• 헤리티지:역사와 과학
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• 제47권2호
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• pp.86-113
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• 2014

본 연구는 고문헌 분석을 통해 조선시대 취병의 특성과 제요소를 분석하고 주합루 취병의 원형적 물상을 고찰한 것으로서 다음의 결과를 도출하였다. 첫째, "임원경제지", "증보산림경제" 등의 문헌분석결과 취병은 지지대의 종류, 식물소재, 식재형식에 따라 분류되었다. 지지대는 대나무, 진장목(眞長木), 기류(杞柳)에 따라 분류되며, 사용된 식물소재는 소나무, 주목, 측백나무 등의 상록침엽교목의 사용이 우세했다. 식재방법은 자연지반에 심는 것이 일반적으로 나타났으나, 분을 사용하여 인공지반에도 조성하였다. 둘째, 문헌에서 취병은 상록수를 사용한 식물 병풍에서만 사용된 용어였으며, 이의 상위범주어는 '병(屛)'으로 지시되었다. 즉 취병은 사계절 푸른 상록수의 특성을 일컫는 '취(翠)'와 대나무로 지지대를 만든 수벽 구조물인 '병'을 합성한 말이다. 또한 취병이라는 명칭에는 자연 산수를 묘사하는 문학적 상징성과 무산십이봉에 내재된 신선사상이 융화되어 있었다. 셋째, 1880년대에 촬영된 주합루 취병은 주목으로 보이는 침엽수로 이루어져 있었으며 높이가 거의 2m에 달했다. 일제강점기 때 취병은 철거되었으나 취병의 소재로 사용된 주목이 몇 주 존치되어 있었고, 식재 시기가 불분명한 향나무가 어수문 양 옆으로 줄기를 늘어뜨린 채로 가꿔지고 있었다. 이 향나무는 한일병합 후 일본인에 의해 이입된 것으로 추정되는데, 같은 시기에 어수문 좌우 협문이 변형되어 일본 건물의 합각모양을 한 지붕이 씌워졌던 것으로 판단된다. 넷째, 2008년 창덕궁 주합루 취병은 복구되었으나, 정밀한 고증의 부재로 원형적인 취병과는 거리가 멀었다. 특히 식재된 조릿대가 동해를 입어 상당 부분 고사됨으로써 취병이 제 기능을 못하고 있는 바 가능한 본래의 식물소재를 사용하여 원형을 살리는 노력이 필요하다. 또한 취병 제작기술의 개발, 현대 조경에 응용하는 것은 과제로 남아있다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제49권3호
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• pp.78-103
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• 2016

본 연구는 부석사 무량수전의 측면 지붕부 결구 구조에 관한 연구이다. 부석사 무량수전은 일제시대에 해체 보수한 기록이 있으며, 팔작지붕의 측면 지붕부 결구 구조기법과 추녀, 귀서까래 등의 결합 수법들이 정연한 형태로 결구되지 않고, 조선시대 팔작지붕의 측면 지붕부 결구구조와 이질적인 요소가 많아 원형이 아닌 것으로 끊임없이 제기되어 왔다. 또한, 그 편년에 대해 다양한 의견(13세기, 12세기 건축)들이 국내외 학자들에 의해 제시되어 왔었다. 본 연구는 동아시아 목조건축 구조틀이라는 관점에 근거하여, 중국 당 송대 팔작지붕에서 부석사 무량수전과 측면 지붕부 결구구조 기법과 유사한 건축을 대상으로 평면비 및 어칸과 퇴칸의 비례를 상호 비교하여 살펴 본 결과 부석사 무량수전의 측면 지붕부 결구구조는 팔작지붕에서도 볼 수 있는 기법으로 판단하였다. 부석사 무량수전처럼 측면 서까래가 내부 보(량(梁))에 직접 접하는 기법은 중국 당 송대 팔작지붕 건축에서도 흔하게 볼 수 없는 수법으로, 중국의 팔작지붕은 당대(唐代) 이후에 산화(山花, 합각) 양가(梁架)를 구성하여 팔작지붕의 측면을 구성하는 기법이 발달되어, 명청대 이전까지 크게 발전된 것으로 보인다. 또한 귀서까래의 발달과정 중 평행서까래에서 말굽서까래로 전환되기 이전 방식인 평행복사연(平行輻射椽)이 현재 부석사 무량수전의 귀서까래 방식과 유사한 것으로 보인다. 다만, 추녀의 중간부분부터 귀서까래가 걸치지 않는 부석사 무량수전의 방식은 중국에서도 현재까지 확인되지 않은 방식으로 부석사 무량수전의 특성으로 보인다. 이런 기법들을 살펴본 결과 부석사 무량수전의 측면 지붕부 결구구조는 중국 남방지역에서는 볼 수 없으며, 북방 지역의 당 송대(唐 宋代) 및 요대(遼代) 시기에 볼 수 있는 기법으로, 건축물의 편년시기와 평면에서 어칸과 퇴칸의 비례 관계를 고려해볼 때 동아시아 북방지역에서 볼 수 있는 고식(古式)의 구조 기법으로 판단된다. 부석사 무량수전의 측면 지붕부 결구구조가 변형된 것이 아니고, 팔작지붕 고유의 방식일 가능성이 있는 만큼 향후 부석사 무량 수전의 평면과 어칸 및 퇴칸의 비례, 측면 지붕부 결구구조를 중심으로 고려시대 이전 폐사지 중 팔작지붕으로 추정되는 건물의 측면 지붕부 결구구조에 대해 복원 설계에 좋은 참고가 될 것으로 보인다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.306-318
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• 2018

