• 한국환경생태학회지
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• 제36권3호
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• pp.338-349
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• 2022

다양한 수종의 묘목을 고밀도로 심는 모듈군락식재가 기존의 성목식재보다 자연림 복원 효과성이 뛰어난지 알고자 야외 실험을 했다. 또 모듈군락식재의 식재밀도 차이에 따라 생장이 촉진되는지, 또 식피율이 높아지는지를 알아보았다. 큰나무를 넓게 띄어 심는 성목식재구(대조구)와 다종의 묘목을 고밀도로 심는 모듈군락식재구(처리구)로 구분했고, 다시 식재밀도에 따른 3주/m²와 1주/m² 모듈군락식재구로 나눠 실험을 설계했다. 2019년 5월부터 26개월간 공시재료의 생존율, 생장량(수고, 수관폭, 근원직경), 식피율을 측정했고, 측정 수고값을 활용하여 장래 수고생장을 예측했다. 모듈군락식재구의 생존율과 상대생장량이 성목식재구보다 높았다. 모듈군락식재구의 식피율은 23개월 이전에 지표면을 완전히 덮었지만, 성목식재구는 이식스트레스로 인해 오히려 식피율이 낮아졌다. 고밀도로 심은 모듈군락식재구의 묘목이 자라서 식재 후 5~6.5년 만에 성목식재구보다 더 높이 자랄 것으로 예측됐다. 이런 결과를 이끈 원인은 다종(多種)·묘목·고밀도 식재와 토양개량·멀칭 등의 식재기반 개선 때문이라 본다. 즉, 모듈군락식재구에 심은 묘목은 큰나무를 심은 성목식재구보다 식재 후 환경 적응력이 뛰어나 생존율이 높고, 초기 생장량이 많았을 것이다. 다양한 자생수종의 고밀도 혼식은 상호보완적 환경압을 완화하는 동시에 개체간 경쟁을 유발해 생장 촉진을 이끌었다. 더불어, 식재기반 개선은 묘목의 활착율 상승과 생장량 증가에 유효했다고 본다. 식재밀도가 높을수록 식피율이 급격히 늘어나, 제초 등의 사후관리비 절감 효과가 있을 것이다. 모듈군락식재구(3주/m², 1주/m²)의 식재밀도가 높았을 때 수고생장이 촉진되었고, 수관폭·근원직경은 식재밀도가 낮았을 때 높아지는 경향을 보였지만, 통계적 차이가 없었다.

• 인지과학
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• 제35권2호
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• pp.129-159
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• 2024

글 읽기 과정에서 독자는 시선이 고정된 중심와(fovea)뿐만 아니라 중심와에서 오른쪽으로 벗어난 중심와주변(parafovea)에서도 정보를 처리할 수 있다. 다수의 안구운동 추적 실험 연구에서 경계선 기법을 사용하여 중심와주변 의미 미리보기 효과(parafoveal semantic preview effect)를 확인하였지만 현재 의미적 관련 정도에 따라 중심와주변 미리보기 효과가 어떻게 달라지는지에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 표적단어와의 의미적 관련 정도에 따른 중심와주변의 미리보기 효과를 관찰하였다. 실험은 중국어-한국어 이중언어자를 대상으로 한국어와 중국어 혼합 문장을 실험 자극으로 사용하였다. 각 문장의 표적단어에 대한 중심와주변 미리보기 조건은 (1) 표적단어와 동일한 단어인 한국어 동일조건(예: 나라), (2) 표적단어와 동일한 의미를 가진 중국어 동일의미조건(예: 国家), (3) 표적단어와 관련된 의미를 가진 중국어 관련의미조건(예: 政权), (4) 표적단어와 의미적으로 관련이 없는 중국어 무관의미조건(예: 围裙)이다. 실험 결과, 중심와주변에서 제시된 한국어 표적단어와 의미적 관련 정도가 높은 중국어 동일의미조건에서 고정시간이 짧았다. 또한 표적단어와 의미적 관련 정도가 상대적으로 낮은 중국어 관련의미조건에서도 무관의미조건과 비교하여 고정시간이 짧았다. 본 연구는 중심와주변에 제시된 미리보기 단어와 표적단어 간의 의미적 관련 정도가 독자의 글 읽기 과정에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 이를 통해 독자의 시선 이동 및 독해 과정에 대한 이해를 높일 수 있으며 효과적인 독해 전략과 교육 방법 개발에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국작물학회지
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• 제52권3호
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• pp.239-248
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• 2007

