• 한국환경복원기술학회지
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• 제18권2호
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• pp.79-88
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• 2015

Preparations need to be made for Korean pine(Pinus koraiensis) in anticipation of climate change because Korean pine is an endemic species of South Korea and the source of timber and pine nut. Therefore, climate change adaptation policy has been established to conduct an impact assessment on the distribution of Korean pine. Our objective was to predict the distribution of Korean pine while taking into account uncertainty and afforestation conditions. We used the 5th forest types map, a forest site map and BIOCLIM variables. The climate scenarios are RCP 4.5 and RCP 8.5 for uncertainty and the climate models are 5 regional climate models (HadGEM3RA, RegCM4, SNURCM, GRIMs, WRF). The base period for this study is 1971 to 2000. The target periods are the mid-21st century (2021-2050) and the end of the 21st century (2071-2100). This study used the MaxEnt model, and 50% of the presences were randomly set as training data. The remaining 50% were used as test data, and 10 cross-validated replicates were run. The selected variables were the annual mean temperature (Bio1), the precipitation of the wettest month (Bio13) and the precipitation of the driest month (Bio14). The test data's ROC curve of Korean pine was 0.689. The distribution of Korean pine in the mid-21st century decreased from 11.9% to 37.8% on RCP 4.5 and RCP 8.5. The area of Korean pine at an artificial plantation occupied from 32.1% to 45.4% on both RCPs. The areas at the end of the 21st century declined by 53.9% on RCP 4.5 and by 86.0% on RCP 8.5. The area of Korean pine at an artificial plantation occupied 23.8% on RCP 4.5 and 7.2% on RCP 8.5. Private forests showed more of a decrease than national forests for all subsequent periods. Our results may contribute to the establishment of climate change adaptation policies for considering various adaptation options.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.397-406
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• 2009

하천은 다양한 환경조건에 따라 변화될 수 있는 공간으로 구하도를 복원 설계하기 위해서는 현재 하도의 안정성 여부를 파악할 수 있는 하도평가가 필요하다. 하도평가는 대상하천의 지형 및 수리 수문 등 다양한 정보가 요구되지만 국내여건상 과거자료 미비로 인해 시 공간적으로 변화된 하천의 지형학적 정보를 파악하기에는 많은 어려움이 있다. 본 연구는 청미천의 과거 지형도 및 항공사진을 이용한 영상분석을 통해 과거와 현재 하천의 하도변화를 분석하고, 하도평가를 위한 영상분석기법에 대한 적용성을 검토하는데 목적이 있다. 영상분석을 통해 얻은 결과는 구하도 형태 규모, 하도 종 횡단 변화, 미지형 변화 등으로 정량적 분석이 가능하였다. 특히 모래사주의 형상변화는 현재하도의 상태를 파악하는 중요자료로 복원하도 설계 시 하도의 규모, 평수유입유량 등을 선정하기 위한 기초자료가 될 것이다. 이와 같은 결과에서 영상분석기법은 평면적인 정보의 한계는 있으나 복원하도 설계 시 국내 여건을 고려할수 있는 기법으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국버섯학회지
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• 제13권3호
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• pp.151-156
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• 2015

밀리타리스 동충하초는 다양한 생리적 및 약리적 가치를 가지고 있는 약용버섯으로 인정받으며 많은 연구가 있어왔다. 교배를 위해 자낭포자를 분리한 후 균사생장, 균사밀도, 자실체 및 자낭각 형성 여부 등에 대한 검토를 하였고, 그 중에서 우수한 특성의 균주를 이용하여 교배와 선발과정을 거쳐 신품종 '도원홍초'를 육성하였다. 신품종 '도원홍초'는 SDAY배지 및 $10{\sim}25^{\circ}C$ 온도조건에서 균사 생장이 양호하였다. 신품종의 자실체는 곤봉형이고 밝은 주황색을 띠었으며 코디세핀 함량은 0.34% 였고 자좌의 평균길이는 6.1 cm였다. '예당 3호'와 비교할 때, 새로운 품종 '도원홍초'의 수량은 9% 증수되었고 자실체의 경도가 높은 특징을 보였다. 균사생장 적온은 $22{\sim}25^{\circ}C$였고, 버섯 발생 적온은 $18{\sim}22^{\circ}C$였으며 접종에서부터 자실체 발생까지의 기간은 45일이 소요되었다. 신품종 '도원홍초'는 동충하초 인공재배 및 산업적 생산에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.821-832
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• 1998

