기후변화로 인해 가뭄의 위험도가 증가함에 따라, 전 세계적으로 가뭄의 피해 최소화를 위한 가뭄 대응 연구가 진행 중이다. 특히, 최근에는 가뭄의 지역적 패턴을 복합적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 여전히 대하천 유역에서 가뭄 위험지역을 정량적으로 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)와 수정표준강수지수(M_SPI)를 산정하고, RCP4.5 및 RCP8.5 기후변화 시나리오에 대한 공간자기상관분석을 수행하여 가뭄 핫스팟 지역을 분석했다. SPI는 연구 지역 내의 분석단위별로 매개변수를 추정하여 지수를 산정하지만, M_SPI는 연구 지역 전체에 대한 매개변수를 추정하여 지수를 산정하기 때문에, 대상 지역 내의 전체적인 관점에서 기상학적 가뭄 판단에 더 합리적이다. 연구 결과, M_SPI를 사용했을 경우, 장기가뭄이 단기가뭄보다 명확히 큰 가뭄 핫스팟 지역을 나타냈다. 또한 가뭄 핫스팟 지역은 시간이 지남에 따라 낙동강 유역의 중심에서 섬진강 유역의 방향으로 이동하는데, RCP 4.5 시나리오는 단기/장기 가뭄의 이동패턴이, RCP 8.5 시나리오에서는 장기가뭄의 이동패턴이 뚜렷하였다.
본 연구는 보길도 격자봉과 큰길재를 잇는 능선부를 중심으로 분포하는 회양목 생육지역의 체계적인 보전 및 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 식물군집구조 현황을 조사·분석하였다. 조사구는 관목층에 분포하는 회양목의 밀도와 지형, 향 등 입지적인 특성을 고려하여 대표적인 식생 군락 또는 지형의 변화가 있는 지역을 대상으로 총 26개소를 설정하였다. DCA와 TWINSPAN에 의해 소사나무-낙엽활엽수군락, 소사나무군락, 소사나무-회양목군락, 소사나무-상록활엽수군락, 붉가시나무군락, 황칠나무-붉가시나무군락으로 분류되었다. 소사나무가 우점하는 군락은 당분간 현상태를 유지할 것이나 장기적으로는 주변에 붉가시나무가 우점하고 있어 이들 종으로의 천이잠재성이 높았다. 붉가시나무군락, 황칠나무-붉가시나무군락의 경우 난대림의 극상 수종으로 알려진 붉가시나무가 우점하는 현상태를 유지할 것이다. 회양목의 경우에도 소사나무가 우점하는 군락은 지형적인 조건으로 인해 양호한 상태를 유지하겠으나 붉가시나무 우점 군락의 경우, 피도가 높은 특성으로 인해 생육상 어려움이 예상된다. 환경요인과 식생분포간의 관계에서는 토양산도(pH)만 식생분포에 영향을 미친 것으로 분석되었다. 그 외에 pH는 3.78~5.30, 전기전도도는 0.186~0.543dS/m, 유기물함량은 2.25~2.89%로 전반적으로 낮았다.
공간 스케일에 따른 생물 종 별 영향의 차이가 발생함에 따라, 도시 개발 사업에 따른 영향을 정량적으로 평가하기 위해서는 경관규모에서의 분석이 필요하다. 선행연구에서는 도시개발에 따라 변화하는 환경에 대한 생물종 영향을 분석하기위해 메타개체군 이론을 기반한 Incidence Function Model (IFM)을 활용하여 분석하고 있다. 하지만 해당 모델은 최소 점유영역이 10개 이상이 되어야 하므로, 모니터링이 어려운 생물종에 대한 활용은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 삵(Prionailurus bengalensis)을 중심으로 종 분포 모델을 통해 구축된 데이터를 바탕으로 IFM 모델을 분석하고자 하였다. 또한, 본 모델을 통해 환경영향평가서 중 자연생태환경분야에서의 활용 가능성을 검토하였다. 연구결과, 도시개발에 따른 삵의 최소 점유율은 56.5%, 생존가능성은 28.7%로 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 서식지 개수 감소에 따른 개체군 수용력에 대한 분석을 통해 230개소와 70개소에서 개체군의 수용 능력이 급격하게 감소함을 확인하였다. 본 연구는 환경계획 관점에서 서식지 면적 감소에 따른 삵의 환경영향을 평가하였으며, 삵을 보호하기 위한 최소한의 서식지 개수 및 면적 설정에 대한 의사결정을 지원할 수 있다. 이는 개발 프로젝트 전, 후 영향평가 및 저감방안 계획에 기초자료로 활용됨으로써, 저감방안의 실효성을 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.
