• 대한방사선치료학회지
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• 제27권2호
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• pp.157-166
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• 2015

목 적 : 사이버나이프 종양 추적 시스템(Cyber-knife tumor tracking system)은 환자 외부에 부착한 LED marker에서 얻어진 실시간 호흡 주기 신호와 호흡에 따라 움직이는 종양의 위치와의 상관관계를 바탕으로 종양의 위치를 미리 예측하고 종양의 움직임을 치료기와 동기화 (Synchronize) 시켜 실시간으로 종양을 추적하며 치료하는 시스템이다. 본 연구의 목적은 사이버나이프 종양 추적 방사선 치료 중 기침이나 수면 등으로 인해 예측 불가능한 갑작스러운 호흡 형태 변화에 따른 종양 추적 방사선 치료 시스템의 정확도를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 연구에 사용된 호흡 Log 파일은 본원에서 호흡 동조 방사선치료(Respiratory gating radiotherapy)나 사이버나이프 호흡 추적 방사선수술(Cyber-knife tracking radiosurgery)을 받았던 환자의 호흡 Log 파일을 바탕으로, 정현곡선 형태(Sinusoidal pattern)와 갑작스런 변화 형태(Sudden change pattern)의 Log 파일을 이용하여 측정이 가능하도록 재구성하였다. 재구성 된 호흡 Log 파일을 사이버나이프 동적 흉부 팬텀에 입력하여 호흡에 따른 움직임을 구현할 수 있도록 기존 동적 흉부 팬텀의 구동장치를 추가 제작하였고, 호흡의 형태를 팬텀에 적용 시킬 수 있는 프로그램을 개발하였다. 팬텀 내부 표적(Ball cube target)의 움직임은 호흡의 크기에 따라 상하(Superior-Inferior)방향으로 5 mm, 10 mm, 20 mm 3가지 크기의 변위로 구동하게 하였다. 팬텀 내부 표적에 EBT3 필름 2장을 교차 삽입하여 표적 움직임의 변화에 따라 사이버나이프 제조사에서 제공된 End-to-End(E2E) test를 호흡의 형태에 따라 각각 5회씩 실시하고 측정하였다. 종양 추적 시스템의 정확도는 삽입된 필름을 분석하여 표적 오차(Targeting error)로 나타내었고, 추가로 E2E test가 진행되는 동안 상관관계 오차(Correlation error)를 측정하여 분석하였다. 결 과 : 표적 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $1.14{\pm}0.13mm$, $1.05{\pm}0.20mm$, $2.37{\pm}0.17mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $1.87{\pm}0.19mm$, $2.15{\pm}0.21mm$, $2.44{\pm}0.26mm$으로 분석되었다. 표적 추적에 있어 변위 벡터의 길이로 정의할 수 있는 상관관계 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $0.84{\pm}0.01mm$, $0.70{\pm}0.13mm$, $1.63{\pm}0.10mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $0.97{\pm}0.06mm$, $1.44{\pm}0.11mm$, $1.98{\pm}0.10mm$으로 분석되었다. 두 호흡 형태에서 모두 상관관계 오차 값이 클수록 표적 오차 값이 크게 나타났다. 정현곡선 호흡 형태의 표적 움직임 크기가 20 mm 이상일 경우, 두 오차 값 모두 사이버나이프 제조사의 권고치인 1.5 mm 이상으로 측정되었다. 결 론 : 표적 움직임의 크기가 클수록 표적 오차 값과 상관관계 오차 값이 증가하는 경향이 있었으며, 정현곡선 호흡 형태보다 갑작스런 호흡 변화 형태에서 오차 값이 크게 나타났다. 호흡의 형태가 규칙적인 정현 곡선 형태더라도 표적의 움직임이 클수록 종양 추적 시스템의 정확도가 감소하는 것으로 판단할 수 있다. 사이버나이프 종양 추적 시스템의 알고리즘을 이용하여 치료 시행 시 환자의 기침 등으로 인하여 갑작스럽게 예측 불가능한 호흡 변화가 있는 경우 치료를 멈추고 내부 표적 확인 과정을 재실시 하여야 하며 호흡 형태를 재조정해야 할 필요가 있다. 치료 중 환자가 본인의 호흡 형태를 관찰 할 수 있는 고글 모니터 등을 착용하여 규칙적인 호흡 형태를 유도하는 것이 치료의 정확도는 향상될 수 있다고 판단된다.

