• 제목/요약/키워드: computing model

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사용자 이분그래프모형을 이용한 온라인 커뮤니티 토론 네트워크의 군집성과 극성 분석 (Cluster and Polarity Analysis of Online Discussion Communities Using User Bipartite Graph Model)

  • 김성환;탁해성;조환규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.89-96
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    • 2018
  • 온라인 커뮤니티에서는 많은 수의 참여자들이 시공간적인 제약을 받지 않고 서로간의 다양한 의견을 댓글로 교환한다. 온라인 공간은 시공간적인 제약으로부터 자유롭기 때문에 신속하고 자유로운 의사소통을 가능하게 하지만, 동시에 불필요한 언쟁과 갈등을 쉽게 유발시킬 수 있다는 문제점이 있다. 토론 과정에서 형성되는 참여자 간의 네트워크는 참여자들 간의 대립 양상을 파악하고 앞으로 일어날 분쟁을 예측하여 방지하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 논문에서는 온라인 커뮤니티에서의 댓글 교환으로 나타나는 사용자 토론 네트워크상에서 관찰되는 집단의 극성을 분석하기 위한 이분그래프 기반의 정량적 지표를 제안한다. 제안 기법은 댓글 교환 정보를 이용하여 사용자 상호작용 네트워크 그래프를 구성하고, 구성한 그래프 상에서 최대신장트리를 구한 후 버텍스 컬러링을 통하여 사용자를 두 부분집합으로 분할한다. 분할된 사용자 집합 간의 댓글 교환 비율을 이용하여 극성 지표를 계산함으로써 주어진 토론의 참가자들이 양분화된 정도를 정량적으로 측정한다. 실험을 통해 제안 기법이 진영의 양분화를 탐지하는데 효과적임을 보임과 동시에 온라인 커뮤니티에서 발생하는 개별 토론의 참여자들이 두 진영으로 양분되어 논쟁을 벌이는 것을 확인하였다.

A Novel Compressed Sensing Technique for Traffic Matrix Estimation of Software Defined Cloud Networks

  • Qazi, Sameer;Atif, Syed Muhammad;Kadri, Muhammad Bilal
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권10호
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    • pp.4678-4702
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    • 2018
  • Traffic Matrix estimation has always caught attention from researchers for better network management and future planning. With the advent of high traffic loads due to Cloud Computing platforms and Software Defined Networking based tunable routing and traffic management algorithms on the Internet, it is more necessary as ever to be able to predict current and future traffic volumes on the network. For large networks such origin-destination traffic prediction problem takes the form of a large under- constrained and under-determined system of equations with a dynamic measurement matrix. Previously, the researchers had relied on the assumption that the measurement (routing) matrix is stationary due to which the schemes are not suitable for modern software defined networks. In this work, we present our Compressed Sensing with Dynamic Model Estimation (CS-DME) architecture suitable for modern software defined networks. Our main contributions are: (1) we formulate an approach in which measurement matrix in the compressed sensing scheme can be accurately and dynamically estimated through a reformulation of the problem based on traffic demands. (2) We show that the problem formulation using a dynamic measurement matrix based on instantaneous traffic demands may be used instead of a stationary binary routing matrix which is more suitable to modern Software Defined Networks that are constantly evolving in terms of routing by inspection of its Eigen Spectrum using two real world datasets. (3) We also show that linking this compressed measurement matrix dynamically with the measured parameters can lead to acceptable estimation of Origin Destination (OD) Traffic flows with marginally poor results with other state-of-art schemes relying on fixed measurement matrices. (4) Furthermore, using this compressed reformulated problem, a new strategy for selection of vantage points for most efficient traffic matrix estimation is also presented through a secondary compression technique based on subset of link measurements. Experimental evaluation of proposed technique using real world datasets Abilene and GEANT shows that the technique is practical to be used in modern software defined networks. Further, the performance of the scheme is compared with recent state of the art techniques proposed in research literature.

