• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.233-245
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• 2021

암석의 미세구조에 대한 많은 연구는 실제 암석 관찰 뿐만 아니라 다양한 실험 장비를 이용하여 미구조의 발달 과정과 그 메커니즘을 이해하기 위해 수행되어 왔다. 변성이나 변형 작용 중에 입자 성장이나 입도의 변화를 일으킬 수 있는 광물 군집 내 입자 경계 이동 작용은 주요한 재결정작용 메커니즘 중 하나이다. 특히, 변형 과정 중 나타날 수 있는 입자 경계 이동의 연속적 관찰은 암석 유사 실험을 이용하여 수행될 수 있었다. 이번 연구에서는 다양한 실험 방법 중 유사 물질을 이용한 입자 성장 및 변형 실험 방법에 대해 기존 방법을 개량할 수 있는 실험 장비의 개발과 이를 통한 효과적인 미구조 분석 방법을 제시하였다. 개발된 실험 장비는 유사 물질 실험이 가능한 변형 장치와 실체 현미경에 회전 조작이 가능한 편광판들을 장착하여 광학적 조작이 가능하도록 구성되었다. 이들 장치들은 마이크로 컨트롤러를 통해 온도 및 변형 속도 제어 및 실험 동안 관찰되는 미구조 변화를 연속적으로 촬영할 수 있도록 자동화하여 구성되었다. 또한 편광판 회전 조작을 통해 취득되고 합성된 디지털 이미지들은 보다 정확한 입자 경계를 구분하고 분석할 수 있게 해주었다. 실험 결과의 입도 및 형태와 같은 미구조 분석을 위해 선분 교점 측정 방법과 입자 경계 트레이싱 방식을 비교하여 적용하였다. 유사물질로써는 석영과 유사한 광학적 성질을 가지는 노캠퍼(Norcamphor, C7H10O)라는 물질을 사용하였다. 개발된 장비의 실효성을 검증하고자 노캠퍼를 이용한 정적 입자 성장 실험과 단순 전단 변형 실험 및 이에 대한 미구조 분석을 수행하였다. 정적 입자 성장 실험은 시간이 지남에 따라 입자 수의 감소와 입도가 증가하는 전형적인 입자 성장 작용의 특징과 온도에 따른 성장 곡선들의 명확한 차이를 보여주었다. 중온-저변형율 조건의 단순 전단 변형 실험 결과는 평균 입도의 큰 변화는 없었으나, 입자 형태에 대해 전단 변형이 증가함에 따라 전단력 방향에 수직한 방향에 대해 약 53°의 방향으로 신장률이 증가하는 변화를 보여주었다. 이러한 미구조의 발달과정은 주어진 실험 조건에서 변형에 의해 입자 내부의 소성 변형과 내부 회복 작용이 균형을 이루면서 진행된 것으로 해석된다. 개량화 및 자동화된 실험장치를 이용한 이들 입자 성장 작용 실험 및 변형 실험의 예는 유사물질 실험에서 목적하는 바와 같이 실험 과정 동안의 입자의 미구조 변화과정을 순차적으로 관찰할 수 있고, 전체 수행 과정동안 수동적 조작없이 효율적으로 실험을 진행할 수 있다는 장점을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.603-614
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• 2021

최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 대한화장품학회지
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• 제48권3호
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• pp.189-196
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• 2022

