• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1071-1079
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• 2020

하천수의 통합적인 물관리를 위해서는 농업용수의 목적으로 취수되는 하천수량과 같은 기초자료의 확보가 필수적이다. 취입보를 통해 취수되는 하천수는 농업용수로를 통해 도수되는데, 계측지점의 특성에 맞는 취수량 계측방법이 필요하다. 본 연구에서는 만경강 유역 어우보의 농업용수로 도플러 효과를 이용해 표면유속을 산정하는 전자파 표면유속계를 적용하였는데, 주로 홍수기와 같이 고유량 상황에서 사용되고 있다. 저유량이나 고풍속에서는 표면유속이 단면 전체의 평균유속을 대변하기 어렵기 때문에 연중 지속적인 활용도가 낮다고 평가받고 있어, 농업용수로에서 전자파 표면유속계를 이용한 계측이 적합한지에 대한 검증이 필요한 상황이다. 전자파 표면유속계로 계측한 자료를 실측 유량자료와의 비교를 통해 농업용수로에서의 취수량 자료를 산정하였다. 농업용수로에서 최저유속 약 0.3 m/s, 최저유량 약 1.0 m3/s 이상시 전자파 표면유속계를 이용해 산정되는 일단위 유량은 기준유량 대비 경향성과 정확도가 높은 편인 것으로 확인되었고, 특히, 고유량일때 정확도가 높은 것으로 나타났다. 저유량에서는 양적인 측면에서는 유효한 결과를 얻을 수 있으나, 자료의 경향성이 불안정한 것으로 미루어 저유량시 표면유속으로 단면의 평균유속으로 산정하는 것에는 후속적인 연구가 필요할 것으로 판단한다. 본 연구를 통해 일정 유속 이상의 인공수로에서는 전자파 표면유속계를 통해 취수량을 산정하는 것이 적정한 것으로 사료되어 하천수 사용량 계측의 방안으로서 널리 보급되길 기대한다.

• 생명과학회지
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• 제32권7호
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• pp.578-587
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• 2022

우리나라는 세계 7위의 온실가스 배출국가로서 국제적으로 배출량 규제가 강화됨에 따라 국가 온실가스 감축 목표를 상향하였고 이로 인해 산업계를 포함한 사회 전반적인 탄소 감축의 노력이 절실한 상황이다. 기후변화 완화 또는 적응 계획의 중요 이행 수단으로 연안과 해양생태계를 자연기반 해법(nature-based solutions, NbS)으로 활용 가능하게 되면서 최근 블루카본(blue carbon) 생태계가 주목받고 있다. 블루카본은 대기 중 이산화탄소가 광합성작용을 통해 맹그로브, 염습지 및 해초류와 같은 연안 생태계나 해조류와 미세조류와 같은 해양생태계에 의해 바이오매스로 흡수된 뒤 퇴적되어 장기간 저장되는 탄소를 의미한다. 현재 기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC, Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 현재 공식적으로 인정하고 있는 블루카본 생태계는 맹그로브, 염습지, 해초지 3가지뿐이다. 하지만, 최근 해조류, 미세조류, 산호초, 비식생 갯벌 등 다양한 새로운 블루카본 흡수원들이 가진 높은 이산화탄소 격리 및 저장 능력에 대해 새로운 연구 결과들이 지속적으로 학계에 보고되고 있어, 이들 신규 블루카본 후보군들의 온실가스 흡수량 산정에 관련된 과학적 입증을 통해 IPCC 국제 인증의 가능성이 점차 높아지고 있다. 본 총설에서 동해안이 보유하고 있는 블루카본 흡수원인 해조류, 해초지 및 비식생 갯벌의 현황과 잠재적 가치에 대해 논하고자 한다. 본 논문을 통해 동해는 해조류 자원을 NbS로 활용하는 것이 가장 효과적인 것으로 확인되었다. 또한, 동해안이 보유한 신규 블루카본 흡수원이 이른 시일 내에 IPCC 국제 인증을 받을 수 있도록 연구개발의 방향성과 활용방안을 제안하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제32권4호
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• pp.8-17
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• 2004

