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미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소 도출 - 텍스트 마이닝을 활용하여 - (Derivation of Green Infrastructure Planning Factors for Reducing Particulate Matter - Using Text Mining -)

  • 석영선;송기환;한효주;이정아
    • 한국조경학회지
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    • 제49권5호
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    • pp.79-96
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    • 2021
  • 그린인프라 계획은 미세먼지 저감을 위한 대표적인 조경 계획 방안 중 하나이다. 이에, 본 연구에서는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 활용될 수 있는 요소를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 도출하고자 하였다. 미세먼지 저감계획, 그린인프라 계획 요소 등의 키워드를 중심으로 관련 선행연구, 정책보고서 및 법률 등을 수집하여 텍스트 마이닝을 통해 단어 빈도-역 문서 빈도(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 이하 TF-IDF) 분석, 중심성 분석, 연관어 분석, 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, TF-IDF 분석을 통해 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 주요 주제어는 크게 환경문제(미세먼지, 환경, 탄소, 대기 등), 대상 공간(도시, 공원, 지역, 녹지 등), 그리고 적용 방법(분석, 계획, 평가, 개발, 생태적 측면, 정책적 관리, 기술, 리질리언스 등)으로 구분할 수 있었다. 둘째, 중심성 분석 결과, TF-IDF와 유사한 결과가 도출되었으며, 주요 키워드들을 연결하는 중심단어는 '그린뉴딜', '유휴부지'임을 확인할 수 있었다. 셋째, 연관어 분석 결과, 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시, 숲과 바람길의 계획이 필요하며, 미기후 조절의 측면에서 수분에 대한 고려가 반드시 필요한 것으로 확인되었다. 또한, 유휴공간의 활용 및 혼효림의 조성, 미세먼지 저감 기술의 도입과 시스템의 이해가 그린인프라 계획 시 중요한 요소가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 넷째, 토픽 모델링 분석을 통해 그린인프라의 계획요소를 생태적·기술적·사회적 기능을 중심으로 분류하였다. 생태적 기능의 계획요소는 그린인프라의 형태적 부분(도시림, 녹지, 벽면녹화 등)과 기능적 부분(기후 조절, 탄소저장 및 흡수, 야생동물의 서식처와 생물 다양성 제공 등), 기술적 기능의 계획요소는 그린인프라의 방재 기능, 완충 효과, 우수관리 및 수질정화, 에너지 저감 등, 사회적 기능의 계획요소는 지역사회 커뮤니티 기능, 이용객의 건강성 회복, 경관 향상 등의 기능으로 분류되었다. 이와 같은 결과는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 리질리언스 및 지속가능성과 같은 개념적 키워드 중심의 접근이 필요하며, 특히, 미세먼지 노출 저감의 측면에서 그린인프라 계획요소의 적용이 필요함을 시사한다고 볼 수 있다.

인공지능(AI) 스피커에 대한 사회구성 차원의 발달과정 연구: 제품과 시기별 공진화 과정을 중심으로 (A study of Artificial Intelligence (AI) Speaker's Development Process in Terms of Social Constructivism: Focused on the Products and Periodic Co-revolution Process)

  • 차현주;권상희
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.109-135
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    • 2021
  • 본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

공공기관의 기록관리현황 평가지표 개발 (Development of Evaluation Indicators of the Records Management Condition of Public Organizations)

  • 전수진
    • 기록학연구
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    • 제18호
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    • pp.3-36
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    • 2008
  • 지난 몇 년 간 지속된 국가기록관리 차원의 제도적, 조직적, 시스템적 발전에도 불구하고, 기록관리의 시작점인 개별 공공 기관의 기록관리 현실에는 큰 변화가 일어나지 않고 있다. 국가기록관리의 발전을 공공기관 기록관리의 전반적인 혁신으로 현실화시키기 위해서는, 혁신의 방향과 실천과제를 명확히 설정하고, 개별 기관의 기록관리를 주도해 가야 하는 기록관리 담당자가 이를 공유해야 한다. 본 연구는 '기록관리 평가'를 기록관리 혁신과 기록관리 담당자의 역할에 대한 공통의 방향을 설정하기 위한 도구로서 정의하고, 전 공공기관에 적용할 수 있는 평가지표를 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기록관리법령과 표준, 국가기록관리혁신 로드맵과 국내 외의 기록관리현황 평가 사례를 통해 기록관리의 요건을 추출하여, 이를 조직환경, 기록관리업무, 처리과기록관리 세 부문으로 나누어 평가지표를 개발하였다. 조직환경 부문은 기관의 기록관리 정책과 책임, 인력과 물리적인 환경에 대한 평가이고, 기록관리업무 부문은 개별 기관의 기록관리기관이 수행하는 기록물 생산제어, 기록관리기준관리, 기록물 인수 보존 평가와 서비스, 기록관리에 대한 점검 등의 수준을 측정한다. 처리과기록관리 부문은 각 기관별로 처리과에 대한 기록관리현황 점검 시에 사용할 수 있도록 한 것으로, 생산과 등록, 정리, 이관에 관한 사항으로 내용을 구성하였다. 객관적이면서도 정확한 평가를 위해 기준을 명확히 제시하여 모든 평가지표를 정량평가의 방법으로 측정할 수 있도록 했다.

