이 연구의 목적은 기업가적 혁신성을 정확하게 예측하는 고도화된 분석 모델을 탐색하는 것이다. 기업가정신 연구 분야에서는 최초로, 데이터 과학적 접근방식에 해당되는 기계학습(Machine learning)을 이용해 기업가적 혁신성(entrepreneurial innovativeness)을 예측하는 모델을 제시한다. 예측모델을 구축하기 위하여 Global Entrepreneurship Monitor(GEM)의 62개국 22,099건 데이터를 이용한다. 27개 설명변수로 이뤄진 데이터 셋을 토대로 전통적 통계방법인 다중회귀분석과, 회귀트리, 랜덤포레스트, XG부스트, 인공신경망 등 기계학습을 이용한 예측모델을 구축하고 각 모델의 성능을 비교한다. 모델의 성능 평가를 위해 RMSE(Root mean square error), MAE(Mean absolute error)와 상관관계(Correlation) 등 지표를 사용한다. 분석 결과 5가지 기계학습 기반 모델은 모두 전통적 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 예측 성능이 가장 좋은 모델은 XG부스트였다. XG부스트를 통한 기업가적 혁신성 예측에 있어서 기여도가 높은 변수는 창업가의 기회인지 및 시장 확장의 교차항 변수이며, 이는 신시장에서 기회를 획득하고자 하는 유형의 창업기업이 높은 혁신성을 보인다는 점을 확인했다. 이 연구는 고도화된 분석방법인 기계학습을 이용해 새로운 예측모델을 제시, 기업가정신 연구의 시야를 확장했다는 점에서 의의를 지닌다.
지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.
In Suwon, the overall hygiene of the city is threatened by the emergence of the rook(Corvus fugilegus) in the city. Rooks began to appear in November of 2016 and has continued to appear from November to March every year. In order to eradicate or to prepare an alternative habitat for rooks, this study aimed to identify the preferred habitat and specific environmental variables. Therefore, in this work, we aim to understand the predicted distribution of rooks in Suwon City with citizen science and through MaxENT, the most widely utilized habitat modeling using citizen science to analyze the preferred habitat of harmful tides appearing in urban areas. In this study, seven environmental variables were chosen: biotope group complex, building floor, vegetation, euclidean distance from farmland, euclidean distance from streetlamp, and euclidean distance from pole and DEM. Among the estimated models, after the time period of sunrise (08:00~18:00) the contribution percentage were as following: euclidean distance from arable land(39.2%), DEM(25.5%), euclidean distance from streetlamp(22.3%), euclidean distance from pole(7.1%), biotope group complex(4.9%), building floor(1%), vegetation(0%). In the time period after sunset(18:00~08:00) the contribution percentage were as following: biotope group complex(437.4%), euclidean distance from pole(26.8%), DEM(13.4%), euclidean distance from streetlamp(11.8%), euclidean distance from farmland(7.9%), building floor(1.4%), vegetation(1.3%).
This study was performed to investigate the ecosystem service patterns in relation to climate change acceleration utilizing big data analysis. This study aimed to use big data analysis as one of the network of views to identify convergent thinking in two fields: climate change and ecosystem service. The keywords were analysed to ascertain if there were any differences in the perceiving problems, policy direction, climate change implications, and regional differences. In addition, we examined the research keywords of each continent, the centre of ecosystem service research, and the topics to be referred to in domestic research. The results of the analysis are as follows: First, the keyword centrality of climate change is similar to the detailed indicators of The Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) regulations, content, and non-material ecosystem services. Second, the cross-analysis of terms in two journals showed a difference in value-oriented point; the Ecosystem Service Journal identified green infrastructure as having economic value, whereas the Climate Change Journal perceives water, forest, carbon, and biodiversity as management topics. The Climate Change Journal, but not the former, focuses on future predictions. Third, the analysis of the research topics according to continents showed that water and soil are closely related to the economy, and thus, play an important role in policy formulation. This disparity is due to differences in each continent's environmental characteristics, as well as economic and policy issues. This fact can be used to refer to the direction of research on ecosystem services in Korea. Consistent with the recent trend of expanding research regarding the impacts of climate change, it is necessary to study strategies to scientifically predict and respond to the negative effects of climate change.
