• 대한한의학원전학회지
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• 제20권3호
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• pp.121-141
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• 2007

The outline and characteristics of the important doctors of the 'Zhe Zhong Pai'(折衷派) are as follows. Part 1. In the late Edo(江戶) period The 'Zhe Zhong Pai', which tried to take the theory and clinical treatment of the 'Hou Shi Pai (後世派)' and the 'Gu Fang Pai (古方派)' and get their strong points to make treatments perfect, appeared. Their point was 'The main part is the art of the ancients, The latter prescriptions are to be used'(以古法爲主, 後世方爲用) and the "Shang Han Lun(傷寒論)" was revered for its treatments but in actual use it was not kept at that. As mentioned above The 'Zhe Zhong Pai ' viewed treatments as the base, which was the view of most doctors in the Edo period, However, the reason the 'Zhe Zhong Pai' is not valued as much as the 'Gu Fang Pai' by medical history books in Japan is because the 'Zhe Zhong Pai' does not have the substantiation or uniqueness of the 'Gu Fang Pai', and also because the view of 'gather as well as store up' was the same as the 'Kao Zheng Pai', Moreover, the 'compromise'(折衷) point of view was from taking in both Chinese and western medical knowledge systems(漢蘭折衷), Generally the pioneer of the 'Zhe Zhong Pai' is seen as Mochizuki Rokumon(望月鹿門) and after that was Fukui Futei(福井楓亭), Wadato Kaku(和田東郭), Yamada Seichin(山田正珍) and Taki Motohiro(多紀元簡), Part 2. The lives of Wada Tokaku(和田東郭), Nakagame Kinkei(中神琴溪), Nei Teng Xi Zhe(內藤希哲), the important doctors of the 'Zhe Zhong Pai', are as follows First. Wada Tokaku(和田東郭, 1743-1803) was born when the 'Hou Shi Pai' was already declining and the 'Gu Fang Pai' was flourishing and learned medicine from a 'Hou Shi Pai' doctor, Hu Tian Xu Shan(戶田旭山) and a 'Gu Fang Pai' doctor, Yoshimasu Todo(吉益東洞). He was not hindered by 'the old ways(古方), and did not lean towards 'the new ways(後世方)' and formed a way of compromise that 'looked at hardness and softness as the same'(剛柔相摩) by setting 'the cure of the disease' as the base, and said that to cure diseases 'the old way' must be used, but 'the new way' was necessary to supplement its shortcomings. His works include "Dao Shui Suo Yan", "Jiao Chiang Fang Yi Je" and "Yi Xue Sho(醫學說)" Second. Nakagame Kinkei(中神琴溪, 1744-1833) was famous for leaving Yoshirnasu Todo(吉益東洞) and