벼 작물 농업기후지대의 연대별 기후요소 변화 특성 (Changing Trends of Climatic Variables of Agro-Climatic Zones of Rice in South Korea)

  • 정명표;심교문;김용석;김석철;소규호
    • 한국기후변화학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.13-19
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    • 2014
  • 1986년 농촌진흥청에서는 벼 작물을 기준으로 전국의 기온, 강수량, 일조시간 등 기후요소의 분석과 평가를 통해, 전국을 19개 농업기후지대로 구분하였고(제주도 제외), 현재까지 벼의 안전재배기준과 기상재해 대책 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 최근 40년 동안 벼 작물 기준 19개 농업기후지대와 제주지역을 포함한 총 20개 농업기후지대의 연대별 기후요소의 변화 양상과 특징을 비교 분석하였다. 기상청 방재기상정보포탈시스템에서 서비스하는 1971년부터 2010년까지 40년 동안의 일별 기상자료를 바탕으로 연대별(1970년대, 1980년대, 1990년대, 2000년대)로 구분하여 분석하였다. 기간별 연평균기온은 1970년대의 $12.0{\pm}0.14^{\circ}C$에서, 1980년대의 $11.9{\pm}0.13^{\circ}C$와 1990년대의 $12.2{\pm}0.14^{\circ}C$를 거쳐 2000년대의 $12.6{\pm}0.13^{\circ}C$로 높아졌고, 기간별 연평균강수량은 1970년대의 $1,270.3{\pm}20.05mm$에서 1980년대의 $1,343.0{\pm}26.01$와 1990년대의 $1,350.6{\pm}27.13mm$를 거쳐 2000년대의 $1,416.8{\pm}24.87mm$로 증가한 것으로 분석된 반면에, 기간별 연평균 일조시간은 1970년대의 $2,421.7{\pm}18.37$시간에서 1980년대의 $2,352.4{\pm}15.01$시간과 1990년대의 $2,196.3{\pm}12.32$시간을 거쳐 2000년대의 $2,146.8{\pm}15.37$시간으로 크게 줄어든 것으로 조사되었다. 이들 기후요소를 농업기후지대별로 재분석하면, 연간 평균기온의 상승률은 중부 내륙지대($+1.2^{\circ}C$)와 동해안 남부지대($+1.1^{\circ}C$)에서 가장 높았고, 연간 누적강수량의 증가율은 태백고냉지대(+364 mm)와 태백준고냉지대(+326 mm)에서 가장 컸으며, 연간 누적일조시간은 중부 내륙지대(-995시간)에서 가장 많이 줄어든 것으로 평가되었다. 통계적으로 연간 평균기온(F=2.708, df=3, p=0.046)과 연간 누적강수량(F=5.037, df=3, p=0.002)은 유의하게 높아지거나 증가하였고, 연간 누적일조시간(F=26.181, df=3, p<0.0001)은 유의하게 감소하였다. 향후 벼 작물 농업기후지대 재구분을 통하여 각 농업기후지대별 기후특성에 적합한 벼 재배 안전작기, 벼 생육특성 및 작부체계 등에 대한 연구가 필요하다.

