• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 현장농수산연구지
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• 제22권1호
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• pp.65-77
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• 2020

시중에서 많이 판매되는 국화차의 대명사인 감국(Dendranthema indicum (L.) DesMoul.)을 산업화하기 위해, 2018년 가을에 자생지에서 감국(Dendranthema indicum (L.) DesMoul.) 종자를 채취하여 냉장 보관 후 종자를 발아시켰다. 어린 묘종은 2, 3, 4월에 노지에 시기별, 간격별에 따른 꽃의 수확량과 잎, 줄기의 성장에 미치는 영향을 살펴보기 위한 실험을 하였다. 감국(Dendranthema indicum (L.) DesMoul.) 꽃을 채취한 후 잎, 줄기를 채취하여 성분을 분석한 결과는 아래와 같다. 1. 국화 묘종을 정식시기별로 심었을 때 꽃은 4월에 정식한 처리구에서 17.1개로 가장 많았다. 꽃의 지름은 2.9cm, 꽃수는 16개, 생체중은 6.5~6.6g, 건체중은 1.1~1.2g이었다. 잎은 3, 4월에 심은 처리구에서 46~47개, 엽장은 5.2~5.3cm, 옆폭은 3.5~3.6cm이었다. 2. 국화 묘종을 정식거리별로 심었을 때 꽃수는 20×20cm 간격으로 심었을 때 16.2개로 가장 작았고, 30~50cm 간격에서는 16.8~17.1개 이었다. 꽃 지름은 2.7~2.8cm, 꽃잎수는 8개, 꽃잎 길이는 0.8cm, 꽃 한 개의 생체중은 6.5~6.6g이었다. 잎수는 30×30cm, 40×40cm에서 47개로 가장 많았고, 엽장은 50×50cm처리구에서는 가장 긴 6.2cm로 나타났지만 그 외 처리구에서는 5.2cm이었다. 3. 국화 잎+줄기의 추출수율은 7.93%였고, 추출 용매색은 50, 60%는 연녹색, 70, 80, 90, 100%는 녹색으로 나타났다. 감국 꽃은 추출수율이 7.58%, 추출 용매색은 50, 60, 70%에서는 연노란색, 80, 90%에서는 노란색, 100%에서는 진노란색이었다. 4. 국화 꽃에 함유된 성분은 gallic acid, 4-hydroxy benzoic acid, methyl gallate, 4-hydroxy-3-methoxy benzoic, caffeic acid, salicylic acid, p-coumaric acid, sinapic acid, naringin, 4-melthoxyben, flavone 등 11가지 성분을 확인하였다. 함량은 29.200~36.900ppm이었다. 5. 국화 잎+줄기에 함유된 성분은 salicylic acid가 6,129.526ppm으로 나타났고, 다음으로 4-methoxyben 1,966.714ppm이었다. 함유량이 10ppm 이하로 나타난 것은 methyl gallate 8.197ppm, 4-hydroxy-3-methoxy benzoic 6.994ppm, caffeic acid 5.566 ppm, flavone 4.522ppm, p-coumaric acid 3.787 ppm, gallic acid 1.893ppm이었다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제42권2호
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• pp.127-136
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• 2022

본 연구는 기계학습을 기반으로 제작한 수량예측모델을 통해 이상기상에 따른 사일리지용 옥수수(WCM)의 피해량 산정 및 전자지도를 작성할 목적으로 수행하였다. WCM 데이터는 수입적응성 시험보고서(n = 1,219), 국립축산과학원 시험연구보고서(n = 1,294), 한국축산학회지(n = 8), 한국초지조사료학회지(n = 707) 및 학위논문(n = 4)에서 총 3,232점을 수집하였으며 기상 데이터는 기상청의 기상자료개방포털에서 수집하였다. 본 연구에서 이상기상에 따른 WCM의 피해량은 WMO 방식을 준용하여 산정하였다. 정상기상에서 DMY 예측값은 13,845~19,347 kg/ha 범위로 나타났으며 피해량은 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 각각 -305~310, -54~89 및 -610~813 kg/ha 범위로 나타났다. 최대 피해량은 이상풍속에서 813 kg/ha로 나타났다. WMO 방식을 통해 산정한 WCM의 피해량은 QGIS를 이용하여 전자지도로 제시하였다. 이상기상에 따른 WCM의 피해량 산정시 데이터가 없어 공백인 지역이 존재하여 이를 보완하기 위해 종관기상대보다 많은 지점의 데이터를 제공하고 있는 방재기상대를 이용하면 보다 세밀한 피해량을 산정할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1463-1478
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• 2022