• 한국가축번식학회지
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• 제26권3호
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• pp.275-289
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• 2002

본 연구는 종모우의 정자수정능력 평가방법의 개발과 정자 기능 및 성상 변화에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 시행하였다. 동결-융해된 종모우 정액을 대상으로 정자의 운동성과 정자의 형태를 분석하였고, 정자의 기능 검 사 항목으로서 체외수정(IVF), HOST, Ca-ionophore에 의한 첨체반응율, 정자의 ROS 측정을 위한 luminol, lucigenin-dependent chemiluminescence, LPO 분석을 위한 malondialdehyde의 측정 및 TUNEL (terminal deoxynucleotidyl transferase(TdT) dUTP nick end labelling) 기법을 이용한 정자의 DNA fragmentation를 측정하였으며 이들 각각의 조사 항목들의 분석치들과 체외수정율 및 배발생율과의 상관관계를 조사하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 고수정군과 저수정군의 체외수정율과 배반포 발생율의 평균은 각각 64.4%와 34.3%, 18.50%와 6.2%였으며 두 군간에 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.05). 고수정군과 저수정군의 정자운동성과 첨체반응률은 각각 평균79.0 %와 66.2%, 40.7%와 22.9%로 두 군간에 통계학적으로 유의한 차이를 보였으나(P<0.05), 정상형태 정자의 비율과 HOST는 각각 평균 94.6%와 92.7%, 69.4%와 59.8%로 두 군간 유의한 차이를 보이지 않았다. 2. Luminol dependent chemiluminescence, LPO 및 DNA fragmentation의 평균은 고수정군과 저수정군에 있어서 각각 6.4와 6.5, 2.Onmol와 3.Inmol 및 2.6%와 7.4%로 두 군간 통계학적으로 유의한 차이를 보였으나(P<0.05), lucigenin dependent chemiluminescence는 4.7와 4.6로 두 군간 유의한 차이를 보이지 않았다. 3. 체외 수정율은 정자의 운동성 및 첨체반응율과 통계학적으로 유의한 정(positive)의 상관관계(r=0.87, p<0.01; r=0.81, p<0.05)를 나타내었으며, luminol dependent chemiluminescence, lipid peroxldation 및 DNA fragmentation과는 통계학적으로 유의한 부(negative)의 상관관계 (r= -0.81, p<0.05; r: -0.74, p<0.05; r : 0.81, p<0.05)를 나타내었다. 그러나 체외수정율은 정상형태 정자의 비율, HOST 및 lucigenin dependent chemiluminescence와는 유의한 상관 관계를 나타내지 않았다. 4. 배반포 발생율은 첨체반응율과 통계학적으로 유의한 정의 상관관계(r=0.71, p<0.05)를 나타내었으며, luminol dependent chemiluminescence, lipid peroxidation 및 DNA fragmentation과는 통계학적으로 유의한 부의 상관관계(r= -0.71, p<0.05; r= -0.89, p<0.01; r= -0.71, P<0.05)를 나타내었다. 