• 한국해양생명과학회지
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• 제1권2호
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• pp.95-108
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• 2016

본 연구는 환경보전해역에 서식하는 대형저서동물의 출현 종수, 개체수 및 군집구조를 파악하는 목적으로, 2009년 춘계(5월)와 하계(8월)에 현장조사를 실시하였다. 연구해역에서 출현한 대형저서동물은 총 195종과 18,685개체(667개체 m^-2)로 나타났으며, 그 중 환형동물의 다모류가 각각 96종과 12,075개체(431개체 m^-2)가 출현하여 전체의 49.2%와 64.6%를 차지하였다. 환경보전해역의 주요 우점종은 다모류의 긴자락송곳갯지렁이(Lumbrineris longifolia, 76±224개체 m^-2), Mediomastus californiensis(42±117개체 m^-2), Tharyx sp.3(26±110개체 m^-2), 연체동물 이매패류의 아기반투명조개(Theora fragilis, 54±78개체 m^-2) 및 절지동물 갑각류의 단각류인 Eriopisella sechellensis(70±146개체 m^-2) 등이었다. 출현 종과 개체수의 자료를 근거로 대형저서동물의 군집구조를 분석한 결과, 크게 3개의 그룹으로 구분되었다. 그룹 1은 모든 조사 시기의 함평만 정점과 8월의 득량만 정점 4, 그룹 2는 모든 조사 시기의 가막만 정점 4와 5로 구성되었다. 마지막으로 그룹 3은 그룹 1과 2를 제외한 모든 정점들이 포함되었다. 연구해역에서는 공통적으로 긴자락송곳갯지렁이와 아기반투명조개가 우점한 가운데, 그룹 1에서는 오뚜기갯지렁이(Sternaspis scutata)와 짧은다리안경옆새우(Ampelisca cyclops iyoensis) 등이, 그룹 2에서는 등가시버들갯지렁이(Capitella capitata)가 전반적으로 높은 밀도를 나타내었다. 또한 그룹 3에서는 Heteromastus filiformis, Tharyx sp.3 및 Sinocorophium sinensis가 우점하였다. 본 연구해역에서 대형저서동물의 군집구조는 공간적으로 폐쇄된 형태의 내만과 열린 형태의 만입구의 정점군으로, 세부 정점별로는 함평만의 정상해역 정점군, 득량만의 일부 오염심화 정점군 및 가막만의 오염심화 정점군으로 구분됨을 알 수 있었다. 따라서 환경보전해역에 서식하는 대형저서동물의 군집은 만의 형태와 오염심화의 정도에 따라 구조를 달리하는 것으로 파악할 수 있었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권2호
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• pp.151-162
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• 2023

