• 자원환경지질
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• 제41권6호
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• pp.645-655
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• 2008

국가 지하수 관측망인 대전(문평)관측소 및 주변 보조관측정 지하수 수질을 6개월간 관측한 결과, 관측소 충적관정(MPH-0-1)에서 6가 크롬이 0.5-3.1 mg/L의 범위로 검출되어 수질기준의 10-62배를 초과하는 오염이 지속되고 있었다. 또한 하천 방향에 위치한 두 관정(MPH-1과 MPH-6)에서 6가 크롬이 0.1 mg/L 이하로 검출되어 미세한 오염 확산의 징후가 나타났다. 동일기간 지하수 수위 및 강우 관측자료의 시계열분석 결과 6개 관측정에서의 지하수위는 강우에 대하여 평균 5.65일 후에 최대값을 보였다. 시기별 강우/수위 변화와 6가 크롬 농도의 변화를 통하여 강우 반응에 의한 수위상승이 관측소 충적관정의 6가 크롬 농도 감소와 밀접한 관련이 있는 것으로 파악되었다. 이와 더불어 지하수 내 미생물의 종류 및 다양성을 분석하였으며, 6가 크롬으로 오염된 대전문평지역 지하수(MPH-0-1과 MPH-1 관정)에서 크롬환원 미생물인 Enterobacter aerogenes을 분리 배양하였다. 따라서 유기물, 광물 등의 토양 및 대수층 매질에 의한 6가 크롬 저감뿐만 아니라 이 토착미생물에 의한 크롬 오염 지하수의 자연저감이 실제 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 이 미생물의 활성에 대한 심도 있는 연구를 통하여, 크롬오염 지하수의 저감 및 정화 기술의 개발과 적용에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제8권
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• pp.129-138
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• 1990

이상에서 본 연구는 1960년 이후부터 1985년까지의 인구규모와 그 변동의 특질을 농촌에서 도시로의 인구이동현상과 관련하여 검토해 보았다. 아울러 분해시계열방법을 이용하여 농촌인구유출과 농정과의 관계도 고찰하였다. 그리고 적정모델을 추정하여 2,000년까지의 농촌 및 농가인구도 예측해 보았다. 결론적으로 말해서 인구구조의 변화측면에서 농촌인구와 농가인구는 1965년부터 감소하기 시작하여 1975년 이후부터 급격히 감소하였다. 농촌인구의 급격한 감소는 농촌 인구의 자연감소로 인한 요인보다는 도시로 유출되는 인구이동의 요인이 더 크게 작용한 것으로 나타났다. 농촌에서 도시로의 인구유출과정에서 유입지의 분포를 보면 도시지역 중에서 서울, 부산, 경기지역으로 인구가 집중한 것으로 나타났다. 특히 70년대에는 서울 부산 등 대도시 지역으로 직접적인 이동이 있었으나 80년대에 들어와서는 대도시 지역으로의 직접적인 유입보다는 주변지역으로의 유입이 점차 증가함으로써 농촌에서 대도시로의 유입형태가 주변도시로의 유입형태로 변화되고 있다. 농촌인구의 유출을 농업생산과 관련시켜 볼 때 농업노동력의 수요가 확대되는 6월 이후에 유출인구는 점차 줄어들고 있으며 3월에 가장 많이 유출하는 것으로 판명되었다. 60년대 이후 농업정책과 농촌인구의 유출과의 관계를 분석하기 위해 순환변동을 도출하였으며 2-3차 개발계획기간을 제외한 기간에 있어서 농촌부문의 상대적 저위성이 농촌인구의 유출을 자극한 요인으로 작용했으며 이러한 사실은 농업정책의 불균형적 시행이 직 간접적으로 영향을 미친 결과라 하겠다. 끝으로 농촌인구의 유출을 포함한 한국농업의 근본적인 문제는 도농간 상대적 소득 격차에 있다고 보고 농촌지역의 개발을 서울이나 수도권, 대도시권의 비대화를 막기 위한 방편 또는 공업화 우선정책의 반작용으로 본 과거의 정책성향을 극복해야 한다는 점이다. 따라서 도농간 소득격차의 문제를 농업정책의 중심과제로 삼고 농촌지역의 자원을 보다 효율적으로 이용함으로써 나라의 경제적 효율성은 물론 형평성을 높인다는 시각에서 농업정책을 다루어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1037-1051
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• 2020

최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.265-277
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• 2019

파랑관측 자료와 실측된 해안선 위치를 활용하여 맹방해안에 형성되는 beach cusp의 일 년에 걸친 대순환과정과 계절별 특성을 포획모드 Edge waves와 beach cusp의 인과 관계를 중심으로 살펴보았다. 맹방표사 계에 출현하는 beach cusp의 시공을 통한 변화 추이를 가늠하기 위해 threshold 상향통과 법으로 특정된 각 beach cusp의 파장과 진폭을 활용하여 정량화하였으며, 스펙트럼 해석의 경우에는 spectral mean sand wave number를 도입하여 정량화하였다. Spectral mean sand wave number의 시계열자료로부터 sand wave의 융합과 분할이 반복되는 주기를 산출하는 경우 beach cusp의 대순환과정은 일 년에 두 번에 걸쳐 진행되는 것으로 보인다. 해빈면적의 경우 해빈 대순환 과정이 완성되는 일 년을 기준으로 $14,142m^2$ 정도 증가하였으며, quadratic 회귀 분석하여 얻은 평균 해안선의 경우 맹방해안 남단과 북단에서는 18 m, 맹방해안 중앙부에서는 2.4 m 내외로 전진하였다. 해빈면적은 2017.11.26부터 2017.12.22 사이에 $30,345m^2$ 내외로 급속하게 증가하였으며, 이렇게 급속한 해빈면적 증가는 상당히 예외적인 것으로 11월 26부터 12월 22일 사이에 맹방해안으로 내습한 파랑의 성격에 기인하는 것으로 판단된다. 전술한 기간은 온화한 장주기 너울이 지배적이며, 대부분의 파랑이 영의 영각에 가깝게 맹방해안으로 내습한다. 이러한 파랑조건은 주 표사 이송모드가 횡단 표사라는 것을 의미하며 자연 해빈의 자기 치유능력이 횡단 표사를 통해 구현된다는 사실을 상기하면 전술한 해빈면적의 급속한 증가는 영의 영각으로 진입하는 파랑의 경계층 streaming에 의해 해안방향으로 회귀되는 표사가 누적되어 발생하는 것으로 판단된다.