• 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.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.853-865
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• 2022

본 연구는 남해안 38개 특정도서의 암반조간대에서 2019년 8월부터 10월까지 방형구(50x50cm)를 이용하여 대형저서동물의 공간분포와 우점종 조사를 실시하였다. 특정도서에서는 총 80종이 출현하였으며, 연체동물이 54종으로 67.4%를 차지하여 가장 우점하였고, 절지동물은 15종(18.7%)이었다. 그 외 자포동물, 해면동물, 극피동물은 1~6종의 범위내에서 출현하였다. 지역별로 보면, 여수의 특정도서에서 61종으로 가장 많았으며, 하동, 남해, 추자도 등에서는 각각 42~46종으로 유사하였고, 보성과 고흥은 29종으로 출현종수가 가장 적었다. 정점별 출현종수는 6종(정점 6)~33종(정점 20)의 범위로 큰 차이를 보였다. 주요 우점종은 좁쌀무늬총알고둥으로 15개 특정도서에서 우점하였으며, 그 다음으로 검은큰따개비가 11개 특정도서에서 우점종으로 출현하였다. 좁쌀무늬총알고둥은 36개 특정도서에서 출현하여 가장 넓게 분포하였으며, 대수리 30개, 굵은줄격판담치 29개, 갈고둥 28개, 갯강구 27개, 총알고둥 26개의 특정도서에서 출현하였다. 국외반출승인 대상종은 연체동물 9종, 절지동물 4종, 자포동물 2종이며, 국가적색목록은 총 50종으로 관심대상(LC)은 44종, 정보부족(DD) 3종, 미평가(NE), 준위협(NT) 및 미적용(NA)은 각각 1종씩 출현하였다. 남해안 특정도서에서 출현한 대형저서동물은 지역에 따른 노출시간, 암간 조간대의 길이, 암반기질 등 서식환경 차이에 의한 출현종수와 우점종의 차이를 보였다. 본 연구 결과는 추후 특정도서 모니터링과 관리방안 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권1호
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• pp.13-19
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• 2024

한국 남해 동부 해역인 통영해역에 설치된 연안 수온 분석 결과, 태풍이 남해안에 상륙하기 전에 수온이 급격하게 상승한 것으로 나타났다. 수온 상승은 표층(5m)은 물론 저층(15m)까지 같이 발생하였다. NOAA 위성에서 관측한 표면수온자료 분석 결과, 태풍이 상륙하기 전 한국 남해 동부 해역의 동쪽 해역에 30℃의 수온을 가지는 해수가 존재하였다. 한국 남동해역은 대마난류에 의해 서쪽에서 동쪽으로 해류가 우세한 지역이나 위성 자료 분석 결과, 30℃의 해수는 동쪽에서 서쪽으로 이동한 것으로 나타나 태풍 상륙 전에 태풍에 의한 에크만 수송의 영향을 받은 것으로 나타났다. 또한 남해 동부 해역은 한국 동해 해역과 달리 수심이 깊지 않기 때문에 바람에 의한 연직 혼합으로 인해 전 수층의 수온이 일정하게 나타날 수 있다. 수층별 수온 상승이 같은 날에 발생하였기 때문에 저층 수온 상승은 연직 혼합에 의한 결과라 볼 수 있다. 따라서 한국 남동해역은 태풍의 접근 방향과 고수온의 형성 위치에 따라 에크만 수송에 의해 수온이 급상승할 수 있는 해역임을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.109-122
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• 2016

