본 연구의 목적은 간단한 입력자료로 정확한 홍수해석을 수행할 수 있는 2차원 침수모형을 개발하는데 있다. 현재 침수예상도 작성을 위해 사용되는 2차원 침수해석 모형들은 복잡한 입력자료 및 격자 생성 도구를 필요로 한다. 이는 때때로 침수 모델링을 위해 많은 시간과 노력이 요구되며, 상황에 따라서는 입력자료의 구축에 어려움이 있을 수도 있다. 이러한 단점들을 보완하기 위해, 본 연구에서는 정확한 지형자료를 간단한 입력자료로 반영하여, 정확하고 신속한 침수해석을 도출할 수 있는 그리드 기반 모형을 개발하였다. 기존의 2×2 Sub-grid 모형을 5×5 Sub-grid까지 확장하여 계산의 효율성을 개선하였다. 모형의 정확성 및 적용성을 검토하기 위해, 태풍 루사로 인해 내수침수와 외수범람이 동시에 발생한 감천유역에 적용하였다. 사용자의 선택에 따른 효율적인 홍수분석을 위해, 격자 크기와 Sub-grid 개수에 따른 홍수파 전파양상, 침수해석의 정확성, 모형의 수행시간을 조사하였다. 개발된 모형은 정확한 침수해석 결과를 보여주는 침수예상도에서부터 대략적인 침수여부만을 보여주는 홍수위험도까지 다양한 상황에 맞는 침수해석 결과를 제시할 수 있으며, 재해지도 작성에도 활용성이 높을 것으로 기대된다.
우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.
COVID-19와 같은 전염병의 확산 방지로 인해 접촉에 대한 두려움이 존재한다. 아파트의 공동주택현관문은 거주민이 현관문에 부착된 도어락의 비밀번호를 입력하거나 거주민의 허락을 득한 경우에 출입이 가능하다. 출입을 위해서는 공동현관문의 도어락에 동호수와 비밀번호를 직접 입력해야 하는 불편함이 존재한다. 또한, COVID-19로 인해 비접촉 출입 요구가 있다. 최근에는 정보통신기술 및 인공지능의 발달함에 따라 안면인식 및 음성인식 기술을 이용하여 쉽게 사용자를 식별할 수 있다. 제안 기법은 공동현관문에 부착된 CCTV 나 카메라를 통해 방문자의 얼굴을 감지하고, 안면을 인식하여 등록된 거주민으로 식별한 후, 거주자의 등록된 정보를 기반으로 서버에서 엘리베이터와 연동하여 비접촉으로도 운행이 가능하다. 특히, 모자나 마스크 등으로 안면인식에 실패할 경우 음성으로 화자 식별하거나 음성 메시지를 기반으로 방문자의 추가적인 인증을 수행하여 공동주택현관문 출입 시 비접촉 기능 및 지문정보를 남기지 않고 출입의 불편함이 없이 전염성 확산을 차단할 수 있다.
최근 전 세계적으로 COVID-19이 유행하는 상황 속에서 이와 관련된 가짜뉴스가 심각한 사회적 혼란을 야기하고 있다. 이러한 배경에서 가짜뉴스를 정확하게 탐지하기 위해, 뉴스가 소셜 미디어를 통해 파급되는 과정과 같은 소셜 컨텍스트 정보를 활용하는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 기 구축된 가짜뉴스 탐지를 위한 데이터들은 뉴스 자체의 내용 정보 위주로 구성되어, 소셜 컨텍스트 정보를 거의 포함하지 않는다. 즉, 이 데이터들에는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법을 적용할 수 없으며, 이러한 데이터의 한계는 가짜뉴스 탐지 연구 분야의 발전을 저해하는 방해 요소이다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해, 기존의 저명한 가짜뉴스 데이터인 CoAID 데이터를 기반으로, 소셜 컨텍스트 정보를 추가적으로 수집하여, CoAID 데이터의 뉴스 내용 정보와 해당 뉴스들의 소셜 컨텍스트 정보를 모두 포함하는 CoAID+ 데이터를 구축한다. 본 논문에서 구축한 CoAID+ 데이터는 기존의 대부분의 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 적용될 수 있으며, 향후 새로운 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 대한 연구도 더욱 활성화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 본 논문은 다양한 관점에서 CoAID+ 데이터를 분석하여 진짜뉴스와 가짜뉴스의 파급 패턴 및 키워드에 따른 파급 패턴도 파악하여 소개한다.