문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미는 유지하면서 길이가 축소된 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문법적으로 적절한 문장 압축을 위해, 초기 연구들은 사람이 정의한 언어 규칙을 활용하였다. 또한 시퀀스-투-시퀀스 모델이 기계 번역과 같은 다양한 자연어처리 태스크에서 좋은 성능을 보이면서, 이를 문장 압축에 활용하고자 하는 연구들도 존재했다. 하지만 언어 규칙을 활용하는 연구의 경우 모든 언어 규칙을 정의하는 데에 큰 비용이 들고, 시퀀스-투-시퀀스 모델 기반 연구의 경우 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이를 해결할 수 있는 방법으로 사전 학습된 언어 모델인 BERT를 활용하는 문장 압축 모델인 Deleter가 제안되었다. Deleter는 BERT를 통해 계산된 perplexity를 활용하여 문장을 압축하기 때문에 문장 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 Deleter는 perplexity만을 고려하여 문장을 압축하기 때문에, 문장에 속한 단어들의 언어 정보를 반영하여 문장을 압축하지 못한다. 또한, perplexity 측정을 위한 BERT의 사전 학습에 사용된 데이터가 압축 문장과 거리가 있어, 이를 통해 측정된 perplexity가 잘못된 문장 압축을 유도할 수 있다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 언어 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 고유명사가 자주 포함되어 있으며, 불필요한 수식어가 생략되는 경우가 많은 뉴스 기사 말뭉치로 BERT를 fine-tuning하여 문장 압축에 적절한 perplexity를 측정할 수 있도록 하였다. 영어 및 한국어 데이터에 대한 성능 평가를 위해 본 논문에서 제안하는 LI-Deleter와 비교 모델의 문장 압축 성능을 비교 실험을 진행하였고, 높은 문장 압축 성능을 보임을 확인하였다.
데이터 경제는 현대 사회에서 디지털 혁신과 함께 빠르게 성장하고 있다. 기업은 다양한 유형의 데이터를 수집·활용하여 새로운 수익을 창출하길 희망하고, 개인정보를 포함한 데이터의 가치는 더욱 높아지고 있다. 하지만 데이터 산업 정책에 대한 연구 중 정보 주체에 대한 논의는 부족한 상황이다. 개인정보는 보호 가치를 넘어서 높은 유용성을 가지고 있다. 이러한 관점에서 데이터 신탁제도는 개인정보의 안전한 활용을 위한 좋은 해결책이다. 데이터 신탁을 활용한 구글의 토론토 스마트시티 구축 사례, 일본의 정보은행 사례, 국내 최초의 데이터 배당을 시도한 경기도의 사례를 소개한다. 데이터 신탁 사례와 동향 파악을 통해 데이터 신탁 개념을 명확히 하고 제도 활성화에 필요한 기술적 요인을 추출하고 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 이를 시사점으로 하여 데이터 신탁제도를 통해 안전한 데이터의 활용과 새로운 서비스 시장 창출뿐만 아니라 새로운 데이터 경제를 구성하는데 크게 기여할 것으로 기대한다.
