• 환경영향평가
• /
• 제27권6호
• /
• pp.562-581
• /
• 2018

본 연구는 한반도 기후변화 적응 대상식물을 대상으로 기후변화에 따른 종풍부도 변화를 예측해 보고자 하였다. 대상종은 한반도 기후변화 적응 대상식물 중에서 특산식물 23종, 북방계식물 30종 그리고 남방계식물 36종으로 총 89종을 선정하였다. 기후변화에 따른 개별 종의 잠재서식지를 예측하여 합산하는 방식으로 종풍부도 변화를 예측하였다. 개별 종의 잠재서식지는 10개의 종분포모형 알고리즘을 함께 고려하는 앙상블모형을 구축하였다. 미래 예측 시기는 기후변화 시나리오 RCP4.5와 RCP8.5를 선정하여 2050년과 2070년을 예측하였다. 현재의 종풍부도는 국립공원, 강원도 백두대간 지역 그리고 남해 도서지역을 중심으로 높게 나타났다. 미래 예측 결과, 기존에 높은 종풍부도를 보였던 국립공원과 강원도 백두대간 지역은 낮아졌고 남해안 내륙지역은 보다 더 높아졌다. 종풍부도의 평균값을 비교해 보면 현재 기준으로 국립공원 지역이 남한 전체지역보다 높으면서 큰 차이를 보였다. 하지만 기후변화에 따라서 국립공원 지역과 남한 전체지역의 차이가 줄어들었다. 특산식물과 북방계식물의 다수가 남한지역에서 사라지고 남방계식물이 북상하면서 이와 같은 결과를 보였다. 하지만 적합한 서식지로 이주가 이루어지지 않으면 종풍부도가 급격하게 감소하였다. 분산가능성의 가정에 따라 결과가 다르게 나타났다. 본 연구의 결과는 보전 계획 수립, 보호 지역 설정, 생물종 복원 그리고 기후변화 대응 전략 및 관리 방안 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.156-167
• /
• 2021

본 논문에서는 5세대 이동통신 네트워크 서비스의 커버리지를 확장하고, 빌딩내에서의 안정적인 무선 네트워크 연결해 주는 5G 광중계기의 인빌딩용 디지털 송수신 유닛 설계를 제안한다. 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛은 신호처리부, RF 송수신부, 광입출력부, 클록발생부 등의 4개 블록으로 구성된다. 신호처리부는 CPRI 인터페이스의 기본 동작과 4채널 안테나 신호의 조합 및 외부에서의 제어 명령에 대한 응답 등 중요한 역할을 수행한다. 또, JESD204B 인터페이스로 고품질의 IQ 데이터를 송수신 한다. 파워 앰프를 보호하기 위해 CFR, DPD 블록이 동작한다. RF 송수신부는 안테나로부터 수신된 RF 신호를 AD 변환하여 JESD204B 인터페이스로 신호처리부에 전달되고, 신호처리부에서 JESD204B 인터페이스로 전달된 디지털 신호를 DA 변환하여 안테나로 RF 신호를 송신한다. 광입출력부는 전기신호를 광신호로 변환하여 송신하고, 광신호를 전기신호로 변환하여 수신한다. 클록발생부는 광입출력부의 CPRI 인터페이스에서 공급되는 동기 클록의 지터(Jitter)를 억제하고, 신호처리부와 RF 송수신부에 안정적인 동기 클록을 공급한다. CPRI 연결전에는 로컬 클록을 공급하여 CPRI 연결 준비 상태로 동작한다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛의 정확성을 평가하기 위해서 Xilinx 사의 MPSoC 계열의 XCZU9CG-2FFVC900I를 사용하였고 설계 툴은 Vivado 2018.3을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 디지털 송수신 유닛이 ADC로 입력되는 5G RF 신호를 디지털로 변환하여 CPRI를 통해 JIG로 전달하는 Uplink 동작과 JIG로부터 CPRI를 통해 전달받은 Downlink 데이터 신호를 DAC로 출력하는 기능과 성능을 평가하였다. 실험결과는 평탄도, Return Loss, Channel Power, ACLR, EVM, Frequency Error 등이 목표로 한 설정 값 이상의 성능이 나타남을 확인 할 수 있었다.