블록체인 합의 방해요인 제거를 위한 Adaptive Consensus Bound PBFT 알고리즘 설계 (Adaptive Consensus Bound PBFT Algorithm Design for Eliminating Interface Factors of Blockchain Consensus)

  • 김형대;윤주식;고윤영;정종문
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.17-31
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    • 2020
  • 블록체인 기술이 급속도로 발전하고 있음에 따라 금융·물류 등 다양한 분야에서 블록체인 기술을 실용화하려는 시도들이 진행되고 있으며, 데이터 무결성이 매우 중요한 공공분야 또한 마찬가지이다. 국방분야 또한 네트워크 중심 작전환경(NCOE) 하에 작전운영을 위해서는 지휘통신 네트워크의 보안성 강화 및 완전무결성 확보가 매우 중요하다. 이를 위해 블록체인 네트워크를 적용한 지휘통신네트워크 구축이 필요하나, 현재까지의 블록체인 기술은 51% 공격 등의 보안 이슈들을 해결하지 못하고 있어, 국방에 접목하기 어려운 것이 현실이다. 특히, 현재 블록체인에서 많이 사용되고 있는 Practical Byzantine fault tolerance (PBFT)알고리즘은, 악의적인 행동을 하는 노드들에게 penalty 요소가 없고, 합의를 방해하는 노드가 전체 노드의 33%이상만 차지해도 합의 실패를 만드는 문제점이 있다. 본 논문에서는 블록체인의 주요 합의 알고리즘인 PBFT의 보안성 향상을 위해, Trust 모델을 접목하여 비정상 행위에 대한 penalty 메커니즘이 적용된 Adaptive Consensus Bound PBFT (ACB-PBFT) 합의 알고리즘을 제안한다.

지자체 GIS 상호운용성 확보를 위한 표준화 연구 (A Study on Standardization of GIS Interoperability in Local Governments)

  • 전창섭;김은형
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.41-54
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    • 2002
  • 본 연구의 핵심 질문 사항은 지자체 GIS 응용시스템의 재사용 문제를 상호운용성 확보를 통해 해결할 수 있는가, 해결 가능하다면 지자체 GIS 상호운용성 확보를 위해 무엇을 어떻게 해야 하는가 이다. 본 연구의 핵심 질문 사항에 대한 해답을 찾기 위해 일반적인 GIS 분야에서의 상호운용성에 관한 표준 및 기술을 고찰하였다. 일반적인 GIS 분야에서의 상호운용성은 OGC 및 ISO와 같은 표준화 단체에서 GIS 표준을 정의해 나가고 있으며, 컴포넌트 및 분산환경 등의 기술을 통해 상호운용성의 가능성을 확인하였다. 지자체 GIS와 같은 GIS 도메인에서의 상호운용성 확보를 위해서는 표준 인터페이스가 필요하다. 본 연구에서는 지자체 GIS 상호운용성 확보를 위한 표준 인터페이스의 정의 과정을 표준화 모델로 제시하였다. 표준화 모델은 지자체 GIS 업무모델링을 통해 지자체 GIS 서비스 아키텍쳐를 정립하여, 이를 기반으로 지자체 GIS 표준 인터페이스를 정의하는 과정으로 진행된다. 지자체 GIS 업무모델링은 각 지자체에서 GIS를 도입하고자 하는 대상업무에 대한 범위를 명확히 설정하고 단위화하여, 각 단위 업무에 대해 세부적인 업무의 시나리오를 작성하는 것이다. 지자체 GIS 서비스 아키텍쳐는 각 단위 업무의 세부적인 시나리오를 바탕으로 각 단위 업무에서 필요로 한 서비스를 정의한 것이다. 지자체 GIS 서비스 아키텍쳐를 기반으로 지자체 GIS 표준 인터페이스가 정의되어야 한다. 지자체 GIS 표준 인터페이스를 수용한 다양한 제품의 컴포넌트가 개발됨으로써 지자체에서는 각 지자체의 특성에 맞는 컴포넌트를 구입하여 응용시스템을 조립할 수 있다. 컴포넌트를 활용한 지자체 GIS 응용시스템 개발은 지자체 GIS 재사용의 문제를 해결해 줄 수 있을 것이다.

