• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 생태와환경
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• 제35권1호통권97호
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• pp.52-61
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• 2002

이 연구는 전나무림과 잣나무림에서 산림시업에 따른 산림의 수질정화기능을 평가하기 위한 기초자료를 제공하기 위하여 광릉시험림 31, 33임반내 산림시업지 전나무림, 잣나무림 유역에서 1999년 5월부터 1999년 11월까지 7개의 단위강우를 대상으로 강우, 임내우를 강우직 후 초기와 그 이후 총량의 pH및 전기전도도 등을 분석한 결과는 다음과 같다. 1)초기수관통과우의 평균 pH는 전나무림 시업구>잣나무림 시업구>잣나무림 비시업구>전나무림 비시업구의 순이었으며, 총수관통과우의 평균 pH는 전나무림 시업구>잣나무림 시업구>전나무림 비시업구>잣나무림비시업구의 순으로 전나무림, 잣나무림 모두 시업구가 비시업구보다 수목의 pH완충효과가 더 발휘되는 것으로 분석되었다. 2)비시업구에서 총수관통과우의 pH=0.735${\times}$초기수관통과우의 pH+1.849($R^2\;=\;0.82$)이었고,　시업구에서 총수관통과우의 pH = 0.863${\times}$초기수관통과우의 PH+1.0242 ($R^2\;=\;0.87$)이었다. 또한, 비시 업구에서 총수간유하수의 pH=0.58${\times}$초기수간유하수의 pH+2.7709 ($R^2\;=\;0.64$)이었고, 시업구에서 총수간유하수의 pH=0.5854${\times}$초기수간유하수의 pH+2.7046 ($R^2\;=\;0.65$)이었다. 3) 초기수관통과우, 총수관통과우에서 평균전기전도도는 전나무림 비시업구>전나무림 시업구>잣나무림 비시업구>잣나무림 시업구의 순이었다. 4)비시업구에서 총수관통과우의 전기전도도=0.4046${\times}$초기수관통과우의 전기전도도+26.766 ($R^2\;=\;0.69$)이었고, 시업구에서 총수관통과우의 전기전도도=0.6002${\times}$초기수관통과우의 전기전도도+8.0184 ($R^2\;=\;0.54$)이었다. 또한, 비시업구에서 총수간유하수의 전기전도도=0.6298${\times}$초기수간유하수의 전기전도도+11.582 ($R^2\;=\;0.72$)이었고, 시업구에서 총수간유하수의 전기전도도=0.602${\times}$초기수간유하수의 전기전도도+20.783 ($R^2\;=\;0.49$)이었다.

• 한국산림과학회지
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• 제88권4호
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• pp.510-522
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• 1999