• 생명과학회지
• /
• 제32권7호
• /
• pp.578-587
• /
• 2022

우리나라는 세계 7위의 온실가스 배출국가로서 국제적으로 배출량 규제가 강화됨에 따라 국가 온실가스 감축 목표를 상향하였고 이로 인해 산업계를 포함한 사회 전반적인 탄소 감축의 노력이 절실한 상황이다. 기후변화 완화 또는 적응 계획의 중요 이행 수단으로 연안과 해양생태계를 자연기반 해법(nature-based solutions, NbS)으로 활용 가능하게 되면서 최근 블루카본(blue carbon) 생태계가 주목받고 있다. 블루카본은 대기 중 이산화탄소가 광합성작용을 통해 맹그로브, 염습지 및 해초류와 같은 연안 생태계나 해조류와 미세조류와 같은 해양생태계에 의해 바이오매스로 흡수된 뒤 퇴적되어 장기간 저장되는 탄소를 의미한다. 현재 기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC, Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 현재 공식적으로 인정하고 있는 블루카본 생태계는 맹그로브, 염습지, 해초지 3가지뿐이다. 하지만, 최근 해조류, 미세조류, 산호초, 비식생 갯벌 등 다양한 새로운 블루카본 흡수원들이 가진 높은 이산화탄소 격리 및 저장 능력에 대해 새로운 연구 결과들이 지속적으로 학계에 보고되고 있어, 이들 신규 블루카본 후보군들의 온실가스 흡수량 산정에 관련된 과학적 입증을 통해 IPCC 국제 인증의 가능성이 점차 높아지고 있다. 본 총설에서 동해안이 보유하고 있는 블루카본 흡수원인 해조류, 해초지 및 비식생 갯벌의 현황과 잠재적 가치에 대해 논하고자 한다. 본 논문을 통해 동해는 해조류 자원을 NbS로 활용하는 것이 가장 효과적인 것으로 확인되었다. 또한, 동해안이 보유한 신규 블루카본 흡수원이 이른 시일 내에 IPCC 국제 인증을 받을 수 있도록 연구개발의 방향성과 활용방안을 제안하고자 한다.

• 한국조경학회지
• /
• 제50권3호
• /
• pp.19-34
• /
• 2022

본 연구는 비도시 정주지에 해당하는 농촌지역 그린인프라에 대한 탄소중립 기여도를 정량적으로 분석하여 비도시 정주지에 대한 탄소중립 정책 및 이행방안 수립시 활용할 수 있는 기초자료를 제공하기 위하여 진행하였다. 주요 목적은 첫째, 농촌지역 그린인프라를 체계화하고, 둘째, 그린인프라 요소별 원단위를 도출하며, 셋째, 이를 활용하여 우리나라의 탄소중립에 미치는 영향을 정량화하여 제시하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구 조사 및 분석을 통해 도출된 농촌지역 그린인프라 요소에 대한 적정성 검증을 위하여 내용 타당도(CVR) 분석을 실시하였고 그린인프라 요소별 탄소감축량 원단위는 관련 분야 연구 결과를 활용하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 농촌지역 핵심기능(Hubs)의 그린인프라는 마을숲, 습지, 농경지, 스마트팜, 연결기능(Links)은 하천, 마을녹지, 빗물 재활용시설이 .500 이상의 CVR값을 가지는 것으로 나타나 적정한 것으로 분석되었다. 둘째, 그린인프라 요소별 원단위는 선행연구 결과를 활용하여 최소값, 최대값, 중간값으로 구분 제시하여 탄소중립을 위한 공간적 계획, 설계 등에 활용될 수 있도록 하였다. 셋째, 농촌지역 그린인프라를 우리나라 비도시지역 정주지에 적용할 경우 최소 70.76 백만 톤, 최대 141.16 백만 톤에 달하는 CO₂ 를 간접적으로 감축하는 효과가 있는 것으로 분석되었다. 이는 2019년 농업부문 탄소배출량의 3.4배에서 6.7배에 달하는 양으로 탄소중립 기여도가 매우 높다고 볼 수 있으며, 이를 활용한 경제적 가치는 최소 약 1조 6천억 원에 달하여 농촌지역 활성화, 녹색일자리 창출, 농촌 산업생태계 전환 등에도 크게 기여할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구는 비도시지역의 정주지에 대한 탄소중립 기여도를 정량적으로 제시하였으며, 농촌지역 그린인프라 각 요소별 탄소감축 원단위를 도출함에 따라 마을단위의 탄소중립을 위한 공간적 계획, 설계 시 활용할 수 있는 기초연구로서 의의를 가진다. 특히, 그린인프라 요소별 탄소감축 원단위는 마을단위 탄소중립 정책, 계획 수립 시 정량적 목표제시 및 달성 여부 점검 등에 활용가능할 것이며 이를 기반으로 하여 시군구 등 지역단위와 도시단위의 탄소중립화에 확대 적용할 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
• /
• 제50권1호
• /
• pp.1-19
• /
• 2022

