미세먼지에 대한 인체 영향에 관한 사회적 관심이 높아짐에 따라 미세먼지 예측 알고리즘의 필요성이 증가되었다. 많은 연구에서 기상 데이터를 이용하여 통계 모델링 및 기계 학습 기법 기반 예측 모델이 제안되었으나, 해당 모델의 환경 및 세부조건을 정확히 설정하기는 어렵다. 또한 국내 기상 측정소 데이터의 경우 누락된 데이터가 존재하여 새로운 예측 모델을 설계해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다층 퍼셉트론 신경망을 활용하여 미세먼지 예측을 수행한다. 이를 위해 측정소 3곳의 기상 데이터를 기반으로 예측 모델을 설계, 실제 데이터와의 비교를 통해 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가한다.
텍스트마이닝을 이용하여 연구동향을 파악하는 연구가 많은 분야에서 이루어지고 있으나 감정노동 분야에서는 텍스트마이닝을 사용하여 연구 동향을 파악한 연구는 없는 실정이다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용하여 2004년부터 2019년까지 한국연구재단의 한국학술지인용색인(KCI)에서 '감정 노동'이라는 주제어가 포함된 1,465건의 검색된 논문을 심층적으로 분석하여 감정노동 연구 동향을 파악하고자 한다. LDA분석으로 주제들을 추출하고, 토픽의 비중과 유사도를 확인하기 위해 IDM분석을 실시하였다. 이를 통해 유사도가 높은 토픽들의 의미유용성을 고려하여 토픽의 통합분석을 실시하였다. 연구토픽은 11개로 구분되며, 감정노동의 스트레스(12.2%), 감정노동과 사회적 지지(12.0%), 고객서비스 종사자의 감정노동(10.9%), 감정노동과 회복탄력성(10.2%), 감정노동전략(9.2%), 콜센터상담사의 감정노동(9.1%), 감정노동의 결과(9.0%), 감정노동과 직무소진(7.9%), 감성지능(7.1%), 예비돌봄서비스 종사자의 감정노동(6.6%), 감정노동과 조직문화(5.9%) 순의 비중으로 나타났다. 토픽모델링과 트렌드분석을 통하여 감정노동의 연구동향과 학문적 추이를 분석함으로써 감정노동 연구의 나아갈 방향을 제시하고자 하며 감정노동에 관한 실무적인 전략을 수립할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 조선 왕릉의 명확한 공간 및 시각구조특성을 활용하여 그 주변 경관관리를 위해 요청되는 시각구조분석의 최적화 모델개발을 모색한 것으로, 이를 최근의 분석 장비와 기법으로 뒷받침하고자 하였다. 연구 결과 삼차원적 정보모델링인 '스케치업'의 간략화한 자료구축을 통해 이 자료상에서 주요지점과 통경축, 그리고 주변의 저해요소 등을 복합적으로 고려한 연속적 시뮬레이션 기반구축의 선행 실시를 상정하였다. 이후 이들의 경로와 시선방향을 연장하는 좌표 값을 도출하고 이 구간을 헬리캠이 운행하면서 촬영한 실사이미지와 시뮬레이션을 상호 비교함으로서 경관분석과 관리의 효율성이 배가될 수 있음을 제안하였다. 이러한 내용은 그간 소수의 국한된 장소에서 촬영된 이미지를 통해 분석되어온 고정적 지각구조 분석방식의 한계성을 극복할 수 있으며, 시선차단요소들과의 관계성 고찰이 용이한 장점을 보유한다. 아울러 제안된 방식은 주요 시선경로 상의 경관적 변화양상을 포착할 수 있으며, 헬리캠을 이용한 실사 이미지와 스케치업의 가상 이미지 간 호환을 통해 최적화된 장비운영을 가능케 함으로서 분석이후 시간적 변화에 따른 정비계획의 시뮬레이션 자료로서도 용이하게 전환될 수 있다. 상기의 제안은 그간의 조망점, 통경축, 경관관리권역이라는 점, 선, 면, 입체적 환경을 중층적, 연속적, 효율적으로 연계하는 자료로서 기능할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 조선왕릉과 주변 경관구조 분석방법론 수립에 치중한 까닭에 실천적 점검이 결여된 상태이나 향후 현장에서의 실천과 점검을 통해 기타 문화재의 경관관리에도 응용될 것을 기대한다.