대기 오염물질인 $SO_2$, $SO{_4}^{-2}$, $NO{_3}^-$, $Cl^-$가 분진(粉塵)이나 강우와 함께 지표에 이르러 토양에 흡수 축적되고 중금속은 생활하수 및 음식 쓰레기, 공장 폐기물, 비료, 살충제 및 살균제, 채광활동 등에서 여러 가지 경로인 물질의 순환과정을 통해서 수권(水圈)이나 토양에 축적된다. 대기오염물질인 $SO{_4}^{-2}$, $NO{_3}^-$, $Cl^-$와 중금속은 식물 필수영양소(Co, Cu, Mo, Mn, Ni, V, Zn)와 인체나 동물에 유독성을 갖는 중금속(Cd, As, Pb, Hg, Cr, Se, Mo, Co) 중에서 Se, Mo, Zn, Cd, Pb, Mn, Cr, Co, V, As, Cu, Ni을 분석대상으로 하였고 이들의 도시에서 오염상태를 알기 위하여 도시지역인 광주 시내에 식재되어 있는 가로수 및 녹지대조성 수종과 대조구로서 광주에서 23km 떨어져 있는 나주시 산포면 산제리 소재 전라남도 산림환경연구소 구내에 생육하고 있는 수종을 대상으로 분석하였다. 분석대상 수종은 은행나무, 상수리나무, 개잎갈나무, 양버즘나무, 아까시나무, 오리나무, 메타세쿼이아, 느티나무, 벗나무, 소나무를 대상으로 하여 뿌리 및 잎 그리고 이들이 생육하고 있는 토양에 함유되어 있는 대기오염물질과 중금속의 함량을 분석 측정한 결과 다음과 같았다. 1. $SO{_4}^{-2}$, $NO{_3}^-$, $Cl^-$가 도시지역의 토양이 시외지역 토양보다 높은 함량을 보이고 있으며 $SO{_4}^{-2}$, $NO{_3}^-$이온은 뿌리보다 잎의 함량이 더 높았다. 2. $SO{_4}^{-2}$, $NO{_3}^-$이온의 흡수량이 은행나무, 아까시나무, 느티나무, 상수리나무, 양버즘나무가 많아 도시 가로수나 녹지대 조성수종으로 적합하다고 생각된다. 3. 토양에 중금속의 함유량은 도시지역이나 시외지역에서 Mn > Zn > V > Cr > Pb > Ni > Cu > Mo> Cd 순이고, Mn, Zn, Pb, V, Cu는 도시토양이 시외지역 토양보다 많은 양이 검출되었는데 이는 각종 오염원으로부터 오염된 결과로 생각된다. 뿌리와 잎에 함유된 중금속의 함유량도 Mn>Zn>Cr>Cu>V>Ni 순으로서 V의 순위가 다를 뿐 토양의 함유량의 크기순서와 같았다. 4. Mn과 Zn은 식물체에 흡수를 서로 방해하는 Antagonism 관계에 있는 것으로 알려져 있으나 본 연구에서는 Antagonism을 인정 할 수 없었다. 5. Sn, Mo, Cd, Pb는 도시지역이나 시외지역 토양에 축적되어 있으나 수목에 흡수되지 않아 뿌리나 잎에서 검출되지 않았다. 또 Se, Co와 As는 토양, 잎, 뿌리에서 검출되지 않았다. 6. 도시지역이나 시외지역에서 조사된 10개 수종 중 중금속의 흡수력이 특별히 월등하다고 인정할만한 수종이 없었다.

• 대한지리학회지
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• 제31권3호
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• pp.447-468
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• 1996

