이 글은 조선시기부터 현재까지 한국 기록관리를 역사적으로 고찰하면서 그 특징을 소개한 것이다. 조선시기에 기록관리 제도가 구축되게 된 역사적 배경을 설명하고 1894년 갑오정권에서 근대적 기록관리 제도가 성립하였으며, 1948년 대한민국 정부가 수립되면서 미국의 행정학과 기록관리 방식을 수용하면서 새로운 기록관리제도가 정립되게 된 과정을 소개하였다. 끝으로 1999년 이후 "공공기관의 기록물 관리에 관한 법률"이 제정된 후 현대 기록관리제도가 확립되게 된 과정을 설명하였다. 조선시기에 기록을 잘 관리한 이유는 다음과 같다. 첫째, 관료제를 기반으로 한 조직사회이어서 기록을 잘 관리하는 것이 중요했다. 둘째 조선왕조의 성립과정에서 왕권과 신권이 대립하였는데, 그 대립과정의 타협물로서 "조선왕조실록" 등 기록이 남게 되었다. 셋째 현재의 경험을 기록으로 남겨 후대에 비슷한 일을 치룰 때에 참조하도록 하였다. 넷째 당대의 역사적 사건을 기록으로 남김으로써 후세에 역사적 평가를 받고자 하였다. 그런 측면에서 조선왕조는 역사적으로 중요한 기록을 많이 남겼다. 1894년 갑오정권은 권력을 장악하자 군국기무처를 설치하면서 개혁정책을 실시해갔다. 그것은 기록관리 부문에서도 나타났다. "명령반포식"을 공포하면서 법령의 제정과정을 규정하였고, 공문서 형식을 변화시켰다. 공문서 형식에서는 중국의 연호 대신에 '개국기년'을 사용하였으며, 사용 문자를 한자로부터 한글 혹은 국한문 혼용으로 바꾸었으며, 공문서 양식을 인쇄하여 사용하도록 하였다. 그리하여 정권의 독자성 및 자립성을 드러내도록 하였다. 1910년 일본제국주의가 조선을 식민지로 병탄하면서 조선의 기록관리 전통은 단절되고, 일제는 식민통치를 효율적으로 하기 위한 기록관리제도를 구축하였다. 1945년 한국은 일본제국주의로부터 해방되고, 1948년에 대한민국 정부를 수립하였다. 1950년대에 한국 정부는 일제의 기록관리제도를 그대로 원용하였다가, 1950년대 후반 이후 미국의 행정학과 기록관리 방식을 수용하면서 새로운 문서관리방식을 구축하게 되었다. 그러나 관료들의 기록관리에 대한 인식은 희박하였으며, 대통령기록 등 중요한 역사기록은 많이 파기되거나 유실되는 등 기록관리가 제대로 이루어지지 못하였다. 한국에서 기록관리가 제대로 행해진 것은 1999년 이후였다. 1999년에 "공공기관의 기록물관리에 관한 법률"이 제정되면서 기록관리에 대한 인식이 강화되었고, 2005년 "국가기록관리혁신 로드맵"이 작성되고 추진되면서 한국의 기록관리제도는 비약적으로 발전하였다. 2005년 이후 기록관리 프로세스와 시스템의 정비, 기록관리 표준의 제정, 법과 제도의 정비, 기록물관리 전문요원의 배치 등이 이루어지면서 한국의 기록관리는 한 단계 진전되게 되었다.
