이중언어 사전 구축 방법을 평가하는 방법에는 정확률, 재현율, MRR(Mean Reciprocal Rank) 등이 있다. 이들 방법들은 평가 집합에 있는 대역어를 정확하게 찾는 것에 초점을 맞추고 있다. 그러나 어떤 대역어가 얼마나 많이 사용되는지는 전혀 고려하지 않는다. 즉 자주 사용되는 대역어를 빨리 찾을 수 있는 방법이 좋은 방법이라고 말할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 이중언어 사전 구축의 새로운 평가 방법인 등급 재현율을 제안한다. 등급 재현율(rated recall)은 대역어가 학습 말뭉치에 나타난 정도를 반영하는 재현율이며, 자주 사용되는 대역어를 얼마나 정확하게 찾는지를 파악할 수 있는 좋은 측도이다. 본 논문에서는 문맥벡터와 중간언어를 이용한 이중언어 사전 구축 시스템의 성능을 평가하고 기존의 방법과 비교 분석하였다.
국내에서 공용연수 30년 이상인 노후 교량의 수가 급증하고 있다. 이에 따라 교량 노후도, 상태 및 성능 예측을 바탕으로 한 첨단 유지관리 기술의 중요성이 점차 주목받고 있다. 이 연구에서는 머신러닝 기반의 의사결정나무 및 랜덤포레스트 분류 모델을 사용하여 교량의 안전등급을 예측하는 방법을 제안하였다. 일반국도상 교량 8,850개를 대상으로 해당 모델들을 혼동행렬, 균형 정확도, 재현율, ROC 곡선 및 AUC와 같이 여러가지 평가 지표를 통해 분석한 결과 전반적으로 랜덤포레스트가 의사결정나무보다 더 나은 예측 성능을 보유하였다. 특히 랜덤포레스트 중 랜덤 언더 샘플링 기법은 노후도가 비교적 커서 유지관리에 주의를 기울여야 하는 C, D등급 교량에 대해 재현율 83.4%로 다른 샘플링 기법들보다 예측 성능이 더 뛰어난 것으로 나타났다. 제안된 모델은 최근 점검이 실시되지 않은 교량들의 신속한 안전등급 파악 및 효율적이고 경제적인 유지관리 계획 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
고품질 쌀 생산을 위하여 우리나라의 농가 및 미곡종합처리장의 벼 수확후 품질관리 현황 실태를 조사하여 일본, 미국, 중국 둥의 현황과 비교하였다. 중국의 경우 벼 수확은 대부분 인력에 의존하고 있으며, 일본은 산물형 콤바인 그리고 미국은 대형산물 콤바인에 의한 적기수확을 하고 있다. 우리나라의 경우에는 콤바인이 부족하고 벼 수확시기는 콤바인 운영자의 일정에 따라 결정되고 있으며 습논, 소면적 재배 논은 수확이 늦어져 적기 수확이 못되고 있는 실정이다. 한편 일본은 라이스센터, 컨트리엘레베타, 드라이스토아 등의 지원으로 적기 수확이 가능하고 건조기 건조율도 90%이상 2단계 상온 통풍체계로 수분함량 14.5~15.5%를 유지하고 있다. 우리나라를 제외한 일본, 중국, 미국의 저장시설은 대부분 대형저장 사이로에서 품종별, 산지별, 등급별로 구분한 저온저장 시스템을 갖추어 품질을 유지하고 있었다. 또한 도정시설도 고품질 도정시설을 완비하고 있으며 제현이나 정미과정에 색채선별기, 금속검출기, 활성화 장치 및 입형분리기 등을 통하여 불완전미가 제거하는 등 수확후 관리에 철저를 기하고 있다. 쌀의 등급화 및 유통과정를 보면 일본, 중국, 미국 등은 대부분이 품종, 산지 및 등급별로 브랜드화 하여 차별화 된 가격으로 판매되고 있으며 포장지에 쌀에 대한 정보를 최대한 표시하여 소비자가 선택하는데 도움이 되게 하여 유통되고 있다.
하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.
최근 우리나라의 대부분을 차지하는 중소규모 하천 또는 도시하천은 하천수 및 하천변 지하수 이용의 증가와 토지이용변화 등으로 인해 하천의 건천화가 점증하고 있어 하천의 생태와 건전한 환경이 악화되고 있는 실정이다. 본 연구는 이러한 중소규모 하천 또는 도시하천의 도시화율에 따른 정량화된 건천화의 평가지표를 제시하고 하천 관리지표로 활용하며, 건천화 원인을 분석하여 실용적인 건천화 해소대책을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 건천화 원인조사 및 원인별 영향 평가에 대하여 국내외 연구사례를 조사, 분석하여 도시화율에 따른 건천화 평가 기준을 개발하고, 연구지역에 적용하여 도시화율에 따른 정량적인 건천화 평가를 수행하였다. 본 연구의 대상유역은 남천, 갑천, 경안천, 왕숙천으로 총 4개 유역으로 최근 도시화에 따라 불투수율 증가, 지하수 사용량 증가 등으로 건천화가 진행중인 하천이다. 각 유역은 본 연구에서 제안하는 건천화 평가기법에 따라 본 연구에서 제안하는 건천화 등급 1~5심도로 평가되었으며, SWMM_GE 프로그램으로 분석된 유출량과 다변량 분석 방법을 이용하여 불투수율과 지하수사용량에 따른 기저유출 관계식을 산출하였다. 연구 결과는 향후 대상유역의 하천유지유량 확보 등 유역의 물건전화 정책에 도움이 될 것으로 판단된다.
