• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권12호
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• pp.45-52
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• 2015

최근 산림 훼손지를 원래 상태로 되돌리기 위한 생태복원에 대한 관심이 높아지면서 인공 비탈면을 보강하면서 친환경적인 녹화가 될 수 있는 연구가 진행되고 있으며, 이러한 생태복원을 목표로 식생생육의 기반이 되는 인공토양의 조성과 관련된 많은 기술들이 개발되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 하수오니, 톱밥, 제지슬러지, 화강풍화토가 포함되어 사용되고 있는 녹생토와 친환경적인 토양안정재를 활용하여 연구수행을 하였다. 토양안정재와 혼합된 녹생토를 이용해 기본물성실험을 통해 녹생토의 기본적인 특성을 분석하였으며, 친환경적인 토양안정재를 일정비율로 녹생토와 혼합하여 각각의 비율에 따른 전단강도실험을 수행하여 최대전단강도를 분석하고 이에 따른 점착력과 내부마찰각을 산정하였다. 그리고 녹생토와 토양안정재의 혼합비율을 전단강도실험과 동일한 조건으로 비탈면의 기울기를 적용하여 토양안정재의 혼합비율에 대한 침식률과 발아율을 분석하여 주변 환경적 요인에 대처 가능한 토양안정재의 경제적인 혼합비율을 고찰하고자 한다. 실험결과 양생기간과 안정재의 혼합률에 따라 최대 51%까지 전단강도가 증가하였으며, 실험결과를 바탕으로 내부마찰각과 점착력이 모두 상승한 점을 확인하여 안정재가 녹생토의 전단성능 과침식저항 향상에 기여하고 있음을 확인하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제49권2호
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• pp.20-55
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• 2016

본 연구는 우리나라 공포양식(?包樣式)의 초시적인 모습이라 할 수 있는 고구려 고분벽화에 묘사된 공포도(?包圖)를 북방 주변 국가와의 문화적 교류와 천도(遷都)에 따른 지역 시기 형상별로 고찰하고 유형별로 체계화 정립을 주 내용으로 한다. 고구려 고분벽화에 묘사된 공포는 지상에서의 묘주가 통치자로서 군사 행정 정치 사회적으로 누렸던 지위나 신분에 따른 옥사(屋舍)의 제한과도 밀접한 관련이 있으므로 묘주 생전 지상가옥의 공포형태에 직접적인 관련이 있다고 보이며, 지상에서의 실제 공포 출현시기는 고분 축조 편년보다 최소한 1세기 이상 앞선 것으로 추정이 가능하다. 이는, 고구려 지상에서의 공포출현시기와 관련하여, 공포가 묘사된 중국 동한기(東漢期) 고분(古墳) 내 가형명기(家形明器)와 화상석(?像石) 화상전(畵像塼)의 제작시기와도 대체로 일치한다는 점에서도 추정을 이해할 수 있다. 본 연구 결과, 고분벽화에 묘사된 공포도는 비포작계, 준포작계, 포작계로 대별되고, 포작계는 비출목형과 출목형으로 세분하였다. 또한 고구려 공포는 한(漢) 이후 같은 동이족인 북위(北魏)로부터 유입되었으며, 고구려 풍토와 정서에 맞도록 토착화되어 고유한 고구려 형식의 공포체계로 발전 확립되었다. 고구려 멸망(668) 이후 이러한 기법은 문화적 교류 및 망명인들에 의해 주변국에서 그 맥을 이어갔다.

• 한국전통조경학회지
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• 제41권3호
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• pp.59-66
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• 2023

