이 연구는 입목축적과 산림관리정책 간의 전이함수(transfer function model)를 도출하기 위한 선행연구로, 입목축적변화를 유도하는 산림사업 간 다중공선성의 문제를 해결하기 위해 주성분 분석을 실시하였다. 분석자료는 9개의 대표적인 산림관리정책에 대해 1977~2008년까지 32년간의 연도별 시계열데이터를 활용하였으며, 분석 결과 추출된 3개의 주성분에 대한 전체 설명력은 91.4%로 상당히 높게 나타났다. 요약된 3개의 성분은 양호한 산림관리 병해충관리 산불발생이라는 새로운 변수명으로 개념화하였다.
스마트 서울 정책의 일환으로 도시 빅데이터 활용의 중요성이 부각되고 있으며, 미세먼지, 소음과 같이 교통과 관련된 도시환경 요소가 시민들의 삶의 질에 미치는 영향에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 IoT 도시 빅데이터와 교통 빅데이터를 매칭하여 통합 DB를 구축하고, 이를 활용하여 특정 공간이 도로 영향권 내에 포함되는지 여부에 따라 미세먼지, 소음 피해에 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 또한 시계열 클러스터링을 통하여 도로교통특성 및 환경요인들이 유사한 특성을 가지는 공간 단위들을 군집화하였으며, 이 결과를 통하여 미세먼지 또는 초미세먼지 hot-spot, 소음 hot-spot 등 도시공간 단위의 환경위험 관리를 체계적으로 구축하는 기반을 마련하고자 하였다.
A trend analysis of research articles in a field of knowledge is significant because it can help in finding out the structural characteristics of the field and the future direction of research through observing change in a time series. We identified the structural characteristics and trends in text data (keywords) gathered from research articles which in itself is an important task in various research areas. The titles and keywords were crawled from research articles published from 2016 to 2018 in the Research Journal of the Costume Culture (RJCC), one of the representative Korean journal in the field of clothing and textile. After we extracted data comprising English titles and keywords from 195 published articles, we transformed it into a 1-mode matrix. We used measures from network analysis (i.e., link, strength, and degree centrality) for evaluating meaningful patterns and trends in the research on clothing and textile. NodeXL was used for visualizing the semantic network. This study observed change in the clothing and textile research trend. In addition to covering the core areas of the field, the subjects of research have been diversifying with every passing year and have evolved onto a developmental direction. The most studied area in articles published by the RJCC was fashion retailing/consumer psychology while aesthetic/historic and fashion industry/policy studies were covered to a more limited extent. We observed that most of the studies reflecting the identity of RJCC share subject keywords to a significant extent.
본 연구는 피기백 화차운송 시스템의 특허문서를 활용하여 관련 분야의 유망기술을 파악하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 피기백 운송 시스템의 선행연구 및 관련 보고서로 기술 키워드를 추출하여 특허문서를 추출한다. 추출된 특허문서에 텍스트마이닝 기법을 적용하여 빈도수가 높은 키워드를 확인하고 피기백 운송 시스템의 핵심기술의 토픽을 식별하기 위해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로, 시계열 분석 기법인 ARIMA 모델을 핵심기술의 토픽에 적용하여 기술 추세를 예측하고 피기백 운송 시스템에 대한 유망한 기술을 식별하였다. 특허 분석 결과, 데이터 기반 통합관리 시스템과 운영 계획 시스템 그리고 복합수송 중 특수 화물(기체, 액체류) 운송 및 보관 기술이 미래에 유망한 핵심기술로 도출되었고, 데이터 송수신 및 분석 기술이 중요한 세부 기술임을 확인하였다. 제안된 분석 방법은 피기백 운송 시스템의 R&D 연구개발 전략 및 기술 로드맵을 개발하는 데 있어 충분한 자료가 될 수 있다.
본 연구는 미세먼지 관련 기사의 토픽을 추출하고 토픽별 특징 및 시계열 추이를 검토한다. 1990~2021년 중앙지의 기사를 빅카인즈에서 추출하였고, 잠재디리슐레할당 모델링을 이용하여 총 18개의 토픽을 발견하였다. 추가적으로 군집분석을 통해 유사한 토픽들을 병합하여 11개의 클러스터를 도출하였다. 최근 상승하는 토픽들로는 미세먼지 관련 제품/거주지, 국외 요인(중국), 국내 요인 중 발전소 관련 이슈, 전국의 비상조감조치, 국제협력, 관련 정치적 이슈, 세계 각국의 현황 및 대응, 관련 제품의 소비경향 논의로 나타났다. 반면 최근 하락하는 토픽들은 오염농도 기준, 실내 공기질 개선과 관련된 토픽으로 나타났다. 사회적으로 큰 관심사인 미세먼지의 언론보도 양상을 검토함으로써, 미세먼지와 관련한 정책방향과 대응전략을 추론하거나 파악하는 데 유용할 것이다. 미세먼지 관련 제품들의 시장규모가 확대됨에 따라 향후 실효적인 소비자보호정책을 확대하고, 근본적인 문제 해결을 위해 정치적 논쟁보다 국민의 건강과 안전을 목적으로 하는 정책 수립이 요구된다. 또한 국민 공감대와 국제사회 협력을 확대할 수 있는 정책수립이 필요한 것으로 판단된다.
