• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.300-310
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• 2018

본 연구는 대학생들이 죽음학 강좌 수강 이전과 이후 웰다잉 인식과 결정이 어떻게 변화되었는가를 비교 연구하고자 한다. 대전광역시 소재 일개 대학교에서 죽음학 관련 교양강좌를 2016년 8월부터 12월까지 15주 동안 수강한 대학생 교육 전 93명, 교육 후 117명 대상으로 연구 참여 희망자에 한해 설문조사를 실시하였다. 설문구성은 일반적인 특성은 성별, 연령, 학년, 전공, 결혼상태, 종교, 가족 동거여부, 건강상태 8항목이었다. 죽음의 인식 측면에 관한 4항목, 죽음의 수용 측면 5항목, 죽음의 결정 측면 7항목, 죽음 교육의 관심도와 중요도 12항목을 리커트 척도로 구성하였다. 통계 검정법으로는 카이제곱검정, 독립표본 t-검정, 의사결정나무 분석을 실시하였다. 연구결과를 의사결정나무 토대로 종합해보면, 죽음 준비 시기가 죽음에 직면한 시기(암환자, 말기환자 등)와 노인(65세 이상)에서 교육 전이 66.7%로 나타났으나, 교육 후에는 성인과 중 고등학교, 초등학교 이하, 대학교, 대학원에서 교육 후가 65.3%로 나타났으며 이는 유의한 차이를 보였다. 따라서 죽음교육의 효과성과 죽음교육의 시기와 내용 등을 어떻게 구체화 시킬 것인가에 대한 방향 제시를 할 수 있을 것으로 기대되며, 초 중 고등학교, 대학교에서의 죽음교육 실시에 대한 부정적인 시각과 우려를 해소하고 죽음 교육이 학생들의 삶에 태도 변화에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.167-174
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• 2012

데이터마이닝 기법은 대량 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위해 고용정보 분야 등 다양한 분야로 폭넓게 활용되고 있다. 대졸자 실업, 여성 재취업, 고령자 취업 등의 불안정한 고용형태가 사회적 문제로 등장함에 따라 고용 안정성을 높이려는 다양한 공공 고용서비스의 노력과 연구가 진행되고 있다. 대졸자의 고용형태(상용직, 무직자, 일용직 등)에 영향을 미치는 주요 요인을 개인생활 환경 또는 학교생활 측면에서 분석한 연구 결과는 효과적인 취업 지원과 대학생의 취업 준비를 지도하는 데에 사용될 수 있다. 이러한 사회 조사 분석은 다양한 요인과 방대한 데이터양으로 인해 일반적 통계적 분석만으로는 한계가 있다. 170여개의 속성들 간의 관계 분석과 2만여 개의 응답데이터를 다루기에는 데이터마이닝 기법이 유용하다. 본 연구는 고용형태에 영향을 미치는 요인을 학교생활 요인, 개인환경 요인, 또는 직장생활 요인으로 구분하고, 의사결정 알고리즘을 통해 연관 관계를 분석하였다. 분석결과 주요 부모님의 소득, 결혼 여부 속성과 같은 개인 환경요인이 개인의 고용형태에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 의사결정구조 모델은 87%정확성을 보였다. 학교생활 요인으로는 대학 소재 지역으로 추정되는 학교수준이 주요 요인으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제88권2호
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• pp.195-204
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• 1999

채종원(採種園) 관리를 위해 개발된 여러 수종의 다양한 수형 조절 방법의 검토 및 이미 수형 조절 작업을 받은 16년생 접목 잣나무의 성장 조사와 I영급~III영급 조림지 임목의 성장 조사를 통하여 잣나무 인공림에서 잣과 목재를 생산할 수 있는 수형과 그 조절 방법을 제시하였다. 제 1형은 I~II영급에 잣 생산만을 위해 적용할 수 있는 방법으로 지상 1m 정도의 힘센 생지(生枝)를 포함하여 1m 정도 간격으로 4~5마디까지 남기고 단간(斷幹)하되 각 마디에 3~4개의 일차지(一次枝)를 윤생(輪生)으로 배치하는 변칙주간형(變則主幹型)이고, 제 2형은 잣과 목재 생산을 함께 도모하는 II영급~III영급에 적용이 가능한 방법으로 힘센 첫 생지 (지표에서 4m~8m)의 아래 부분은 무절(無節) 주간(主幹)으로 성장시키고 그 위는 1m 정도 간격으로 최고 4~5마디까지 남기고 단간하되 각 마디에 3~4개의 일차지를 윤생으로 배치하는 변칙주간형이며, 제 3형은 목재 생산만을 위해 지하고(枝下高)가 9m를 넘는 잣나무를 강도(强度)의 가지치기로 주간형(主幹型)을 이루게 하여 곧고 빠른 주간의 성장을 도모하는 방법이다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.105-121
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• 2020