국내외적으로 다양한 산사태 발생원인 분석과 취약지역의 예측이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 산사태에서 발생하는 재해의 분석 및 예측에 사용되는 많은 특성 중 필수적인 요소인 유효토심을 지형정보를 이용해 예측했다. 지형정보 데이터를 각 기관별로 획득한 후 100m × 100m의 격자에 속성정보로 할당하고 데이터 등급화를 통해 차원을 축소 시켜주었다. 분류기준으로 3개 깊이(얕음, 보통, 깊음)와 5개 깊이(매우 얕음, 얕음, 보통, 깊음, 아주 깊음)의 두 가지 경우에 대해 유효토심을 예측했다. K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 모델을 통해 예측하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수를 계산해 그 성능을 비교했다. 예측결과 모델에 따라 50% 후반에서 70% 초반의 성능을 보였다. 3개 분류기준의 정확도가 5개 분류기준의 정확도보다 5% 정도 높았다. 본 연구에서 제시한 등급화 기준과 분류모델의 성능은 아직 미흡하지만 유효토심의 예측에 있어서 분류모델의 적용이 가능하다고 판단된다. 큰 지역을 획일적으로 가정하여 사용하는 현재의 유효토심보다 신뢰성 있는 값의 예측이 가능하다고 사료된다.
본 연구에서는 SWAT 모형과 random forest를 이용하여 미래 기후변화에 따른 한강유역($34,148km^2$)의 수생태계 건강성을 평가하였다. 국립환경과학원에서 8년간(2008~2015년) 봄철(4~6월)에 모니터링한 부착돌말류 지수(TDI), 저서형 대형무척추동물지수(BMI), 어류평가지수(FAI)는 0~100점, A~E등급으로 평가되며, 이를 본 연구에서 사용하였다. 수생태 건강성에 영향을 미치는 변수로는 수질(T-N, $NH_4$, $NO_3$, T-P, $PO_4$)과 수온을 선정하였으며, 수질 오염도가 낮은 경우에는 수생태계 건강성 점수가 광범위하게 분포되지만 수질 오염도가 높은 경우 수생태계 건강성 점수가 낮아지는 역상관관계를 확인하였다. 기계학습의 분류 분석 기법 중 하나인 random forest 모델을 이용한 세 개의 수생태 건강성 지수 등급분류 결과 정밀도, 재현율, f1-score 모두 0.81 이상의 예측 정확도를 나타내었다. 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용한 미래 SWAT 수문, 수질 결과 기저유출의 증가로 인해 질소 계열 수질 농도는 기준년도 대비 최대 43.2% 증가하였고, 지표유출 감소로 인해 인 계열수질 오염도는 최대 18.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 미래 FAI, BMI의 등급은 개선되는 경향을 보이지만 TDI는 등급이 악화되는 것으로 나타났다. 이를 통해 TDI는 질소 계열 수질에 민감하고 FAI, BMI는 인 계열 수질에 더 민감하다고 판단하였다.
강우변화에 따라 토층 내로 침투되는 강우양상을 파악하는 것은 산사태 위험도 평가에 있어 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 재현기간 별 강우변화에 따른 안전율 기반의 산사태 위험도를 평가하고 이를 바탕으로 연구지역 내 산사태 위험지수를 제안하고자 하였다. 산사태 위험지수는 토층으로 침투되는 강우양상을 침투깊이비로 추정하고 이를 기반으로 산사태 위험도를 사전에 파악할 수 있도록 지수로 표현한 것이다. 연구지역에 대한 산사태 위험도 분석결과, 빈도 별 강우강도가 증가하면서 연구지역 전체 안전율은 감소하는 경향을 보였으나 50년 빈도 이상의 강우조건에서는 점차 수렴하는 경향을 보였다. 이러한 현상은 침투깊이비와 토층깊이에서도 유사하게 나타났으며 경사가 완만할수록 침투깊이가 깊은 것으로 분석되었다. 분석결과를 바탕으로 연구지역 내 복수의 산사태가 발생된 인후리 지역에 대하여 산사태위험지수를 제안하였다. 제안된 산사태위험지수는 과거 산사태 발생 시 강우조건과 비교, 분석한 결과 대부분의 산사태 발생 강우강도 조건에서는 산사태위험지수 2등급, 0.7이상에서 발생된 것으로 분석되었다.