최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 철도를 통해 유럽대륙으로부터 런던으로 들어오는 관문인 세인트 판크라스 역과 런던 내 인터시티 연결을 주도하는 킹스크로스 역의 개발 및 인접한 두 개의 역 사이에 위치하고 있는 Camden지구 King's Cross Central을 중심으로 추진된 도심재생 사례의 계획특성을 살펴보고, 이를 바탕으로 여기에서 추진된 도심재생의 계획의 방향, 세부전략을 알아보고자 하였다. 연구의 결과 킹스크로스역과 세인트판크라스 역, 그리고 그 인접에 위치한 배후지역으로서 King's Cross Central 지역은 오랜 기간 슬럼지역이었으나 서로 인접한 두 역이 각기 영국 및 런던의 철도 네트워크에서 유럽대륙간의 국제 고속 철도 그리고 런던 내 국내철도와의 연계라는 공통분모를 가지고 철도 교통의 잠재성을 기반으로 새롭게 재활성화 되었다. 여기에는 건물에 대한 물리적 현대화뿐만 아니라. 지상과 지하 그리고 각 지역을 지원하는 조밀한 철도 네트워크 구축과 연계교통의 체계화를 하되, 이는 동시에 환승에 용이한 보행 동선을 확보하고 시민의 공공성을 고려한 다각적인 용도의 각 시설물들을 계획, 배치하였음을 확인하였다.
2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.
4차 산업혁명은 지식의 생산속도가 빠르고 지식산업의 비중이 매우 증가하는 지식사회로의 전환을 의미하며 이와 관련하여 디지털 혁명이 지속되고 있다. 신기술에 의한 산업구조의 재편과 직업·직무의 변화는 교육의 변화를 가져오고 있고 디지털 기술의 발전으로 인해 경계가 없고 개별적이며 역동적인 교육이 새로운 교육의 표준이 되어 가고 있다. 이런 배경에서 정규 과정 학위보다는 신기술에 관한 나노 학위(Nano Degree)나 핵심강좌에 집중된 마이크로 디그리(microdegree)에 대한 관심도 많이 증가하고 있다. 대표적으로 미국의 유다시티(Udacity)는 직업과 연계된 온라인 나노디그리 과정을 개설해 운영하고 있고, 주요 기업들과 협업하여 기업에 필요한 핵심 교육과정을 개발 및 교육함으로 기업의 인재 확보를 효율적으로 지원하고 있다. 이렇게 온라인 직업 및 직무 교육이 활성화되면서 이제 개인 스스로가 직업능력개발에 대한 목표를 세우고 포트폴리오 방식의 지속가능한 학습을 이어갈 수 있는 환경이 갖추어 졌다. 그러나 효과적인 직업 교육을 위해서는 자동화된 개인 맞춤형 교육컨텐츠 설계가 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 온라인 학습시대에 직업준비를 위한 개인 맞춤형 career and course map 추천 시스템을 제안하고자 한다.
우리나라의 대학과 지자체는 청년인구의 감소와 학령인구 감소라는 어려움을 동시에 겪고 있으며, 이 문제를 해결하기 위해서는 대학과 지자체의 긴밀한 협력이 절실하다. 이러한 협력의 방식에는 지역혁신체제의 구축과 혁신클러스터·삼중나선모델의 이론 등이 대표적이며, 이러한 이론과 더불어 국내외의 다양한 협력사례를 살펴봄으로써 지자체-대학 협력모델에 대한 지속가능한 조건을 도출하려는 것이 본 논문의의 목적이다. 특히 국내와 해외에서의 지자체와 대학의 협력 사례연구를 통하여 3가지 유형인 일자리형, 교육형, 주거형 모델을 분석하고, 이를 통해 지속가능한 협력을 위한 공통의 조건과 요건 등을 제안하였다. 지자체와 대학의 협력이 지속적으로 이루어지고 또한 성공적 결과를 만들기 위해서는 상호 간의 이익 창출과 역량에 맞는 인프라 구축과 운영, 유연성과 상호책임감이 필요하다. 더 나아가 지자체와 대학의 역량조건에 적합한 모델을 찾아야 하며, 이 과정에서 대학의 연구능력과 연구결과의 사업화역량이 특히 중요하다. 더불어 지자체와 대학, 중앙정부 간의 새로운 협력체계 구축은 필수적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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