금당천의 어류군집 특징과 멸종위기종 한강납줄개(Rhodeus pseudosericeus)의 서식양상을 파악하기 위해 2021년 3월부터 10월까지 조사를 실시하였다. 조사기간 동안 7개 지점에서 5과 25종 1,698개체의 어류가 채집되었다. 우점종은 피라미(Zacco platypus, 상대풍부도 46.5%), 아우점종은 긴몰개(Squalidus gracilis majimae, 16.7%) 였으며, 그 외 버들치(Rhynchocypris oxycephalus, 12.0%), 참갈겨니(Z. koreanus, 5.7%), 돌고기(Pungtungia herzi, 3.2%), 한강납줄개(2.0%), 떡납줄갱이(R. notatus, 1.9%), 납지리(Acheilognathus rhombeus, 1.8%) 등의 순으로 우세하였다. 출현종중 한국고유종은 돌마자(Microphysogobio yaluensis), 한강납줄개, 각시붕어(R. uyekii), 참중고기(Sarcocheilichthys variegatus wakiyae), 긴몰개, 참갈겨니, 점줄종개(Cobitis nalbanti), 참종개(Iksookimia koreensis), 얼록동사리(Odontobutis interrupta) 9종(고유화율 36.0%)이었고, 외래종은 생태계교란 생물로 지정된 배스(Micropterus salmoides) 1종이 하류부에서 채집되었다. 법정보호종으로 환경부지정 멸종위기 야생생물 II급인 한강납줄개의 서식양상을 조사한 결과, 서식범위는 금당천 중류부(RP-1~RP-4) 약 6~7km 구간이며, 주로 수심 0.3~1.0m의 유속이 느리고 수생식물이 많은 소의 수변부에 서식하고 있었다. 어류군집 분석 결과, 전체적으로 우점도와 균등도가 낮고 다양도와 풍부도는 높게 나타났으며, 군집구조는 크게 상류와 중하류로 구분되었다. 하천 건강성은 좋음(3지점)과 보통(3지점), 나쁨(1지점)으로 평가되었고, 수질은 상류와 하류 모두 좋음으로 평가되었다. 선행연구와 비교한 결과, 종수는 큰 차이를 보이지 않았으며, 과거에는 출현하였으나 본 조사에서 출현하지 않은 종은 13종이었고, 반면 본 조사에서 처음으로 출현한 종은 6종이었다. 교란요인은 하천공사와 많은 보, 외래어종 배스의 서식 등이 확인되었다. 금당천은 멸종위기종 한강납줄개를 비롯한 납자루아과(Acheilognathinae) 어류가 많이 서식하여 보존가치가 높은 지역이기 때문에, 지속적인 관심과 체계적인 보존방안이 요구된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권1호
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• pp.55-66
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• 2024

벽계천의 어류군집 특성 및 멸종위기 4종의 서식 양상을 밝히기 위해 2020년 4월부터 9월까지 조사를 실시하였다. 조사기간 동안 7개 지점을 선정하여 조사한 결과, 채집된 어류는 9과 31종 3,415개체였다. 출현종 중 우점종은 참갈겨니(Zacco koreanus, 31.2%), 아우점종은 피라미(Z. platypus, 15.0%), 다음으로 돌고기(Pungtungia herzi, 11.7%), 줄납자루(Acheilognathus yamatsutae, 5.4%), 납자루(A. lanceolata intermedia, 4.8%), 밀어(Rhinogobius brunneus, 4.4%), 가는돌고기(Pseudopungtungia tenuicorpa, 4.3%) 등의 순으로 우세하였다. 출현종 중 한국고유종은 19종(고유화율 61.3%)이었고, 기후변화민감종(냉수성 어종)은 금강모치(Rhynchocypris kumgangensis)와 둑중개(Cottus koreanus) 2종이 확인되었다. 법정보호종은 환경부지정 멸종위기 야생생물 II급인 묵납자루(A. signifer)와 가는돌고기, 한강납줄개(Rhodeus pseudosericeus), 둑중개 4종이 출현하였으며, 주로 묵납자루와 가는돌고기는 중·하류에, 한강납줄개는 중류에, 둑중개는 최상류에 서식하고 있었다. 이중 가는돌고기는 출현개체수가 가장 많았고, 전장빈도분포도로 연령을 추정한 결과, 7월기준 전장 24~35mm는 당년생, 54~75mm는 1년생, 82~97mm는 2년생, 104~109mm는 3년생 이상으로 추정되었다. 군집분석 중 우점도는 상류에서 높고 하류로 갈수록 낮아지는 경향을 보이나 다양도와 균등도, 풍부도는 상류에서 낮고 하류로 갈수록 높아지는 경향을 보였다. 하천건강성(FAI)은 매우 좋음 5개 지점, 좋음 2개 지점으로 나타나 양호하였다. 벽계천은 비교적 서식지가 잘 보존되고 있었으나 멸종위기종이 많이 서식하는 중·하류부 일부는 하천공사가 진행되면서 서식지가 교란되고 있어 보존대책이 요구되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.437-449
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• 2024

딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.17-35
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• 2015

시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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• 제7권1호
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• pp.31-39
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• 2004