영양부근 반변천이 절단감입곡류를 하여 생신 구유로상에 약 7m 두께의 토탄지가 형성되어 있다. 이 토탄지를 대상으로 boring 자료분석과 화분분석을 실시하여 토탄지의 지형발달과 제4기 식생 및 기후환경변화를 검토하였다. 구유로상(연지와 원당지 일대)에 토탄지가 형성된 것은 주위산지에서 공급된 선상지성 퇴적물에 의해 구유로가 막혀 습지가 형성되었기 때문에 가능했던 것으로 볼 수 있다. 토탄층은 그 특징에 따라 하부층과 상부층으로 구분되며, 이들 사이에는 부정합관계가 있다. 탄소 연대측정자료, 각 화분분대 화분조성상의 특징, 토탄퇴적속도 등으로 볼 때, 하부토탄층은 대략 60,000년 BP경부터 퇴적되기 시작하여 만빙기까지, 상부토탄층은 완신세 중기경부터 거의 현재까지 형성된 것으로 추정된다. boring지점 1(YY1)과 지점 2(YY2)의 토탄층 화분분석결과는 수목류의 우점시기로 대비할 때, 총 다섯개의 화분대(화분대 YYI, YYII, YYIII, YYIV와 YYV)와 12개의 아분대로 구분되었다. 두지점 간에는 퇴적상 뿐 아니라 화분조성에서도 일견 차이가 있다. 즉, 공통적으로 화분대 III이 존재했으나 화분대 I, II는 주상도 YY1에서만, 화분대 IV와 V는 주상도 YY2에서만 나타났다. 하부토탄층은 화분대 I, II, III시기를 포함하며, NAP시기로서 쑥(Artemisia)속, 오이풀(Sanguisorba)속, 미니라과(Umbelliferae), 벼과(Gramineae)와 사초과(Cyperaceae)등 초본류의 비율이 월등히 높고, 한냉기 수목으로 출현하는 가문비나무(Picea)속, 소나무(Pinus)속, 자작나무(Betula)속 등의 목본류를 포함하며, 이들 목본류의 절대화분량은 상부토탄층에 비해 극히 적어 산림밀도가 낮은 Wurm빙기의 식생경관을 나타내었다. 상부토탄층은 화분대 IVb, V시기를 포함하며, AP시기로서 Pinus와 Quercus 등이 높은 비율로 나타내고 절대 화분량도 많아, 홀로세 온난기의 삼림경관를 나타내었다. 각 화분대 및 아분대 우점수목의 기후환경에 대응하는 생태적 특징으로 작성한 가상 기온변화곡선의 내용은 다음과 같다: 화분대 I은 Butula우점기로서 약 57,000년 BP까지 형성되었으며, 상대적 한냉기로 간주된다. 화분대 II는 EMW우점시기로서 $57,000{\sim}43$,000년 BP에 형성되었으며, Alt Wurm에서 mittel W${\"{u}}$rm으로 전환되는 Interstadial로 간주된다. 화분대 III은 43,000~15,000년 BP간의 가장 오랜 시기를 포함하며, mittel Wurm${\sim}$Jung Wurm기에 해당한다. 한냉기인 화분대 III시기 중에는 Betula, Pinus, Picea 등의 목본류가 교대로 우점하는데, YY1에서 Quercus 와 Picea의 화분조성 변화로 볼 때 아분대 IIId시기가 가장 한냉하였을 것으로 추정된다. 화분아분대 IVa는 하부 화분대와 상부 화분대간의 전환기층으로서 피나무(Tilia)속 우점기로 나타나며, Holocene에 해당하는 화분대 IVb와 V는 약 7,000년 BP부터 현재까지 식생변화로 각각 Quercus와 Pinus가 우점하는 시기로 한국 동해안의 曺(1979)의 화분대 I과 II에 각각 대비된다. Bartlein et al.(1986)의 diagram을 통해 볼 때, 영양지역의 Wurm빙기 최성기의 7월 평균기온은 현재보다 약 10${^\circ}$C 더 낮았을 것으로 추측된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제43권5호
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• pp.671-682
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• 1996

