• 인지과학
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• 제32권1호
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• pp.1-53
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• 2021

이 연구의 목적은 성인(만20-28세)과 청소년(만13-14세)을 대상으로 글읽기 안구운동 추적 실험을 통해 분포분석하여 단어빈도 효과를 확인하고, 단일경계 확산모형(One-boundary Diffusion Model)의 정보표집율(drift rate) 파라미터가 두 집단의 글읽기 현상의 차이를 설명할 수 있고 단일경계 확산모형이 개인차를 설명하는 도구로써 적절한지 확인하고자 한다. 먼저 단어 빈도와 단어습득연령과 같은 단어 성질을 통제한 두 가지 글읽기 안구운동추적 실험을 하였고, 실험 1과 실험 2에서 중심와 정보처리가 단일경계 확산모형의 정보표집율 파라미터와 연결되는 것을 확인하였다. 실험 1에서는 성인 집단은 고빈도 조건과 저빈도 조건의 반응비율 고정 시간 평균 차이는 0.1분위수 보다 0.9 분위수에서 더 크게 나타났지만 청소년 집단은 고빈도 조건과 저빈도 조건의 반응 비율 고정시간 평균 차이는 0.1분위수과 0.9 분위수에서 차이가 크게 나타나지 않았다. 실험 2에서 두 집단의 초기습득연령 조건과 후기습득연령 조건의 반응 비율 고정시간 평균 차이는 0.1분위수 보다 0.9 분위수에서 더 크게 나타났다. Ratcliff(Ratcliff, & McKoon, 2008)의 반응시간 분포와 유사한 패턴으로 정적 편향 분포로 앞부분 보다는 꼬리 쪽에서 분산이 증가되는 경향이 확인하였으며 단어의 성질에 따른 두 조건의 차이는 분포의 첩점 크기 차이로 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구는 안구운동실험 결과를 통해 글읽기에서 나타나는 단어 성질에 따른 효과를 확인하고 단일경계 확산모형의 정보표집율 파라미터가 글읽기에서 중심와 정보처리를 반영하는 것을 강조한다. 나아가 이 연구에서 제안하는 단일경계 확산모형이 글읽기에서 현상을 예측하고 개인차를 설명할 수 있는 도구로써 활용할 수 있는 가능성을 시사한다.

• 한국지구과학회지
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• 제22권5호
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• pp.377-387
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• 2001

한반도 서해 중부지역의 대륙붕과 연안의 경계인 근${\cdot}$외해의 퇴적환경과 퇴적작용을 연구하기 위하여 1996년 부터 1999년 사이에 연속적으로 84개의 표층퇴적물을 채취하여 분석하였다. 연구지역 표층퇴적물은 역질 사(gravelly Sand), 사(Sand), 실트질 사(silty Sand) 그리고 사질 실트(sandy Silt)의 퇴적상을 보이고 있다. 조직변수는 표준입도 -0.39${\sim}7.82{\Phi}$, 분급도 0.36${\sim}4.68{\Phi}$, 왜도 -0.38${\sim}$0.86, 첨도 -1.56${\sim}$3.43로서 다양한 분포를 보이며 중앙지역의 조립하고 분급도가 좋은 사질 퇴적물을 중심으로 연안, 북과 남쪽으로 갈수록 세립해지고 분급도가 나빠지는 경향을 나타내며, 조석우세환경을 나타내는 양의 왜도를 나타내고 있다. 퇴적기작은 3가지(밑짐이동, 점이부유, 지속적 부유) 양상에 의하여 3지역으로 구분된다. 파랑, 조류의 영향으로 밑짐이동(mode A)으로 운반, 재분포된 북부지역, 상대적으로 지속적 부유(mode C)에 의한 이동, 운반, 퇴적된 남부지역 그리고 3가지 양상이 복합(mode B)되어 나타나는 중앙지역으로 구분된다. 따라서, 연구지역인 근${\cdot}$외해지역 퇴적환경은 강의 공급, 잔류퇴적물 그리고 수리학적 작용에 의해서 중앙, 남, 북부 지역으로 구별된다. 결론적으로 서해 중부 근${\cdot}$외해지역은 복잡한 수리학적 작용에 의한 다양한 퇴적기작으로 재배치된 연안의 육성기원퇴적물과 대륙붕의 잔류퇴적물이 특징적이며, 이런 퇴적작용으로 인해 연안에서 대륙붕으로 연결시켜주는 전이지역으로서의 퇴적환경을 보여주고 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권1호
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• pp.163-174
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• 2012

