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하구의 배수갑문 설치 유무가 어류군집에 미치는 영향 (Impact of Sluice Gates at Stream Mouth on Fish Community)

  • 김준완;김규진;최범명;윤주덕;박배경;김종학;장민호
    • 생태와환경
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    • 제55권1호
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    • pp.49-59
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    • 2022
  • 배수갑문의 설치가 하구 환경 및 어류군집에 미치는 영향을 파악하고 분석하기 위해 국내에 위치한 총 325개의 하구를 대상으로 2016년부터 2018년까지 조사를 실시하였다. 닫힌하구와 열린하구의 전반적인 어류군집은 차이가 있는 것으로 확인되었으며, 닫힌하구에서는 일차담수어류, 열린하구에서는 기수성 어류와 회유성 어류의 상대풍부도가 높게 나타났다. 해역별로 닫힌하구와 열린하구의 어류를 서식특성별로 구분한 결과에서 남해와 서해는 유사한 경향성을 나타냈으며, 닫힌하구에서 일차담수어류 비율이 가장 높고 열린하구에서는 기수성 어류의 비율이 가장 높으나, 동해에서는 닫힌하구와 열린하구 모두에서 기수성 어류와 회유성 어류의 비율이 높았다. 일차담수어류의 경우 염분에 대한 내성이 없거나 낮은 염분 내성 범위를 가지기 때문에 해수의 순환이 차단되어 염분농도가 낮아진 닫힌하구에서 높은 비율로 나타난다. 그러나, 동해의 경우 닫힌하구보다 열린하구에서 일차담수어류의 비율이 높았으며, 이는 동해안 지역의 특성(조차, 모래사주 등)이 반영된 결과로 판단된다. 또한, 하구어류평가지수(KEFAI)는 모든 해역별 열린하구에서 높은 것으로 확인되었으며(T-test, P<0.001), 닫힌하구는 남해, 열린하구는 동해에서 가장 높은 것으로 확인되었다. 해역별로 닫힌하구와 열린하구를 구성하는 어류군집은 모두 통계적으로 유의한 차이를 보였으며(PERMANOVA, East, Pseudo-F =3.0198, P =0.002; South, Pseudo-F =22.00, P=0.001; West, Pseudo-F=14.067, P=0.001), 해역별 어류군집 유사도에서도 동해, 남해, 서해의 닫힌하구와 열린하구의 어류군집이 뚜렷하게 차이남을 확인하였다(SIMPER, Group dissimilarity, 85.85%, 88.36%, 88.05%). 본 연구는 전국 하구의 유형에 따른 어류군집 특성 및 분포에 대한 정보를 제공하였다. 본 연구 결과는 향후 하구의 관리와 복원에 있어 해역 및 유형에 따라 적절한 관리방안을 수립하는 데에 활용될 수 있다.

온라인 실험을 이용한 카올리나이트 점토의 일차원 압밀 시뮬레이션 (One-Dimensional Consolidation Simulation of Kaolinte using Geotechnical Online Testing Method)

  • 권영철
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권4C호
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    • pp.247-254
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    • 2006
  • 온라인 실험 방법은 실험 정보를 직접 수치 해석에 사용하는 수치 실험법의 하나로, 지반의 역학적 특성이 요소 시험체로 부터 실시간으로 수치해석에 업데이트되므로 이상화된 역학모델을 사용하지 않고 지반 해석을 수행할 수 있다는 장점이 있다. 이 방법은 모래 지반을 주요한 대상으로 하는 지반내진공학 분야에서 주로 사용되어 왔으나 최근 압밀 문제에 적용할 수 있는 실험법이 개발되어 실내 검증과 현장검증이 시도되었다. 지금까지의 관련 연구에서는 압밀층 중앙에 요소 시험체를 위치시켜 평균적인 반응 거동만을 수치해석에 업데이트하는 방법이 주로 사용되어 왔으나, 이러한 경우에는 압밀층 두께가 두꺼워 질수록 해석 정도가 떨어질 수 있다는 점이 단점으로 지적되어 왔다, 따라서 압밀 문제에 대한 온라인 실험법의 유효성 및 가능한 해석 범위를 명확하게 하기 위해서는 이러한 영향요소를 완전히 배제할 수 있는 실험 조건을 적용하여 결과를 검토할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일한 조건 하에서 실시된 온라인 압밀 시험과 분할형 압밀시험 결과를 이용하여 점토 시료의 압밀 침하와 과잉간극수압 소산 재현 측면에서 온라인 압밀 실험 결과를 검토하였다. 실험결과, 온라인 압밀 실험은 재구성 카올리나이트 점토의 유효 응력에 따른 압축성 변화를 큰 모순 없이 재현해 내고 있었으며, 과잉간극수압 소산 속도 측면에서는 온라인 압밀 실험이 조금 빠른 것을 알 수 있었다. 이러한 실험 결과를 바탕으로 점토 시료의 과잉간극수압 소산 거동을 보다 정도 높게 예측하기 위해서는 점토의 투수성도 리얼타임으로 업데이트 할 수 있는 방향으로 실험 절차가 개선이 되어야 한다는 점과 과잉간극수압 소산 후의 변형에 대해서는 추가적인 연구나 개선이 필요하다는 점을 알 수 있었다.

