습지 생태계는 복잡한 물리적 생지화학적 프로세스의 상호작용이 있으나, 습지 생태계의 건강성 회복을 위한 첫 번째 단계는 습지 생태계에서의 물순환에 대한 정확한 이해일 것이다. 또한 지역적인 물 균형 및 생태계 보전에서 습지를 활용하기 위해서도 습지 물순환에 대한 정량적인 이해는 필수적이다. 그러나, 습지 물순환의 이해를 위해 필수적인 관측 자료들은 현장 측정으로 획득하기 어려운 자료이거나 비용적인 문제로 인하여 관측이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-2 위성 자료를 활용하여 습지의 유입량을 추정하기 위한 절차를 제시하고자 한다. 이를 위해 한반도 동남부의 낙동강에 위치한 주요 다목적댐의 자료를 활용한 분류 기반의 인공지능 모델이 설계된다. 인공지능의 학습을 위한 입력자료는 아래와 같은 절차에 의해 만들어진다. 1) 다목적댐의 수위-물 체적 관계를 이용하여 수위-수표면적 관계 곡선 도출. 2) 수위-수표면적 관계 곡선과 DEM을 활용하여 물과 육지 영역을 구분하는 식별자를 도출. 3) Sentinel-2 위성 정보와 물-육지 식별자를 비교하는 랜덤 포레스트 모델을 설계. 4) 위성 정보의 물-육지 정보로부터 미계측 습지 지역의 물과 육지를 식별할 수 있는 식별자 도출. 이러한 과정을 경유하여 추정된 습지의 수표면적과 습지 지역의 DEM을 결합함으로써 습지의 수위-수표면적-물 체적 관계 곡선이 산정되어, 최종적으로 습지의 유입량이 모의된다. 모의된 습지 유입량은 다양한 수문 모델의 매개변수를 추정하는데 활용될 수 있을 것이며, 검증된 수문 모델을 활용하여 습지의 물순환의 이해도를 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.
인공지능의 고속화를 위한 인공지능용 혹은 딥러닝용 하드웨어 및 소프트웨어 시스템에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 또한 딥러닝 모델에 따라 다양한 추론 시스템이 끊임없이 연구되고 소개되고 있다. 최근에는 전세계에서 100개가 넘는 회사들에서 인공지능용 추론 칩을 개발하고 있고, 임베디드 시스템에서 데이터센터 솔루션에 이르기까지 다양한 분야를 위한 것들이 존재한다. 이러한 하드웨어의 개발을 위해서 12개 이상의 소프트웨어 프레임 워크 및 라이브러리가 활용되고 있다. 하드웨어와 소프트웨어가 다양한 만큼 이들을 중립적으로 평가하기가 매우 어려운 실정이다. 따라서 업계 표준의 인공지능을 위한 벤치마킹 및 평가기준이 필요한데, 이러한 요구로 인해 MLPerf 추론이 만들어졌다. MLPerf는 30개 이상의 기업과 200개 이상의 머신러닝 연구자 및 실무자들에 의해 운영되고, 전혀 다른 구조를 갖는 시스템을 비교할 수 있는 일관성 있는 규칙과 방법을 제시한다. MLPerf에 의해 제시된 규칙에 의해 2019년도에 처음으로 다양한 인공지능용 추론 하드웨어가 벤치마킹을 수행했다. 여기에는 14개의 회사에서 600개 이상의 추론 결과를 측정하였으며, 30개가 넘는 시스템이 이러한 추론에 사용되었다. 본 원고에서는 MLPerf의 학습과 추론을 중심으로 하여 최근에 개발된 다양한 회사들의 인공지능용 하드웨어, 즉 가속기 들의 성능을 살펴보고자 한다.
본 연구는 인공지능 기반 작곡 프로그램 현황을 살펴보고 실정을 고려한 제언을 제공하고자 한다. 인공지능 기반 작곡 프로그램은 기존의 '전문가 시스템' 방식의 알고리즘을 벗어나 심층신경망 이론의 발전 및 빅데이터 처리 기술 향상과 더불어 눈부신 성장을 보이고 있다. 이에 따라 클래식 음악과, 팝음악을 작곡하는데 있어 인공지능 기반 작곡 프로그램이 학계와 산업계에서 다양하게 제안되고 있으며, 최근 수년 사이 대중의 평가도 달라지고 있다. 다만 해당 기술 개발과 관련하여 여전한 한계점들이 분명히 존재하는 바, 대중의 인식 문제, 데이터베이스화되지 않은 가치 있는 사료들의 누락, 관련 법규의 미비, 음악적인 부분보다는 기술적 관점에서 해당 산업이 주도되는 점 등을 개선할 필요가 있겠다. 이 같은 점이 보완된다면, 인공지능 기반 기술은 국가 경쟁력 확보와 유지에 있어 중요한 역할을 해낼 것으로 보인다.