수목을 보다 효율적으로 이용하기 위해 항산화제, 식품첨가제 및 농약 개발에 필요한 항균 및 항산화활성을 검정하였다. 즉, 65와 263종의 수목을 목부, 잎 및 수피로 나누어 에탄올로 추출한 후 항진균활성은 균사생장억제율을, 항세균활성은 생육저지환직경을 그리고 항산화활성은 프리라디칼소거능을 측정하여 검정하고 과별에 따른 활성을 비교하였다. 그 결과 항진균활성 우수수종으로는 소나무와 수종 5종(잣나무, 소나무, 리기다소나무, 개잎갈나무, 방크스소나무), 측백나무와 수종 3종(노간주나무, 향나무, 편백) 그리고 콩과 수종 3종(자귀나무, 다릅나무, 회화나무)이 각각 선발되었다. 항세균활성은 자작나무와 6종(개서어나무, 소사나무, 산오리나무, 서어나무, 박달나무, 사방오리나무), 참나무과 5종(구실잣밤나무, 졸참나무, 갈참나무, 신갈나무, 밤나무), 대극과 4종(유동, 오구나무, 예덕나무, 사람주나무) 그리고 보리수나무와 3종(보리수나무, 보리밥나무, 보리장나무)이 활성이 우수한 것으로 나타났다. 특히, 느릅나무와의 느티나무, 소나무과의 소나무, 콩과의 다릅나무, 측백나무와의 편백 및 향나무는 항진균 및 항세균활성이 공히 우수한 것으로 나타나 향후 생물농약 및 천연보존제 개발에 이용이 가능할 것으로 사료되었다. 항산화활성을 검정한 결과 96% 이상의 프리라디칼소거능을 나타낸 시료는 장미과에 속하는 식물이 8종(비파나무, 섬벚나무, 왕벚나무, 귀룽나무, 살구나무, 모과나무, 국수나무, 찔레꽃)으로 가장 많았으며 그 다음이 진달래과로 총 5종(진달래, 철쭉꽃, 산철쭉, 모새나무, 정금나무)이었다. 한편, 공시시료로 사용된 장미과 시료 총 48종 중에 6종만 라디칼 소거능이 80%이하인 것으로 나타나 항산화활성과 관련된 성분이 장미과 식물 공통으로 존재할 기능성이 시사되었다.

• 한국과학예술포럼
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• 제23권
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• pp.111-122
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• 2016