최근 빅데이터 분석은 기업과 전문가뿐만 아니라 개인이나 비전문가들도 큰 관심을 갖는 분야로 발전하였다. 그에 따라 현재 공개된 데이터 또는 직접 수집한 이터를 분석하여 마케팅, 사회적 문제 해결 등에 활용되고 있다. 국내에서도 다양한 기업들과 개인이 빅데이터 분석에 도전하고 있지만 빅데이터 공개의 제한과 수집의 어려움으로 분석 초기 단계에서부터 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 공유를 방해하는 개인정보, 빅트래픽 등의 요소들에 대한 기존 연구와 사례들을 살펴보고 정책기반의 해결책이 아닌 시스템을 통해서 빅데이터 공유 제한 문제를 해결 할 수 있는 클라이언트-서버 모델을 이용해 빅데이터를 공개 및 사용 할 때 발생하는 문제점들을 해소하고 공유와 분석 활성화를 도울 수 있는 방안에 대해 기술한다. 클라이언트-서버 모델은 SPARK를 활용해 빠른 분석과 사용자 요청을 처리하며 Server Agent와 Client Agent로 구분해 데이터 제공자가 데이터를 공개할 때 서버 측의 프로세스와 데이터 사용자가 데이터를 사용하기 위한 클라이언트 측의 프로세스로 구분하여 설명한다. 특히, 빅데이터 공유, 분산 빅데이터 처리, 빅트래픽 문제에 초점을 맞추어 클라이언트-서버 모델의 세부 모듈을 구성하고 각 모듈의 설계 방법에 대해 제시하고자 한다. 클라이언트-서버 모델을 통해서 빅데이터 공유문제를 해결하고 자유로운 공유 환경을 구성하여 안전하게 빅데이터를 공개하고 쉽게 빅데이터를 찾는 이상적인 공유 서비스를 제공할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

• 한국조경학회지
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• 제49권2호
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• pp.51-60
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• 2021

현대사회는 인간, 사물, 네트워크가 관계를 형성하는 디지털기술의 발전으로 정보화, 지능화되고 있다. 이와 같은 시대적 변화에 따라 식물 재배 시 온도, 습도, 일광량, 수분공급 등 식물관리를 용이하게 할 수 있는 정원 관련 시스템이 등장하기 시작하였다. 이에 본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 스마트가든의 개념 및 인식경향에 대하여 파악하고자 하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 선행연구와 텍스트마이닝을 활용하였으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트가든의 특성은 기술의 발전 및 사람들의 라이프스타일의 변화로 실내·외 공간에서 IoT기술과 정원이 융합한 새로운 정원형태 혹은 여가의 유형 중 하나이다. 기술의 발전과 환경의 중요성이 높아지면서 인간과 자연이 융합되는 생활공간의 요구로 스마트가든이 현실화되고 보편화되고 있다. 스마트가든의 등장으로 정원 관련 산업의 변화, 사람들의 라이프스타일 변화 등 정원의 활성화에 기여할 수 있을 것이다. 둘째, 현재 스마트가든과 관련된 연구 및 이용자의 경험에서 공통적으로 스마트가든의 기술적인 측면에 관심이 가장 높다. 사람들은 스마트가든이 일상생활 속에서 안전하고 쾌적하며 편리한 생활을 할 수 있는 기능 및 기술적인 측면을 중요시하며, 개인의 취향 및 디지털 기기의 이용능력에 따라 주체적인 이용이 나타나고 있다. 셋째, 스마트가든의 이용행태를 살펴보면 주로 가정 및 실내공간에서 이용하고 있으며, 먹을 수 있는 식물을 재배하고 있는 추세이다. 환경의 중요성이 높아지고 기후변화, 식량위기 등에 대한 우려로 먹거리와 관련된 식물 재배를 선호하고 있지만, 화훼류 등을 키울 수 있는 다양한 기술 및 매뉴얼로 이용자의 욕구를 만족시켜주어 정원기능의 확대에 이바지할 수 있을 것이다. 또한, 스마트가든의 형태를 새롭고 세련된 형태라고 느끼고 있어 스마트가든의 디자인이 이용자의 가치를 만족시키는 중요한 요소임을 알 수 있다. 현재 스마트가든은 기술적인 차원에서 발전하고 있다. 그러나 스마트가든의 주요 구성 요인은 인간과 자연 그리고 기술일 것이다. 단순하게 화분과 스마트기기를 연결하여 식물을 편하게 기르는데 집중하는 것이 아니라, 스마트시티, 스마트홈 등 다양한 도시서비스와 연계성을 강화하고, 스마트가든이 과학기술에 의해서만 자연이 재현되는 것이 아니라, 조경가와 상호작용하여 정원의 기능 및 이용자의 니즈를 포함한 디자인이어야 할 필요가 있다. 또한, 실내뿐만이 아니라, 도시공원 및 공공시설에서 시민에게 제공하여 연령 및 디지털 기기·정보의 격차로 인하여 '스마트'한 서비스를 향유하지 못하는 계층을 대상으로 하여 세대 간 커뮤니케이션, 정원의 기능을 공유할 수 있는 새로운 조경공간으로 잠재성을 갖고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.123-126
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• 2012

