• 제목/요약/키워드: 이용성 평가

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지식베이스 확장을 위한 멀티소스 비정형 문서에서의 정보 추출 시스템의 개발 (Development of Information Extraction System from Multi Source Unstructured Documents for Knowledge Base Expansion)

  • 최현승;김민태;김우주;신동욱;이용훈
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.111-136
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    • 2018
  • 지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

이미지 감성분류를 위한 CNN과 K-means RGB Cluster 이-단계 학습 방안 (A Two-Stage Learning Method of CNN and K-means RGB Cluster for Sentiment Classification of Images)

  • 김정태;박은비;한기웅;이정현;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.139-156
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    • 2021
  • 이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

CNN 보조 손실을 이용한 차원 기반 감성 분석 (Target-Aspect-Sentiment Joint Detection with CNN Auxiliary Loss for Aspect-Based Sentiment Analysis)

  • 전민진;황지원;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.1-22
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    • 2021
  • 텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

북미지역주민(北美地域住民)의 사상체질(四象體質) 분포(分布)에 관(關)한 연구(硏究) (A Study on the Sasang Constitutional Distribution Among the People in the United States of America)

  • 고병희;김선호;박병관
    • 사상체질의학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.119-150
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    • 1999
  • 동(東) 서양의학(西洋醫學)이 여러 방면(方面)으로 눈부시게 발전(發展)해 왔음에도 불구(不拘)하고 동일질병(同一疾病)에 대한 약(藥) 효과(效果)의 개인별(個人別) 차이(差異)나 질병(疾病)에 대한 개인별(個人別) 감수성(感受性)의 차이(差異)에 따른 여러 가지 면역관계(免疫關係) 질환(疾患)의 다양성(多樣性)이나 난치병(難治病)의 다양(多樣)한 예후(豫後) 등(等)의 이유(理由)를 정확(正確)히 이해(理解)하지 못하고 따라서 적절(適切)한 대처(對處)를 하지 못하고 있는 것이 현실(現實)이다. 그런데 사상의학(四象醫學)의 네 체질(體質)에 따른 질병(疾病) 관리(管理), 치료(治療) 및 예방법(豫防法)은 현대(現代)의 난치병(難治病)이라고 할 수 있는 성인병(成人病), 면역계(免疫係) 질환(疾患), 스트레스성(性) 질환(疾患)의 관리(管理)에 효과적(效果的)으로 적용(適用)할 수 있으므로 현재(現在) 한방임상의학(韓方臨床醫學)에서 많이 응용(應用)되고 있다. 이러한 사상의학(四象醫學)을 세계(世界)에 폭넓게 적용하기 위해서는 국제적(國際的)으로 응용(應用)할 수 있는 체질진단(體質診斷)의 기준(基準)이 마련되어야 한다. 우선(于先) 본(本) 연구(硏究)는 외국인(外國人)에게도 과연(果然) 체질(體質)이 존재(存在)할까 하는 의문점(疑問点)을 해결(解決)하기 위(爲)하여 미국인(美國人)을 대상(對象)으로 체질(體質) 분류(分類)를 시도하여 체질(體質) 존재(存在) 여부(與否)를 확인(確認)하는 작업(作業)부터 시작(始作)하였다. 또 체질(體質)이 존재(存在)한다면 체질(體質) 진단(診斷) 도구(道具)로는 어떤 것이 좋을까를 알아보기 위(爲)한 연구(硏究)를 병행(竝行)하였다. 