• 지능정보연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.123-138
• /
• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.171-193
• /
• 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.

• 대한치과보철학회지
• /
• 제46권2호
• /
• pp.157-168
• /
• 2008

연구목적: 골유착성 임플랜트를 이용한 치료가 초기의 완전 무치악 증례에 도입된 이후 장기간의 임상 관찰 결과 높은 성공률이 보고되고 있으며, 점차 부분 무치악 및 단일치 상실 증례 등의 다양한 영역으로 확대되고 있다. 하지만 이러한 임플랜트에 가해지는 저작압은 임플랜트와 주위 골에 축 방향 힘 (axial force)과 다양한 측방 모멘트 (bending moments)를 일으키는데 이러한 응력의 적절한 분산이 치료의 성공에 큰 영향을 미치게 한다. 이번 연구의 목적은 하악 구치부가 부분 무치악일 때 외측연결 방식과 내측연결 방식의 임플랜트로 수복함에 있어 상부 보철물의 연결 (splinting)이 임플랜트와 주위 골로의 응력분산에 미치는 영향을 삼차원 유한요소 분석을 통해 비교해보고자 하였다. 연구재료 및 방법: 외측연결 방식과 내측연결 방식의 대표적인 2종의 임플랜트를 선정하였고 각각 8.5mm와 13mm 길이에 대하여 실험하였다. 임플랜트는 외측연결 방식을 대표하는 브레네막 시스템을, 내부연결 방식을 대표하는 ITI 임플랜트를 연구재료로 선택하였다. 각각의 임플랜트는 구치부에서 골양이 허용되는 한 추천되는 넓은 직경 (wide diameter)의 임플랜트 (4.8-5.3mm)를 이용하였다. 이러한 4종류의 임플랜트 모형에서 제1대구치와 제2대구치 금관의 연결 여부에 따라 총 8개의 실험 군으로 분류하였다. 하중은 수직하중 및 수평하중을 각각 100N씩 하악 제1대구치 임플랜트 보철부위 (금관부)에 가하였고 금관의 연결여부에 따라 임플랜트와 주위골에 응력이 분산되는 양상을 관찰하였다. 삼차원 유한요소분석을 위한 하악골모형 제작에는 Hypermesh (Altair Engineering Inc., Troy, MI, USA)를 사용하였고 응력해석을 위해서는 PAM-CRASH 2G version 2005 (ESI, France), 포스트프로세싱을 위해서는 PAM-VIEW version 2005 (ESI, France)을 이용하였다. 여러 응력값 중에서 대표적인 등가응력 (von Mises stress)을 이용하여서 응력분포를 비교분석하였다. 연구결과: 내부연결방식과 외부연결방식 모두 상부의 금관을 연결함에 따라 임플랜트와 주위골로 전해지는 응력값이 감소하였다. 그리고 응력값이 감소하는 정도는 외부연결방식에서 더 크게 나타났다. 하지만 두 방식 모두 금관연결에 따른 응력 감소 효과는 임플랜트 길이 증가에 의해 영향 받지는 않았다. 이번 실험에서 상부 보철물이 연결되지 않은 상태에서 제1대구치 부위에 수직방향 또는 수평방향의 하중을 가했을 때 외부연결방식에서 더 많은 양의 응력이 주변 피질골의 상부 좁은 부위로 전달되었다. 하지만 상부 보철물을 연결한 상태에서 하중을 가한 경우에는 외부연결방식에서 하중 측인 제1대구치 부위에서 나타나던 상부 피질골에서의 응력 집중이 많이 감소한 것을 보여주었다. 또 한 비하중 측인 제 2대구치 부위에서의 응력분산도 외부연결방식에서 더 많은 것으로 나타났다. 이에 비해 내부연결방식에서는 하중 측인 제 1대구치 부위에서 지대주 나사를 따라 높게 나타나던 응력값의 중등도 감소 효과를 나타내었고 연결된 제2대구치 부위로의 응력분산 효과도 작았다. 결론: 하악 구치부가 결손한 하악골에 내부연결방식과 외부연결방식을 대표하는 두 가지 종류의 임플랜트를 선택하여 상부 금관의 연결이 임플랜트와 주위 골의 응력 분산에 미치는 영향에 대하여 삼차원 유한요소분석을 하였다. 이러한 실험 결과를 통하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 8.5mm와 13mm에 대해서 응력 분포는 거의 동일하게 나타나고, von Mises stress 최대값 또한 거의 유사하였다. 2. 수직하중에서는 근심측에서 응력이 집중되었고 수평하중에서는 근, 원심측이 비슷한 크기의 응력을 보였다. 3. 내부연결방식에서는 지대주 나사의 벽면을 따라서 응력이 분산되는 양상을 보였으나 외부연결방식에서는 지대주에 눌리는 임플랜트 상부 부위에 응력이 집중되었다. 4. 금관을 연결함에 따라 임플랜트와 주위골로 전달되는 응력 값은 두 방식 모두 감소하는 모습을 보였으나 응력 값이 감소하는 정도는 내부연결방식에 비해 외부연결방식에서 더 크게 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.1-25
• /
• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.19-33
• /
• 2013

본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.39-55
• /
• 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.