changing to the 'Zhe Zhong Pai', and in his early years used qing fen(輕粉) to cure geisha(妓女) of syphilis. His argument was "the "Shang Han Lun" must be revered but needs to be adapted", "Zhong jing can be made into a follower but I cannot become his follower", "the later medical texts such as "Ru Men Shi Qin(儒門事親)" should only be used for its prescriptions and not its theories". His works include "Shang Han Lun Yue Yan(傷寒論約言) Third. Nei Teng Xi Zhe(內藤希哲, 1701-1735) learned medicine from Qing Shui Xian Sheng(淸水先生) and went out to Edo. In his book "Yi Jing Jie Huo Lun(醫經解惑論)" he tells of how he went from 'learning'(學) to 'skepticism'(惑) and how skepticism made him learn in 'the six skepticisms'(六惑). In the latter years Xi Zhe(希哲) combines the "Shen Nong Ben Cao jing(神農本草經)", the main text for herbal medicine, "Ming Tang jing(明堂經)" of accupuncture, basic theory texts "Huang Dui Nei jing(黃帝內徑)" and "Nan jing(難經)" with the "Shang Han Za Bing Lun", a book that the 'Gu Fang Pai' saw as opposing to the rest, and became 'an expert of five scriptures'(五經一貫). Part 3. Asada Showhaku(淺田宗伯, 1815-1894) started medicine at Zhong Cun Zhong(中村中倧) and learned 'the old way'(古方) from Yoshirnasu Todo and got experience through Chuan Yue(川越) and Fu jing(福井) and received teachings in texts, history and Wang Yangmin's principles(陽明學) from famous teachers. Showhaku(宗伯) meets a medical official of the makufu(幕府), Ben Kang Zong Yuan(本康宗圓), and recieves help from the 3 great doctors of the Edo period, Taki Motokato(多紀元堅), Xiao Dao Xue GU(小島學古) and Xi Duo Cun Kao Chuang and further develops his arts. At 47 he diagnoses the general Jia Mao(家茂) with 'heart failure from beriberi'(脚氣衝心) and becomes a Zheng Shi(徵I), at 51 he cures a minister from France and received a present from Napoleon, at 65 he becomes the court physician and saves Ming Gong(明宮) jia Ren Qn Wang(嘉仁親王, later the 大正犬皇) from bodily convulsions and becomes 'the vassal of merit who saved the national polity(國體)' At the 7th year of the Meiji(明治) he becomes the 2nd owner of Wen Zhi She(溫知社) and takes part in the 'kampo continuation movement'. In his latter years he saw 14000 patients a year, so we can estimate the quality and quantity of his clinical skills Showhaku(宗伯) wrote over 80 books including the "Ju Chuang Shu Ying(橘窓書影)", "WU Wu Yao Shi Fang Han(勿誤藥室方函)", "Shang Han Biang Shu(傷寒辨術)", "jing Qi Shen Lun(精氣神論)", "Hunag Guo Ming Yi