지리산 구상나무개체군의 쇠퇴 요인과 군락의 변화양상을 파악하기 위하여 7개 지역에 조사구를 설치하여 2009년부터 2018년까지 모니터링을 실시하였다. 세석조사구를 제외한 6개 조사구의 층상구조는 4층구조를 나타내었으며, 조사구 전체를 대상으로 한 구상나무의 중요치는 2009년 55.7%에서 2018년 39.8%로 2009년 대비 28.5%라는 큰 폭의 감소율을 보였다. 흉고직경 5cm 이상의 개체수에서는 조사구 전체 평균이 2018년 711개체/ha 이며, 2009년부터 2018년까지의 누적 고사율 평균은 10.8% 이다. 고사 유형에서는 서서 고사하는 유형(Dead Standing, DS)이 조사구 전체의 82.4%로 가장 우세하게 나타났으며, 입지의 경사도가 35° 로 높은 반야봉1 조사구의 경우 DS유형을 제외한 기타 유형이 44.2%로 높게 나타났다. 구상나무개체군의 직경급 분포 유형은 세석평전에서 역 J자형을 보이고 있어 안정적인 군락 유지가 가능할 것으로 추정되었다. 전체 조사구를 대상으로 한 비대생장값의 평균은 1.09mm/year 였으며, 주로 아교목상의 개체들이 수관층을 형성하고 있는 세석평전에서 가장 왕성한 생장을 나타내었다. 나이테 조사 결과, 벽소령과 반야봉1 조사구에서 구상나무의 평균 수령은 102년과 91년으로 추정되었으며, 활력은 2013년 이후 대체로 감소 추세를 보이는 것으로 나타났다.
The purposes of this study are to analyze the spatial composition of the outer garden of Soswaewon that appears in Gyeong-Ji Yang's "30 Poems of Soswaewon" and examine its significance and symbols. These poems by Gyeong-Ji Yang are important historical records that portray the appearance of Soswaewon and the space outside it at the end of the 17th century. Unlike "48 Poems of Soswaewon" or "Soswaewondo," these poems arenot limited to Soswaewon and its surroundings; theyalso include areas from the village entrance upwardto the peak of the mountain behind the village. These poems can be divided into three main parts. Jiseok-ri and Changam-dong in poems 1 and 2 provide first impressions of the village in which the main Soswaewon garden is located, whereas poems 3 to 8 and poems 10 to 12 describe the space inside Soswaewon. Poems 13 to 30 depict the beautiful scenery around the outer garden of Soswaewon. In general, about 30% of the compilation in "30 Poems of Soswaewon" celebrates the inner Soswaewon, and the remaining 70% depicts the scenery around Soswaewon (i.e., views of the outer garden). It is presumed that Gyeong-Ji Yang employed this structure to achieve some type of order. Between the "48 Poems of Soswaewon" - also describing Soswaewon - and "Soswaewondo," which is a woodprint drawing of Soswaewon, "30 Poems of Soswaewon" offers the widest coverage of Soswaewon. Compared to "48 Poems of Soswaewon," which addresses the scene inside Soswaewon, new buildings such as the Jaeweoldang, Buhweondang, and Hancheonsa appear in "30 Poems of Soswaewon." Thus, the latter covers a much wider range. Chimgye Munbang - Gwangpunggak, Yangdandongo - Aeyangdang, Byeongseogjuggeun - Jajukchong, etc. are mentioned in both compilations. The use of a wide range of natural objects in these 30 poems, including mountains, birds, and the sky (instead of trees and flowers), shows that the author perceived Soswaewon as an area with a much higher and wider view than that of a typical living space. Moreover, natural regression ideologies, or seclusion ideologies, are evident.
