• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권1호
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• pp.216-241
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• 2019

현재까지 알려진 비무장지대(Demilitarized Zone : DMZ) 내의 문화재는 14종 35개소이지만 앞으로 더 증가될 것으로 보인다. 그중에서도 지하에 묻혀있는 철원도성(鐵原都城)과 김화 병자호란 전골총(戰骨塚)은 남과 북이 공동조사를 실시하여 그 실체를 밝히는 것이 보존방향의 첫걸음일 것이다. 특히 철원도성의 공동조사는 남북이 오랫동안 동일한 역사와 문화전통을 지녀온 같은 민족임을 일깨워줄 뿐만 아니라 비무장지대를 평화의 무대로 전환시키는 상징적 의미를 부여할 것이다. 김화의 전골총도 청(淸)의 침입에 대항하여 싸운 평안도 근왕군(謹王軍)의 전몰자 집단무덤인 만큼 남북의 공동조사를 통하여 그 위치와 규모 등을 확인하여 국가지정문화재로 관리해야 할 것이다. 또한 비무장지대는 이데올로기의 대립으로 인한 국제적 전쟁인 한국전쟁의 유산이라는 점에서 세계문화유산으로의 요건을 갖추고 있을 뿐만 아니라 100여종의 멸종위기종 및 천연기념물 외에도 6,000여종의 온대림을 갖고 있어 세계자연유산의 자격도 갖추고 있으므로 비무장지대를 유네스코 세계문화유산과 세계자연유산의 자격을 동시에 갖추고 있는 세계복합문화유산으로 등재할 수 있을 것이다. 그 외에도 비무장지대는 한국전 당시의 수많은 고지, 땅굴, 진지 등이 그대로 남아있을 뿐만 아니라 휴전협정으로 생긴 감시초소(GP), 군사분계선, 남북한 한계선 철조망, 판문점 등이 남아있어 그 일부구간과 전쟁시설을 선별하여 근대 문화재로 등록하는 것이 바람직할 것이다. 끝으로 도라산의 봉수지는 복원하여 남과 북이 평양-개성-도라산-서울을 잇는 전통시대의 통신시설을 필요시 재연하여 남북간의 원활한 소통을 상징적으로 보여주는 계기로 삼을 수 있을 것이다. 앞으로 다가올 종전으로 인한 비무장지대의 난개발에 대비하기 위하여 정부 및 문화재 전문가들은 비무장지대의 문화재 파악과 보전에 힘써야 할 것이며 무분별한 조사나 지뢰제거 등의 문제도 일관성 있게 통제를 해야 할 것이다.

• 한국기후변화학회지
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• 제4권1호
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• pp.51-61
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• 2013

우리나라는 폐기물의 에너지화를 통해 기후변화와 에너지 부족 문제를 극복하려고 하고 있으며, 폐기물을 에너지화하려는 지속적인 노력에 따라 폐기물 소각처리가 점차 확대되고 있다. 이에 따른 폐기물 소각에서의 온실가스 배출량은 점차 증가할 전망이다. 따라서, 본 연구에서는 열 회수를 통해 열과 전력을 생산하는 생활폐기물 소각장을 대상시설로 선정하였다. 대상시설로 선정된 폐기물 소각발전시설에서 배출되는 온실가스 배출량을 산정하기 위한 방법을 모색하고, 온실가스 배출량 및 배출계수를 산정하였다. 대상시설에서의 $CO_2$ 배출농도는 평균 6.99%로 나타났으며, 이를 온실가스 배출량으로 산정한 결과, 총 배출량은 $254.60ton\;CO_2/day$로 나타났다. 바이오매스 소각에 의해 배출된 온실가스를 제외한 순 배출량은 $110.59ton\;CO_2/day$로 나타났다. 또한, 온실가스 배출량을 소각시설에서 생산된 열과 전력으로 구분하여 배출량을 산정한 후, 각각의 생산단위 당 온실가스 배출량으로 온실가스 배출계수를 산정하였다. 산정된 열 배출계수는 $0.047ton\;CO_2/GJ$, 전력 배출계수는 $0.652ton\;CO_2/MWh$로 나타났다. 산정된 전력 배출계수는 화석연료를 사용하는 화력발전소의 전력배출계수인 $0.783ton\;CO_2/MWh$보다 약 17% 낮은 것으로 나타났다. 본 연구에서 산정된 온실가스 배출량 및 배출계수에 중요한 영향을 미치는 요인으로는 폐기물 성상과 화석탄소함량으로 평가된다.