본 연구는 근대 시기 일본풍 정원의 확립과정을 인물과 작품의 공간구성과 공간구성요소, 재료 등을 통해 살펴보고 우리 정원의 정체성 구현을 위한 자료로 삼고자 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국성이 수용하고 있는 인자를 한일 근대 시기 정원문화에 대입한 결과, 장소성, 현재성, 주체성에 있어 모두 차이를 보인다. 이는 근대 시기 한국에는 문화적인 단절이 있었던 반면, 일본은 비교적 온전한 문화 계승이 이루어졌다는 점에서 차이가 나타난 것으로 볼 수 있다. 둘째, 근대 시기 이전의 일본의 정원문화는 문화적인 단절 없이 일본 전역의 각기 각층에 보급되고 지속해서 발전해왔다. 근대 시기 메이지 정부는 문명개화 정책을 추진해 유럽과 미국의 선진문명 도입을 주도하여 서양식 건축법이 유행하게 되었다. 급속한 서양문화의 도입은 전통적인 일본문화가 잊히는 결과를 초래했다. 영국의 건축가 조시 콘더(Josiah Condor)는 일본인 건축가를 지도(1879)하고 정원의 화실, 일본정원의 전통적 디자인 등을 설계에 도입하였다. 메이지부터 다이쇼 시대에 교토지역에서 활동했던 오가와 지헤에(小川 治兵衛)의 정원양식은 일본의 전통문화를 지키고자 했던 정·재계 유력자들에게 받아들여졌고 각종 법령의 마련 등으로 보호 제도도 갖춰졌다. 셋째, 일본 근대정원의 정원가, 일본적인 구성요소, 재료, 요소와 일본풍을 중심으로 분석한 결과, 야마가타 아리토모(山縣 有朋), 오가와 지헤에(小川 治兵衛), 시게모리 미레에(重森 三玲) 등이 일본풍을 정원에 계승한 대표적 정원가이며, 공간구성의 특징으로 대지천(大池泉) 정원조성과 자연주의적 차경 수법의 도입, 물의 흐름을 도입하는 것이 특징적으로 나타났다. 일본풍 정원 구성요소의 특징은 잔디 활용, 곡선의 원로, 자연스러운 향토적 식재수종으로의 변화라고 할 수 있다. 넷째, 사례 대상지의 일본풍 인자를 분석한 결과, 공간구성의 개별 요소별로 특히 유수(흐름)의 활용이 47.06%의 비율로 가장 높게 나타났으며, 대지천과 자연주의적 차경도 확인되었다. 잔디의 식재와 곡선 원로의 도입은 각각 65.88%, 78.82% 비율로 나타났다. 수종 변화는 28.24%로 잔디의 식재나 곡선 원로의 적용보다는 비교적 적은 건수가 확인되었다. 다섯째, 우리는 근대 시기의 정원들을 확대 발굴하여 정원의 조성자나 소유주, 공간의 구성, 공간의 구성요소, 재료 등을 세부적으로 기록하고 우리나라 정원의 정체성을 찾는 데도 유용하게 활용해야 한다. 본 연구는 일본의 근대 시기 일본풍의 확립과정을 인물과 사례 정원을 통해 분석한 결과를 토대로 연구를 진행하였으나 보다 다수의 사례와 구체적인 기법의 분류 등 세부적인 연구를 진행하지 못한 것을 연구의 한계로 두고 차후 과제로 삼고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.5-15
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• 2020

포항지진(M_L=5.4) 시 발생한 액상화 현상은 국민들에게 지진으로 유발되는 액상화의 위험성을 새롭게 각인시켰고, 이에 대한 대비책으로 액상화 위험지도의 관심이 높아지고 있다. 현재 행정안전부가 보유하고 있는 액상화 위험지도는 2014년 제작된 것으로 전국 100,000개 이상의 시추 자료를 토대로 지하수위 0m인 조건으로 지반조건별 증폭계수를 사용하였으며 시추정보가 없는 지역은 보간법을 이용하여 2km × 2km 격자형식으로 제작된 것이 특징이다. 이러한 가운데, 2018년 행정안전부는 내진설계 공통기준의 새로운 지반분류법과 증폭계수를 공표하였다. 따라서 개정된 행정안전부의 증폭계수를 반영한 액상화 위험지도의 재작성이 필요하다. 본 연구는 내진설계 공통기준 개정 전·후 두 개의 기준으로 전 국토를 대상으로 지반분류를 수행하여 변동성을 분석하였으며, 지반조건별 증폭계수를 적용한 액상화 평가결과를 부산시 강서구를 대상으로 수행하였다. 이때 재현주기 500년과 1,000년에 해당하는 지반가속도를 적용하였으며 우리나라 평균 지하수위인 5m와 극한 조건인 0m로 구분하여 액상화 위험도를 평가하였다. 액상화 위험지도는 기존의 2km × 2km보다 높은 해상도를 확보하기 위해 500m × 500m 격자를 생성하여 위험지도를 작성하였다. 연구결과, 기존 지반분류 기준을 통해 S_C, S_D 지반으로 분류되었던 지반상태가 개정된 지반분류 기준을 통해 S₂, S₃, S₄로 재분류되었다. 재현주기 500년과 1,000년으로 액상화 평가를 수행한 결과 개정 전 지반증폭계수 적용한 LPI가 상대적으로 과대평가되는 결과를 도출하였다. 본 연구결과는 증폭계수를 이용하는 광역지역 액상화 위험지도 작성의 근간인 액상화 평가에 큰 영향을 미치는 요소로써 향후 광역지역 액상화 위험지도 작성의 경우 반드시 고려될 사항으로 판단된다

