• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.508-515
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• 2019

소프트웨어 관련 R&D 사업의 결과의 성공여부를 판단하는 기준으로 다양한 정량지표를 많이 사용하고 있으나, 어떠한 정량지표를 선정하는 것이 적절한지에 대한 판단은 다소 어려운 부분이 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발의 정량적 평가지표 선정에 기준을 제공하기 위해 소프트웨어 품질 수준의 표준으로 활용되고 있는 ISO/IEC25023를 활용하여 소프트웨어 제품 개발의 정량적 평가지표 생성프로세스를 제안한다. 제안 프로세스는 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 ISO/IEC25023 표준규격의 품질특성과 부특성을 도출하고, 두 번째 단계에서는 1단계 결과인 품질특성과 부특성에 부합하는 평가지표 가이드를 도출한다. 제안하는 정량적 평가지표 생성 프로세스는 소프트웨어 개발 프로젝트의 특성에 맞는 정량적 평가지표 선정에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국물환경학회지
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• 제27권2호
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• pp.228-234
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• 2011

The goal of water quality management on stream and watershed is to focus not on discharged loads management but on a water quality management. Discharged loads management is not goal of water quality management but way for perform with total maximum daily loads management. It is necessary to estimate the relation between non-point source with stromwater runoff (NPSSR) and water quality to select a watershed where it is required to manage NPSSR for water quality improvement. To evaluate the effects of NPSSR on stream's water quality, we compare the aspects of water quality in dry and wet seasons using flow duration curve analysis based on flow rate variation data by actual surveying. In this study we attempt to quantify the variation characteristic of water quality and estimate the Inflow characteristic of pollution source with water quality and flow rate monitoring on 10 watersheds. We try to estimate water quality and flow rate by regression analysis and try again regression analysis with each high and low water quality data more than estimations. An analysis of relation between water quality and flow rate of 10 watersheds shows that the water quality of the Nonsan and the Ganggyeong streams had been polluted by NPSSR pollutants. Other eight streams were important point source more than NPSSR. It is wide variation range of $BOD_5$ also high average concentration of $BOD_5$. We have to quantify water quality variation by cv1 in wet season and cv365 in dry season with comparing the estimate of high water quality and low water quality. This method can be used to indicator for water quality variation according to flow rate.

• 의정연구
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• 제24권2호
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• pp.101-134
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• 2018

본 연구의 목적은 의원들의 입법성과가 재공천 여부에 어떤 영향력을 미치는가를 밝혀내는 것이다. 이를 위해 제19대 국회의원들을 분석대상으로 하여, 법안발의수/법안가결수/법안가결률로 표현된 입법성과가 차기 총선에서의 재공천에 미친 영향을 분석하였다. 특히, 본 연구에서는 전체 322명의 의원들에 대한 분석과, 실제 공천경쟁에 뛰어든 270명의 의원들에 대한 분석을 각각 실시하였다. 분석결과에 따르면, 첫째, 전체 의원들 사이에서는 법안발의수가 많을수록, 그리고 법안가결수가 적을수록 재공천에 유리한 것으로 나타났다. 그러나 이는 입법성과보다 선출유형에서 비롯된 결과라고 볼 수 있다. 둘째, 공천신청의원만을 대상으로 분석한 결과에서는 입법성과 변수들이 모두 재공천에 유의미한 영향력을 발휘하지 못했다. 이에, 본 연구는 유권자에 대한 반응성 제고와 대의민주주의의 강화를 위해 첫째, 공천심사 기준 및 방식의 명문화와 둘째, '상향식(bottom-up)' 공천방식으로의 전환을 주장한다.

• 감성과학
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• 제25권2호
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• pp.3-10
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• 2022

기억용이성은 자극이 얼마나 잘 기억될 수 있는가를 나타내는 척도로 자극의 지각적, 의미적 특성으로는 설명되지 않는 자극 고유의 특성이다. 기존의 기억용이성 연구는 주로 단독으로 제시된 자극을 얼마나 잘 기억할 수 있는가를 측정했다. 그러나 단일 자극만 제시하는 연구로는 다수의 자극이 동시에 나타나는 현실 세계의 시각 정보 처리 과정을 설명하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 다수의 자극이 동시에 제시되었을 때 자극의 기억용이성 수준에 따라 기억 과제 수행이 어떻게 달라지는가를 알아봤다. 참가자들은 기억용이성이 높거나 낮은 방해자극과 동시에 제시된 목표자극을 기억하는 과제를 수행했다. 실험 결과, 목표자극의 기억용이성이 높았을 때 기억 수행이 향상되었으나, 목표자극의 기억용이성 효과는 동시에 제시된 방해자극의 기억용이성 수준의 영향을 받지 않았다. 이러한 결과는 높은 기억용이성을 가진 자극이 자동적으로 상향적 주의를 유도하지 않는다는 선행 연구 결과를 지지한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.62-66
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• 2022

최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.

