• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.25-25
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• 2021

전 세계에 유통되고 있는 Cypripedium속 식물 56종 중 한반도에는 4종이 분포하고 있다. 국내의 Cypripedium속 식물 중 멸종위기 1급 식물은 광릉요강꽃과 털복주머니란이 있으며, 복주머니란은 멸종 위기 2급 식물로 분류하였다. 본 연구는 이러한 복주머니란 식물의 육묘기술을 개발하기 위하여 연구를 수행하였다. 처리는 원예용 상토, 마사토 100%, 질석 2 : 펄라이트 1의 비율로 혼합한 인공토양, 산야초 상토, 소립인 난석 등 5처리를 하여 복주머니를 스티로폼 박스(가로 40, 세로 50, 높이 15cm)에 식재하여 4개월 경과 후 조사한 결과 산야초 상토에서 출아율이 67.0%로 가장 많았으며, 질석 2 + 펄라이트 1의 처리구가 53.0%, 소립인 난석 처리구가 48.0%순으로 높았다. 출아율이 가장 좋았던 산야초 상토의 경우 초장은 3.0cm, 엽수는 주당 1.9개, 엽폭은 1.0cm로 다른 처리구보다 생육이 양호하였다. 또한 털복주머니란 실생묘를 노지에서 1년 동안 순화한 묘를 자생지 외 지역의 적응성을 확인하기 위해 경기도 양평에 위치한 국립수목원 내 Cypripedium 전문 전시원에 660주를 봄에 식재하였다. 그해 9월에 생존율 을 조사한 결과 52.5% 이었고, 초장이 5.8cm, 뿌리수는 주 당 3.6개, 뿌리길이는 6.4cm 등 생육도 정상적으로 진행되는 것으로 조사되었다. 이와같은 연구를 바탕으로 멸종위기종인 복주머니란의 적정 환경 조성과 육묘기술 및 현지 적응성을 향상시킨다면 멀지 않은 시기에 복주머니란의 복원 사업은 성공적으로 마무리될 것으로 판단된다..

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.523-529
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• 2023

본 연구에서는 홍천 가리산 국유림 선도산림경영단지를 대상으로 목재생산 가능면적과 목재생산 잠재량을 분석하고, 지속가능한 목재수확을 위한 최적 목표수확량을 제시하고자 하였다. 목재생산 가능면적을 분석하기 위해서 공간분석을 통해 경사도 40° 이상인 지역(지형적 제약조건), 수계 양안 30 m 이내 지역(환경적 제약조건), 임도로부터 300 m 이상 떨어진 지역(기술적 제약조건)을 제외하여 분석한 결과, 전체 단지 면적 6,679 ha 가운데 3,298 ha (49%)가 목재생산 가능 면적으로 분석되었다. 목재생산 가능면적을 대상으로 목재생산 잠재량을 분석한 결과 608,613 m³으로 나타났으며, 특히 침엽수 인공림의 목재생산 잠재량이 409,721 m³으로 67.3%를 차지하여 매우 높았다. 향후 50년간 일정한 목재수확량을 유지하면서 영급 간 면적의 편차를 최소화할 수 있도록 최적화 분석을 실시한 결과, 연 평균 41.9 ha, 7,988 m³가 최적의 목재 수확량으로 나타났으며, 이 경우 50년 후의 영급구조가 보다 안정적인 형태로 전환이 가능한 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.183-204
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• 2023

전 세계적으로 유행한 COVID-19로 인해 비대면 행사가 많이 개최되며, 2021년도에 메타버스가 많은 관심을 받게 되었다. 많은 회사들이 메타버스에 대한 투자를 발표하고 주식 시장에도 큰 변화를 일으킴으로써 메타버스의 가치에 대한 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 논문은 이러한 사회 현상을 기반으로 메타버스 투자 계획과 주가 사이의 관계를 분석한다. 2019년부터 2021년까지 수집된 Lexis-Nexis 뉴스 데이터를 토대로 이벤트 연구방법론(event study method)을 사용하여 이러한 관계를 실증적으로 검토하였으며, 세부적인 요인들을 설정하여 선형회귀분석을 실시하였다. 결과적으로, 메타버스 관련 계획은 기업 가치에 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었다. 기술적인 측면에서는 메타버스 가능 기술(예: NFT, VR 기기, 디지털 트윈)과 공통 기술(예: 반도체, 인공지능, 클라우드) 두 변수 모두 시장 수익률에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 가상 환경의 중요성이 강조되었다. 또한 전략적 관점에서 급진적 혁신(예: 피보팅, 기업 인수)은 점진적 혁신(예: 파트너십, 기술 투자)보다 시장 수익에 더 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타버스 산업은 서비스 산업군에 속하지 않은 회사(예: 전자 장치, 기계 장치)에서 더 긍정적일 수 있다는 결과를 보였다. 학술적으로 메타버스의 혁신적 가치와 중요 요인에 대해 실증적으로 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1125-1134
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• 2023