신약 개발과 관련하여 글로벌 판매망이 구축되지 않은 국내 바이오텍에게 가장 필요한 것은 신약의 기술이전과 관련된 의사 결정이다. 각 임상 단계별 성공 확률이 다르고, 어느 임상 단계에서 기술이전 계약을 하느냐에 따라서 총 계약금액과 로열티가 달라지게 된다. 이런 기술이전 계약의 특징과 바이오텍의 취약한 재무 구조 등으로 인하여, 바이오텍이 빅파마에게 기술 이전을 하는 시기를 정하는 것은 매우 중요한 의사 결정 문제가 된다. 이 연구에서는 '신약의 기술이전 최적시기 결정 문제'라는 연구모형을 제시하고, 의사결정트리 방법론으로 결과를 도출하였다. 사례 연구로, first-in-class 신약을 대상으로 FDA 글로벌 임상을 진행하고 있는 국내 바이오텍에 적용해 보았다. 타겟 질환의 시장 크기와 예상 시장 침투율은 알려져 있다고 가정하였을 때, 임상 1상이나 2상 이후에 기술이전을 하는 것이 이익을 최대화할 수 있는 대안임을 알 수 있었다. 본 연구는 제약 분야 문제에 경영과학 방법론을 사용할 수 있는 개념적인 틀을 제시하여 신약 기술이전에 대한 지식 및 연구의 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제45권5호
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• pp.1-13
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• 2017

본 연구는 경상북도에 소재한 경주 계림(사적 제19호)을 대상으로 원형보전의 기본자료 구축을 위한 생육수목의 공간정보 구축과 관리방향을 제시하고자 하였다. 계림 내 생육하는 전체 수목에 대한 조사결과, 2015년 11월 현재 계림 내에는 총 25종 510개체의 수목이 생육하고 있었고, 이 중 자연적으로 생육하는 종은 14종이었으며, 식재종 또한 14종이었다. 식재종 중 회화나무와 느티나무, 버드나무를 제외한 수종들은 역사적으로 식재근거가 없는 종으로, 원형보전을 최우선으로 고려해야만 하는 문화재로 지정된 이후에 고증 없이 도입된 종이다. 이들 종의 개체수는 전체 계림에서 약 33%를 차지하였으며, 귀화종인 가죽나무까지 포함하면 36%를 넘는 비율로 이미 계림의 역사적 전통성은 상당부분 훼손되었다고 볼 수 있었다. 2000년 이상의 역사를 지닌 계림은 현재 흉고직경 100cm 이상의 대경목이 총 15주로 전체 수목의 2.9%를 차지하고 있었으며, 이 중 10주가 왕버들로 과거 대상지 대부분이 왕버들 군락지로 판단할 수 있었다. 그러나 현재 흉고직경 20cm 이하의 후대목은 전무한 상태로 향후 숲의 지속적인 쇠퇴가 예상되었다. 또한, 대부분 소경목은 식재된 수목이 차지하고 있어, 계림이 지닌 자연숲으로써의 역사성과 장소성이 급속히 퇴색될 것으로 판단되었다.

• 한국유기농업학회지
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• 제20권1호
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• pp.37-48
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• 2012

본 연구는 유기재배 배 과수원에서 녹비작물 재배에 의한 식물양분의 환원효과를 알아보기 위해서 수행되었다. 처리는 녹비작물 재배방법에 따라서, 1) 방임초생, 2) 겨울철 녹비작물 재배(호밀+헤어리베치), 3) 겨울철 녹비작물+여름철 녹비작물[그린솔고(수단그라스 품종($Sorghum$ $bicolor$ L.))+네마장황(클로타라리아 품종($Crotalaria$ $juncea$ L.))]으로 나누었다. 겨울철 녹비작물인 호밀과 헤어리베치는 각각 6.4kg/10a와 3.0kg/10a로 2008년 10월 17일에 파종하였으며, 여름철 녹비작물인 그린솔고와 네마장황은 각각 2.0kg/10a와 3.0kg/10a로 2009년 6월 4일에 전남 보성의 배 과수원 독농가에 처리하였다. 녹비작물의 건물중은 겨울+여름녹비작물>겨울녹비작물>방임초생 순으로 나타났다. 녹비작물의 건물중의 차이는 전질소와 인산 그리고 칼륨의 환원량에도 영향을 미쳤으며, 10-12년생 '신고' 배나무가 필요로 하는 질소와 인산 그리고 칼륨의 요구도에 비교해서 다소 많은 양을 공급한 것으로 판단되었다. 이러한 과다한 무기성분 공급량은 토양의 유기물과 칼륨 그리고 마그네슘 농도를 적정농도 이상으로 증가시켰다. 하지만 배나무의 영양상태의 지표인 잎의 무기성분은 녹비작물 연용에 따른 별다른 영향을 받지 않은 것으로 사료되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제24권6호
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• pp.638-647
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• 2010