본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 간 이식편의 체적을 간단하고 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 본 알고리즘은 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 시스템과 의료진의 상호작업을 최소화 하여 의료진이 수술 전 이식편의 판단을 정확하게 처리할 수 있도록 하였다. 간이 추출된 영상에 좌간과 우간을 나눌 수 있는 2점(중간 정맥(MHV: Middle Hepatic Vein) 내부의 한 점과 좌우문맥(PV: Portal Vein) 분지부에서 한 점)을 선택한다. 선택된 중간정맥 내부의 점을 이용하여 중간정맥을 자동 인식한 후 중간정맥을 기준으로 절개선을 결정하여 문맥 분지부의 한 점을 연결하는 절개면을 형성한다. 좌간과 우간의 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 진단 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적 사이의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $162.38cm^3{\pm}124.39$이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적과의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $107.69cm^3{\pm}97.24$이다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적의 상관관계는 0.79이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적의 상관관계는 0.87이다. 그리고 2점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 한 데이터세트($149.17pages{\pm}55.92$) 당 처리 시간의 평균${\pm}$표준편차는 $57.28sec{\pm}32.81$이다.

• Pediatric Infection and Vaccine
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• 제31권1호
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• pp.113-121
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• 2024

목적: 코로나19 오미크론 변이 바이러스 확진자 급증에 따라 질병관리청과 교육부는 유치원·학교 구성원을 대상으로 선제검사를 시행하였다. 정상적인 학교생활을 영위하기 위해 자가진단용 신속항원검사 (rapid antigen test, RAT)를 이용하여 코로나19 확진자를 교내 전파가 이루어지기 전에 발견하는데 목적이 있다. 방법: 2022년 3월 2일부터 5월 1일까지전국의유치원·학교의구성원을대상으로검사인원 19,458,575명, 검사건수 50,675,386건을 수집하였다. 건강상태 자가진단 앱에 입력된 결과를 코로나19정보관리시스템 확진자 현황 정보와 병합하여 RAT 양성률과 양성예측도를 분석하였다. 결과: 주간 RAT 양성률은 1.11-5.90%, 양성예측도는 86.42-93.18%였다. 신분별 RAT 양성률은 학생이 1.13-6.16%, 양성예측도는 87.19-94.03%, 교직원 RAT 양성률 0.99-3.93%, 양성예측도는 77.55-83.10%였다. 증상 유무에 따른 RAT 양성률은 의심 증상이 있는 경우 76.32-88.02%, 의심 증상이 없는 경우 0.34-1.11%, 양성예측도는 의심 증상이 있는 경우 79.54-95.49%, 의심 증상이 없는 경우 64.66-87.84%이었다. 이번 유치원·학교 구성원의 RAT 선제 검사를 통하여 943,342명의 확진자를 교내 전파 이전에 신속하게 발견하였다. 결론: 자가진단용 RAT를 잘 활용하면 확진자를 신속하게 발견하는데 도움이 되어 유치원·학교에서는 교육 공백을 최소화할 수 있고, 전파의 위험도 줄일 수 있을 것이다. 장시간 동안 정해진 공간에서 동일한 사람들과 반복적으로 노출되는 위험을 최소화하여 안전한 환경에서 학교생활이 유지될 수 있도록 노력해야 할 필요가 있다. 이러한 점에서 선제검사의 필요성은 더 중요하게 되었다. 이번 연구에서 자가진단용 RAT 검사는 선제적 선별검사 도구로써 유용성과 확진자를 신속하게 발견하는 데 활용될 수 있다는 것을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.