• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

• 한국전통조경학회지
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• 제35권2호
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• pp.26-44
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• 2017

한국 전통 연지의 시원으로 평가되는 궁남지는 "삼국사기"에 나타난 무왕의 연지 축조 기록, 사비왕궁으로 추정되는 관북리 유적 및 화지산 이궁지 남쪽에 위치한 지리적 정황에 의해 궁남지로 비정되는 한편 사적으로 지정 복원되었다. 본 연구는 궁남지의 복원정비 과정에 나타난 진정성 왜곡과 전통의 발명에 초점을 맞추어 고찰되었으며, 연구의 요약된 결론은 다음과 같다. 1. 마래방죽[마천지]으로 불려왔던 궁남지는 일제 강점기 때만 해도 3만여 평의 광대한 자연 저습지의 상태로 존재했다. 궁남지 복원에 주도적인 역할을 했던 홍사준은 1940년대만 해도 마래방죽에 백제시대 궁남지 유적으로 추정되는 섬과 석축시설이 남아있었고 그 위에 전각 및 정원을 조성한 흔적이 발견되었다고 전했다. 또한 화지산 이궁터의 조사 후 서동설화와 연관시켜 마래방죽을 궁남지와 동일시하는 의견을 피력하였는데, 이는 궁남지 복원정비의 이론적 근거로 작용하였다. 특히 홍사준이 제시한 스케치 도면 및 부여도엽에서 마래방죽의 형태와 규모를 엿볼 수 있었는데, 이러한 방죽의 형태는 일제 강점기에 촬영된 사진 속 상황과 근사한 것으로 판단된다. 2. 궁남지의 축소정비는 1960년대 추진된 경지정리사업에 의해 농경지로 불하되고 남은 잔여의 면적이 수습된 결과였다. 1965~67년에 있었던 최초 복원공사 이래 수차례 시행된 궁남지 정비를 통해 드러난 문제는 고고학적 사실에 근거하지 않은 채 후대의 시각으로 추정복원 되면서 경복궁 향원지의 구성을 그대로 복제한 데 기인한다. 구체적으로, 연못 안에 섬과 정자를 놓고 교량으로 섬과 육지를 연결시키는 구성은 궁남지가 경복궁 향원정을 모델로 만들어졌음을 방증해 준다. 하지만 교량설계에 참조된 취향교 조차도 조선시대의 형식으로 보기 어려운바 당시의 잘못된 복원설계의 동기와 발상이 궁남지의 가치를 크게 저하시켰다고 판단된다. 이처럼 전통조경의 소재로서 이미 널리 알려진 디자인 전범을 그대로 모방한 것은 경복궁이 갖는 미적 표상과 기호를 지향한 것으로서, 궁남지가 그와 유사한 장소 권위를 획득하도록 의도된 것이었다. 3. 궁남지는 애초부터 진정성이 결여된 채 정비된 사적이었기 때문에 정비 과정에서 경관의 왜곡과 전통성의 남용을 통해 유적의 역사적 맥락이 과감히 표방되어 갔다. 이러한 역사 재료의 무비판적인 활용과 왜곡을 불사한 정비방식은 1960~70년대 박정희 체제에 의해 주도된 민족주의 문화정책과 맞닿아 있다. '만들어진 전통담론'의 맥락에서, 박정희 시기의 문화정책은 국민의 기억에서 이상화된 과거를 취사선택하여 그것을 가시적으로 부각시키는 방향으로 전개되었다. 그 결과, 이전의 유적을 보수하는 수준을 넘어서서 화려하고 웅장한 모습이 부각된 사적지가 전국 곳곳에 생겨나게 되었는데, 궁남지가 초기에 순수한 보존의식으로 축소되어 정비되었음에도 불구하고 점차 본래 공간과는 상관없는 새로운 건조물들이 들어서고 기형적으로 확장 정비되어 갔던 사실은 그러한 국가주도 문화정책의 영향이 컸다고 판단된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제12권1호
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• pp.1-21
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• 1973

