성능을 평가하는 분석 프레임워크를 제안한다. 서브넷 체류 시간, 패킷 도착률과 무선연결 지연 등 시스템 매개변수들의 수학적 분석을 이용하여 핸드오프 지연, 패킷 손실에 대한 성능평가를 수행하고, 분석 결과를 통해 네트워크 매개변수와 성능분석 수치간의 상관관계를 제시한다.
국가 별 교육과정 비교는 우리나라 국가 교육과정에 제시된 내용과 방향을 탐색하는 주요한 연구 방법이다. 이에 본 연구는 2012년 새로운 교육과정을 공표, 2015년부터 시행하고 있는 호주를 대상으로 고등학교 수학과 교육과정을 비교 분석하였다. 그 결과 호주의 교육과정 성취기준은 다루어야 할 개념을 실생활 맥락까지 함께 제시한다거나 다루어야 하는 수학적 내용을 구체적으로 제시하고 있다는 특징이 있다. 해석영역을 중심으로 분석한 결과, 정적분의 도입을 '급수의 합'으로 정의하고 있으며, 우리나라 고등학교 교육과정 성취기준에는 나타나지 않는 '운동 모델링', '수치적분법' 등이 나타나고, 그 외 '벡터함수의 미적분' 내용은 우리나라보다 심화된 내용으로 다루고 있다는 특징이 있다. 또한 호주의 교과서를 분석한 결과, 어떤 수학적 정의를 이해시키는 데 있어서 도움이 되는 보조 개념들을 충분히 다루고 있음이 나타났는데, 접근 방식에 있어 우리나라 학습자의 인지적 부담 경감 측면에서의 연구에 고려해야할 사항이라 볼 수 있다.
오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
확장된 네이보어-제르니케 방법을 이용하여 광학계의 동공함수(pupil function)를 추산하는 알고리즘을 제안한다. 동공함수로부터 광학계가 가진 파면수차를 복원하고 아울러 동공에 비추어지는 빛의 밝기분포를 분석할 수 있다. 이 방법은 브루-레이 광픽업의 생산현장에 적용하여 실시간으로 광학계의 수차를 복원할 수 있다. 아울러 이 방법이 여러 다른 광학계에 널리 이용될 수 있음을 다양하게 수차를 부여해서 생성한 데이터를 분석하여 검증하였다. 초점영역의 빔 데이터로부터 동공함수를 얻는 역변환의 여러 방법 중에서 수차이론에 근거한 기존의 네이보어-제르니케 방법을 최근에 네덜란드 연구진이 개량한 확장된 네이보어-제르니케(extended Nijboer-Zernike: ENZ) 방법을 제안하였다. ENZ 방법은 초점영역의 3차원 빔 데이터로부터 해석적인 접근을 통하여 동공의 제르니케 계수를 효율적으로 계산해 낸다. 그러나 이 방법에서는 개구수(NA)가 큰 경우에는 근사적인 접근을 하도록 되어 있다. 본 연구에서는 보다 일반적인 상황에서 적용할 수 있는 수치해석 알고리즘을 개발하고, 이를 GUI 환경에서 운용할 수 있는 윈도 기반의 프로그램을 작성하여 생성한 빔 데이터에 적용하여 이 알고리즘의 유효성을 검증하여 13개의 복소 수차인자 $\beta_n^m$이 모든 요소가 0.7까지 분석을 하였고, 아울러 광픽업의 3D 빔 데이터를 실측해서 간섭계로 측정한 데이터와 R=0.98 정도의 상관관계를 가지는 것을 확인하였다.
