• 한국조경학회지
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• 제37권1호
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• pp.9-17
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• 2009

자연휴양림이 도입된지 20년이 지나는 동안 휴양림마다의 특징성이 부각되어 각각의 휴양림이 가진 개성이 있음에도 불구하고 자연휴양림의 유형에 대한 분류가 거의 없는 실정이다. 본 연구는 자연휴양림의 공급적 측면과 이용적 측면을 고려한 유형분류를 실시하여 유형에 따른 효율적인 자연휴양림 운영관리 또는 자연휴양림에 관한 연구 시 연구지 선정의 기초 자료로서의 제공에 그 목적이 있다. 자연휴양림 유형분류를 위한 방법으로는 자연휴양림 유형분류를 위한 최적의 변수로 생각되는 항목들을 선정하기 위한 전문가 설문을 실시하여 전국 자연휴양림을 대상으로 현황설문조사를 실시하였다. 공통성 추출을 위한 요인분석 결과, 4개 요인으로 구분되어 각각의 명명을 변수의 속성과 크기에 따라 이용실적 지표요인, 교육적 지표요인, 내부 활동적 지표요인, 수용 잠재적 지표요인으로 명명하였다. 그리고 추출된 요인점수를 통하여 $85{\times}4$행렬의 군집분석을 시도하였다. 그 결과 5개 군집으로 최종 유형이 분류되었다. 본 연구를 통한 결과는 유형별 휴양림 운영방안 및 관리의 기초자료로 제공되어질 수 있을 것이다. 그리고 향후 자연휴양림의 조사지에 대한 선정 시 기초자료로 참고할 수도 있을 것이며, 또한 전국 자연휴양림의 유형을 제시함으로써 향후 휴양림 적지 선정에 있어서도 기초자료로 제공될 수 있을 것이다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제16권1호
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• pp.71-82
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• 2013

This study has been carried out with the purpose of coming up with suggestions for designation of domestic protection areas and improvement of their management through a comparative analysis of the systems of management of the protection areas in South Korea, Japan and China. Starting with the designation of natural reserves in 1962, South Korea has prepared legal systems for preserving ecosystems and biodiversity, while continuing to designate protected areas. As the state has so far monopolized the designation and management of all South Korean protection areas that take up 10.8% of its entire land area (as of Dec. 2011), with such persisting issues as multiple designations of one and the same area for protection, overlapping management authorities, and management of privately owned land in the protection areas. In Japan, which has protected area sizes and relevant legal systems similar to those in South Korea, the state provides the basic framework for management, while delegating most of the duties related to direct operation and management to specific municipalities. China, with an integrated administrative management of protected areas, has related government offices and municipalities responsible for the designation and management of individual protected areas. South Korea needs to provide a legally based support system that would further enhance the value of areal protection and contribute to the promotion of local economy and community.

• 지역연구
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• 제39권3호
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• pp.35-48
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• 2023

본 연구는 온라인에서 발생하는 소셜 빅데이터를 활용하여 양재시민의 숲 공원의 유입 요인을 분석하였다. 이를 위해 도시공원에 대한 인식을 분석하고 해당공원이 지닌 특성과 이용상의 차이를 확인하는 방법으로써 감성정보 분석방법의 적용 가능성을 확인하고자 한다. 분석은 빅데이터를 활용하며, 연구의 핵심이 키워드 네트워크 분석임에 따라 저자가 특허 등록한 '감성정보 분석 방법'의 방법론을 적용하였다. 분석결과, 시민들이 인지하는 양재시민의 숲의 유입 요인 중 가장 긍정 감성으로 도출된 것은 '공원 콘텐츠' 관련 요인으로 도출되었으며, 부정 감성 요인으로는 '공원 관리' 관련 요인으로 도출되었다. 이러한 연구 결과는 향후 도시공원 활성화 지원사업 실행 시, '공원 콘텐츠'의 발굴에 더 심도 있는 프로그램 개발과 운영이 필요함을 시사한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권1호
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• pp.45-56
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• 2003

무선 환경에서 시공간 이동 객체들의 위치 정보를 획득할 수 있는 기술들의 발달로 인해, 차량 추적 시스템, 산불 관리 시스템, 디지털 전장 시스템 등과 같은 다양한 응용 시스템들이 개발되고 있다. 이와 같은 응용에서는 이동 객체의 연속적인 변화 과정을 표현하고, 처리할 수 있는 데이터 모델이 필요하다. 그러나 관계형 모델을 이용하여 이동 객체를 표현할 경우 매 시간 마다 변경된 모든 정보를 저장할 수 없는 문제점이 발생된다. 또한 기존의 이동 객체 데이터 모델에서는 질의 시점을 데이터베이스로 관리되는 과거 시간이나 현재로부터 가까운 미래 시간으로 제한하는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 모양 변화 처리 기법과 과거와 미래의 위치 추정 함수를 사용함으로써 이동 점 및 이동 영역 객체의 연속적인 움직임을 표현하고 모든 질의 시점에서의 연산을 저리 할 수 있는 이동 객체 데이터 모델을 제안한다 아울러 제안 모델을 산불관리 시스템에 적용 및 구현한 결과를 통해 타당성을 평가한다.