울진 소광리 금강소나무림은 전통적으로 목재생산 목적의 소나무 보호지역(봉산)이었으며, 현재는 산림청 산림유전 자원보호구역으로 지정·관리되고 있다. 본 연구는 지형 특성, 현존식생, 수령, 식물군집구조를 분석하여 임목생산을 목적으로 한 울진 소광리 금강소나무림의 지속가능한 관리방안을 제안하고자 하였다. 대상지 지형 특성은 능선 36.7%, 계곡 38.7%로 능선과 계곡의 비율이 유사하였으며, 사면은 전체 면적의 24.7%로 좁게 형성되어 있었다. 소나무림 군집 유형은 소나무림의 갱신 진행상태, 낙엽활엽수 등 타 수종과의 경쟁상태, 층위구조 형성 여부 등을 기준으로 6개 유형으로 구분되었다. 대경목 소나무(흉고직경 40~60cm)의 수령은 약 60~70년 내외로 비교적 수령이 낮은 것으로 확인되었다. 상대우점치 및 층위구조를 분석한 결과, 소나무림 갱신 사업의 진행 정도에 따라 차이를 보이고 있었고, 소나무림의 유지뿐만 아니라 소나무 후계림의 조성, 소나무의 밀도 조절, 경쟁수목에 대한 적극적 관리를 실시하고 있었다. 군집별 평균 흉고단면적은 400m² 방형구를 기준으로 교목층은 12,642.1~25,424.4cm², 아교목층은 1.8~1,956.5cm²이었다. 흉고단 면적의 차이는 교목층을 형성하는 수목의 규격과 개체수, 소나무림의 갱신 정도(소나무 간벌 후 시간경과 정도)에 따라 차이가 나타났다. 군집별 평균 출현 종수는 8.7~20.3종으로 계곡부에 위치하고 있는 유형과 관리가 이루어지지 않아 낙엽활엽수와의 경쟁이 진행 중인 유형에서 출현 종수가 많았다. 종다양도는 0.6915~1.0942로 온대중부지역 소나무군집과 비교하여 낮은 것으로 평가되었다. 울진 소광리 금강소나무림의 관리목표는 경제적 가치가 높은 목재생산으로 설정하였으며, 지속적인 조림 및 목재생산 체계 구축, 목재생산량 증진을 위한 효율적 식생관리를 관리방향으로 제시하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.101-114
• /
• 2023

유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.