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실물옵션 기법을 이용한 기업의 빅데이터 기술 도입의 경제적 가치 분석 - 유유제약 사례를 중심으로 - (A Study On The Economic Value Of Firm's Big Data Technologies Introduction Using Real Option Approach - Based On YUYU Pharmaceuticals Case -)

  • 장혁수;이봉규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.15-26
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    • 2014
  • 본 연구는 실물옵션모형을 이용하여 기업의 빅데이터 기술도입에 따른 경제적 가치를 분석한 연구로, 빅데이터 기술도입을 결정한 기업의 주가를 이용하여 주가증분으로 평가한 경제적 가치의 크기를 옵션가치를 통해 분석하였다. 옵션가치 도출을 위해 빅데이터 기술을 마케팅에 활용한 기업의 주가를 통해 빅데이터 기술에 의한 주가증분을 추출하고, 해당 주가로 일반화적률법(GMM)을 이용하여 확률과정을 추정하였다. 옵션가치 도출을 위해 블랙-숄즈 편미분방정식을 도출하였고, 이를 수치해석적 방법인 유한차분법으로 해를 구하여 빅데이터 기술 도입에 따른 경제적 가치를 추정하였다. 분석결과, 빅데이터 투자비용을 5천만 원으로 가정했을 때, 주가증분을 통해 도출한 옵션가치는 약 38.5억 원으로 나타났고 시간가치는 약 1백만에 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 빅데이터 기술도입은 실질적인 기업의 수익을 창출하는 효과에 더하여, 미미하지만 투자시점에 고려할 수 있는 추가적 시간가치까지 존재하는 것으로 해석된다. 민감도분석 결과 기초자산 크기가 작아질수록 옵션가치는 낮아지고, 투자비용이 낮아질수록 옵션가치는 높아지는 것으로 분석되었고, 변동성 변화에 따른 옵션가치 민감도는 크지 않은 것으로 나타났는데 이는 빅데이터 기술의 경우 기술도입 기간과 이에 따른 주가변동 폭이 낮아 변동성 증가에 따른 내재가치 증가 효과가 크지 않기 때문인 것으로 해석된다. 본 연구는 빅데이터 기술도입에 따른 효과를 실물옵션을 도입하여 분석한 최초의 연구로 빅데이터 옵션가치 도출에 빅데이터 기술을 도입한 기업의 주가를 기초자산으로 사용한 최초의 연구라는 점에서 기존연구와 차별화된다. 기업들의 빅데이터 기술 도입이 비교적 최근에 발생하였음을 고려할 때 동 분석방법론을 다양한 기업에 적용함으로 빅데이터 기술의 정체한 가치를 도출하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

모바일 앱 이용에 영향을 미치는 요인 : - 플로우 이론과 통합기술수용모형을 바탕으로 - (A study on Factors that Influence the Usage of Mobile Apps - Based on Flow Theory and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology -)

  • 김영채;정승렬
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.73-84
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    • 2013
  • 본 연구는 모바일 앱, 특히 그 중에서도 개인에게 정보제공 뿐만 아니라 만족감과 즐거움을 동시에 제공하는 앱에 대해 플로우 이론과 통합기술수용모형에 근거하여 개인의 지속적인 이용행위에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 한다. 이는 기술의 유용성과 사용 용이성에 초점을 맞추어 일반적인 정보기술의 이용행위를 설명하고자 했던 기술수용모형 중심의 기존연구를 확장한 것으로 개인에게 재미라는 요소를 추가적으로 제공하는 많은 모바일 환경의 주요 기술들의 이용 과정을 설명하는데 있어서 플로우 이론의 유용성을 확인하기 위함이다. 이를 위하여 본 연구는 서베이 기반의 필드연구를 수행하였으며 즐거움을 추구하는 모바일 앱으로는 패션앱을 선택하였다. 연구결과, 패션앱의 이용을 설명하는데 있어서 플로우 경험이 매우 의미있는 변수라는 사실이 검정되어 기술의 이용행위에 몰입의 중요성이 확인되었다. 또한 통합기술수용모형의 주요 변수인 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건 등의 변수가 모두 유의한 것으로 나타나 모바일 환경에서도 신기술의 이용이나 수용을 설명함에 있어서 통합기술수용모형의 유용성을 다시 한 번 확인하였다.