최근 사회적으로 결혼연령이 높아짐에 따라 고령산모가 증가하면서 생화학적 표지물질을 이용한 다운증후군 선별검사는 산모들에게 필수적인 검사가 되었다. 다운증후군 임신을 진단하는 과정은 선별검사에서 고위험군으로 보고 되면 융모막 융모생검이나 양수검사 같은 침습적 검사를 통해 염색체 분석을 하는 단계로 진행이 되는데 이러한 확진검사는 비용이 많이 들고 태아손실의 위험도가 높다. 따라서 위험도는 낮고 다운증후군 발견율이 높은 선별검사를 선택하여 불필요한 침습적 검사를 줄여 산모와 태아의 위험도를 낮추는 것이 중요하다. 본 연구는 2018년 용인의 임상검사기관에 산전선별검사를 의뢰한 17세부터 46세까지 총 36,436명을 대상으로 triple test(185명), quad test(3,629명), integrated test(18,932명), sequential test(13,690명) 4가지 검사를 direct sandwich, indirect sandwich 기술을 이용한 Time-resolved fluoroimmunoassay 방법과 sandwich 방법을 이용한 면역측정 방법을 사용하여 35세 미만과 35세 이상 산모의 다운증후군 위험도를 분석하여 산모 연령이 증가함에 따른 양성률의 차이를 확인하였다. 검사결과 전체 산모의 다운증후군 고위험군은 triple test 36명, quad test 408명, integrated tset 1,441명, sequential test 924명 이었다. 이중 35세미만 산모의 고위험군은 triple test 7명(3.8%), quad test 141명(3.9%), integrated tset 644명(3.4%), sequential test 430명(3.4%)이었고, 35세이상 산모의 고위험군은 29명(15.7%), 267명(7.4%), 797명(4.2%), 494명(3.6%)으로 나타나 35세이상 산모가 훨씬 높은 고위험군을 나타내었다. 임상에 있어서 35세 미만과 35세 이상 산모의 위험도 분석을 한 연구는 국내외에 거의 희박하므로 본 연구는 향후 국내외의 많은 검사기관들과 예비 산모들에게 다운증후군 위험의 예방과 치료를 위한 매우 유용한 기초 자료가 될 것으로 생각된다.
도교(道敎)의 내단이론(內丹理論)을 집성한 인물을 꼽으면, 단연 장백단(張伯端)일 것이다. 그는 『오진편(悟眞篇)』과 『청화비문(靑華秘文)』 및 『금단사백자(金丹四百字)』 등 3편의 저술을 남긴 것으로 알려져 있으며, 연구자들은 이것을 토대로 연구를 진행하고 있다. 그러나 과연 이 모두가 그의 저술인지에 대해서는 의문을 가지고 있으면서도 정확한 분석을 가하지 않은 채로 잠정적으로 인정하고 있거나, 단순하게 믿고 있는 정도일 뿐이다. 철학적 태도에서 정확성과 엄밀성은 필수적이다. 일차적 자료에 대한 철저한 검증이 없는 연구는 그야말로 사상누각에 불과하다. 본고에서는 도교 내단사상의 연구에 있어 가장 큰 비중을 차지한다고 할 수 있는 장백단의 저술에 대한 치밀한 분석을 가하여, 앞으로 그에 대한 철학적 분석의 명백한 기초를 확립하려는데 목적이 있다. 장백단은 80세가 넘은 나이에 도를 얻고서 아주 늦은 나이에 그 비결(秘訣)을 기록으로 남기고 제자에게 단법(丹法)을 전하였다. 그리고 그는 살아서가 아니라 죽은 다음 일정한 세월이 지난 후에 위상이 높아졌다. 내단도교에서 중요한 비중을 갖게 된 그의 위치로 인하여 그의 저술에 대한 관심이 고조되었고, 따라서 그의 이름에 의탁한 책들이 유포되었다고 보인다. 본 연구에서는 진위(眞僞)에 대해서 확정하지 못하고 있는 장백단의 저술에 대해서, '오진편(悟眞篇)'에 「자서(自序)」·「칠언사운(七言四韻) 16수(首)」·「칠언절구(七言絶句) 64수(首)」·「오언율시(五言律詩) 1수(首)」·「서강월(西江月) 12수(首)」 및 「후서(後序)」를 배당하고, '오진외편(悟眞外篇)'을 오진편습유(悟眞篇拾遺)라고 하여 「선종가송시곡잡언(禪宗歌頌詩曲雜言) 32수(首)」를 넣어야 할 것으로 판단하였다. 그리고 '오진편(悟眞篇) 외(外)'라고 하여 『금단사백자(金丹四百字)』와 『청화비문(靑華秘文)』, 그리고 「서강월(西江月)」 1수와 칠언절구(七言絶句) 5수(首), 「독주역삼동결(讀周易參同契)」·「증백룡동유도인가(贈白龍洞劉道人歌)」·「석교가(石橋歌)」를 포함시키면 적절하다고 보았다. 그리고 몇 가지의 논거(論據)를 제시하여 『금단사백자』나 『청화비문』은 장백단의 저술일 가능성이 매우 희박하여 후인들의 위작(僞作)일 것이라는 사실을 논증하였다.
