• 한국해양학회지:바다
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• 제29권2호
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• pp.101-115
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• 2024

해양의 고수온 현상은 지구온난화로 인한 주요 문제 중 하나로, 식량 자원의 감소와 해양 탄소 흡수력의 저하 등, 해양 생태계와 인류에게 직접적인 위협으로 부상하고 있다. 따라서, 한반도 주변 해역에서의 고수온 예측은 해양 환경 모니터링 및 관리에 중요하다. 본 연구에서는 역학 모델 기반 한반도 고수온 예측 시스템의 성긴 해양의 수직격자체계로 인한 고수온 예측의 과소모의를 개선하기 위해 LSTM 모델을 개발하였다. 2023년에 대해 수행된 한반도 고수온 예측 시스템의 고수온 예측 결과와 LSTM 모델의 결과를 기반으로 한반도 주변의 동해 해역, 황해 해역 그리고 남해 해역에서의 고수온 예측 성능을 평가했다. 본 연구에서 개발된 LSTM 모델이 세 영역 모두에서 수온이 상승하는 시기에 수온 예측 성능을 크게 개선하는 것으로 나타났으며, 수온 상승이 시작되기 전이나 하강하는 시기에는 예측 성능의 개선 효과가 미미했다. 이는 LSTM 모델이 성층이 강화되는 환경에서 성긴 수직격자로 인해 발생하는 고수온 예측의 과소모의를 개선할 수 있는 가능성을 보여준다. 향후 역학 모델의 예측 성능 개선이나 역학 모델의 대체에 자료기반 인공지능 모델의 활용성이 확대될 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권3호
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• pp.303-320
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• 2024

본 연구는 폴리아의 문제해결 단계에 따라 풀이를 제공하는 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 제작하여 수학적 성능을 검증하였다. 우선 맞춤형 챗봇 베타 버전을 제작하여 수학적 성능을 검증한 후 대표적인 오류를 수정하여 최종 맞춤형 챗봇을 완성하였다. 완성된 맞춤형 챗봇은 초등 수학 6학년 교과서에 제시된 이미지 형태의 65개 문제 중 평균 약 57.8개를 옳게 해결하여 약 89.0%의 정답률을 보였으며, 베타 버전에 비해 약 4%p 높은 정답률을 나타냈다. 또한 그림이 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 하지 않는 50개 문제의 경우 평균 45.5개를 옳게 해결하여 약 91.0%의 정답률을 보였다. 완성된 맞춤형 챗봇의 답변 중 대표적인 오류는 문제 인식 오류이며, 문제에 인식하기 어려운 그림이 사용되었거나 문제 구성이 복잡한 경우에 해당 오류가 나타났다. 다음으로 개념 혼동 오류, 문제 이해 오류 등이 나타났다. 본 연구에서 개발한 문제해결 맞춤형 챗봇은 범용적인 챗봇인 ChatGPT보다 우수한 수학적 성능을 보였다. 또한 학년 수준에 적절하도록 풀이 과정의 조정이 가능하여 학생 개별화 맞춤형 지도에 활용할 수 있으며, 누구나 제작이 가능하여 교사 개인별 수업 보조 등 수학교육에서의 다양한 활용 가능성을 엿볼 수 있다.

• 분석과학
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• 제28권6호
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• pp.377-384
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• 2015