지난 이십여 년 간 우리나라 연안에 집중적으로 거치된 직립식 방파제의 내진 성능을 검토하기 위한 예비 수치모의를 포항, 경주, Hachinohe1, Hachinohe2, Ofunato, 인공지진파를 대상으로 수행하였다. 예비 수치모의 결과 지진으로 인한 전단파가 지반을 통해 전파되는 과정에서 지진에너지가 장주기 대역으로 이동한 Hachinohe2의 경우 항 외곽시설의 활동량이 상당하다는 것을 확인하였다. 지진으로 인한 전단파는 항만시설이 거치된 지표방향으로 증폭되며, 지진에너지의 상당부분은 장주기 대역으로 이동된다. 이 중 장주기 대역으로 이동되는 현상은 지반의 점성 혹은 내부 마찰에 기인하며, 전단파 증폭은 구속 응력의 감소로 인해 지표면 방향으로 감소하는 전단계수와 내습하는 전단파 횟수 누적에 따른 지반 강도 감소에 기인하는 것으로 판단된다(Das, 1993). 이러한 인식에서 본고에서는 먼저 전단파 횟수 누적에 따른 전단계수의 감소의 기술이 가능한 Hardin과 Drnevich(1972) 모형과 파동방정식에 기초하여 수치모형을 구성하고, 이어 전단파 횟수 누적에 따른 전단계수의 감소가 전단파 전파과정에 미치는 영향을 정량적으로 평가하기 위한 수치모의를 수행하였다. 이 과정에서 비선형 응력-변형률 관계를 설명하기 위해 $Newmark-{\beta}$ 방법과 수정 Newton-Raphson 방법을 차용하였다(Chopra, 1995). 모의결과 전단파가 지표면으로 전파되면서 상당한 확률 질량이 상대적으로 큰 진폭과 장주기 쪽으로 이동하는 것을 확연하게 확인할 수 있었다.

• 공연문화연구
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• 제39호
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• pp.549-580
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• 2019

전통공연예술을 중심소재로 삼은 지역축제는 많이 있다. 전통공연예술은 그 지역의 역사를 담은 스토리가 있고, 전통공연예술을 통해 다른 지역과 변별되는 브랜드를 구축하기 쉽기 때문에 지역축제로 발돋움하기 쉬운 조건을 갖추고 있다고 할 수 있다. 본고에서는 동아시아 공동의 문화유산인 전통공연예술을 축제로서 전승하고 있는 사례를 탐색하여 지역의 공연예술이 지닌 의의와 지역성의 관계를 탐색했다. 지역성을 강하게 내포한 공연예술이 지역축제로 발돋움하여 그 지역을 대표하는 사례로서 일본 동북부 아키타(秋田) 현에서 열리는 간토마쓰리(竿燈祭)를 고찰했다. 간토마쓰리는 아오모리(靑森) 네부타마쓰리, 센다이(仙台)의 다나바타(七夕)마쓰리와 더불어 일본 동북부 3대 축제로 불린다. 1980년 중요무형민속문화재로 지정되면서 더욱 유명해졌다. 2005년 제1회 한일교류축제(교류한마당) 행사 이후 수차례 서울을 방문한 바 있으며, 일본을 대표하는 지역축제로서 널리 알려져 있다. 본고에서는 이 간토마쓰리의 역사와 현재 연행양상에 대해 논의하였다. 본래 마을단위의 참여행사였던 간토마쓰리는 1970년대 이후 젊은 층의 인구 이동과 거주민의 노령화 등의 문제에 직면했다. 이를 해결하기 위해 마을단위를 넘어 각급 학교와 교육기관, 각종 단체의 참여를 유도했고, 지역의 기업에도 참가를 설득했다. 간토 기예의 무료 강습, 어린이들의 흥미를 유발하는 학교 방문 행사도 꾸준히 진행해 왔다. 그결과 현재 마쓰리에 동원되는 간토는 250여개에 달하며, 묘기대회 역시 해마다 큰 인기를 구가하고 있다. 아키타시는 간토마쓰리의 보존과 전승을 위해 1931년 '아키타시 간토회'를 조직했는데, 이들은 마을단위 간토회나 시내 초중학교, 각 직장 등과 연계해 후계자를 육성하고 기술의 전승에 힘썼다. 현재는 아키타시청 내 '간토마쓰리실행위원회'를 설립해 축제의 모든 부분을 관리하고 있다. 현대축제가 지역사회 공동체 속에 뿌리내리기 위해서는 반드시 지역화되고, 개인화되는 의미와 활동이 수반되어야 한다고 볼 수 있다. 아키타 간토마쓰리 역시 예술의 경제적 수익성 측면에서 관광산업화와 밀착하여 상호작용하면서 전통문화를 변형시키고 새로운 정체성을 재구성해 나가는 모습을 확인할 수 있다. 지역전통을 국가적 맥락에서 재구성하고 축제를 지역의 문화를 팔기 위한 수단으로, 관광산업으로 이용하고자 하는 인식의 한 단면이 드러나기도 한다.

