• 한국지리정보학회지
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• 제8권3호
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• pp.142-149
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• 2005

동해중북부 연안역의 해황 변화에 따른 연안 양식 환경변화에 능동적으로 대처할 수 있도록 연안 어장에서 관측한 해양자료를 실시간으로 일반사용자들에게 제공하는 실시간 어장정보 제공시스템을 개발 및 운용할 수 있는 연구를 수행 하였다. 실시간 어장정보 제공시스템은 크게 어장정보 생산 부이시스템, 해양자료 수집서버, 해양자료 저장데이터베이스 서버, 인터넷을 통한 자료제공을 위한 웹 서버로 구성하였다. 또한 인터넷을 통해 최종 이용자들에게 자료를 제공할 뿐만 아니라 원하는 사용자에 대해 휴대전화서비스 빚 문자서비스(SMS)를 제공할 수 있게 하였다. 실시간 어장정보 제공시스템에서 관측한 수온, 유향 유속자료를 이용하여 연안역 저층에서 수 일 이하의 단주기적인 해황변동이 발생함을 정량화 할 수 있었다. 수일 이내 단주기적 해황변동은 어장환경에 영향을 미쳐 어장의 폐사를 유발시키는 원인 중에 하나가 되기도 한다. 따라서 실시간 자료에 의해 이상 해황이 발생하면 수하식 양식시설을 적수온대로 이동 시켜 대량폐사를 막을 수 있으리라 생각된다. 또한 수층별 장기적인 자료의 데이터베이스 구축을 활용하여 수평 및 연직의 양식장 적격지 공간을 과학적으로 도출할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.135-149
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• 2014

본 연구는 과학 교과목 학습에 대한 학생들이 가지는 학습적 어려움을 파악하고 기존 연구와 시중에 사용되는 학습 애플리케이션들을 분석하여 U-러닝 시스템을 제안하였다. 사례조사를 통해 기존 대다수 학습 애플리케이션이 가지는 동영상 기반으로 인한 긴 학습시간의 요구와 개방형 학습콘텐츠의 부족으로 인해 학습자들이 자신의 학습 수준을 파악할 수 없다는 점과 양방향 참여가 어렵다는 문제점, 그리고 학습자 수준을 고려하지 않은 교육 콘텐츠 제공과 같은 문제점들을 발견하였다. 이를 보완하기 위해 단기학습 단위의 소규모 학습 콘텐츠, 개방형 학습 시스템, 강화된 계층적인 학습 콘텐츠 등의 설계요소들을 적용하여 새로운 U-러닝 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템을 안드로이드 기반으로 구현하여 학습 대상에게 유익한 과학 교육을 제공하였다. 제안한 U-러닝 시스템이 교육 효과가 있음을 보이기 위해 중학생 3학년을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사에서 기존 학습 애플리케이션과 본 논문에서 제안된 U-러닝 시스템을 모두 이용하게 하였다. 분석 결과로서 일방적인 단방향 학습이 아닌 양방향으로 학습에 참여하고, 학습결과를 공유하여 피드백이 가능함으로써 학습효과가 얻어 질 수 있음을 t-검정으로 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-14
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• 2013

연평균 일교통량(AADT)은 교통 및 도로부문에서 중요한 기초자료로 활용되지만 예산 제약 등의 한계로 인해 일부 지점에 대해서만 상시조사를 통해서 AADT를 산출하고 있으며, 대다수의 지점에서는 단기 교통량 조사에서 수집된 샘플자료를 이용하여 AADT를 추정 활용하고 있다. 현재 단기 교통량 조사지점의 AADT 추정을 위하여 조사된 자료를 단순 평균하는 방법이 적용되고 있다. 기존 AADT 추정모형은 보정계수를 적용하는 방법이 대표적인 방법이나, 이 방법은 단기 교통량 조사 지점이 어떤 상시조사 지점의 보정계수를 적용할지에 대한 객관적인 방법이 없어 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 공간통계모형을 도입하여 교통량 자료의 공간상관관계를 분석하고, 크리깅 모형을 적용하여 AADT를 추정하는 방법에 대하여 알아보았다. 공간통계모형의 AADT 추정의 정확도를 기존 연구와 비교하기 위하여 동일 대구간의 상시조사 지점의 보정계수를 적용하는 방법(방법 1)과 보정계수 그룹핑을 이용하여 해당 그룹의 보정계수를 적용하는 방법(방법 2), 공동크리깅을 적용한 방법(방법 3)을 비교분석하였다. 분석결과 공동크리깅을 적용한 모형은 기존 모형에 비해 AADT 추정 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국지역지리학회지
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• 제23권2호
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• pp.420-436
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• 2017