본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 인공지능(Artificial Inteligence)이라 불리는 퍼지 뉴론(fuzzy neuron)을 이용하여 연구하였다. 퍼지뉴론이란 퍼지정보(fuzzy information)를 입력으로 받아들이고 처리하는 퍼지 신경망을 일컫는 말이다. 본 연구에서는 소속함수와 퍼지규칙을 신경망으로 학습하는 기능인 적응식 학습방법을 통하여 1일 급수량을 예측하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 또한 1일 급수량 예측에 있어서 필요한 변수 선택을 위해 입력자료를 상관분석, 자기상관, 부분자기상관, 교차상관 분석 등을 하였으며 동정된 입력변수는 급수량, 평균기온, 급수인구이다. 먼저 급수량, 평균기온, 급수인구로 모델을 구성하였고, 한편으론 기상청의 기후예보자료를 신뢰할 수 없는 경우에는 급수량을 예측할 수 있도록 급수량 자료만으로 모델을 구성하여 그 유효성을 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 포함하고도 실측치와 모형의 예측치와의 오차율이 최대 18.46%, 평균2.36% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 시설의 운용 및 급·배수관망의 실시간 제어에 많은 도움을 주리라 생각된다.

• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.525-534
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• 2016

쌀은 오랜 기간 동안 남한 지역의 주식임과 동시에 농부들의 주 수입원이며, 농업 분야 관련 정책 수립을 위한 수학적인 쌀 생산량 추정 모델의 구축이 필요하다. 본 연구의 목적은 (1) 쌀 생산량 추정을 위한 회선신경망 모델의 구축과, (2) 최고의 성능을 보이는 회선신경망의 파라미터를 결정하는 것과, (3) 인공신경망 모델과의 비교를 통해 회선신경망의 성능을 평가하는 것이다. 각 모델의 입력데이터로는 2000~2013년도의 4~9월까지에 해당하는 기상자료와 MODIS 위성자료를 사용하였으며, 정확도 평가를 위해 교차 검증을 실시하였다. 회선신경망과 인공신경망은 쌀 생산 표본점을 대상으로 각각 36.10kg/10a, 48.61kg/10a와 시군구 지역을 대상으로 각각 31.30kg/10a, 39.31kg/10a의 RMSE를 보였다. 회선신경망 모델은 인공신경망 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 본 연구를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 회선신경망 모델의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.235-243
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• 2019

대학들이 기업체가 요구하는 문제해결 능력을 갖춘 인재를 양성하기 위하여 관련 전공 및 교과목을 개설하고 있다. 빠른 기술발전이 융복합인 인재를 요구되는 시대가 도래 한 것이다. 본 연구에서는 여자대학생들의 4차 산업혁명과 지능정보화 기술 인식 변화를 파악하고 대처하기 위해 3년간(2017년~2019년) 설문조사 결과를 분석하였다. 첫째, 4차 산업혁명에 대한 관심도는 2017년 59%에서 2019년에는 80%로 증가. 둘째, 기술 전략의 우선순위로 사물인터넷(IoT)과 정보통신, 인공지능, 교육연구 시스템 혁신. 셋째, 핵심 키워드는 인공지능(A.I), ROBOT, JOB, 넷째, 과학기술분야의 기회와 일자리 증가에 대한 예측으로는 50%. 다섯째, 대학 역할의 중요성은 50%, 기업의 역할은 80%로 기업의 역할이 더 높다. 여섯째, 과학기술에 필요한 정보로는 교육훈련정보, 미래사회변화, 유망미래정보, 일곱째, 가장 필요한 교육으로는 창의력교육, 코딩교육, 융합교육, 공학 순이었다. 4차 산업혁명 시대는 다방면에 걸쳐 SW 인력 기반을 확충하는 것이 필수적이다. 초융합을 위한 연결성을 제공해야 하는 대학교육은 융합과 연계교육, 창의적인 사고, 자기 주도적 문제해결 등 산업 수요에 최적화된 커리큘럼을 제공해야 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.97-117
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• 2021

