• 제목/요약/키워드: 평가모듈

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임플란트 주위염 치료용 diode laser의 파장 및 조사시간에 따른 온도 변화와 살균효과 분석 (Analysis of temperature changes and sterilization effect of diode laser for the treatment of peri-implantitis by wavelength and irradiation time)

  • 설정환;이준재;금기연;이종호;임영준
    • 구강회복응용과학지
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    • 제33권3호
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    • pp.178-188
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    • 2017
  • 목적:본 연구에서는 새로 개발된 다이오드 레이저 제품을 이용하여 레이저 파워에 따른 온도변화와 박테리아 멸균 비교실험을 통하여 기존 제품과의 임플란트 주위염치료에 대한 효과를 비교 실험하였다. 연구 재료 및 방법: 808 nm Diode laser와 810 nm Diode laser를 사용하여 디스크에 레이저를 60초간 조사하였으며, 출력은 1 - 2.5 W로 설정하였다. 온도측정 모듈과 온도측정 프로그램을 이용하여 disc 표면온도변화를 측정하였다. 또한, SLA, RBM이 코팅된 disc에 bacteria 도포 후, 808 nm Diode laser를 30초간 조사하였으며, 출력은 0.5 - 3 W로 설정하였다. 결과: 808 nm, 810 nm 두 장치 모두 출력이 증가함에 따라 온도 상승폭은 증가하였다. 모든 조건에서 810 nm laser를 조사하였을 때 초기온도상승속도, 하강속도 및 전후의 온도변화량은 808 nm laser 보다 높았다. 레이저 조사 후 티타늄 디스크 표면의 변화는 두 레이저 모두에서 관찰되지 않았다. Bacteria가 도포된 디스크에 808 nm laser를 조사한 결과, 출력이 증가 함에 따라 살균효과가 증가하는 것을 확인하였다. 결론: Diode laser를 임상에 적용하는 경우, 동일한 출력에서 온도의 변동폭이 적고 최대 상승온도가 낮은 808 nm laser가 환자에 안전할 것으로 사료된다. 하지만 실제로 임상에 적용하기 위해서는 보다 다양한 안전성평가를 실시하여 장비에 대한 신뢰성을 확보하여야 할 것이다.

해양플랫폼 탑사이드 모듈의 해상 운송 시 국부 보강을 통한 피로 수명 개선에 관한 연구 (Improvement of Fatigue Life with Local Reinforcement for Offshore Topside Module during Marine Transportation)

  • 장호윤;서광철;박주신
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.387-393
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    • 2021
  • 본 연구에서는 해양플랫폼의 탑사이드 구조에서 주로 채택하고 있는 파이프 연결 구조의 피로 수명 증가를 위한 방안을 찾기 위하여, 유한요소해석을 수행하였다. 상용해석프로그램인 MSC Patran/Nastran을 적용하였으며, 대표적인 중앙부 구조 형상을 해석모델로 선정하였다. 하중에 따른 응력집중 현상을 구현하기 위하여, 8 절점 솔리드 요소를 이용한 모델링을 구현하였다. 주요하중은 횡방향 하중 2가지와 대각선 파이프에 인장 하중을 고려하였다. 주요 위치에서의 Hot spot 응력을 확인하기 위하여, 0.01 mm dummy 쉘 요소를 적용하였으며, 0.5 t와 1.5 t 위치에서의 주응력을 계산한 후 외삽법에 따라 용접부에 발생하는 응력을 추정하였다. 일부 구간에서는 만족해야 하는 피로 수명 이하로 평가되어, 보강이 필요하였다. 보강은 기존 설계된 파이프의 두께나 지름을 변경하지 않고, 피로수명이 부족한 부위에 응력집중계수를 낮출 수 있도록 브래킷을 추가하였다. 인장 하중에 대해서는 bracket toe에서 응력은 23 % 증가하였고, 기존에 문제가 된 파이프의 내측, 외측에서의 응력은 약 8 % 감소하였다. 휨 하중에 대해서는 bracket toe에서 응력은 3 % 증가하였고, 기존에 문제가 된 파이프의 내측, 외측에서의 응력은 약 48 % 감소하였다. 신규 브래킷 보강으로 인하여, bracket toe의 응력증가가 발생하였지만, S-N 커브 자체가 파이프 조인트에 비해 좋으므로 큰 문제가 되지는 않는다. 본 연구에서 적용한 국부 보강을 통한 피로 수명 개선 방법은 기존 설계안의 변경을 최소화하면서 피로 수명 증가를 효율적으로 할 수 있다는 점에서 관련 산업에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