• 한국조경학회지
• /
• 제52권1호
• /
• pp.17-33
• /
• 2024

본 연구는 춘천시가지 중심에 위치하고 시민들의 휴식 및 여가공간으로의 활용도가 매우 높은 봉의산근린공원의 식물군집구조 특성을 활용한 관리방안을 제시하고자 하였다. 봉의산은 삼국시대부터 춘천의 중심으로 산림이 지속적으로 훼손되었으며 현대에는 무분별한 도시개발로 생태계의 고립과 단절이 심화되었다. 봉의산근린공원의 현존식생 유형별 면적비율을 보면, 신갈나무는 28.5%, 신갈나무-졸참나무는 2.1%, 소나무는 15.6%, 소나무-신갈나무는 15.9%, 박달나무는 1.6%, 아까시나무는 5.9%, 잣나무는 1.6%이었다. 신갈나무는 남서, 북서, 남동사면에 분포하고 소나무는 동쪽과 남동사면 능선부에 분포하고 박달나무는 북동쪽의 계곡부, 충원사 북쪽 급경사지에 분포하였다. 식물군집은 총 6개 군집으로 분류되었으며, 소나무군집(군집 I)과 상수리나무-아까시나무군집(군집 V)은 장기적으로 참나무류림으로 천이가 예상되었고, 신갈나무군집(군집 II)과 졸참나무-신갈나무군집(군집 III), 박달나무군집(군집 IV), 잣나무군집(군집 VI)은 그대로 유지될 것으로 예측되었다. 식물군집구조 특성을 고려한 목표식생 및 관리방안은 ① 자연경관 보전 및 개선형(소나무군집) ② 생태적 천이 순응형(낙엽참나무류군집) ③ 특이군락 보전형(박달나무군집) ④ 휴양 및 체험형(잣나무군집) 등 4가지 유형별 관리방안을 제시하였다. 봉의산근린공원의 효율적 관리를 위해 관리체계를 일원화하고 특히 생태적 보전 가치가 높은 소나무군집과 박달나무군집을 생태경관보전지역으로 지정·관리해야 할 것이다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.59-88
• /
• 2008