이 연구는 지리수업에 하브루타 학습방법을 적용하여 그 효과를 검증한 것이다. 하브루타 수업을 적용한 후 설문조사 및 심층 인터뷰를 실시하여 얻은 결과는 다음과 같다. 지리수업에 대한 학생들의 태도에 긍정적인 변화를 가져오는 등 유의미한 결과를 얻었다. 하브루타를 적용한 지리수업에 대한 학생들의 흥미 및 참여도에 있어서 효과적이었다. 뿐만 아니라 학생들의 수업 이해도, 문제해결력 및 사고력 향상에도 효과적임을 알 수 있었다. 학생들은 활발한 대화와 질문을 통한 상호작용의 결과로 자신의 생각을 표현하고 설명해 주는 하브루타 활동으로 지리수업에 대해 흥미를 느끼고 보다 적극적이고 능동적인 자세로 수업에 참여한 것으로 나타났다. 그러나 하브루타 수업을 적용한 수업 이후 학생들의 학업성취도 변화를 통계처리한 결과, 유의미한 차이는 얻지 못했다. 이 연구는 4차시의 짧은 기간 학생들을 대상으로 한 단원의 내용에 대한 효과를 검증하였으므로 하브루타를 적용한 수업의 효과를 검증하는데 한계가 있는 것으로 판단된다. 단기간의 하브루타 수업이후 학업성취도의 효과를 기대하기보다 학습 태도와 같은 정의적 영역에 미치는 영향이 더욱 크다는 것을 알 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 인공지능(AI)과 딥러닝 발전으로 대화형 인공지능 챗봇의 중요성이 부각되고 있으며 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 챗봇을 만들기 위해서 직접 개발해 사용하기도 하지만 개발의 용이성을 위해 오픈소스 플랫폼이나 상업용 플랫폼을 활용하여 개발한다. 이러한 챗봇 플랫폼은 주로 RNN (Recurrent Neural Network)과 응용 알고리즘을 사용하며, 빠른 학습속도와 모니터링 및 검증의 용이성 그리고 좋은 추론 성능의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RNN과 응용 알고리즘의 추론 성능 향상방법을 연구하였다. 제안 방법은 RNN과 응용 알고리즘 적용 시 각 문장에 대한 핵심단어의 단어그룹에 대해 확장학습을 통해 데이터에 내재된 의미를 넓히는 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 순환 구조를 갖는 RNN, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-short Term Memory) 세 알고리즘에서 최소 0.37%에서 최대 1.25% 추론 성능향상을 달성하였다. 본 연구를 통해 얻은 연구결과는 관련 산업에서 인공지능 챗봇 도입을 가속하고 다양한 RNN 응용 알고리즘을 활용하도록 하는데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 활성 함수들이 인공신경망 알고리즘의 성능 향상에 미치는 영향에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제62권4호
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• pp.293-303
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• 2017

벼 식물체에 규소, 질소, 칼슘을 단독 및 혼합 처리할 경우 무기이온의 흡수와 식물호르몬 $GA_1$과 JA 함량변화에 미친 결과는 아래와 같다. 1. 질소와 칼슘이온은 규소처리에 의해 흡수가 억제된 것으로 조사됐고, 마그네슘 함량은 규소, 질소, 칼슘 단독 및 혼합처리에서 무처리보다 증가하였다. 2. 식물호르몬 ABA의 함량은 모든 처리에서 무처리와 차이가 없었다. 3. 식물호르몬 $GA_1$의 함량은 질소와 규소 혼합처리에서 가장 높았고, 다음으로 질소 단독처리 규소 단독처리 순으로 높았다. 반면 칼슘 단독처리 및 칼슘과 규소 혼합처리에서 $GA_1$함량은 차이가 없었고, 이러한 결과는 규소, 질소 및 칼슘 처리 후 12시간 및 24시간에서도 동일한 양상을 보였다. 4. 규소, 질소, 칼슘 단독 및 혼합처리 후 6시간 뒤 식물호르몬 JA 함량은 모든 처리에서 무처리보다 증가하였고, 특히 규소와 질소 혼합처리에서 가장 높게 조사되었다. 그러나 처리 후 12시간과 24시간 후 조사에서는 칼슘 단독처리에서 JA 함량이 무처리와 차이가 없었고, 이외의 처리에서는 무처리보다 높았다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제9권1호
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• pp.67-72
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• 2006