플라즈마란 고체, 액체, 기체에 이은 "4번째 상"으로서 이온화된 기체를 의미한다. 주로 용접과 네온사인에 응용 및 사용되어 왔으나, 최근 암 치료 등 의료 분야에도 적용되고 있으며, 피부에서는 콜라겐 생성 촉진, 피부 톤 개선, 피부 유해균 사멸 등 다양한 효과가 보고되고 있다. 본 연구는 대기의 주성분인 질소를 활용한 화장품 제조용 플라즈마 기기를 통해 질소 플라즈마 활성종 중, 추적 평가가 용이한 nitric oxide (NO)의 양을 측정하여 플라즈마의 양적/질적 평가를 진행하였다. 효율적인 플라즈마 처리를 위해 sinking과 non sinking 법을 활용한 주입 방법을 시도한 결과, non sinking 법을 활용한 제형의 근접 처리가 효과적임을 확인할 수 있었다. 나아가 토너와 앰플을 화장품 제형으로 선택하여 NO 플라즈마 주입 후 제형의 성상 및 주입한 플라즈마의 상태 변화를 관찰하였다. 두 제형에서 NO 플라즈마의 주입 성공량은 토너가 앰플보다 약 2 배 가량 높았으며, 시간에 따라 점진적으로 감소하여 일주일 후, 소실되는 것이 확인되었다. 사용된 질소 플라즈마는 저온(4 ℃), 실온(25 ℃), 고온(37 ℃, 50 ℃) 조건에서 토너와 앰플 제형의 안정도에 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다. 종합적으로, 본 연구는 질소 플라즈마의 화장품 가능성을 제시하고 있으며 주입된 플라즈마의 안정성 확보의 중요성을 시사하고 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권4호
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• pp.361-367
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• 2022

본 연구는 2019년 5월부터 2021년 5월까지 무인센서카메라를 이용하여 설악산과 지리산 국립공원에 서식하는 다람쥐(Tamias sibiricus)의 연중 관찰 양상과 행동 패턴을 파악하기 위해 실시하였다. 주차별 관찰빈도를 지표로 하여 관찰빈도의 연중 변화를 파악하였고 봄과 여름, 가을의 시간별 관찰빈도를 이용하여 계절별 일일 행동 패턴을 분석하였다. 다람쥐의 일일 행동 패턴은 지역 및 계절에 따른 차이 없이 주행성인 것으로 나타났다. 두 지역에 서식하는 다람쥐는 연중 관찰 기간에 차이가 있었다. 설악산에서 18~45주차에, 지리산에서는 7~48주차에 다람쥐가 관찰되었으며, 이는 동면시기에 영향을 받은 것으로 판단된다. 두 지역에서 다람쥐는 가을에 가장 많이 관찰되었다. 계절에 따른 다람쥐의 개체군 동태 및 활동량 변화가 무인센서카메라 관찰빈도에 반영되는 것으로 판단된다. 무인센서카메라의 관찰빈도는 간접적인 지표로서 대상종의 서식 밀도와 활동량을 구분해낼 수 없다는 한계점이 존재하지만, 방법이 쉽고 조사자에 따른 편차가 적어 효율적인 모니터링 방법으로 제시될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1251-1260
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• 2022

최근 상수관망은 노후화 및 관 내 스케일의 박리로 인해 적수 사고등 수질사고가 지속적으로 발생하고 있다. 관내 퇴적되어있는 스케일은 평상시엔 안정화되어 문제를 야기하지 않지만, 상수관망 시스템의 급격한 유속 및 유향 변화 등에 의해 발생하는 수충격에 의해 박리된 후 수용가로 유입되며 수질사고를 야기한다. 이를 사전에 방지하기 위해서는 주기적인 관세척으로 스케일을 제거할 필요가 있다. 관세척공법 중 가장 보편적으로 사용되는 방법은 플러싱으로 현재 국내·외에서 관세척을 위한 유속 및 세척기준 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 플러싱 공법 적용 시 적정유속 기준에 관한 연구가 주로 진행되어, 세척시 관내 적정유속 확보여부를 사전에 검토하기 위한 구체적인 방안에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 관 세척시 용수는 소화전 또는 이토변을 통과하면서 주손실과 미소손실이 발생하며, 이는 관 내 유속에 영향을 미치는 요인으로 세척효과 분석에 직접적인 영향을 준다. 이에 본 연구는 Minorloss Coefficient와 Emitter Coefficient를 적용한 모의를 통해 플러싱 적용 시 관 내 유속을 분석하는 수리해석 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 예시관망과 A시 일부구역에 적용하여 적절성을 검토하고, 소화전과 이토변의 세척효과를 비교하였다. 적용 결과 소화전을 통과하는 수리학적 조건을 고려하지 않은 경우, 실제 발생하는 손실을 고려하지 못해 소화전에서 방출 가능한 유량 대비 큰 유량과 유속이 산출되는 결과를 보였고, 이토변의 경우는 긴 세척구간에도 세척유속과 유량의 확보가 용이하여 소화전에 비해 시간적. 효율적으로 큰 세척효과가 있을 것으로 판단하였다. 하지만, 실제 상수관망의 적용 시 이토변은 소화전에 비해 설치 개수가 적어 적용이 제한적이다. 이와같은 특성을 이해하여 실무자의 판단과 대상지역의 특징에 따라서 적절한 세척계획을 수립하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권1호
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• pp.57-70
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• 2023

