강우침투로 인하여 많은 사면이 붕괴되고 있다. 따라서 사면에 대한 최근 연구들은 강우가 유발하는 사면의 불안정성에 초점이 맞춰져 있으며 강우침투 문제는 중요한 사면붕괴 발생 요인으로 인식되고 있다. 강우가 사면 내부의 모관흡수력을 감소시키면서 사면 내부로 침투되며 심지어 지반특성에 따라 표층 근에서 양의 간극수압이 발생할 수도 있다. 이러한 현상은 사면 강도를 감소시켜 사면 붕괴를 유발할 수 있다. 국내 여러 공공기관에서는 지하수위가 표층 또는 밀정 깊이 내에 존재하도록 하여 사면의 포화상태를 가정하는 보수적인 사면 설계방안을 제시하였으나, 이러한 가정은 대부분 부적절하고 이를 만족시키기 위해 때로는 사면설계 단계에서 잘못된 지반물성이 사용되기도 한다. 본 논문에서는 실제 강우침투 현상을 고려하여 보다 합리적으로 사면의 안정성을 평가하는 기법이 제안되었다. 국내 풍화토에 대한 불포화 지반물성(강도, 함수특성곡선, 투수곡선)이 실험적으로 획득되었으며, 인공신경망 모델을 통해 간접적으로도 추정되었다. 또한 현장 계측자료의 불확실성을 보완하기 위하여 사면의 불안정성 평가기법에 대하여 결정론적 해석과 확률론적 해석에 기반한 실시간 사면 붕괴 경보 기준이 모니터링 시스템에 도입되었다. 이러한 사면안정성 평가기법은 사면 내부의 모관흡수력, 함수비와 같은 중요요소를 계측한 현장자료와 접목하여 강우에 따라 불안정해진 사면에 대한 조기 경보시스템으로 활용될 수 있다.
토양 미생물 군집은 외부 환경변화에 있어 식물 군집보다 더 빨리 반응할 수 있다는 점에서 복원 과정의 초기 지표로 활용될 수 있다. 이런 측면에서 인위적인 교란에 대한 생태계 반응을 측정하고 생태계 복원의 지표를 제공하는 토양 미생물 군집 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구는 2012년과 2013년 준공된 이화령과 육십령 백두대간 생태축 복원사업지와 주변 임분에서 각각 토양을 채취하여 16S rRNA 파이로시퀀싱 기법을 이용하여 토양 박테리아 군집을 분석하였다. 문(Phylum) 수준에서의 박테리아 다양성은 이화령이 평균 29.3, 육십령이 평균 32.3으로 나왔고 복원사업지와 주변 임분은 통계적으로 유의한 차이를 보였으나(p<0.01), 지리적 위치(이화령과 육십령 비교)나 토심(0~15cm, 16~30cm 비교)에 따른 유의한 영향은 나타나지 않았다. 검색된 토양 박테리아 중에서 Acidobacteria(37.3%)와 Proteobacteria(31.1%)가 가장 우점적으로 분포하는 것으로 나타났으며, 복원한 토양과 주변 임분에서 이 두 문의 박테리아 다양성 양상은 서로 상반되었다. 즉, 인공적으로 복원된 토양에서는 Proteobacteria가 높은 비율로 나타났고(38.1%, 인근 산림토양에서는 24.2%), 주변 임분에서는 Acidobacteria가 다양한 것으로 나타났다(55.4%, 복원 사업지는 19.2%). 이러한 경향은 토양의 영양상태에 따라 선호하는 박테리아 종류가 다르다는 기존의 연구 결과와 유사하였으며, 특히 Acidobacteria는 산성토양을 선호하는 등 토양산도와 밀접한 연관이 있을 것으로 생각된다. 따라서, 토양 박테리아 군집 특성은 연구지 위치나 토심에 따른 영향보다는 토양복원에 따른 영향이 더 크게 나타났고 이는 향후 토양복원의 성공여부를 정량적으로 모니터링하는데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
이 연구는 프랑스학 교육 분야에서 디지털 학습지원 매체가 실제적으로 어떻게 적용되고 있는지 활용 현황을 파악하고 시사점을 도출하여 향후 연구 방향을 모색하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 프랑스학 교육 분야에서의 학습 과정별 디지털 매체가 어떻게 활용되었는지 검토하였으며, 최근 대두되고 있는 챗GPT의 활용은 외국어와 교육분야까지 확장하여 학습에 직접적 적용 현황을 확인하였다. 이상의 문헌 검토 결과, 첫째, 프랑스학 교육 분야에서는 디지털 학습지원 매체의 적용은 다소 제한적이었다. 주로 '온라인 수업 매체', '수업 전 학습', '효율적 학습 및 상호작용' 그리고 '자기주도적 학습'의 과정에 디지털 학습지원 매체를 선별적으로 활용하고 있는 것으로 나타났다. 특히 교수·학습 과정에서 '효율적 학습 및 상호작용'을 위하여 다양한 디지털 학습지원 매체가 활용되는 현황을 확인할 수 있었다. 둘째, 챗GPT의 경우, 프랑스학 교육 분야에서는 아직 연구가 진행되지 않은 것으로 나타났으며, 타 교육 분야에서 학습 과정의 실제적 적용에 관한 매우 소수의 연구가 진행되고 있었다. 챗GPT는 교수·학습자료의 개발과 학습 전 과정 및 평가, 그리고 학습자의 자기주도적 학습 측면 등 활용범위가 매우 넓고 학습자들의 긍정적 효과가 보고되었지만, 정보의 질, 출처 및 신뢰도 등의 측면에서는 윤리적 문제점도 함께 보고되고 있었다. 따라서 향후 국내 프랑스학 교육 분야에서는 이를 바탕으로 대학의 교수·학습 상황에 적합한 교육적 적용 및 그 효과 검증 그리고 디지털 학습지원 매체와 범 학문적 융합의 방향으로 이루어져야 할 필요가 있다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
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.