본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 미술관에서 생성되는 미술 콘텐츠 생명주기 전반에 걸친 저작권 서비스 연구개발의 필요성과 창조산업에서 이미지저작권 콘텐츠 유통시장 활성화와 저작권 서비스 관리체계 수립의 필요성에 의해, 이미지저작권 보호 및 이용 활성화를 위한 미술관 이미지저작권 아카이브 모델을 설정하기 위해 다학제적으로 진행된 융복합 연구이다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 결과는 다음과 같다. 국내 1,000여개의 뮤지엄(박물관, 미술관, 전시관 등)의 저작권료에 대한 산정, 분배, 정산, 모니터링에 대한 기준체계를 제안하여 이미지 저작물의 이용 활성화 및 재활용을 통한 미술콘텐츠 생태계 투명화 및 효율성 향상화를 위해서 다양한 제안이 이루어졌다. 우선, 이미지저작권 아카이브 모델의 내용설계 및 구조설계를 제안하였으며, 프로토타입 시뮬레이션, 실현 시뮬레이션, 모델 가동 시뮬레이션을 위하여, 미술관 미술콘텐츠 유통 서비스 플랫폼을 제안하여, 미술 콘텐츠 저작권료 프로세스 모델을 설정하였다. 미술관 소장품 및 미술작품 유통 과금 기술 개발과 저작권 자동분배 및 정산 엔진 개발은 이미지 콘텐츠에 대한 과금 체계 및 기술 개발이 미약하기 때문에 기본 프레임워크는 기존 콘텐츠 과금 프레임워크를 모델로 사용하였다. 궁극적으로는 미술작가, 미술관 학예사, 유통업체 등이 사용가능한 이미지저작권 아카이브 모델을 제안하였다. 사업화 전략에서는 미술관 이미지저작권 아카이브 모델의 틈새시장 침투전략(Niche penetration strategy)을 제안하였다. 판매확대 전략에서는 미술관 아카이브 시스템의 유동적 연결을 통하여, B2B, B2G, B2C, C2B 형태의 이미지 거래를 효율적으로 진행되게 하며, 이미지 저작물의 관리가 통제 가능한 비즈니스 모델이 수립되었다. 향후 혹은 앞으로의 과제는 미술관에서 소장하고 있는 소장품 및 신규 창작 작품의 미술 콘텐츠 분쟁 예방 및 유통 및 활용에 대한 정보 제공을 통해, 미술작품에 대한 이미지저작권자와 소유자간의 분쟁 등을 최소화하고, 미술품 저작물의 관리성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 미술관의 소장품 및 신규작품에 대한 아카이브에 대한 가이드라인이 제공되어, 이미지저작권 등록 증대가 예상되며, 이미지저작권 유통 서비스에 대한 저작권료, 과금, 분배, 정산 등 다양한 융합적 비즈니스 활용이 가능해 질 것이다.

• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.95-109
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• 2020

현대에서의 부가가치 창출의 원천은 물자(Material)에서 사람(Man)의 부가가치 창출력으로 변천되어 왔으며, 생산수단의 소유가 특정의 지주, 자본가에서 부가가치 창출능력을 보유한 사람에게로 전환되었다. 기업의 노동자가 기업의 부가가치를 현저히 증대시켰을 경우에 단순한 이익에 참여하는 이익분배제나 성과인센티브제를 넘어서는 참여제도의 도입에 대한 검토가 필요하며, 자본 편중의 문제를 해소하고 자본주의의 안정적인 발전을 위한 수단으로서 우리사주제의 도입은 필요하다. 우리사주제는 노동자로 하여금 우리사주조합을 통하여 해당 우리사주조합이 설립된 주식회사의 주식을 취득·보유하게 함으로써 노동자의 경제·사회적 지위향상과 노사협력 증진을 도모함을 목적으로 하고 있으나, 현실은 우리사주제가 노동자에 대한 보호가 미흡하여 목적한 바를 달성하지 못하고 있다. 우리사주의 취득이 복지의 관점에서 노동자의 우리사주 보유에 대한 복지영역에 대한 부분은 자본시장의 논리보다는 사회복지적 차원에 대한 것으로 적극적인 정부의 지원이 포함되어야 하고, 투자의 관점에서는 우리사주는 노동자들이 주식시장에서 주식을 소유하는 적극적인 투자의지와 전문적인 노력을 경주하는 것이 아니며, 따라서 노동자 우리사주를 취득하는 것을 '투자'로 보아서 투자자보호를 위한 규정을 적용하는 것은 타당하지 않다고 볼 것이다. 따라서 우리사주 취득시의 지원 및 규제완화방안으로 1. 세제지원과 같은 간접지원 방식에서 탈피하여 직접지원의 확대, 2. 우리나라의 우리사주조합이 사단의 성격으로 의제되고 있어, '투자'라는 측면에서 조합방식이 아닌 다양한 관리라는 측면에서 그 효과성이 낮은 실정으로 투자기구의 형태 다양성 추진과, 3. 회사 발행주식의 1%와 액면가 3억원 중 적은 금액이상의 주식을 보유한 사람은 대주주로 분류하여 우리사주의 조합원이 될 수 없도록 하고 있는 조합원 자격의 완화, 우리사주와 조합기금의 관리상의 위험 축소방안으로 장기간에 걸친 예탁에서 우리사주조합만이 기금을 관리하고, 우리사주 예탁기간 종료 후 우리사주를 조합 또는 회사가 관리하고 있으나 각 노동자별로 분할관리를 할 수 있도록 하여야 한다. 우리사주와 기금의 활용도 제고 측면에서 1. 우리사주는 예탁기간 중에는 대여를 하지 못하게 하고 있으나 엄격한 제한하에 대여를 허용함으로써 수익성을 향상시키고, 2. 사내복지기금의 활용용도를 우리사주의 손실보전에 사용할 수 있도록 하는 것과 활용도 제고와 우리사주의 환매제도 개선측면에서 비상장법인의 우리사주제의 활성화를 위하여 비상장회사의 환매의무를 규정하는 것 등의 개선방안 수립이 필요하다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권1호
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• pp.64-80
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• 2024