포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 저장소 선정 및 저장소 특성화 연구 과정에서 $CO_2$ 지중저장 실증의 지진 유발 가능성과 누출 가능성에 대하여 진지하게 검토하고 $CO_2$ 지중저장 실증의 안정성을 확보하기 위한 많은 노력을 경주해 왔다. 그럼에도 불구하고 2017년 11월 15일 발생한 규모 5.4의 포항 지진으로 큰 피해를 입은 포항시와 시민들은 $CO_2$ 지중저장 실증의 지진 유발 가능성에 대하여 큰 우려를 가지고 있는 상황이다. 포항분지 해상 $CO_2$ 지중저장 실증 연구팀은 2017년 포항 지진 이후 포항 영일만 $CO_2$ 지중저장 실증의 안전성에 대하여 자체 조사를 수행하여, 2017년 포항 지진과 포항분지 영일만 해상 $CO_2$ 지중저장 실증의 관련성과 향후 본격적인 $CO_2$ 지중저장 실증이 수행될 경우 지진 유발 가능성이나 누출 가능성에 대하여 면밀하게 평가하였다. 자체 조사 결과, 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 2017년 포항지진의 진앙과 약 10 km 떨어진 영일만 해역에 저장소가 위치하며, $CO_2$ 저장층의 심도도 해저면 아래 약 750-800 m 정도로서 포항 지진의 심도와 큰 차이를 보인다. 또한 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 2017년 1월 12일부터 3월 12일까지 약 3개월간 $CO_2$ 시험 주입을 수행한 이후 수송체계 구축과 주입공 격상을 위해 $CO_2$ 주입 행위가 중지된 상황으로 2017년 11월 15일에 발생한 포항 지진과 직접적인 관련성을 찾기 어렵다. 무엇보다도 $CO_2$ 지중저장 기술의 개념이 지층을 파쇄하는 것이 아니라 염수와 같은 유체로 채워진 다공질 퇴적층에서 염수를 천천히 밀어내면서 초임계상의 $CO_2$를 주입한다는 측면에서 대용량의 $CO_2$를 장기간 주입하여 저장층의 압력이 크게 상승하는 경우를 제외하면 인간 사회에 피해를 가져오는 일정 규모 이상의 지진을 유발할 가능성이 크지 않은 것으로 분석되었다. 게다가 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업의 $CO_2$ 시험 주입 규모가 약 100톤 정도로서 규모 5.0 이상의 지진을 유발할 수 있는 대규모 주입 행위가 없었기 때문에 2017년 포항 지진과의 연관성을 가정하는 것이 무리가 있다. 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업의 연구팀은 자체 조사를 통해 향후 포항분지 해상 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업이 장기적으로 수행될 경우 지진 유발 가능성과 누출 가능성에 대하여도 평가를 수행하였다. 자체 평가 결과에 따르면, 저장층 상부의 덮개층이 파쇄되거나 주변 단층의 재활성화가 발생하지 않도록 정해진 범위에서 압력을 조절하면서 $CO_2$ 스트림을 주입할 경우 지진 유발이나 단층 재활성화를 초래할 가능성이 매우 희박한 것으로 분석되었다. 더불어, 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 $CO_2$ 지중저장 실증 과정에서 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출을 최소화하기 위해 저장소 인근 지층의 파쇄 압력, 저장소 인근 단층의 재활성화 압력, 주입공 누출을 방지하기 위한 완결 공정, 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출 경로 파악과 거동 및 누출 모니터링, 안전한 $CO_2$ 저장을 위한 저장소 운영과 관련된 연구를 충실하게 수행하고 있으며, 연구팀의 자체 조사 결과 주입된 $CO_2$ 스트림이 인간 사회에 영향을 미칠 정도의 규모로 누출될 가능성은 크지 않은 것으로 평가되었다. 결론적으로 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 인간이 감지할 정도의 지진 유발 및 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출을 발생시킬 가능성이 크지 않으며, 비록 적은 가능성이지만, 지진이나 누출이 발생하지 않도록 지속적으로 안전성 확보를 위한 연구개발을 최우선적으로 수행할 계획이다.
