최근 디지털 인문학 (Digital humanities) 연구분야의 등장으로 정보기술을 활용하여 인문학 연구의 효율성 제고에 기여하고 있다. 특히 인문학 연구에서 특정한 인물 혹은 문서가 어떠한 사상 (idea)을 담고 있는지와 다른 사상과의 어떤 연결성을 가지는지를 자동적인 방법으로 분석하는 것은 지성사(intellectual history)를 파악하는 데 중요한 도전이 될 것이다. 본 연구의 목적은 책이나 논문, 기사와 같은 비정형 데이터 (unstructured data)에 포함된 주장을 파악하고 이를 다른 주장이나 사상과 어떠한 관련이 있는지를 자동으로 분석하는 방법을 제안하는 것이다. 특히 본 연구에서는 주장과 주장 사이의 영향관계를 밝히는 히스토리 마이닝 (History Mining)이라는 방법도 제안하였다. 이를 위해 딥러닝 기법 (deep learning method)을 포함한 분류알고리즘 기법 (classification algorithm)을 활용하였다. 본 연구가 제안하는 방법론의 성능을 검증하기 위하여 철학 사조 중에서 대표적으로 대비되는 경험주의와 합리주의 관련 철학자들을 선정하고 관련된 저서 혹은 인터넷 상의 글을 수집하였다. 분류 알고리즘의 성능은 Recall, Precision, F-Score 및 Elapsed Time으로 측정하였으며 DNN, Random Forest, 그리고 앙상블 등이 우수한 성능을 보였다. 선정된 분류 알고리즘으로 특정 철학자의 글에 대해 합리주의 혹은 경험주의로 분류하였으며, 그 철학자의 활동 연도를 고려하여 히스토리 맵을 생성할 수 있었다.
최근 초분광영상의 활용 연구사례와 다양한 분광지수들의 개발과 평가가 지속적으로 증가하고 있다. 특히 식생원격탐사 분야에서는 식생의 스트레스와 활력에 대한 지표로 식생지수가 사용되며 일반적으로 NIR과 red 파장대의 두 개 혹은 이상의 분광밴드를 선택적으로 사용하고 있다. 항공 초분광영상은 좁고 연속적인 수많은 밴드를 가지기 때문에 식생지수를 위한 밴드선택에 혼돈을 야기할 수 있다. 만약 식생지수를 개발하는 과정에서 사용된 밴드와 항공기를 이용해 취득한 센서의 밴드정보와 동일하지 않다면, 탐지 대상의 광학특성에 대한 설명력이 높은 적절한 밴드를 선택하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 NIR과 red 파장영역에 속하는 4개의 후보밴드를 선택하고 이들의 조합으로 계산된 NDVI(normalized difference vegetation index)와 MSRI(modified simple ratio index)를 산출하였다. 산출된 식생지수들에 대해서 각 지수들의 변이를 살펴보기 위해 변화탐지 기법의 차연산(image differencing)을 이용하였다. 또한 보다 직접적인 분석을 위해서 분광미분(spectral derivative)을 통하여 임상도로 구분되는 식생의 종류별 분광특성을 가장 잘 설명할 수 있는 밴드를 확인하였다. 연구 결과로 후보밴드들 중에서 red #3(680.2nm)와 NIR #2(801.7nm)가 수림에 영향을 적게 받고 밴드의 변동이 적은 적절한 밴드로 선택할 수 있었다.
본 논문에서는 각기 다른 3가지 해상도로 촬영된 항공 초분광영상을 이용하여 건물, 도로, 산림 등 8가지 분류군에 대해 토지피복분류를 실시하고 정확도를 비교하는 연구를 수행하였다. 연구는 24밴드(0.5m 공간해상도), 48밴드(1.0m 공간해상도), 96밴드(1.5m 공간해상도)로 각각 1000m, 2000m, 3000m고도에서 촬영된 초분광영상을 이용하여 8가지 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 그 결과 2000m고도에서 촬영된 48밴드 초분광영상을 이용하여 분류한 영상이 가장 높은 분류정확도를 보였고, 24밴드, 96밴드 순으로 분류정확도가 높게 나타났다. 초분광영상 활용에 있어서 1m 공간해상도에 48개밴드를 사용하여 토지피복분류를 수행함에 있어 적합함을 확인하였고 항공 초분광영상을 활용한 주제도 제작과 관련하여 정확도와 실용성 면에서 공간정보 품질이 개선될 것으로 기대한다.