• 건축역사연구
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• 제10권1호
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• pp.25-40
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• 2001

Since the 17th century, the society of Chosun Dynasty belonged to a period of rapid transition in many fields. As the building is a result produced on the basis of a society and economy, the general transition in a society is to be reflected into a process of building construction. Therefore an understanding or estimate of a building can be guaranteed by research of a process of building construction. Economic base factors in its process consist of material, cost, manpower, and operation system, etc. to be committed to the construction. On the premise, this paper is to examine the production of wood members and the calculation of the amount of raw woods in a process of woodwork in the construction of the government managed buildings in the late of Chosun dynasty. Construction reports, job slips, written estimates, and other documents in those days are examined for the study. To classify raw woods according to a standard size was aimed to a material management appropriately to apply each them to building size or its member size. The way to select a list of raw woods applicable to each member size, and to calculate the amount of the demanded wood was much more improved with 'Injungjeon-yeongkweon' in the year 1805 at the turning point than 'Hwaseong-seongyuk' in the year 1796. The improvement of material management brought to overcome a shortage of the amount supplied from forest preserve, and to a rationalization of building construction.

• 농업생명과학연구
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• 제45권3호
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• pp.59-68
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• 2011

한국의 장묘 방법의 대부분은 매장묘지와 납골당묘지로 임야에서 이루어지고 있으며 국토 및 임야의 효율적 이용 면에서 심각한 문제가 대두되고 있다. 매장묘지의 제반 문제를 해결하기 위해서 정부 (산림청), 지방자치단체 (인천광역시), 종교법인 (은회사)에서는 새로운 장묘 방법인 수목장을 조성하여 운영하기 시작하였다. 한국과 일본의 수목장에 대한 의식비교 설문조사 결과에 따르면, 80% 이상이 기존의 매장묘지 및 납골당묘지의 문제점을 인식하고 있었다. 그러나 아직까지 한국은 장묘문화에 대한 제반 문제점이 산적해 있고, 수목장에 대한 전문가가 없는 상태에서 관리 및 운영이 이루어지고 있어 국민들의 기대와 요구에 부응한 기능 발휘를 할 수 없는 상태이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 환경 친화적인 수목장은 새로운 장묘 문화로의 전환이다. 일본의 이와테켄 이치노세키시에 위치한 지승원(知勝院)의 경우에는 수목장 조성이 지역 정주 환경 개선에 영향을 주었고, 살기 좋은 마을 100선에 선정되어 관광객의 증가는 물론 지역경제소득 창출에도 좋은 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 상주시를 대상으로 사회환경 변화와 산림의 다양한 기능 발휘를 통해 지역 활성화에 기여하고 지역 주민과 공존할 수 있는 지역 상황에 적합한 수목장 조성의 필요성에 대하여 연구하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-84
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• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제6권3호
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• pp.149-163
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• 2004

Evapotranspiration (ET) is a critical component of the hydrologic cycle which influences economic activities as well as the natural ecosystem. While there have been numerous studies on ET estimation for homogeneous areas using point measurements of meteorological variables, monitoring of spatial ET has not been possible at landscape - or watershed - scales. We propose a site-specific application of the land surface model, which is enabled by spatially interpolated input data at the desired resolution. Gyunggi Province of South Korea was divided into a regular grid of 10 million cells with 30m spacing and hourly temperature, humidity, wind, precipitation and solar irradiance were estimated for each grid cell by spatial interpolation of synoptic weather data. Topoclimatology models were used to accommodate effects of topography in a spatial interpolation procedure, including cold air drainage on nocturnal temperature and solar irradiance on daytime temperature. Satellite remote sensing data were used to classify the vegetation type of each grid cell, and corresponding spatial attributes including soil texture, canopy structure, and phenological features were identified. All data were fed into a standalone version of SiB2(Simple Biosphere Model 2) to simulate latent heat flux at each grid cell. A computer program was written for data management in the cell - based SiB2 operation such as extracting input data for SiB2 from grid matrices and recombining the output data back to the grid format. ET estimates at selected grid cells were validated against the actual measurement of latent heat fluxes by eddy covariance measurement. We applied this system to obtain the spatial ET of the study area on a continuous basis for the 2001-2003 period. The results showed a strong feasibility of using spatial - data driven land surface models for operational monitoring of regional ET.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.463-468
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• 2021

IoT는 기술의 발전과 IoT 기기의 보급 및 서비스의 활성화로 폭발적인 증가세를 보이고 있지만, 최근 다양한 봇넷의 활동에 의해 심각한 보안 위험과 재정적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이러한 봇넷의 활동을 정확하고 빠르게 탐지하는 것이 중요하다고 할 수 있다. IoT 환경에서의 보안은 최소한의 프로세싱 성능과 메모리로 운영을 해야 하는 특성이 있는 만큼, 본 논문에서는 탐지를 위한 최소한의 특성을 선택하고, KNN(K-Nearest Neighbor), Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest와 같은 머신러닝 알고리즘이 봇넷의 활동을 탐지하는 성능을 비교연구 하였다. Bot-IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과는 적용한 머신러닝 알고리즘 중 KNN이 DDoS, DoS, Reconnaissance 공격을 가장 효과적이고 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권2호
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• pp.51-60
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• 2021

Effective nonpoint source (NPS) pollution management requires frequent water quality monitoring, which is, however, often costly to be implemented in practice. Statistical techniques and machine learning methods allow us to identify and focus on fundamental environmental variables that have close relationships with NPS pollutants of interest. This study developed surrogate models to predict the concentrations of suspended sediment (SS) and total phosphorus (T-P) from turbidity and runoff discharge rates using multiple linear regression (MLR) and random forest (RF) methods. The RF models provided acceptable performance in predicting SS and T-P, especially when runoff discharge rates were high. The RF models outperformed the MLR models in all the cases. Such finding highlights the potential of RF techniques and models as a tool to identify fundamental environmental variables that are measured in relatively inexpensive ways or freely available but still able to provide information required to quantify the concentrations of NP S pollutants. The analysis of relative importance rates showed that the temporal variations of SS and T-P concentrations could be more effectively explained by that of turbidity than runoff discharge rate. This study demonstrated that the advanced statistical techniques such as machine learning could help to improve the efficiency of NPS pollutants monitoring.