• 대순사상논총
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• 제46집
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• pp.1-32
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• 2023

이 글의 목적은 2022년 종교 교육과정의 형태와 내용을 비판적으로 성찰하는 데에 있다. 성찰의 관점은 종교 교육과정이 국가교육과정인 이상 모든 고등학생에게 적용될 수 있어야 하고, 공유될 수 있어야 하며, 종교 범주를 활용한 성찰의 장(場)으로 기능해야 한다는 것이다. 이 목적을 위해 제2장에서는 2022년 종교 교육과정의 형태와 내용을 고찰하였다. 형태상으로는 종래 교육과정과 유사하다는 점과 함께, 특히 종교 과목을 '진로선택'에 배치한 근거가 약하다고 지적하였다. 내용상 특징으로는 '종교인 만들기'라는 지향성과 '유사종교'론을 지적하였다. 제3장에서는 내용상 특징 가운데 '종교적 성찰을 통한 종교인 만들기'라는 지향성을 고찰하였다. 그리고 종교인 만들기라는 지향성을 위해, 기존 교육과정의 핵심인 '메타 인지적 기술로서의 성찰' 개념을 '종교적 성찰'로 변형시키고 영성과 종교성 개념을 추가했다는 점 등을 지적하였다. 제4장에서는 내용상 특징 가운데 '종교와 유사종교'의 이분법을 고찰하였다. 이 부분에서는 '유사종교' 개념이 조선총독부의 행정 용어('종교유사의 단체')에 '해롭다는 인식'이 결합된 것이라는 점을 밝혔다. 또한 학교교육에서 '유사종교'를 판별하려는 것이 종교에 대한 조선총독부의 태도를 재생하는 것이고, 교사에게 종교와 유사종교를 판별하는 '자의적' 기준을 만들어 끊임없이 유사종교를 '발명'하게 만들 수 있다는 점을 지적하였다. 결과적으로, 2022년 종교 교육과정이 '종교적 성찰을 통해 종교인을 만들면서 유사종교를 발명하려는 교육과정'이라면, 종교 과목은 '종교를 위한 과목'이라는 시선에서 벗어나기 어렵게 된다. 게다가 이러한 시선이 정당성을 얻게 된다면 향후 사회적 논제는 종교 교육과정이 국가교육과정에 존재해야 하는지의 여부가 될 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권3호
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• pp.425-430
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• 2014