본 연구의 목적은 초등 예비교사들의 과학 수업시연에 나타난 언어적 상호작용의 특징을 언어적 상호작용 요소의 사용 형태와 지속 형태 측면에서 살펴보는 데 있다. 더불어 초등 예비교사들이 가진 좋은 발문 및 피드백에 대한 인식을 분석하고, 예비교사가 긍정적으로 인식한 발문 및 피드백 유형의 비율과 수업시연에 사용된 발문 및 피드백 유형의 비율 간의 관련성도 함께 살펴보았다. 이를 위해 S 교육대학교 4학년 38명이 제출한 과학 수업시연 동영상과 수업 평가지를 분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 예비교사는 과학 수업시연에서 대체로 폐쇄적 발문을 사용하였고, 학생들이 주로 정답을 말할 것으로 예측하였으며, 학생의 응답에 대해 대부분 즉각적 피드백을 제공함으로써 상호작용을 길게 지속시키지 않았다. 둘째, 초등 예비교사는 과학 수업시연에서 폐쇄적 발문과 즉각적 피드백을 사용하는 것을 개방적 발문 및 지연적 피드백을 사용하는 것보다 더 긍정적으로 인식하였다. 셋째, 초등 예비교사가 특정 유형의 발문과 피드백을 긍정적으로 인식하는 것과 수업시연에 이를 사용하는 것 사이에는 약한 양의 상관관계가 나타났다. 위의 결과를 종합해볼 때, 초등 예비교사는 과학 수업시연에서 폐쇄적 발문과 즉각적 피드백을 주로 사용하는 단편적인 언어적 상호작용을 이끄는 경향을 보이며, 이는 그들이 가진 발문과 피드백에 대한 인식과 관련이 있음을 알 수 있다. 따라서 예비교사 교육 기관에서는 예비교사들이 수업에 사용하는 언어적 상호작용이 폐쇄적 발문과 즉각적 피드백에 치중되지 않도록 반성적으로 돌아보는 기회를 제공할 필요가 있으며, 이때, 예비교사가 가진 발문과 피드백에 대한 인식도 함께 살펴볼 필요가 있다.

• 대한치위생과학회지
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• 제6권2호
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• pp.13-23
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• 2023