우리나라의 17,000여개의 저수지 중 13,600개소의 소규모 농업용 저수지에는 수문 계측 시설이 설치되지 않아서, 저수율 예측과 합리적인 저수지 운영이 쉽지 않다. 본 연구는 인공지능 기술을 이용하여 농업용 저수지의 저수율을 예측하는 것을 목적으로 하며, 단변량 long short-term memory (LSTM)에서 저수율 그 자체를 사용하는 것뿐만 아니라, 다변량 LSTM에서 강수 등의 기상변수와 시기 등의 계절변수를 추가하여 예측에 활용하였다. 이동저수지의 2013년부터 2020년까지 8년간 데이터로 모델을 학습시키고, 모델의 예측 결과를 2021년의 일일 저수율 데이터로 검증하였다. 단변량 LSTM은 1일 후 저수율을 root-mean square error (RMSE) 1.04%, 3일 후 2.52% 이내, 5일 후 4.18%의 오차로 예측하였으며, 다변량 LSTM은 1일 후 저수율을 RMSE 0.98%, 3일 후 1.95%, 5일 후 2.76%의 오차로 예측하여 더 좋은 성능을 보였다. 1일 후 저수율을 예측하는 다변량 모델의 경우, 시계열 저수율 이외에도 date of year (DOY)와 1일 및 5일 누적 강수량이 중요한 변수인 것으로 나타났는데, 이를 통해 볼 때 당일 저수율에 영향을 미치는 강수의 시간적 범위는 5일 정도인 것으로 사료된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.116-118
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• 2023

최근 환경오염에 대한 규제 강화로 인해 선박 운항은 경제적이며 지속가능한 최적화 항법에 대한 필요성이 대두되고 있다. 하지만 기상예보 기술의 발전에도 불구하고, 여전히 잘못된 기상예보로 인한 악천후에 조우하는 선박 사고들은 지속적으로 발생하고 있다. 본 연구에서는 악천후에 조우하는 선박의 실태를 파악하고 분석하기 위해, 운항중인 선박의 정보를 측정하고자 하였다. 여기서 측정한 데이터의 종류는 항해 (위치, 속도, 방위, 타각 등) 및 엔진 (엔진 회전수, 출력, 축 추력, 연료 소비량) 관련 정보, 기상 상태 (바람, 파도), 선박운동 (선박종, 횡운동 등) 등의 정보들이 포함되었다. 실측 실험을 시행한 선박의 종류는 28,000 DWT급 벌크선, 63,000 DWT급 벌크선, 20,000 TEU급 컨테이너선, 12,000 TEU급 컨테이너선박이다. 각 선박의 실선실험은 여러 가지 종류의 데이터를 각각 취득하여 다목적으로 선박 운항에 관련한 연구들에 활용하고자 한다. 또한 실선실험 시의 해상 상태를 확인하기 위해, 파도 시뮬레이션 모델을 이용하여 방향성 파랑 스펙트럼 등을 재현하였다. 실선 실험의 데이터 취득 및 파도 시뮬레이션 결과 등을 통하여, 선박레이더를 이용한 정확한 파도정보 파악 및 화물 붕괴 사고 등에 대한 연구를 진행하고 있다. 이에 더불어, 선박운항의 안전성 및 효율성 관점에서 다양하게 활용될 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.883-896
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• 2023

인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.967-971
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• 2023

최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.

• 감성과학
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• 제26권3호
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• pp.69-82
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• 2023

소비자의 감성과 다양한 섬유·패션 기술이 융합되는 하이테크 감성 섬유패션은 중요한 산업군이다. 섬유·패션 산업의 환경 변화로 인해 감성과학 분야에서 학제간 협업을 통해 타 분야를 이해하고 아이디어를 교류함으로써 창의적으로 실무에 적용할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요하다. 학제간 연구와 협업을 통해 급변하는 미래사회에 필요한 창의적 융합형 지적 능력은 물론 타인과 공감하는 능력을 갖추어 4차 산업혁명 시대를 선도하는 인재를 양성하는 것이 필요하다. 이에 관련의 전문가 양성 방향을 수립하기 위하여 이를 모색하고자 기초 연구를 실시하였다. 국내외 감성섬유패션 산업의 현황과 교육 과정을 조사하였고 이를 바탕으로 융복합적으로 교육이 가능할 것으로 보이는 학습내용을 구상해보았다. 섬유패션 감성과학 전문가를 양성하기 위한 방법으로 기초과정은 섬유·패션산업 분야의 감성과학과 ICT 관련 내용 학습을 통해 기초지식을 습득하고, 심화로서는 감성을 바탕으로 한 PB방식의 아이디어 디자인의 도출부터 소비자 감성 분석 및 제품 개발까지의 과정을 스마트 키트 실습을 통해 체험할 수 있도록 하며, ICT 융합 제품 개발 과정에서 발생하는 지식재산권을 스타트업 및 신지식권으로 설정하는 다양한 방법들을 다루어 감성 섬유패션 기술에 대한 지식재산권을 확보하는 방안 내용을 제안하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.939-953
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• 2023

천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.207-216
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• 2024

4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.