Chuan(皇國名醫傳)" and the "Xian Jhe Yi Hua(先哲醫話)". Especially in the "Ju Chuang Shu Ying(橘窓書影)" he says "the old theories are the main, and the new prescriptions are to be used"(以古法爲主, 後世方爲用), stating the 'Zhe Zhong Pai' way of thinking. In the first volume of "Shung Han Biang Shu(傷寒辨術) and "Za Bing Lun Shi(雜病論識)", 'Zong Ping'(總評), He discerns the parts that are not Zhang Zhong Jing's writings and emphasizes his theories and practical uses.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.19-33
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• 2013

본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제51권4호
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• pp.4-23
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• 2018

서병오(徐丙五, 1862-1936)는 서구적 '미술' 개념의 도입으로 일본화 내지 서양화로 기울던 일제강점기 시서화일치의 대구 문인화단이 형성되는데 중추적인 역할을 하였다. 그는 1879년 이하응(李昰應, 1820-1898)과의 만남을 계기로 서화계에 입문하였으나, 문인화가로 본격적인 활동을 시작한 것은 1910년 경술국치 이후부터이다. 그의 예술세계는 세 시기로 구분되며, 학습기인 1879년부터 1897년까지는 관직 진출을 목표로 하였던 때문인지 중국 화보를 임모하거나 이하응의 영향 아래 사군자화를 여가에 그리는 정도였다. 발전기는 1898년부터 1920년까지로 그는 애국계몽운동 등 사회적 지도자로 활동하다 1910년 경술국치 이후 삶의 방향을 문인화가로 전환하였다. 그리고 두 번째 중국 여행에서 다시 만난 민영익(閔泳翊, 1860-1914)의 운미란과 포화(蒲華, 1830-1911)의 묵죽법을 근간으로 새로운 화풍을 적극 모색함과 동시에 산수, 화훼, 기명절지 등의 화목도 다루었다. 완숙기인 1921년부터 1936년까지는 대구와 한양을 오가며 근대 한국 화단의 서화가로 왕성하게 활동하였으며, 묵란과 묵죽에서 윤묵의 호방한 필법을 특징으로 하는 개성적 화풍을 완성하였다. 특히 학습기의 경우 관련 기록이나 현전작품이 드물어 서병오의 창작활동이나 화풍 등에 관한 것은 추론의 수준을 벗어나지 못하고 있다. 이와 관련해 본고에서 집중적으로 분석한 서병오의 1889년작 난석죽도 11점은 학습기의 화풍 연원이나 수준을 가늠할 수 있는 중요한 단서라는 점에서 주목된다. 1889년작 난죽석도 가운데 묵란도는, 이하응이 1882년 7월 청군에 의해 체포되기 이전에 그린 초기 군란도와 석란도에서 영향 받았다는 사실을 확인하였다. 묵죽도는 한양에 널리 알려진 양주화파 정섭(鄭燮, 1693-1765)과 김정희의 제자 허련(許鍊, 1809-1892)의 화법을 수용했을 뿐만 아니라 이하응의 석란도 형식을 응용하여 변화를 시도했던 것으로 보인다. 괴석도의 경우 직접적인 관련성은 찾지 못하였으나, 19세기 후반 청나라의 괴석화가 주당(周棠, 1806-1876)과 여항화가 정학교(丁學敎, 1832-1914) 등에게 영향을 받았던 것으로 판단된다. 결론적으로 서병오의 1889년작 난죽석도는 학습기에 그려진 것으로 운현궁을 찾았던 허련과 정학교 같은 동시기 화가들이나, 한양에 작품이 유입되었던 정섭과 주당 등의 중국 작품을 실견하며 이들의 화풍을 수용하였다는 사실을 알려준다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제47권5호
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• pp.49-65
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• 2019