현재 판매되고 있는 브랜드콩 100개(장류용 콩 32개, 검정콩 45개, 약콩 17개 및 나물용 콩 6개)를 2006년에 전국의 중대형마트에서 수집하고, 대비하기 위하여 재래시장에서 판매되는 콩 10개를 수집하여 표시의 정확성과 외관 품질을 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 브랜드콩의 명칭은 영양성, 친환경 또는 친근감을 느끼는 용어와 함께 장류용 콩은 백태와 황태, 검정콩은 검정콩, 서리태, 늦서리태, 흑태, 청태, 속청, 속태, 그리고 약콩과 나물용 콩 등으로 다양하게 표기하였다. 2. 시판되는 콩의 판매단위는 1 kg 포장이 30%이고, 500 g 포장이 59%였으며, 최소포장단위는 200 g이었다. 표시중량과 실중량의 편차는 70%가 ${\pm}1%$였고, 약 2/3는 실중량이 표시중량 이상으로 비교적 정확하였다. 3. 상품에 무농약 농산물로 표시된 것이 6개였고, 특품 또는 상품으로 표시된 것이 9개였으나 외관 품질과는 관계가 적었다. 4. 상품화되어 판매되는 콩의 100립중 범위는 장류용 콩이 $23.7{\sim}47.8g$, 검정콩은 $21.9{\sim}44.5g$ 그리고 약콩과 나물용 콩은 $9.5{\sim}15.0g$이었다. 장류용 콩과 검정콩은 100 립중 범위가 비슷하였으나 장류용 콩은 29 g 이하가 63%인데 비하여 검정콩은 78%가 30 g이상으로 검정콩이 대체적으로 굵었다. 5. 장류용 콩과 검정콩을 크기 6.70 mm 체로 선별하였을 때 남는 콩의 비율은 평균과 최대치가 각각 87.4%와 86.5% 및 99.9%와 99.5%로 비슷하였으나 최소치는 각각 70.7%와 14.4%로 차이가 컸다. 콩의 100립중과 6.7mm 체로 선별하여 남은 콩의 비율은 유의한 정의 상관(각각 0.7488**과 0.7874**)이 있었다. 6. 종실의 100립중이 30 g 이상인 것들은 선별 비율이 90% 이상으로 차이가 작고 종실의 크기가 균일하였으나, 30 g 이하인 것들은 100립중이 낮을수록 선별되는 비율이 낮아 균일도가 떨어졌다. 7 제색(臍色)과 종실의 형태에 의하여 종실의 혼입여부를 조사한 결과 수집 브랜드콩의 76%는 10% 이상 서로 다른 종실들이 혼합되었는데, 장류용 콩은 90% 이상 혼입되어 검정콩 또는 약콩과 나물용 콩에 비하여 혼입율이 높았다. 8. 상품의 20%에 돌, 포대조각, 나무 조각, 곤충의 유충, 균사, 이종 콩 종자 등과 같은 이물질이 섞여 있어 상품의 품질을 저하시키는 원인이 되었다. 9. 브랜드콩의 용적중은 762 g $L^{-1}$였고, $645{\sim}820g\;L^{-1}$의 범위로 변이가 컸으며, 장류용 콩이 $747g\;L^{-1}$로 가장 낮았고, 약콩이 $758g\;L^{-1}$로 가장 높았다. 10. 재래시장에서 구입한 콩과 브랜드콩은 100립중, 정립율, 이물질 함량, 용적중 등 품질 평가 기준에서 차이가 없었다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제37권
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• pp.65-89
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• 2004

지금까지 한국 고대 궁원지에 대한 연구는 조경학의 분야에서 주로 다루어 왔으나 고고학적 발굴을 직접 담당하는 연구자들에 의해서는 단편적인 유적이나 유물에 대해서 부분적으로 언급되었을 뿐 전반적이거나 종합적인 연구는 미약한 상태이다. 따라서 본고에서는 지금까지 발굴조사된 궁원지의 분류작업을 통해 한국 고대 궁원지의 계통관계를 파악하고, 궁원지 조영의 사상적 배경을 밝히고자 시도하였다. 한국의 고대 궁원지는 평면형태에 따라 방지계(I)와 곡지계(II)로 구분할 수 있었는데, 방지계(I)는 다시 섬 가산 정원석의 존재 여부에 따라 IA식과 IB식으로 세분되었다. 그리고 곡지계(II)는 호안이 곡선만으로 구성된 IIC식과 호안에 곡선과 직선이 함께 사용된 IID식으로 구분되었다. 또 규모에 따라서 최대직경 45m 이상의 대형(a)과 20m 미만의 소형(b)으로 구분되므로 결국 한국 고대 궁원지는 IAa IAb IBa IICa IICb IIDa로 분류할 수 있다. 우리나라에서 궁원지가 처음 확인되는 초창기부터 방지계와 곡지계는 공존하고 있었으며 신라의 삼국통일 후, 궁원지의 계승 및 변화의 양상이 나타난다. 즉, 통일신라에서는 평면형태가 직선＋곡선으로 이루어진 궁원지를 주로 받아 들이는 반면, 발해에서는 고구려계의 방형플랜을 가진 궁원지를 계승하는 점은 앞 시기로부터의 연속성이 엿보인다. 한편, 평면형태의 계승관계와 달리 구성요소 면에서는 삼국시대에 존재하지 않던 섬상부의 정자터, 원지내 교각시설 등이 나타나고 있으며, 이와 같은 양상은 이웃한 일본에서도 동시에 출현하는 것으로 보아 7세기 후반~8세기 전반에 한 중 일 궁원지 조성에 새로운 변화의 동인이 작용하고 있음을 짐작할 수 있다. 궁원지 조영의 사상적 배경은 신선사상과 불교로 대별된다. 한국과 중국의 궁원지에 관한 기록이 모두 신선사상의 용어가 사용되는 점이나 한국 궁원지에서 섬 가산 정원석과 같은 구체적인 표현기재가 나타나고 있는 점, 그것이 제외된 궁원지와 뚜렷히 구분된다는 점등을 고려하면, 섬 가산 정원석이 사용된 궁원지는 신선사상이 반영된 것으로 볼 수 있다. 섬 가산 정원석이 제외된 궁원지는 동시기 신선사상이 반영된 곡지계 궁원지와 형식상 명확히 구분되고 있는 점과 동시기 사원지와 형태 구조상 동일하다는 점에서 불교저 색채가 짙다고 할 수 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제32권3호
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• pp.32-45
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• 2014