연구배경: 결핵은 아직 우리나라에서 중요한 질병중 하나이고, 기관지결핵은 진단이 용이하지 않고, 기도협착등 합병증을 초래하여 임상적으로 중요성이 인식되어 왔으나 적절한 치료법이 확립되어 있지 않고, 각 보고자마다 내시경적 분류를 다르게 하고 있다. 이에 저자들은 1991년1월 부터 1996년 4월간 한양대학교 부속병원에서 기관지결핵으로 진단된 201예를 대상으로 기관지결핵의 임상상을 알아보고자 하였다. 방법: 1991년 1월 부터 1996년 4월 까지 한양대학교 부속병원에서 기관지내시경으로 기관지결핵으로 진단된 201예를 대상으로 임상상에 대한 후향적 분석을 하여 다음의 결과를 얻었다. 결과: 1) 총 기관지내시경을 실시한 1031예 중 기관지결핵으로 진단된 환자는 201예 (19.5%)였고, 이중 남자 55예, 여자 146예로 여자가 남자에 비해 2.7배 많았다. 연령분포는 20-29세가 61예(30.3%)로 가장 많았으며, 30-39세가 40예(19.9%), 50-59세가 27예(13.4%), 40-49세가 21예(10.4%), 15-19세가 19예(9.5%), 60-69세가 19예(9.5%), 70세 이상이 14예(7.0 %) 순이었다. 2) 증상 및 증후로는 기침 74.5%과 객담 55.2%이 가장 많았으며, 호흡곤란 28.6%, 흉통 19.8%, 발열감 17.2%, 천명음 15.6% 객혈 11.5%순이었다. 3) 방사선 소견으로는 침윤 67.7%, 허탈 43.9%, 동공형성 11.6%, 흉막삼출 7.4% 순이었고, 정상인 예도 6예(3.2%)이었다. 침범부위는 좌상폐야 39.7%, 우상폐야 36.0%, 우중폐야 24.3%, 좌하폐야 21.2%, 좌중폐야 18.5%, 우하폐야 14.8% 순이었다. 4) 폐기능 검사를 실시한 76예의 결과는 정상소견이 44.7%, 제한성 양상이 39.5%, 폐쇄성 양상이 11.8%, 혼합형 양상이 3.9% 순이었다. 5) 기관지내시경 소견으로는 건락성 물질인 백색의 가막형성의 건락성 가막형이 70예 (34.8%)로 가장 많았으며, 점막의 발적 및 부종의 점막형이 54예(26.9%), 과형성성 소견의 파형성형이 52예(25.9%), 섬유화에 의한 협착소견의 섭유화 협착형이 22예(10.9%), 그리고 미란이나 궤양의 궤양형이 3예(1.5%) 순이었다. 6) 각 검사별 양성률은 기관지세척액에서 도말항산균 양성률이 51.2%, 배양양성이 27.4%, 기관지정 조직검사에서 항산균 양성률이 36.4% 항산균이 없는 육아종소견이 13.1%, 만성 염증소견이 36.4%, 확진을 못한 경우가 14.1%였다. 건락성 가막형의 조직검사 검체에서 항산균의 발현과 기관지 세척액에서 결핵군 배양양성률이 각각 44예 중 24예(54.5%; P=0.013), 70예 중 29예(41.4 %; P=0.009)로 높게 나타났다. 결론: 젊은 여성에 있어서 일반 진해제에 잘 반응하지 않는 기침이 오랫동안 지속될시 흉부 액스선 검사가 정상이고, 객담 도말항산균 검사가 음성이더라도 기관지결핵을 의심해야 하고, 확진을 위한 기관지내시경을 실시하여야 한다. 그리고 치료에 반응이 좋지 않은 천식이나, 폐암의 발생이 높은 노년층에 있어서도 감별진단을 위하여 또한 기관지내시경을 실시하여야 한다. 향후 기관지내시경에 의한 기관지결핵의 통일된 분류 및 스테로이드의 항결핵제와의 병용이 기도협착에 미치는 효과에 대한 잘 설계된 대조군 설정의 전향적 연구가 필요하리라 생각된다.