본 연구는 국제 식물 신품종 보호제도가 실시된 이후 나라꽃 무궁화의 국내외 개발 동향을 조사 분석하고, 향후 나라꽃 무궁화를 국내 보급 확대뿐만 아니라, 해외수출을 촉진시키고, 활용범위를 넓히기 위한 기초 자료로 이용하고자 하였다. 국내에서 개발된 무궁화 품종 중 2004년부터 2018년까지 국립종자원에서 품종보호권 번호를 획득한 품종은 총 97개였다. 국내 육성 품종 중 꽃이 특이한 품종들은 정원 내 초점식재용으로 활용이 가능하였으며, 수세가 강하고 키가 큰 교목성 품종들은 가로수 및 초점식재용으로, 가지의 배열이 조밀하고 키가 작은 왜성형은 분화 및 분재용으로 이용되었다. 국내 품종보호권을 획득한 품종들은 대부분 홑꽃이었으며, 반겹꽃 품종은 2개, 겹꽃 품종은 전혀 없었다. 꽃색의 경우, 꽃잎이 분홍으로 단심이 있는 품종이 57개로 가장 많았으며, 흰색 꽃잎에 단심이 있는 품종이 21개로 많았다. 국내 품종보호권을 획득한 품종 중 교잡육종법으로 개발된 품종이 61개로 가장 많았으며, 다음으로 종간 교배육종을 통해 육성된 품종이 23개, 방사선 처리와 돌연변이 육종으로 개발된 품종이 7개였다. 미국 특허청(USPTO)에 출원한 무궁화 품종은 미국, 영국, 네델란드에서 각각 7개로 가장 많았으며, 다음은 한국에서 4개 품종, 벨기에에서 3개 품종이 등록되어 총 34 품종이었다. 유럽공동체 식물품종사무국(CPVO)에 등록한 무궁화 품종은 프랑스에서 육성된 품종이 16개 품종으로 가장 많았으며, 다음은 네델란드에서 9개 품종, 영국에서 5개 품종, 벨기에에서 1개 품종으로 총 32 품종이었다. 미국과 캐나다에서 동시에 식물 특허 및 식물 육성자 권리를 받은 품종은 'America Irene Scott', 'Antong Two', 'CARPA', 'DVPazurri', 'Gandini Santiago', 'Gandini van Aart', 'ILVO347', 'ILVOPS', 'JWNWOOD 4', 'Notwood3', 'RWOODS5', 'SHIMCR1', 'SHIMRR38', 'SHIMRV24', 'THEISSHSSTL' 등 15 품종이었다. 국내 품종보호권과 해외 식물 특허를 동시에 취득한 품종으로 'SHIMCR1'과 'SHIMRV24'이 있었다. 미국 식물 특허와 유럽 신품종보호권을 동시에 받은 무궁화 품종은 총 14 품종이었다. 미국 식물 특허권을 획득한 무궁화 품종 중 겹꽃 품종이 18개(52.9%), 반겹꽃이 4개(11.8%), 홑꽃 품종이 12개(35.3%)로 나타나 겹꽃 품종이 많았으며, 유럽 품종보호권을 획득한 무궁화 품종에서도 겹꽃 품종이 11개(34.3%), 반겹꽃이 7개(21.9%), 홑꽃 품종이 14개(43.8%)로 나타나 미국과 같은 결과를 보였다. 향후 나라꽃 무궁화의 품종은 국내 보급 확대 및 해외 수출을 위해서는 꽃의 종류가 홑꽃에서 겹꽃 품종의 개발이 요구되어지며, 꽃색 또한 적색, 청색 등 다양해야 할 것이다. 또한 무궁화 품종의 신품종 개발 시 미국 및 유럽품종처럼 화단 지피용 및 가장 자리식재용으로 이용하기 위해 키가 작고 가지가 아래로 향하는 품종 개발이 요구되어야 할 것이다. 또한 키가 작고 마디의 길이가 짧으며 분지각도가 좁은 품종을 개발하여 분화용 및 분재용으로 개발하여 실내에서도 무궁화를 감상할 수 있도록 해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제30권1_2호
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• pp.9-16
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• 2018

목 적 : 뇌 정위적 방사선수술은 외과적 수술로 인한 합병증 발생 비율이 높은 질환을 비침습적으로 치료할 수 있다. 하지만 뇌 정위적 방사선수술은 방사선을 이용하기 때문에 분할방사선치료와 같이 방사선에 의한 부작용을 동반할 수 있다. 두경부 등의 분할방사선치료 시 방사선에 의한 부작용을 줄이기 위해 Coplanar Volumetric Modulated Arc Therapy(C-VMAT)와 Non-Coplanar Volumetric Modulated Arc Therapy(NC-VMAT)가 주변 정상조직에 미치는 영향에 대한 분석이 이루어졌지만, 뇌 정위적 방사선수술에서는 이러한 내용들이 분석되지 않았다. 본 연구에서는 뇌 정위적 방사선수술을 실시한 환자를 대상으로 C-VMAT과 NC-VMAT을 비교, 분석하여 NC-VMAT의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 뇌 정위적 방사선수술 13건을 대상으로 하였으며, C-VMAT, NC-VMAT 치료 계획을 진행하였다. 치료 계획 용적은 최소 0.78 cc에서 최대 12.26 cc의 용적을 가지고 있었으며, 처방 선량은 15~24 Gy가 처방되었다. 치료 장비는 trueBEAM Stx(Varian Medical Systems, USA)을 사용하였으며, 치료 계획에 사용된 에너지는 6 MV Flattening Filter Free(6FFF) X-선을 이용하였다. C-VMAT 치료계획은 half 2 Arc 또는 full 2 Arc를 사용하여 치료계획을 진행했으며, NC-VMAT 치료계획은 $40{\sim}190^{\circ}$의 Arc를 3~7개 사용하고, couch의 각도 또한 3~7개의 각도로 구성하여 치료계획을 진행하였다. 