상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.
기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.
본고는 근대 전환기 심재(深齋) 조긍섭(曺兢燮)(1873-1933)의 시세계를 화운시(和韻詩)를 중심으로 살펴보았다. 그의 시에는 화운시 특히 두보(杜甫)와 소식(蘇軾) 시에 대한 화운시가 많다. 이것은 그가 격변의 시기에 가장 전통적인 방법으로 한시창작에 임했던 중세적 시인이었음을 가늠케 한다. 화운시를 놓고 보았을 때 그의 창작 생애는 대략 40세가 전환의 기점이 된다. 40세 이전에는 두 소뿐만 아니라 그 밖에 당(唐) 송(宋) 및 명(明) 청(淸) 대(代) 시인들, 우리나라의 이황(李滉) 등 화운의 대상이 폭넓게 나타난다. 40세 이후에는 두 소에 대한 화운은 줄어드는 대신 지역과 관련된 우리나라 인물의 시에 화운하는 예가 종종 발견된다. 연령으로는 30대에 지은 것이 가장 많다. 심재는 시재(詩才)의 온전함과 의경(意境)의 통달함을 꼽으며 두보를 '시인의 집대성(集大成)'이라 일컬었다. 그런 인식을 반영하듯이 두시 화운시도 주제와 의경이 다양하게 드러난다. 소시(蘇詩)에 대해서는 그가 따로 생각을 밝힌 바 없으나 일정한 애호를 가지고 있었던 것으로 보인다. 원시에 대한 밀착도는 두시가 소시보다 비교적 더 높게 나타난다. 거칠게 말하면 두보에 대해서는 닮고자 하면서 자기 개성을 찾아나가는 방향이라면, 소식에 대해서는 닮으려 하기보다 계기로 활용해서 자기 의사를 드러내려는 측면이 좀 더 많은 것으로 생각된다. 신중하게 보아야 할 것은 그가 화운시를 짓되 일방적인 모방에 그치지 않고 대조와 차이의 미학을 만들어 내고 있다는 점이다. 그 주제와 의경을 그대로 가져오기보다는 창작의 계기는 공유하되 시 안에 자기 뜻을 기탁해 새로운 의미를 만드는 경우가 많다. 소시 화운시는 전반적으로 원시와의 밀착력이 더 희박한 편이다. 이것은 화운이라는 제약이 많은 창작 방법을 활용하면서도 그에 전적으로 지배되지 않고 자신의 주제와 개성을 만들기 위해 노력한 흔적이라고 할 수 있다. 그런데 두 소시 화운시가 40세 이후로는 별로 지어지지 않는다는 점이 주목된다. 이것은 어쩌면 화운시 '안'에서의 노력만으로는 더 이상 감당하기 어려운 문학적 현실을 자각한 때문은 아닐까. 예컨대 그는 1919년 소식의 옥중시(獄中詩)를 차운해 4수를 짓고 다시 <구중잡제(拘中雜題)[팔수(八首)]>를 지었다. 이것저것 읊은 이 잡제에는 누구의 운에도 제약되지 않은 그의 복잡다단한 심사와 정회가 다종하게 분출되어 있다. 심재의 화운시는 근대 전환기에 한시의 아비투스가 생존했던 현실과 그 인상적인 생존 방식을 증언해 준다. 화운시 창작은 분명 그의 호고(好古)적 성향을 반영하는 것이나, 이면에는 근대적 문자 변동에 저항하는 심리가 일정하게 작용했을 것으로 판단된다. 아울러 유의할 것은 그것이 두 소시에 대한 일방적인 모습(模襲)과 같은 반동적 방향으로 내닿지는 않았다는 사실이다. 그가 한계 속에서도 자기 개성과 목소리를 내기 위해 노력했다는 점을 다시 한 번 의미 있게 새길 필요가 있다. 요컨대, 심재의 화운시는, 새로움과 기이함, '근대'라는 이름의 시도에 이목을 붙들렸던 근대 한시사에서 '접혀 있던' 한쪽 얼굴, 그 평면이 아닌 입체로서의 얼굴을 펼쳐 보게 하는 의의가 있다.
