• 한국조경학회지
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• 제52권1호
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• pp.71-86
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• 2024

기후위기가 심각해지는 현 시점에 서식처 보호 및 복원과 생물다양성 보전 등 도시공원의 생태적 기능의 중요성이 증가하고 있다. 생태공원은 「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」과 「자연공원법」이 정한 공원의 유형에 해당하지 않아 전국적으로 조성되는 수많은 생태공원의 법적 근거 역시 다양하고 관리주체도 상이하여 체계적으로 지정·관리되지 못하고 있는 현실이다. 도시공원 패러다임의 생태적 전환과 국토 생태계의 총체적, 통합적 관리를 위한 자연공원 체계의 개선을 위해 생태공원의 법적 지위를 명확히 하는 것은 중요하다. 이를 위해 관련 법령을 분석하여 문제점과 법제적 개선 방향을 도출하였다. 첫째, 국토교통부와 환경부 법률의 연계성이 떨어지고 이원화된 공원 체계 속에 생태공원의 법적 지위는 모호한 것으로 나타나, 공원 관련 법제의 개정을 통해 생태공원을 명확히 규정해야 한다. 둘째, 생태공원은 생태계의 보호와 복원, 생물다양성의 보전과 증진, 자연관찰과 생태학습 및 여가활동의 균형을 도모하며 생태적 방법으로 조성·관리되는 지속가능한 공원으로 정의할 수 있으며 지속적인 논의를 통해 다듬어가야 할 것이다. 셋째, 공원 관련 행정 협력 체계에서 국가와 지방자치단체의 역할을 체계화하고 거버넌스 구축을 통해 새로운 공원조성·관리 모형을 수립해야한다. 넷째, 생태공원 서식처의 특성은 개별법의 영향을 받으므로 시설 중복결정의 가능성을 열어둘 필요가 있다. 다섯째, 생태공원의 목표, 원칙, 시설물의 조성 기준을 갖추도록 세부 지침과 표준 조례가 필요하다. 여섯째, 법률의 개정과 더불어 지자체의 조례 역시 구체화되어야 한다. 이 연구는 생태공원을 제도적으로 명확히 규정해야 한다는 문제의식을 기반으로 현재 생태공원과 관련된 다양한 법적 현실을 추적한 문헌 연구이다. 다양한 이해관계자들의 의견을 실증적으로 반영하지 못한 한계를 가지나, 이러한 법적 고찰은 생태공원 조성 기반을 체계화하여 도시의 생태계를 보전하며 시민들에게 자연체험과 학습의 기회를 제공할 수 있는 정책 방향을 제시하는데 기여할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 한국전통조경학회지
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• 제32권4호
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• pp.24-36
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• 2014

동악산 청류구곡 일원은 아름다운 계류를 따라 와폭(臥瀑)과 담(潭), 소(沼), 대(臺) 등의 암반경관과 성리문화의 전형으로 향유되어온 구곡문화가 실증적으로 대입된 사례로, 1872년 곡성현 지방도에서 "삼남제일암반계류 청류동(三南第一巖盤溪流 淸流洞)"으로 명기된 바와 같이 풍치가 탁월한 승경처임을 보여준다. 경물(景物)과 경구(警句)가 육로와 수로에 쌍으로 설정되어 차별성을 갖는 청류구곡은 일제강점기인 1916년 이전, 정순태와 조병순의 주도로 설정된 것으로 판단되지만 성리학자들은 물론 불교지도자, 독립운동가 등 선현들의 장구처 등이 다수 발견되는 것으로 볼 때 오래전부터 명인(名人)들의 산수탐방과 은일처로 활용된 것으로 추정된다. 도림사계곡의 기반암 암상에 구성된 청류구곡은 산지형 하천으로 총 길이 약 1.2km, 평균 곡거리 149m로 국내 여타 구곡에 비해 짧은 것으로 나타났다. 전남지역에서 유일하게 확증된 동악산 3개 구곡의 바위글씨는 총 165건으로 국내에서 가장 많은 바위글씨의 집결지로 판단된다. 특히 112개소로 집계된 청류구곡 바위글씨의 내용 분석결과, '수신(修身)'의 의미가 49점(43.8%)으로 가장 많았으며 다음으로 '인명' 21건(18.8%), '경물' 16건(14.2%), 장구처 등 장구지소' 12건(10.6%) 등이었고 '시구(詩句)'가 차지하는 비율은 6건(3.6%)으로 나타났다. 육로상의 제1곡 쇄연문과 수로상의 제9곡 제시인간별유천(除是人間別有天)은 박세화(朴世和)가 충북 제천에 설정한 용하구곡(用夏九曲)의 제1곡 홍단연쇄(虹斷烟鎖) 및 제9곡 제시인간별유천과 일치하는 것으로 동일한 시원(始原)을 갖는 구곡명으로 유추된다. 또한 육로상 제6곡 대은병(大隱屛)은 주자 무이구곡의 제7곡과 일치하는 것으로 구곡원림의 거점으로 인식되며, 7곡과 8곡 사이의 '암서재(巖棲齋)'와 '포경재(抱經齋)' 바위글씨와 석축 흔적 등은 무이구곡 은병봉 아래 무이정사와 비견되는 것으로, 기호사림의 청류동 활동거점으로 파악된다. 선사어제(鮮史御帝), 보가효우(保家孝友, 고종), 사무사(思無邪, 명나라 의종), 백세청풍(百世淸風, 주자), 청류수석 동악풍경(흥선 대원군) 등 명인들의 명구들이 망라된 동악산 구곡은 높은 유가미학적 가치를 표출함은 물론 의미론적 상징문화경관의 보고라 할 수 있다. 아울러 청류구곡은 수심양성을 위한 유가적 가치체계와 불교 및 도교적 관념 등이 공존하는 유불선(儒彿仙) 3교 문화경관의 결집체로 특성이 부각된다. 청류구곡은 최익현(崔益鉉), 전우(田愚), 기우만(奇宇萬), 송병선(宋秉璿), 황현(黃玹) 등으로 대변되는 조선 후기 사림계층이 성리학의 도통의식을 계승하고 '위정척사'와 '존왕양이(尊王攘夷)', '항일의지 고취' 등의 수단으로 설정되고 활용하는 과정에서 배태(胚胎)된 항일 역사문화 항쟁의 거점으로서 장소성과 의미론적 특성에 충일하다.