배반포 발생율은 정자의 운동성, 정상형태 정자의 비율 및 HOST, lucigenin dependent chemilumihescence와는 유의한 상관관계를 나타내지 않았다. 이상의 결과를 종합해 보면 정액질의 저하에 ROS의 영향이 밀접히 연관되어 있음을 알 수 있으며, 또한 본 연구에서 적용된 기법들은 정액질의 평가 및 정자 수정능력 향상을 위한 기술개발에 있어서 유용한 평가 방법으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국전통조경학회지
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• 제38권3호
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• pp.25-34
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• 2020

본 연구는 국내 명승과 미국 국립공원을 대상으로 정의 및 주요 가치, 지정 절차 및 유형, 지정추이를 살펴보고 두 자연유산의 지정 특성을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 명승은 경관성을 기본 전제로 학술적, 역사적, 인문적 가치를 포함하는 복합유산으로서의 성격을 지니고 있다. 미국 국립공원은 공공성을 기반으로 하는 자연유산으로서 경관의 보호를 통해 국민의 자연유산 향유에 기여하고 생태적·역사적 가치를 동시에 만족하는 것을 목표로 삼고 있다. 둘째, 명승의 지정은 소유자나 관리자, 지자체의 요청이나 문화재청장의 직권으로 지정신청과 지정조사를 거쳐 문화재 위원회의 심의를 통해 지정여부를 결정한다. 지정조사는 기초자원조사와 유형별 자원조사로 구분되며, 1970년 명주 청학동 소금강의 최초 명승 지정 이후 2000년대까지 명승 지정은 저조했으나 2006년 이후 명승 활성화 정책에 힘입어 지정건수가 급격히 증가했고, 자연명승과 역사문화명승의 비중이 균형을 이루게 되었다. 미국 국립공원은 의회나 대통령에 의해 지정이 결정되며 국립공원청에서는 사전검사조사를 통한 잠정자원의 특별자원연구 수행 여부 결정, 특별자원연구 결과에 따른 국립공원 지정기준 만족 여부, 우선순위 결정이 순차적으로 이루어진다. 미국 국립공원은 의회뿐만 아니라 대통령의 국립기념지 지정 권한 부여를 통해 국립공원의 지정경로가 확대되었고, 국립공원청의 통합 운영으로 여러 부처에서 관할하던 유산들이 국립공원에 포함되어 지정건수가 증가하였다. 또한 사적지법의 제정으로 역사유적이 다수 지정되고, 여가공간 제공을 위한 레크리에이션 지역들을 지정하여 총 18개 유닛으로 분류·관리하고 있다. 셋째, 명승과 미국 국립공원의 지정 특성을 비교한 결과 복합적 가치를 지닌 자연유산의 지정, 상호보완적 지정체계와 자원특성에 따른 유형분류, 주무부처 신설 및 지정 정책에 따른 유산의 균형화가 특징으로 확인되었다. 두 유산은 경관성과 공공성을 바탕으로 생태적, 역사적, 학술적 가치를 동시에 충족하는 복합적 자연유산의 특징을 지니고 있었다. 또한 양국 모두 기초자원조사와 심화단계의 지정조사를 통해 순차적, 상호보완적 조사로 유산의 지정을 심의하는 체계가 확인되었으며 자원의 특성에 따라 각 유형을 분류하였다. 