지하 염수층의 $CO_2$ 주입은 큰 저장 능력으로 인하여 대기 중으로의 $CO_2$ 방출을 감소시키기 위한 가장 유망한 방법일 것이다. $CO_2$ 저장은 적어도 수 천년 간 $CO_2$가 지층 안에 안전하게 남아있도록 주의깊게 계획되고 모니터링되어야 한다. 특히 해양 저류층에 대한 탄성파 탐사 방법들은 알맞은 저류층특성이 제공된다면 $CO_2$의 주인공정과 분산을 모니터링하기 위한 일차적인 수단이다. 탄성파탐사 방법은 잠재적인 트랩, 저류층 특성, 저류층 저장능력의 규명에 또한 필수적이다. 따라서 $CO_2$ 저장에 대한 탄성파 반응의 변화에 대한 평가는 매우 초기 단계에 이루어져야 한다. 이것은 모암과 $CO_2$ 사이의 화학적 작용에 의해 일어날 수 있는 유체의 특성이나 광물 조성의 변화에 따른 탄성파 반응에서의 잠재적 변화를 평가하기 위해 나중 단계에 다시 고려될 필요가 있다. 따라서 저류층에 일정시간 이상의 $CO_2$ 주입에 의한 탄성파 반응 변화에 대해 섬세히 구축된 모형은 장기간의 모니터링 프로그램 설계에 도움을 준다. 그러한 목적으로 주입된 $CO_2$에 대한 단기간과 장기간의 4차원 탄성파 반응을 모델링하도록 설계된, 그래픽 사용자 인터페이스((GUI)를 채택한 암석물리학 모의실험장치를 개발했다. 적용분야는 $CO_2$ 위상 변화, 국부적인 압력과 온도 변화, 화학 반응 및 광물의 침전을 포함한다. 이방성 가스만(Gassmann) 식을 모의실험장치에 고려시킴으로써 단층과 파쇄대를 재활성화 시키는 $CO_2$의 탄성파 반응 또한 예측될 수 있다. 이 논문에서는 암석물리학 모의실험장치를 적용했던 현장(해상과 육상의 잠재적 $CO_2$ 격리 지역)의 사례를 보여주고 있다. 4차원 탄성파 반응들이 모니터링 프로그램의 설계를 돕기 위하여 만들어 졌다.

• 한국토양환경학회지
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• 제2권2호
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• pp.9-24
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• 1997

계면 활성제를 이용한 현장 토양세척(In situ soil flushing)기술은 소수성 오염물질로 오염된 토양과 지하수를 처리함에 있어 전통적으로 사용되어온 pump and treat 기술의 시간적, 경제적 한계점을 극복하기 위한 대안으로 제시되었다. 이 기술은 토양에 흡착되어 있거나 토양공극중에 nonaqueous phase liquid UAPL)상태로 존재하고 있는 오염물질을 계면 활성제의 첨가를 통해 지하수로 효과적으로 녹여내고 그 지하수를 취수하여 처리하는 것으로 기존 pump and treat 기술의 변형으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 이 기술의 이론적 배경을 살펴보고 미국을 중심으로 현장 적용사례의 분석을 통해 이 기술의 유용성 여부, 경제성, 기술적 제약요인 등을 살펴보았다. 이 밖에 이 기술의 상업적 활용에 따르는 법적, 사회적 제약조건과 앞으로의 발전방향 등을 제시하고자 하였다. 결론적으로 볼 때 계면 활성제를 이용한 현장 토양세척기술은 몇가지 제약조건으로 인해 일반화된 기술로의 발전 가능성보다는 제한된 적용범위내에서 그 유용성을 인정받을 가능성이 높다. 하지만 유해물질로 오염된 지역의 복원과 관련된 현재의 추세, 즉 위해성에 근거한 정화기준 설정 (risk based corrective action) 및 자연정화 (natural attenuation)에 대한 강조 등의 경향은 이 기술의 잠재적 유용성을 높이는 역할을 하고 있다. 즉 단기적 토양세척(soil flushing)을 통해 오염물질 중 세척 가능한 부분을 우선 제거하고 잔류하는 부분에 대해서는 장기적으로 자연정화에 맡기며 모니터링만을 수행하는 시나리오등 경제성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 다양한 전략이 적용될 수 있기 때문이다. 질소량이었고, 종속영양세균-YEPD는 수소이온의농도, 용존산소, 질산성 질소, 관정의 깊이, 수온의 순서로 그 영향을 미쳤다. 3개월간의 일시적인 항체가 상승 현상은 없었다. SDS-폴리아크릴마이드젤 전기영동 후 면역얼룩법을 실시한 바 치료 후 환자 혈청은 치료 전의 반응 양상을 그대로 유지하면서 서서히 반응이 약해지는 방향으로 변화하였으며 치료 전에 반응하지 않던 항원에 새롭게 반응하는 항체가 나타나는 경우는 드물었다.ms of chlorophyll-a concentration estimation, however, the accuracy stays very similar compared to that of the CZCS-type algorithm. This is considered to be due to the nature of in-water algorithm which relies on spectral ratio of water-leaving radiances.ethanol의 혈중농도(血中濃度)가 높을수록 더 심(甚)한 혈압강하작용(血壓降下作用)을 나타내며, ethanol 로 인(因)한 이뇨작용(利尿作用)도 ethanol 량(量)이 증가(增加)함에 따라 뇨량(尿量)도 증가(增加)함을 보여 주었다.ults showed that the overall quality of Sullungtang significantly decreased as the parity increased for Hanwoo cows. The Sullungtang extracted from bones of heifer had the best sensory scores as well as nutritional quality when compared