선택(選擇)된 체질(體質) 진단(診斷) 도구(道具)로는 경희대학교(慶熙大學校) 사상의학(四象醫學) 교실(敎室)에서 개발(開發)되어 학회(學會)에서 공인후(公認後) 임상(臨床)에서 널리 사용(使用)되는 체질(體質) 진단(診斷) 도구(道具)인 QSCCII를 바탕으로 이를 영문(英文)으로 번역(飜譯)하고 채점(採點) 방법(方法)을 보완(補完)하여 새롭게 제작(製作)된 new QSCCII + 사용(使用)하였다. 본(本) 연구(硏究)는 국내(國內)에서 표준화(標準化)되어 사용(使用)하고 있는 체질진단진단도구(體質診斷診斷道具)인 QSCCII를 보완하여 미국(美國)에서 응용(應用)할 수 있는 새로운 진단(診斷) 도구(道具)를 마련하고자 처음으로 시도(試圖)된 연구(硏究)이다. 조사(調査) 대상(對象)은 University of Bridgeport. Connecticut. U.S.A의 학생(學生), 교직원(敎職員)그리고 Health Science Center의 Clinic을 방문(訪問)한 사람중(中) 본(本) 조사(調査)에 협력(協力)한 사람이 주(主)로 그 대상(對象)이 되었으며 기타(其他) 주변(周邊)의 현지인(現地人)들이 대상(對象)이 되었다. 년(年) 조사대상인원(調査對象人員) 344명(名)이었고 전체(全體) 조사(調査) 대상(對象)에서 재검사(再檢査)를 할 수 있었던 인원(人員)은 240명(名)이었다. 연구기간(硏究期間)은 1998년(年) 9월(月)부터 1999년(年) 8월(月)까지 약(約) 1년(年) 여(餘)에 걸쳐 실시(實施)되었다. 이러한 연구결과(硏究結果)를 고찰(考察)해 볼 때 아래와 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 미국(美國) 사람에게도 사상체질(四象體質)은 존재(存在)한다. 추론(推論)컨데 미국(美國)에는 다양(多樣)한 인종(人種)이 섞여 살고 있으므로 외국인(外國人) 모두에게 역시(亦是) 체질(體質)이 존재(存在)한다고 볼 수 있다. 2. 미국인(美國人)에게 특(特)히 백인(白人)에게선 소양인(少陽人)으로 진단(診斷)되는 경향(傾向)이 높았다. 이 결과(結果)는 미국(美國)사람에게도 사상체질(四象體質)은 존재(存在)한다는 가설(假說)과 다소(多少) 부합(附合)된다 사료(思料)된다. 3. 검사재검사(檢査再檢査)를 통하여 분석(分析)된 결과(結果)를 볼 때 그 결과(結果)가 일관(一貫)되게 나오는 것으로 보아 new QSCCII +가 외국인(外國人)의 체질(體質)을 진단(診斷)할 때 일관(一貫)된 결과(結果)를 얻을 수 있는 진단방법(診斷方法)일 가능성(可能性)을 시사(示唆)한다. 4. 표준(標準) 집단(集團)의 체질(體質) 분류(分類)에서는 인종(人種)에 관계(關係)없이 체질(體質)이 존재(存在)하고 있었다. 5. 반응(反應) 빈도(頻度)가 낮은 문항(問項)은 미국인(美國人)을 위(爲)한 표준화(標準化) 연구(硏究)를 할 때 미국인(美國人)에게 이해(理解)가 될 수 있는 또다른 표현(表現)으로 바꾸어 적용(適用)해 볼 필요(必要)가 있을 것으로 추정(推定)된다. 6. 미국인(美國人)의 체질(體質)을 정확(正確)하게 하기 위(爲)해서는 표준화(標準化) 작업(作業)을 함으로써 QSCCII라는 진단도구(診斷道具)를 이용(利用)하여 측정(測定) 진단(診斷) 데이터를 평가(評價)할 수 있는 진단(診斷) 기준(基準)이 만들어져야 한다. 7. 체질(體質)이 불투명(不透明)하다고 나온 71명(名) 중(中)에는 잠재적(潛在的) 태양인체질(太陽人體質)이 포함(包含)되어 있을 것으로 추정(推程)되나 태양인(太陽人)의 희소성(稀少性)에서 기인(起因)하는 new QSCCII+의 변별력저하(辨別力低下)에 대한 해결방안(解決方案)에 대(對)한 연구(硏究)가 추후(追後)에 진행(進行)되어야 할 것으로 사료(思料)된다. 8. 연구결과(硏究結果) 북미지역(北美地域)의 체질분포(體質分布)는 다음과 같다. 연인원(年人員)을 대상(對象)으로한 분포(分布)에서는 소양인(少陽人) 36.25 %(87명), 태음인(太陰人) 13.75 %(33명(名)), 소음인(少陰人) 20.41%(49 명(名)), 분류(分類)가 안되거나 태양인(太陽人)인 경우(境遇)가 29.58%(71 명(名))이었다.

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환경 변동에 따른 경ㆍ연질 소맥의 등숙 및 품질의 변화에 관한 연구 (Studies on Grain Filling and Quality Changes of Hard and Soft Wheat Grown under the Different Environmental Conditions)