이외에 국내 명승 활성화 정책과 미국의 국립공원청 통합운영은 두 유산의 지정 양상에 영향을 미쳤으며, 자연유산과 역사문화유산의 균형을 이루었다. 넷째, 명승과 국립공원의 자원유형과 보존관리 방식은 상당부분 연관성을 지니고 있었다. 미국 국립공원의 자연지역은 국내 천연기념물의 유형들이 주요 자원으로 포함되며, 자연명승과 유사한 특성을 지닌다. 또한 역사유적은 경관성 측면에서 역사문화명승의 지정기준과 유사하며, 전쟁 및 유명인물 관련 유적이 주를 이루는 양상이 사적의 유형과 관련있었다. 보존관리 측면에서 미국 국립공원의 자연지역은 생태계 원상을 그대로 두는 방식을 지니고 있으나 점적 자원에 대한 중점관리는 국내 자연유산 보호체계가 유용할 것으로 보인다. 한편, 역사자원은 사적과 역사문화명승이 전통시대 생활상 전반을 포함하고 있으나, 미국 국립공원의 역사유적은 전쟁사, 유명인 관련 유적을 대상으로 현대까지 시간적 범위를 설정하였으며, 현존 자원을 토대로 적극적인 향유 프로그램 제공이 차이점으로 도출되었다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제57권3호
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• pp.116-137
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• 2024

본 연구는 유네스코 세계문화유산인 중국 강소성(江蘇省) 소재 소주고전원림(蘇州古典園林) 수경관(水景觀)을 조명한 결과이다. 문헌조사 및 현장조사를 통해 입수구와 출수구 그리고 주변 수경요소 간의 상호관련성을 정량적으로 탐색으로써 중국 고전원림 수구(水口) 고유의 객관적 특성을 파악하는 한편, 한국 전통원림과의 차이점을 준거할 수 있는 기초자료를 모색하고자 한 본 연구의 결과는 다음과 같다. 소주고전원림의 수공간 평균 면적은 1,680.7m²로 계상되었는데 이는 전체 원림면적의 21.3%를 차지하는 것으로 원림별 큰 편차를 보였다. 원림 대부분은 샘물과 우물을 수원(水源)으로 삼았으나 창랑정은 지표수를, 퇴사원은 계절수를 수원으로 하였다. 한편 원림의 수구는 정수구(正水口)와 가수구(假水口)로 구분되는바 가수구는 단지 의경(意景) 효과를 유도하기 위한 모방수구로, 수체계상의 의미를 중시하는 소주고전원림의 경향과 결착(結著)된 것으로 보임에 따라 궁극적으로 원림의 수구 배치는 전통 '감여이론(堪輿理論)ʼ이 작동되고 있음이 확인되었다. 그리고 소주고전원림의 인수(引水) 방식은 직인법(直引法), 명거법(明渠法), 침투법(滲透法), 관도법(管道法), 착정법(鑿井法) 등 5가지 유형이 적용되었다. 이중 직인법, 침투법, 관도법은 출수기법에서도 활용되었는 바 소주고전원림에서의 보편적인 물확보 수법인 침투법과 관도법은 국내 구분 방식으로는 집수법(集水法)과 인수법(引水法)에 비견(比肩)된다고 판단하였다. 그러나 한국 전통정원에서 보이는 현폭(懸瀑)과 비폭(飛瀑) 등의 입수기법은 발견되지 않으며 단지 자일(恣逸)과 잠류(潛流) 그리고 용출(湧出) 기법에 의존한 입수기법이 주로 적용되었고, 무너미를 통한 출수기법은 소주고전원림에서는 발견되지 않았다. 한편 소주고전원림의 입수구와 출수구에서 정태수체는 호수, 소(沼)와 담(潭)이 주류를 이루었으며. 동태 수체는 계류, 폭포와 샘으로 분류되는 가운데 3개 원림의 수공간은 원심적분산배치를, 6개소의 수공간은 구심적 집중배치에 따른 수경관 효과가 반영되었다. 