서비스 지향 아키텍처 기반의 모바일 서비스 모델링 (Mobile Service Modeling Based on Service Oriented Architecture)

  • 장영원;노혜민;유철중
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제45권2호
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    • pp.140-149
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    • 2008
  • 서비스 기반 아키텍처(Service-Oriented Architecture;SOA) 등장 이후 서비스와 애플리케이션을 상호 연결하는 측면에서 여러 가지 접근 방법들이 개발되고 있다. 모바일과 같은 정보기기는 일반적인 접근법이나 전통적인 접근법과는 달리 메모리와 프로세스 등 단말기 자체의 제약과 스크린 및 입출력 및 사용자 인터페이스의 제약이 많아 여러 가지가 고려되어 설계되어야 한다. 본 연구는 서비스를 기반으로 한 구조에서 많은 제약을 갖는 모바일의 효율성을 높이기 위해 모바일 애플리케이션 요구 사항을 분석하고 명세한 후 설계 방법을 최적화하고, 서비스 유스케이스 테스팅을 위한 확장된 유스케이스 명세를 제공하고, 서비스 명세로부터 서비스간 상호운영 테스트를 한다. 또한 모바일 애플리케이션의 성능을 확장하고, 제약을 최소화 할 수 있는 과정을 제시하며 유스케이스 테스팅을 위한 명세 방법과 서비스 상호간 상호운용성 보장 테스팅을 수행한다. 본 연구는 서비스 지향 아키텍처를 기반으로 모바일 서비스 명세 방법과 애플리케이션 테스팅 방법에 대한 아이디어를 제공한다는데 그 의의가 있다.

임의의 잡음 신호 추가를 활용한 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋 탐지 방안에 대한 연구 (Random Noise Addition for Detecting Adversarially Generated Image Dataset)

  • 황정환;윤지원
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.629-635
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    • 2019
  • 여러 분야에서 사용되는 이미지 분류를 위한 딥러닝(Deep Learning) 모델은 오류 역전파 방법을 통해 미분을 구현하고 미분 값을 통해 예측 상의 오류를 학습한다. 엄청난 계산량을 향상된 계산 능력으로 해결하여, 복잡하게 설계된 모델에서도 파라미터의 전역 (혹은 국소) 최적점을 찾을 수 있다는 것이 장점이다. 하지만 정교하게 계산된 데이터를 만들어내면 이 딥러닝 모델을 '속여' 모델의 예측 정확도와 같은 성능을 저하시킬 수 있다. 이렇게 생성된 적대적 사례는 딥러닝을 저해할 수 있을 뿐 아니라, 사람의 눈으로는 쉽게 발견할 수 없도록 정교하게 계산되어 있다. 본 연구에서는 임의의 잡음 신호를 추가하는 방법을 통해 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋을 탐지하는 방안을 제안한다. 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때 일반적인 데이터셋은 예측 정확도가 거의 변하지 않는 반면, 적대적 데이터셋의 예측 정확도는 크게 변한다는 특성을 이용한다. 실험은 공격 기법(FGSM, Saliency Map)과 잡음 신호의 세기 수준(픽셀 최댓값 255 기준 0-19) 두 가지 변수를 독립 변수로 설정하고 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때의 예측 정확도 차이를 종속 변수로 설정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 각 변수별로 일반적 데이터셋과 적대적 데이터셋을 구분하는 탐지 역치를 도출하였으며, 이 탐지 역치를 통해 적대적 데이터셋을 탐지할 수 있었다.

전지구 모델 GME를 이용한 계절 강수 예측 (Seasonal Precipitation Prediction using the Global model)