답상태토양중(畓狀態土壤中)의 물질변화(物質變化)에 관(關)한 연구(硏究)는 이제까지 많이 실시(實施)되어 많은 성과(成果)를 올리고 있다. 그러나 이들 연구(硏究)의 대부분(大部分)이 실험실내(實驗室內)에서 실시(實施)된 비커실험(實驗), 혹(或)은 주사통실험(注射筒實驗)으로 그 결과(結果)를 야외(野外)의 답토양(畓土壤)에 적용(適用)시키는 것은 약간(若干)의 난점(難點)이 예상(豫想)된다. 토양중(土壤中)의 물질변화(物質變化)라고 하는 관점(觀點)에서 비커, 또는 주사통내(注射筒內)에 충전(充塡)된 답작토층토양(畓作土層土壤)과 야외(野外)의 답작토층토양(畓作土層土壤)과의 가장 중요(重要)한 차(差)는 후자(後者)에 수도근(水稻根)이 만연(蔓延)되어 있다는 것과 토양중(土壤中)에서 물의 이동(移動)이 있다는 것이다. 물의 침투(浸透)가 답상태(畓狀態) 작토층토양(作土層土壤)의 물질변화(物質變化)에 미치는 영향(影響)에 관(關)한 연구(硏究)는 상당(相當)히 많이 실시(實施)되어 그 실체(實體)가 명백(明白)해져 가고 있다. 한편 수도근(水稻根)의 존재(存在)가 답상태작토층토양(畓狀態作土層土壤)의 물질변화(物質變化)에 미치는 영향(影響)에 관(關)한 연구(硏究)는 몇개(個)의 보고(報告)가 있으나 그 결과(結果)는 상호(相互) 좋은 일치(一致)를 보이지 않고 있으며 수도근(水稻根)의 존재(存在)가 토양(土壤)의 물질변화(物質變化)에 미치는 기구(機構)는 추측(推測)의 영역(領域)을 벗어나지 못하고 있기 때문에 본연구(本硏究)는 실험(實險) I에서 수도재배(水稻栽培)가 답상태토양중(畓狀態土壤中)의 물질변화(物質變化)에 미치는 제효과(諸効果)를 확인(確認)하고 실험(實驗) II, III에서 이들 効果를 가져 온 기구(機構)를 해명(解明)할 목적(目的)으로 실험(實驗)하였든바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 대조구(對照區)의 작토층토양중(作土層土壤中)의 물질변화(物質變化) 및 용탈과정(溶脫過程)은 비커, 주사통(注射筒), 투수실험등(透水實驗等)의 실내실험(室內實驗)에서 나타냈든 기본적(基本的)인 유형(類型)에 따라 이루어졌으며 수도근(水稻根)의 존재(存在)는 이와같은 물질변화(物質變化) 및 용탈과정(溶脫過程)을 현저(顯著)히 변화(變化)시키는 것이 아니며 단지야간(單只若干)의 변화(變化)를 주는 정도(程度)였다. 2. 실험(實驗)I에서 경수(莖數)와 침투수중(浸透水中)의 양(陽) ion. $Ca^{{+}{+}}$, $Mg^{{+}{+}}$, Fe, Mn 간(間)의 상관관계(相關關係)는 전부(全部) 고도(高度)의 유의성(有意性)을 나타내고 있어 수도근(水稻根)은 이들 ion들의 용탈(溶脫)을 촉진(促進)시킨다고 본다. 3. 가리(加里), 규산(珪酸), 인산(燐酸) 등(等)은 분얼(分蘖) 최성기(最盛期)부터 흡수(吸收)로 인(因)하여 감소(減少)하였으며 $NH_4$-N 는 검출(檢出)되지 안했다. 4. 실험(實驗)II 에 있어서 경수(莖數)와 침투수중(浸透水中)의 전(全) 양(陽)ion, $Ca^{{+}{+}}$, $Mg^{{+}{+}}$, $Fe^{{+}{+}}$, Fe, Mn 간(間)의 상관관계(相關關係)가 Mg을 제외(除外)하고 전부 고도(高度)의 유의성(有意性)을 나타내고 있어, 이와같은 현상(現象)도 수도근(水稻根)에 의하여 이들 양(陽)ion의 용해(溶解), 용탈(溶脫)이 촉진(促進)되었다고 보는 것이 타당(妥當)하다고 생각된다. 5. 