그리고 수경관 연출기법으로 입수구에서는 '격(隔)ʼ과 '파(破)ʼ의 기법이, 출수구에서는 '엄(掩)ʼ과 '파(破)ʼ의 기법이 주로 적용되었다. 예컨대 입수구 주변에는 대부분 교량이 건립되고 사(榭), 헌(軒), 각(閣), 정(亭), 랑(廊) 등이 조성되었으며 첩석박안(疊石駁岸)으로 수구를 은폐한 경향이 감지됨에 따라 "비록 인간이 만들었지만 마치 하늘이 내린 것 같다(雖由人作, 宛自天開)"라는 소주원림의 이수사상(理水思想)을 구현한 것으로 이해된다. 마지막으로 입수구와 출수구의 시각구성상 은폐 및 노출 정도를 분석한 결과, 창랑정의 어비정과 환수산장 문천정 조망점에서만 수구가 노출될 뿐 다른 조망점에서는 수구가 가려져 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 볼 때 소주고전원림 수구에서는 한국 전통정원에서 적용되고 있는"물이 들어오는 것은 보이나, 나가는 것은 보이지 않게 한다"는 풍수좌향론 관점에서의 '향향팔미법(向向發微法)' 기법은 거의적 용되지 않은 것으로 판단된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제5권2호
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• pp.1-38
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• 1972

우리나라 답토양(畓土壤)에 대(對)한 토지(土地)의 합리적(合理的) 이용(利用), 토지기반조성(土地基盤造成) 및 생산성 향상(向上) 그리고 토양(土壤)에 관(關)한 조사연구(調査硏究)의 방향(方向)을 뒷받침하기 위(爲)하여 김제만경평야(金堤萬頃平野)에 분포(分布)하고 있는 답토양(畓土壤)에 대(對)한 형태(形態) 및 이화학적(理化學的) 특성(特性) 그리고 그와 수도수량(水稻收量)과의 관계(關係)를 구명(究明)하고 이를 기초(基礎)로 하여 답토양(沓土壤)의 분류법(分類法)과 적성등급구분(適性等級區分)을 시안(試案)하였는 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 답토양(畓土壤)의 형태(形態), 이화학적(理化學的) 특성(特性) 및 그와 수도수량(水稻收量)과의 관계(關係) 김제(金堤) 만경평야(萬頃平野)에 분포(分布)하고 있는 15개(個) 답토양통(畓土壤統)에 대(對)하여 이들 토양(土壤)의 형태(形態), 이화학적(理化學的) 특성(特性)을 보면 다음과 같다. 토양단면(土壤斷面)의 발달정도(發達程度)를 보면 공덕(孔德), 김제(金堤), 만경(萬頃), 백구(白鷗), 봉남(鳳南), 부용(芙蓉), 수암(水岩), 전북(全北), 지산(芝山) 및 호남통(湖南統)는 B(Cambic B)층(層)이 있고 극락(極樂)과 화동통(華東統)은 Bt(Argillic B)층(層)이 있으나 광활(廣活), 신답(新踏) 및 화계통(華溪統)에는 B층(層) 혹(或)은 Bt층(層)이 없다. 특(特)히 공덕(孔德) 및 봉남통(鳳南統)은 흑니층(黑尼層)이 심토(心土) 하부(下部)에 개재(介在)되여 있다. 토양단면(土壤斷面)의 토색(土色)을 보면 공덕(孔德), 광활(廣活), 백구(白鷗) 및 신답통(新踏統)은 대체(大體)로 청회색(靑灰色), 암회색(暗灰色)을 띄우고 김제(金堤), 만경(萬頃), 봉남(鳳南), 부용(芙蓉), 수암(水岩), 전북(全北), 지산(芝山) 및 호남통(湖南統)은 회색(灰色), 회갈색(灰褐色)을 띠우며 극락(極樂), 화계(華溪) 및 화동통(華東統)은 표토(表土) 및 표토하부(表土下部)의 회색(灰色)을 제외(除外)하고 황갈색(黃褐色), 갈색(褐色)을 띠운다. 