Bacillus velezensis K10 유전체 분석을 통한 균주 선발 마커 개발 (Development of Genetic Selection Marker via Examination of Genome in Bacillus velezensis K10)

  • 김삼웅;김영진;이태욱;지원재;방우영;김태완;방규호;갈상완
    • 생명과학회지
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    • 제33권11호
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    • pp.897-904
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    • 2023
  • 본 연구는 Bacillus velezensis K10의 유전체 분석결과에 따른 유전자의 고유한 특성을 이용하여 유전자마커를 탐색하고 확립하여 산업현장에서 활용하기 위해서 수행하였다. B. velezensis K10은 총 4,159,835 bps를 유지하였으며, 5,136개의 단백질을 발현하는 것으로 조사되었다. B. velezensis K10은 표준균주에 비교하여 전반적으로 외부요인에 기인되는 유전자의 이동이 훨씬 많은 것으로 나타났다. 이와 같은 양상에 기인하여 B. velezensis K10은 특유의 유전적 서열을 유지할 수 있는 것으로 추정되었다. 선발마커 발굴을 위해 recombinase, integrase, transposase, phage-related genes, 등 유전자 변이 유발이 쉬운 게놈상의 영역에 대해 탐색을 실시하였다. 그 결과, 선발마커로써 가능성이 높은 9개 부위를 확보하였다. 후보마커는 일부 다른 영역에서 특이성을 보이는 영역들이 존재했지만, phage 연관 유전자들에서 매우 특이성이 높았기 때문에, 모두 phage 관련 부위에서 모두 탐색되었다. 종간 후보 선발마커로써 B. licheniformis K12, B. velezensis K10, B. subtilis, B. cereus 등에 대해 PCR 분석을 실시하였다. 그 결과 BV3, BV5~9까지 총 6 프라이머 세트에서 B. velezensis K10 특이적인 PCR 산물이 형성되는 것을 확인하였다. 다른 한편으로, subspecies 수준에서 분석 결과, BV3, 5, 8, 9 등 4 프라이머 세트에서 B. velezensis K10 특이적인 PCR 산물이 형성되는 것을 관찰했다. 분석된 마커 중에서 BV5와 8가 가장 특이성이 높았기 때문에 종(species) 및 아종(sub-species) 수준에서 B. velezensis K10 유전자 선발마커로써 BV5와 8을 활용 가능할 것으로 제의된다.

단일위성영상 기반 도심지 건물변화탐지 방안 (Building Change Detection Methodology in Urban Area from Single Satellite Image)

  • 김승희;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_4호
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    • pp.1097-1109
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    • 2023
  • 도심지는 개별 건물단위의 소규모 변화가 빈번하게 발생하는 지역이다. 기 구축된 건물 데이터베이스는 그 활용도를 높이기 위해 도심지 내의 주기적인 갱신이 요구된다. 그러나 광범위한 도심지에 대한 건물 단위 변화를 관측하기에는 자료수집의 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 넓은 범위를 단일 영상으로 촬영 가능한 위성영상을 활용하여 건물변화 탐지와 건물 정보의 갱신 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해 먼저 건물 데이터베이스에서 제공하는 건물 모서리점의 3차원 좌표를 이용하여 위성영상에 건물 영역을 투영한다. 투영된 건물 영역을 다시 지붕 및 전면 영역으로 구분한다. 투영된 지붕영역의 화소값을 비교하여 건물높이 갱신, 건물멸실 등 건물변화 여부를 탐지한다. 건물높이 갱신은 영상에 투영된 지붕면이 실제 영상에서 관측되는 지붕면과 일치할 때까지 높이값을 조절하여 수행된다. 영상에 투영된 모습은 나타나나 관측되는 건물이 없는 경우 철거된 건물에 해당한다. 영상에서 관측되는 건물 중에서 지붕면과 전면영역이 투영되지 않은 건물은 신축 건물에 해당된다. 이러한 변화탐지 결과를 바탕으로 건물 데이터베이스를 높이갱신, 건물삭제 및 건물생성의 세가지 분류로 갱신한다. 제안된 방식은 인천지역을 촬영한 아리랑 3A호와 인천광역시 건물 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 입력 단일 위성영상을 이용하여 건물변화를 탐지하고, 갱신이 필요한 건물에 대해 건물 데이터베이스 편집 작업을 수행하였다. 갱신된 건물 정보를 검증하고자 이를 이용하여 다른 아리랑 3A호 영상에 건물영역을 투영하였다. 실험결과, 갱신된 건물정보로부터 투영된 건물영역은 영상에서 관측된 건물영역과 잘 일치하였다. 이를 통해서 단일 위성영상을 이용한 건물변화탐지 및 건물 데이터베이스 갱신 가능성을 확인하였다. 후속 연구로 제안방식의 자동처리기술 개발을 수행할 예정이다.