한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1691-1707
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• 2022

한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.273-280
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• 2021

강암(剛菴) 송성용(宋成鏞)(1913~1999)은 전북 김제 출신으로서 20C 마지막 유생(儒生) 서예가이자 시·서·화 삼절작가이다. 그는 평생 보발과 한복을 유지하며 선친 유재(裕齋) 송기면(宋基冕)과 장인 고재(顧齋) 이병은(李炳殷)의 학문과 사상, 서화예술을 구체신용론적(舊體新用論的) 관점으로 접근하여 인격 도야 및 정심(正心)을 유지코자 하는 주체적 철학정신을 견지하였다. 법고(法古)에 대한 충실한 계승이라는 '구체(舊體)'를 근간으로 어려서는 구양순을 중심으로 미불, 동기창을 익혔고, 국전 출품기에는 황정견, 한예, 오희재, 소전체 등을 접목하였다. 이후 1965년(53세)에 전주로 이거, 추사체 등 여러 서체를 자가화하여 무대자득(無待自得)한 강암체(剛菴體)를 이루었고, 기괴적이고 파격적으로 사의화(寫意化) 한 풍죽(風竹)으로 '신용(新用)'을 창출해 내었다. 또한, 서예의 본원적 정신과 자연적 예술미를 재점검하여 정체성을 재확립하고, 이를 바탕으로 부단한 탐신(探新)의 미학을 추구하여 현대서화의 심미를 확장하는데 크게 이바지하였다. 특히 풍죽은 사의(寫意) 정신을 원리로 한 추상성이 강하며, 수양론적으로는 궁리(窮理)와 진성(盡性)을 바탕으로 하여 이소관대(以小觀大)의 고아미(高雅美)를 발현한 화이재도론적(畵以載道論的) 이학미학(理學美學)을 구현함으로써 도예일치(道藝一致)를 이루었다. 전북 서단은 강암(剛菴) 시대에 최고봉을 이루면서 20C 말 한국서예의 중심 서단으로 자리 잡으면서 중흥기를 맞이하게 된다.

• 식물병연구
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• 제28권3호
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• pp.113-121
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• 2022