본 연구에서는「공공수역 방사성물질 측정망 운영 계획」에 따른 모니터링 수행 내용을 소개하였고, 하천 및 호소 60 개 지점을 대상으로 인공방사성물질(¹³⁴Cs, ¹³⁷Cs, ¹³¹I)의 농도를 조사하여 우리나라 지표수 내 방사성물질의 실태를 파악하고자 하였다. 채취된 시료는 마리넬리 비커를 이용한 감마분광 분석기법으로 분석하였다. ¹³⁴Cs와 ¹³⁷Cs은 모든 지점에서 MDA 미만으로 조사되었고, ¹³¹I는 한 지점(0.533±0.058 Bq/L)을 제외한 모든 지점의 농도가 MDA 미만으로 나타났다. ¹³¹I는 의료용으로 사용하는 물질로 환자의 배설물로 인해 하수처리장 인근 하천수에서 빈번하게 검출되는 물질로 알려져 있다. 따라서 ¹³¹I가 검출된 원인을 파악하기 위해 하수처리장 방류지점을 포함한 ¹³¹I가 검출된 상류수계 6개 지점을 추가 조사하였다. 조사결과, 하수처리장 처리수 방류지점에서부터 하류방향으로 ¹³¹I가 지속적으로 검출되었으며, 농도는 0.257±0.034~0.799±0.051 Bq/L 범위로 조사되었다. 추가조사를 통해 하수처리장 방류수가 하천수의 ¹³¹I 검출에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제103권3호
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• pp.422-430
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• 2014

본 연구는 잣나무 인공림을 대상으로 간벌강도를 다양하게 실시한 후 흉고직경, 수고, 수관폭, 수간재적, 수간바이오매스, 고사목의 생장변화를 파악하고자 실시하였다. 1차 간벌은 19년생 때 입목본수의 29~69% 강도로 실시되었으며, 간벌 직후(19년생), 5년 후(24년생), 12년 후(31년생)에 3차에 걸쳐 입목조사가 수행되었다. 흉고직경생장의 경우 대조구에 비해 강도간벌구의 평균생장량이 간벌 5년 후 19.6~19.9%, 12년 후 13.3~24.7% 높았으며 유의적인 생장차이가 나타났다. 또한 간벌 후 초기생장량이 후기생장량보다 좋은 것으로 나타났다. 대경목 후보($DBH{\geq}25cm$) 본수를 비교한 결과, 강도간벌구에서 약 31%가 나타난 반면, 대조구에서는 단지 2%에 불과했다. 수고생장은 간벌강도에 따라 생장의 차이가 나타나지 않았으며, 평균수관폭 생장량은 강도간벌구가 대조구에 비해 5년 후 30.6~33.3%, 12년 후 35.0~40.0% 높았다. 단목재적의 평균 생장량은 강도간벌구가 대조구에 비해 간벌 5년 후 39.8~46.8%, 12년 후 23.0~52.0% 높았다. 단위면적당 최대 임분재적 및 바이오매스량은 무간벌표준지에서 간벌 후 12년 동안 $133m^3/ha$(51 kg/ha)에서 $344m^3/ha$(132 kg/ha)로 증가하였다. 수관폭, 재적, 바이오매스는 간벌강도에 따라 모두 유의적인 생장차이가 있는 것으로 나타났다. 고사목은 간벌 후 12년 동안 강도간벌구에서 전혀 발생하지 않은 반면 대조구에서는 27.9~37.8% 발생하였다. 2차 간벌시기를 결정하기 위하여 목편을 통해 연륜생장을 분석한 결과, 1차 간벌 후 10년 전후가 적합한 것으로 나타났다.

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.33-51
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• 2017