새로운 개념과 알고리즘으로 완성된 지표 변수 데이터베이스인 Ecoclimap-1이 전 지구 영역에 대해 1km의 해상도로 제공 된 바 있다. 이것은 기상과 기후의 모델에서 토양과 식물과 대기 사이의 이동을 정량적으로 표현하기 위해 고안 되었으며, Ecoclimap-1 데이터베이스를 구성하는 지표변수 자료들은 토지피복지도와 기후지도를 중첩하여 얻어진 생태기후 지도를 기본 주제도로 사용하여 각 클래스에 대한 값(per-class)로 제공된다. 생태기후지도의 제작은 일반적으로 사용하는 토지피복분류가 나타내지 못하는 동질 피복 내 생장 주기의 변동성을 고려하기 위한 것이다. 그러나 이렇게 중첩하여 얻은 주제를 사용하더라도 역시 같은 class내부의 식생 생장 주기의 변동성은 여전히 높게 나타나는 경향을 보였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 새로운 방법으로, SPOT/VEGETATION S10 NDVI 자료를 이용하여 토지피복지도와 기후지도의 단순 중첩이 아닌 동일 토지피복 클래스 내의 sub-clustering을 통하여 보다 동질의 하위 집단으로 분류한다. 본 연구는 Ecoclimap-2 project의 전 지구 데이터 베이스 구축의 일환으로 동북 아시아 지역의 생태기후지도 제작을 수행하였다. 사용된 토지피복지도는 University of Maryland Global Land Cover Database를 사용하였고 기후지도는 각 토지피복 클래스의 sub-clustering시 초기 군집의 수를 결정하기 위한 보조 자료로 사용하였다. 1999년부터 2004년 총 6년 동안의 NDVI 10-day 자료를 이용하였고 한 UMD토지피복 class내에 존재하는 모든 화소의 시 공간 긴밀도를 분석하여 비슷한 NDVI 정보를 가지는 화소들을 통합하였다. 이러한 과정을 통해 동북아시아를 총 29개의 ecosystem으로 정의 하였다. 이러한 ecosystem map은 앞으로의 기후 모델 연구에 있어 중요한 기본 주제도로 유용할 것으로 보이며 또한 생태계모델, 기상모델의 중요한 input 자료로서 쓰여 질 것으로 사료 된다.
가뭄사상은 지속기간, 심도, 피해면적 등으로 특성화 할 수 있다. 일반적으로 가뭄사상은 관측소별로 구축된 시계열 자료를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후, 연속이론에 따라 가뭄의 시작과 종료 시점을 파악하여 정의된다. 하지만 이와 같은 1차원적 분석방법은 가뭄의 시공간적인 발생특성 및 이동경로를 분석하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 단순 클러스터링 알고리즘을 활용하여 3차원(경도, 위도, 시간)적 가뭄사상을 정의하고, 가뭄의 시공간적 확장에 따른 가뭄상황을 파악할 수 있는 가뭄지도를 개발하였다. 이러한 가뭄지도는 가뭄지수를 공간적으로 표출하는 2차원적 가뭄 모니터링 정보와 비교하여 3차원적 가뭄사상에 대한 특성(지속기간, 공간적 누적심도, 가뭄의 중심)을 모두 표출하는 것이다. 그 결과 가뭄 지속기간 내 가뭄 발생면적이 최소 10 % 미만인 국소면적인 경우도 있는 반면, 최대 90 % 이상으로 확장되는 비율도 44%(25개 사상 중 11개 사상)로 확인되었다. 이는 3차원적으로 해석한 다양한 가뭄 지속기간 변화에 따른 공간적인 가뭄의 면적 변화와 심도(강도) 변화에 대한 관계는 매우 중요하다는 것을 재확인 하는 것이다. 3차원 시공간적 가뭄분석을 통한 가뭄지도 개발을 위한 연구는 미래 극한가뭄 대응 방안을 마련함에 있어서는 지역적 가뭄의 시공간적 발생특성 및 패턴을 해석하는 데 활용가능성이 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 시간에 따른 수질 변화를 파악하고 원인에 따른 경향을 분석함으로써 적절한 관리대책을 수립하는 것이 필요하다고 생각되어 이 같은 연구를 하게 되었다. 