소셜네트워크 분석과 클러스터 분석 방법을 활용한 스타트업 회사의 트위터 팔로워 네트워크에 대한 탐색적 연구 (Exploring Twitter Follower-Networks of Startup Companies Employing Social Network Analysis and Cluster Analysis)

  • 류승희
    • 벤처창업연구
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    • 제14권4호
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    • pp.199-209
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    • 2019
  • 기업의 소셜미디어 활용이 빠른 속도로 증가함에 따라 성공적인 소셜미디어 활용전략의 중요성이 커지고 있다. 이러한 중요성은 새로이 시장에 진입하여 신속하게 시장에서의 인지도를 확대하고 미래고객을 확보해야 할 필요성이 큰 스타트업 회사에게 더욱 절실하다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 스타트업 회사의 소셜미디어 활용의 특징을 보여주는 지표를 탐색적으로 조사, 분석하는데 두고 있다. 주요 지표는 전반적인 소셜미디어 관련 활동을 보여주는 지표와 소셜미디어 서비스을 통해 형성된 소셜네트워크 구조의 특성과 관련 지표를 포함한다. 스타트업 회사의 이러한 지표를 좀 더 객관적으로 평가하기 위하여 잘 갖춰진 기존 회사의 지표와 비교, 분석 하였다. 본 연구를 위해 여러 소셜미디어 서비스 중 트위터를 선정하고, 트위터 REST API를 통해 측정지표와 관련된 데이터와 팔로워네트워크(follower-network)에 대한 데이터를 수집하였다. 주요 분석방법으로 각 회사의 소셜네트워크 구조의 특성을 분석하기 위해 소셜네트워크분석기법이 활용되었으며, 클러스터분석 기법을 이용하여 스타트업 회사와 기존 회사의 측정지표를 비교, 분석하였다. 분석결과에 따르면 대부분의 측정지표에서 스타트업 회사와 기존 회사 간에 유의미한 차이를 보여주고 있다. 특징적인 분석결과의 하나로 스타트업 회사들이 상대적으로 많은 수의 인플루언서 (influencer)를 팔로워네트워크에 가지고 있다는 점이다. 또한, 스타트업 회사를 포함하는 클러스터의 네트워크 모듈성(modularity)과 추이성(transitivity)이 기존 회사에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 스타트업 회사의 소셜네트워크 안에 기존 회사에 비해 내부결속력이 높은 상대적으로 많은 수의 커뮤니티가 존재한다는 점을 시사한다고 할 수 있다. 스타트업 회사의 이러한 특징은 잠재고객 및 비즈니스 파트너와의 효과적인 정보교환을 촉진할 수 있으며, 따라서 향후 일반적인 스타트업 회사의 소셜미디어 노력은 어떻게 인플루언서를 확보할 것인지, 또한 어떻게 내부결속력이 높은 긴밀한 네트워크를 구축할 것인지에 초점을 두어야 할 필요성이 있음을 시사하고 있다.