Digital Convergence means integration between industry, technology, and contents, and in marketing, it usually comes with creation of new types of product and service under the base of digital technology as digitalization progress in electro-communication industries including telecommunication, home appliance, and computer industries. One can see digital convergence not only in instruments such as PC, AV appliances, cellular phone, but also in contents, network, service that are required in production, modification, distribution, re-production of information. Convergence in contents started around 1990. Convergence in network and service begins as broadcasting and telecommunication integrates and DMB(digital multimedia broadcasting), born in May, 2005 is the symbolic icon in this trend. There are some positive and negative expectations about DMB. The reason why two opposite expectations exist is that DMB does not come out from customer's need but from technology development. Therefore, customers might have hard time to interpret the real meaning of DMB. Time is quite critical to a high tech product, like DMB because another product with same function from different technology can replace the existing product within short period of time. If DMB does not positioning well to customer's mind quickly, another products like Wibro, IPTV, or HSPDA could replace it before it even spreads out. Therefore, positioning strategy is critical for success of DMB product. To make correct positioning strategy, one needs to understand how consumer interprets DMB and how consumer's interpretation can be changed via communication strategy. In this study, we try to investigate how consumer perceives a new product, like DMB and how AD strategy change consumer's perception. More specifically, the paper segment consumers into sub-groups based on their DMB perceptions and compare their characteristics in order to understand how they perceive DMB. And, expose them different printed ADs that have messages guiding consumer think DMB in specific ways, either cellular phone or personal TV. Research Question 1: Segment consumers according to perceptions about DMB and compare characteristics of segmentations. Research Question 2: Compare perceptions about DMB after AD that induces categorization of DMB in direction for each segment. If one understand and predict a direction in which consumer perceive a new product, firm can select target customers easily. We segment consumers according to their perception and analyze characteristics in order to find some variables that can influence perceptions, like prior experience, usage, or habit. And then, marketing people can use this variables to identify target customers and predict their perceptions. If one knows how customer's perception is changed via AD message, communication strategy could be constructed properly. Specially, information from segmented customers helps to develop efficient AD strategy for segment who has prior perception. Research framework consists of two measurements and one treatment, O1 X O2. First observation is for collecting information about consumer's perception and their characteristics. Based on first observation, the paper segment consumers into two groups, one group perceives DMB similar to Cellular phone and the other group perceives DMB similar to TV. And compare characteristics of two segments in order to find reason why they perceive DMB differently. Next, we expose two kinds of AD to subjects. One AD describes DMB as Cellular phone and the other Ad describes DMB as personal TV. When two ADs are exposed to subjects, consumers don't know their prior perception of DMB, in other words, which subject belongs 'similar-to-Cellular phone' segment or 'similar-to-TV' segment? However, we analyze the AD's effect differently for each segment. In research design, final observation is for investigating AD effect. Perception before AD is compared with perception after AD. Comparisons are made for each segment and for each AD. For the segment who perceives DMB similar to TV, AD that describes DMB as cellular phone could change the prior perception. And AD that describes DMB as personal TV, could enforce the prior perception. For data collection, subjects are selected from undergraduate students because they have basic knowledge about most digital equipments and have open attitude about a new product and media. Total number of subjects is 240. In order to measure perception about DMB, we use indirect measurement, comparison with other similar digital products. To select similar digital products, we pre-survey students and then finally select PDA, Car-TV, Cellular Phone, MP3 player, TV, and PSP. Quasi experiment is done at several classes under instructor's allowance. After brief introduction, prior knowledge, awareness, and usage about DMB as well as other digital instruments is asked and their similarities and perceived characteristics are measured. And then, two kinds of manipulated color-printed AD are distributed and similarities and perceived characteristics for DMB are re-measured. Finally purchase intension, AD attitude, manipulation check, and demographic variables are asked. Subjects are given small gift for participation. Stimuli are color-printed advertising. Their actual size is A4 and made after several pre-test from AD professionals and students. As results, consumers are segmented into two subgroups based on their perceptions of DMB. Similarity measure between DMB and cellular phone and similarity measure between DMB and TV are used to classify consumers. If subject whose first measure is less than the second measure, she is classified into segment A and segment A is characterized as they perceive DMB like TV. Otherwise, they are classified as segment B, who perceives DMB like cellular phone. Discriminant analysis on these groups with their characteristics of usage and attitude shows that Segment A knows much about DMB and uses a lot of digital instrument. Segment B, who thinks DMB as cellular phone doesn't know well about DMB and not familiar with other digital instruments. So, consumers with higher knowledge perceive DMB similar to TV because launching DMB advertising lead consumer think DMB as TV. Consumers with less interest on digital products don't know well about DMB AD and then think DMB as cellular phone. In order to investigate perceptions of DMB as well as other digital instruments, we apply Proxscal analysis, Multidimensional Scaling technique at SPSS statistical package. At first step, subjects are presented 21 pairs of 7 digital instruments and evaluate similarity judgments on 7 point scale. And for each segment, their similarity judgments are averaged and similarity matrix is made. Secondly, Proxscal analysis of segment A and B are done. At third stage, get similarity judgment between DMB and other digital instruments after AD exposure. Lastly, similarity judgments of group A-1, A-2, B-1, and B-2 are named as 'after DMB' and put them into matrix made at the first stage. Then apply Proxscal analysis on these matrixes and check the positional difference of DMB and after DMB. The results show that map of segment A, who perceives DMB similar as TV, shows that DMB position closer to TV than to Cellular phone as expected. Map of segment B, who perceive DMB similar as cellular phone shows that DMB position closer to Cellular phone than to TV as expected. Stress value and R-square is acceptable. And, change results after stimuli, manipulated Advertising show that AD makes DMB perception bent toward Cellular phone when Cellular phone-like AD is exposed, and that DMB positioning move towards Car-TV which is more personalized one when TV-like AD is exposed. It is true for both segment, A and B, consistently. Furthermore, the paper apply correspondence analysis to the same data and find almost the same results. The paper answers two main research questions. The first one is that perception about a new product is made mainly from prior experience. And the second one is that AD is effective in changing and enforcing perception. In addition to above, we extend perception change to purchase intention. Purchase intention is high when AD enforces original perception. AD that shows DMB like TV makes worst intention. This paper has limitations and issues to be pursed in near future. Methodologically, current methodology can't provide statistical test on the perceptual change, since classical MDS models, like Proxscal and correspondence analysis are not probability models. So, a new probability MDS model for testing hypothesis about configuration needs to be developed. Next, advertising message needs to be developed more rigorously from theoretical and managerial perspective. Also experimental procedure could be improved for more realistic data collection. For example, web-based experiment and real product stimuli and multimedia presentation could be employed. Or, one can display products together in simulated shop. In addition, demand and social desirability threats of internal validity could influence on the results. In order to handle the threats, results of the model-intended advertising and other "pseudo" advertising could be compared. Furthermore, one can try various level of innovativeness in order to check whether it make any different results (cf. Moon 2006). In addition, if one can create hypothetical product that is really innovative and new for research, it helps to make a vacant impression status and then to study how to form impression in more rigorous way.

• 지능정보연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.95-108
• /
• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국조경학회지
• /
• 제51권3호
• /
• pp.70-82
• /
• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.