북한의 변화와 동향 파악에 대한 연구는 북한관련 정책에 대한 방향을 결정하고 북한의 행위를 예측하여 사전에 대응 할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 현재까지 북한 동향에 대한 연구는 전문가를 중심으로 과거 사례를 서술적으로 분석하여, 향후에 북한의 동향을 분석하고 대응하여 왔다. 이런 전문가 서술 중심의 북한 변화 및 동향 연구에서 비정형데이터를 이용한 텍스트마이닝 분석이 더해지면 보다 과학적인 북한 동향 분석이 가능할 것이다. 특히 북한의 동향 파악과 북한의 대남 관련 행위와 연관된 연구는 통일 및 국방 분야에서 매우 유용하며 필요한 분야이다. 본 연구에서는 북한의 신문 기사 내용을 활용한 텍스트마이닝 방법으로 북한과 관련한 핵심 단어를 구축하였다. 그리고 본 연구는 김정은 집권 이후 최근의 남북관계의 극적인 관계와 변화들을 기반으로 세 개의 기간을 나누고 이 기간 내에 국내 언론에 나타난 북한과 관련성이 높은 단어들을 시계열적으로 분석한 연구이다. 북한과 관련한 주요 단어들을 세 개의 기간별로 분류하고 당시에 북한의 태도와 동향에 따라 해당 단어와 주제들의 관련성이 어떻게 변화하였는지를 파악하였다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용한 연구가 남북관계 및 북한의 동향을 이해하고 분석하는 방법론으로서 얼마나 유용한 것이지를 파악하는 것이었다. 앞으로 북한의 동향 분석에 대한 연구는 물론 대북관계 및 정책에 대한 방향을 결정하고, 북한의 행위를 사전에 예측하여 대응 할 수 있는 북한 리스크 측정 모델 구축을 위한 연구로 진행 될 것이다.
전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.
본 연구 결과, 식품군별 대표식품과 1인 1회 분량이 설정되었으며 생애주기별, 성별 1일 에너지필요추정량에 따른 식품군별 섭취횟수를 계산하여 제시한 권장식사패턴 및 이를 활용한 권장식사구성안 12종이 제시되었다. 지속적으로 증가하고 있는 유지·당류 섭취량의 감소를 위한 인지를 높이기 위해 1인 1회분량과 식품구성자전거에 유지·당류 식품군을 포함하였다. 자료 분석과 일반인 및 전문가 대상 설문조사를 실시하여 2020 KDRIs 기반 생애주기별 영양문제 범주화 및 대국민 메시지에 기반한 사용자 맞춤형 웹기반 영양 콘텐츠 개발 및 홍보를 위한 근거를 마련하였다. 이를 근거로 일반국민과 청소년 대상 카드뉴스 2종, 새로운 2020 식품구성자전거와 권장식사패턴을 홍보하기 위한 카드뉴스 2종과 5개 언어 (한국어, 영어, 일본어, 베트남어, 중국어) 포스터가 제작되었다. 또한 영양교육주제의 우선순위 선정 후 단계별 교육프로그램 설계 후 교육목표에 따른 교수학습안과 교수자료, 평가도구 등이 개발되었다. 이와 같은 자료는 모두 보건복지부와 한국영양학회 누리집을 통해 배포되었으니 다양한 분야에서 다각적인 측면에서 활용되기를 기대한다.
본 연구는 갯기름나물의 개화특성 및 수정능력을 파악하여 육종의 기초자료로 이용하고자 수행되었다. 개화기 관찰 결과, 소화서 내 소화들은 바깥쪽에서부터 중앙쪽 방향으로 5일의 시차를 두고 개화하였다. 단일 소화는 웅예선숙형 특성을 가지며 개화와 더불어 화분은 5일간 유지되었고, 자예는 개화후 8일차 부터 발달하여 13일까지 임성을 유지하였다. 화분은 웅예출현 직후 2일째에 활력이 대폭 증가하였지만 하루만에 급감하였다. 동일화서 내 자가수정능력을 확인한 결과, 일부에서 자식성종자를 결실하였고, DNA 마커에 의해 자가수정 개체임이 확인되었다. 개체내 분지는 주경을 기점으로 영양상태에 따라 최대 4차지경까지 분지되며, 지경 화서 간 평균 8일 동안 자예 활성, 화분 활력시기가 중복되어 다른 가지의 화서간 자가수정이 가능하다고 판단된다. 노지에서 생육 후 12월 말까지 춘화처리 된 개체들을 12월 말에 온실내에서 생식생장을 유도하고 5월에 채종함으로써 개화시기를 약 4개월정도 단축시킬 수 있었다. 채종한 종자는 5~6월에 파종하고 영양생장 후 12월 말까지 춘화처리 후 5월에 채종할 수 있어 기존2년 1세대 육종기간을 1년 1세대로 단축할 수 있었다.