현존식생이 매토종자집단의 종조성에 미치는 영향을 알아보기 위해 소나무군락과 신갈나무군락의 식생구조를 분석하고, 표토를 채취하여 영남대학교 조경학과 유리온실로 옮긴 후 매토종자를 스티로폼 상자에 넣어 발아실험을 통해 매토종자 집단의 종조성과 개체수를 조사하였다. 표토를 채취한 두 군락의 자생지에서 층위별, 군락별 및 수종별로 매토종자집단의 종조성 및 개체수에 미치는 영향을 분석한 결과, 매토종자에서 두 군락의 초본층에 출현한 식물종이 교목층과 아교목층, 관목층의 식물종보다 유의적으로 높게 출현하였다. 두 군락 간 매토종자의 종수와 개체수는 유의적 차이가 없었다. 또한, 현존식생과 매토종자에 공통으로 출현한 식물종수는 두 군락 간 유의적 차이가 없었다. 매토종자에서 발아한 두 군락의 목본종은 천이중간 또는 후기의 수종보다 선구종 또는 주연부 수종의 발아율이 높았다. 따라서, 군락의 초본층 식물종이 매토종자집단의 종조성에 가장 크게 영향을 미치고, 우리나라의 동일한 삼림대와 위도를 고려한 군락별 매토종자집단의 종조성에는 큰 차이가 없는 것으로 보인다. 또한, 현존식생의 선구종 또는 주연부 수종이 매토종자로서 표토에 축적될 가능성이 높고, 이 수종이 매토종자집단의 종조성에 영향을 미치는 것으로 판단된다.

• 상하수도학회지
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• 제35권6호
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• pp.417-424
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• 2021

Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.405-416
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• 2023

본 연구는 미역줄나무 출현에 따른 분비나무의 지속성에 대해 분석하고자 하였다. 총 140개소를 대상으로 현장조사를 수행하였고, 미역줄나무의 출현유무와 출현하는 층위 기준에 따라 미역줄나무가 교목·아교목층에 출현하는 유형(TP), 관목층에 출현하는 유형(SP), 모든 층위에서 출현하지 않는 유형(A)으로 유형을 구분하였다. 지표종 분석에서 TP유형과 SP유형에서 미역줄나무가 지표종으로 나타났으며, MRPP-test를 통해 군집별 이질성을 확인하였다. 치수와 흉고직경급 분석 결과, TP유형에서 분비나무의 어린나무 발생량이 가장 낮게 나타나 지위경쟁에 어려움이 있는 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 분비나무의 식생구조를 이해하고 보전 및 관리에 기여하고자 한다.

• 심성연구
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• 제25권2호
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• pp.123-162
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• 2010

저자는 한국민담 "나그네와 여우"의 분석을 시도하였다. 이야기의 요점은 다음과 같다. 산속을 헤매던 나그네가 불빛이 있는 집을 찾는다. 그곳에는 아름다운 여인이 있어 친절히 음식과 잠자리를 제공한다. 그러나 그녀는 칼로 그를 죽이려는 여우였다. 그는 한 동이의 물을 가져다 달라고 하고는 그것으로 벽을 허물고 도망친다. 여우가 쫓아오고 그는 절벽에서 뛰어내려 호랑이 등에 타게 된다. 호랑이는 호랑이굴로 뛰어가 그를 새끼에게 먹이로 준다. 그는 새끼들을 돌을 던져 죽이고 굴 밖으로 나와 나무에 올라간다. 여우들과 호랑이가 돌아와 서로 죽인다. 나그네는 여우와 호랑이의 가죽을 벗겨서 마을로 돌아간다. 저자는 이 이야기의 내용을 상징적으로 이해하고 분석심리학의 견지에서 해석하고자 하였고, 결론적으로 다음과 같이 해석하였다. 나그네는 개성화과정 중에서 여우와 호랑이로 상징된 부정적 아니마와 부정적 모성원형을 대면하게 되고 그 부수적인 부정적 속성에 해당하는 호랑이 새끼들을 처치하는 것을 시작으로 부정적 아니마와 모성의 극복을 경험하게 되었다. 그는 의식적인 각성상태를 유지하고 지속적인 주의를 기울이고자 노력했기에, 그 상태를 벗어나 새로운 인식에 도달할 수 있었다. 이 과정에 각각 물과 나무로 상징된 긍정적 모성원형과 자기의 적절한 도움을 능동적으로 얻을 수 있었던 것이 의미가 있었다.