목 적: 급성 비특이성 장간막 림프절염(acute nonspecific mesenteric lymphadenitis, ANML)은 타 질환이 적절히 배제되었을 때 임상적 추정으로 진단하는 경우가 많아 그 실체에 대하여는 잘 알려져 있지 않다. 특히 급성 충수 돌기염(acute appendicitis, APPE)과의 감별에 혼란을 주어 복막염 등으로 이행되는 경우가 드물지 않다. ANML의 임상 소견을 보고하고, 특히 APPE와의 감별시 도움을 줄 수 있는 접근 방식을 연구하고자 한다. 방 법: 2000년 11월부터 2001년 5월까지 대구시 한영한마음연합소아과의원으로 급성 복통을 주소로 내원하여 ANML로 진단된 26명(남녀비 13:13)을, APPE 환자는 같은 기간 대구가톨릭대학병원을 방문하여 수술받은 21명(남녀비 12:9)을 대상으로 하였다. ANML 환자들은 복부 초음파 검사상 10 mm 이상, 5개 이상의 장간막 림프절이 관찰되면서 회장, 대장의 장벽 비후 소견이 5 mm를 넘지 않고 염증성 충수돌기가 관찰되지 않으며, 말초 혈액 검사, 소변 검사, 대변 검사상 타 질환을 의심할 소견이 없는 등을 진단기준으로 설정하였다. 결 과: 1) ANML군의 진단 당시 연령은 1~11세, $5.2{\pm}2.3$세였다. 2) ANML군의 복통 양상은 21례(80%)에서 야간 복통이 있었고, 위치는 배꼽 주위부 20례(76%), 우하복부 3례(11%), 하복부 3례(11%)였다. 2례(7%)에서 복부 강직이 있었고, 반발 압통은 전례에서 없었다. APPE군에서는 전례에서 야간 복통이 있었고, 17례(80%)에서 복부 강직이, 16례(76%)에서 반발 압통이 관찰되어 ANML군과 각각 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 3) ANML군에서 복통의 회복까지 걸린 시간은 2~4일, $2.5{\pm}0.5$일이었다. 4) ANML군 10례(38%)에서 구토를 보였고 1~3회/일, $1.5{\pm}0.7$회/일이었다. 설사는 17례(65%)에서 있었고 1~4회/일, $1.6{\pm}0.8$회였다. APPE군 19례(90%)에서 구토가 있었으며 1~10회/일, $4.5{\pm}2.9$회로 ANML군과 유의한 차이를 보였다(p<0.05). APPE군의 설사는 6례(28%)에서 있었으며 1~5회/일, $2.1{\pm}1.6$회이었다. 5) ANML군에서 열은 19례(73%)에서 있었고, 말초혈액 백혈구 수는 $5,900{\sim}12,300/mm^3$이었으며 평균 $8,403{\pm}1,737/mm^3$이었다. APPE군에서는 열은 16례(76%)에서 관찰되었으며 백혈구 수는 $5,400{\sim}20,800/mm^3$으로 평균 $15,471{\pm}3,749/mm^3$이었으며 ANML군과는 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 6) 판별분석을 이용하여 하루 구토의 강도와 백혈구 수를 독립변수로 하였을 때 ANML과 APPE는 95.7% 수준으로 분류되었다. 결 론: ANML과 APPE의 감별 시 복부강직, 반동압통 등 급성복증의 소견이 의심될 때 뿐만 아니라, 복통이 3일을 초과하여 지속되거나, 하루 구토가 3회를 초과하는 경우, 말초혈액검사상 백혈구 수가 $13,500/mm^3$ 이상을 보일 때에도 반드시 복부초음파 검사를 이용하여 APPE를 확인하여야 한다.

