• 해양환경안전학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.594-604
• /
• 2021

신지명사십리 해수욕장에서 해빈침식의 원인을 파악하기 위해, 2019년 3월부터 2020년 3월까지 조석, 조류 및 파랑과 같은 외력과 표층퇴적물에 대한 현장조사가 계절별로 수행되었다. 그리고 이들 외력에 반응하는 해빈의 변화양상을 파악하기 위해, 정기적으로 해안선 및 해빈표고가 측량되었고, 과거에 간헐적으로 수행되었던 측량자료도 분석에 활용되었다. 대상해역에서 조류는 해빈변화에 영향을 줄 만큼 충분하지 않았으나, 남측으로 열려있는 이 해역에서 유의파고 1m 이상의 입사파들은 모두 S ~ SE 파향으로 춘하추계에 출현하였으며, 유의파고 2m 이상의 고파랑은 하추계에 태풍의 영향으로 나타났다. 이에 따라 태풍의 영향이 2년 동안 없었던 2018년 7월의 해빈면적은 2019년 3월에 비해 30,138m² 증가해 있었고, 이후 2차례의 태풍의 영향을 겪었던 2020년 3월은 해빈면적이 61,210m²가 줄어든 것으로 나타났다. 그리고 2018년 7월 이후 2차례의 태풍 내습이 있었던 2019년 3월은 5.4%의 해빈체적이 감소한 상태였고, 이후 2019년 9월까지 다시 2차례의 태풍내습에 의해 해빈체적이 7.3% 감소하였으며, 2020년 3월은 해빈체적이 4.4% 감소로서 추동계동안 다소 회복되는 경향을 보였다. GSTA에 의한 퇴적물 이동벡터는 해빈중앙의 소하천으로 부터 토사가 약하게 유입되며, 서측해빈에서 이동경향은 두드러지게 나타나지 않으나, 동측해빈에서 육상역의 토사가 바다쪽으로 그리고 동측에서 서측으로 퇴적물이 이동하는 경향이 아주 우세하게 나타났다. 이러한 퇴적물 이동경향벡터는 해빈에 대해 반시계방향으로 24° 기울어져 있어 연평균파향의 파랑이 입사할 때 서향의 해빈류가 발달하는 것으로 설명할 수 있었다. 이에 따라 서측해빈역은 모래가 풍성하지만, 동측해빈역은 표사공급원의 부재로 자갈이 드러나고 곳곳에 사구포락이 발생하는 것과 같은 침식이 심각하였다. 따라서, 이같은 토사이동구조를 가진 동측해빈역에 양빈과 같은 새로운 표사원을 조성하고, 동측해안 끝단역에서 입사파를 저감시키는 것과 같은 노력이 필요할 것으로 판단되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제23권4호
• /
• pp.233-252
• /
• 2021

본논문은 쉴드 TBM 챔버(Chamber) 내 배토처리 효율성 향상을 위한 연구이다. 현재 국내에서는 TBM 공법을 이용한 시공사례가 증가하는 추세이다. TBM 공법 사용의 증가에 따른 디스크 커터(Disc Cutter), 커터 비트(Cutter bit) 및 세그먼트와 같은 TBM 공법의 연구 또한 증가하는 추세를 보인다. 하지만 챔버와 챔버 내 교반 성능에 대한 연구는 미비한 실정이다. 원활한 배토처리와 굴착토의 거동을 개선하기 위하여 챔버 내 효과적인 믹싱 바 배치에 따른 교반 효율 변화에 대한 연구를 수행하였다. 축소모형 실험은 식별의 용이성을 위하여 색이 다른 플라스틱 소재를 사용하여 지반을 조성하였다. 또한 믹싱 바 배치를 상이하게 하여 4가지 Case로 분류하였으며, 입도분포를 단입도와 다입도로 분류하여 총 8가지의 Case로 실험을 진행하였다. 모든 Case의 커터헤드의 회전속도는 5 RPM으로 동일하며, 실험시간 또한 동일한 조건인 1분 30초로 진행하였다. 교반 효율을 확인하기 위하여 각 Case별 상부, 중부(좌 or 우), 하부 위치의 시료를 채취하여 분석하였다. 축소모형실험 결과 실제 사용되는 Case 1과 Case 1-1보다 새로운 배치방법인 Case 4와 Case 4-1의 교반 효율이 증가하는 양상을 보인다. 그에 따라 챔버 내 믹싱 바 배치를 변경하여 교반 효율을 증가시킬 수 있을 것으로 보이며, 교반 효율증가에 따라 공기 절약에 효과적일 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 국내 쉴드 TBM 공법 활용에 있어 큰 지표로써 작용할 것으로 보인다.

