• 한국산림과학회지
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• 제85권4호
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• pp.605-618
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• 1996

훼손된 생태계(生態系)로 간주한 남산(南山)과 비교적 자연생태계(自然生態系)를 유지하고 있는 광릉(光陵)을 대상으로 식물종의 구성 상태를 중심으로 각 지역의 구조적인 식물 종다양성(種多樣性)을 파악하고 훼손된 생태계로 간주한 남산(南山)에 대하여 장차 자연 상태의 생태계로 복원하는데 필요한 여러 가지 생태적(生態的) 정보(情報)를 제공하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 상층(上層) 식생(植生)은 $20m{\times}20m$, 중층(中層) 식생(植生)은 $4m{\times}4m$, 하층(下層) 식생(植生)은 $1m{\times}1m$의 정방형(正方形) 표본구(標本區)를 설정한 계층표본구법(階層標本區法)을 적용하여 목본(木本)과 초본식물(草本植物)의 자료를 수집하였으며, 초본 식물은 봄, 여름, 가을의 종(種) 출현의 변화를 감안하여 계절별로 조사하였다. 임형(林型)별, 수직 구조상의 층별, 계절별로 출현하는 식물종을 바탕으로 종구성(種構成) 상태(狀態), 종다양성(種多樣性), 생활형(生活型) 다양성(多樣性), 종간(種間) 상관관계(相關關係), 종(種)별 서식지(棲息地) 평가 등의 분석을 통하여 식물종과 관련되는 산림(山林) 생태계적(生態系的) 속성(屬性)들을 검토하였다. 남산(南山) 관엽수림(關葉樹林)의 상층 임관을 구성하는 임목의 종다양성(種多樣性) 지수(指數)는 광릉(光陵) 천연림(天然林)의 상층 임목의 종다양성 지수보다 높게 조사되었으나, 전반적인 식물의 종다양도는 광릉(光陵) 지역이 남산(南山) 지역보다 높게 나타났다. 선정된 초본(草本) 식물(植物) 중에서 광릉(光陵) 지역에서만 출현하고 남산(南山)에서는 찾아볼 수 없었던 것으로는 개싹눈바꽃, 늦고사리삼, 느리미고사리, 광릉골무꽃, 뻐꾹나리, 그리고 광릉제비꽃 등으로 광릉(光陵) 지역의 특산종(特産種)이 대부분이었다. 목본(木本) 식물(植物) 중에는 보리수나무 그리고 서울귀룽나무가 남산(南山)에서만 조사되었고, 고로쇠나무, 복자기나무, 서어나무, 층층나무. 들메나무, 황벽나무 등 천연 활엽수림의 전형적인 수종이 출현하더라도 그 생육지가 극히 작은 면적 혹은 일부분에 국한되었다. 장차 남산(南山) 지역의 생물다양성(生物多樣性)을 복원하는 차원에서 이와 같은 식물(植物) 종(種)의 분포(分布) 영역(領域)이 확대되는 방향으로 이끌어 나갈 필요성이 있다고 판단된다.

• 한국환경농학회지
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• 제30권3호
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• pp.275-280
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• 2011

본 연구는 전라북도 친환경농업실천 농가포장에서 벼 육묘방법별 생육, 도복형질, 쌀의 품위 및 품질 등을 비교 분석하여 친환경쌀 생산에 적합한 이앙방법을 구명하였다. 육묘방법별 생육특성으로 수수, 립수, 등숙비율, 천립중은 포트육묘>조파육묘>산파육묘 이앙재배 순으로 우수하였으며, 특히 수수, 립수의 경우 산파육묘 이앙재배 대비 포트육묘 이앙재배에서 각각 1.6개/주(10.4%), 30.1개/수(35.1%)가 많아 쌀 수량이 41 kg/10a(8.8%) 증수되었다. 포트육묘의 단위면적당 적정 이앙주수는 56주/$3.3m^2$로 50주/$3.3m^2$보다 등숙비율은 낮았으나 수수, 립수는 많아 수량지수가 2.6% 증가한 555 kg/10a이었다. 이는 관행인 산파육묘 이앙재배보다 49 kg/10a 증수된 109.7%이었다. 도복형질은 포트육묘 이앙재배에서 3절 두께가 산파육묘 이앙재배에 비해 0.31 mm(9.0%) 양호하였다. 뿌리길이 및 건물중은 포트육묘에서 산파육묘 이앙재배에 비해 각각 2.8 cm(13.8%), 1.8 g(25.3%) 우수하였다. 쌀 품위 및 품질은 포트육묘 이앙재배에서 산파육묘 이앙재배에 비해 완전미율이 4.4% 높았고, 싸라기비율이 1.8% 낮았다. 단백질 함량은 포트육묘 이앙재배에서 0.4% 낮았다.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.109-124
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• 2024