국가의 중요 방재시설인 대형 댐 시설물은 노후화와 홍수, 지진 등의 위험으로 디지털 전환 기술을 적용한 보다 나은 댐 안전점검 및 진단이 필수적이다. 종래의 인력에 의한 육안 안전점검 방식은 인력 접근의 어려움과 고소작업의 위험성, 노하우 중심의 점검에서 오는 데이터의 신뢰성 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 2개 대규모 댐 시설물을 대상으로 드론 photogrammetry에 의한 디지털 데이터 기반 댐 안전점검의 적용성을 검토하고, 지속적 활용을 위한 데이터 관리 방법론을 제시하였다. 댐 높이 42 m 및 99.9 m의 댐들에 대해 수면 및 전자기장 간섭, 심한 고저차에도 불구하고 평면적 더블그리드 및 수동 촬영 방식으로 GSD 2.5 cm/pixel 이내의 양호한 3D 디지털 모델을 생성하였다. 생성된 3D 메쉬 모델, 정사영상, 수치표면모형으로 as-built 조건의 종단 및 횡단 선형을 손쉽게 추출하여 댐의 변형 모니터링에 효과적임을 확인하였다. 댐 여수로 등 콘크리트 시설물에 대한 디지털 3D 모델로부터 균열 및 손상부를 효과적으로 검출하고 시각화하였으며, 이는 고소작업의 위험성 및 접근 제약 시설의 안전점검에 활용가능하다. 또한 댐의 안전점검 시 외관 조사망도를 3D 디지털 모델 상에서 매핑하는 방법과 손상 정보 이력 관리를 위한 관계형 데이터베이스 구조화 방안을 제안하였다. SYG댐 여수로 안전점검에 대한 투입 노동력과 시간을 실측한 결과, 드론 photogrammetry 방법은 기존 인력 육안점검에 비해 48%의 생산성 향상 효과를 확인하였다. 드론 photogrammetry 기반 댐 안전점검 디지털 전환은 업무의 생산성과 데이터 신뢰성 향상에 매우 효과적인 것으로 판단된다.
웹 정보가 폭발적으로 증가하는 정보의 바다 한 가운데에서 이러한 웹 정보를 구조화하는 문제는 매우시의성이 크다. 본 연구는 웹을 노드와 링크로 구성된 그래프로 인식함을 그 출발점으로 한다. 이때 노드는 각 웹 페이지를 나타내고, 링크는 각 페이지를 연결하는 하이퍼텍스트 링크 즉, URL을 나타낸다. 그러면 웹은 웹 페이지와 그들 간의 링크로 연결된 유방향 그래프의 집합이 되는 것이다. 그러나 문제는 이러한 웹 정보가 지수적으로 증가하면서 웹 그래프 역시 지나치게 복잡해짐으로 인해 사용자 즉, 사람 및 검색로봇이 웹 정보를 파악하고 검색함에 있어 복잡성으로 인한 혼란이 야기된다는 것이며, 이를 이름하여 웹 공간에서의 위치혼란(lost in cyber space)라고 부른다. 따라서 이를 적절히 및 추상화하여 방향성(orientation)을 제시하고 전체적으로 웹 공간의 정보를 일목요연하게 표현하는 노력이 필요한 것이다. 이것을 위하여 웹 페이지를 계량적 수치로 나타내야할 필요가 있으며 여기서는 tf-idf를 그 방법론으로 삼았다. tf-idf란 빈도 및 반빈도(term frequency/inverse document frequency)곱을 일컫는 것으로서, 웹 페이지를 용어(keyword)의 벡터로 인식하고, 사용자가 제시하는 용어와의 상관성을 거리공간 벡터값으로 계산하는 과정을 의미한다. 이렇게 웹 정보를 계량화하는 것을 의미적 표현(semantic representation)이라 하고, 그것을 구조화하는 것을 의미적 접근경로라고 하였다. 본 연구의 목표는 궁극적으로는 웹 정보를 의미적 접근경로를 포함하는 계층적 형식(Hierarchical Structure)으로 축약하여 사용자로 하여금 웹 정보 검색의 차원을 혁신코자 하는 것이다. 식 재하도록 하였다. 소단 내 수목식재에 있어서는 교목식재가 가능한 한 남측 사면은 20m 간격으로 교목 2열 교호식재를 하며, 소단상부는 각 구간별로 계절감을 연출할 수 있는 식물을 도입하는 방안을 제안하였다. 