본 연구는 과용문제가 있다고 판단되는 무등산도립공원의 이용분산을 위한 도시근교림(어등산)의 대체자원으로서의 이용가능성 타진과 더불어 휴양자원의 대체성(substitutability)에 영향을 미치는 관련요인을 규명하기 위하여 시행되었다. 2012년 6~8월 중 광주광역시 근교림의 하나인 어등산과 무등산도립공원 두 장소를 모두 방문한 경험이 있는 휴양객을 대상으로 편의샘플링과 스노우볼 샘플링에 의해 추출된 232명을 대상으로 자기기입식 설문조사를 실시하였으며, 이중 225명(97.0%)의 응답이 본 연구의 분석을 위해 이용되었다. 24.2%의 응답자가 "상당히" 또는 "매우 많이", 65.5%의 응답자는 "약간" 또는 "다소" 무등산의 대체장소로서 어등산 이용의도를 나타냈다. 응답자의 10.3%는 어등산을 무등산의 대체장소로서 이용할 의향이 전혀 없는 것으로 조사되었다. 전반적으로 인구사회학적 특성(성별, 연령, 결혼상태, 소득 및 교육수준, 지역거주기간)과 방문행태(방문경험수준, 방문요일)는 무등산도립공원의 대체장소로서 어등산의 이용의사와 관련이 없었다. 단지 '주로 혼자서' 방문하는 응답자는 '그룹' 방문 응답자에 비해 대체장소에 대한 높은 방문의도를 나타냈다. 또한 7개 요인의 방문이유는 대체장소 방문의도의 25.0%를 설명하였으며 이들 중 3개요인 즉 '도전/자기계발(${\beta}=0.35$)', '접근성/친숙성(${\beta}=0.27$)', '모험(${\beta}=-0.19$)'은 P<0.05수준에서 유의성이 있는 것으로 조사되었다. 두 장소 간 장소속성의 유사성은 대체장소 방문의도와 직접적 관계가 없었으며 휴양경험의 유사성은 장소속성의 유사성과 대체장소 방문의도와의 관계에서 완전매개효과를 나타냈다.
현재 우리나라의 GDP 대비 R&D 투자 규모는 세계최고의 수준에 이르렀다. 이러한 연구개발 예산의 양적인 확대 및 성장과 함께 상대적으로 연구개발 예산의 효율적 활용이 중요한 과학기술정책 이슈로 부각되고 있다. 본 연구는 정부 R&D사업 유사영역의 효율성 제고를 위한 정책, 전략의 수립 및 실행의 의사결정을 돕는 데이터 기반의 객관적인 지표들을 제시하였다. 그 후 본 연구에서 제시한 효율성 지표들을 NTIS에서 추출한 2015년 정부출연연구기관 R&D 사업 데이터와 연계하여 실질적으로 측정과 사용이 가능한 정량적 지표들만을 따로 선별하였다. 또한 정부 R&D사업 효율성 지표들의 가중치를 측정하기 위하여 계층분석기법(analytic hierarchy process)을 수행하였으며 계층분석기법의 결과로 나온 가중치를 효율성 지표들에 적용하여 과제 우선순위를 도출하였다. 이를 통해 정책의 수립, 실행 및 조정 시 고려해야 할 지표의 우선순위를 설정하여 유사연구영역 관련 정부 R&D 정책수립에서 실행까지의 연계를 강화시키고 국가적으로 한정된 자원의 효율적 사용을 위한 방안을 제시하였다.
혼합되어 배출되는 플라스틱을 분리 및 선별하기 위한 기존의 방법들은 플라스틱 비중의 유사성, 입도의 제한 등의 요인으로 인해 단일재질의 플라스틱으로 분리하는데 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 플라스틱의 재질별 연화온도와 점착 특성이 다른 점에 착안하여 열 점착 방식을 이용하여 혼합 플라스틱을 분리하는 방식을 개발하고자 하였다. 일상생활에서 사용되는 범용수지를 시료로 이용, batch 방식의 실험장치를 제작하여 온도를 변화시키면서 각 플라스틱의 점착 온도 범위, 점착율을 실험적으로 조사하였다. 또한 접촉시간과 플라스틱의 착색제의 유무, 입자 크기 등 다양한 조건들을 변화시키면서 그에 따른 영향을 조사하였으며 이를 실제 혼합 폐 플라스틱에 적용하여 분리효율을 조사하였다. 실험 결과 혼합 플라스틱에서 비중이 유사한 LDPE와 HDPE, PET와 PVC, 그리고 PP와 PVC 등을 온도의 변화에 의해 선택적으로 분리할 수 있음을 확인하였다.
데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.
최근 기업의 보안 시스템으로부터 수집되는 보안 인텔리전스 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 빅 데이터 환경이 도래하면서 기업들은 침해사고에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있게 되면서 기업이 수집할 수 있는 침해사고 정보가 다양해지고 있다. 이에 따라 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고의 다양한 속성을 사용하여 보다 정확하게 유사침해사고를 그룹별로 분류할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 분석 이론에 근거하여 침해사고를 공격유형과 침해자원을 고려한 다중 프로파일을 개발하고, 이를 활용하여 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고 유형 분류의 정확성을 개선하는 다중 프로파일 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안 모델은 침입탐지시스템에서 수집된 계층적 침해자원에 대한 유사도 분석을 통해 새로운 침해사고를 효과적으로 분석할 수 있다. 사실적이고 의미 있는 침해사고의 구성을 통한 유형 분류는 새로운 침해사고에 대한 유사 침해사고를 정확하게 분류 제공함으로써 분석의 실용성을 향상시킨다.