토양단면(土壤斷面)의 토성(土性)을 보면 공덕(孔德), 극락(極樂), 김제(金堤), 봉남부용(鳳南芙蓉), 호남(湖南) 및 화동통(華東統)은 식질(埴質)이고 백구(白鷗), 전북(全北) 및 지산통(芝山統)은 식양질(埴壤質) 혹은 미사식양질(微砂埴壤質)이며 광활(廣活), 만경(萬頃) 및 수암통(水岩統)은 미사사양질(微砂砂壤質) 그리고 신답(新踏) 및 화계통(華溪統)은 사질(砂質) 혹은 석력사질(石礫砂質)이다. 표토(表土)의 탄소함량(炭素含量)은 0.29%~2.18% 범위(範圍)에 있으나 1.0~2.0%인 것이 많으며 표토(表土)의 전질소함량(全窒素含量)은 0.03%~0.24% 범위(範圍)에 있다. 이들은 심토(心土) 혹은 기층(基層)으로 갈수록 감소(減少)되는 경향(傾向)이나 불규칙적(不規則的)이다. 표토(表土)의 탄질비(炭窒比)는 4.6~15.5 범위(範圍)인데 8~10인 것이 많으며 심토(心土) 및 기층(基層)에서는 표토(表土)에 비(比)하여 그 범위(範圍)가 커서 3.0~20.25이다. 토양반응(土壤反應)은 pH4.5~8.0 범위(範圍)에 있으나 광활(廣活) 및 만경통(萬頃統)을 제외(除外)하고는 모두 산성(酸性)이다. 염기치환용량(鹽基置換容量)은 표토(表土)에서는 5~13 me/100g 범위(範圍)이며 심토(心土) 및 기층(基層)에서는 사질토양(砂質土壤)을 제외(除外)하고 모두 10~20 me/100g 범위(範圍)에 있다. 염기포화도(鹽基飽和度)는 공덕(孔德) 및 백구통(白鷗統)을 제외(除外)하고는 모두 60% 이상(以上)이다. 표토(表土)의 활성철함량(活性鐵含量)은 0.45~1.81% 범위(範圍)이고 역환원성(易還元性)망간은 15~148ppm 범위(範圍)이며 유효규산은 36~366ppm 범위(範圍)에 있다. 이들 3성분(成分)의 용탈(溶脫) 및 집적(集積)은 토양배수(土壤排水), 토성조건(土性條件)에 따라 다르지만 대체(大體)로 10~70cm 범위(範圍)에 집적(集積)하고 있으나 규산(珪酸)은 경우(境遇)에 따라 철(鐵), 망간 보다 깊은 층위(層位)에 집적(集積)되여 있다. 각(各) 토양통(土壤統)의 주요특성(主要特性)은 해안(海岸)에서 부터 거리에 따라 점변(漸變)하고 있으며 점토(粘土), 유기탄소(有機炭素) 및 pH는 해안(海岸)으로 부터 내륙(內陸)으로 옮겨가는 거리와 다음과 같은 상관(相關)이 있다. y(표상(表上)의 점토함량(粘土含量)) = $$-0.2491x^2+6.0388x-1.1251$$ y (심토(心土) 및 표토하부(表土下部)의 점토함량(粘土含量)) = $$-0.31646x^+7.84818x-2.50008$$ y(표토(表土)의 유기탄소함량(有機炭素含量)) = $$-0.0089x^2+0.2192x+0.1366$$ 로서 내륙(內陸)으로 갈수록 높아지는 경향(傾向)이며 y(심토(心土) 및 표토하부(表土下部)의 pH) = $$0.0178x^2-0.4534x-8.353$$ 로서 내륙(內陸)으로 갈수록 낮다. 토양(土壤)의 형태(形態) 및 이화학적(理化學的) 특성(特性)에 있어 특기(特記)되는 것은 토양(土壤)의 발달도(發達度), 토색(土色), 모재(母材)의 다원적(多元的) 퇴적(堆積), 유기물층(有機物層)의 개입(介入), 토성(土性) 및 토양반응(土壤反應) 등(等)이였으며 이들은 답토양(畓土壤)의 분류(分類)에서 고려(考濾)되여야 할 사항(事項)이였다. 