최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.
재난·재해에 신속하게 대응하기 위하여 다양한 센서의 위성영상 활용이 가능한 뉴스페이스 시대가 열렸다. 국내·외 운용 중인 위성의 수가 늘어나고 위성 센서의 특성이 다양하므로, 재난유형에 최적화된 위성영상을 찾는 것이 필요하다. 재난 유형은 태풍, 호우, 가뭄, 산불 등으로 나누고 각 재난유형별로 위성의 궤도, 능동/수동 센서, 공간 해상도, 파장대, 재방문주기를 고려한 최적의 위성 영상을 선정하였다. 각 위성궤도 TLE(Two Line Element) 정보는 SGP4(Simplified General Perturbations version 4) 모델에 적용하여 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 위성 궤도를 10초 간격으로 시뮬레이션하고 각 센서의 입사각을 고려하여 정확한 관측영역을 선정하였다. 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 2019년 태풍 미탁 사례에 적용하여 실제 촬영된 위성 리스트와 비교 및 분석하였다. 분석된 결과를 통해 재난 발생 지역의 촬영된 영상과 촬영 예정인 영상의 시간 및 영역을 수 초 이내 분석하여 재난 유형에 따른 최적의 위성영상을 선정하였다. 향후, 재난이 발생했을 때 위성영상을 신속하게 요청하고 확보할 수 있는 체계 구축에 기반이 되고자 한다.
지구과학 데이터(지오데이터)의 공간 이질성, 희소성 및 고차원성으로 인해 공간 분포 추정에 어려움이 있다. 따라서 지구과학의 많은 응용 분야에서 지오데이터의 고유 특성을 고려할 수 있는 공간 추정 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기계 학습 알고리즘 중 하나인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 이용하여 공간 예측 방법을 제공하고자 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 옛 제련소 부지에서 휴대용 X선 형광분석기(PXRF) 및 유도결합플라즈마-원자방출분광법(ICP-AES)을 이용하여 분석된 토양 농도 자료를 활용하였다. ICP-AES를 이용해 분석된 As와 Pb를 주변수로 하고, 나머지 자료는 보조변수로 활용하였다. 다차원의 보조변수 중 중요 변수를 선별하기 위해 랜덤포레스트 기반의 변수선택법을 적용하였다. ICP-AES 및 PXRF를 통해 구축된 다변량 데이터를 사용한 GMM의 결과를 단변량 및 이변량 데이터를 사용한 정규 크리깅(Ordinary Kriging; OK) 및 정규 공동크리깅(Ordinary Co-Kriging; OCK)의 결과와 비교하였다. GMM의 결과는 OK 및 OCK의 결과보다 낮은 평균 제곱근 편차(RMSE; 비소는 최대 0.11 및 납은 0.33까지 향상)와 높은 상관관계(r; 비소는 최대 0.31 및 납은 0.46까지 향상)를 제공하였다. 이는 GMM을 사용할 경우 토양 오염의 범위 해석의 성능을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 본 연구는 다 변량 공간추정 접근법이 복잡하고 이질적인 지질 및 지구 화학자료의 특징을 이해하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 증명하였다.