위스컨신주 북동부 지역에 분포하는 Badwater녹암의 암석학적인 특정과 그들이 생성될 당시의 지구조적인 환경을 유추하기 위하여 채취한 암석을 분석하여 지화학적 연구가 행하여 졌다. 암석들의 화학조성은 전형적인 대륙성 쏠레아이트이며, Mg값이나 Ni, Cr과 같은 호정적인 원소의 함량에 미루어 분출되기전에 많은 분별정출 작용을 받았음을 시사한다. 암석들의 불호정적원소의 변화를 살펴보면 이들은 지각과의 동화작용에 많은 영향을 받았다고 사료된다. 이 암석들은 다양한 화학조성을 보이고 있으나, 모마그마의 성분과 유사한 가장 덜 분화된 암석은 전이형 해양현무암과 유사한 화학조성을 가지고 있다. 이러한 점으로 미루어 전이형 해양현무암과 화학조성이 유사한 모마그마가 지각과의 동화작용으로 그들의 화학조성이 현재의 대륙성 쏠레아이트와 같이 변하였음을 시사한다. 암석들의 지화학적 특성을 살펴보면 분기지역과 같은 인장력을 받는 지구조적 환경에서 생성된 현무암과 유사한 화학적 특징을 나타낸다.
기업의 지식자원은 내부성과물인 기록과 외부에서 획득한 정보자료로 구분된다. 지식자원의 디지털화로 인해 내부 생산 기록과 외부 획득 정보자료의 생산 및 획득과정, 저장 및 검색기술, 이용자의 자료이용 패턴등이 유사해지고 그로 인해 생산에서 유통, 저장, 보존까지의 수명주기도 유사해졌다. 따라서 기록과 일반 정보자료의 구분 혹은 분리 개념의 전통적인 관리 방법에서 벗어난 통합관리의 필요성이 대두되고 있다. 이 연구는 기록관리와 정보자료 관리의 분야 특성을 비교하고 통합관리를 위해 KM 기반의 구축 전략의 필요성과 구체적인 방법론을 제시하였다. 특히 정부예산의 상당부분이 투입되는 공기업의 지식자원 관리를 중심으로 통합대상의 선정과 통합방법, 통합주체에 대한 방안을 제시하였다.
지반 침하, 도로 안전성과 같은 사회적 이슈로 지하 공동 분포를 조사하기 위한 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사가 활발히 진행되면서 자료의 양도 함께 증가하고 있다. 하지만 비용과 시간의 효율성을 고려해보았을 때, 모든 자료를 해석할 수 없기 때문에 더욱 직관적이고 정확한 판단이 가능한 해석법이 필요하다. 이러한 문제를 개선하기 위해 정량적 해석이 가능한 속성 분석법이 제안되고 있다. 탄성파 해석에서 많이 사용해온 속성 분석 중 GPR 자료에 적용할 수 있는 속성으로는 복소 트레이스(complex trace)와 유사성(similarity)이 대표적이다. 또한, 최근 영상처리 기술의 발달로 개발된 새로운 속성인 모서리탐지 속성, 이미지 질감 속성 등도 적용성이 있다. 이 논문에서는 GPR 자료 속성분석 연구의 기초를 마련하기 위해, GPR에 적용할 수 있는 속성 분석들을 소개하고 이들의 개념에 대해 기술한 뒤, 속성분석에 기초한 해석법과 다양한 분야에서 활용한 사례를 분석하고자 한다.
국가 단위의 자원생산성은 GDP/DMC로 측정한다. 그러나 GDP의 경우 지표 특성상 자원으로부터 발생된 부가가치만을 구분하기 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 자원생산성 지표(이하 GDP/DMC) 수식 중 GDP에 에너지 조정계수를 적용(이하 GDPe) 하였다. GDPe 적용 결과, 제조업 비중이 높은 우리나라는 자원사용량 1톤당 평균 1,094.60 USD/ton의 가치를 창출하였으며 OECD 38개 국가 중 4위로 기존 GDP/DMC 대비 10계단 상승하였다. 반면 3차 산업이 전체 GDP의 70%를 차지하는 룩셈부르크는 GDPe 적용 후 자원생산성 순위가 12계단 하락하였다. GDPe/DMC는 산업구조별 에너지 사용량을 고려해 자원에 국한하여 부가가치를 측정하므로 제조업 비중이 높은 국가의 경우 산업특성이 반영되어 자원생산성이 기존보다 상대적으로 높게 나타날 수 있다. GDPe/DMC는 산업구조가 확연히 다른 국가들(에너지/자원집약도가 높은 산업 중심의 국가와 그렇지 않은 국가) 간의 자원생산성 비교 분석을 통한 개선안 도출에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 산업구조가 유사한 국가들 간에 자원생산성 비교, 분석을 위해서도 참고지표로써 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 구글(Google), 워드넷(WordNet)과 같이 공개된 웹 자원과 리소스를 이용한 비교사학습(Unsupervised learning) 방법을 제안하여 단어 의미의 중의성 문제를 해결하고자 한다. 구글 검색 API를 이용하여 단어의 확장된 근접 문맥정보를 추출하고, 워드넷의 계층체계와 synset을 이용하여 단어 의미 구분정보를 자동 추출한 후, 추출된 정보 간 유사도 계산을 통해 중의성을 갖는 단어의 의미를 결정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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