리눅스 기반 U.K. 지구시스템모형을 이용한 동아시아 SO2 배출에 따른 기상장 변화 (Changes in Meteorological Variables by SO2 Emissions over East Asia using a Linux-based U.K. Earth System Model)

  • 윤대옥;송형규;이조한
    • 한국지구과학회지
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    • 제43권1호
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    • pp.60-76
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    • 2022
  • 본 연구는 기상청에서 운용 중인 영국 the United Kingdom Earth System Model (UKESM)을 리눅스 클러스터에 설치하여 과거 28년 기간에 대해 적분을 수행하고, 추가적인 수치 실험을 수행하여 얻은 결과와 비교한다. 설치한 UKESM은 저해상도 버전이지만, 대류권 대기 화학-에어로졸 과정과 성층권 오존 화학 과정을 동시에 모의하는 United Kingdom Chemistry and Aerosol (UKCA) 모듈을 포함하고 있는 최신 버전이다. 본 연구에 사용된 UKCA가 포함된 UKESM (UKESM-UKCA)은 전체 대기에서의 화학, 에어로졸, 구름, 복사 과정이 연동된 모델이다. CMIP5 기존 배출량 자료를 사용하는 UKESM 기준 적분 수치 모의와 함께, 동아시아 지역 이산화황(SO2) 배출이 기상장에 미치는 영향을 평가하기 위하여 CMIP5 SO2 배출량 대신 최신의 REAS 배출자료로 교체한 실험 적분 수치 모의를 수행하였다. 두 수치 모의의 기간은 모두 1982년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 총 28년이며, 모델 결과는 동아시아 지역 에어로졸 광학 두께, 2-m 온도, 강수 강도의 시간 평균값과 시간 변화 경향의 공간 분포를 분석하고 관측자료와 비교하였다. 모델에서 얻어진 온도와 강수 강도의 공간 분포 패턴은 관측자료와 전반적으로 유사하였다. 또한 UKESM에서 모의된 오존 농도와 오존전량의 공간 분포도 위성 관측 자료와 분포 패턴이 일치하였다. 두 UKESM 실험 적분 모의 결과로 얻어진 온도와 강수 강도의 선형 변화 경향의 비교를 통해, 동아시아 지역 SO2 지면 배출은 서태평양과 중국 북부지역에 대한 온도와 강수량의 변화 경향에 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터에서만 운용되던 UKESM이 리눅스 클러스터 컴퓨팅 환경에도 설치되어 운용이 가능하다는 점을 제시한다. 대기 환경 및 탄소순환을 연구하는 다양한 분야의 연구자들에게도 대기-해양-지면-해빙이 상호작용하는 UKESM와 같은 지구시스템모델이 활용될 가능성과 접근성이 높아졌다.

댐 방류 의사결정지원을 위한 딥러닝 기법의 적용성 평가 (Application of deep learning method for decision making support of dam release operation)

  • 정성호;레수안히엔;김연수;최현구;이기하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1095-1105
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    • 2021
  • 기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

영농형 태양광 시설 설치에 따른 포도나무 생육 및 과실 특성 변화 비교 (Grapevine Growth and Berry Development under the Agrivoltaic Solar Panels in the Vineyards)

  • 안순영;이단비;이해인;자리민;민상윤;김보명;오욱;정재학;윤해근
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.356-365
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    • 2022
  • 영농형 태양광 발전은 농경지에서 작물을 생산함과 동시에 식물이 요구하는 광포화점 이상의 광을 이용하여 전기를 생산하는 시스템이다. 새로운 농가 소득원의 개발을 위하여 포도원에 태양광 패널을 설치하고 수체의 생육과 과실 발육 특성을 평가하여 영농형 태양광의 활용성을 탐색하고 향후 재배기술을 개발하는 데 필요한 정보를 제공하고자 연구를 진행하였다. 152 × 68 × 3.5cm 크기의 구조물에 영농형 150Wp (36cell) 모듈을 포도나무 재식열에 따라 배치하고, 과원의 환경과 식물생육을 분석하였다. 무처리에는 겨울철 풍속이 0.4-0.6m·s-1에 도달하였으나, 시설 설치구에서는 0.01-0.02m·s-1에 머물렀다. 삽수 수피의 탄수화물함량은 시설 설치구에서 183-184m·g-1으로 무처리구(181-198mg·g-1)에 비해 큰 차이가 없으며 삽수의 발아율도 큰 차이가 없었다. 잎의 엽록소의 함량은 처리구에서 높게 나타났다. 수확후 과실의 특성으로는 과립중, 과방중, 당도, 과피색의 차이는 없었다. 다만 시설구에서 숙기가 5-7일정도 늦어졌으며, 변색기의 착색에는 약간 차이가 있었다. 영농형 태양광 패널을 설치한 과원에서 포도나무와 과실의 발육은 유의차가 없었고, 설치구에서 착색이 지연되었다. 이러한 결과는 향후 포도원에서 영농형 태양광 시설을 설치하여 포도를 생산하는 기술 개발에 필요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.

