• 한국농림기상학회지
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• 제5권2호
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• pp.70-80
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• 2003

본 연구에서는 KoFlux네트워크 타워 관측소의 하나인 광릉 낙엽 활엽수림에서 최초로 직접 관측된 이산화탄소 플럭스를 보고한다. 2002년 6월부터 8월까지 에디 공분산 시스템을 다른 기상 관측 기기들과 함께 30 m 타워에 설치하였다. 관측 장소가 계곡과 같은 경사지에 위치해 있음에도 불구하고 관측된 난류 특성이, 제한된 풍향(즉, 90$\pm$45$^{\circ}$)의 경우, 평평하고 균질한 이상적인 장소에서 관측된 것들과 크게 다르지 않았다. 관측 자료 회수율은 비록 낮았으나, 분석된 예비 결과는 고무적이고, 연구해야 할 가치가 있는 것으로 나타났다. 이류 항을 무시하면, 생태계의 순 $CO_2$ 교환(NEE)은 6월에서 8월까지 약 -1.2에서 0.7 mg m$^{-2}$ s$^{-1}$의 범위를 보였다. 약한 난류가 야간 NEE에 미치는 효과를 마찰 속도(u*)및 저류 항의 산출과 관련하여 살펴보았다. 낮은 u*가 NEE에 미치는 영향은 약 0.2 m s$^{-1}$의 문턱 값을 기점으로 뚜렷하게 나타났다. 야간 NEE에 미치는 저류 항의 역할은 거의 나타나지 않았는데, 이는 밤 동안 산림 내에 축적된 $CO_2$가 경사면을 따라 배수류로 빠져나갔기 때문인 것으로 사료된다. 이는 또한 저류 항을 한 높이에서만 관측된 농도 자료를 사용함으로 생긴 오차로 인한 인위적인 결과일 수도 있다. 쌍곡선 광 반응식을 적용한 결과, 관측된 NEE 변화의 80% 이상이 설명되어, 이 산림 지역의 $CO_2$ 교환이 주로 빛에 의해 조절됨을 보여주었다. 이러한 관계식은 계절에 걸쳐 빠진 자료를 채워 넣는 자료 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있다. 마지막으로, 선형류 모형에 근거한 간단한 규모 분석에 의하면, 이류항의 효과가 NEE산출에 큰 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.931-939
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• 2022

우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수 현황을 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor (OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중에 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있다. 따라서, 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간이 존재함으로 입력자료에 활용되는 SS를 산정하기 위해 관계식 개발을 필요로한다. 본 연구에서는 댐 방류구 인근 지점 측정 데이터를 기반으로 개발된 탁도-SS 관계식을 통해 수자원 공사 SURIAN 시스템에서 활용되고 있는 AEM3D 모델을 이용하여 탁수 발생 예측 정확도 개선을 하고자 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.50-63
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• 2018