한반도 자생생물 조사·발굴 연구사업 고찰(2006~2020) (Review of the Korean Indigenous Species Investigation Project (2006-2020) by the National Institute of Biological Resources under the Ministry of Environment, Republic of Korea)

  • 배연재;조기종;민기식;김병직;현진오;이진환;이향범;윤정훈;황정미;염진화
    • 환경생물
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    • 제39권1호
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    • pp.119-135
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    • 2021
  • 생물다양성협약(1992년)과 나고야의정서(2010년)의 체결 이후 우리나라는 한반도의 생물다양성 보전과 생물자원 확보를 위한 자생생물의 조사·발굴 연구에 박차를 가하였다. 이러한 계기로 2007년에 설립된 환경부 소속 국립생물자원관의 주도로 "한반도 자생생물 조사·발굴 연구사업"이 진행되었다. 본 사업은 2006년 이후 현재까지 15년 동안 5단계(1단계 2006~2008년, 2단계 2009~2011년, 3단계 2012~2014년, 4단계 2015~2017년, 5단계 2018~2020년)로 나누어 진행되었다. 연구의 결과, 본 사업의 이전에 29,916종(2006년)이던 한반도 자생생물이 본 사업의 각 단계가 마무리되는 시점에서 누계로 집계하여 볼 때, 1단계 33,253종(2008년), 2단계 38,011종(2011년), 3단계 42,756종(2014년), 4단계 49,027종(2017년), 그리고 5단계 54,428종(2020년)으로 급속히 증가하여 본 사업 기간 동안 한반도 자생생물 기록종이 약 1.8배 증가하였다. 이 통계자료는 이 기간 동안 연평균 2,320종의 한반도 미기록종이 새로이 기록된 것을 보여준다. 또한 전체 발굴종 중에서 총 5,242종의 신종을 기록하는 학술적 큰 성과를 거두었다. 분류군 별로는 총 연구 기간 동안 곤충 4,440종(신종 988종 포함), 무척추동물(곤충 제외) 4,333종(신종 1,492종 포함), 척추동물(어류) 98종(신종 9종 포함), 식물(관속식물과 선태식물) 309종(관속식물 176종, 선태식물 133종, 신종 39종 포함), 조류(algae) 1,916종(신종 178종 포함), 균류와 지의류 1,716종(신종 309종 포함), 그리고 원핵생물 4,812종(신종 2,226종 포함)이 한반도에서 새로이 기록되었다. 생물표본은 각 단계별로 집계하여 볼 때 1단계 247,226점(2008년), 2단계 207,827점(2011년), 3단계 287,133점(2014년), 4단계 244,920점(2017년), 그리고 5단계 144,333점(2020년)이 수집되어 연평균 75,429점, 총 1,131,439점의 생물표본이 채집되었다. 그중에서 곤충 281,054점, 곤충 이외의 무척추동물 194,667점, 척추동물(어류) 40,100점, 식물 378,251점, 조류(algae) 140,490점, 균류 61,695점, 그리고 원핵생물 35,182점이 채집되었다. 본 사업에 참여한 각 단계별 연구원/보조연구원(주로 대학원생)의 수는 1단계 597/268명, 2단계 522/191명, 3단계 939/292명, 4단계 575/852명, 그리고 5단계 601/1,097명으로 전체년도의 참여연구자는 연평균 395명, 총 연인원 약 5,000명이 참여하여 전국의 거의 모든 분류학자와 분류학 전공의 대학원생이 참여하였다. 본 사업 기간 동안 전문학술지 논문 3,488편(국내학술지 논문 2,320편, SCI급 국제학술지 논문 1,168편 포함)이 출판되었다. 본 사업 기간 중 자생생물 조사·발굴 사업 및 생물표본 확보 사업에 투입된 예산은 총 833억원(연평균 55억원)이다. 본 사업은 국가 주도의 대형 연구 프로젝트로서 전국의 거의 모든 분류학자가 참여하고 대규모 예산이 투입되어 단기간에 이루어 낸 한국식 압축성장의 한 성공 사례로 볼 수 있다. 본 사업의 종발굴 성과는 최근의 생물분류 체계로 분류되어 국가생물종목록으로 만들어졌으며, 전문가와 학생 및 일반 시민에게 제공되고 있다(https://species.nibr.go.kr/index.do). 본 사업에서 파생된 기재문, DNA 염기 서열, 서식처, 분포, 생태, 이미지, 멀티미디어 등 각 종의 정보는 디지털화되어 생물의 계통, 진화 연구 등 학문적 발전에 기여하였고, 기후변화에 따른 지표종의 변화 같은 생물분포 모니터링 사업과 바이오산업의 생물소재를 탐색하는 기반이 되었다. 본 사업을 통하여 젊은 분류인력(주로 대학원생)의 양성을 지원할 수 있었던 것은 본 사업이 가져온 가장 의미 있는 성과라고 할 수 있다. 과거 15년간 숨 가쁘게 달려온 본 사업은 아직 진행 중이다. 그동안 발굴된 종들에 대한 이명(synonym)과 오동정 등을 바로잡아 학문적인 완성도를 높이고, 한반도에 존재하리라 예상되는 약 10만 종의 자생생물 중에서 남겨진 5만 종에 대한 조사·발굴 연구가 지속되어야 한다.