• East Asian Economic Review
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• 제28권3호
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• pp.359-388
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• 2024

With the escalation of global trade, the Chinese commodity futures market has ascended to a pivotal role within the international shipping landscape. The Shanghai Containerized Freight Index (SCFI), a leading indicator of the shipping industry's health, is particularly sensitive to the vicissitudes of the Chinese commodity futures sector. Nevertheless, a significant research gap exists regarding the application of Chinese commodity futures prices as predictive tools for the SCFI. To address this gap, the present study employs a comprehensive dataset spanning daily observations from March 24, 2017, to May 27, 2022, encompassing a total of 29,308 data points. We have crafted an innovative deep learning model that synergistically combines Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) architectures. The outcomes show that the CNN-LSTM model does a great job of finding the nonlinear dynamics in the SCFI dataset and accurately capturing its long-term temporal dependencies. The model can handle changes in random sample selection, data frequency, and structural shifts within the dataset. It achieved an impressive R² of 96.6% and did better than the LSTM and CNN models that were used alone. This research underscores the predictive prowess of the Chinese futures market in influencing the Shipping Cost Index, deepening our understanding of the intricate relationship between the shipping industry and the financial sphere. Furthermore, it broadens the scope of machine learning applications in maritime transportation management, paving the way for SCFI forecasting research. The study's findings offer potent decision-support tools and risk management solutions for logistics enterprises, shipping corporations, and governmental entities.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제34권7호
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• pp.1530-1543
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• 2024

With an increase in the commercialization of bioplastics, the importance of screening for plastic-degrading strains and microbes has emerged. Conventional methods for screening such strains are time-consuming and labor-intensive. Therefore, we suggest a method for quickly and effectively screening plastic-degrading microbial strains through dual esterase assays for soil and isolated strains, using p-nitrophenyl alkanoates as substrates. To select microbe-abundant soil, the total amount of phospholipid fatty acids (PLFAs) included in each soil sample was analyzed, and esterase assays were performed for each soil sample to compare the esterase activity of each soil. In addition, by analyzing the correlation coefficients and sensitivity between the amount of PLFAs and the degree of esterase activity according to the substrate, it was confirmed that substrate pNP-C2 is the most useful index for soil containing several microbes having esterase activity. In addition, esterase assays of the isolated strains allowed us to select the most active strain as the degrading strain, and 16S rRNA results confirmed that it was Bacillus sp. N04 showed the highest degradation activity for polybutylene succinate (PBS) as measured in liquid culture for 7 days, with a degradation yield of 99%. Furthermore, Bacillus sp. N04 showed degradation activity against various bioplastics. We propose the dual application of p-nitrophenyl alkanoates as an efficient method to first select the appropriate soil and then to screen for plastic-degrading strains in it, and conclude that pNP-C2 in particular, is a useful indicator.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제40권3호
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• pp.210-226
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• 2024

Old-growth mixed-conifer forests in Bhutan are characterized by remarkable tree species compositional heterogeneity. However, our knowledge of tree species assemblages and their structural attributes in these forests has been limited. Therefore, forest classification has been reliant on a single dominant species. This study aimed to distinguish tree species assemblages in an old-growth mixed conifer forest in Western Bhutan and to describe their natural compositional and stand structural characteristics. Furthermore, the regeneration status of species was investigated and the quantity and quality of accumulated coarse woody debris were assessed. Ninety simple random sampling plots were surveyed in the study site between 3,000 and 3,600 meters above sea level. Tree, standing deadwood, regeneration, and coarse woody debris data were collected. Seven tree species assemblages were distinguished by Hierarchical Cluster Analysis and Indicator Species Analysis, representing five previously undescribed tree species associations with unique set of consistent species. Principal Component Analysis revealed two transitional pathways of species dominance along an altitudinal gradient, highly determined by relative topographic position. The level of stand stratification varied within a very wide range, corresponding to physiognomic composition. Rotated-sigmoid and negative exponential diameter distributions were formed by overstorey species with modal, and understorey species with negative exponential distribution. Overstorey dominant species showed extreme nurse log dependence during regeneration, which supports the formation of their modal distribution by an early natural selection process. This allows the coexistence of overstorey and understorey dominant species, increasing the sensitivity of these primary ecosystems to forest management.