초·중학생 대상 극지 소양 교육 프로그램의 효과 (Effects of Polar Literacy Education Program for Elementary and Middle School Students)

  • 정수임;신동희
    • 한국과학교육학회지
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    • 제43권3호
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    • pp.209-223
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    • 2023
  • 이 연구는 초·중등 학생의 극지 소양 함양을 위해 개발된 극지 소양 교육 프로그램을 적용한 효과를 평가하고, 기후 변화 대응 교육을 위한 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. Polar-ICE 단체가 정립한 7가지 극지 소양 원리를 중심으로 개발한 모듈식 프로그램 중 과학개념을 강조한 프로그램과 인문학과 사회학적 쟁점을 강조한 프로그램 등 두 과정에 적합한 세부 프로그램을 선정해서 구조화했다. 이들 두 가지 프로그램은 서울 소재 대학 과학교육과에서 주최한 토요 과학교실에서 초등학생과 중학생 26명에게 약 69시간에 걸쳐 적용되었다. 26명의 학생을 세 집단으로 나누어 두 집단에게는 각각 극지 소양을 위한 과학 교육 프로그램과 인문 사회학적 쟁점 교육 프로그램을 실시했고, 나머지 한 집단은 극지 소양과 관련 없는 일반 과학 교육을 적용하여 대조군이 되었다. 프로그램을 적용하기 전후에 세 집단의 학생들은 모두 동일하게 극지 소양 검사와 극지에 대한 연상 단어와 장면을 진술하는 설문에 응답했다. 검사 결과는 비모수검정 방법인 Wilcoxon의 대응쌍 부호순위로 나타내어 프로그램 적용 전후의 향상도를 비교했다. 연구 결과 인지적 측면에서 실험군과 대조군 모두 지식 측면에서 프로그램 적용 후 향상이 나타났으나 실험군이 대조군 보다 향상의 정도가 더 컸으며, 명시적으로 다룬 내용이나 소재에서 특히 분명한 차이를 나타냈다. 정의적 측면에서 프로그램 전후의 차이는 그다지 큰 차이를 나타내지 않았지만, 인문 사회학적 쟁점을 다루었던 집단은 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 극지 심상의 변화는 실험 집단인 두 집단이 대조 집단에 비해 단조로운 이미지에서 좀 더 다양한 이미지로 분산되는 경향이 보였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 극지 소양 원리 과학 교육 프로그램의 효과를 높이기 위해 유의할 점, 과학적 사고를 함양하고 지구계 교육에 도움이 되는 소재로 활용할 필요성, 극지에 대한 태도를 향상하기 위한 방안, 기후 위기 대응을 준비하는 학교 교육 과정과의 연계 등의 시사점을 제안했다.

실데이터 기반 능동 소나 신호 합성 방법론 (Real data-based active sonar signal synthesis method)

  • 김윤수;김주호;석종원;홍정표
    • 한국음향학회지
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    • 제43권1호
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    • pp.9-18
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    • 2024
  • 최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.