  • 김인원;오재호;홍미진;허모랑
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.351-351
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    • 2011
  • 최근 지구온난화와 더불어 이상기후가 대두됨에 따라 기상 예측이 더욱더 중요시되고 있다. 또한 이전부터 가뭄 및 홍수와 같은 기상현상으로 인한 피해 사례가 빈번하였으며, 이로 인하여 물 관리의 어려움을 겪고 있다. 한 예로 이상기후가 유난히 잦았던 2010년 여름철 경우 평년보다 발달한 북태평양고기압의 영향으로 여름철 92일 가운데 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높게 나타났다. 또한 강우 일수가 평년에 비해 7.4일 많은 44.2일을 기록하였으며, 국지성 집중호우 사례가 빈번하였다. 또한 8월 9일 발생한 태풍 `뎬무'를 포함해서 한 달 동안 3개의 태풍이 한반도에 영향을 끼치는 이례적인 사례가 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기상재해에 따른 물 관리를 장기적으로 대비하고자 고해상도 전지구 모델 GME를 이용하여 2010년 여름철 강수 예측을 실시하였다. 강수 예측에 사용된 전지구 모델 GME는 기존의 카테시안 격자체계를 가진 모델과 달리 전구를 삼각형으로 구성된 20면체로 격자화 한 Icosahedral-hexagonal grid 격자체계로 구성되어 있어, 해상도 증가에 용이할 뿐만 아니라, HPC(High Performance Computing)환경에서 효율성이 높은 장점을 가지고 있다. 본 계절 예측을 수행함에 있어 발생하는 잡음을 최소화하고자, Time-lag 기법을 이용하여 5개의 앙상블 멤버로 구성되어있으며, 이를 비교 분석하기위해 Climatology를 이용하여 총 10개의 앙상블 멤버로 규준실험을 수행하였다. 선행 연구에 따르면 1개월 이상의 장기 적분의 경우 초기조건보다 외부 강제력이 더 중요한 역할을 한다고 연구된 바 있다. (Yang et al., 1998) 특히 계절 변동성의 경우 대기-해양간의 상호작용에 의해 지배되며, 이를 고려하여 본 연구는 해수면 온도를 경계 자료로 사용하여 계절 예측을 수행하였다. 앞서 말한 실험 계획을 바탕으로 하여 나온 결과를 통해 동아시아지역 및 한반도 도별 강수 및 온도 변수에 대해 순별 및 월별 카테고리맵 분석을 실시하여 한눈에 보기 쉽게 나타냈다. 또한 주요 도시별 강수량 및 온도의 시계열 분석을 실시하여 시간이 지남에 따라 나타나는 변동성을 확인하였다. 계절 예측 결과에서 온도의 경우 평년보다 높게 나타났으며, 이는 실제 온도 예측과도 유사한 패턴을 가졌다, 강수의 경우 7월부터 8월 중순까지 평년보다 다소 적게 모의되었으며, 8월 하순경 회복하는 것으로 예측하였다. 따라서 본 계절 강수 예측은 다소 역학 모델이 가지는 한계를 가지고 있으나, 실제와 비교하여 어느 정도의 경향성이나 패턴에 있어 유사성을 보임을 확인하였으며, 이를 장기적 차원의 물관리를 함에 있어 참고 및 활용 가능할 것으로 예상한다.

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도시 배수유역의 유출-수질 특성인자의 민감도 분석 (Sensitivity Analysis of Runoff-Quality Parameters in the Urban Basin)

  • 이종태;강태호
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제30권1호
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    • pp.83-93
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    • 1997
  • 본 연구는 강우로 인한 도시 배수구역에서의 유출 및 수질 산정을 위한 주요인자들이 모의해석 결과치에 주는 영향을 분석하였다. 적용대상유역으로서 남가좌, 산본 배수구역과 미국의 Gray Haven, Kings Creek 배수구역 등의 4개 지역을 선택하였다. 실측치를 토대로 각 영향인자들의 최적치를 주요 유역영향인자들을 포괄적으로 수용하고 있는 SWMM모형으로 산정하고, 이를 기준값으로 하여 이들이 계산 결과치에 주는 민감도를 분석하였다. 유출영향 인자로서 불투수면적은 첨두유출량 및 유출용적에 가장 큰 영향을 줌을 알 수 있었다. 한편 지표면 저류 깊이는 완만한 경사의 유역에서 첨두유량 및 유출용적에 상당한 영향을 주었다. 한편, 오염농도 및 오탁부하량에 영향을 주는 주요매개변수로서는 단위면적, 오염축적의 정도를 나타내는 오염축적계수와 오염축적을 지속적으로 가능하게 하는 연속 무강우 일수 등이 큰 민감도를 보여주었다. 이는 비점원 오염물의 절대 축적량이 하천수질에 직접적인 영향을 주고 있음을 의미한다. 한편 강우초기의 수질에 영향을 주는 변수로서는 강우강도와 오염물질의 이송능력을 나타내는 이송계수 및 지수들의 영향이 상당하였다. 따라서 도시유역에서의 유출 및 수질 모의를 위하여서는 충분한 유역자료의 수집과 분석이 선행되어야 하며, 특히 불투수지역의 정확한 불리와 유역별 비점원 오염물의 축적량의 합리적 산정 과정에 많은 노력을 기울여야 할 것이다.

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