도시와 자연에 부정적인 영향을 끼치는 미세먼지에 대한 저감 연구가 점점 심화되고 있다. 이에따른 미세먼지 저감 대책 중 하나로써 도시 수목의 미세먼지 저감 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이와 관련하여 미세먼지에 의한 도시 수목의 피해 반응 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 도시 수목 중 전나무(Abies holophylla), 중국단풍(Acer buergerianum), 소나무(Pinus densiflora), 굴참나무(Quercus variabilis)에 대하여 고농도 미세먼지 처리로 나타나는 피해반응을 조사하기 위한 목적으로 수행되었다. 위 네 수종을 대상으로 식물생장조절챔버(phytotron)에서 시간 당 300 ㎍ m^-3 농도의 미세먼지를 처리하여 각 수종의 생리적, 생화학적 변화 반응과 잎의 흡착면적을 측정하였다. 그리고 순광합성량, 기공전도도, 증산률, 엽록소 함량, ROS, MDA, 잎의 흡착면적에 대해서 상관 분석을 진행하여 상호 간의 관계를 살펴보았다. 연구 결과, 수종마다 생리·생화학적 반응과 흡착면적이 종 특이적으로 나타났다. 순광합성량의 경우 전나무에서 가장 큰 감소세를 보였으며 소나무와 굴참나무는 큰 변화를 나타내지 않았다. 굴참나무는 ROS의 변화 또한 미미하였다. 모든 수종에서 MDA 함량이 공통적으로 증가하였다. 4주 처리 이후 흡착면적에서 전나무는 잎의 앞면, 소나무는 잎의 뒷면에 높은 면적량을 나타냈다. 상관성 분석 결과 생리적 반응 요인들 간에 양의 상관관계가 있음을 확인하였고, 잎의 앞면에 높은 흡착면적을 보일수록 생리적 반응에 부정적인 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구는 미세먼지 저감과 지속 가능한 도시 숲을 효율적으로 조성하기 위한 수종 선택의 기초 데이터를 제공한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제34권
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• pp.51-60
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• 2022