• 한국환경농학회지
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• 제22권4호
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• pp.278-283
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• 2003

본 연구는 고수부지에 조성한 여과습지의 초기운영단계 질소제거율을 분석하였다. 조사기간 처리수의 평균수온은 $17.1^{\circ}C$이었고, 평균 pH는 7.1이었으며, 갈대의 평균 N흡수량은 $69.31\;N\;mg/m^2/day$였다. 유입수와 유출수의 평균 $NO_3-N$ 농도는 각각 3.46, 2.23 mg/L이었으며, 여과습지의 $NO_3-N$ 평균제거율은 $195.58\;mg/m^2/day$였다. 유입수와 유출수의 평균 $NH_3-N$ 농도는 각각 0.92, 0.58 mg/L이었으며, $NH_3-N$ 평균 제거율은 $53.65\;mg/m^2/day$를 보였다. 유입수와 유출수의 평균 T-N 농도는 각각 10.24, 6.32 mg/L 였으며, T-N 평균제거율은 $628.44\;mg/m^2/day$를 보였으며, 제거량 기준으로 T-N 평균제거율은 약 39%를 나타냈다. 시스템이 초기 운영단계인 점을 고려하면 T-N제거 수준은 비교적 양호한 편이다. 여과습지의 $7{\sim}10$월의 수온이 암모니아화, 질산화, 탈질화에 비교적 적합한 온도를 유지하였고, 매질사이의 공극에 입자성 유기태 질소가 고정되고, 매질표면에 형성된 미생물막에 유기태 질소가 흡착되어 분해되고, 유입수가 원활히 시스템을 흐른 것이 질소제거의 주요 원인으로 사료된다. $2{\sim}3$년 후 갈대가 정상적으로 성장하여 뿌리와 근권이 발달하고, 갈대의 잔재물로부터 유기쇄설물이 형성되어 탈질화에 필요한 탄소공급원이 제공되면, 시스템의 질소 처리율이 높아질 것으로 생각된다. 실험결과 고수부지를 활용한 수질정화 여과습지는 오염하천수에 함유된 질소를 줄일 수 있는 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.PL특성은 상온에서도 눈으로 보일 만큼 우수한 발광 특성을 보였으며, 기판 bias전압이 증 가함에 따라 PL peak 위치가 청색으로 편이하는 경향을 보였다. 이러한 발광 세기의 변화 는 $V_s$=0V부터 $V_s$=200V까지는 기판의 bias전압이 증가함에 따라 상대적으로 박막의 표면에 충돌하는 이온에너지의 감소로 인해 a-C:H박막내에 비발광 중심으로 작용하는 dangling bond가 감소하여 발광의 세기가 증가하였으며 $V_s$=300V이상에서는 박막내의 수소 함유량이 증가함에 따라 dangling bond수는 감소하나 발광 중심으로 작용하는 탄소간의 $\pi$결합을 포 함하는 cluster가 줄어들어 PL세기가 감소한 것으로 생각된다.1례, 폐동 맥: 1례)이 4례, 2주 이상의 지속적 흉관배액이 4례, 유미흉이 3례, 출혈에 의한 재수술이 3례, 기타 급성 신 부전, 종격동염, 횡경막신경 마비가 각각 2례씩 있었으며, 중복치환술을 받은 환자들과 전통적 술식으로 수 술받은 환자에서 술후 합병증의 차이는 없었다. 65명의 환자를 평균 54$\pm$49개월(0~177개월)간 추적관찰하였 으며, 수술 초기에 사망한 환자는 13명으로 20.0%(13/65)의 수술사망율을 보였으며 3명의 환자가 추적기간중 사망하여 24.6%(16/65)의 전체사망율을 보였다. 중복치환술을 받은 환자의 수술사망율은 33.3%(4/12)였다. 술 후 1년, 5년, 10년 누적생존율은 각각 75.0$\pm$5.6%, 75.0$\pm$5.6%, 69.2$\pm$7.6%였다. 가장 흔한 사망원인으로는 술 후 저심박출증후군으로 8례였으며 삼첨판막 폐쇄부전이 심해져 심부전으로 사망한 경우도 5례로 사망의 중 요 원인이었다. 결론 저자들은 본 연구를

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.137-152
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• 2012

인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.