길마가지나무의 자생지 11지역 24개소의 입지환경을 조사한 결과 길마가지나무는 주로 산지의 낮은 지대를 중심으로 임연부, 등산로주변, 계곡부 및 해안림 곳곳에 분포하고 있었으며, 경사는 대부분 평지나 완경사지를 중심으로 분포하고 있었다. 사면방위는 가리지 않았으나 주로 햇볕을 많이 받는 남향에 주로 군락을 이루고 있었다. 군집구조는 분석결과 각각 아까시나무(군집I), 느티나무(군집II), 일본잎갈나무(군집III)가 지표종인 3개 군집으로 나뉘었다. 출현식물의 경우 군집 I에서 출현한 식물은 50과 77속 78종 2아종 11변종 총91분류군, 7개의 방형구로 느티나무가 지표종인 군집II에서 출현한 식물은 51과 82속 80종 2아종 10변종 1품종 총93분류군, 11개로 가장 많은 방형구가 해당되며, 느티나무가 지표종인 군집III에서 출현한 식물은 61과 111속 129종 2아종 13변종 3품종 총147분류군으로 나타났으며, 특이식물로는 특산식물 1분류군, 침입외래식물 9분류군, 희귀식물 5분류군으로 상대적으로 적은 개체수가 출현하였다. 상대우점치(I.P.) 분석결과 각군집의 지표종으로 대표되는 종이 있으나 특정군집에 독립적으로 출현하는 경우는 적었다. 대표적으로 느티나무, 참나무, 아까시나무, 밤나무 등이 있었으며, 아까시나무군집의 교목층을 제외하면 대부분 경쟁관계에 있음을 확인할 수 있어 지속적인 관찰이 필요하다고 판단된다. 종다양성지수 분석과 유사도지수 분석에서도 상대우점치 분석과 유사한 결과를 확인할 수 있었는데, 군집 간 특정종이 우세하기 보다는 균등도가 매우 높으며, 출현식물이 상이하기 보다는 유사한 경향을 띄고 있었다. 토양분석 결과, 군집 간 전형적인 갈색산림토양, 암적색산림토양의 성질을 보였으며, 배수가 좋은 사양토를 기반으로 하고 있었다. 유기물의 경우에는 일반적인 산림토양에 비해 함량이 대체적으로 높은 경향을 보이고 있었다. 미루어 보았을 때 길마가지나무의 자생지 분포는 지역적인 경향보다는 상층이 울폐하지 않는 임연부, 등산로를 중심으로 유기물이 풍부한 환경에 분포해 환경에 대한 적응력이 뛰어난 것으로 판단된다. 하지만 상층이 울폐한 경우에는 피압으로 인해 생육이 부진한 경향을 보여 광 요구도가 높은 수종으로 판단된다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
본 연구는 기상청에서 지진의 계기관측이 시작된 1978년부터 2016년까지, 규모 2.0~2.5사이의 소규모 지진이 6회 발생한 경상남도 거창군 일원지역을 대상으로 수치표고모델을 이용한 3차원의 LANDSAT 8호 위성영상과 음영기복도로부터 선구조선을 추출하여 선구조선과 진앙(지진발생위치)간의 상관관계를 분석하였다. 선구조선의 통계분석 방법으로는 직각격자에 의한 단절현상 문제점을 완화하고 선구조선의 공간적 분포를 정확히 표현해줄 수 있는 육각격자 모양과, 격자크기에 따라 변화하는 밀도 값이 안정되는 지점의 격자크기를 사용하여 핫스팟 분석을 수행하였다. 핫스팟 분석방법은 선구조선이 집단화되어 나타나는 지역을 통계적으로 파악할 수 있기 때문에, 선구조선의 각 통계요소별(빈도, 교차점, 길이)로 도출되는 Z score를 통해 선구조선 밀집지역을 확인하였다. 또한 연산된 선구조선의 밀도와 진앙간의 상관성을 분석하기 위해 진앙에서의 Z score를 표준정규분포 상에 나타내어 선구조선의 밀도가 통계적으로 의미 있는 수준인지를 확인하였다. 그 결과, 6개의 진앙에서 3개 종류의 통계요소로 기록된 총 18개의 Z score 중 약 83%에 달하는 15개 값이 1.65 이상으로 나타났다. 이는 표준정규분포 상에서 95% 이상의 높은 밀도 값을 의미하여, 진앙이 선구조선 고밀도지역에 위치함을 알 수 있었다. 특히 선구조선 빈도는 모든 진앙에서, 교차점은 하나의 진앙을 제외한 나머지 진앙에서 밀도 값이 표준정규분포 상 95% 이상을 나타내어, 선구조선의 빈도와 교차점 밀도가 진앙과 높은 상관성이 있음을 확인하였다. 선구조선의 밀도 분포를 정확하게 표현하고, 진앙과의 상관관계를 분석한 본 연구는 잠재적인 지진발생 위험 지역을 추출하기 위한 기초연구로써 의미가 있다. 그러나 상기와 같은 결과를 조금 더 명확하게 하기 위해서는 지진의 발생빈도가 많고 더 광역적인 지역을 대상으로 한 추가적 연구의 필요성이 있다고 사료된다.
제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.