제4차 산업혁명의 등장과 경제성장으로 인한 '국민 삶의 질 향상' 요구 증대로 인해 의료서비스의 질과 의료비용에 대한 국민들의 요구수준이 향상되고 있으며, 이로 인해 인공지능이 의료현장에 도입되고 있다. 하지만 인공지능이 의료분야에 활용된 사례를 살펴보면 '삶의 질'에 직접적인 영향을 끼치는 만성피부질환에 활용된 사례는 부족한 실정이며, 만성피부질환 중 대표적 질병인 아토피피부염은 정성적 진단 방법으로 인해 진단의 객관성을 확보할 수 없다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 아토피피부염의 객관적 중증도 평가 방법을 마련하여 아토피피부염 환자의 삶의 질을 향상시키고자 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 가톨릭대학교 의과대학 성모병원의 데이터베이스로부터 아토피피부염 환자의 이미지 데이터를 수집했으며, 수집된 이미지 데이터에 대한 정제 및 라벨링 작업을 수행하여 모델 학습과 검증에 적합한 데이터를 확보했다. 둘째, 지능형 아토피피부염 중증도 진단 모형에 적합한 이미지 인식 알고리즘을 파악하기 위해 다양한 CNN 알고리즘들을 병변별 학습용 데이터로 학습시키고, 검증용 데이터를 활용하여 해당 모델의 이미지 인식 정확도를 측정했다. 실증분석 결과 홍반(Erythema)의 경우 'ResNet V1 101', 긁은 정도(Excoriation)의 경우 'ResNet V2 50'이 90% 이상의 정확도를 기록하였으며, 태선화(Lichenification)의 경우 학습용 데이터 부족의 한계로 인해 두 병변보다 낮은 89%의 정확도를 보였다. 해당 결과를 통해 이미지 인식 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 전문적 지식이 요구되는 분야에도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 아토피피부염 환자의 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 임상환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 한국습지학회지
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• 제8권2호
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• pp.53-64
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• 2006

최근 들어 국내에서도 생태도시를 지향하면서 도시하천을 자연형 하천으로 복원시키고 있는 사례가 증가하고 있어 B시의 상동천을 대상으로 하여 인공하천으로 조성 한 후 식생 및 어류생태계의 모니터링과 어류의 습식에 의한 조류의 제거 특성을 평가하고 하천생태계의 복원과정과 조류의 제거로 인한 수질개선방안을 연구하였다. 그 결과 기초적인 하천생태계는 조성된 후 4년이 지난 시점에서 건전하게 재생 복원되고 있었으며, 식물상 및 식생군락은 모두 관속식물 문으로 44과 73속 79종 14변종으로 총 93분류군이 관찰되었다. 어류는 총 3과 8종 354개체로 일반적으로 수질오염에 내성이 강한 참붕어, 잉어, 붕어 등이 우점 하여 출현하였으며 상대풍부도를 비교할 시 참붕어가 50.5%, 잉어 21.2%, 붕어 20.9%, 버들매치 7.1%, 미구라지 0.3% 순으로 나타났다. 실험하천 특성상 조류의 이상 증식에 따른 어류의 식이물에 대한 분석 결과 조류를 잉어(Cyprinus Carpic)는 90%이상, 붕어(Carassius Auratus)는 30% 이상 섭취하는 것으로 판명 되었다. 표본에 대한 개략적 분석에서 체장 약 34cm 개체의 잉어가 습중량 43.2g의 조류를 섭취한 것으로 조사되었는데 이는 대형개체의 잉어가 조류의 제거에 어느 정도 효과가 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구결과 실험하천의 수목과 수생식물은 조성 당시에 임의로 식재되어 하천생태계의 식생 특성과 수질정화 효과를 크게 기대 할 수 없었으며 앞으로 자연형 하천은 조성 당시부터 생태하천공학적인 수질 및 수리 모델링에 의하여 설계한 후 조성이 이루어져야 수질정화기능을 수행할 수 있으며 어류생태계는 잉어를 비롯한 대형개체의 도입으로 인하여 고차 소비자의 생체량이 증가함으로서 먹이사슬의 구조에 많은 영향을 미칠 것으로 판단되었으며 어류에 의한 조류제거는 일부 식이특성에 따라 습식하는 것으로 밝혀졌으나 큰 효과는 없는 것을 알 수 있었고 앞으로 더 많은 연구가 필요한 것으 로 판단되었다.