본 연구의 목표는 통합형 국가연구개발 사업에서 정보화사업, 공공조달 등 공공수요 기반의 상용화로 연계되는 복잡한 형태의 사업성과를 측정하고 관리하기 위한 과학적이고 효율적인 성과평가 프레임워크를 제안하는데 있다. 다수의 연구기관이 참여하여 하나의 최종성과물을 이루는 통합형 국가연구개발사업과 사업의 결과물이 수요기반의 실증 및 상용화까지 이루어지는 사업의 경우, 연구개발사업을 구성하는 세부과제의 단기적 산출물을 바탕으로 성과를 평가하는 기존의 평가체계로는 통합적 연구성과물에 대한 중장기적 효과와 실용성을 평가하기에는 한계가 있다. 더욱이 국가연구개발사업의 패러다임이 효율성을 중시하는 임무중심으로 변화함에 따라, 국가연구개발과제의 성과평가도 결과의 효과와 실용성을 중심으로 변화해야 할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 Hourglass 모델을 활용하여 각 국가연구개발과제의 성과가 단순한 단기적 산출을 넘어, 실제 그 효과성 등 실용적 관점에서 완성도를 평가하기 위한 구조적 관점의 성과평가 프레임을 제시한다. 이는 연구개발과제의 구조에 따라 Tool-System-Service-Effect로 이어지는 하향식(Top-down) 및 상향식(Bottom-up) 접근을 연계한 통합적 프레임이라 할 수 있다. 제시된 세부 평가지표와 성과평가 프레임을 실제 국가연구개발사업에 적용함으로써 지표의 타당성과 제안된 성과평가 프레임의 효용성을 검증하였으며, 이러한 결과는 향후 효율성을 강조하는 국가연구개발사업의 성과평가 체계에 대한 학술적, 정책적, 산업적 시사점을 제시할 것으로 기대된다.
상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH3 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.
만경강유역을 하나의 연장선상에 놓고 연구한 결과, 그 공간상에서 역사와 더불어 형성발달해온 시공연속체를 확인할 수 있었다. 만경강상류에서 하류 하구연안에 이르는 면장공간상에서의 개간과정은 여말에서 부터 시작되어 오늘에 이른 것으로 볼 수 있다. [기원지-지향지] 지향가설에서 본 개간과정에서 개간의 기원지는 만경강상류 산간계곡의 지류곡지 개간을 효시로 하여 기원지가 이루어지고, 조선조 중기까지는 수방대책의 발달과 더불어 하천 중류까지 진출하고, 하천 본류에 대한 하류지역의 계간은 하천의 규모와 유수량의 증가로 인한 하안의 홍수와 범람을 극복할 수 있는 인공제방을 축조할 수 있는 기술수준에 이른 1920년대에 들어서야 본격화되고, 그후 연이어 하구연안의 간석지 개간도 시행되어 개간의 개척첨단이 이들 지향지인 해안간석지일대에 형성되는 것을 볼 수 있다. 시간의 흐름과 더불어 각 시기마다 공간의 변화도 수반되어 시공연속체가 발달하는 것을 볼 수 있다. 취락의 경우 개간과정에 따라 산간계곡 산록일대에서는 주변입지적 집촌, 하천중류와 하류에서는 중앙입지적 집촌, 하천하구 간석지에서는 중앙입지적 열촌형태가 우세하게 나타났다.