섬오갈피나무는 산림청 지정 희귀식물로 곶자왈에서 자생하는 낙엽활엽관목식물이다. 본 연구는 섬오갈피나무의 광, 수분, 유기물에 따른 생육 반응 분석과 생태 지위폭을 측정하고, 이러한 결과를 바탕으로 적합한 환경조건을 찾고자 시도되었다. 섬오갈피나무는 광량이 아주 많거나 적은 조건이 아닌 중간 조건(L3, 자연광의 50%)에서 지상부 길이, 엽면적, 식물체 잎 무게가 증가하였다. 수분 구배와 유기물 구배는 잎 수와 식물체 잎 무게에 대한 생육 차이가 있었으며 수분 구배에서는 중간 조건(M3, 240ml) 이하에서 생육이 좋았으며 유기물 구배에서는 중간 조건(N3, 12%) 이상에서 생육 반응이 좋았다. 또한 생태 지위폭은 수분(0.977) > 유기물함량(0.964) > 광(0.951) 순으로 나타났다. 이러한 결과는 섬오갈피나무가 선호하는 서식지는 다소 그늘지고 약간 건조하며 토양의 양분이 많은 곳이며, 생육에 가장 큰 영향을 주는 환경요인은 광량임을 뜻하는 것으로 자생지의 서식지 관리에 우선적 고려 사항이라 판단된다.
본 연구는 경복궁 후원의 경관을 보존·관리·활용하는 데 필요한 기초적인 정보를 제공하고자 전·현직 청와대 조경 관리자를 대상으로 인터뷰를 시행하였으며, 요약된 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 경복궁 후원의 지형은 노태우 대통령 당시 본관과 관저를 신축하며 절토와 성토가 이루어지며 많은 변화가 있었다. 수계는 과거 경복궁과 연결되어 있었으나 현재는 단절된 상태이다. 둘째, 식재의 경우 가장 중요한 원칙은 대통령의 경호와 의전이었으며 이에 따라 수목이 배치되거나 관리되었다. 수목은 여러 지방에서 우수한 수목들을 도입하여 심었으며, 야생화와 지피식물들도 계절에 따라 자주 교체하였다. 셋째, 시설물 및 동선은 점경물과 휴게시설 등이 대통령의 의전이나 취미, 근무자들의 휴식을 위해 배치되었으며, 백악산 산림지역의 방재를 위해 소방시설을 설치하였다. 넷째, 청와대 시기 경복궁 후원 조경의 가장 큰 변곡점은 노태우 대통령 시절 본관과 관저 신축으로 인한 지형의 변화, 노무현 대통령 시절 공간을 분리하던 A, B 철책의 제거 그리고 이명박 대통령 시절 G20 정상회의를 위해 수행된 대대적인 공간 정비로 파악된다. 경복궁 후원 영역이 2022년 5월 10일 시행된 청와대 국민 개방으로 인해 또 다른 변곡점을 맞을 것으로 예상되며, 현황을 잘 보존하면서 경복궁 후원이 가진 역사적·학술적·경관적 가치를 평가하는 작업이 시행되어야 할 것이다.
도시공원은 도시 자연경관을 형성하고 도시민의 건강과 휴식공간을 제공한다. 또한, 도시민의 정서생활 향상을 도모하는 도시계획 시설이다. 현재 도시공원은 국토 및 도시정책 패러다임의 변화로 양적확보뿐만 아니라 질적 관리가 필요해지고 있으며, 수요자 중심으로의 시각 전환이 요구되고 있다. 본 연구에서는 도시민이 공원으로부터 받는 서비스 수준을 파악하기 위해, 도시인구 수요에 맞게 양적 공급적정성을 분석하고, 조성된 공원의 질적 수준을 평가하였다. 평가를 바탕으로 양적인 측면과 질적인 측면을 종합적으로 분석하여 도시공원의 분배적 형평성을 판단하였다. 도시공원의 양적 공급서비스 수준과 질적 평가 결과, 도시택지개발로 공원의 부지가 확보되고 최근에 공원이 조성된 지역을 중심으로 높은 수준의 서비스를 제공받고 있는 것으로 조사되었다. 또한, 최근에 조성된 공원일수록 다양한 시설을 설치함으로써 공원의 질적 수준을 높이고 있는 것으로 파악되었다. 이 연구방법을 통해 도시공원 서비스 공급 시 양적·질적 측면을 종합적으로 분석하여 적용한다면, 더 효과적인 공원녹지계획이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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