• 한국습지학회지
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• 제17권2호
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• pp.184-192
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• 2015

습지 토양으로 인한 수질 악화를 저감할 수 있는 저관리형 습지 조성을 위한 기초연구로써 진행된 본 연구의 목적은 인공지반 위에 습지 조성 시 수체와 토양의 분리가 가능한 플랜터형 호안구조물이 설치된 습지의 수질 제어 기작을 연구하는 것이다. 실험구는 고무수조에 마사토를 채운 플랜터형 호안구조물을 적용하여 수체와 토양을 분리하였으며, 대조구는 고무수조에 마사토를 포설하여 수체에 직접 노출시켰다. 실험구와 대조구의 수질을 Kolmogorov-Smirnov Z 검정으로 분석한 결과, pH, BOD, SS, Chl-a, T-P, T-N에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 플랜터형 호안구조물 적용 여부에 따른 수질 제어의 효과 차이를 입증하였다. 환경정책기본법에 근거한 수질 분석결과 수온과 EC는 실험구와 대조구가 비슷한 양상으로 나타났으며, pH와 DO는 두 메조코즘이 같은 등급에 속하였다. BOD, SS, Chl-a, T-P는 실험구가 더 높은 등급을 상회하는 것으로 평가되었으며, T-N은 대조구가 더 낮은 수치를 나타냈지만 수질의 등급이 같은 것으로 나타나 미미한 차이임을 알 수 있었다. 본 연구는 습지 조성 방식에 있어 플랜터형 호안구조물을 활용해 토양과 수체를 분리하여 습지를 조성하면 문제시 되어 오던 사면 침식으로 인한 육화 및 건조화 현상과 영양염류로 인한 녹조나 부영양화 현상 등을 예방하고, 식생대를 제어할 수 있음을 시사하였고, 특히 플랜터형 호안구조물을 활용한 습지 조성 시 수질 제어 기작을 통해 습지의 심미적, 생태적, 사회적, 경제적 가치를 증진시킬 수 있는 것에 대해 증명하였다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 효율적인 수질 유지가 가능하여 관리조방적인 인공습지를 계획하고 조성하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.265-274
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• 2021

해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.447-460
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• 2022

인공위성 영상레이더 위상간섭기법은 널리 활용되고 있는 원격탐사 기술로서 지진, 화산, 지반침하 등으로부터 발생한 단단한 지각 표면의 변위를 매우 정밀하게 주기적으로 관측할 수 있는 연구 활용분야의 한 종류이다. 습지대 환경처럼 수상 표면에 식생이 존재하는 경우에는 지표면과 동일한 방법을 적용하여 넓은 지역에 대한 높은 공간해상도의 수위 변화 지도 제작이 가능하다. 현재 다양한 파장 대역의 인공위성 영상레이더 시스템이 운용 중에 있으며 여기에는 넓은 지역에 대한 영상을 효과적으로 획득할 수 있는 광역 관측 ScanSAR 모드를 제공하는 위성도 다수 포함되어 있다. 본 논문의 연구 지역인 콜롬비아 북부의 Ciénaga Grande de Santa Marta (CGSM) 습지대는 카리브 해안을 따라 고지대에 위치한 광대한 습지 지역이다. CGSM 습지대는 해수면 상승과 기후 변화와 같은 자연적인 원인 뿐만 아니라 20세기 후반부터 시작된 농업개발 및 도시확장 등의 다양한 인간 활동으로 인한 심각한 환경적 위협을 받고 있다. 최근 해당 습지 지역에 대한 생태학적 중요성이 대두되면서 해당 습지를 보호하고 복원하기 위한 다양한 계획이 진행 중에 있다. 주기적인 습지대 환경 모니터링에 있어 수위 변화 관측은 매우 중요한 자료를 제공하며 일반적으로 수위계와 같은 현장관측 자료 등에 의존하는 경우가 많다. 수위계의 경우 시간적으로 연속적인 자료 관측이 가능하지만 공간적 분포를 이해하기에는 어려운 경우가 많다. 본 연구에서는 현장 관측의 공간적 해상도의 부족함을 보완하기 위한 L-밴드 ALOS-2 PALSAR-2 ScanSAR 광역 관측 모드 자료의 영상레이더 위상간섭기법 습지대 수위 변화 관측 활용 가능성에 대해 평가하고자 한다. 광역 관측 모드의 공간해상도 및 위상간섭도 품질 비교를 위해 ALOS-2 PALSAR-2 stripmap 고해상 모드와 함께 분석하였다.