집중호우 및 돌발홍수로 인한 하천재해의 대부분은 지방하천과 소하천에서 발생하고 있으며, 소하천의 경우 주로 미 정비하천에서 피해가 발생하고 있는 것으로 나타났다. 최근 10년간(2001~2010)의 조사 결과는 소하천정비사업비가 증가함에 따라 소하천 피해 또한 변동성은 있으나 전체적으로 감소하는 경향을 보이는 것으로 나타나 소하천정비사업이 소하천의 재해예방에 효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 재해예방을 위하여 위험도가 큰 소하천을 우선지원하고 산간지역이나 보존지역 및 농경지 구간과 같이 상대적으로 정비효과가 낮은 소하천은 정비사업 대상선정 시 제외하기 위하여 소하천정비사업 선정기준을 개발하였다. 개발된 선정기준 세부항목별 배점기준의 적정성을 검토하기 위하여 212개 소하천에서 수집된 현황자료를 구간별로 도시하고 구간별 분포를 분석하였는데, 대부분의 항목이 정규분포를 보이는 것으로 나타나 배점구간이 잘 결정되었음이 입증 되었다. 본 연구를 통해서 결정된 소하천정비사업 선정기준은, 재해위험이 높은 하천을 우선 선정함으로써 최소한의 소하천정비사업 비용으로 최대한의 재해예방효과를 거두기 위한 선정기준으로 활용이 가능하다. 더불어 소하천정비사업 선정시 홍수터조성을 위한 농경지 확보사업 지구는 특별선정대상 지구로써 우선순위를 부여함으로써 정비효과가 낮은 소하천에 대해서는 하천을 정비하지 않고 하류의 홍수피해를 최소화하는 방향으로 소하천정비를 유도할 수 있다.
과거 치수적 목적에 의해 진행하던 하천정비방식이 최근에 친환경적 개념의 정비방식으로 전환되면서 하천살리기 운동을 비롯해 하천의 환경기능을 개선하려는 노력이 진행중이며 전국적으로 자연형 하천정비 또는 친환경적 하천 복원 등의 사업이 활발히 시행되고 있다. 호안공법 또한 자연형 하천정비 개념의 도입이후 다양한 호안공법이 시공되고 있는 상황에서 보다 적합한 호안공법의 적용을 위해서는 하천의 환경특성을 고려할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 자연 친화적 하천정비를 위한 호안의 평가지표 및 기법의 개발에 대한 선행연구로서 현장조사에 의한 세부조사항목들을 활용한 평가방법을 제안하였다. 수리적 안정성 부분의 평가 항목은 유선형태, 하상경사, 유속, 소류력비의 4개 항목이며, 환경성 부분은 호안식생, 하천수의 상태, 고수부지의 토지이용, 고수부지 재료, 고수부지 식생의 5가지 항목이다. 평가방법은 각 평가 항목별로 1$\sim$5점의 점수를 부여하여 평가하였고 수리적 안정성과 환경성 부분의 평균 점수를 산정하였다. 제안된 평가방법의 적용결과 다수의 기존 호안이 수리적 안정성에 과도하게 편중되어 있고 환경성의 고려는 매우 미흡한 양상을 보이고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 방법은 향후 하천의 호안설계 및 시공을 위한 가이드라인 제시를 위한 초석으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 영상화재감지기(Video Fire Detector)의 시험 및 설치기준에 관한 연구로서 FM Approvals, UL, ISO7240 및 NFPA 72 기준들을 서로 비교분석하여 국가화재안전기준 203 (NFSC 203)에 반영되어야 할 기준들을 제안하였다. 영상화재감지기의 시험과 관계된 FM Approvals 기준에는 연기형, 불꽃형으로 분류되고 비화재보시험이 있었으나 UL 기준에는 연기형만 제시되어 있었다. 외국 기준인 ISO 7240에서는 화재현상 검출유형 등 6가지를, NFPA 72에서는 화재현상 검출유형 등 3가지를 조사하였다. CCTV 설치 표준공법에서는 영상화재감지기의 설치기준에 필요한 항목이 15가지가 있었으며 설치방법에 따라 각 분야별 기준이 제시되어 있었다. 영상화재감지기 적용을 위해서는 감지기 시험항목 중 용어의 정의, 감지기의 구분, 구조 및 기능에 관련항목을 삽입하고 감도조정, 비화재보방지, 주위온도시험, 유효감지거리 및 감도와 시야각, 노화시험, 살수시험, 내화시험의 7개 항목의 적용이 필요하다. 현장 설치를 위해서는 국가화재안전기준 203 (NFSC 203)에 작동환경 및 조도기준을 설정하고 음향장치, 표시등의 설치거리 등의 기준을 삽입하여야 한다.
정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.
우리나라의 강우 특성은 여름철 홍수기에 집중되어있다. 특히 이상강우 및 기상이변에 의한 집중강우의 증가 추세로 다량의 탁수가 댐 내에 유입될 시 전도현상으로 인해 탁수 장기화 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 탁수 예측을 통한 선제적 조치 방안 또는 댐 운영방안 마련에 많은 연구가 진행되고 있다. 탁수 예측을 위해서는 상류 유입부의 탁수 자료를 필요로 하지만 현재 시·공간적인 데이터 해상도는 부족한 실정이다. 시간적 해상도 개선을 위해서는 탁도-SS 관계식에 대한 개발을 필요로 하며 공간적 해상도 개선을 위해 다항목수질측정기(YSI), 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST), 초분광 센서 등의 센서 기반 측정을 통해 선, 면 단위 데이터 측정을 통해 탁수에 대한 공간적 해상도를 개선할 수 있다. 또한 LISST-200X의 경우 입경 크기 등에 대한 자료 수집이 가능함에 따라 분율(Clay : Silt : Sand)에 대한 탁도-SS 관계식에 활용될 수 있다. 또한 최근 원격탐사 방안 중 다른 탑재체에 비해 공간해상도 및 시간해상도가 높은 UAV와 분광·방사 해상도가 높은 초분광 센서를 활용 시 탁수 발생에 대한 공간적인 분포를 제시할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 LISST-200X 및 YSI-EXO를 활용하여 실험실 분석을 통해 분율(Clay : Silt : Sand)에 따라 탁도-SS 관계식을 산정하였으며 UAV (Matrice 600), 초분광센서(microHSI 410 SHARK)를 포함한 센서 기반 현장 측정을 통해 탁도와 부유사 농도, 측정된 부유사농도 기반 탁도-SS 관계식을 이용하여 산정한 탁도에 대하여 공간적 분포를 제시하였다. 이를 통해 탁도-SS 관계식에 대한 적용성 검토 및 탁수 발생 현황에 대하여 파악하고자 하였다.
정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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