급격한 도시화를 겪으면서 자연적인 물순환 체계의 왜곡을 초래하였다. 이러한 물순환 구조의 변화는 기존 수자원 이용 경향을 변화시키며 하천 건천화 현상을 유발하고 있다. 이를 관리하기 위해 건천화 평가 및 예측이 가능한 하천 건천화 영향 평가 기술이 필요하다. 하천 건천화 영향평가 기술 수행을 위해서는 기초자료로써 GIS 기반의 공간자료 구축이 필수적이나, 관련 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 하천 건천화 평가를 위한 GIS 기반의 시계열 공간자료 활용에 대한 연구를 수행하였다. 이에 6개 하천 건천화 영향요소(기상, 토심, 산림밀도 및 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용)을 대상으로, 과거 수십년 간의 변화과정을 전국 단위 GIS 자료로 구축하여 연속수문모형 운용에 대한 기초자료로 활용하였다. 이러한 영향요소를 대상으로 시계열에 따라 하천 건천화 원인을 분석하고 해석할 수 있는 분포형 연속수문모형 기반의 DrySAT을 활용하여 하천 건천화 영향요소별 연유출량 및 건천화 평가를 수행하였다. 그 결과, 다른 요소들은 고려하지 않고 주어진 기상 조건하에 연유출량은 기본값 977.9mm로 산출되었다. 반면, 토심 감소, 산림 높이 증가, 도로 개발 증가, 지하수이용량 증가, 토지이용 개발변화를 고려하였을 때의 연평균 유출량은 각각 1,003.5mm, 942.1mm, 961.9mm, 915.5mm, 1003.7mm로 산출되었다. 산출된 결과는 하천건천화의 주요 원인으로서 지표유출량을 증가시켜 하천유량을 감소시키는 토심의 감소, 지표유출량을 감소시키는 산림 밀도의 증가, 지표하유출량을 감소시키는 도로의 증가, 기저유출량을 감소시키는 무분별한 지하수 개발과 지하수이용량의 증가, 지표유출량을 증가시키는 불투수지역의 증가를 들 수 있다. 또한, 하천 건천화 정의 및 등급 범위를 통해서 건천화 등급에 따라 표준유역별로 나타내었으며, 기상, 토심 감소 고려, 산림 높이 증가, 도로 개발 증가, 지하수이용량 증가, 토지이용 개발변화를 고려하였을 때의 건천화 등급은 각각 2.1, 2.2, 2.5, 2.3, 2.8, 2.2로 나타났다. 기본값인 강우조건을 제외한 5개 하천 건천화 영향요소에 대한 건천화 영향순위는 지하수 이용량 변화에 대한 건천화 영향이 제일 컸으며, 산림 밀도 변화, 도로 건설 변화, 토지이용 변화 및 토심 변화 순으로 나타났다. 향후 전국 하천 건천화 평가시스템 개발을 통해 6개 하천 건천화 영향요소에 대한 미래 자료 변화 및 이에 대한 건천화의 진행전망 등 시스템에 의한 평가결과를 토대로 맞춤형 하천 건천 관리 및 방지 방안을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제54권1호
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• pp.105-115
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• 2021

대규모로 포집된 이산화탄소를 고갈된 석유·가스 저류층, 대염수층과 같은 심부 지질구조에 주입하는 이산화탄소 지중저장은 대기중 CO2 배출을 저감하기 위한 가장 유망한 기술 중 하나로 연구되고 있다. 이산화탄소 지중저장은 공극수로 포화된 다공성 지질 구조 내부로 초임계상 이산화탄소를 주입함으로써 그 흐름이 공극수와 비혼성 대체를 일으키며 진행된다. 따라서, 공극 구조 내에서 초임계상 이산화탄소와 공극수의 거동과 분포, 그리고 그 결과로 나타나는 대체효율은 두 유체의 상호작용에 의해 좌우되는데, 특히, 점성력과 모세관력은 지질 구조 내부의 환경 조건과 주입 조건에 의해 결정된다. 본 연구에서는 상온상압조건에서 대체유체를 수적법에 적용하여 고온고압조건에서 계면활성제가 초임계상 이산화탄소와 공극수 간 계면장력에 미치는 영향을 산정하였다. 또한, 다공성 매체 내에서의 비혼성 유체의 거동과 분포 양상을 관찰함으로써 계면활성제 농도가 초임계상 이산화탄소의 대체율에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 초임계상 이산화탄소와 공극수의 대체 유체로서 헥산과 탈이온수를 적용하는 마이크로모델 실험을 수행하였으며, 공극 구조 내로의 헥산 주입에 의한 탈이온수의 대체 과정을 정량적으로 분석하기 위하여 이미징 시스템을 통해 두 유체의 비혼성 대체 양상에 관한 이미지를 확득하여 분석하였다. 실험의 결과는 계면활성제의 첨가는 낮은 농도에서도 헥산과 탈이온수 간 계면장력을 급격하게 감소시키며 이후 농도가 증가함에 따라 일정한 값에 접근하는 양상을 보여주었으며, 이러한 변화는 다공성 매체 내부의 공극 규모에서 진입 유체의 흐름 경로에 직접적인 영향을 미침으로써 평형 상태에서 헥산의 대체율에도 동일한 효과를 나타내는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 다공성 매체 내에서 일어나는 비혼성 유체의 대체에 관한 중요한 정보를 제공하며, 계면활성제의 적용이 이산화탄소 지중저장의 효율을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-76
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• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.33-43
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• 2002