본 연구는 편액과 시문이 과거 누정원림의 고유한 입지 및 조영 특성 추론의 중요한 준거(準據)가 된다는 전제 하에, 요월정원림(邀月亭園林)을 대상으로 과거 시점의 입지 및 조영 해석을 고구(考究)하기 위해 시도되었다. 요월정원림이 갖는 의미와 문화재적 위상과 가치의 진정성 제고 및 보존의 당위성을 논의할 목적으로 시도된 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 요월정원림은 정원주 김경우(金景遇)를 비롯한 당대 거유들이 교유한 시율풍류의 현장이었다. "조선환여승람 호남읍지(湖南邑誌) 장성읍지(長城邑誌)" 등 고문헌을 통해 사화(士禍)를 피해 머문 은신처로서의 성격과 함께 지역정체성을 형성한 교두보로서의 장소성이 확인되었다. 또한 "요월정원운(邀月亭原韻)"을 통해 누정원림 작정(作庭) 의도 및 조영 동기를 확인한 바, 요월정원림은 세속과 탈속 그리고 현실과 이상이 뒤섞여 길항(拮抗)한 공간으로 해석된다. 둘째, 당호 요월(邀月)은 누정에서 조망했을 때의 승경적 요인 및 자연현상과 관련된 명칭으로, 마주한 '월봉산에 뜨는 달을 맞이함'을 함의하는 어휘로, 이는 자연의 섭리이자 풍류로서 탈속의 이미지와 맞닿아 있다. 즉 요월정은 세속의 희비를 벗어나 자연의 섭리를 따르려한 조영 의도를 반영한 당호로 해석된다. 셋째, 요월정원림의 입지는 "영광속수여지승람(靈光續修輿地勝覽)"을 통해 조영자가 퇴관 후 휴식을 위해 마련한 처소였으며, 월봉산을 마주하여 황룡강(黃龍江)이 굽이쳐 흐르던 승경지였음을 고문헌과 다수의 시문을 통해 확인하였다. 특히, 수호인 인터뷰에 따르면 요월정원림에서 야경의 시지각 빈도(頻度)는 수호인 거처인 고직사에서 요월정을 향해 황룡강 방향인 동쪽을 숙시각(熟視角)으로 조망했을 때가 가장 높다고 한다. 또한 시지각 강도(强度)가 가장 높고 아름다운 풍경은 요월정 좌측 배후면에서 달이 부상하여 요월정 전면(前面)의 배롱나무동산을 가로질러 요월정과 마주한 월봉산 사이에 남중한 때로 증언한 바 있다. 현재 요월정원림의 좌향은 $SE\;141.2^{\circ}$로서 거의 남동향 하고 있는데, 이와 같은 요월정 좌향 설정은 지형조건뿐 아니라 달의 궤적을 유상(遊賞)하기에 최적화된 방향과 시계(視界)를 확보하기 위한 기도(企圖)가 담겼다고 판단된다. 나아가 전면의 황룡강 수면 위로 남중한 달빛이 투영됨으로써, 하늘의 달과 황룡강 강물에 투영된 달이 동시에 감지되게끔 고려된 것으로 추론된다. 넷째, 현재 요월정원림은 요월정과 광산김씨문숙공파종회각(光山金氏文肅公派宗會閣) 및 고직사(庫直舍)로 구성된 '내원 권역'과 진입부를 아우른 배롱나무동산 및 소나무 배후림이 포함된 '외원 권역'으로 구분된다. 나아가 '용소 및 수생식물원 권역' 및 최근 조성된 '황룡정과 공원 권역'으로 외연(外緣)이 확산되면서 교란되고 변용되었다. 다섯째, 조영 당시 요월정원림은 누정에서 조망한 풍경을 안아 들여 누정을 중심으로 지근거리의 일정한 자연을 점유한 방식인 '경계 없는 산수원림'이었으나, 현재 복합경관은 과거 원형경관과는 괴리된 '이질화 분절화 파편화된' 경관으로 파악된다. 마지막으로, 요월정원림이 문화재지정보호구역임을 감안할 때, 편액과 기문에 묘사된 완전한 원형경관으로의 복원은 아니더라도 최소한 원림권역에서의 경관적 악영향과 시각적 훼손을 최소화하기 위한 대책수립이 요망된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.