본 연구는 안동 하회마을의 최적의 조망점이자 요처인 옥연정사와 겸암정사를 포함한 부용대 일원의 식물상을 파악하고, 이를 근거로 민속마을이자 유네스코 세계문화유산에 포함된 부용대 일원의 식생 관리방안을 제시할 목적으로 시도되었다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 안동 부용대 일원의 전체식물상은 89과 217속 251종 1아종 38변종 11품종으로 총 301분류군이 확인되었다. 부용대 일원의 대표적 식생은 소나무림이며, 겸암정사 주변은 굴참나무림, 부용대 하식애는 모감주나무림으로 각각 구분되었다. 전체식물상 중 희귀식물은 원지, 모감주나무 등 14분류군이, 특산식물은 병꽃나무 등 7분류군이 확인되었다. 식물구계학적 특정식물은 IV등급에 원지 등 4분류군, III등급에 금털고사리, 애기석위 등 10분류군, I등급에 시무나무, 묏대추 등 13분류군으로 총 32분류군이 확인되었다. 또한 석회암지대 지표식물은 금털고사리, 왕팽나무, 절국대, 더위지기 등 총 11분류군으로 확인되었다. 귀화식물은 야생팬지, 붉은서나물 등 25분류군으로 구분되었으며, 이중 생태계교란식물인 가시박의 침입이 확인되었다. 이에 따라 귀화율(NR)은 8.3%이며, 도시화지수(UI)는 7.8%에 해당된다. 부용대의 고유한 전통 식생으로서의 회복을 위해서는 소나무림 상층의 리기다소나무와 중층의 물오리나무 점진적인 간벌이 필요하며, 겸암정사 주변에서 발견된 가시박을 비롯한 귀화식물에 대한 점진적인 제거방법의 마련과 장기적인 모니터링을 통한 지속적인 관리방안이 요구된다. 특히 화천서원 주변에 의도적으로 도입된 관상 및 경작외래식물인 뚱딴지는 자생식물로 대체되어야 할 것이다. 한편, 이 지역 희귀 및 특산식물인 원지는 현자생지 보전, 추가 자생지 확인 및 종자확보 등 유전자원의 현지 내외 보전이 반드시 필요한 식물이며, 부용대 하식애지형 특성을 잘 보여주는 모감주나무를 비롯하여 금털고사리, 절국대, 묏대추, 애기석위, 왕팽나무의 적극적 보존이 요망된다. 또한 갈모바위 부근에서 층길에 이르는 구간에 군락형태로 유지되는 등나무도 당분간 보호 및 관찰이 필요하며, 더불어 하식애 옥연정사에서 겸암정사에 이르는 층길의 안전성 확보를 전제로 교육적 활용을 위한 안내 해설판이 요구된다.
본 연구는 생태계 모델을 이용하여 수질오염이 심각한 시화호의 수질을 재현하고, 시화호 내로 유입하는 육상기원 오염부하량의 변동에 따른 시화호의 수질변화를 살펴보았다. 모델에 의해 계산된 화학적 산소요구량 결과는 관측치와의 상관성이 양호하였으며, 하천이 밀집한 호의 내측 수역에서 $8{\sim}9mg/L$의 높은 농도분포를 나타내었고, 방조제 수문이 위치한 남서쪽 수역에서 5 mg/L 내외의 가장 낮은 농도분포 특성을 보였다. 시화호로 유입하는 육상오염부하가 시화호의 수질에 미치는 영향을 살펴보았는데, 육상오염부하량을 95% 삭감시켜도 시화호의 화학적산소요구량 농도는 3 mg/L 내외로 계산되었으며, 이것은 해역생활환경 II등급 기준인 2mg/L를 초과하는 것으로써 육상으로부터 유입되는 오염부하의 삭감만으로는 수질개선에 한계가 있는 것으로 예측되었다. 한편, 퇴적물을 인위적으로 개선하여 퇴적물로부터 인과 질소의 용출량과 저층 산소소비율을 삭감시켰을 경우에 시화호 수질의 개선효과가 나타났다. 특히, 육상으로부터 유입하는 유기물 및 영양염류 부하와 퇴적물에 의한 영양염류 용출부하 및 산소소비율을 동시에 삭감하였을 경우에 시화호 내 대부분의 수역에서 $1.5{\sim}2.0mg/L$ 이내로 수질이 크게 개선되는 것으로 나타났다. 따라서, 시화호는 육상기원 오염부하량을 상당량 삭감하여도 목표수질 기준을 만족하기가 상당히 어려울 것으로 예측되었고, 퇴적물을 인위적으로 개선시키면 보다 뚜렷한 수질 개선의 효과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 시화호 내측과 외측수역과의 해수 교환량이 적고 퇴적물의 오염이 심한 현 상태의 환경조건에서 해역생활환경 III등급 기준인 4 mg/L 이하를 달성하기 위한 시화호의 환경용량은 화학적산소요구량 기준으로 5 톤/일로 산정되었다. 향후 시화호의 수질관리를 위해서는 시화호를 포함한 유역별로 뚜렷한 개선목표를 설정하고 배출원별 할당부하량을 산정하여 오염물질 총량관리를 통해 시화호 주변 유역의 점원, 비점원 및 시화호 내퇴적물 등을 종합적으로 고려하여 관리해 나가야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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