식품의 3대 영양소인 탄수화물, 단백질 및 지방의 일반적인 분석 방법은 Kjeldahl 및 Soxhlet 시험법과 같은 기존의 화학 분석 방법으로 분석하였다. 그러나 이러한 분석 방법은 시료의 전처리 과정이 필요하고 많은 비용과 분석 시간이 소모되며 복잡한 추출과정을 거친다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 유통 식품 및 농산물 자원에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 함량을 근적외 분광분석법(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)으로 신속하고 정확하게 동시에 측정할 수 있는 방법을 검토하였다. 분석시료는 517종의 다양한 식품 시료를 예측모델 개발용(calibration set) 412종과 예견치 분석용(validation set) 162종으로 구분하여 사용하였다. 기존의 화학 분석 방법에 의해 측정된 성분들의 분석 결과와 근적외 스펙트럼 데이터간의 상관관계를 조사하여 각 성분별 예측모델을 검토하였으며, 변형부분최소자승법(MPLS) 및 다양한 수처리와 산란보정을 이용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 산란방식은 각각 weighted MSC, standard MSC 및 SNV only로 수처리는 각각 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, 1 point second smoothing), 2차 미분(2, 5, 5, 3) 및 1차 미분(1, 1, 1, 1)을 적용하여 예측모델을 검토한 결과 $R^2$값이 0.971, 0.974 및 0.937로 높고 SEC값은 4.066, 1.080 및 1.890으로 낮은 최적의 예측모델을 개발하였다. 세 성분의 최적 예측모델에 의한 상관도와 잔차 히스토그램을 검토한 결과 세 성분 모두 근적외 분광분석법 예측모델로 적합함을 확인할 수 있었으며, 최적의 예측모델을 미지의 식품 시료 162종에 적용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 $r^2$(SEP)값은 0.987(2.515), 0.970(1.144) 및 0.947(1.370)로 $r^2$값은 높으며 SEP값은 낮은 양호한 양상을 나타내었다. 그러나 지방의 결정계수($R^2$, $r^2$)값은 탄수화물, 단백질에 비해 다소 낮은 양상을 나타내므로 추후 식품 검체에 적용 시 탄수화물 및 단백질 성분에 비해 예측결과의 정확성이 다소 낮을 수 있다고 판단되어진다. 이상의 결과에서 전처리 단계에서 복잡한 추출과정, 많은 비용소모, 분석시간 및 고도의 분석기술을 요하는 기존 습식 화학분석 방법의 단점을 보완하고자 검토되었던 근적외 분광분석법은 다량의 식품분석 시료를 분석하기에는 매우 효율적이라고 생각되며, 이런 점들을 고려해 보면 근적외 분광분석 예측모델들은 추후에 미지 식품시료에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 기존 분석법을 대체하여 편리하고 빠르게 함량을 예측 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권5호
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• pp.689-694
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• 2003

출산기술연구소 대관령지소에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 개체별 성장곡선 모수를 추정하고 개체별로 추정된 모수를 이용하여 한우 암소의 정확한 성장형태를 추정하기 위해 실시하였다. Gompertz 모형으로 추정한 개체별 성장 곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 383.42${\pm}$97.29kg, 2.374${\pm}$0.340 및 0.0037${\pm}$0.0012였으며, 개체별 변곡점의 평균은 255.63${\pm}$109.09일, 변곡점에서 체중의 평균은 141.05${\pm}$35.79kg, 변곡점에서의 일당증체량의 평균은 0.500${\pm}$0.123 kg이었고, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 25.3, 14.3 및 32.4%이었다. von Bertalanffy 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 410.47${\pm}$117.98kg, 0.575${\pm}$0.057 및 0.003${\pm}$0.001이었고, 개체별 변곡점의 평균은 211.02${\pm}$105.53일, 변곡점에서 체중의 평균은 121.62${\pm}$34.94kg, 최대 증체율의 평균은 0.504${\pm}$0.124kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 28.7, 9.9 및 33.3%로 추정되었다. Logistic 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 347.64${\pm}$97.29kg, 6.73${\pm}$0.34 및 0.006${\pm}$0.0018이었고, 개체별 변곡점의 평균은 324.47${\pm}$3.87일, 변곡점에서 체중의 평균은 173.82${\pm}$1.13kg, 최대 증체율의 평균은 0.508${\pm}$0.003kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 27.9, 5.0 및 30.0%이었다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 추정된 생시체중의 평균치들은 각각 36.40${\pm}$0.33, 31.59${\pm}$0.34 및 49.09${\pm}$0.88kg으로 추정되어 실제체중 23.73${\pm}$0.10kg 보다 컸으며 36개월 체중의 경우 세 모형이 각각 349.73${\pm}$2.01, 356.41${\pm}$2.07 및 336.18${\pm}$1.91kg으로 실제체중 363.67${\pm}$2.08kg보다 작았다. 그러나 세 모형으로 추정된 변곡점이 한우 암소의 실질적인 변곡점인지에 대해서는 좀더 검토가 필요한 부분인데, 최(2001)는 한우 암소의 경우 3개월령에서 4개월령 사이의 일당증체량이 0.590으로서 이 시기에 최대의 성장이 이루어지며 3개월령 체중과 4개월령 체중은 각각 79.31 및 98.91kg이라고 보고하고 있으며, 본 연구에서 Table 4에 제시된 결과를 봐도 3개월령과 6개월령 사이 90일 동안에 50.89kg의 증체가 이루어져 일당증체량으로 환산하면 약 0.56kg이 되어 다른 어느 시기보다도 가장 증체속도가 빠른 시기인 것으로 나타났다. 변곡점이 일당증체량이 최대인 시점으로 해석한다면 각 모형에서 고정되어 있는 변곡점의 위치들인 성숙체중의 38.6%(Gompertz 모형), 29.6% (von Bertalanffy 모형) 및 50%(Logistic 모형)는 한우 암소의 실질적인 변곡점보다 늦는 것으로 판단할 수 있는데, 실제로 세 모형 중 변곡점의 위치가 제일 빠른 von Bertalanffy 모형의 적합도가 제일 좋은 것도 이러한 이유 때문일 수 있다. 따라서 한우 암소의 정확한 성장특성을 파악하기 위해서는 변곡점의 위치가 고정되어 있지 않은 기존의 모형들을 이용하는 방안과 아울러 본 연구에 이용된 모형들을 변형시켜 활용하는 방안에 대한 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제36권3호
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• pp.115-127
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• 2018