• 생명과학회지
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• 제28권11호
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• pp.1347-1353
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• 2018

본 연구는 한국전통약용식물(구기자, 오미자 잎)의 발효물로부터 분리한 Bacillus coagulanse NRR1207의 발효 특성을 파악하고 Bacillus coagulans NRR1207의 ${\alpha}$-galactosidase의 활성과 이를 통한 대두박의 비소화성분의 분해를 확인하였다. Bacillus coagulans NRR1207이 생산하는 효소 중 ${\alpha}$-galactosidase, ${\beta}$-galactosidase, ${\alpha}$-glucosidase가 가장 높은 40 nmol 이상의 활성을 나타내었다. Bacillus coagulans NRR1207의 발효 특성은 10% skim milk에서 배양했을 때, pH는 급속히 감소했고 적정 산도는 1.9%까지 증가했고 생균수도 발효 24시간에 8.8 log CFU/ml로 증가했다. 유당은 배양 72시간째 완전히 고갈되었고 유산 생산 능력도 탁월했다. Bacillus coagulans NRR1207을 대두박에 접종 후 배양시간에 따른 생균수의 변화는 배양 시작 시 7.6 log CFU/ml, 배양 16시간에 최고에 도달하여 9.0 log CFU/ml이었고 배양 72시간에 8.3 log CFU/ml로 Bacillus coagulans NRR1207이 왕성하게 잘 성장하였다. 대두박의 비소화성분 분해는 Bacillus coagulans NRR1207 접종 후 발효 24, 48, 72시간이 경과하면서 이 균이 생산한 ${\alpha}$-galactosidase에 의해 비소화성분인 stachyose와 raffinose가 대부분 분해되고 galactose가 생성되었다. 따라서 Bacillus coagulans NRR1207은 대두박의 비소화성분을 분해하는 생균제(Probiotics)로써 이용하여 식품 및 가축 사료 이용성 증대에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.19-41
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• 2019

텍스트 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 최근 비정형 텍스트 데이터를 구조화하는 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. doc2Vec으로 대표되는 기존 문서 임베딩 방법은 문서가 포함한 모든 단어를 사용하여 벡터를 만들기 때문에, 문서 벡터가 핵심 단어뿐 아니라 주변 단어의 영향도 함께 받는다는 한계가 있다. 또한 기존 문서 임베딩 방법은 하나의 문서가 하나의 벡터로 표현되기 때문에, 다양한 주제를 복합적으로 갖는 복합 문서를 정확하게 사상하기 어렵다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 기존의 문서 임베딩이 갖는 이러한 두 가지 한계를 극복하기 위해 다중 벡터 문서 임베딩 방법론을 새롭게 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 전체 단어가 아닌 핵심 단어만 이용하여 문서를 벡터화하고, 문서가 포함하는 다양한 주제를 분해하여 하나의 문서를 여러 벡터의 집합으로 표현한다. KISS에서 수집한 총 3,147개의 논문에 대한 실험을 통해 복합 문서를 단일 벡터로 표현하는 경우의 벡터 왜곡 현상을 확인하였으며, 복합 문서를 의미적으로 분해하여 다중 벡터로 나타내는 제안 방법론에 의해 이러한 왜곡 현상을 보정하고 각 문서를 더욱 정확하게 임베딩할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.347-358
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• 2019

램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.415-431
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• 2019

본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.