목 적: 이중 표적 척추 전이암의 체부정위방사선치료 시 Halcyon 선형가속기의 용적변조회전치료 계획의 질 및 전달 효율을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 본원의 이중 표적 척추 전이암 환자 12명을 선정하여 Dual Layer MLC를 장착한 Halcyon®과 High Definition MLC를 장착한 Truebeam® 을 이용하여 단일치료중심 척추 SBRT 계획을 수립하였다. 모든 치료 계획은 Eclipse를 이용하여 동일한 조건 및 최적화 과정을 통해 생성하였으며, 치료계획 비교를 위해 C.I, H.I, G.I(Gradient Index), 척수 선량 및 저선량 영역을 평가하고, 전체 MU를 비교하였다. 또한 BOT(Beam On Time)를 측정하여 치료 시간을 비교하였다. 결 과: C.I 와 H.I에서는 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 다만, G.I의 평균은 Halcyon이 4.64으로 Truebeam에 비해 5.5%로 감소하였으며(P<0.001), Halcyon의 50% 및 25% isodose volume 평균은 각각 487.56 cc (-3.82%, P<0.001), 1859.45 cc (-4.75%, P<0.001) 으로 Truebeam보다 축소된 용적을 보였다. 또한 척수 선량 평가에서는 Overlap volume이 1 cc이하인 표본집단에서 Halcyon의 평균 선량 및 V₁₀의 평균은 6.802 Gy (-3.504%, P=0.067), 5.766±1.683 cc (-8.199%, P=0.002)으로 Truebeam보다 낮았다. MU와 각 장비의 최대선량률을 사용한 BOT는 Halcyon에서 증가했으나, 동일한 선량률로 조사 시 Halcyon의 평균은 648.33 sec (-1.74%, P<0.001)으로 단축되었다. 결 론: 이중 표적 척추 전이암의 SBRT 시 Halcyon의 치료 계획은 Truebeam의 치료 계획과 유사한 타겟 내선량 분포 및 척수 보호효과를 가지면서, 가파른 선량 기울기로 저선량 영역에서 이점을 보였다. 이를 통해 이중 표적 척추 전이암 SBRT 시 Halcyon의 적용은 선량학적으로 향상된 치료계획을 제공함을 알 수 있다.

• 한국노년학
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• 제29권1호
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• pp.149-175
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• 2009

본 연구는 제도 시행 초기인 2008년 10월 현재 여러 부분에서 동시다발적으로 발생하는 노인장기요양보험 재가서비스의 다양한 문제점과 원인을 파악하여 분석한 후, 그에 대한 개선방안을 마련하는 데 목적이 있다. 연구방법은 크게 선행 연구된 2차 자료를 분석하는 문헌조사와 관련 전문가를 대상으로 하는 서베이 조사방식을 통해 진행되었다. 자료의 분석은 길버트와 스펙트의 정책분석틀에 근거하여 대상자체계, 급여(서비스)체계, 재정체계, 전달체계의 영역으로 구분하여 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 노인장기요양보험 재가서비스의 문제점은 첫째, 대상자체계에서는 가입대상자와 서비스 대상자의 불일치, 수요자 추계의 문제점 및 등급판정 관련 문제 등이 있으며, 둘째, 서비스 체계에서는 서비스 인력의 전문성 결여, 방문요양기관 인력기준 완화로 인한 서비스 질 저하, 서비스 이용시간 제한의 불합리성 및 방문요양 수가의 등급별 균등지급의 문제가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 재정체계에서는 본인부담금과 비급여항목으로 인한 이용자 부담과중, 기존운영비 지원 기관에 대한 지원중단으로 인한 서비스의 사각지대 발생 및 구조조정 및 파트타임 증가로 서비스 질 저하 문제가 나타났으며, 마지막으로 전달체계에서는 서비스의 질 관리체계 미비, 재가장기요양기관 남설로 인한 과다 경쟁, 영리적 운영으로 인한 서비스 공공성과 질저하, 대상자 모집의 어려움으로 인한 운영난 및 요양보호사 교육기관 난립으로 인한 과다배출과 부실교육 등의 문제가 있는 것으로 조사되었다. 이상의 결과에 근거하여 다음과 같이 제언하였다. 첫째, 장기적으로 가입자와 서비스 대상자를 일치시킬 필요가 있다. 둘째, 공단직원의 전문성 향상 및 인력충원이 필요하며, 셋째, 등급외자에 대한 효율적 서비스 연계, 넷째, 체계적인 요양보호사 관리시스템 구축 및 서비스 표준지침서 개발, 다섯째, 서비스 내용과 절차에 관한 일부 법규의 수정이 필요하며, 여섯째, 본인부담금의 일부 조정도 필요하다. 일곱째, 노인복지법에 의한 재가시설에 운영비를 지원해야 하며, 여덟째, 관리감독 기관의 모니터링 시스템 강화 및 서비스 제공 기관과 서비스 인력에 대한 평가 체계 마련, 그리고 마지막으로 기관설치 기준의 강화가 필요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.