• 지능정보연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.137-154
• /
• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제35권5호
• /
• pp.5-19
• /
• 2019

암반으로 구성되어 있는 급경사($65^{\circ}{\sim}85^{\circ}$)비탈면이 장기간 안정한 상태로 유지되고 있는 자연현상을 고려할 때, 설계 및 초기 시공 단계에서 위와 유사한 지반 상태로 이루어진 깎기 암반비탈면에 대해 1:0.5(발파암 경사 기준)보다 급한 경사를 적용할 수 있을 것이다. 급경사로 설계 가능한 양호한 연속체 암반비탈면의 안정성을 검토하는 과정에서, 설계실무 측면에서 범용적인 암반강도정수 산정방법이 필요하게 되었다. Hoek 등(2002)이 수정 보완하여 발표한 Hoek-Brown 파괴기준과 GSI분류는 불연속구조의 영향을 충분히 고려한 암반특성화 시스템으로 평가되었으며, 응력변화에 따라 등가 Mohr-Coulomb 강도정수(등면적법)를 산출하는 방법을 제안하였다. 비탈면에서는 등가 M-C 강도정수가 최대구속응력(${{\sigma}^{\prime}}_{3max}$ 또는 수직응력)변화에 따라 민감하게 변화하므로 실무적으로 활용하기에 어려운 점이 있다. 이 연구에서는 양호한 연속체 암반비탈면에 대해 최대구속응력 범위이내에서 범용적으로 적용할 수 있는 강도정수산정방법(등각분할법)을 H-B 파괴기준을 응용하여 제안한다. 등각분할법 강도정수(A)의 타당성 및 적용성을 평가하기 위해, 연구대상 암반비탈면을 기존 실시설계 현장 인근에 있는 급경사 비탈면에서 암석종류별(화성암, 변성암, 퇴적암)로 선정하고, Hoek이 제시한 등가 M-C 강도정수(등면적법)들과 비교 분석하였다. 등면적법 및 등각분할법 등가 M-C 강도정수는 기본적인 자료인 기존 실시설계 현장의 실내 암석 삼축압축시험과 연구대상 암반비탈면의 불연속구조의 특성조사(Face Mapping)를 통해 RocLab 프로그램(H-B 파괴기준을 기본으로 전산화된 지반정수 산정 소프트웨어)을 활용하여 산정하였다. 산정된 등면적법 등가 M-C 강도정수는 상호 연동되어 점착력과 내부마찰각이 아주 크거나($45^{\circ}$ 이상) 작게 나타났다. 등각분할법 등가 M-C 강도정수는 등면적법 등가 M-C 강도정수의 중간 정도이며, 내부마찰각은 $30^{\circ}{\sim}42^{\circ}$의 범위를 보인다. 연구대상 암반비탈면의 등각분할법 강도정수(A)와 기존 실시 설계 현장에서 연구대상 암반비탈면과 유사한 암반상태(동일 등급 RMR)에 적용한 강도정수(B)와 비교 분석하고, 이 지반정수들로 적용한 비탈면 안정해석(한계평형해석과 유한요소해석) 결과를 통해 제안한 등각분할법의 적용성을 간접적으로 평가하였다. A와 B의 강도정수 차이는 10% 정도이다. 한계평형해석 결과(우기 기준), A적용 안전율(Fs)=14.08~58.22(평균 32.9), B적용 안전율(Fs)=18.39~60.04(평균 32.2)이며, 각 동일한 암석종류에 따라 상호 유사하게 나타났다. 유한요소 해석 결과, A적용 변위=0.13~0.65mm(평균 0.27mm), B적용 변위=0.14~1.07mm(평균 0.37mm)으로 매우 유사하다. H-B 파괴기준을 응용하여 등각분할법으로 산출한 지반 정수를 실무적인 전단강도로 적용할 수 있는 적용성 평가에서 유의미한 결과를 확인할 수 있었다.