소아완화의료에 대한 호스피스 완화의료 전문기관 종사자의 인식 (Palliative Care Practitioners' Perception toward Pediatric Palliative Care in the Republic of Korea)

  • 문이지;신희영;김민선;송인규;김초희;유주연;박혜윤
    • Journal of Hospice and Palliative Care
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    • 제22권1호
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    • pp.39-47
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    • 2019
  • 목적: 본 연구는 소아완화의료 대상 환자와 가족을 돌보는 전문기관 종사자의 환자진료 및 시스템 연계에 대한 인식을 알아보기 위해 수행된 서술적 조사 연구이다. 방법: 자료 수집은 호스피스 완화의료 전문기관(이하 전문기관)에 근로하는 전문가를 대상으로 2017년 9월부터 10월까지 진행되어 총 61건의 자료를 수거하였다. 결과: 소아완화의료를 입원형, 자문형, 가정형 중 한가지 형태로라도 제공하고 있는 기관은 11기관(18.0%)이었으며, 지역별 분포는 서울, 경기, 인천, 경상 지역에 집중되어 있어 기타 지역에서는 활용 가능한 자원이 전무한 상황이다. 개입 시 장애요인은 '훈련된 전문인력을 확보하는 것의 어려움'이며, 비암성 소아청소년 환자의 경우 '예후 및 경과 예측의 어려움 47.5% (n=28)' 으로 확인되었다. 소아완화의료 구성형태는 '성인과 다른 소아청소년의 특성, 소아청소년 전문인력 필요, 관리 및 제도보완 필요'를 이유로 응답자 중 73.8% (n=45)이 별도의 소아완화의료팀 구성이 필요하다는 의사를 밝혔다. 개입시점은 '완치가능성이 적은 소아암 진단 시'부터 진행해야 하는 것이 33.7% (n=33)로 가장 높았으나 의뢰시점은 '사망시점을 예상하기 어려우나 지속적 악화상태인 경우'가 38.2% (n=39)로 가장 높아, 전문기관으로 의뢰 전 기존 치료 병원에서 개입을 진행되는 것을 선호하였다. 응답기관 중 14.8% (n=9)만이 추후 소아완화의료 제공에 참여할 의사가 있다고 밝혔다. 결론: 2018년 두 곳으로 시작한 소아청소년 완화의료 시범사업기관에 더해 지역별로 배치되어 있는 전문기관에서 소아완화의료를 제공할 수 있도록 하여 자원의 접근성을 높일 필요가 있다. 별도 소아완화의료 구성의 필요성을 인정함에도 소아완화의료를 제공하는 것에 대한 부담감으로 실제적 서비스를 제공하는 데 어려움이 있기에 우선적으로 소아완화의료 전문가를 양성하고 교육 개발 및 의뢰 시점에 대한 논의 등을 통하여 소아완화의료 확산에 대한 현실적 논의를 진행해야 할 것이다.

문서 요약 기법이 가짜 뉴스 탐지 모형에 미치는 영향에 관한 연구 (A Study on the Effect of the Document Summarization Technique on the Fake News Detection Model)

  • 심재승;원하람;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.201-220
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    • 2019
  • 가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

지식베이스 구축을 위한 한국어 위키피디아의 학습 기반 지식추출 방법론 및 플랫폼 연구 (Knowledge Extraction Methodology and Framework from Wikipedia Articles for Construction of Knowledge-Base)

  • 김재헌;이명진
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.43-61
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    • 2019
  • 최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

헤메로비 등급(Hemeroby Index)을 활용한 도시공원의 인지된 자연성 평가 (Evaluation of Perceived Naturalness of Urban Parks Using Hemeroby Index)

  • 김도은;손용훈
    • 한국조경학회지
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    • 제49권2호
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    • pp.89-100
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    • 2021
  • 본 논문은 개인과 환경의 상호작용 정도를 '인지된 자연성'의 척도로 평가하였다. 헤메로비 7등급(Hemeroby)을 인간의 영향의 정도에 따라 토지피복 세분류로 구분하고, 지표별로 등급을 표준화하여 확률밀도함수와 가중치 적용을 통해 서울시 도시공원의 현 상태를 평가하였다. 그중 특징 있는 공원 6곳을 선정하여 이용자 평가를 시행하여, 자연성 지표에 따른 공간적 평가와 이용자 인식 사이에 3가지의 시사점을 발견하였다. 첫째, 수목이 군락을 이루는 활엽수림·침엽수림·혼효림 등의 공간은 Hemeroby 등급 체계에서 자연성이 높은 공간으로 평가되며, 이용자에게도 일반적으로 자연성이 높은 공간으로 인식되고 있다. 이용자는 다양한 형태의 수목 공간이 자연성이 높다고 인식하였다. 수목의 울창함은 인지된 자연성에 있어서 하나의 요인이 된다. 둘째, Hemeroby 등급 지표에서 자연성이 높게 평가된 '내륙 습지' · '호소' 등 수공간의 인지된 자연성은 공원 주변의 환경 상태에 따라 편차가 크게 나타났다. 셋째, 초지 등과 같은 수평적 경관보다는 수직적인 경관 요소인 수목 등을 통해 자연성이 높게 평가되었다. 녹지공간을 이용하는 이용자의 자연성 인식은 토지피복을 활용한 자연성 평가와 일반적으로 유사하지만, 특정 공간에 대한 자연성 인식은 차이를 보였다. 이는 이용자가 인식하는 자연성에는 개인이 직접 보고, 듣고, 경험한 내용도 포함되기 때문이다. 이용자는 개인적 인식을 바탕으로 자연성을 구조화하고, 도시 녹지의 가치를 평가하는 특징이 있다. 따라서, 도시 녹지의 자연성 평가는 모든 이용자에게 통용되는 절대적인 기준이 존재할 수 없다. 향후 이용자 번들 혹은 도시공원의 인지된 자연에 대한 상충된 이해 그룹에 관한 연구가 필요하다. 이러한 연구는 각 도시공원 서비스가 제공하는 자연성에 대한 방향성 설정에 중요한 자료가 될 것이다.