생육모의 연구에 의한 한반도에서의 기후변화에 따른 벼 생산성 및 적응기술 평가 (Impacts of Climate Change on Rice Production and Adaptation Method in Korea as Evaluated by Simulation Study)

  • 이충근;김준환;손지영;양운호;윤영환;최경진;김광수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.207-221
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    • 2012
  • 본 연구에서는 작물모형을 이용하여 기후변화에 따른 우리나라의 벼 생산성 변화를 분석하고, 기후변화 주요 변동요인인 온도 및 $CO_2$ 농도와 적응수단인 재배시기가 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 작물모형은 영화수 및 임실율 모델을 모델을 도입하고, 종실중 및 등숙율 모듈을 추가하여 벼 수량결정 방법을 개선한 'ORYZA2000'을 사용하였으며, 모델의 입력자료인 품종특성 모수는 벼 생태형별로 종생종인 오대벼, 중생종인 화성벼, 중만생종인 일품벼의 품종특성 모수를 사용하였으나 발육속도 품종특성 모수는 수정하여 사용하였다. 생육모의 지역은 기상청 소속 기상대와 관측소가 소재하는 지역 중에 30년 이상 기상관측자료를 보유하고 있는 56개 지역을 북부, 중부, 남부의 3개 기후지대로 구분하여 분석하였으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정여부는 최적파종기를 기준으로 설정하였는데, 출수 후 40일간의 평균온도가 22.5가 되는 파종기를 지역별 최적파종기로 설정하였다. 기상자료는 1981~2010년을 기준년도로 하여 기상연구소에서 제작한 2011~2100년 기간의 3개 평년(2011~2040, 2041~2070, 2071~2100)의 A1B 기후시나리오에 근거하여 일별 기후자료로 작성하였으며, 생육모의 조건은 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도 및 $CO_2$ 농도만 변화를 주거나 기후변화에 따라 온도, $CO_2$ 농도 및 재배시기 등 다양한 변화를 주었다. 생육모의 결과 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도만 변화를 주었을 경우 $1^{\circ}C$ 온도 상승에 따라 벼 수량은 6.7~10.6%까지 감소하였으며, $CO_2$ 농도만 변화를 주었을 때는 100ppm $CO_2$ 농도 증가에 따라 1.0~2.7% 증가하였다. 벼 생산성은 벼 생태형 및 기후지대별로 다소 차이가 있었다. 재배시기를 고정하였을 때 기후변화에 따른 벼 수량의 증감율은 조생종에서 -0.3~-23.4, 중생종에서 -1.9~-27.3, 중만생종에서 -1.7~-28.6%이었으며, 재배시기를 조정하였을 때는 조생종에서 3.3~-0.2, 중생종에서 1.8~-5.9, 중만생종에서 2.3~-7.4%로 조중생종에 비해 중만생종의 수량 감소율이 컸으며, 재배시기 조정여부에 따른 벼 생산성 변화의 차이가 컸다. 기상환경 및 재배 요인 중 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 대한 기여도는 기후온난화가 59.8%로 가장 크며, 재배시기 11.8, $CO_2$ 비료효과 9.7, 벼 생태형 1.7%의 순이었다. 온도와 재배시기의 상호작용 효과는 1.5%이었으며, 그 외 모든 상호작용 효과는 1% 이내로 생산성 변화에 거의 영향을 주지 못하였다. 수량관련 생육형질 중 기후변화에 따른 벼 생산성에 대한 기여도는 재배시기가 고정되었을 경우 영화수가 13.5~45.8%, 등숙율이 53.1~86.2%였으며, 재배시기를 변경할 경우 영화수는 46.2~78.3%, 등숙율은 21.6~53.4%로 재배시기 여부에 따른 수량관련 생육형질의 기여도에 큰 차이를 보였으며, 벼 생태형간에도 다소 차이가 있었다. 그러나 임실율은 벼 수량에 거의 영향을 주지 못했다.

텍스트 마이닝을 활용한 신문사에 따른 내용 및 논조 차이점 분석 (A Study on Differences of Contents and Tones of Arguments among Newspapers Using Text Mining Analysis)

  • 감미아;송민
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.53-77
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    • 2012
  • 본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.