전세계적으로 지하수 인공함양은 기후변화로 인한 극한가뭄 시대에 효율적인 물확보 방안으로 평가되고 있는 기술로서, 우리나라에서도 2015년 충청 및 강원 지역의 극한 가뭄이 발생한 이후 그 필요성이 증대되고 있다. 지하수 인공함양 대상지역의 평가를 위해서는 물의 수요에 대한 진단, 대상지역의 수리수문학적 특성, 지층의 인공함양 가능성, 원수의 확보 여부, 현행 공급 능력의 진단 등이 복합적으로 이루어져야 한다. 충청남도 홍성군 갈산면 신곡마을은 안정적인 농업용수 공급 시스템이 마련되어 있지 않아 상시 가뭄지역으로서 현행 지하수 관정에 의한 취수능력으로는 주기적인 물 부족이 발생하는 지역이며, 대용량의 암반 지하수 관정 개발도 대수층의 특성상 거의 불가능하다. 따라서, 인공함양의 원수로서 하천수 또는 함양영역 밖의 소용량의 암반 지하수를 고려할 수 있다. 월별 물수지 분석 결과, 농번기 초기인 4월에는 수요량 대비 기존 용수원(관정)에 의한 공급량이 충분하여 99 ㎥/d의 여유가 존재하나, 5월에는 215 ㎥/d의 물부족이 발생하게 된다. 반면에, 하천유출량은 3월 1,297 ㎥/d, 4월 2,899 ㎥/d 등으로서 함양원수로 사용하기에 충분한 수량이 존재할 뿐 아니라, 이 기간의 지하수위가 지표하 약 4~5 m 하부에 위치하고 있어 지하수 함양에 충분한 공간도 확보되는 것으로 평가되었다. 향후 추가적인 정밀한 수치모델링을 통하여 지하수 인공함양을 위한 적정 물량, 지하수위의 분포 변화 예측, 적정 취수량의 결정 등을 수행할 예정이다.
무리짓기를 통한 인공지능 구현은 게이머들에게 실세계와 같은 느낌을 제공한다. 본 논문에서는 오우거 엔진을 이용하여 실세계의 물고기 떼의 무리 짓기 규칙을 응집, 회피, 정렬을 중심으로 시뮬레이션 한다. 구현 결과, 본 시뮬레이션은 실세계에서의 무리짓기에서와 같은 회피, 정렬의 특징을 보여준다.
무리짓기 시뮬레이션은 무리를 짓는 NPC의 인공 지능을 구현하는 것으로 게이머들에게 실세계와 같은 몰입에 도움을 준다. 이를 위하여 본 논문은 분석된 실세계에서의 물고기 무리짓기의 행동 패턴을 오우거 엔진을 이용하여 구현[1]하고, 이를 실세계의 물고기 떼의 행동 패턴과 비교하였다.
블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.
수위-유량자료는 수문모형의 적용 등과 같은 다양한 수자원분야에서 기초적인 관측자료로서 이용되고 있다. 하지만 겨울철 결빙에 따른 수위계의 오작동과 제한된 실측 수위자료에 따른 수위 자료의 보정과 획득에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바 있는 인공신경망 기법과 누적결빙온도일 (AFDD; Accumulated Freezing Degree Days) 개념을 이용하여 오산천 유역의 탑동수위관측점의 결빙기 수위자료를 보정하였다. 연구결과 보정된 수위자료는 강우량과 방류량 등의 영향을 비교적 잘 반영하는 것으로 나타났으며 향후 지속적인 연구를 통해 인공신경망을 이용한 수위 보정 결과를 검정할 수 있어야 할 것이다.
재질별 생물활성탄(BAC) 및 안트라사이트 biofilter에서 EBCT 및 수온변화에 따른 인공사향물질(SMCs) 3종의 생물분해 특성을 조사한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 생물활성탄(BAC) 공정에서 인공사향물질 3종의 제거는 EBCT와 수온에 따라 큰 영향을 받으며, EBCT와 수온이 증가할수록 제거능이 증가하였다. 물질에 따른 제거능은 MK가 가장 높았고 다음으로 HHCB, AHTN 순이었다. 또한, 활성탄 재질에 따른 생물활성탄(BAC) 및 안트라사이트 biofilter에서의 인공사향물질 3종의 제거는 석탄계 재질의 BAC에서 생물분해능이 가장 높았고, 다음으로 목탄계, 야자계, 안트라사이트 순으로 조사되었다. 인공사향물질 3종에 대한 생물분해 속도상수($K_{biodeg}$)와 반감기($t_{1/2}$)는 수온이 $5{\sim}25^{\circ}C$일 때 0.0082~0.4452 $min^{-1}$와 1.56~84.51 min이었으며, 수온이 $15^{\circ}C$와 $25^{\circ}C$로 증가시켰을 때 $5^{\circ}C$에서의 반감기보다 3.1~9.3배 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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