• 한국환경복원기술학회지
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• 제17권1호
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• pp.123-134
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• 2014

탄소축적량 증진을 위한 도시공원 설계 및 계획에 적합한 식재구조와 토양 관리방법에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 탄소저감에 기여하는 도시공원 설계와 관리를 위하여, 서서울호수공원과 양재시민의 숲을 대상으로 바이오매스량과 공원조성 시기 및 식재구조가 다른 조사구에서의 토양 탄소함유량을 지상부 지하부 탄소저장량의 측정을 통해 분석하였다. 대상 도시공원으로 조성시기가 다른 서서울호수공원(2009년)과 양재 시민의 숲(1986년)을 선정하였다. 식생과 토양 특성에 따른 토양 탄소함유량의 차이를 분석하기 위하여, 바이오매스량과 토양의 물리적 화학적 특성 측정을 통해 지상부 지하부 탄소저장량을 분석하였다. 바이오매스량 측정에는 상대생장식을 적용하였으며, 토양에 관해서는 토양 탄소함유량(TOC)과 pH, 양이온치환용량(CEC), 전질소량(TN), 토양 총 균수와 같은 화학적 특성을 측정하였다. 이 결과, 바이오매스량은 양재 시민의 숲이 서서울호수공원보다 높아, 조성된 지 오래된 공원의 바이오매스량이 높은 것으로 나타났다. 한편, 토양 탄소함유량은 양재시민의 숲이 서서울호수공원 보다 낮았으며, 이는 양재시민의 숲에서의 대기오염과 산성비 노출에 의한 토양의 산성화 진행에 따른 영향 때문인 것으로 분석되었다. 또한, 토양 탄소함유량은 단층식재지가 다층식재지 보다 높은 것으로 나타났다. 장기적 시점에서 볼 때, 토양 개선은 식생 생장을 도모한다. 따라서 도시공원의 토양 특성 개선을 위하여, 석회성 비료 시비에 의한 pH 조절과 답압 제어 및 낙엽층 방치에 의한 토양 양분 증진을 통한 공원관리가 필요하다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권5_6호
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• pp.307-318
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• 2003

본 논문에서는 분산 객체 컴퓨팅 환경에서 보장된 실시간 서비스를 지원하는 TMO 객체그룹(TMO Object Group) 모델을 설계ㆍ구축하고, 우리 모델의 정확한 분산 실시간 서비스 수행능력을 검증 한다. 우리가 제안한 TMO 객체그룹은 TINA(Telecommunications Information Networking Architecture) 의 객체그룹 개념을 기반으로, 실시간 특성을 가지는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체들과 객체그룹 내의 객체 관리 서비스(Object Management Service), 실시간 스케줄링 서비스(Real-Time Scheduling Service)를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 또한, TMO 객체는 분산 시스템에 비중복 또는 중복으로 존재할 수 있다. 본 모델은 특정 ORB나 운영체제들의 제약 없이 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 미들웨어 상에서 보장된 분산 실시간 서비스를 수행한다. TMO 객체그룹을 구축하기 위해 TMO 객체의 개념과 TMO 객체그룹의 구조를 정의하였고, 객체그룹 내의 컴포넌트들의 기능과 그들간의 상호작용을 설계 구현하였다. TMO 객체그룹은 객체 관리 서비스와 실시간 스케줄링 서비스 지원을 위해 동적바인더객체(Dynamic Binder Object)와 스케줄러객체(Scheduler Object)를 각각 가진다. 동적바인더객체는 클라이언트들의 요청에 대해 중복 TMO 객체 중 적정 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스를 지원하고, 스케쥴러객체는 클라이언트들의 서비스 요청에 대해 TMO 객체가 수행해야 할 작업들의 우선순위를 정하는 실시간 스케줄링 서비스를 지원한다. TMO 객체그룹의 수행 검증을 위해 이미 연구된 알고리즘을 확장한 동적 바인딩 서비스를 위한 바인딩 우선순위(Binding Priority) 알고리즘과 실시간 스케줄링 서비스를 위한 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘을 적용하여 동적바인더객체와 스케쥴러객체를 구현했다. 마지막으로 수치 분석을 통해 TMO 객체그룹이 비중복/중복 TMO 객체의 동적 바인딩 서비스와 클라이언트들의 요청을 받는 임의의 TMO 객체에서 실시간 스케줄링 서비스를 지원하는지 검증했다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제44권1호
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• pp.52-71
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• 2011