본 연구는 국가중요농업유산으로 지정된 울릉도 (울릉도 화산섬 밭 농업) 나리분지와 통구미지역의 지표배회성 무척추동물 군집의 특성을 확인하기 위해 수행되었다. 서식지 형태를 작물재배지역, 산림지역, 중간 경계지역으로 나누어 서식지 형태별로 지표배회성 무척추동물을 채집하였다. 채집은 함정 트랩을 이용하였고 채집된 지표배회성 무척추동물은 자기조직화지도를 이용하여 군집 특성을 규명하였다. 자기조직화지도를 통해 총 4개의 cluster로 나누었으며, cluster II에는 통구미지역에서 채집된 지표배회성 무척추동물 군집만이 속하는 특성을 확인할 수 있었다. 나리분지 (cluster I, III, IV)와 비교하여 통구미지역 (cluster II)은 울릉도에서 흔히 확인되는 산간지역 경작지를 밭으로 개간하여 이용하는 지역으로 울릉도에서 흔히 관찰되는 지형적 특성을 가지고 있다. 이러한 통구미지역은 평지의 형태를 가지는 나리분지 지역과는 달리 급경사의 특성을 나타내기 때문에 다른 군집특성이 나타난 것으로 판단된다. 본 연구결과는 국가중요농업유산으로 선정된 울릉도지역의 생물상에 대한 기초자료와 지표배회성 무척추동물 군집 특성에 관한 정보를 제공하여 농업 환경 보전 및 생물다양성 유지를 위해 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 근대 대구시를 대상으로 가시권분석과 토지이용현황을 분석하고 GIS를 활용하여 이를 중첩시킴과 동시에 3D 시뮬레이션으로 투시도를 작성하여 근대 대구시의 조망경관 특성을 분석하였다. 근대 대구시의 경관특성은, 가시권역에 포함된 토지이용에서 산림의 비율이 매우 높다는 점이다. 특히, 서쪽의 와룡산, 북쪽의 함지산 및 학봉, 남쪽의 앞산 등 높은 산지와 더불어 서부침식저지와 동부구릉지 및 침식저지에 형성된 산림이 낮은 구릉지 형태로 존재하고 있어서 어디에서나 산림이 조망 가능하며, 시점 주변에 농지가 분포하고 있어서 시점에서 주위 산을 조망할 때, 시야 확보가 가능하고 농지-산림으로 이어지는 자연환경 요소에 의해 연속적인 조망경관이 형성되었다. 또한, 주요 조망대상은 조사구역의 경계를 형성하고 있는 산지이며, 성내에서 경계를 형성하고 있는 산지까지의 내부공간에는 주변지역보다 표고가 높고 산림으로 구성된 조망대상이 위치하고 있어서 성내를 중심으로 서쪽, 남쪽, 북쪽 방향으로 이중구조를 지니고 있으며, 이로 인하여 중첩경관(重疊景觀)이 형성되어 있다.
기존에 제작된 주제도는 중 저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다는 단점이 있다. 최근 촬영되고 있는 디지털항공사진영상은 흑백 및 컬러영역의 밴드와 산림판독이 가능한 근적외선 영역 밴드의 촬영이 가능하며, 고해상도 영상을 획득할 수 있어 정밀한 토지피복분류의 수행이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 논문에서는 디지털항공사진영상을 이용한 객체기반 토지피복분류 가능성 타진과 디지털항공사진영상의 활용성 제시를 위하여 동일한 지역의 GSD 0.12m급 디지털항공사진영상과 GSD 1m급 IKONOS 위성영상으로 객체기반 토지피복분류를 수행하였으며, 정사영상과 기존 중분류 토지피복도의 정성적 분석을 수행하였다. 또한, TTA(Training and Test Area) Mask를 생성하여 분류정확도를 분석하였으며, 영상을 대상으로 스크린디지타이징을 수행하여 분류면적의 비교를 통한 정확도를 분석하였다. 분석결과 디지털항공사진을 이용한 토지피복도 제작이 가능하였으며, 위성영상에 비해 세밀한 분류가 가능하였다.