연구배경: 본 연구의 목적은 직업정보를 얻는 경로에 따라 치과위생사 이미지 형성에 어떠한 차이가 있는지를 파악하고, 치과위생사에 대한 올바른 인식과 직업 이미지 긍정화의 토대를 마련하고자 한다. 연구방법: 수도권 지역의 대입 준비생 305명을 대상으로 설문지를 배부하였다. 설문 내용은 일반적 특성(3문항), 경로 관련 문항(3문항), 치과위생사 이미지 관련 문항(21문항), 앱 관련 문항(2문항), 진학 관련 문항(5문항), 총 34문항으로 작성되었다. 일반적 특성, 인식 경로 및 진학 여부에 따른 치과위생사의 이미지는 Mann-Whitney의 U 검정, kruskal-wallis 검정으로 분석하였다. 연구결과: 연구 대상자 전체를 대상으로 치과위생사에 대한 전체 이미지는 3.75점으로 나타났고, 개인적 이미지 (4.18점)가 가장 높게 나타났으며, 사회적 이미지(3.20점)가 가장 낮았다. 치과위생사 인식경로에 따른 치과위생사 전체 이미지는 '온라인'(3.88점)이 높게 나타났고, 전체 이미지, 개인적, 업무적 이미지에서 집단 간 통계적으로 유의한 차이가 나타났다(p<0.05). 정보획득 경로에 따른 치과위생사 전체 이미지는 '오프라인'(3.87점)이 높게 나타났으며, 세부 영역 중 개인적 이미지에서만 집단 간 통계적인 유의한 차이를 보였다. 진학 여부에 따른 치과위생사 전체 이미지는 '진학(4.00점)'이 '비진학(3.64점)'보다 높았고, 사회적 이미지를 제외한 모든 영역에서 통계적으로 유의하였다(p<0.05). 결론: 온라인 경로를 효율적으로 활용하면 보다 많은 사람들에게 치과위생사의 중요성과 전문성을 알릴 수 있을 것으로 생각되며, 이를 통해 구강건강 증진에 기여하는 치과위생사의 역할을 올바르게 인식하고, 직업의 가치를 홍보하고 교육함으로써 이미지 향상에 도움이 될 것으로 생각된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제10권3호
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• pp.96-108
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• 1982