경수(莖數)와 $HCO_3{^-}$ 간(間)의 상관관계(相關關係)는 고도(高度)의 유의성(有意性)을 나타내고 있어 수도근(水稻根)의 활성(活性)이 증가(增加)함에 따라 $HCO_3{^-}$ 도 증가(增加)함을 알았다. 6. 침투수중(浸透水中)의 $HCO_3{^-}$ 와 전(全) 양(陽) ion, $Ca^{{+}{+}}$, $Mg^{{+}{+}}$, $Fe^{{+}{+}}$, Fe, Mn 과의 상관관계(相關關係)는 고도(高度)의 유의성(有意性)이 인정(認定)되었으며 수도근(水稻根)에 의(依)하여 생성(生成)된 $HCO_3{^-}$ 는 $Ca^{{+}{+}}$, $Mg^{{+}{+}}$, $Fe^{{+}{+}}$, Fe, Mn 의 용탈(溶脫)을 촉진(促進)시키며 이들 양(陽) ion은 중탄산염(重炭酸鹽)의 형태(形態)로 용탈(溶脫)된다는 것을 시사(示唆)하는 결과(結果)로 보아진다. 7. 침투수중(浸透水中)의 철(鐵)은 거의 전부(全部)가 2가철(價鐵)이며 2가철(價鐵)과 $HCO_3{^-}$의 상관관계(相關關係)를 보면 고도(高度)의 유의성(有意性)이 인정(認定)되므로 철(鐵)은 중탄산철(重炭酸鐵)의 형태(形態)로 용탈(溶脫)된다고 보는 것이 타당(妥當)하지 않을까 한다. 8. 근권토양(根圈土壤)은 타(他)의 미소부위(微小部位)에 비(比)하여 2가철(價鐵)이 경시적(經時的)으로 감소(減少)하였으며 Glucose 함량(含量)이 2~3배(倍)나 많은 것은 수도근(水稻根)이 산소(酸素)를 분필(分泌)하고 근권토양(根圈土壤)을 산화(酸化)시키며 유기물(有機物)을 분필(分泌)하고 노화(老化)된 물질(物質)의 탈락(脫落) 등(等)에 의(依)하여 유기물(有機物)을 부화(富化)시킨다고 하는 기왕(旣往)의 보고(報告)와 잘 일치(一致)하고 있다. 9. 근권토양(根圈土壤)은 타부위(他部位)에 비(比)하여 ${\beta}$-Glucosidase와 Phosphotase의 활성(活性)이 강(强)한 것은 근권토양(根圈土壤)에 Glucose 함량(含量)이 많기 때문에 미생물(微生物)의 활동(活動)이 왕성한 데에 원인(原因)이 있다고 본다. 10. 침투수(浸透水)의 pH는 재배구(栽培區)가 시종(始終)낮으며 재배구(栽培區)의 Eh는 후기(後期)에 높았다. 끝으로 본(本) 연구(硏究)를 수행(遂行)함에 있어서 시종(始終) 지도(指導)하여 주신 동경대학(東京大學) 농학부토양학연구실(農學部土壤學硏究室) 고정강웅교수(高井康雄敎授)에게 심심(深甚)한 사의(謝意)를 표(表)하며 여러가지로 조언(助言)과 협조(協助)를 하여 주신 화전수덕조교수(和田秀德助敎授)를 비롯한 연구실(硏究室) 제위(諸位) 그리고 공시토양(供試土壤)과 종자(種子)를 제공(提供)하여 주신 동학부(同學部) 천전신일랑교수(川田信一郞敎授) 산기경우박사(山崎耕宇博士), 수도재배(水稻栽培)에 便宜(便宜)를 제공(提供)하여 주신 동학부(同學部) 웅택희구웅교수(熊澤喜久雄敎授), 평전희박사(平田熙博士)에게 감사(感謝)를 드린다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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