본 연구의 목적은 ISO14001 인증 취득 현황조사를 통해 강원지역 중소기업의 환경경영 실태와 과제를 파악하고 환경경영의 활성화를 위한 방안을 모색하는 것이다. 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 2003년 4월 현재 우리나라의 ISO14001 인증획득 업체수는 1,215개 업체인데 비해 강원지역 중소기업의 ISO14001 인증획득 업체는 광역지방자치단체 중 최하위 수준인 26개 업체에 불과하였다. 둘째, 인증 미획득 기업들이 인증을 받지 않으려는 이유로 '인증 획득 및 유지에 소요되는 비용이 효익보다 크다'는 점을 제시하였다. 셋째, ISO14001 인증을 획득한 기업이나 ISO14001 인증 미획득 기업이나 인증을 획득한(하려는) 가장 큰 이유는 '기업의 이미지 향상'이었으며, 인증 획득기업이 환경경영시스템 도입 후 얻은 효과도 '기업의 이미지 향상'으로 나타났다. 넷째, ISO14001 인증을 획득한 기업들은 환경경영시스템을 도입할 때 문제점으로 '문서작성 및 비용에 관한 부담'과 '인력 부족'에 관한 응답이 많았다. 위와 같은 연구의 주요 결과를 바탕으로 강원지역 중소기업의 환경경영 활성화를 위한 과제와 방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, ISO14001 인증 미획득 기업 대부분이 ISO14001에 대한 인지도가 낮아 이에 대한 지속적이고 적극적인 홍보와 교육 및 연수제도가 필요하다는 점이다. 둘째, 환경경영 관련 인력이 부족함으로 전문 인력의 양성을 위한 교육프로그램의 실시, 보조금 지급의 확대, 전담부서 및 상담창구의 개설, 관련 정보의 데이터 베이스화나 소프트웨어의 개발이 필요하다. 셋째, 저렴한 비용과 간단한 절차를 통해 인증을 받을 수 있는 중소기업용 공적 인증제도의 신설, 혹은 단체인증제도, 공단 인증제도 등을 적극 고려할 필요가 있다.
KoFlux의 표준화된 에디 공분산 플럭스 자료 처리과정이 갱신되는 과정에서 그 처리 방법에 따른 결과도 조금씩 달라져 왔다. 대부분의 자료 사용자들은 자료 처리 결과의 차이와 이러한 차이가 자신들의 분석결과에 미칠 수 있는 영향에 대해 명확히 인지하지 못하고 자료를 사용하고 있는 실정이다. 본 총설에서는 KoFlux 데이터베이스를 사용하는 연구자들에게 자료처리 과정을 투명하게 정리하여 자료에 대한 신뢰성과 활용성을 확보하기 위해, 과거의 자료 처리 방법이 어떻게 변화되고 개선되었는지를 평탄하고 균질한 해남 논 관측지(HPK)와 복잡하고 비균질한 광릉 활엽수림 관측지(GDK) 자료를 처리하고 그 차이를 확인하여 문서화하였다. 관측 대상지와 관측 장비의 다양화로 인해, 기존에 무시되거나 간소화 되었던 자료 처리 과정(예, 주파수 반응 보정, 정상성 검정 등)을 다시 적용하였고, 메탄 플럭스 결측 메우기와 이산화탄소 플럭스 보정 및 배분 방법을 새롭게 개선하였다. 본 연구결과로부터 에디 공분산 플럭스 관측 자료의 품질에 주파수 반응 보정(HPK: 연적산값의 11~18%의 편향 발생, GDK: 6~10%)과 정상성 점검(HPK: 연적산값의 4~19%의 편향 발생, GDK: 9~23%)이 매우 중요하고, 결측 메우기 및 배분 과정에 있어서 우선적으로 결측을 최소화하는 것이 최선이며, 대상 플럭스의 변동을 설명할 수 있는 적절한 조절 인자의 선택이 처리방법의 선택보다 중요함을 확인 하였다. 장기 KoFlux 관측 자료의 정확성, 투명성 및 연속성 확보를 위해 위의 결과를 반영하는 자료 처리 기술 개발과 문서화를 지속적으로 추진해 나갈 것이다.
교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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