벼 도열병은 전 세계적으로 발병하여 쌀 수확량을 크게 감소시키는 주요 식물병이다. 벼 도열병은 한국에서도 주기적으로 대발생하여 사회경제적으로 큰 피해를 입힌다. 이를 예방하기 위해서는 병 발생 예찰 시스템이 필요하다. 또한 병 발생에 대한 역학 조사는 식물병 관리를 위한 의사결정을 내릴 때 도움을 줄 수 있다. 현재 도열병 예찰 및 역학 조사는 주로 작물의 생육량, 기상 환경 요인 등 정량적으로 측정 가능한 정형 데이터를 기반으로 수행되고 있다. 정형 데이터와 함께 도열병 발생과 관련한 텍스트 자료들도 많이 축적되고 있다. 그러나 이러한 비정형 데이터를 이용한 역학 조사는 이루어지지 않고 있다. 비정형 데이터를 활용하여 유용한 정보를 추출한다면 도열병을 포함한 앞으로의 식물병 관리에 사용할 수 있을 것이다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 통해 도열병 관련 뉴스 기사를 분석하여 우리나라에서 벼 도열병이 다발생한 연도와 지역을 조사하였고, 해당 지역의 평균 기온, 합계 강수량, 일조시간, 공급된 벼 품종을 분석하였다. 이를 통해 2020년 평년에 비해 낮은 기온과 일조시간 및 높은 강수량이 전국적인 도열병 다발생의 원인에 기여했고, 2021년 전라북도와 경상북도 일부 지역의 다발생은 비슷한 기상학적 요인에 의한 것으로 추측할 수 있었다. 더하여 같은 벼 품종의 연작에 의한 도열병 다발생 가능성과 질소 비료의 시비량이 병 발생에 미치는 영향에 대한 추후 연구가 필요하다. 결론적으로, 쏟아지는 정보의 홍수속에서 관련 기사를 종합적으로 보기 어렵다. 따라서, 텍스트 마이닝을 통해 얻은 결과로 특정 키워드들이 많이 관찰될 때 적극적 방제에 대한 의사결정을 할 수 있는 시스템이 구축될 필요가 있다. 이는 추후 딥러닝 기술과 접목되어 벼 도열병 역학 조사 도구로 사용될 수도 있을 것이다. 텍스트 마이닝을 통해 얻은 유의미한 정보를 기존의 정형 데이터 기반의 모델과 결합한다면 농업현장에서 병발생 예측 또는 방제기술 개선에 필요한 고품질 정보를 제공해줄 수 있을 것이라고 예상한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권1호
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• pp.129-149
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• 2021

본 연구는 대학의 가정 관련 전공 개설 현황과 중등학교 가정과교육과정에 요구되는 변화를 분야별로 살펴보고, 차기 고등학교 교육과정에서 편성할 수 있는 가정교과(군)의 선택과목을 구조화하는 데 목적이 있다. 이를 위해 관련 문헌과 자료를 분석하고, 가정교과 전문가를 대상으로 설문 조사와 FGI를 실시하였으며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정교과는 자연계열의 생활과학 영역뿐만 아니라 사회계열, 교육계열, 공학계열, 예체능계열 등과 연관성이 높았다. 2019학년도 가정교과와 관련된 학과수는 전문대학교 1,405개, 4년제 대학교 961개였으며, 총 입학생수를 기준으로 가정교과 관련 학과 입학생수는 전문대학교는 약 12%, 4년제 대학교는 약 7.3%를 차지하여 고등학교 가정교과(군) 선택과목을 개설할 기반이 충분함을 확인하였다. 둘째, 중등학교 가정과교육과정에서는 분야별로 달라진 식·의·주·가족·소비생활 패턴과 삶의 가치관에 따라 문화, 관계, 자립, 지속가능성 등의 개념을 강조하였으며, 단순 지식적인 측면의 내용은 줄이고, 깊이 있고 고차원적인 사고와 문화를 향유할 수 있는 방식으로 가정교과 내용이 구성되기를 희망하였다. 이러한 요구는 가정교과(군)의 선택과목을 다양화, 전문화하여 구조화함으로써 반영할 수 있을 것이다. 셋째, 고등학교 가정교과(군) 선택과목을 아동·가족, 식생활, 의생활, 주생활, 소비·가정관리, 가정교과 통합분야에서 총 18개의 선택과목명과 과목 개요를 구조화하였다. 본 연구 결과는 차기 가정과교육과정 편성을 위한 기초 자료를 제공하고, 고등학생들에게 가정교과(군)의 과목 선택권을 확대함으로써 고교학점제의 안착에도 기여할 것이다.