일제강점기 도입된 유원지는 새로운 행락활동이 조직되는 장이었으며, 대규모 사적 공간인 동시에 새로운 유형의 공공 공간으로 발전해갔다. 이에 본 연구에서 당시 대표적 유원지였던 월미도유원지를 통해 유원지의 경관과 수용, 행락 문화의 변화를 고찰해 보았다. 당시 월미도는 수목과 어우러진 이국적 건물, 해수욕장, 임해학교, 공설운동장, 동물원 등 서구 및 일본 유원지의 요소들이 섬 곳곳에 배치되어 종합적인 오락/놀이 공간이 되었다. 일제강점기 경성과 경인선으로 연결되었던 월미도유원지는 당시 대표적 행락지로 떠오르면서, 행락 문화의 대중화와 상품화 과정을 보여준다. 행락의 대중화 과정을 보면, 유원지를 통해 수려한 풍경을 찾아 여가를 즐기는 행락 활동이 다양한 계층으로 확산되는 양상을 확인할 수 있다. 사회적으로는 신분제가 철폐되고, 유원지의 이용은 비용만 지불하면 누구라도 이용할 수 있었고, 그 이용요금도 다양하였으므로, 유원지에서의 행락은 남녀노소, 조선인과 일본인 등 계층의 구분이 점차 사라져갔다. 또한 유원지는 서구적인 취미-스포츠 활동이 펼쳐지는 공간이었으며, 여름학교와 각종 운동경기가 열리면서 집단적이고 역동적인 활동을 보편화하는 매개가 된다. 동시에, 유흥시설과 복합되어 기존의 사회적 규범에서 일탈하는 공간이 되기도 했다. 행락의 상품화는 인위적 환경 속 인공적 오락문화의 형태로 이루어졌다. 첫째, 인위적으로 경관을 조성하고, 이를 매개로 '매혹적인 여름 휴양지', '물나라' 등 낙원이라는 장소이미지를 만들어낸다. 이는 관광을 통해 경제적 이윤을 창출하고, 지역개발을 꾀하려는 식민당국과 철도회사, 유원회사의 의도가 결합한 결과이다. 둘째, 자연을 배경으로 한 인위적인 스펙터클을 조성한다. 월미도 유원지에는 다양한 양식의 건물들이 조합되어 선진화되고, 이국적인 이미지를 만들어낸다. 특히 방파제나 아케이드 등의 인공물들은 자연과 군중을 새로운 시점에서 조망할 수 있도록 하여 새로운 볼거리를 창출했다. 셋째, 유원지는 주어진 용도와 이용방법을 벗어남 없이 따르는 수동적인 이용자를 등장시켰다. 이처럼 유원지가 역동적인 활동을 지원하는 공간으로 조성되면서 현재 관광 단지나 놀이공원, 테마파크 등의 대중적 오락 공간의 원형적 모습을 확인할 수 있다.
앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.
본 연구는 비유전자변형 계통(낙동벼)과 2개의 다른 Promoter (aize ubiquitin과 abscisic acid)를 각각 삽입한유전자변형 벼와 abscisic acid promoter이용한 유전자변형 계통을 잡초성벼(Oryza sativa)와 인공수정 한 후 다음세대인 F$_1$, F$_2$, F$_3$의 활분활력, 형태형성 생장차이를 비교하여 평가하였다. 화분이 열개된 후 3-{4,5 dimethylthiazoly1-2}-2-,5-diphynly monotetrazolium bromide (MTT)반응을 살펴본 결과, Nakdongbeyo에서 86%, ABC-pro-moter 이용한 유전자변형 벼에서 75%, maize ubiquitin promoter이용한 유전자변형 벼에서 62%,F$_1$에서 68%, F$_2$에서 79% 및 F$_3$에서 78%의 각각 최대 화분활력을 보여주었다. 유전자변형 계통과 잡초성벼와의 교잡종의 F$_1$, F$_2$, F$_3$ 세대간의 화분활력을 비교하였을 때 화분 열개된 후 20분 까지는 유의한 차이를 보이지 않았으나, 40분에서 90분 사이에서는 F$_3$의 화분활력이 다른 두 세대 F$_1$, F$_2$보다 높게 나타났다. 화분을 열개된 90분 후 F$_3$ 세대 에서 최대 화분 활력이 36.2% 이었고 F$_2$ 세대 에서는 화분 활력이 최소 3.5% 보였다. 따라서 화분에 의해 벼의 유전자가 다른 계통으로 전이되는가를 조사하기 위하여 연차실험을 수행하였는데, 결론적으로 두 유전자변형 계통으로부터 잡초성벼로 유전자가 전이될 위험성이 나타날 것으로 보였다.