  • 함영수
    • 한국작물학회지
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    • 제17권
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    • pp.1-44
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    • 1974
  • 본연구는 1972년에 수원에서 그리고 1973년에는 다시 수원, 매리 및 이리 광주의 3개 지역에서 경질 소맥인 NB 68513, Caprock와 중간질 소맥인 영광, 연질 소맥인 수계 169호를 공시하여 시비량 및 재배시기를 각각 3수준의 처리를 두어 등숙 및 품질의 변화에 관한 실험을 수행하였다. 한편 1973년 및 1974년에는 수원에서 중간질 소맥인 영광과 경질 소맥인 NB 68513을 공시하고 온실에서 온도, 습도 및 일사량을 달리하여 이들이 소맥의 등숙과 품질에 미치는 영향을 추구하였으며, 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 소맥립의 등숙: 1) 1립중의 변이폭은 대립종이 소립종에 비하여 크고, 립중별 소맥립의 분포는 대립종이 평균치에 가까이 분포된 율이 높았고, 소립종은 넓은 분산을 보였다. 2) 립중의 증가에 미치는 립장, 립후 및 립폭의 영향의 정도는 립장보다 립후와 립폭이 컸다. 3) 등숙 시기별 립중의 변화에 있어서 영광은 개화후 14일부터 35일까지, NB 68513은 14일부터 28일까지에 급증하였고, 대립종인 영광은 소립종인 NB68513에 비하여 등숙기간이 길었으며 배란비율도 완만한 증가를 보였다. 4) 1000립중은 대체로 저온에서보다 고온에서, 다습보다 건조한 공중습도 조건에서 가벼웠고, 저온이나 고온에서라도 다습 조건하에서는 무거운 경향을 보였다. 또한 서광의 영향은 저온에서보다 고온에서 컸으며, 다습한 경우에는 일정한 경향이 없었다. 5) 등숙기간중 온도, 습도 및 서광의 영향은 소립종인 NB 68513보다 대립종인 영광에서 컸으며, 1000립중의 증감과 등숙일수 간에는 높은 정의 상관이 있었다. 6) 1000립중과 1$\ell$중은 시비량의 증가에 따라 무거워졌으나, 보비와 다비구간에는 그 증가율이 비교적 낮았고, 조숙재배는 만파재배보다 무거웠으며, 이와 같은 경향은 수원에서 현저하였고 광주 및 이리에서는 미미하였다. 2. 제분성: 7) 동일 품종에서 1000립중이 무겁게 나타난 저온다습 조건 및 조숙재배가 고온, 건조, 조건 및 만파재배에 비하여 제분율이 높았고, 지역간 차이는 일정한 경향이 없었다. 8) 제분율은 영광이 가장 높고 수계 169호가 가장 낮았으며, 경질 소립종인 Caprock, NB 68513은 연질 소립종인 수계 169호보다 높았다. 9) 회분 함량은 지역, 시비량 및 재배시기에 따른 차이는 작았고, 품종간 차이는 컸으며, NB 68513 및 Caprock는 영광 및 수계 169호보다 현저히 높았다. 3. 단백질 함량: 10) 단백질 함량은 1000립중이 가벼웠든 고온, 건조 및 서광 조건에서 저온, 다습 조건에서보다 높았으며, 이러한 경향은 영광에서 현저하고 NB 68513에서 적었다. 11) 종질의 단백질 함량은 개화후 1~2주일 사이에 높았는데, 이는 배란에 대한 배와 종피의 비율이 크기 때문이었고, 등숙이 진전됨에 따라 배, 종피의 영향은 감소되며, 달서 단백질 함량도 감소되었으나 개화후 3~4주부터는 다시 단백질함량이 증가되어 개화후 7주에 최대에 달하였다. 