제작된 보정물에 대해서는 무게가 너무 가벼워 모든 피험자들이 양 쪽 가슴의 균형이 잘 맞지 않는다고 답하였으며 특히, 운동을 즐기고 활동이 많은 피험자의 경우 스펀지로 제작된 보정물에 대해 큰불만을 표시하였다. 바람직한 자녀의 인성발달 및 여러 영역에 걸친 발달을 위하여 항상 애정과 관심을 가지고 적극적으로 참여해야 할 것이다. 자녀양육은 더 이상 어머니 혼자의 역할이 아닌 부모 둘 다의 몫이며 교임이므로 부모들은 좋은 가정을 만들고 좋은 부모가 되기 위해서 끊임없이 자신을 갈고 닦으며 노력을 기울여야 할 것이다.서 이들 4개 지표로서 전체의 927%를 설명할 수 있다. 7. 자치구별 평가는 모든 음식점에서 식재료 보관시설(냉장, 냉동), 불량부정식품 사용여부, 남은 반찬의 폐기, 식당상태 등에서는 비교적 양호하였으나, 주방의 청결상태, 식재료 창고의 관리 및 주방 근무직원의 위생상태는 열악하였다. 평가 지표 14개의 총 평가결과가 가장 우수한 자치구는 동작구였으며, 다음으로 서대문구, 금천구, 성동구, 마포구의 순서이었다. 나머지 20개 자치구는 모두 보통이상으로 평가되었다. 8. 음식점 업태 별로 주방과 식당의 청결도 평가에서 가장 중요한 요인은 주방의 내부설비(바닥, 벽면, 천장, 환풍기, 기구 등) 또는 주방종업원의 근무 환경(주방의 환기설비, 설치 및 쾌적한 환경상태유지)이었다. 그러나 음식점 유형에 관계없이 주방과 식당의 청결도 평가에 가장 큰 영향을 주는 인자는 주방종업원의 근무환경이었다. 우리나라의 2002년도 섭취장소별
탐사 지구물리학에서 수치 모사는 지하매질에서의 탄성파 전파 현상을 이해하는데 중요한 통찰력을 제공한다. 탄성파 모사는 음향파 근사에 의한 수치 모사보다 계산시간이 많이 소요되지만 전단응력 성분을 포함하여 보다 현실적인 파동의 모사를 가능하게 한다. 그러므로 탄성파 모사는 탄성체의 반응을 탐사하는데 적합하다고 할 수 있다. 계산 시간이 길다는 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 그래픽 프로세서(GPU)를 이용하여 탄성파 수치 모사 시간을 단축하고자 하였다. GPU는 많은 수의 프로세서와 광대역 메모리를 갖고 있기 때문에 병렬화된 계산 아카텍쳐에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 사용한 GPU 하드웨어는 NVIDIA Tesla C1060으로 240개의 프로세서로 구성되어 있으며 102 GB/s의 메모리 대역폭을 갖고 있다. NVIDIA에서 개발된 병렬계산 아카텍쳐인 CUDA를 사용할 수 있음에도 불구하고 계산효율을 상당히 향상시키기 위해서는 GPU 장치의 여러 가지 다양한 메모리의 사용과 계산 순서를 최적화해야만 한다. 본 연구에서는 GPU 시스템에서 시간영역 유한차분법을 이용하여 2차원과 3차원 탄성과 전파를 수치 모사하였다. 파동전파 모사에 가장 널리 사용되는 유한차분법 중의 하나인 엇갈린 격자기법을 채택하였다. 엇갈린 격자법은 지구물리학 분야에서 수치 모델링을 위해 사용하기에 충분한 정확도를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 제안한 모델링기법은 자료 접근 시간을 단축하기 위해 GPU 장치를 메모리 사용을 최적화하여 가능한 더 빠른 메모리를 사용한다. 이점이 GPU를 이용한 계산의 핵심 요소이다. 하나의 GPU 장치를 사용하고 메모리 사용을 최적화함으로써 단일 CPU를 이용할 경우보다 2차원 모사에서는 14배 이상, 3차원에서는 6배 이상 계산시간을 단축할 수 있었다. 세 개의 GPU를 사용한 경우에는 3차원 모사에서 계산효율을 10배 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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