• 한국전통조경학회지
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• 제30권1호
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• pp.14-21
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• 2012

본 연구 대상인 강원도 강릉시 연곡동 유등리 뱀골 하류의 너럭바위에 새겨진 '유상대(流觴臺)' 각자와 암각바둑판은 이곳이 유상곡수 놀이와 신선 풍류 행위가 이루어졌던 풍류처임을 확인시켜 준다. 3차에 걸친 정밀답사를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 통일신라 헌강왕 원년(875)에 도운(道雲)에 의해 창건되었으나 조선 중기 이후 폐허가 되었고, 1954년에 재건된, 백운사 경내에 새겨진 '만월산 백운동천(萬月山白雲洞天)'이란 암각서는 뱀골 계곡에 선도적(仙道的)풍류와 선비문화의 전통이 면면히 스며있음을 보여주는 소중한 단서이다. 최백순이 1934년 편찬한 강릉의 읍지인 동호승람 제2권에 인종원년(1545)을 전후하여 '남전현(籃田縣)의 백운사는 율곡 이이, 성제 최옥 등 명유(名儒)의 강례처(講禮處)'라고 기록되어 있는 것으로 보아 이 공간이 유서 깊은 공간임을 알 수 있다. 또한 동호승람과 완역 증보임영지에 기술된 무오년, 즉 철종9년(1858) 김윤경(金潤卿)이 창건한 백운정(白雲亭)의 존재를 통해 누정 및 동천 경영의 흔적을 추론할 수 있다. 아울러 유상대 각자 바위 계류 건너 입석에 새겨진 '백운정동천(白雲亭洞天)' 암각서는 백운정 건립 3년 뒤인 철종12년(1861)에 조성되었으며, 유상대와 매우 깊은 연관성이 있는 상징적 표식임을 알 수 있다. 이와 같은 정황과 입지성을 전제로 유상대 곡수유구 흔적을 면밀히 검토한 결과 유상대 주변 계류 및 암반에는 수량과 유속을 조절하기 위한 세분석(細分石)과, 유로와 잔을 가두기 위한 홈인 금배석(擒盃石)과 유배공(留盃孔)의 조탁 흔적 등을 발견하였다. 더불어 하단 암벽에서 '오성(午星)'이란 명기 아래 23인명의 각자를 발견하게 됨에 따라 이곳이 20C중반까지 유상곡수연의 성격을 갖는 풍류 문화경관의 거점임을 확신하게 되었다. 따라서 이 공간에서는 적어도 20세기 중반까지 유상대를 중심으로 한 선비 풍류의 문화가 전승된 것으로 추정되며, 이는 '유 불 선(儒 彿 仙)이 습합된 독특한 역사문화공간'이란 측면에서도 심도 있게 검토되어야 할 것으로 본다. 본 연구 성과를 바탕으로 앞으로 23인명의 정체와 유상대 각자 주체 파악 등 유상곡수 등 풍류행위를 기록한 자료 발굴 등을 통해 본 공간의 성격을 보다 면밀히 검토해야 할 것으로 판단된다. 또한 기록에 전해지는 암각장기판 또한 발굴되어야 할 것으로 보이는 바, 현재 콘크리트포장 도로의 파쇄를 통한 추가 유적의 발굴 및 노선 변경 등 원형경관 회복방안 또한 시급히 검토되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제3권2호
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• pp.100-111
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• 1983

본(本) 연구(硏究)는 강원도(江原道) 새마을 '소' 임간공동방목사업(林間共同放牧事業)의 일환(一環)으로 81년도(年度)에 개설(開設)된 105개(個)의 공동방목장(共同放牧場)과 '82년도(年度)에 개설(開設)된 103개(個)의 공동방목장(共同放牧場)의 경영실태와 분석(分析)된 문제점(問題點) 그리고 개선방안(改善方案)에 관한 연구결과(硏究結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 공동방목(共同放牧) 사업(事業)의 효과 1) 방목기간중(放牧期間中) 1 일(日) 평균(平均) 증체량은 0.46kg으로서 농가(農家) 관행사육(慣行飼育)의 