• 한국응용과학기술학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.1108-1119
• /
• 2018

대기오염에 대한 관심은 국내 외에서 점진적으로 상승하고 있으며, 자동차 및 연료 연구자들은 청정(친환경 대체연료) 연료와 연료품질 향상 등을 위해 새로운 엔진 설계, 혁신적인 후 처리 시스템 등의 많은 접근을 통하여 차량 배출가스와 온실가스를 감소시키려고 노력하고 있다. 이러한 연구들은 주로 차량의 배출가스 (규제 및 미규제물질, PM 입자 배출 등)와 온실가스의 두 가지 이슈로 진행되고 있다. 자동차의 배출가스는 환경오염과 인체에 악영향을 주는 많은 문제를 일으키고 있다. 이러한 배출가스를 줄이기 위하여 각국에서는 배출가스 시험모드를 새로 만들어 규제하고 있다. 2007 년부터 UN ECE의 WP.29 포럼에서 배출가스 인증을 위한 전 세계의 조화된 light-duty 차량 시험 절차 (WLTP)가 개발되었다. 이 시험 절차는 유럽과 동시에 국내 light-duty 디젤 차량에도 적용되어졌다. Light-duty 차량의 대기오염 물질 배출량은 거리 당 무게로 규제되어 있어 주행주기가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 차량의 배출가스는 주행 및 환경조건, 주행습관 등에 따라 크게 달라진다. 극단적인 외기온도는 배출가스를 증가시키는데, 이것은 더 많은 연료가 실내를 가열하거나 냉각해야하기 때문이다. 또한 높은 주행속도는 증가된 항력을 극복하기 위해 필요한 에너지로 인해 배출가스 량을 증가시킨다. 일반적으로 상승하는 차량속도와 비교할 때, 급격한 차량가속도도 배출가스를 증가시킨다. 부가적인 장치 (에어컨 또는 히터)와 도로경사 또한 배출가스를 증가시킨다. 본 연구에서는 3대의 light-duty 차량을 가지고 light-duty 차량의 배출가스 규제에 사용되는 WLTP, NEDC 및 FTP-75로 시험을 하였으며, 배출가스가 다른 주행 사이클에 의해 얼마나 많은 영향을 받을 수 있는지를 측정하였다. 배출 가스는 통계적으로 의미있는 차이를 보이지 않았다. 최대 배출 가스는 주로 냉각 된 엔진 조건에 의해 야기되는 WLTP의 저속 단계에서 발견된다. 냉각 된 엔진 상태에서 배출가스의 양은 시험 차량과 크게 다르다. 이는 WLTP 구동 사이클에 대처하기 위해 다른 기술적 솔루션이 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.64-80
• /
• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 공연문화연구
• /
• 제37호
• /
• pp.157-186
• /
• 2018