• 한국시조학회지:시조학논총
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• 제30집
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• pp.263-300
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• 2009

이 글은 초정(艸丁)의 초기 시조집(時調集)인 "초적(草笛)"에서 마지막 시조집인 "느티나무의 말"에 이르기까지 일관되게 발견(發現)되는 자연관(自然觀)을 형식주의적(形式主義的) 방법(方法)과 구조주의적(構造主義的) 방법(方法)을 참고로 하여 자연관(自然觀)을 탐색(探索)하는데 목적(目的)을 두고자 한다. 이 연구의 대상은 시조시인(時調詩人)의 자연(自然)을 인식(認識)하는 사유체계(思惟體系)로서 기존(旣存)의 성과(成果)들을 수용하면서 사상적(思想的) 배경(背景)으로 고시조(古時調)에 나타나는 전통적(傳統的) 자연관(自然觀)의 동질성(同質性)이나 유이성(類似性)을 염두에 두면서 이질성(異質性)도 살피려 한다. 이러한 일련의 작업 수행은 초정(艸丁)시조의 내적(內的) 감정의 지향성(指向性)을 자연(自然)의 형태를 빌어서 살펴봄으로서 전통(傳統)의 계승과 발전적(發展的) 측면을 확인하는 것이 될 것이다. 따라서 초정(艸丁) 시조(時調)에 나타나는 자연관(自然觀)의 고찰(考索)은 나름의 의의를 지닌다 할 것이다. 전통적(傳統的)인 동양(東洋)의 자연관(自然觀)과 맥을 같이하는 고시조(古時調)에 나타나는 자연관(自然觀)의 흐름과 그 전통에 주목하면서 고시조(古時調)와 초정(艸丁) 시조에 나타나는 자연관(自然觀)을 천착(穿鑿)한 결과 고시조(古時調)에서 추출(抽出)되는 자연관(自然觀)은 첫째, 심성수양(心性修養)의 자연관(自然觀)으로 16세기의 자연관은 혼탁(混濁)한 정치현실과 대립되는 심성수양(心性修養)의 자연관, 둘째, 한거(閑居) 노동(勞動)의 자연관으로 17세기에 이르면 도학적(道學的) 우주론적(宇宙論的)인 전범성(典範性)이 쇠퇴(衰退)하고 천인합일(天人合一)의 자연관(自然觀)에서 약화되고 강호(江湖) 한거(閑居)의 감흥이나 전원생활(田園生活)의 구체적(具體的) 노동 공간으로 시적 관심사(關心事)가 나타난다. 셋째, 은일적(隱逸的) 격리(隔離) 공간의 자연관(自然觀)으로 19세기에 오면 중앙정치에서 소외된 사족(士族)들은 정권에 참여하려는 꿈을 접고 향촌(鄕村)에서 기득권(旣得權) 보전에나 힘쓰면서 세도가문(勢道家門)의 정국주도권(政局主導權)을 현실로 받아들이게 된다. 넷째, 자유분방(自由奔放)의 자연관(自然觀)으로 조선 후기로 넘어 오면서 도시(都市) 상업문명(商業文明)의 발달과 중간층(中間層)의 사회적(社會的) 부상(浮上)으로 시조의 형유층(享有層)이 사대부(士大夫)의 독무대에서 중간층(中間層)이 새로운 시조의 형유층(享有層)으로 부상하는데 가객(歌客)의 등장이다. 문화적(文化的)으로 성장한 중간층(中間層) 지식인들은 시조를 자신의 예술적(藝術的) 교양물(敎養物)로서 애호(愛好)하며 창작(創作)한 그룹이다. 20세기에 이르러 초정의 시조에서 발견(發現)되는 자연관은 첫째, 전통적(傳統的)인 관념논적(觀念論的) 자연(自然)인식으로 꽃을 빌어 사친(思親)을 연역하여 내는 데 있어 인생논적(人生論的) 의미는 배제되고 그 대신 객관적(客觀的) 사물성(事物性)으로 치환(置換)하여 간접적(間接的)으로 표현(表現)하고 있다. 둘째, 서정적(抒情的) 사향(思鄕)과 동경(憧憬)의 대상이다. 초정의 서정(抒情)의 지향성(指向性)과 모더니즘적 기교(技巧)가 보여 시각적(視覺的) 이미지로 고향의 그림이 보이고 있다. 셋째, 근원적(根源的) 사친(思親)의 인식(認識)을 보인다. 넷째, 유기체적(有機體的) 생명성(生命性)을 보인다. 다섯째, 노장적(老莊的) 정적미(靜寂美)를 표출(表出)하고 있다. 정적미(靜寂美)의 인식 대상은 구름 달 눈 낙수 산 낙엽 숲 하늘 봄 됫뫼 꽃 강남 강 바다 바람과 같은 원초적(原初的) 자연(自然)으로서 사물화(事物化)하고 이것을 다시 계절 감각으로 포착(補捉)하는 이원적(二元的) 표현(表現) 구조(構造)를 보인다. 마지막으로 자각(自覺)과 관조(觀照)의 인식이 발현되는 "초적(草笛)" 제3부 "노을빛 구름"에는 문화적(文化的) 유물(遣物) 혹은 역사적(歷史的) 유물(遺跡)을 소재로 한 시조가 집중적으로 수록되어 있다. <청자부(靑磁賦)>, <백자부(白濾賦)>, <옥적(玉笛)>, <십일면 관음(十日面 觀音)>, <다보탑(多寶塔)>, <촉석루(矗石樓)>, <무열왕릉(武烈王陵)>, <포석정(鮑石亭)>, <재매(財買)>, <여황산성>등의 작품이 실려 있다. "초적(草笛)"에서 보여준 고전적(古典的) 문화유산(文化遺産)에 대한 깊은 자각(自覺)과 관조(觀照)는 그 이후의 시조집인 "삼행시육십오편(三行詩六十五篇"에 이르기까지 변함없이 이어져 "항아리", "이조(李朝)의 흙", "내가 네 방(房)에 있는가", "관계(關係)", "포도인영가(蘭菊印影歌)", "착한 마법(魔法)", "금(金)을 넝마로 하는 술사(術士)" 등의 작품이 도자(陶磁)를 시적(詩的) 대상으로 하고 있다. 초정(艸丁) 김상옥의 시조에서 나타나는 자연관(自然觀)은 자연(自然)과 순응(順應)하는 고시조(古時調)의 전통(傳統)을 계승(繼承)하고 나아가 관념논적(觀念論的) 자연(自然) 인식(認識)이 자연(自然) 상관물(相關物)을 통하여 구체화된 사물화(事物化)로 나타나 표현(表現)의 간접성(間接性)을 드러낸다. 이러한 표현의 복합적(複合的) 중층구조(中層構造)는 고시조(古時調)에서는 찾아보기 힘든 실용논적(實用論的) 자연관(自然觀)을 보인다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제21권1호
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• pp.34-58
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• 2005

본 연구에서는 강원도 원주시와 횡성군내에 식재 활용 되고 있는 조경 식물의 이용 상황을 조사 분석하여 현재 어떠한 식물이 어떻게 이용되고 있는가를 파악함으로서 그 이용방법에 대한 개선 방안을 모색하고 아울러 원주시와 횡성군의 아름다운 경관 형성을 위한 관리 방법 등을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.