• 미생물학회지
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• 제54권4호
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• pp.362-368
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• 2018

메뚜기는 광합성으로 고정된 탄소의 소화에서 중요한 역할을 한다. 장내 미생물 군의 도움으로, 메뚜기는 셀룰로오스 및 헤미셀룰로오스와 같은 잎의 성분을 분해할 수 있다. 본 연구는 한국의 기도에서 수집한 메뚜기 껍질에서 추출한 셀룰로오스 분해 효모 균주를 조사하기 위해 이루어졌다. 효모 균주 중 ON2와 ON17 (두 균주)과 ON6 (한 균주)는 CMC-플레이트 분석에서 셀룰로오스 활성을 보였다. Large subunit rDNA의 D1/D2영역의 서열과 internal transcribed spacer (ITS) 영역의 분석 결과, ON2와 ON17 균주가 Papiliotrema aspenensis CBS $13867^T$와 가장 밀접하게 관련되어 있었고(D1/D2 영역의 서열 유사성은 100% ITS에서 99.4%의 서열 유사성) ON6 균주는 Saitozyma flava와 관련된(D1/D2영역에서 100%, ITS에서 99.0%) 밀접하게 관련이 있었다. 이 세 가지 효모 균주는 모두 셀룰로오스를 분해할 수 있으므로 공생하는 효모들은 탄수화물 분해를 위한 효소를 자체적으로 생산하고 당 단당체를 휘발성 지방산으로 전환시킬 수 있다. Tremellomycetes에 속하는 공생 효모 균주인 ON2, ON17 (Papilioterma 속)과 ON6 (Saitozyma속)은 한국에는 보고되지 않은 균주이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 한국철학논집
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• 제42호
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• pp.133-164
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• 2014

"여씨춘추(呂氏春秋)"는 선진(先秦) 제가(諸家)의 사상을 집대성하고 고래(古來)의 음양(陰陽)과 오행(五行)의 범주(範疇)를 활용하여 천지인(天地人) 삼위일체(三位一體)의 도식을 수립하였다. 이것은 인간을 중심으로 시간과 공간, 하늘과 땅의 사물을 유기적으로 연계시킨 것으로 통일제국을 위한 설계도라고 평가할 수 있다. 구체적으로는 음양과 오행을 결합시켜 우주 만물을 분류하고 도식화하면서 동시에 인사(人事)와 연계시켰다. 내용상으로는 정치, 경제, 사회, 군사, 천문, 지리, 의학, 교육, 역사 등 거의 모든 학문 분야를 포괄하고 있다. 특히 전국기에 유행하였던 "일주서(逸周書)", "하소정(夏小正)", "황제사경(黃帝四經)" 등의 문헌과 추연(鄒衍)을 비롯한 직하학자들의 사상이 반영된 "관자(管子)"에 보이는 月令사상을 종합하였다. 나아가 그것을 구체화 시킨 음양(陰陽) 형덕(刑德)사상, 현실 정치(政治)의 득실(得失)과 연계된 재이설(災異說)을 구체화하고 체계화하였다. 그러나 내용과 형식면에서 고래의 사상과 문헌을 단순히 집록한 것이 아니라 1년 12개월의 방식을 채택하고 정치 사회의 제반 분야로 정령을 확대하였다. 십이기(十二紀)에서는 음양(陰陽)과 오행(五行), 천간(天干)과지지(地支)를 결합시키고, 그 과정에서 야기되는 모순을 해고자 계하(季夏)에 중앙(中央) 토(土)를 배당하고 다른 시절과 마찬가지로 그에 해당하는 정령을 배당함으로써 월령 사상을 완성시켰다. 따라서 "여씨춘추"의 음양 오행론 가운데 일부는 비록 선진 제자서에 산견되는 것이지만 전체를 통일적으로 체계화한 것은 사상사적으로 중대한 의미를 지닌다. 무엇보다도 음양과 오행의 결합에 근거한 월령사상은 양자의 물리적 결합에 머물지 않고, 구체적으로 백성의 측면에서의 농업(農業) 부문과 지도자의 측면에서의 정치(政治)라는 두 측면에서 질적으로 정밀화되었음을 확인할 수 있다. 예컨대 재이설의 근원은 춘추시대에까지 거슬러 올라갈 수 있지만, 정치와 직접적으로 연계된 것은 월령사상과 궤도를 함께한다.