남해 동부해역에서 해수는 계절에 따라 서로 다른 수질환경 특성의 수괴들에 의해 조절되는 것으로 밝혀졌다. 홍수기인 여름철 표층수는 북한한류 기원의 동해 냉수괴 특성의 수괴-A (East Sea Cold Water), 담수의 영향이 강한 연안성 수괴-B (river-dominated coastal water), 연안 염하구성 수괴-C (coastal pseudo-estuarine water)로 구분된다. 특징적으로 높은 영양염과 엽록소 농도를 갖는 저염의 염하구성 수괴-B는 홍수기인 여름철에 해안선에서 수 십 km 떨어진 해역까지 짧은 기간 일시적으로 형성되며, 집중호우 등 몬순(monsoon)기후 특성을 갖는 우리나라 연안역에서 육지-해양간 물질 순환에 상당한 역할을 할 것으로 사료된다. 여름철 저층수는 저온-고염의 냉수인 저층 냉수괴-D(bottom cold water)가 지배적이며, 표층수의 수괴들과 비교하여 전체적으로 수온, pH, 용존 산소량은 낮은 반면, 높은 영양염 농도 특성을 갖는다. 여름철 저층 냉수괴의 높은 영양염 농도는 강한 성층과 낮은 수온으로 인하여 식물플랑크톤 번식이 제한되어 보존-축적된 결과로, 갈수기인 겨울철 영양염의 주요 공급원으로 작용한다. 갈수기인 겨울철 연구해역의 해수환경은 여름철과 다르게 대마난류수 (수괴-E)가 광범위하게 분포하며, 해안선을 따라 연안역의 좁은 범위에 대마난류수가 약간 변질된 연안성 수괴-F가 분포한다. 특히 광양만, 마산만 등의 반폐쇄성 지형의 여러 만(bay)들에 위치하는 연안성 수괴-F에서는 갈수기인 겨울철에도 낮은 수심과 느린 유속 등에 의해 기초생산력이 높으며, 이로인한 겨울철 영양염 고갈(depletion) 현상이 뚜렷하게 나타난다. 또한 남해 연안성 수괴와 대마난류 수괴사이에 연안전선이 발달하며, 이러한 전선은 직간접적으로 남해의 기초생산력을 조절하는 중요 환경요소로 작용할 것으로 예상된다. 결론적으로 연구해역은 계절적으로 다른 특성의 수괴의 수괴가 복합적으로 분포하며, 여름철의 수질환경과 일차 생태계는 크게 연안 염하구성 수괴와 저층의 냉수괴 발달 정도에 따라 변화할 것으로 예상되며, 겨울철에는 외양에서 유입되는 대마난류 수괴의 특성에 따라 지배될 것으로 분석된다. 또한 용존무기인이 잠재적 제한영양염으로 작용하는 서해 연안역과 달리 남해 연안역은 대부분 용존무기질소가 잠재적 제한영양염으로 작용하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 제한영양염의 차이는 서해와 남해 연안역이 서로 다른 환경과 다른 생태계 구조를 갖고 있음을 지시한다.
본고는 문화원형콘텐츠를 유통시키고 있는 문화콘텐츠닷컴의 디지털아카이브 시스템에 주목해서 문제점을 분석하고 대안을 제시하는 것이 목적이다. 문화원형콘텐츠는 전통문화와 컴퓨터기술을 접목시켜 개척한 새로운 분야이다. 정부에서는 이 산업을 육성해서 한국문화의 세계화와 국가 경쟁력을 강화시킬 의도를 가지고 있다. 우리나라의 역사와 전통 풍물 생활 전승 예술 지리지 등 다양한 분야의 문화원형을 디지털 콘텐츠화하여 문화산업에 필요한 창작소재로 제공하는 것이 그 핵심내용이다. 아울러 디지털 콘텐츠 유통체계 정립과 저작권 관리를 통해서 공공부문 문화콘텐츠의 산업적 활용도를 제고하려는 의도도 포함된다. 본고에서 다루는 대상자료는 현재 문화콘텐츠닷컴에서 유통, 관리되고 있는 문화원형콘텐츠들이다. 이 성과물들은 2002년부터 2005년까지 개발되어서 문화콘텐츠닷컴 DB에 구축되어 있다. 이 자료들을 통해서 현재의 디지털아카이브 시스템의 문제점을 분석하였고, 현재의 시스템이 안고 있는 한계점을 요약하면 다음과 같다. 첫째는 각 자료에서 사용하는 주요 용어의 선택에 따라 유사한 자료들이 서로 다른 주제로 분류되면서 다른 항목에 속하게 되는 것이다. 둘째는, 따라서 서로 다른 항목 간에 교차검색이 이루어지지 않는 한계점이 있다. 현재의 제 문제를 해결할 수 있는 방법으로 본고에서는 온톨로지 기능을 포함한 데이터마이닝시스템을 이용해서 풍부한 지식정보표현과 활용이 가능한 디지털아카이브 시스템을 제안하고 있다. 데이터마이닝은 다섯 가지의 방법으로 가능하다. 의미검색 문서요약 문서클러스터링 문서분류 그리고 주제추적이다. 최근에 빠르게 개발되고 있는 디지털 신기술도 인문학과 긴밀하게 연결되지 않으면, 그 활용도가 제한적이라는 점을 본고를 통해서 지적하였다. 창작소재로서의 문화원형콘텐츠의 활용도를 크게 향상시킬 수 있는 길은 바로 신지식관리를 위한 통학적(uni-discipline) 접근이라는 점을 일깨우고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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