등숙 중기(개화후 3~4주) 이후의 단백질함량 증가는 대체로 1000립중의 증가와 비슷하였으나, 성숙된 종실의 단백질 함량의 증감은 등숙기간의 장단의 영향보다는 역일상에 따른 기상적 환경, 특히 기온에 의한 영향을 많이 받은 것으로 보였다. 12) 소맥분의 단백질 함량은 종실의 단백질 함량의 변화와 같아서 이 양자간에는 높은 정의 상관이 있었다. 13) 단백질 함량은 각 품종 모두 시비량이 증가할수록, 또 재배시기가 늦어질수록 증가하는 경향이었고, 수원에서는 광주, 이리에서보다 그 경향이 현저하였다. 14) 품종별로 존 단백질 함량은 영광, NB 68513 및 Caprock은 비슷하였으며 비교적 높았고, 수계 169호는 낮았는데 이 품종은 재배법에 따른 단백질 함량의 변이도 적었다. 15) 단위 면적당 단백질 수량은 시비량이 많을수록, 재배시기가 빠를수록 높은 경향이었고, 조숙재배에서는 질소질 비료의 이용율이 높았으며, 영광은 시비량 증가에 따른 단백질 수량 증가가 비교적 컸다. 4. 분의 물리화학적 특성: 16) Sedimentation value는 저온, 다습, 소비 조건에서보다 고온, 건조, 다비 조건에서 컸고, NB 68513 및 Caprock는 그 경향이 현저하였는데 영광 및 수계 169호는 뚜렷하지 않았었고, 광주, 이리보다는 수원에서 Sedimentation value의 변이가 컸다. Sedimentation value의 증감은 단백질 함량의 증감과 관계가 깊으나, 다습조건에서는 Sedimentation value가 감소되었다. 한편 Sedimentation value는 단백질 함량의 증가에 따라 증가되었으며, 성숙기에 최대에 달하였다. 17) Pelshenke value는 재배방법 및 지역 간의 차이가 Sedimentation value의 경우와 대체로 같은 경향을 보였다. 18) Mixing time은 NB 68513이 4~6분, Caprock가 5~7분 소요되었으며, 영광 및 수계 169호는 NB 68513 및 Caprock보다 지역 및 재배법에 따른 변이가 컸다. Mixing height와 Mixing area는 NB 68513 및 Caprock에서 컸고 영광 및 수계 169호에서는 작았으며, 재배방법에 따른 변이는 일정한 경향이 없었고, 지역에 따른 차이는 이리, 광주에서 낮고 수원에서 높았다. 19) NB 68513 및 Caprock의 품질에 있어서 제분성은 고온, 건조 조건, 또는 다비, 만파재배에서 떨어졌으나 분의 물리화학적 특성은 양호하여 제빵 적성이 좋고, 조숙재배는 물리화학적 특성이 다소 불량하였으나 제분성이 높고 단위 면적당 단백질 수량인 높은 경향이었다. 지역간에서 보면 이리, 광주보다는 수원이 NB 68513 및 Caprock의 재배에 적합한 것으로 판단되었다. 5. 분의 물리화학적 특성의 상호관계: 20) 제분율 및 회분함량과 분의 물리화학적 특성과는 직접적인 상관이 없었으며, 1000립중이 가벼운 것이 단백질 함량이 높았고 분의 물리화학적 특성도 양호하였다. 21) NB 68513 및 Caprock에 있어서 단백질 함량과 Sedimentation value, Pelshenke value 및 mixing height와는 정의 상관이 있었으며, 단백질 함량이 높으면 분의 Gluten strength도 강하고 따라서 제빵 적성도 양호하였다. 영광 및 수계 169호에 있어서는 단백질 함량과 Sedimentation value와는 정의 상관이 있으나 Pelshenke value와 Mixing height와는 상관이 없었다. 따라서 단백질 함량 증가에 따라 Gluten strength 양자와 연결됨이 크고, Pelshenke value와 Mixogram은 Gluten strength와 연관됨으로 경질과 연질의 품종 구분에는 Mixogram, Pelshenke value의 검정이 유리하고, Sedimentation valuer검정은 같은 품종내에서 재배법 차이에 따른 품질 평가에 알맞은 것으로 보았다.