현재 수질오염이 심각한 낙동강 수계를 대상으로 2006~2010년까지 수질변화를 분석하였다. 수계의 803개, 국가하천 13개소, 지방1급 하천은 10개소, 하천에 합류하는 하천은 31개 지점에서 측정한 수은, BOD(Biological Oxygen Demand), TN(Total Nitrogen)과 TP(Total Phosphorus) 등의 월평균 자료결과를 바탕으로 하여 통계적 분석(상관분석, 회귀분석, 분산분석, 시계열분석)을 통한 낙동강 유역의 인근 지역의 계절별로 수질항목을 확인하였으며, 평가지표에 따른 변화를 측정하고자 하였다. 유역의 지질 및 지형의 영향이 주로 작용하는데 지역의 기후조건, 식생, 지형, 토양, 비포화대 매질의 영향을 받기 때문에 여러가지의 변수를 가지고 유출했으며, 이는 방류량의 결정문제, 호소의 부영양화 문제 등이 제기될 수 있겠으며, 좋은 개선방안을 만들어보려고 한다. 따라서 낙동강의 강우기 유량을 증대하는 대책이 병행되는 것이 바람직하며, 물 관리 대책에는 하천유지용수 확보를 구성을 해야하며, 수로 건설사업 완료를 지속적인 관찰이 필요하다. 그러나 지류에는 물이 흐르지 않는 시기가 발생하는 이유는 자연 상태에서 흘러야 하는 하천수 및 공업용수와 농업용수로 취수했기 때문이다. 따라서 이모든 것을 관찰 및 구성을 하기 위해서는 지속적인 연구가 필요로 하며, 다음과 같은 연구의 목적을 두고 연구조사 하였다.
금왕단층(Keumwang fault)을 따라 실시한 자세한 지질조사를 통해 쥐라기 후기 및 백악기 초기에 발생한 연성 전단작용 이후에 취성단층 특징을 보이는 재활동이 여러 번 일어났음이 밝혀졌다. 금왕단층은 단층비지로 이루어진 약 10~50 m 폭의 단층핵과 이를 둘러싸고 있는 약 30~100 m 폭의 단층손상대로 이루어져 있다. 연구지역 내 선캠브리아 누대 편마암과 쥐라기 화강암 내에서는 서로 다른 변형환경, 변형시기, 변형기작에 의해 구별되는 최소 6단계의 단층운동이 관찰된다. 첫 번째 단계의 전단운동은 쥐라기 후기 및 백악기 초기에 일어났으며, 좌수향 연성 전단에 의해 압쇄암 계열이 금왕전단대를 따라 형성되었다. 두 번째 단계에서는 주로 취성변형 환경에서 금왕단층을 따라 파쇄암 계열이 압쇄암 계열 위에 중첩되었다. 모암에서 초파쇄암으로 가까워질수록 반상변정의 원마도와 기질의 함량이 증가한 것은 단층의 중심으로 갈수록 파쇄유동이 증가한 것을 지시한다. 세 번째 단계에서는 두 번째 단계에 형성된 파쇄암대에 단층비지대가 중첩되었으며, 좌수향 주향이동 운동에 의해 단층을 따라 퇴적 분지(음성, 풍암분지)들이 형성되었다. 단층비지에 떠있는 파쇄암 잔유물들은 취성변형 환경에서 금왕단층이 여러 번 재활동 했음을 지시한다. 네 번째 단계에서는 금왕단층이 재활동하여 퇴적 분지 내에 안행상의 습곡, 절리 및 단층 등이 형성되었다. 대부분의 전단변형이 엽리 및 전단면을 따라 집중된 반면, 퇴적 분지 내 이암에서는 전반적으로 변형이 단층손상대에 분산된 양상을 보인다. 네 번째 단계 동안 세립의 안산암이 관입을 하였다. 다섯 번째 단계에서는 안산암에 우수향 주향이동 단층운동을 지시하는 전단면과 전단띠가 발달하였다. 단층비지의 ESR(Electron Spin Resonance) 연대 자료에 의하면, 여섯 번째 단계에서는 활동기에 단층운동이 집중적으로 일어나고 휴지기에는 일어나지 않았으며, 주향방향을 따라 단층운동이 이동하는 경향을 보여준다.
한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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