DEM에 기초한 경사정보는 도시계획, 조경, 도로설계분야는 물론 강우유출 및 토사유실평가와 같은 수자원분야에서도 매우 유용하게 활용된다. DEM에서 추출한 경사도의 해상도는 응용분야 및 모델링의 종류에 따라 다양하게 결정될 수 있으며, 특히 해상도가 낮아질수록 수평거리가 증가하기 때문에 경사도는 감소하는 특징을 갖는다. 본 연구에서는 해상도에 따른 경사정보의 손실을 개선하고자 유량공식과 Manning의 유속공식을 조합한 경사도 평가기법을 제안하였으며, 토사유실모델의 지형인자를 계산하는데 활용하였다. 적용결과 기존의 경사도 평가기법을 이용한 지형인자는 34.8%의 오차를 나타낸 반면, 조합방법에 의한 경사도를 활용한 경우에는 12.6%로 비교적 낮은 오차특성을 확보할 수 있었다. 또한 지형특성에 따른 영향을 평가하기 위해, 유역내 상 중 하류 지역을 선정하여 조합방법에 의한 효용성을 평가한 결과, 조합방법이 기존방법에 비해 개선된 결과를 보였다. 따라서 조합방법에 의한 경사도 평가기법은 강우유출모델과 같은 수자원분야에서 해상도 변화에 따른 경사정보의 손실을 효과적으로 개선할 수 있을 있으리라 판단된다.
전 세계 다양한 국가들을 비롯하여 우리나라도 생물다양성을 보전하기 위한 노력에 동참하고 있다. 특히 생물종과 관련해서는 특정 생물종을 대상으로 서식적합분석을 실시하여 잠재적인 서식 적지를 찾고 보전방안을 수립하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 그러나 현재까지 축적된 정보를 바탕으로 한 서식적합지역의 중장기 변화에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 강원도 지역을 대상으로 멸종위기 야생생물 1급으로 지정된 수달을 대상으로 서식적합지역의 시계열 변화를 분석하고 변화 양상을 살펴보고자 하였다. 시계열 변화 분석을 위해서 약 20년간 수행된 2차, 3차, 4차 전국자연환경조사의 수달 종 출현지점 조사자료를 이용하였다. 또한 각 조사시기 별 서식환경을 반영하기 위해 조사시기와 일치하는 토지피복도를 환경변수 제작에 활용하였다. 서식적합지역 분석을 위해서는 종의 출현 정보만을 바탕으로 모델 구동이 가능하며, 선행연구를 통해 신뢰도가 높다고 입증된 MaxEnt 모형을 사용하였다. 연구결과, 각 조사시기 별 수달의 서식적합지역 지도가 도출되었으며, 하천을 중심으로 서식지가 분포하는 경향이 나타났다. 모델링 결과 도출된 환경변수의 반응곡선을 비교하여 수달이 선호하는 서식지의 특성을 파악하였다. 조사시기 별 서식 적지의 변화를 살펴본 결과, 2차 전국자연환경조사를 기반으로 한 서식 적지가 가장 넓은 분포를 나타냈으며, 3, 4차 조사의 서식 적지는 면적이 줄어드는 경향을 나타냈다. 또한, 3개 조사시기 분석결과를 종합하여 서식 적지의 변화 양상을 분석하고 유형화하였다. 변화 유형에 따라서 현장조사, 모니터링, 보호지역 설정, 복원계획과 같이 서로 다른 보전계획을 제안하였다. 본 연구는 수달 서식 적지의 위치와 면적의 시계열 변화를 볼 수 있는 종합분석 지도를 제작하고, 지역별 서식 적지 변화 유형에 따라 필요한 보전계획을 제안하였다는 점에서 의의를 갖는다. 본 연구에서 제안된 방법과 결과는 향후 서식지 보전 및 관리 방안 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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