다중 레이블 분류의 정확도 향상을 위한 스킵 연결 오토인코더 기반 레이블 임베딩 방법론 (Label Embedding for Improving Classification Accuracy UsingAutoEncoderwithSkip-Connections)

  • 김무성;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.175-197
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    • 2021
  • 최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

Post-2020 국가 보호지역 목표 설정을 위한 국제동향 고찰 - 생물다양성협약 결정문 및 글로벌 목표 성취현황 분석을 중심으로 - (A Review on the International Trends for Establishing Post-2020 National Targets Relevant to Protected Areas - Focused on the CBD Decisions and Aichi target-11 Achievement Status -)

  • 허학영
    • 한국환경생태학회지
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    • 제34권6호
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    • pp.601-609
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    • 2020
  • 본 연구는 생물다양성협약(CBD)의 보호지역 관련 주요 논의 동향을 분석하고 2020 생물다양성목표(Aichi target-11)의 성취 정도에 대한 고찰을 통해, 우리나라의 보호지역 관련 Post-2020 국가 정책방향 및 목표 설정을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 생물다양성협약의 보호지역 관련 결정문으로는 1995년 채택된 2개의 결정문(Decision II/7, II/8)을 시작으로, 제7차 당사국총회(2004)에서 보호지역 관련 이상적인 청사진을 제시한 보호지역실행프로그램(PoWPA)을 채택(Decision VII/28)하였다. 2010년에 보호지역 관련 핵심 이슈 10가지를 제시한 Decision X/31과 함께 "생물다양성 전략계획 2011-2020" 중 하나로 보호지역 관련 목표인 Aichi Target-11이 설정되었다. Aichi Target-11 성취 현황을 살펴보면 글로벌 차원에서 육상은 지구 토지면적의 15%, 해양의 7.4%가 보호지역으로 지정되어 있으며, 우리나라는 육상 16.63%, 해양 2.12%가 보호지역으로 지정되어 있는 것으로 나타났다. 하지만 효과적이고 공정한 관리, 생물다양성 및 생태계서비스에 중요한 지역 보호, '기타 효과적인 지역기반 보전수단(OECMs)'을 밝혀내고 보호지역과 연계하는 것 등은 글로벌 목표 성취에 많이 미흡한 것으로 나타났다. Post-2020 글로벌 생물다양성프레임워크(Post-2020 GBF)의 초안을 살펴보면 1차 초안('20.1월)에서는 다단계의 목표를 제시하고 있는데, 2030년 까지 생물다양성에 있어 특별히 중요한 지역의 최소 60% 보호, 전체 육지 및 해양 지역의 최소 30% 보호, 이 중 최소 10%는 엄격한 보호(strict protection)를 목표로 제시하고 있다. 개정된 초안('20.8월)에서는 이를 간결하게 2030년 까지 전 지구의 최소 30%라는 하나의 양적 목표를 제시하고, 이들 지역이 "생물다양성 보전에 중요한 지역을 중심으로 효과적이며 잘 연결된 보호지역과 OECMs 시스템"을 통해 보호 및 보전되어야 한다는 질적 목표를 가미하였다. Post-2020 GBF의 보호지역 관련 목표와 우리나라의 현황 및 기 수립된 국가계획 내용 반영을 통한 국가 목표를 제안해 보면, 육상의 경우 국토면적의 30%, 해양의 경우 관할해역의 10% 정도로 설정하고 질적인 부분의 성취를 위한 세부 목표(sub-targets) 설정을 통해 성취 수단을 강화할 필요가 있을 것으로 판단된다.