• 농업생명과학연구
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• 제50권2호
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• pp.73-82
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• 2016

본 연구에서는 내건성 식물 선발을 위한 최적 인자를 구명하고, 이들 내건성 식물들의 생장특성을 조사하였다. 건조저항인자에 대한 나머지 건조저항일(RD), 엽면적(LD), 단위증산량(UTR), 상대함수량(RWC), 상대수분손실량(RWL), 엽면적(LA), 기공수(SN) 및 기공면적(SA) 등 6개 인자들을 비교한 결과 상대수분손실량과 단위증산량이 건조저항일에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. PCA분석 결과 SA, LA, RD는 한그룹으로 RWC와 SN은 다른 한 그룹으로 구분되었고, UTR은 SA, LA와, RWL은 RWC와 SN과 음의 상관을 보였다. 상기 결과를 종합하여 느릅나무, 도깨비바늘, 뚝갈, 매듭풀, 새, 더위지기, 맑은대쑥, 독말풀, 긴담배풀, 소리쟁이, 비수리, 장구채, 개기장, 도깨비가지를 내건성 식물 종으로 선발하였고, 이들에 대한 생장시험을 수행하였다. 절토사면지에서 내건성 식물의 줄기생장은 식물 종간에 약간의 차이를 보였는데, 줄기생장과 잎의 수는 느릅나무를 제외하고 폿트에서는 차이를 보이지 않았다. 그러나 절토사면지에서 내건성 식물 뿌리 생장과 T/R율은 폿트생장과 큰 차이를 보였고, 특히 T/R율은 폿트묘보다 월등히 낮았다. 이 결과로 보아 선발된 내건성 식물은 절토사면지와 같이 척박한 토양에서도 잘 적응할 것으로 나타나 내건성 식물의 육종 등에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제37권1호
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• pp.78-86
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• 2009

본 연구는 경관계획 수립에 앞서 해당 도시의 주요 경관자원을 객관적인 기준으로 평가하고, 평가결과를 토대로 도시경관의 수준을 진단하여 향후 수립되는 경관계획의 방향설정에 기여하고자 도시경관 진단을 위한 평가모델 및 평가지표를 도출하고자 하였다. 이를 위해 도시 전체의 경관을 다루고 있는 경관계획 관리 연구사례의 경관구성요소를 비교 분석하여 거시적 경관 구성요소 중 수치화가 가능한 요소를 대상으로 물적지표를 추출하고, 해당 지역에 거주하는 시민을 대상으로 경관미 값을 평가하여 경관미 평균값을 종속변수로, 물적지표를 독립변수로 회귀분석을 통해 통계적으로 유의성이 검증된 회귀모델과 지표를 도출하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 도시경관에 영향을 줄 수 있다고 판단되며, 수치화가 가능한 데이터들로서 범용화가 가능한 통계량으로 서울시 통계DB를 참고하여 공원전체면적률, 공원시가지면적률, 1인당 공원면적, 녹지전체면적률, 녹지시가지면적률, 녹지율, 하천전체면적률, 하천시가지면적률, 개발제한구역전체면적률, 개발제한구역시가지면적률, 상업지역전체면적률, 상업지역시가지면적률, 공업지역전체면적률, 공업지역시가지면적률, 공장용지전체면적률, 공장용지시가지면적률, 20층 이상 아파트단지 개소, 광로 연장비율 등 총 18개의 물적지표를 선정하였다. 둘째, 통계분석을 통해 통계적 유의성이 검증된 회귀모델의 공통적인 독립변수로 도출된 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소를 도시경관 진단을 위한 최종 평가지표로 선정하였다. 셋째, 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소의 표준화계수를 토대로 경관미 값에 녹지전체면적률이 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타났으며, 20층 이상 아파트단지 개소는 경관미 값과 부의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 경관계획 관리의 방향을 제시해 주는 기초적인 자료가 될 것으로 판단되며, 향후 물적지표의 추가개발과 대상지 추가조사로 더욱 종합적인 경관미 예측모델과 평가지표 개발이 예상된다.