정기예금 가입 여부 예측은 은행의 대표적인 금융 마케팅 중 하나로, 은행은 다양한 고객 정보를 활용하여 예측 모델을 구성할 수 있다. 정기예금 가입 여부의 분류 정확도를 향상하기 위해, 많은 연구에서 기계학습 기법들을 이용하여 분류 모델들을 개발하였다. 하지만, 이러한 모델들이 만족스러운 성능을 보일지라도 모델의 의사결정 과정에 대한 근거가 적절하게 설명되지 않는다면 산업에서 활용하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 설명 가능한 정기예금 가입 여부 예측 기법을 제안한다. 먼저, 테이블 형식에서 우수한 성능을 도출하는 의사결정 나무 기반 앙상블 학습 기법인 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost, LightGBM을 이용하여 분류 모델들을 개발하고, 10겹 교차검증을 통해 모델들의 분류 성능을 심층 분석한다. 다음으로, 가장 우수한 성능을 도출하는 모델에 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 고객 정보의 영향도와 의사결정 과정 등을 해석할 수 있는 근거를 제공한다. 제안한 기법의 실용성과 타당성을 입증하기 위해, Kaggle에서 제공한 은행 마케팅 데이터 셋을 대상으로 모의실험을 진행하였으며, 데이터 셋 구성에 따라 GBM과 LightGBM 모델에 SHAP을 각기 적용하여 설명 가능한 정기예금 가입 여부를 위한 분석 및 시각화를 수행하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-15
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• 2022

정보와 기술의 탈중앙화/분권, 공유/개방, 연결을 통한 개별 맞춤 시대의 지능화 세계 지향으로 그 어느 때 보다도 인공지능에 대한 관심과 기술적 담론 속에 기대와 우려가 교차하는 경향을 자주 보게 된다. 최근에는 2045년 전, 후로 AI의 특이성(Singularity)이 나타날 것이라는 미래학자들의 주장도 쉽게 찾아볼 수 있다. 이제는 다가올 인공지능 시대에서 AI와 함께 상생하고 번영하는 공존 패러다임을 만들기 위한 준비의 일환으로 보다 올바른 AI 윤리와 규제 설정을 위한 표준 프레임워크가 요구되고 있다. 주요지침 설정 누락의 위험성 배제와 타당하고 보다 합리적인 지침 항목과 평가 기준을 가늠 할 수 있는 방안이 점차 큰 연구문제로 나타나고 있기 때문이다. 이런 연구문제 해결과 동시에 AI 윤리와 규제 설정에 대한 지속적인 경험과 학습효과가 연결 발전될 수 있도록 국제기구/국가/기업의 AI 윤리와 규제에 대한 가이드 라인 자료 등을 수집하여 설정 연구모형과 텍스트 마이닝 탐색 분석을 통해 표준 프레임워크(SF: Standard Framework) 설정 방안을 연구 제시한다. 본 연구결과는 향후 보다 발전적인 AI 윤리와 규제지침 항목 설정과 평가 방안연구에 기초 선행연구 자료로 기여될 수 있을 것이다.

• 공업화학
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• 제33권2호
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• pp.195-201
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• 2022

본 연구에서는 지황 추출물[Rehmannia glutinosa extract (RE)]이 함유된 chitosan (CH) 기반 바이오 소재를 제조하고, 물리·화학적 특성, RE 방출 특성, 멜라닌 합성 억제 효과, 항산화 효과, elastase 억제 효과를 조사하였다. RE 함유 CH기반 바이오 소재는 casting method와 UV 경화 공정을 통해 제조되었다. 제조된 바이오 소재의 표면 특성은 FE-SEM으로 분석하였고, 물리적 특성은 인장강도, 신축률을 통하여 조사하였다. 경피 약물 전달 시스템을 적용하기 위해 36.5 ℃에서 pH 4.5, pH 5.5, pH 6.5 용액에서와 인공피부를 이용해 제조된 바이오 소재에서 RE의 방출 특성을 조사하였으며, 그 결과, pH 6.5에서 가소제를 첨가하지 않은 바이오 소재와 가소제[glycerol (GL)와 citric acid (CA)]를 첨가하여 제조한 RE 함유 바이오 소재에서 RE의 방출이 pH 4.5에서 보다 약 1.10배 빠르게 일어남을 알 수 있었다. 또한, 인공 피부에서 RE의 방출은 약 6 h 동안 지속적으로 방출됨을 확인하였다. Tyrosinase assay, 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl(DPPH) assay, elastase assay를 통해 기능성을 평가하였으며, 가소제로 CA를 첨가하고 RE가 함유된 바이오 소재에서 각각 45.12%의 tyrosinase 활성율, 89.40%의 DPPH 라디칼 소거능, 59.94%의 elastase 활성율을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.315-324
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• 2022

이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.