곡립(穀粒)의 치수, 표면적(表面積) 및 체적(體積)에 관(關)한 연구(硏究) (A Study on the Dimensions, Surface Area and Volume of Grains)

  • 박종민;김만수
    • 농업과학연구
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    • 제16권1호
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    • pp.84-101
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    • 1989
  • 본(本) 연구(硏究)의 공시(供試) 곡물(穀物)로서 벼 6 품종(品種)(Japonica 3 품종(品種), Indica ${\times}$ Japonica 3 품종(品種)), 콩 2 품종(品種), 밀 2 품종(品種), 보리 2 품종(品種)을 택(澤)하였다. 함수율(含水率)은 약(約) 13%~27%(w.b.)까지 4 수준(水準)으로 변화(變化)시키면서 곡립(穀粒)의 크기, 표면적(表面積) 및 체적(體積)을 각(各) 품종(品種) 및 함수율(含水率) 각(各) 수준(水準)에서 10~15반부(反復)으로 측정(測定)하여 함수율(含水率) 변화(變化)가 이들에 미치는 영향(影響)을 분석(分析)하고, 곡립(穀粒)의 주요(主要) 치수와 체적(體積) 및 표면적(表面積)과의 상호관계(相互關係), 체적(體積)을 인자(因子)로 하는 표면적(表面積)의 예측식(豫測式)에 관(關)한 연구(硏究) 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 본(本) 연구(硏究)에서 적용(適用)한 표면적(表面積) 및 체적(體積)의 측정(測定) 방법(方法)을 검정(檢定)하기 위(爲)하여 이론적(理論的)으로 계산(計算)이 가능(可能)한 0.0375m인 탁구(卓球)공으로 그 표면적(表面積)과 체적(體積)을 측정(測定)했던 결과, 회전각(回轉角) 증분(增分)을 $15^{\circ}$로 했을때 공식(公式)에 의한 계산치(計算値)와의 오차(誤差)가 각각(各各) 0.65% 및 0.77% 이었다. 2. 벼의 일반계(一般系)와 다수계(多收系) 사이와 콩, 밀의 품종간(品種間)에 본(本) 연구(硏究)에서 대상(對象)으로한 물리량(物理量)들에 대(對)하여 t-test한 결과(結果), 벼의 두 계통(系統)사이와 콩, 밀의 품종간(品種間)에는 5%의 유의수준(有意水準)에서 그 차이(差異)가 인정(認定)되었다. 3. 곡립(穀粒)의 길이, 폭, 두께는 함수율(含水率)의 증가(增加)에 따라 직선적(直線的)으로 증가(增加)하였으며, 길이와 두께의 비(比)(L/T)와 폭과 두께의 비(比)(W/T)는 벼의 모든 품종(品種)에서 함수율(含水率)의 증가(增加)에 따라 감소(減少)하는 반면(反面), 콩에서는 모두 증가(增加)했다. 그러나 밀, 보리에서는 품종(品種)에 따라 일률적(一律的)인 경향(傾向)이 나타나지 않았다. 4. 공시(供試) 곡립(穀粒)의 표면적(表面積)은 일반계(一般系) 벼 약(約) $45{\sim}51{\times}10^{-6}m^2$, 다수계(多收系) 벼 $42{\sim}47{\times}10^{-6}m^2$, 장엽콩 약(約) $188{\sim}200{\times}10^{-6}m^2$, 황금콩 약(約) $180{\sim}201{\times}10^{-6}m^2$, 대맥(大麥) 약(約) $60{\sim}69{\times}10^{-6}m^2$, 나맥(裸麥) 약(約) $47{\sim}60{\times}10^{-6}m^2$, 은파밀 약(約) $51{\sim}20{\times}10^{-6}m^2$, 그루밀은 약(約) $57{\sim}69{\times}10^{-6}m^2$ 이었으며, 체적(體積)은 일반계(一般系) 벼 약(約) $25{\sim}30{\times}10^{-9}m^3$ 다수계(多收系) 벼 약(約) $21{\sim}26{\times}10^{-9}m^3$, 장엽콩 약(約) $277{\sim}300{\times}10^{-9}m^3$, 황금콩 약(約) $190{\sim}253{\times}10^{-9}m^3$, 대맥(大麥) 약(約) $36{\sim}45{\times}10^{-9}m^3$, 나맥(裸麥) 약(約) $22{\sim}28{\times}10^{-9}m^3$, 은파일 약(約) $23{\sim}31{\times}10^{-9}m^3$, 그루밀 약(約) $27{\sim}34{\times}10^{-9}m^3$이었다. 5. 