• 지질공학
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• 제31권4호
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• pp.647-658
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• 2021

본 연구는 지진발생에 따른 지열수의 수온, 화학성분, 헬륨가스 성분 변화를 알아보기 위하여 포항 신광지역 지열수를 대상으로 2018년 1월부터 2019년 6월까지 추적 관찰하였다. 연구기간 중 지열수 관측정 100 km 이내 규모 2.0 이상 지진은 총 58회이며, 그 중 규모 3.0~3.9의 지진은 2회, 규모 4.0~4.9의 지진은 2회가 발생하였다. 지열수에 미치는 지진의 영향력을 지진규모와 진앙-지열수공 거리를 반영한 q-factor와 earthquake effectiveness(ε)값으로 변환하여 지진영향지수로 사용하였다. 지열수공은 불국사 흑운모화강암지질로 심도 715 m 온천공으로 관측기간 중 수온은 51.8~56.3℃ 범위에서 변동이 확인되었으며, 규모 4.1, 4.6 지진발생 시 뚜렷한 수온 상승(𝜟T 2.6~4.5℃)이 관찰되었고, SO₄, Cl과 같은 특정 이온성분의 변화와 파이퍼도 상에서의 화학적 유형의 미세한 변화가 관찰되었다. 지열수의 헬륨의 변화는 규모 4.1 지진 전후 헬륨가스의 기원별 혼합을 보여주는 ³He/⁴He vs. ⁴He/²⁰Ne 관계도에서 지각 기원의 ⁴He의 값이 83.0%에서 83.2%로 미세하게 증가하였고 맨틀 기원의 ³He은 16.3%에서 16.7%으로 미세한 증가를 보였다. 지열수의 온도변화에 따른 실리카-엔탈피 혼합모델의 석영 및 칼세도니 용해도 곡선을 이용하여 지진으로 인한 열수-냉수 혼합비를 계산한 결과, E1, E2 지진발생 후 열수의 비가 각각 6.9~7.72%, 1.65~4.94% 증가하는 것으로 계산되었다. 지열수의 온도와 헬륨가스가 관측될 정도의 변화를 유발하는 지진은 규모 4.1 이상, 유효 q-factor 값은 30.0 이상으로 확인되었다.

• 기독교교육논총
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• 제69권
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• pp.9-44
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• 2022

이 연구는 가정에서의 신앙교육을 회복하기 위한 목적이다. 현재 한국교회 교육은 위기를 맞고 있다. 첫째, 저출산의 문제로 인한 어린이 교인감소이다. 둘째는 교회를 떠나가는 청소년들로 인감 감소이다. 이로 인하여 만은 교회가 교회학교가 축소되거나 폐쇄되고 있다. 이를 해결하기 위하여 교회학교 중심의 교육에서 가정중심의 신앙교육으로 전환이 필요하다. 신앙교육의 회복은 위기를 맞은 한국교회의 회복과도 연결되어 있기 때문이다. 현재 직면한 교회교육의 위기를 극복하기 위한 대안으로 신앙교육의 본래의 원형로 환원을 해야 한다는 것이다. 즉, 하나님께서 가정에서 부모를 통한 신앙교육을 명령하신 모습으로 돌아가야 한다. 무엇보다 중요한 것은, 가정에서 신앙교육의 부재를 극복하고, 회복하는 것이다. 기독교 가정은 자녀 신앙교육의 일차적 책임을 수행하는 교육의 장이 된다. 하나님은 부모들에게 자녀의 신앙교육의 우선적인 권한과 책임을 부여하셨다. 그러나 사회와 가정의 변화 속에서 가정의 교육적 기능이 다른 교육기관이나 전문교사에게 위탁되었다. 기독교 가정의 부모들은 교육적 권한과 책임을 등한시함으로써 자녀의 신앙교육을 교회학교에 위임하는 경향이 있다. 따라서 이 연구의 목적은 부모는 기독교적인 신앙교육관을 가지고 자녀의 신앙교육 주체가 되어야 한다. 부모는 하나님으로부터 부여받은 신앙교육을 위한 교사로서 권한과 책임 그리고 의무를 갖는다. 부모의 교육적 권한과 책임은 하나님으로부터 기인한다. 하나님은 부모들에게 자녀를 신앙으로 양육하라고 명령하셨다. 따라서 부모를 자녀 신앙교육의 주체가 되는 것은 기독교 가정교육을 회복시키는 것이다.