토양(土壤)의 몇가지 특성(特性)과 수도수량(水稻收量)과의 관계(關係)에서 토양배수(土壤排水)가 약간양호(若干良好) 내지(乃至) 불량(不良)한 식질토(埴質土), 양질토(壤質土) 그리고 유효심도가 낮은(50cm) 식질토(埴質土)들은 수량(收量)이 대부분(大部分) 10a당(當) 375kg 이상(以上)이며 사질토(砂質土), 배수(排水)가 양호(良好)한 식질토(埴質土), 유효심도가 낮은 양질토(壤質土) 및 함염토(含鹽土)들은 수량(收量)이 대부분(大部分) 10a당(當) 375kg미만(未滿)이다. 수도수량(水稻收量)에 영향(影響)을 미치는 토양(土壤)의 형태적(形態的) 특성(特性)은 토양배수(土壤排水), 토성(土性), 유효심도, 표토(表土) 및 표토하부(表土下部)의 회색화(灰色化) 그리고 염농도(鹽濃度) 등(等)이며 이들은 답토양(畓土壤)의 적성등급구분(適性等級區分)에서 고려(考慮)되여야 할 사항(事項)이였다. 2. 답토양(畓土壤)의 분류(分類) 및 적성등급구분(適性等級區分) 답토양(畓土壤)의 분류기준(分類基準)은 토양(土壤) 자체(自體)가 가지고 있는 성질(性質)에 근거(根據)를 두었다. 토양분류단위(土壤分類單位)는 토양대군(土壤大群), 토양군(土壤群), 토양아군(土壤亞群), 토양계(土壤系) 그리고 토양통(土壤統)의 5단계(段階)를 두고 분류(分類)의 기본(基本) 단위(單位)는 토양통(土壤統)으로 하였다. 토양분류(土壤分類)에 있어 형태적(形態的) 특성(特性)의 차이(差異)를 결정(決定)하기 위(爲)하여 2종류(種類)의 특징토층(特徵土層) 즉(卽) 숙성토층(熟成土層) 및 반숙토층(半熟土層)을 설정(設定)하여 이들의 유무(有無) 및 종류(種類)를 토양대군(土壤大群)의 분류기준(分類基準)으로 하였다. 토양군(土壤群) 및 토양아군(土壤亞群)의 분류(分類)에 있어 고려(考慮)되여야 할 특징적(特徵的) 토양특성(土壤特性)은 우선(于先), 토색(土色), 염농도(鹽濃度), 표토(表土) 및 표토(表土) 하부(下部)의 회색화(灰色化), 토사(土砂)의 다원적(多元的) 퇴적(堆積) 그리고 유기물층(有機物層)의 개입(介入)으로 하였으며 토양계(土壤系)의 분류(分類)에서 고려(考慮)한 토양특성(土壤特性)은 토양반응(土壤反應), 토성(土性) 및 석력함량(石礫含量)에 근거(根據)를 두어 분류(分類)하는 한편 이들에 대(對)한 정의(定義)를 내렸다. 그리고 필자(筆者)의 시안(試案)과 기존(旣存)의 분류안(分類案)을 상호비교(相互比較)하여 검토(檢討)하였다. 답토양(畓土壤)의 적성등급구분(適性等級區分)은 인위적(人爲的) 작용(作用)에 의(依)한 가변성(可變性)이 적은 토양특성(土壤特性)을 토대(土臺)로 하였으며 등급구분단위(等級區分單位)는 등급(等級) 및 아급(亞級)의 2단계(段階)를 두었다. 등급(等級)은 토양(土壤)의 잠재생산력(潛在生産力)이 어느 주어진 단위(範圍)에서 같고 토지이용(土地利用) 및 관리(管理)의 난이(難易)를 고려(考慮)한 토양조건(土壤條件)에 따라 1급(級)에서 4 급지(級地)까지의 4 등급(等級)으로 구분(區分)하였고 아급(亞級)은 동일등급내(同一等級內)에서 중요(重要)한 제한인자(制限因子)로 하였으며 그 인자(因子)는 경사(傾斜), 저염(低濕), 사질(砂質) 석력(石礫), 염해(鹽害), 미력(美熟)이다. 이들 등급(等級) 및 아급(亞級)을 각각(各各) 정의(定義)를 하였으며 아울러 분류시안(分類試案)과의 연관성(連關性)을 검토(檢討)하였다. 김제(金堤) 만경평야(萬頃平野)의 15개(個) 답토양통(畓土壤統)의 분류(分類) 및 적성등급(適性等級) 구분시안(區分試案)을 종합(綜合)하여 보면 다음과 같다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.