함수율(含水率)에 따른 표면적(表面積) 및 체적(體積)의 증가율(增加率)은 콩이 가장 컸고, 다음은 밀, 보리, 벼 순(順) 이였으며, 벼에서는 일반계(一般系) 벼가 다수계(多收系) 벼 보다 약간(若干) 높게 나타났다. 6. 함수율(含水率) 변화(變化)에 따른 곡립(穀粒)의 크기(결이, 폭, 두께), 표면적(表面積) 및 체적(體積)에 대한 1차(次) 회귀(回歸) 방정식(方程式), 곡립(穀粒)의 길이, 폭, 두께를 인자(因子)로 하는 표면적(表面積) 및 체적(體積)에 대한 지수(指數) 방정식(方程式)과 곡립(穀粒)의 체적(體積)을 인자(因子)로 하는 표면적(表面積)의 회귀(回歸) 방정식(方程式)을 공시(供試) 곡물(穀物) 및 품종별(品種別)로 각각(各各) 유도(誘導)하였다.

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효과적인 지식확장을 위한 LOD 클라우드에서의 변화수용적 심층검색 (Change Acceptable In-Depth Searching in LOD Cloud for Efficient Knowledge Expansion)

  • 김광민;손용락
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.171-193
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    • 2018
  • 본 연구는 시멘틱 웹의 실질적 구현체인 LOD 클라우드에서 연결정책을 활용함으로써 LOD들간 연결을 효과적으로 제공하고 LOD의 변경된 내용을 검색결과에 빠짐없이 반영할 수 있는 방안을 제시한다. 현재 LOD 클라우드에서는 개체간 연결은 를 이용하여 개체들이 동일함을 명시적으로 기술하는 방식으로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 명시적 연결방식은 LOD 클라우드 규모의 방대함에도 불구하고 개체간 동일성을 개체단위에서 파악하여야 하는 어려움이 있으며 주기적으로 LOD에 추가하여야 함에 따라 검색 시 개체들이 누락되는 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 명시적 연결을 생성하는 대신 LOD별로 연결하고자 하는 LOD와의 연결정책을 수립하여 LOD와 함께 공개하는 방식을 제안한다. 연결정책을 활용함으로써 연결하여야 할 동일개체를 검색시점에서 파악할 수 있으므로 추가되었던 개체들을 누락됨 없이 검색결과에 포함시킬 수 있고 LOD 클라우드에서의 연결성도 효과적으로 확충할 수 있다. 확충된 연결성은 정보의 지능적 처리의 선행과정인 지식확장의 근간이 된다. 연결정책은 연결하고자 하는 소스와 타겟 LOD의 주어 개체들간의 동일성을 평가하는데 도움이 되는 술어 쌍을 명세하는 방식으로 수립하며 검색 시 이러한 술어쌍에 대응하는 RDF 트리플을 검색하고 이들의 목적어들이 충분히 동일한 것인가를 평가하여 주어개체들의 동일수준을 판단한다. 본 연구에서는 이러한 연결정책을 이용하여 여러 LOD들을 심층적으로 검색하는 시스템을 구현하였다. 검색과정에서는 기존 명시적 연결들도 함께 활용하도록 구현하였다. 검색시스템에 대한 실험은 DBpedia의 주요 LOD들을 대상으로 진행하였다. 실험결과 연결대상 개체들의 목적어들이 0.8 ~ 0.9의 유사수준을 가지는 경우 적정한 확장성을 가지고 충분히 신뢰적인 개체들을 적절하게 포함하는 것으로 확인하였다. 또한, 개체들은 8개 이상의 동일연결을 제공하여야 검색결과가 신뢰적으로 활용될 수 있을 것으로 파악되었다.