결 과 : 최대선량의 평균 값은 C-VMAT에서 $105.1{\pm}1.37%$로 나타났으며, NC-VMAT에서는 $105.8{\pm}1.71%$로 나타났다. C-VMAT의 처방 선량 지수(Conformity index)는 $1.08{\pm}0.08$로 나타났고, 선량 균질 지수(Homogeneity Index)는 $1.03{\pm}0.01$로 나타났다. NC-VMAT의 처방 선량 균질지수는 $1.17{\pm}0.1$, 선량 균질지수는 $1.04{\pm}0.01$로 나타났다. 뇌의 $V_2$, $V_8$, $V_{12}$, $V_{18}$, $V_{24}$는 C-VMAT에서 $176{\pm}149.36cc$, $31.50{\pm}25.03cc$, $16.53{\pm}12.63cc$, $8.60{\pm}6.87cc$, $4.03{\pm}3.43cc$로 나타났으며, NC-VMAT에서는 $135.55{\pm}115.93cc$, $24.34{\pm}17.68cc$, $14.74{\pm}10.97cc$, $8.55{\pm}6.79cc$, $4.23{\pm}3.48cc$로 나타냈다. 결 론 : 최대선량과 처방 선량 지수, 선량 균질 지수 항목에서는 C-VMAT과 NC-VMAT이 큰 차이를 보이지는 않았다. 뇌의 선량 당 용적은 $V_2{\sim}V_{18}$까지 구간에서 값의 차이는 최소 0.5 %에서 최대 48 %의 차이가 나타냈다. $V_{19}{\sim}V_{24}$까지 구간에서 값의 차이는 최소 0.4 %에서 최대 4.8 %의 차이가 나타냈다. 방사선괴사(Radionecrosis)가 발생하기 시작하는 $V_{12}$ 용적의 평균 값을 비교해본 결과 NC-VMAT 이 C-VMAT 대비 약 12.2 % 적은 용적을 포함하는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 볼 때 NC-VMAT 치료 계획을 수립한다면, $V_2{\sim}V_{18}$의 용적을 줄일 수 있기 때문에 방사선괴사를 줄일 수 있을 것이라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제39권4호
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• pp.50-65
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• 2021

본 연구는 실존이 확인된 국내 구곡원림을 대상으로 문헌조사, 현장조사 그리고 도상작업 등을 통해 구곡을 구성하는 유수 방식과 유로 연장거리를 측정하는 한편 유역 및 하천차수 그리고 하천등급을 조사 분석함으로써 수계 상 구곡원림의 유역분포 및 하천형태학적 특성을 밝혀 향후 구곡원림의 보전관리 및 활용을 위한 기초자료로 삼고자 한 것이다. 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 실존이 확인된 총 93개소 구곡원림 중 계류를 따라 내려가면서 전개되는 내림식(하향식) 형태의 구곡은 서울의 이계구곡을 비롯하여 총 11개소(11.8%)로 나타났다. 둘째, 구곡별 유하거리 분석 결과, 경북 김천의 옥류동구곡(일명 남산구곡)이 최단길이인 0.44km로 나타난 반면, 경북 성주군과 김천시에 소재한 무흘구곡의 유하거리는 31.1km로 나타나 가장 최장으로 드러났다. 한국 구곡원림의 평균 유하거리는 6.24km였으며 표준편차는 4.63km로 나타나 곡류형과 계곡형 간의 편차가 심한 것으로 나타났다. 또한 14개소(15.1%) 구곡원림은 댐 건설로 인해 일부가 수몰된 상태로 밝혀졌다. 셋째, 구곡원림의 수계역 분석 결과, 낙동강수계가 52개소(55.9%)로 압도적이었으며, 다음으로 한강수계 27개소(29.0%), 금강수계 9개소(9.7%) 그리고 영산강·섬진강수계 5개소(5.4%) 순으로 확인되었다. 한강권역에 입지한 구곡원림은 모두 한강수계로 분류되었으며 낙동강에 입지한 구곡원림은 낙동강남해권수계 5개소와 낙동강동해수권수계 2개소 등 7개소를 제외한 하천은 모두 본류인 낙동강수계로 분류되었다. 넷째, 구곡원림이 입지한 유로의 하천차수를 종합한 결과, 본류 구간을 구곡의 거점 유수로 삼은 구곡은 한강수계의 3개소, 낙동강수계의 5개소, 금강수계의 2개소 그리고 영산감/섬진강수계의 1개소 등 총 11개소(11.8%)였으며 제1지류에는 35개소(37.6%), 제2지류에는 28개소(30.1%), 제3지류에는 17개소(18.3%)로 나타났다. 그리고 제4지류에 입지한 구곡원림은 한강수계의 철원 용화천에 설정된 태화오곡과 낙동강수계인 영천 횡계천에 설정된 횡계구곡으로 분석되었다. 다섯째, 구곡원림이 입지한 하천의 하천등급 분석 결과, 전체 구곡원림이 입지한 하천의 등급은 국가하천 13개소(14.0%), 지방1급하천 7개소(7.5%), 지방2급하천 73개소(78.5%)로 밝혀졌다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.