울산 쇠부리소리는 1981년 8월 달천철장의 마지막 불매대장인 고(故) 최재만(1987년 별세)의 구술과 소리를 바탕으로 1980년대에 재연된 소리이다. 본 고는 1981년 영상 등 총 13종의 자료를 바탕으로 쇠부리소리를 음악적 측면에서 분석하고, 전승 과정에서의 변화 양상을 확인하는데 목적을 둔 논문이다. 도출된 결과를 정리하면 다음과 같다. 2017년 쇠부리소리 자료를 살펴본 결과, 풍물패는 상쇠, 부쇠, 징2, 북4, 장구4, 태평소1로 구성되어 있고, 장단은 질굿, 자진모리, 다드래기, 덧배기, 자진덧배기의 5종을 친다. 가창곡은 3소박 4박자의 덧배기 자진덧배기 장단에 맞추어, 또는 무장단으로 부른다. 구성음은 대부분 Mi-La-do의 3음 또는 Mi-La-do-re의 4음으로, 음역은 1옥타브를 넘지 않는다. 종지음은 모두 La로 동일하다. 1981년 발굴 이후 오늘날까지의 쇠부리소리 연행을 살펴본 결과, 크게 4가지의 변화를 발견할 수 있었다. 먼저 악곡의 구성이 '긴-자진'으로 분화되고, <금줄소리>, <애기 어르는 소리>, <성냥간 불매소리>가 첨가되었다. 둘째 가창 방식은 1980년대 재연 이후 '1인 선창자+다인 후창자'를 기본으로, 1인 후창자를 별도로 지정하기도 하였다. 더불어 2013년 연행된 <자진불매소리>는 <성냥간 불매소리>의 토대가 되었다. 셋째 <긴-자진 불매소리>의 선율적 변화가 관찰되었다. 박자구조는 모두 3소박 4박자이나, 속도가 느려지고, Mi-La-do의 3음을 골격으로 높은 re와 낮은 Sol이 첨삭되어 메나리토리의 특성이 명확히 드러난다. 마지막으로 풍물 악기는 꽹과리, 징, 장구, 북의 사물이 주로 쓰이며, 공연에 따라 소고, 태평소, 요령 등을 첨가하기도 한다. 장단은 자진모리, 다드래기, 덧배기, 자진덧배기 장단을 처음부터 연주했으며, 이후 질굿 장단이 추가되었다. 이와 같은 결과를 통하여 최초 발굴 당시, <애기 어르는 소리>와 같은 단순한 형태의 <불매소리>가 남성 노동요로 목적이 바뀌고 연희성이 강해지며 하나의 공연 예술로 변화되었음을 확인하였다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제24권2호
• /
• pp.351-373
• /
• 2019