지능형 전망모형을 결합한 로보어드바이저 알고리즘 (Robo-Advisor Algorithm with Intelligent View Model)

  • 김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.39-55
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    • 2019
  • 최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

기계학습을 이용한 수출신용보증 사고예측 (The Prediction of Export Credit Guarantee Accident using Machine Learning)

  • 조재영;주지환;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.83-102
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    • 2021
  • 2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

국내 주요 호수의 육수학적 조사(4) : 주암호 (The Limnological Survey of Major Lakes in Korea (4): Lake Juam)

  • 김범철;허우명;임병진;황길순;최광순;최종수;박주현
    • 생태와환경
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    • 제34권1호통권93호
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    • pp.30-44
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    • 2001
  • 수자원관리에 중요한 육수학적 정보를 제공하기 위해 1993년 6월에서 1994년 5월까지 주암호에 대하여 월간 조사를 실시하였다. 표층의 투명도, 엽록소 a, 총질소, 총 인농도 및 일차생산력은 조사기간 각각 1.7${\sim}$4.5 m, 0.9${\sim}$12.5 mgChl/m$^{3}$, 0.53${\sim}$1.48 mgN/l, 6${\sim}$29 mgP/m$^{3}$, 304${\sim}$2,549mgCm$^{-2}$day$^{-1}$로 이들의 하계 평균농도로 산정한 주암호의 영양상태는 중영양호로 해당된다. 유역으로부터의 인 유입은 집중호우시에 다량 유입되기 때문에 총인 농도도 하계에 높고 동계에 낮다. 주암호의 연간 수면적당 인부하량은 0.94gPm$^{-2}$yr$^{-1}$로 부영양화 임계부하량(1.0gPm$^{-2}$yr$^{-1}$)에 거의 근접하고 있다. 주암호에서 식물플랑크톤에 대한 제한영양소 조사결과 인과 질소가 동시에 성장을 제한하는 요소로 나타났다. 식물플랑크톤군집의 계절별 천이양상은 온대호수의 일반적 경향과 같이 동계에 춘계에는 규조류(Asterionella formosa, Aulacoseira granulata var. angustissima)가 우점하였고, 하계에는 남조류(Microcystis aeruginosa, M. sp., M. viridis)가 우점하였다. 동물플랑크톤은 요각류 유생이 연중 우점하였고 8월에는 요각류 유생 이외에 지각류인 Bosminopsis longirostris가 각각 우점하였다. 조사기간 주암호 퇴적물의 조사 정점별 유기탄소 및 인, 질소의 평균 함량은 각각 9.5${\sim}$14.0 mgC/g, 1.0${\sim}$1.82mgP/g, 0.51${\sim}$0.65mgN/g의 분포를 보여주었다. 주암호 유역으로부터의 유기물 유입량은 1,222 tonC/yr이며 식물플랑크톤의 일차생산에 의한 자체생성유기물량은 6,718 ton/yr으로 전체 유기물부하량중 자체생성 유기물 비율이 대부분을 차지했다. 주암호의 부영양화를 방지하기 위해 앞으로의 유역관리는 점오염원의 관리와 더불어 비료사용량의 축소, 축산분뇨의 적절한 처리, 토양유실방지등 유역의 비점오염원에 대한 관리에 더욱 집중해야 할 것으로 보인다.

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