• 헤리티지:역사와 과학
• /
• 제55권3호
• /
• pp.74-100
• /
• 2022

본 연구는 중국 서원의 특성을 구명하고 이를 바탕으로 한국 서원 고유의 수경관 특성을 준거할 수 있는 자료 확보를 목적으로 시도되었다. 문헌조사와 현장 관찰조사를 바탕으로 악록서원을 비롯한 중국의 대표적인 전통 서원 10개소의 입지와 내·외부의 수체계 그리고 수경관의 연출 특성을 조사 분석한 연구의 결론은 다음과 같다. 중국 서원의 수체계는 내부와 외부 수체계로 이원화되며 보편적으로 외부에 2개, 최다 3개의 수체가 중첩된 양상을 보였다. 외부 수체계에 입각한 서원의 입지유형은 양면환수형 4개소, 환산면수형 3개소 그리고 삼면환수형, 사면환수형, 의산방수형이 각각 1개소 등 총 5개 유형으로 분류됨에 따라, 배산면수형(일명 배산임수형)의 전형을 보이는 한국 서원과 비교할 때, 매우 적극적인 친수성을 보였다. 외부 수체계의 수형(水形)은 곡류형(46.0%), 계류형(36.0%), 광형(廣形)과 부정형(각 9.0%)으로 구분되었으며 수태(水態)는 계(溪, 31.8%), 강(江, 27.3%), 샘과 우물(泉·井, 13.6%), 폭(瀑, 9.1%), 호(湖, 4.5%) 그리고 지(池, 4.5%) 등의 순으로 나타났다. 서원 내부 수체계 상의 수경관은 악록서원에서 7개소, 만송서원에서 4개소 순으로 상대적 수경관의 수가 많았다. 조사대상 10개 서원에서는 확인된 총 27곳의 세부 수경관은 지당(池塘)과 반지(伴池)를 포함하여 총 6개 유형으로 분류됨으로써 한국 서원보다 다양성이 매우 높았다. 주목할 만한 것은 중국 전통 서원의 내부 수경관에는 최소한 반지나 방당(方塘)이 1개소 이상 연출되는 예제적 질서가 잘 드러났다. 특히 한국 서원에서는 보기 어려운 반지는 42.8%를 차지하여 중국 서원의 대표적인 수경관 요소임이 확인되었다. 주희의 「관서유감」 시에 근거한 남계서원의 방당 또한 방형의 반지로 취급한다면 수경관에서 차지하는 반지의 비중은 거의 50%에 육박한다. 지당의 형태는 방형(28%), 자유곡선형과 원형(각 24%), 반월형(20%), 계류형(3.8%)로 구성되었는 바, 이는 방형 일색의 한국 서원과는 매우 다른 특성으로 보인다. 한편 중국 서원의 내부 수경관 관련 조형물은 정(亭)과 교(橋) 11개소(26.8%), 방(坊) 5개소(16.5%), 문(門)과 누(樓) 4개소(1.4%), 재(齋)가 2개소(6.2%) 그리고 헌(軒)·사(祠)·대(臺)·각(閣)이 각 1개소(3.1%) 등 총 10개 유형으로 확인되었으며 서원 내부의 정자는 경관정(景觀亭 27.2%), 비정(碑亭, 18.2%), 연집정(宴集亭, 54.5%) 등 3가지로 유형화되었다. 전반적으로 정자, 반교를 갖는 반지 그리고 패방은 중국 서원 내부 수경관을 지배하는 연계성 높은 주요 구성요소임이 확인되었다.

• 벤처혁신연구
• /
• 제5권1호
• /
• pp.107-127
• /
• 2022

본 연구는 네덜란드의 지역별 혁신 클러스터정책을 통해 네덜란드 경제의 성장동인을 찾고자 한다. 전통적으로 농업과 물류중심의 경제구조를 가진 네덜란드는 1990년대 지역 클러스터를 만들면서 첨단 허브 국가로서 역할을 충실하게 해왔고 작은 나라임에도 세계 수출의 7위를 차지하는 등 혁신국가의 이미지를 만드는데 성공했다. 그 바탕에는 혁신을 위한 체계적인 분석 접근법으로 '지역 혁신 시스템(Rational Innovation System)'의 개념을 도입하고 지역의 특색을 살린 산학연 모델이 가장 큰 요인으로 작용했다. 여기에는 적절한 중앙정부의 혁신 생태계 조성을 위한 정책적 방향 제시와 지역을 중심으로 한 산학연 모델이 크게 작용한 것으로 평가받고 있다. 이런 점을 종합적으로 살펴 볼 때 본고에서는 다음과 같은 시사점을 발견할 수 있다. 첫째, 혁신 클러스터의 활성화이다. 둘째, Top 9을 중심으로 한 신산업육성정책과 미래산업 전략을 활성화하고 있다. 셋째, 산학연 협력을 구체화하고 있다. 넷째, 스타트업의 창업을 육성하고 있다. 이를 종합하면 네덜란드는 2019년 설립된 TechLeap은 네덜란드의 기술 생태계를 정량화하고 가속화하는 데 도움을 주는데 자본, 시장 및 인재에 대한 접근성을 개선하기 위한 프로그램 및 이니셔티브를 통해 기술 기업이 확장할 수 있는 최적의 환경을 조성해 네덜란드를 미래의 기술 선도기업들을 위한 보금자리로 만들기 위해 노력하고 있다. 첨단농업과 물류국가로 알려진 네덜란드는 4차 산업혁명시대를 맞이하여 로테르담을 중심으로 하는 물류의 항구에서 ICT 기술을 기반으로 하는 '지식항구(brainport)'로 확장하고 있다. 네덜란드는 물류 국가에서 산업화에 성공했지만 최근 지역혁신 생태계를 만들기 위한 중앙정부의 비전 제시와 지역의 특화산업을 연계한 산학연 클러스터 모델이 가장 큰 디딤돌 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다. 네덜란드의 혁신정책은 혁신 클러스터 생태계를 중심으로 지역을 개발하고 일자리 창출과 새로운 산업을 위한 투자를 통해 유럽의 '디지털 관문'으로서 역할에 보다 충실할 것으로 전망된다.