본 연구는 플랫폼 비즈니스 기반의 스타트업에 대한 투자자의 투자결정요인을 분석하여 투자를 준비하는 플랫폼 스타트업에게 투자자의 관점을 이해하고 사업을 검토하는 데 참고할 수 있는 시사점을 제시하여 플랫폼 스타트업의 투자유치 성공률을 제고 및 플랫폼 생태계 활성화를 목적으로 한다. 투자자의 투자결정요인과 플랫폼 가치평가에 관한 선행연구를 바탕으로 플랫폼 스타트업에 적합한 투자결정요인을 도출한 뒤 AHP 분석기법을 활용하여 각 요인의 중요도를 비교한 결과 가장 높은 중요도를 나타내는 주요 요인은 플랫폼 특성으로 확인되었다. 이는 본 연구에서 선정한 플랫폼 특성인 플랫폼 규모, 핵심 참여집단 확보 여부, 가치 고착 용이성, 확보한 데이터 가치가 플랫폼 스타트업에 대한 투자결정요인으로 적절하다는 것을 시사한다. 플랫폼 스타트업에 대한 투자경험 유무로 투자자 그룹을 나누어 비교한 결과 가장 큰 중요도 차이를 보인 요인은 확보한 데이터 가치였다. 이는 데이터의 가치에 대한 이해도가 투자의사 결정에 있어 주요한 영향을 주고 있음을 시사하며 플랫폼 스타트업은 확보한 데이터의 가치를 증대시킬 수 있는 방안을 마련하고 데이터를 활용하여 자사의 비즈니스에 새로운 가치를 부여할 수 있는지 검토해 보아야 할 필요성이 있다. 기존의 선행연구와 본 연구의 결과를 비교해보면 대부분의 선행연구에서 가장 중요하다고 응답하던 창업자 특성의 중요도가 하위권으로 내려갔으며 플랫폼 스타트업에 적합한 특성들이 높은 중요도를 보였는데 이러한 차이가 나타난 이유는 전체 스타트업에 대한 투자결정요인의 중요도를 분석하던 기존의 선행연구와 달리 본 연구에서는 플랫폼 스타트업이라는 특정한 분야에 투자할 경우로 보다 세분화된 질문을 던졌기 때문이다. 덕분에 기존의 연구와 다른 투자자들의 응답을 이끌어낼 수 있었다. 이처럼 기존 선행연구와의 비교를 통해 플랫폼 스타트업에 대한 투자결정요인은 비플랫폼과는 분명한 차이가 있음을 알 수 있었으며 이는 현재 사용되고 있는 투자결정요인이나 가치평가에 관한 기준이 플랫폼 스타트업을 평가하는데 적합하지 않다는 것을 의미한다. 플랫폼이 비즈니스 생태계에 큰 변화를 일으키며 빠르게 성장하고 있는 가운데 좋은 플랫폼 스타트업을 발견하여 육성하는 것은 국가경쟁력 강화에 있어 반드시 필요한 과업이 될 것이다. 따라서 플랫폼 스타트업에 적합한 투자결정요인을 바탕으로 올바른 가치평가를 실시하여 옥석을 가려내는 것이 중요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.