본 연구는 교통방송이 제공하는 교통정보가 직장인의 통행행태에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 직장인의 통행전 교통수단 변경여부와 통행중 노선 전환행태를 분석하고자 하였으며, 통행자가 통행전 또는 통행중에 교통방송이 제공하는 실시간 정보를 접했을 때 나타나는 행태의 변화를 분석하고자 하였다. 본 연구를 위해 대구시에 있는 직장인을 대상으로 한 설문조사를 통해 현시선호자료(revealed preferences data)와 잠재선호자료(stated preferences data)를 수집하였고, 이 자료를 이용하여 네스티드 로짓모형을 추정하고 그 결과를 논의하였다. 본 연구를 통해 직장인의 통행전 교통수단 변경여부와 통행중 노선 전환여부 선택행태를 분석한 결과를 요약해서 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 통행자의 통행중 노선 전환여부 선택에는 첨두시에는 나이, 성별, 통행시간, 청취빈도, 인지노선수, 사고정보가 의미 있는 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 한편 비첨두시에는 첨두시와는 달리 통행시간이 의미 있는 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 둘째 통행자의 통행전 교통수단 변경여부 선택에는 첨두시와 비첨두시 공히 나이, 성별, 통행시간, 시간여유, 청취빈도, 사고정보가 의미 있는 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 모형의 경험적 추정결과는 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형의 타당성을 입증케 한다. 즉 통행 전 교통수단 변경여부의 선택과 통행중 노선 전환여부의 선택은 상호 밀접한 관련을 가지면서 이루어진다는 사실을 확인할 수 있으며, 특히 직장인이 통행전에 교통정보를 접하고 교통수단 변경여부를 선택할 상황에서도 향후 나타날 통행중 노선 전환여부의 선택상황까지도 고려하여 의사결정을 한다는 사실을 알 수 있었다.ing strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은

• 유통과학연구
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• 제10권6호
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• pp.39-53
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• 2012

기업에 경쟁우위를 가져다주는 많은 자원들 중에서 특히 지식(knowledge)은 생산 활동을 위해 다른 자원을 변화시키거나 확보할 수 있도록 만드는 중요한 자원으로 알려져 있다. 이러한 조직 내 지식은 다양한 형태로 존재하고, 다양한 장소나 개인에게 산재해 있기 때문에, 이를 통합하고 체계적으로 활용하기 위한 기업의 전사적 관리 활동이 필요하다. 특히 지식관리시스템(KMS: knowledge management systems)은 조직 내 지식을 창조하고, 공유하고, 적절히 사용함으로써 지식관리 프로세스를 지원하고 조직이 가진 지식자원의 가치를 극대화하여 기업의 학습조직화와 성과 증진을 이끌 수 있다. 이에 본 연구는 국내 대표적인 프랜차이즈 기업인 파리바게뜨의 성공적인 지식관리시스템운영 사례를 분석하여 프랜차이즈 기업들의 지식경영을 강화 및 지식관리시스템(KMS) 구축과 개선을 위한 구체적인 시사점을 제안하고자 하였다. 결과적으로 최고경영층의 관심과 지원, 능동적인 지식 공유와 활용을 위한 학습조직 문화, 네트워크 활성화를 통한 지식의 변환, 정보기술, 지식경영의 내재화를 위한 촉진제도와 보상이라는 5가지 주요 요인이 프랜차이즈 기업의 지식관리시스템의 성공적 운영을 위해 반드시 고려되어야 하는 요인임을 밝혀낼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.