0.33kg보다 높았다. 2) '82년도(年度) 208개(個) 공동방목장(共同放牧場)의 방목기간(放牧期間)(5-10 월(月))중(中) 임간공동방목(林間共同放牧) 사업(事業)의 효과를 경제분석하면, 관행사육(慣行飼育)보다 293,075.,300원의 증체효과, 543,838,750원의 인건비(人件費) 절감효과 및 194,443,270원의 사료비(飼料費) 절감효과를 얻어 약(約) 1,031,357,320원의 소득효과를 가져왔다. 3) 208개(個) 공동방목장(共同放牧場)의 설문(設問) 조사(調査) 결과(結果), 농가(農家) 관행(慣行) 사육(飼育)보다 공동방목장(共同放牧場) 순위별(順位別) 효과에 대해서 농민들은 첫째 노동력(勞動力) 절감(節減). 둘째 사료비(飼料費) 절감(節減), 셋째 질병(疾病) 넷째 다두사육(多頭飼育) 가능(可能), 다섯째 협동심고취(協同心鼓吹), 여섯째 증체 효과, 일곱째 사양관리(飼養管理) 용역(容易), 여덟째 시설비(施設費) 절감(節減)을 들고 있다. 2. 공동방목(共同放牧) 사업(事業)의 문제점(問題點) 1) 임간공동방목(林間共同放牧) 2년차(年次)부터는 야생초(野生草)의 재생력(再生力)이 현저하게 저하(低下)되어 풀의 부족 현상이 일어난다. 2) 임간공동방목장(林間共同放牧場) 적지(適地)가 국유지(國有地)에 많으나 산림청(山林廳)의 이용(利用) 허가(許可)가 나지 않아 이용이 불가능하다. 3) 방목(放牧)으로 인(因)하여 발정(發精)한 암소를 발견하기 어려워서 수정시기(授精時期)를 놓치는 경우가 많다. 4) 각(各) 방목우(放牧牛)에 대한 방역(防疫) 및 진료(診療)의문제점이 많다. 3. 임간공동방목(林間共同放牧) 사업(事業)의 개선책(改善策) 1) 공동방목장(共同放牧場) 2년차(年次)부터는 겉뿌림초지(草地)나 제경초지(蹄耕草地)를 조성(造成)하여 충분한 조사료(粗飼料)를 확보(確保)시킬 것. 2) 정부(政府)는 강원도(江原道) 내(內) 모든 국유지(國有地)의 방목(放牧) 적지(適地)는 임간공동방목장(林間共同放牧場)으로 이용하여 우육(牛肉) 증산(增産), 독우(犢牛) 생산(生産) 지대(地帶)로 활용(活用)되도록 조치(措置)할 것. 3) 여지(與地)의 방목장(放牧場)에는 우수(優秀) 종빈우(種牝牛)를 혼목(混牧)시켜 번식성적(繁殖成績)을 올리도록 한 것. 그리고 발정(發情) 촉진(促進) 홀몬 주사(注射)로 동시(同時) 발정(發情)을 유도(誘導)해서 일괄 수정(授精)시킬 것. 4) 방목장(放牧場)에 토양병(土壤病)인 기종저의 예방(豫防) 주사(注射), 간질충에 대한 구충제의 년간(年間) 2회(回) 투여, 진드기 방제(防除)를 위하여 약욕(藥浴)을 시킬 것. 4. 임간공동방목장(林間共同放牧場) 육성(育成)을 위한 정책방향(政策方向) 1) 정부(政府)는 전국(全國)의 임야(林野)를 대상(對象)으로 임간공동방목장(林間共同放牧場) 적지(適地)를 조사(調査)할 것. 2) 정부(政府)는 임간공동방목장(林間共同放牧場) 적지(適地)로 판단되는 지역은 국공유림(國公有林)이나 법적(法的) 제한(制限) 지역(地域)도 목장(牧場) 개설(開設)이 가능하도록 조치할 것. 3) 정부(政府)는 여지(餘地)에 있는 공동방목장(共同放牧場) 적지(適地)에는 도로(道路) 개설(開設)과 전기목붕(電氣牧棚) 시설(施設)을 정부(政府) 자금(資金)으로 지원할 것. 4) 새마을 운동(運動)의 방향(方向)을 축산소득증대(畜産所得增大)에 두고 강원도(江原道)의 특성(特性)에 맞게 계속 임간공동방목(林間共同放牧) 사업(事業)이 추진(推進)될 수 있도록 정책적(政策的)인 배려가 필요하다. 5) 정부(政府)는 공동방목장(共同放牧場) 경영에 있어서 번식(繁殖) 성적(成績) 향상(向上)을 위한 인공수정상말비점(人工受精上末備点)을 보완(補完)해 줄 것. 6) 정부(政府)는 소 값의 적정(適定) 가격(價格) 수준(水準)을 유지(維持)하기 위한 가격(價格) 정책(政策)을 실시(實施)할 것. 7) 정부(政府)는 임간공동방목장(林間共同放牧場)에서 초지조성(草地造成)의 신청(申請)이 있을 때는 우선적으로 허가(許可)해 줄 것.