고 문헌에 기록된 부자의 가공수치 포제법으로 숙부자로 가공하고 인삼, 생강, 감초의 배합으로 폐암세포와 대식세포 독성에 관하여 실험한 결과 1번째 실험군 인삼과 숙부자 처리군에서 100 ㎍/ml 농도에서 독성에 영향을 주기 시작하여 1000 ㎍/ml 농도에서 더 많은 영향을 주었다. 그 중 대식세포 보다는 A549 폐암세포에서 더 많은 세포독성에 영향을 주었다. 그리고 2번째 실험군에 추가로 생강이 배합된 처리군에서는 1000 ㎍/ml 농도부터 세포독성이 시작 되었으며 대식세포 보다는 A549 폐암세포에 세포독성에 더 많은 영향을 주었으며 마지막 3번째 실험군 생강과 감초가 추가된 실험군에서는 100 ㎍/ml 농도에서 A549 폐암세포에 독성이 시작 되었지만 대식세포에는 영향이 없었으며, 1000 ㎍/ml 농도부터 대식세포와 A549 폐암세포에 영향을 주었다. 결론적으로 독성이 강한 부자를 사용함에 있어서는 반드시 숙부자로 가공하여 활용 하여야 하며 인삼, 생강, 감초의 배합으로 정상세포인 대식세포 독성에는 적은 영향과 특정 폐암세포가 더 많은 세포독성이 있음을 확인할 수 있었다. 앞으로도 인삼, 생강, 감초의 복합추출물이 지속적인 연구를 통해 항암활성의 효능을 검증하고 추가적인 연구가 필요할 것이라 사료된다.
전 세계적으로 국화에 큰 피해를 야기하는 국화왜화바이로이는 단일나선형의 감염성 RNA 병원체로, 1997년 국내에서 처음 발견된 이후 전국적으로 빠르게 전파되고 있다. 그러나 이러한 심각성 에도 불구하고, 국화왜화바이로이드는 재배적, 화학적 방제가 불가능하기 때문에 예방 이외에는 방제할 수 있는 방법이 거의 없는 실정이다. 따라서 국화 재배에 있어 국화왜화바이로이드병을 방제하기 위해서는 저항성 품종의 육성이 절실하다. 이에 본 연구에서는 국화왜화바이로이드 저항성 품종 육성을 위한 기반 구축을 위해 유전자원을 선발하고자 하였다. 스프레이 167 품종과 스탠다드 25품종 등 총 192 품종을 공시하여 접목즙액접종법을 통해 병 저항성 검정을 실시한 결과, 대부분의 품종에서 초장이 감소하는 전형적인 왜화 증상을 나타냈으며, 화경이 감소하고 화색이 퇴화되는 증상을 보였다. 그러나 일부 품종에서는 이와 같은 병징이 나타나지 않거나 지연되는 경향을 보였다. 192 품종 가운데 5% 이하의 초장 감소율을 보인 'Chiwerel'과 'Jeongheungdaesin'은 저항성, 20% 미만의 초장감소율을 보인 'Inga' 등 6 품종은 중도저항성, 그리고 그 외 184품종은 감수성으로 평가되었다. 저항성 발현이 안정적으로 나타나는 'Chiwerel' 등의 품종들은 국화왜화바이로이드병 저항성 품종을 육종하는 교배모본으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
인삼 품종별로 조사한 발아율은 자경종이 97.7%로 가장 높았고, 연풍의 발아율이 60.7%로 가장 낮았다. 품종에서는 자경종, 금풍, 천풍, 연풍 순으로 발아율이 우수하였다. 인삼의 최적 pH는 5.0~5.5로 시험구의 상토는 30일 후에는 적정 범위를 유지하였다. 그러나 피트모스 단독 상토구에서는 pH 변화가 거의 없어 강산성으로 측정되었다. 일반적으로 EC의 값은 mS/cm로 현재 토양의 질산태질소와 대부분 비례 관계에 있다. 인삼은 EC가 0.2 mS/cm 이상이 되면 생육이 나빠지고 또한 0.5 mS/cm 이상이 되면 뿌리가 부패하는 등의 농도장해가 일어난다. 분석 결과, EC는 농도 장해가 발생할 가능성이 있다. 펄라이트:피트모스:마사토 0.420 mS/cm, 펄라이트:피트모스 0.280 mS/cm로 낮은 선을 유지하였으나 일반상토가 첨가된 시험구는 1.0 mS/cm 전후로 EC 농도 장애가 발생할 가능성이 있다. 상토의 종류와 발아율 실험에는 피트머스6.5:펄라이트2:마사토1.5 비율 인공상토 조건에서 가장 높은 출아율과 생육상태를 보였다. 실험구 2~7번의 발아율도 비교적 양호하였으나 생존수는 떨어졌다. 좋은 상토가 갖춰야 할 조건으로 적당한 보수력 및 보비력이 필요하고, 뿌리호흡에 최적의 통기성, 토양산도, 육묘기간 중에 성질(물리성과 화학성) 안정이 필요하다.