산불피해강도지수(CBI, Composite Burn Index)는 미국 산림청(USDA Forest Service)에서 위성영상을 이용하여 산불 피해강도 측정을 위해 개발한 산불피해 현장 조사 지수이다. 국내의 경우 별도의 산불피해 지수가 없어, 미국 CBI를 산불 피해지 조사에 준용하여 왔으나, CBI는 국내 여건에 맞지 않다는 지적이 제기되어 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)를 개발하게 되었다. 따라서 본 연구는 미국 CBI에 기초하여 한국형 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)의 개발과 검증에 목표를 두고 수행되었다. KCBI는 CBI에 기초하여 국내 현장적용 후 문제점을 파악 후 정교화 하였으며, 위성영상 결과와의 적합성 검토를 위하여 2011년도 산불 피해지중 상대적으로 피해 규모가 큰 울진과 영덕 산불피해지를 연구 대상지로 선정 후 각 44개 지점에서 산불피해 강도를 평가하였다. 산불피해강도(BS, Burn Severity)는 산불발생 후 1개월 후에 촬영된 SPOT 영상을 이용하여 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값으로 계산하였으며, 상관분석과 오류메트릭스(Confusion Matrix)를 이용하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 울진피해지는 (r = -0.544, P<0.01), 영덕피해지 (r = -0.616, P<0.01)로 나타났다. 부의 상관관계를 나타난 이유는 NDVI의 DN 값은 낮을 수 록 높은 피해강도를로 나타내며, 높을수록 낮은 피해강도를 나타내기 때문이다. 본 결과로 제시된 KCBI는 국내 산불 피해 현장에서 적용 가능한 것으로 판단되었다. 하지만 등급분류 방법과 기대치 보다 낮은 상관도 등의 문제점도 나타났다. 또한 오류메트릭스 분석결과 KCBI가 일부 높은 산불 강도 등급에 치우쳐 분포하는 현상 등이 나타났다. 제기된 문제점들을 바탕으로 향후 KCBI를 더 많은 한국 산불피해지에 적용함으로써, 추후 연구를 진행해야 할 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권1호
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• pp.150-164
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• 2022

본 연구는 잣나무(Pinus koraiensis Siebold & Zucc.) 인공림을 대상으로 1차 및 2차 간벌에 따른 입목의 생장특성을 규명하여 산림시업지침 및 매뉴얼 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 사용된 연구자료는 간벌강도에 따라 설치된 잣나무 인공림 영구고정표준지로부터 수집되었으며, 각 간벌시험림별 4~5회 반복조사된 자료를 토대로 임령 19~43년생 시기의 흉고직경, 재적, 고사목 등 주요 입목 및 임분 현황을 분석하였다. 간벌강도에 따른 일원분산분석에서 개체목의 흉고직경 및 재적 변화는 유의적인 차이를 보였으며(p<0.05), 특히 간벌강도가 클수록 시간이 경과함에 따라 경급분포는 더 오른쪽에 위치하여 입목의 경급이 더 큰 것으로 관측되었다. 흉고직경 정기평균생장량의 경우, 간벌강도가 강하고 간벌 후 경과기간이 짧을수록 생장량이 높았는데, 구체적으로 임령 19~24년생 때 간벌강도별 생장량 범위는 0.48~0.95 cm/year이었다. 이후 2차 간벌에 따른 정기평균생장량도 강도간벌구에서 더 큰 것으로 분석되었으며, 임령 37~42년생 때 간벌강도별 생장량 범위는 0.29~0.67 cm/year이었다. 개체목 재적의 정기평균생장량은 간벌강도에 따라 차이가 있었으며, 흉고직경과 달리 시간이 지나도 크게 줄어들지 않는 경향이 나타났다. 임분 재적은 전반적으로 임분밀도가 밀한 표준지에서 높은 경향이었으나, 임분재적 정기평균생장량은 시기에 따라 무간벌뿐만 아니라 약도간벌이 이루어진 임분에서 더 높은 것으로도 분석되었다. 고사목은 무간벌구에서 가장 많이 발생하였으며, 반복조사가 진행될수록 임분밀도에 따른 고사목 본수 차이는 더욱 증가하였다. 종합적으로 임분밀도가 밀할수록 개체목의 흉고직경과 재적 생장량은 낮아지는 경향이었으나, 적절한 1차 및 2차 간벌이 시행되면 생장량은 다시 촉진되었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.