간척사업을 통해 개발된 지역은 농지 및 도심지 개발 등과 같은 용지 공급 측면에서 경제적 효용가치가 크지만, 내륙에 위치하는 대도시에 비하여 상대적으로 초지 면적이 적고 건물이 밀집되어 있다는 특성이 존재한다. 이로 인해 간척사업을 통해 개발된 지역에서는 기온이 주변 지역보다 높아지는 도시 열섬 현상이 발생하고 있으며, 특히 간척사업을 통해 개발된 청라 국제도시는 도시 열섬 현상이 심화 되고 있다. 본 연구에서는 간척사업 이후 농경지 기간(2001-2008년), 개발정비 기간(2009-2013년), 인공초지조성 기간(2014-2020년)으로 분류하여 청라 국제도시의 도시 열섬 현상을 평가 및 분석하였다. 이를 위해 토지 피복도와 시계열 Landsat 위성영상을 활용하여 청라 국제도시에서 시가화 지역과 초지/산림지역의 지표면 온도 차이를 산정하였다. 시가화 지역과 초지/산림지역의 지표면 온도 차이는 농경지 기간 동안 최대 +1.05℃로 산출되었고, 개발정비 기간 동안 최대 +3.60℃로 산출되었으며, 인공초지 조성 기간 동안 최대 +2.51℃로 산출되었다. 본 연구결과를 통해 간척사업이 진행된 청라 국제도시에서 시가화 지역 면적이 증가할 때 도시 열섬 현상이 증가되며, 인공초지 면적이 증가할 때 도시 열섬 현상이 저감됨을 확인하였다. 본 논문의 결과는 도시계획에 있어 도시 열섬 현상 문제를 파악하고 저감 계획 수립을 위한 기초연구 자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 도시성장 시나리오와 CLUE-s 모형을 이용해 한반도의 시공간적인 미래 토지이용 변화를 예측하였다. 이를 위한 CLUE-s 모형의 입력 자료로 2008년 환경부 토지이용도와 국가수자원관리종합시스템(WAMIS)에서 1980년부터 2011년까지 5년 간격의 토지이용 통계 자료를 구축하였다. 토지이용 항목은 총 6개(수역, 시가지, 논, 밭, 산림, 초지)로 분류하였으며, 다양한 토지 변화요소(Driving Factor)와 특별토지이용 정책 자료로 환경부의 국토환경성평가 지도를 적용하였다. 시나리오 예측 결과는 각 도별로 2008년의 토지피복 통계와 비교를 통해 검증하였다. 시가지를 대상으로 한 실측값과의 오차율은 경기도(9.47%), 강원도(9.96%), 충청북도(10.63%), 충청남도(7.53%), 전라북도(9.48%), 전라남도(6.92%), 경상북도(2.50%), 경상남도(8.09%)로 나타났다. 이러한 오차의 원인은 미래 도시성장을 수학적으로 예측하기 위해 모형 내에서 조정된 성장률과 국가 정책으로 인한 실제 성장률의 차이로 인한 것으로 판단된다. 2100년의 미래 토지이용 변화 예측 결과 시가지는 2008년에 비해 28.24% 상승할 것으로 예측되었으며 논, 밭, 산림은 각각 8.27%, 6.72%, 1.66% 감소할 것으로 예측되었다.
신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.
석죽과에 속하는 모래별꽃[Stellaria pallida (Dumort.) Crép.], 들별꽃(S. ruderalis M. Lepší, P. Lepší, Z. Kaplan & P. Koutecký)과 애기점나도나물(Cerastium pumilum Curtis) 이 서울과 경기도에서 발견되었다. 모래별꽃은 화판이 악편보다 훨씬 작거나 없는 특징으로 동속 분류군들과 쉽게 구분이 되는 반면, 들별꽃은 별꽃(S. media)과 초록별꽃[S. neglecta(Lej.) Weihe]의 중간형질을 보이는 분류군으로 종식별의 어려움이 있으나 종자의 형태로 뚜렷이 구분된다. 들별꽃의 종자는 별꽃, 초록별꽃과 달리 가장자리에 있는 병층벽이 원뿔형이고, 병층벽의 기부쪽 표면에만 돌기가 있다. 애기점나도나물은 같은 아속(Sub gen. Fugacia)에 속하는 유럽점나도나물(C. glomeratum Thuill.)과 매우 유사하지만, 수술은 주로 8개(5-10개)이고, 위쪽의 포엽은 가장자리가 막질이며, 악편은 소화경과 화판보다 짧은 특징이 있어 구별된다. 본 연구에서는 모래별꽃, 들별꽃, 애기점나도나물의 보고와 함께 이들의 자생지, 형태학적 기재, 분포도, 화상자료 및 검색표를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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