본 연구는 디지털 전환기를 맞이하여 지방정부의 공간정보 정책의 성숙도를 진단하였다. 이를 위하여 계층화(AHP) 분석 기법을 이용하여 공간정보 전문가 집단을 대상으로 공간정보화 수준 측정 지표들의 선정과 함께 중요도 평가를 수행하였다. 먼저, 이론적 고찰을 통해 지방정부 공간정보 정책 측면에서의 현황 및 지표들을 연구하였다. 또한 선행 연구를 검토함으로써 본 연구와의 차별성을 제시하였다. 본 연구에서는 3개 지표와 18개의 세부항목의 공간정보화 수준 평가 지표들을 선정할 수 있었다. 평가 결과, 측정 지표에 대한 종합 중요도 순위는 자체 공간정보시스템 구축·활용 0.125(12.5%), 기본공간정보 품질 관리 0.109(10.9%), 자체 공간정보 구축·활용 0.107(10.7%), 기관 내부의 협업과 공유 0.073(7.3%), 공간정보 교육지원체계 운영 0.071(7.1%), 전담조직 및 전문 인력 0.065(6.5%), 기관 차원의 관심도 0.053(5.3%) 순으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 지방정부에서 추진하고 있는 공간정보 정책의 수준을 평가할 수 있는 기초자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 전망된다. 또한 연구에서 도출된 주요 지표를 중심으로 지방정부의 공간정보 정책을 추진한다면, 효율적인 정책 운영이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 한국콘텐츠학회 논문지에 게재된 9,858건의 논문을 대상으로 토픽 모델링을 활용하여 지난 20년간 연구동향을 탐색함으로써 콘텐츠 연구개발에서의 주요 토픽을 도출하고 학술적 발전방향을 제공하는데 있다. 추출된 토픽의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 양적 평가기법 뿐만 아니라 정성적 기법을 단계적으로 적용하여 연구자들이 합의한 수준의 말뭉치가 생성될 때까지 이를 반복적으로 수행하였으며 이에 따른 구체적인 분석 절차를 제시하였다. 분석 결과 8개의 핵심 토픽이 추출되었다. 이는 한국콘텐츠학회가 특정 학문 분야를 한정하지 않고 다양한 분야의 융·복합 연구 논문을 발간하고 있음을 보여준다. 또한 2012년 이전 상반기에는 공학기술 분야 토픽 비중이 상대적으로 높게 나타난 반면, 2012년 이후 하반기에는 사회과학 분야 토픽 출현 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 구체적으로 '사회복지' 토픽은 상반기 대비 하반기에 약 4배수 증가세가 나타났다. 토픽별 추세분석을 통해 추세선의 변곡점이 나타난 특정 시점에 주목하여 해당 토픽의 연구동향에 영향을 미친 외적 변인을 탐색하였고 토픽과 외적 변인 간 관련성을 파악하였다. 본 연구결과가 국내 콘텐츠 관련 연구 개발 및 산업 분야에서 진행되고 있는 활발한 논의를 진행하는데 시사점을 제공할 수 있기를 기대한다.
부추는 아시아를 포함한 전세계적으로 분포하는 초본이다. 한국에서 부추는 양념용 채소와 국수용 고명에 사용된다. 질소비료, 인산비료, 칼리비료와 수분 스트레스가 부추(Allium tuberosum Rotter) 잎에 미치는 영향에 대해 조사하였다. 엽록소 a 함량은 10 mg/l 질소 비료에서 0.386였고, 50 mg/l에서는 0.584였다. 엽록소 a, b, 전체 엽록소량은 대조군에 비해 유의한 차이를 나타내었다(p<0.05). 엽록소 a, b, 전체 엽록소에 대한 피어슨 상관계수(Pearson's r)는 각각 0.940, 0.966, 0.971였다. 잎의 엽록소 a, b, 전체 엽록소는 인산비료인 경우 40 mg/l가 50 mg/l 시비보다 높았다. 인산 비료인 경우 10 mg/l에서 전체 엽록소량은 0.312였고 50 mg/l 일 때 0.589였다. 엽록소 효율과 습도와의 관계를 산출하였다. 광합성 효율의 척도로 기저 수준의 형광산율(Fo), 최대 형광산율(Fm), 전자소멸 상태(Fv), 최대 PSII 광계비율(Fv/Fm)의 기울기는 각각 -0.931, 0.972, 972, 0.950였다. 질소, 인산, 칼륨 비료와 가뭄스트레스는 부추의 엽록소함량과 효율성에 영향을 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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