• 암석학회지
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• 제11권3_4호
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• pp.103-120
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• 2002

경기육괴의 남서부에 위치한 백동-홍성 일원에는 선캠브리아기 편마암복합체내에 초염기성암체들이 소규모 렌즈상의 암체로 산출된다. 백동지역에 나타나는 초염기성암체내에 변성염기성암이 부딘 형태로 나타난다. 이들 변성염기성암으로부터 3차에 걸친 변성작용이 인지된다. 1차 변성작용은 석류석안에 나타나는 포획광물들에 의해 정의되는 석류석+나트륨질 단사휘석+감섬석+사장석+티타나이트 광물군에 의해 인지되며 2차 변성작용은 기질의 석류석+단사휘석+각섬석+사장석 광물군에 의해 인지된다. 3차 변성작용은 후퇴변성작용시 석류석과 주변 휘석 사이에 형성된 심플렉타이트내의 각섬석+사장석 광물군에 의해 인지된다. 1차와 3차 변성작용시의 온도-압력 조건은 각각 $690-780^{\circ}C$, 11.8-15.9 kb 그리고 $490-610^{\circ}C$, 4.0-6.3 kb이다. 이러한 자료들은 백동의 변성염기성암이 에클로자이트상-고압백립암상-감섬암상 점이대로부터 고압백립암상-감섬암상 점이대를 지나 각섬암상으로의 후퇴변성을 경험하였음을 지시한다. 초염기성암 주변의 석류석 화강편마암에서 석류석 중심부와 가장자리로부터 얻은 온도-압력 조건은 각각 $615-815^{\circ}C$, 10.7-16.0 kb그리고 $575-680^{\circ}C$, 5.4-7.0 kb이며 이는 석류석 화강편마암도 변성염기성암과 유사한 변성진화과정을 경험하였음을 지시한다. 희유원소 분석치는 백동지역 변성염기성암의 지구조적 환경이 호상열도였음을 지시한다. 이러한 지질, 변성진화과정, 광물화학 그리고 지구조적 환경은 백동-홍성 지역이 산둥반도 수루 충돌대의 연장선일 가능성이 높음을 지시한다. 하지만 백동지역의 변성염기성암으로부터 얻어진 전암-석류석 Sm-Nd 연령인 268.7~297.9 Ma는 중국의 다비-수루 충돌대에서 인지되는 초고압변성작용 시기인 208~245 Ma보다 오래되었다. 이는 Sino-Korea 판과 Yangtz 판의 충돌이 중국보다 한반도에서 먼저 일어났을 가능성을 지시한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.83-93
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• 2002

조사비용이 비교적 소요되더라도 추정해의 정확도를 높이기 위해 링크교통량과 target OD 외에 추가정보를 확보하여 OD추정을 하는 연구들이 시도되고 있다. 그러나 추가정보를 이용한 기존 OD추정기법은 대부분 추가정보의 특성 또는 장점을 유지하는 목적함수 구성 및 분석을 수행하지 못하여, 확보된 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 관측교통량과 target OD외에 비용효율적인 추가정보를 이용하여 가능해의 범위를 좁힘으로써 추정OD의 정확도를 증진하는 것으로, 이를 위해 표본링크이용비(sample link use proportion)를 추가정보로 이용하였다. 즉 OD통행량과 링크교통량과의 관계를 target OD의 통행배분에서 구하지 않고, 도로변 면접조사에서 확보가능하며 신뢰성 높은 정보인 표본링크이용비를 이용하여 구하였다. 이에 따라 본 연구에서는 경로기반 비균형 통행배분개념 하에서 링크교통량 보존법칙을 고려할 필요가 없는 OD추정 해도출 알고리즘을 제시하였다. 시험네트워크에 대한 사례분석결과, 표본링크이용비는 추가정보의 정확도가 낮은 경우에도 효율적으로 OD 추정력을 향상시킬 수 있었다. 그리고 표본링크이용비를 이용한 OD 추정기법은 target OD 오차나 관측교통량 오차에 크게 영향을 받지 않아, 링크교통량이나 OD 행렬이 변화된 곳에서도 비교적 안정적인 OD 추정이 가능하였다. 또한 표본링크이용비를 추가정보로 이용할 경우에 이용정보간의 정밀도문제가 발생하기 때문에 다른 이용정보의 정밀도 수준을 고려하여 추가정보의 조사수준을 설정하여야 하며, 관측교통량을 기본정보로 하는 추정기법은 링크교통량을 일정수준까지는 관측하여야 추가정보의 자료활용성을 높일 수 있다는 점을 제시하였다. 마지막으로 링크상의 추가정보는 최적조사위치문제를 고려하여야 하며, 특히 정보의 정밀도 측면에서 볼 때 링크교통량의 최적관측위치문제보다 표본링크이용비의 최적조사위치문제가 추정력 향상에 더 중요한 영향을 미칠 수 있는 것으로 파악되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.