인공위성이 관측한 해수면 높이 자료를 활용하여 울릉분지 일대에서 발생하는 냉수성 소용돌이들을 1993년부터 2015년까지 Winding-Angle 방법을 이용하여 탐지하고 분류하였다. 냉수성 소용돌이들 중에서 동한난류 사행의 첫 번째 골에서 형성되어 동쪽으로 흐르는 해류의 주경로로부터 남서쪽으로 떨어져 나온 독도 냉수성 소용돌이(Dokdo Cold Eddy, DCE)를 구분하였고, 그 이동 특성을 분석하였다. 또한 국립수산과학원(National Institute of Fisheries Science)이 관측한 수온과 염분 자료와 Hybrid Coordinate Ocean Model의 수치모의 결과를 이용하여 DCE 중심 근처에서 수온과 유속의 수직구조를 살펴보았다. DCE는 23년 동안 총 112개 발생하였고, 이 중 39개의 DCE가 서쪽으로 이동하여 한국 동해안 근처 연안에 도달하였으며, 평균 이동 거리는 250.9 km, 평균 수명은 93일, 평균 이동 속도는 3.5 cm/s였다. 나머지 73개의 DCE는 동쪽으로 이동하거나 생성된 위치 주변을 맴돌다가 소멸하였다. DCE 아래 50~100 m에서 수온(T)과 염분(S)이 주변보다 낮아(T < $5^{\circ}C$, S < 34.1) 등온선들과 등염선들이 돔(dome, 반구형으로 된 지붕 모양) 구조를 보였다. 또한 DCE의 중심에서 평균 38 km 떨어진 곳에서 10 cm/s 이상의 해류가 표층부터 수심 300 m까지 반시계방향으로 원을 그리며 흐른다. 동한난류가 이안하여 동쪽으로 흐르다가 울릉도 북쪽에서 울릉도를 끼고 시계방향으로 흘러서 사행을 시작하고, 울릉도 동쪽에 위치한 사행의 첫 번째 골이 남서쪽으로 깊이 파고들면, 해류사행의 마루와 마루가 연결되고 골 부분이 독립적으로 떨어져 나와 반시계방향 순환을 형성하면서 DCE가 생성된다. DCE가 서쪽으로 이동할 때 울릉 난수성 소용돌이(Ulleung Warm Eddy, UWE)의 가장자리를 따라 우회하여 시계방향으로 U 모양을 그리며 한국 동해안 쪽으로 이동한다. DCE가 연안 부근에 도달하면, 동한난류는 냉수성 소용돌이 보다 더 남쪽에서 이안하고, 냉수성 소용돌이의 가장자리를 따라 우회하여 북쪽으로 흐른다. 연안에서 독도 냉수성 소용돌이가 약화되고 약 30일 후에 소멸하면, 동한난류가 다시 한국 동해안을 따라 북쪽으로 흘러서 본래의 경로를 회복한다. DCE는 열과 염을 북쪽에서 남쪽으로 꾸준히 수송하고 울릉분지 남서쪽에 냉수해역 형성에 도움을 주며, 양의 상대와도를 가지고 와서 동한난류의 경로를 변경시키는 역할을 한다. 서쪽으로 이동하는 DCE 중에서 일부는 연안 냉수성 소용돌이와 병합되어 울릉분지 서쪽에 넓고 긴 냉수해역을 만들고 반시계 방향의 순환을 형성한다. 이와 같이 병합된 소용돌이는 북쪽에 UWE를 남쪽에 동한난류로부터 분리시킨다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권8호
• /
• pp.577-587
• /
• 2021

가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화에 따른 기상이변 및 기온상승 등으로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상으로 몇 주 또는 몇 달 이내 빠르게 발전하는 가뭄을 확인할 수 있다. '돌발가뭄(Flash Drought)은 일반적인 가뭄과 달리 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄으로 정의된다. 짧은 기간의 급속하게 발생하는 (rapid-onset) 돌발가뭄은 발생원인인 토양수분함량의 감소와 강수의 부족, 낮은 습도, 고온 및 강풍 등으로 인한 증발 수요의 증가 등과 유사한 관계가 있기 때문에 농업 및 자연 생태계에 미치는 영향이 크며, 발생원인 또한 농업가뭄의 범주에 속하기 때문에 이에 대한 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 증발산량을 활용한 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)를 활용하여 국내의 돌발가뭄 감지 조건을 제시하였으며, 표준강수지수, 토양수분, 최고기온, 상대습도, 풍속, 강수량 등과 비교를 통하여 돌발가뭄사상의 수문기상학적 특성에 대하여 분석하였다. 돌발가뭄 발생 이전 8주간을 기준으로 상관분석하였으며, ESI와 표준강수지수, 토양수분, 최고기온에 대하여 0.8(-0.8) 이상의 높은 상관관계를 보였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 파악하였으며, 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수는 돌발가뭄사상의 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.356-365
• /
• 2022