우리나라산(産) 소나무속(屬)인 잣나무, 소나무, 곰솔, 강송, 리기다소나무 등(等) 5수종(樹種)의 소나무속재(屬材)에 대(對)한 해부학적성질, 물리적성질(物理的性質), 기계적성질(機械的性質) 및 화학적성질을 조사(調査)하였다. 공시(供試)된 소나무속재(屬材)의 평균연륜폭(平均年輪幅)은 2.6~3.0mm 범위였다. 2. 소나무속재(屬材)의 변재폭은 2.3~7.3cm 변재율은 28~72% 범위에 있으며 수종별(樹種別)로 변재폭, 변재율은 각각(各各) 상이(相異)하고 수고부위별(樹高部位別)에 따른 변재폭의 변이는 수고(樹高)가 높아짐에 따라 점차(漸次) 감소(減少)하는 경향(傾向)을 나타내고 있으며 시험결과(試驗結果)는 Table 2와 같다. 3. 소나무속재(屬材)는 가도관장은 2.52~2.97mm 가도관폭은 20~30${\mu}$ 범위에 있도 가도관장은 수종별(樹種別)로 각각(各各) 상이(相異)하였으며 흉고부위별(胸高部位別) 가도관장의 변이(變異)는 수심(髓心)에서부터 수피(樹皮)로 향(向)해 급격(急激)히 증대(增大)하였으나 25~30년이후(年以後) 부터는 비교적(比較的) 안정(安定)되는 추세를 보였다. 가도관폭은 리기다소나무와 소나무는 잣나무, 곰솔, 강송 보다 작았다. 시험결과(試驗結果)는 Fig. 4와 같다. 4. 소나무속재(屬材)는 생재함수율(生材含水率)은 84~99% 범위에 있고 잣나무가 가장 적었으며 리기다소나무가 가장 크게 나타났으며 시험결과(試驗結果)는 Fig.6과 같다. 5. 소나무속재(屬材)의 생재비중(生材比重)은 0.68~0.76, 기건비중은 0.45~0.54, 전건비중(全乾比重)은 0.43~0.49 범위에 있고 수종별(樹種別)로 각각(各各) 상이(相異)하며 시험결과(試驗結果)는 Table 3과 같다. 6. 소나무속재(屬材)의 전수축율(全收縮率)은 촉단방향에서 7.41~9.11%, 경단방향에서 2.82~5.77%, 섬유방향(纖維方向)에서 0.33~0.38%이었고 기건수축율(氣乾收縮率)은 촉단방향에서 4.34~5.40%, 경단방향에서 1.80~3.19%, 섬유방향(纖維方向)에서 0.10~0.22%이였고 평균수축율(平均收縮率)은 촉단방향에서 0.01~0.02%였으며 시험결과(試驗結果)는 Table 4와 같다. 7. 소나무속재(屬材)의 흡습성은 경단면이 0.008~0.010g/$cm^2$, 촉단면이 0.009~0.12g/$cm^2$, 횡단면이 0.026~0.32g/$cm^2$로 방향별(方向別)로는 횡단면, 촉단면, 경단면의 순(順)이고 수종별(樹種別) 시험결과(試驗結果)는 Table 5와 같다. 8. 소나무속재(屬材)의 종압축강도(縱壓縮强度)는 4.25~604kg/$cm^2$, 횡압축강도는 33~47kg/$cm^2$, 부분압축강도(部分壓縮强度)는 67~92kg/$cm^2$로 수종별(樹種別)로 차이(差異)가 있으며 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 증가(增加)하는 결과(結果)를 나타냈으며 시험결과(試驗結果)는 Table 6과같다. 9. 소나무속재(屬材)의 휨강도(强度)는 747~994kg/$cm^2$의 범위에 있으며 수종별(樹種別) 차이(差異)가 있었으며 일반적(一般的)으로 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 강도(强度)는 컸다. 시험결과(試驗結果)는 Table 7과 같다. 10. 소나무속재(屬材)의 전단강도(剪斷强度)는 경단방향이 96~139kg/$cm^2$ 범위에 있고 일반적(一般的)으로 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 증가(增加)하였으며 경단방향이 촉단방향보다 컸다. 시험결과(試驗結果)는 Table 8과 같다. 11. 소나무속재(屬材)의 할열강도(割裂强度)는 경단방향이 18~29kg/$cm^2$ 촉단방향이 18~28kg/$cm^2$의 범위에 있고 수종별(樹種別)로 차이(差異)가 있었으며 방향별(方向別)로는 잣나무를 제외(除外)하고 경단방향이 촉단방향보다 컸다. 시험결과(試驗結果)는 Table 9와 같다. 12. 소나무속재(屬材)의 종인장강도(縱引張强度)는 788~1139kg/$cm^2$로 수종간(樹種間) 차이(差異)가 컸으며 비중(比重)이 클수록 종인장강도(縱引張强度)가 증가(增加)하며 횡인장강도는 31~47kg/$cm^2$ 범위에 있고 시험결과(試驗結果)는 Table 10과 같다. 13. 소나무속재(屬材)의 충격(衝擊)휨 흡수(吸收)에너지의 차이(差異)는 대단(大端)히 컸고 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 컸으며 시험결과(試驗結果)는 Table 11과 같다. 14. 소나무속재(屬材)의 못뽑기저항(抵抗)은 경단방향이 11~14kg/cm 촉단방향이 13~16kg/cm 횡단방향이 9~11kg/cm로 수종간(樹種間)에 큰 차(差)가 없었으며 단면별(斷面別)로는 촉단방향이 가장 크고 경단면, 횡단면의 순(順)이며 일반적(一般的)으로 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 못뽑기저항(抵抗)은 컸다. 시험결과(試驗結果)는 Table 12와 같다. 15. 소나무속재(屬材)의 목재조성분(木材組成分)은 회분(灰分)이 0.22~0.44%, 냉수추출물(冷水抽出物) 0.41~4.20%, 온수추출물(溫水抽出物)이 1.64~5.10%, 염기추출물13.36~20.28%, 유기용제추출물(有機溶劑抽出物)이 2.97~5.94%, 홀로셀룰로오스가 72.6~78.5%, 그리닌이 27.74~29.32%, 펜톤산이 12.29~19.65% 범위에 있고 시험결과(試驗結果)는 Table 13과 같다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.