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무령왕릉보존에 있어서의 지질공학적 고찰

  • 서만철;최석원;구민호
    • 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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    • 대한자원환경지질학회 2001년도 제17차 공동학술강연회 및 춘계학술답사
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    • pp.42-63
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    • 2001
  • 무령왕릉의 보존대책을 수립하기 위하여 누수 현상, 고분구조 벽체거동 상황 및 구조안전점검, 고분 내에 서식하는 조류의 제거, 고분내 습기 및 결로현상 제거를 위한 공기조화시설 등을 포함하는 종합 정밀저사를 1996년 5월 1일 부터 1997년 4월 30일 까지 1년간 수행하였다. 이러한 연구를 수행하기 위하여 기초 지반에 대한 정밀측량, 고분 내외부의 년중 온습도 모니터링, 지반의 내부물성 파악을 위한 지구물리 탐사, 시추 자료에 대한 각종 물성실험, 지반의 투수계수 측정 및 지구화학적 분석을 실시하였다. 고분 내외부에 대한 정밀측량 결과 봉분 중심의 현실 중심보다 북동쪽으로 5m 이격되어 있다. 무령왕릉의 경우는 발굴 당시에도 유사한 분포를 하였으나, 이로 인하여 불균형적인 토압을 발생시키는 원인이 되고 있다. 벽돌깨짐 상황 조사결과 무령왕릉의 조사 대상 벽돌 6025장중 1972년에는 435장 파손되었던 것이 1996년 조사결과 1072장이 파손된 것으로 밝혀져 파손율이 2.5배로 증가하였다. 6호분의 경우는 이보다 더 심하여 벽돌 파손율이 2.9배로 증가하고 있다. 1972년 상황은 약 1450년간 진행된 것이고 1996년의 상황은 불과 24년간 진행된 것임을 감안할 고분이 발굴된 이후 벽돌의 균열은 상당한 가속도로 진행되어 온것이 사실이며 이대로 진행된다면 더욱 더 가속화될 것으로 판단된다. 고분벽체의 거동상태를 계측한 결과 무령왕릉 동측벽의 경우 우기와 건기에 각각 2.95 mm/myr및 1.52 mm/myr의 거동을 보여 우기에 지하수 유입에 의한 지반의 약화로 인하여 건기보다 2배정도 거동하는 양상을 보인다. 한편, 연도 입구의 호벽은 건기에 전실쪽으로 0.43 mm/myr, 연도쪽으로 2.05 mm/myr의 거동을 보여 무령왕릉에서는 가장 심한 거동을 보이고 있다. 6호분의 거동현황은 건기에만 측정된 바, 현실의 동측벽과 서측벽이 각각 벽체 뒤쪽으로 7.44 mm/myr, 현실안쪽으로 3.61 mm/myr의 거동을 보여 조사대상 5호분, 6호분, 7호분, 중 가장 심한 거동을 보이고 있다. 이는 고분 벽돌의 깨짐이 6호분이 가장 심하다는 사실과 무관하지 않은 것으로 판단된다. 봉분내부의 토양층구조에 대한 지오레이다 영상단면을 분석한 결과 무령왕릉 연도상부의 누수지방지층이 심하게 균열되어 있음을 발견하였다. 이 곳은 고분내부로 직접누수가 발생하는 곳이다. 직접누수와 지하수 형태로 유입된 침투수는 고분군 주위의 지반의 함수비를 증가시켜 지반의 지지력을 약화시키고 또한 고분내로 서서히 유입되어 고분내부의 습도를 100%로 유지시키는 주된 원인이다. 이러한 높은 습도는 고분내의 남조류의 번식을 가져왔으며 남조류의 번식은 현재 6호분이 가장 심각하고 7호분이 우려되는 수준이며 5호분은 문제가 없는 것으로 판단된다. 이와 같이 고분군의 발굴후 인위적인 환경변화와 지속적인 강우침투 및 배수 불량의 영향은 고분군의 안정성에 상당한 위험을 초래하였으며, 현 상태는 각 고분에 대한 보강이 불가피한 것으로 판단된다. 고분 벽돌의 깨짐, 고분 벽체의 거동, 조류의 서식등을 포함하여 송산리 고분군에서 발생되고 있는 보존상의 제반 문제점들을 일차적으로 누수 및 침투수에 의한 결과이다. 그러므로 무엇보다도 고분군 내부 및 고분 주변으로의 강우 및 지하수 침투를 막는 차수 대책이 시급한 것으로 판단된다. 또한 이미 발생한 변위가 더 이상 진행되지 않도록 하중을 경감하고 토압의 균형을 이루는 보강대책이 시급한 실정이다. 고분군의 보존대책으로는 고분의 구조안전에 관하여 근본적인 구조변경이 불가피한 직접 보강대책보다 간접적인 보강대책이 바람직한 것으로 판단된다. 간접적 보강대책으로서는 현 봉분규모의 축소, 불균등토압의 조정, 강우침투 방지를 위한 최종복토시스템, 유도배수구의 설치 및 능선 상부로부터의 지하수 차단시설을 포함한다. 이러한 차수대책은 고분군의 제문제를 해결하는 가장 근본적인 대책이라 할 수 있다. 고분내 결로현상 및 습기 제거를 위하여 항온항습장치를 전실에 설치하고 덕트를 통하여 고분내 현실로 순환시키는 방법을 제안하며 외부 온도의 영향을 덜 받게 하기 위하여 전실상부 토양을 현재보다 두껍게 하고 전실의 천정마감재를 열전도도가 낮은 목재로 교체하며 출입문의 이동등을 제안하였다. 금번 조사 연구를 통하여 얻어진 각종 보수 및 보존대책은 고분구조 자체에 가능한 한 최소의 변화를 주면서 가장 시급한 문제점부터 해결하도록 제시되었다. 설계 및 시공단계에서는 보수의 경중을 가려 순서에 입각하여 이루어져야만 하며 설계 및 시공단계에서 고분의 구조안전에 영향을 주지 않도록 각별한 주의가 요망된다. 끝으로, 상기의 보수대책이 실시된 후 이에 대한 평가 및 향후의 영구 보존을 위한 벽체경사 계측, 함수비 및 지하수위 계측, 온습도 측정 등을 포함하는 사후계측시스템은 필수적이라 할 수 있다. 각종 계측자료를 이용한 장기적이고도 세심한 분석을 통하여 완벽한 보존 관리가 이루어져야할 것으로 사료된다.로 사료된다.

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