막분리여과 시스템을 이용한 수질환경의 조절과 인공종묘생산 어류의 성장에 미치는 영향을 조사하기 위하여 사육수의 수질분석, 세균상 조사 및 자어의 성장률 등을 조사하여 비교하였다. 실험구는 고압모래여과기구 (SFS)와 막분리여과시스템구 (WS)을 두었으며, 수질에 대해서는 pH, 염분도, $DO,\;SS,\;COD,\;NH_{4}^{+},\;NO_{2}^{-},\;NO^{-},\;DIN,\;DIP$를 분석하였다. 대부분의 분석항목에서는 SFS구와 UFS구에서 큰 차이가 없었으나, 염분도는 SFS구 $33.5\%_{cdot}$, UFS구 $30.2\%_{cdot}$이었으며, 55는 SFS구 15.5mL/L, 7.0mL/L으로써 염분도와 SS에 대해서는 낮은 값을 나타내었다. 세균상 및 총균수의 변동에서 자연해수의 $6{\times}10^{5}CFU/mL$은 SFS구에서 약 1/6의 비율로 낮아지고 9일째 이후 총균수와 Vibrio속이 급격히 증가하고 Acinetobacter속 및 Micrococcus속 세균이 급증하기 시작하였으나, UFS구에서는 Ajteromonas속 세균의 일부가 남아있는 것 이외에 실험기간 중 안정적인 세균상을 유지하였다 성장률은 SFS구가 전장 17.0mm (SGR 14.0)이었으며, UFS구가 18.8mm (SGR 14.3)로서 유의적으로 높은 성장을 나타내었다. 막분리여과시스뎀을 이용하여 무균해수를 종묘생산장에 공급하는 것은 수질환경의 안정과 제균효과에 의해 세균의 증식이 억제되므로 자치어의 사육환경이 안정적으로 유지되어 질 수 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 사용자의 경험에 의해 생성된 SNS 데이터를 활용하여 이용자의 경관 인식과 경관 특성을 파악하고자 하였다. 이에 섬에서 나타나는 주요 장소와 경관은 어떻게 인지하고 있는지, 주요 경관 특성은 무엇인지 온라인상의 텍스트 데이터와 사진 데이터를 활용하여 분석하였다. 텍스트 데이터는 텍스트마이닝과 네트워크 구조분석을 시행하였으며, 사진 데이터는 경관파악모델과 색채분석을 실시하였다. 연구의 결과는 첫째, 박지·반월도 주제어의 빈도분석 결과, 지역 경관 대상 키워드인 '퍼플교', '두리마을'과 장소, 행태, 경관 이미지 키워드를 도출할 수 있었으며, 이 중 경관 이미지는 감성분석을 동시해 수행함으로써 긍정의 키워드와 함께 도출하여 경관 대상 및 인식을 파악할 수 있었다. 둘째, 네트워크 구조 분석 결과, 주요 키워드와 도출되지 않은 키워드간의 연결을 보다 구체적으로 분석할 수 있어 색채를 활용한 경관 조성이 지역 활성화에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 경관파악모델을 활용하여 분석한 결과, 주대상인 '퍼플교', '두리마을'을 활용한 선호 경관을 조성하기 위해선 인공요소가 배제되고, 원경으로 대상장인 바다와 하늘이 보이는 조망점을 설정하는 것이 효과적일 것으로 파악되었다. 넷째, 박지·반월도는 색채를 테마로 하여 조성한 최초의 섬으로 인공시설물에 사용된 색채는 주변 환경과 유사한 색채 계열, 상반되는 명도, 채도 값으로 주변 환경과 조화를 이루고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 경관분야에서 방문객이 직접 업로드한 온라인 데이터를 활용하여 이용자의 인식과 경관 대상을 파악하였다. 또한, 텍스트 및 사진 데이터를 모두 활용하여 경관 인식 및 특성을 파악한 것은 어떤 경관과 자원을 선호하고 인지하고 있는지 구체적으로 파악할 수 있다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한, 지역의 경관에 대해 방문객의 인식을 파악함에 있어 정량적인 빅데이터 분석 방법과 정성적인 경관파악모델을 활용함은 대규모 이용자의 인식을 파악하고, 결과를 바탕으로 이루어지는 논의를 통해 경관을 보다 구체적으로 이해할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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