본 실험은 Hempa 처리가 쌀바구미 (Sitophilus oryzae L.)에 미치는 생물학적 영향과 부분불임성의 유전성에 미치는 영향을 조사하기 위하여 우화후 1-3일된 숫컷을 $0.0625\%,\;0.125\%,\;0.25\%,$ 및 $0.5\%$의 Hempa로 처리된 소맥에서 2일간 섭식처리하여 당대의 치사율, 수명 및 산란수에 미치는 영향을 조사하고 $F_l,\;F_2,\;BC_1,\;F_3\;BC_2$ 세대에 미치는 처리효과를 조사하여 다음과 같은 결과를 얻었다. (1) 처리웅충의 평균수명은 대조구에 비하여 차가 없었으며 당대 치사율도 $0.5\%$ 처리시 보정 치사율은 $7.07\%$로 유의차가 없었다. (2) 처리웅충과 교배된 정상 자충의 3일간 평균 산란수는 무처리구 3.60에 비하며 $0.0625\%,\;0.125\%,\;0.25\%,\;0.5\%$구에서 각각 3.78, 4.05, 3.75 및 3.61개로 유의차가 없었으며 비교배자충 구에서는 1.91로 현저한 산란수의 감소를 보였다. (3) 처리웅충과 무처리자충의 교배에서 얻은 $F_l$대의 처리후 27일간 총평균 부화율은 대조구 $86.82\%$에 대하여 $0.0625\%,\;0.125\%,\;0.25\%,\;0.5\%$구에서 각각 $64.77\%,\;53.47\%,\;40.33\%,\;24.78\%$로 처리농도의 증가에 따라 부화율이 감소되었다. (4) 처리후 산란 시기별로 산하된 란의 부화율은 모든 처리구에서 처리후 10-12일까지는 부화율이 감소하다가 그후 다시 증가하는 회복현상을 보였다. (5) 고농도 처리구인 $0.5\%$구에서는 처리후 1-3일에 산하된 란의 부화율이 낮았고 10-12일 이후에도 회복의 속도가 느렸다. 이와같은 현상은 배우자 형성 과정에서 영향을 받는 시기의 범위가 넓기 때문이라고 생각되었다. (6) 유충기 치사율은 대조구 $6.55\%$에 비하여 $0.0635\%,\;0.125\%,\;0.25\%,\;0.5\%$구에서 각각 $17.89\%,\;27.40\%,\;35.43\%,\;52.17\%$로 처리농도의 증가에 따라 치사율의 증가를 보였다. (7) 난기 치사율과 유충기 치사율의 관계는 $0.125,\;0.25,\;0.5\%$ 처리구에서 상관계수가 각각 r=+0.89, +0.83 및 +0.85로 난기 치사와 유충기 치사는 동일형의 영향임을 알 수 있었다. (8) 치사인자 발현에 대한 난기와 유충기의 감수성은 각각 $SC_{50}=0.133\%$ 및 $LC_{50}=0.565\%$초 난기가 유충기보다 감수성이 쳤다. 또한 미우화에 미치는 영향은 이들 둘의 공동작용의 결과임으로 $LC_{50}=0.09\%$로 더욱 감수성이 컸다. (9) $F_1$대의 우화 성충은 $0.125\%,\;0.25\%\;,\;0.5\%$ 처리구에서 암컷대 숫컷의 비율이 100 : 125, 100 : 108 및 100 : 124로 숫컷의 출현빈도가 높은 듯 하였으나 우화 개체수가 적은 관계로 통계적인 유의성은 없었다. (10) $P_1$이 처리후 16-18일에 산하한 난에서 우화한 $F_l$ 웅충을 무처리 자충과 교배하였을 때 $0.0625\%$구에서는 $13.88\%,\;0.125\%$ 구에서는 $33.04\%$의 난기 치사율을 나타내었고 $F_2$도 각각 $31.01\%$와 $38.73\%$의 치사율을 나타내고 있어 염색체 이상의 결과라고 생각되었다. (11) $F_2$ 세대의 유충기 치사율은 자충 퇴교배구가 웅충 퇴교배구 보다 높았고 $F_l$ 형매교배에서 가장 높았다. (12) $F_2$ 및 $BC_1$ 세대의 유충발육은 산난후 제17일에 1-2영충이 대조구 $10.98\%$에 비해 자충 퇴교배구, 웅충 퇴교배구 및 $F_2$구에서 각각 $7.26\%,\;32.98\%$ 및 $15.73\%$로 분화의 지연작용을 나타내는 듯하였다. (13) $F_3$ 세대에서도 난기 및 유충기 치사율이 형매교배구가 퇴교배구 보다 높았다. 이는 열성치사인자가 영향한 때문이라고 생각한다. (14) Hempa 처리에 의하여 유기된 불임은 주로 전좌나 결실과 같은 염색체 이상로 유기되는 우성치사돌연변이에 기인된 것이라고 생각되었으며 이들 인자의 영향은 처리 후 제3세대에까지 전달됨을 알 수 있었다.