본 연구는 국립공원 계룡산을 배경으로 설정된 갑사구곡과 용산구곡에 대한 정확한 위치와 구곡명을 확정하는 등 실체를 밝히고 양 구곡원림의 특성을 비교 고찰할 목적으로 시도되었다. 문헌고찰 및 주민 인터뷰 그리고 현장 정밀조사 결과, 갑사구곡은 용유소(龍遊沼)-이일천(二一川)-백룡강(白龍岡)-달문택(達門澤)-금계암(金鷄?)-명월담(明月潭)-계명암(鷄鳴巖)-용문폭(龍門瀑)-수정봉(水晶峰)으로 설정된 것으로 판단하였으며 용산구곡은 심용문(尋龍門)-은룡담(隱龍潭)-와룡강(臥龍剛)-유룡대(遊龍臺)-황룡암(黃龍岩)-현룡소(見龍沼)-운룡택(雲龍澤)-비룡추(飛龍湫)-신룡연(神龍淵)의 9개 경물로 구성된 것으로 최종 확인하였다. 갑사구곡과 용산구곡은 조선 말기 벽수 윤덕영(1927년)과 취음 권중면(1932년)이 각각 5년의 시차를 두고 계룡산 계곡에 조영한 구곡원림(九曲園林)으로, 전자는 개인의 풍류취향을 반영하여 주역(周易)의 이치를 자연의 아름다움과 함께 완상(玩賞) 하고자 설정했던 반면 후자는 한일합방의 비보에 관직을 계룡산에 은거하며 용(龍)의 일생을 비유해 해방의 그날을 표현하고자 했던 구곡원림으로 판단된다. 이에 따라 설정 주체의 국가관에서부터 극단적인 대비를 보인다. 갑사구곡은 바위를 사각으로 편평히 음각한 상태에서 각자가 이루어졌고 행서체로 필체가 뚜렷하여 새김이 깊어, 1곡 용유소를 제외하고 마멸이 적은 반면 용산구곡은 고어체(古語體)와 초서 이자체(異字體)로 이루어져 있으나 새김이 얕고 마멸과 훼손이 심한 편이다. 갑사구곡은 5곡 인근 간성장(艮成莊)을 중심으로 구곡이 설정된 반면 용산구곡은 5곡 황룡암을 중심으로 설정된 것으로 판단된다. 한편 구곡 설정의 중요 모티프는 갑사구곡의 경우, '용과 닭'을 주제로 계룡산의 장소정체성을 부각시키려 한 것으로 추론되며 아울러 팔괘의 간(艮)을 중심으로 한 주역의 원리를 표상화하고자 한 것으로 보이나 이에 대해서는 심화연구가 필요하다. 한편 용산구곡은 '용'을 주요 모티프 및 테마로 설정하여, 상신리 계곡을 용이 태어나서부터 승천하기까지의 이야기를 자연에 연계시켜 구현함으로써 구곡 설정자의 의지와 염원을 자연과 소통하는 방식으로 이루어지고 있다. 이는 용의 일생을 통해 지금의 기울은 국운을 일으키고 나라를 되찾아가는 희망을 표현하고자 했던 것으로 추정된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.