천연기념물 제214호 진안 평지리 이팝나무군의 고사(枯死) 및 쇠약(衰弱) 요인의 명확한 진단(診斷)과 처방(處方)을 통한 천연기념물로서의 가치 존속(存續) 방안을 강구하고자 시도된 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 1968년 13그루의 천연기념물 지정 이후, 1973년을 시작으로 근년까지 계속적으로 고사가 진행되어 현재는 3주만 생존하고 있다. 특히 2010년 이후 마령초등학교 담장 후퇴 등 정비과정에서 복토된 토양의 일부 제거에도 불구하고, 계속적으로 고사가 이루어진 것으로 확인된다. 둘째, 지정목 중 1 3번 생존목 또한 고사된 가지가 많고, 잎이 왜소하며, 엽량이 적었다. 1번목은 수세가 '극히 불량'하고 다량의 가지가 이미 고사하였으며, 금년에는 단지 2개 가지에서만 개화가 이루어졌으며 엽량 또한 현저히 적은 상태이다. 2번목 또한 '불량'상태로 잎이 작고 엽밀도도 낮으며 수형의 변형이 이루어지는 등 수세가 쇠약한 상태이다. 현존하는 가장 큰 1번목은 논토양으로 추정되는 점질토가 복토되어 있어 우려를 더하고 있다. 셋째, 평지리 이팝나무군의 토성 분석결과, '미사질양토[微砂質壤土, Silt loam(SiL)]'로 밝혀짐에 따라 미사(Silt)의 성분비가 높음을 알 수 있다. 또한 1번목 북측의 토양산도는 pH 6.6으로 다른 부위의 흙과는 편차가 컸는데 이는 원지반 토양이 아닌 외부에서 반입된 토양으로 복토되었음에 기인한 것으로 판단된다. 더불어 유기물함량은 적정범위보다 높게 나타났는데 이는 보호관리를 위한 시비가 계속적으로 이루어진 결과가 반영된 것이라고 판단된다. 넷째, 진안 평지리 이팝나무군의 고사 및 생육 불량의 근본적 원인으로는 복토(覆土)로 인한 심각한 생리저하의 만성적 증후군으로 판단된다. 이는 신규로 식재된 후계목 또한 일부 고사된 것에서도 그 원인을 찾을 수 있다. 다섯째, 1차적으로 기존 고사의 원인으로 추정되는 복토 부분에 대한 점진적 제거가 시급하다. 무엇보다도 근계부에 복토된 점질토양의 제거를 건의한다. 복토부를 제거한 후 굵은 모래로 치환하고 뿌리의 호흡 개선을 위해 유공관을 설치한다. 그리고 고사한 4번 고사목과 5 6번의 고사흔적인 밑둥은 제근하고, 하층식생은 예초한다. 생존목은 상부 고사지를 제거, 수피 이탈부는 외과수술을 시행하는 한편 생장점 아래에서 전정하여 맹아의 발생을 유도해야 할 것이다. 여섯째, 지하부 뿌리를 확인하여 부패근 절단 및 토양호흡 개선방안을 마련한다. 근계 전반에 대한 추적 굴취 등으로 썩은 뿌리부를 단근하여 새 뿌리의 발생을 유도한다. 일곱째, 이후 잡초 발생과 답압 억제 그리고 토양 보습효과 유지를 위한 멀칭을 시도한다. 또한 지속적 영양공급을 위한 무기양료 엽면시비 및 영양제 나무주사, 무기양료의 토양관주를 고려한다. 향후 모니터링과 예찰방안을 마련하여 계속적으로 변화상을 체크해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.