영농형 태양광 발전은 농경지에서 작물을 생산함과 동시에 식물이 요구하는 광포화점 이상의 광을 이용하여 전기를 생산하는 시스템이다. 새로운 농가 소득원의 개발을 위하여 포도원에 태양광 패널을 설치하고 수체의 생육과 과실 발육 특성을 평가하여 영농형 태양광의 활용성을 탐색하고 향후 재배기술을 개발하는 데 필요한 정보를 제공하고자 연구를 진행하였다. 152 × 68 × 3.5cm 크기의 구조물에 영농형 150Wp (36cell) 모듈을 포도나무 재식열에 따라 배치하고, 과원의 환경과 식물생육을 분석하였다. 무처리에는 겨울철 풍속이 0.4-0.6m·s^-1에 도달하였으나, 시설 설치구에서는 0.01-0.02m·s^-1에 머물렀다. 삽수 수피의 탄수화물함량은 시설 설치구에서 183-184m·g^-1으로 무처리구(181-198mg·g^-1)에 비해 큰 차이가 없으며 삽수의 발아율도 큰 차이가 없었다. 잎의 엽록소의 함량은 처리구에서 높게 나타났다. 수확후 과실의 특성으로는 과립중, 과방중, 당도, 과피색의 차이는 없었다. 다만 시설구에서 숙기가 5-7일정도 늦어졌으며, 변색기의 착색에는 약간 차이가 있었다. 영농형 태양광 패널을 설치한 과원에서 포도나무와 과실의 발육은 유의차가 없었고, 설치구에서 착색이 지연되었다. 이러한 결과는 향후 포도원에서 영농형 태양광 시설을 설치하여 포도를 생산하는 기술 개발에 필요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
• /
• 제50권2호
• /
• pp.1-22
• /
• 2022

컴퓨터 시뮬레이션 프로그램인 ENVI-met을 활용하여 여름철 도로 방향과 가로수 식재형태에 따른 도시공간의 열환경 개선 효과를 분석하였다. 수목 식재 시 낮 시간 동안의 기온과 풍속은 감소하고 상대습도는 증가하였다. 평균복사온도와 인간 열환경지수 PET(physiological equivalent temperature), UTCI(universal thermal climate index)는 수목 식재 시 감소하는 경향을 보였다. 수목 식재 시 가장 큰 변화를 보인 기상요소는 평균복사온도로, PET와 UTCI 변화량 또한 평균복사온도와 유사한 패턴을 보였다. 가장 큰 저감효과를 보인 수목식재방법은 수고가 낮고, 수관폭이 넓고, 엽면적지수가 높은 수목을 좁은 간격으로 식재하는 시나리오(LWDN)였다. 평균복사온도, PET, UTCI는 태양의 고도 및 방위와 건물의 위치에 따른 그림자 형성 조건에 따라 큰 차이를 보였으며, 건물에 의한 태양복사에너지 차단이 클수록 수목에 의한 영향이 줄어들었다. 특히, 동측과 서측 보도에서는 시간대별 저감량에서 큰 차이를 보였다. 가장 저감효과가 큰 수목식재 시나리오인 LWDN으로 식재하였을 때 서측 방면에 위치한 북서, 서, 남서측 보도는 오전 시간대인 10:00에 수목이 없는 경우에 비해 PET 8.6-12.3℃, UTCI 4.2-4.5℃, 동측 방면에 위치한 북동, 동, 남동측 보도는 오후 시간대인 16:00에 PET 8.1-11.8℃, UTCI 4.4-5.0℃로 큰 저감효과를 보였다. 반면, 가장 저감효과가 적었던 수고가 높고, 수관폭이 좁으며, 엽면적지수가 낮은 수목을 넓은 간격으로 식재하였을 때 최대 저감량은 동측 방면 보도에서 PET 1.8℃, UTCI 0.9℃ 이하, 서측 방면 보도에서 PET 3℃, UTCI 0.9℃ 이하로 적은 저감효과를 보였다. 또한, 건물에 의한 영향으로 인해 수목영향이 적은 시간대에는 수목식재 시나리오 간 평균복사온도, PET, UTCI 저감효과의 차이가 크지 않았다. 이 연구결과는 가로수 식재 시 여름철 도시 열환경 저감을 위한 모델 개발에 기초자료로서 활용가능할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.249-263
• /
• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.