이 연구의 목적은 기업가적 혁신성을 정확하게 예측하는 고도화된 분석 모델을 탐색하는 것이다. 기업가정신 연구 분야에서는 최초로, 데이터 과학적 접근방식에 해당되는 기계학습(Machine learning)을 이용해 기업가적 혁신성(entrepreneurial innovativeness)을 예측하는 모델을 제시한다. 예측모델을 구축하기 위하여 Global Entrepreneurship Monitor(GEM)의 62개국 22,099건 데이터를 이용한다. 27개 설명변수로 이뤄진 데이터 셋을 토대로 전통적 통계방법인 다중회귀분석과, 회귀트리, 랜덤포레스트, XG부스트, 인공신경망 등 기계학습을 이용한 예측모델을 구축하고 각 모델의 성능을 비교한다. 모델의 성능 평가를 위해 RMSE(Root mean square error), MAE(Mean absolute error)와 상관관계(Correlation) 등 지표를 사용한다. 분석 결과 5가지 기계학습 기반 모델은 모두 전통적 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 예측 성능이 가장 좋은 모델은 XG부스트였다. XG부스트를 통한 기업가적 혁신성 예측에 있어서 기여도가 높은 변수는 창업가의 기회인지 및 시장 확장의 교차항 변수이며, 이는 신시장에서 기회를 획득하고자 하는 유형의 창업기업이 높은 혁신성을 보인다는 점을 확인했다. 이 연구는 고도화된 분석방법인 기계학습을 이용해 새로운 예측모델을 제시, 기업가정신 연구의 시야를 확장했다는 점에서 의의를 지닌다.
Bullets flying with a light from the back are called "tracers". Tracers are ignited by the combustion gas of the propellant and emit bright light that allows the shooter to visually trace the flight path. Therefore, tracers mark the firing point for allies to assist shooters to hit target quickly and accurately. Conventional tracers are constructed with a mixture of an oxidizing agent, raw metal, and organic fuel. Upon ignition, the inside of the gun can be easily contaminated by the by-products, which can lead to firearm failure during long-term shooting. Moreover, there is a fire risk such as forest fires due to residual flames at impact site. Therefore, it is necessary to develop non-combustion type luminous material; however, this material must still use the heat generated from the propellant, so-called "thermoluminescence (TL)". This study aims to compare the TL emission of Dy3+, La3+ and Ho3+ doped MgB4O7 phosphors prepared by solid state reaction. The crystal structures of samples were determined by X-ray diffraction and matched with the standard pattern of MgB4O7. Luminescence of various doses (200 ~ 15,000 Gy) of gamma irradiated Dy3+, La3+ and Ho3+ (at different concentrations of 5, 10, 15 and 20 %) doped MgB4O7 were recorded using a luminance/color meter. The intensity of TL yellowish (CIE x = 0.401 ~ 0.486, y = 0.410 ~ 0.488) emission became stronger as the temperature increased and the total gamma-ray dose increased.
우리나라에 남아 있는 목조건축문화재들은 다양한 생물학적 요인에 의해 손상된다. 이 중 흰개미는 목재 내부를 손상시켜 문화재의 구조적 안정성과 진정성에 악영향을 미친다. 국내 전 지역에서 목조건축문화재의 흰개미 피해가 발생하고 있으며, 기후변화로 인해 그 피해는 더욱 증가할 것으로 추정된다. 문화재의 흰개미 피해는 돌이킬 수 없으므로 예방보존이 매우 중요하다. 이에 본 논문은 목조건축문화재의 효과적인 흰개미 예방을 위해 공간적 통합 흰개미 관리(AW-ITM)의 문화재 적용을 위한 기초자료를 제시하고자 수행되었다. 먼저 국내 목조건축문화재의 입지 특성을 이해하기 위해, 공간정보시스템(GIS)을 이용하여 국가지정 목조건축문화재(국보, 보물) 182건의 인접한 산림과의 거리, 주변 산림 면적을 분석하였다. 또한 2003~2020년 실시된 국가지정문화재 방충사업 내역과, 종합적 흰개미 관리(ITM)의 구성요소 4가지에 따라 국내 문화재 흰개미 방제의 특성을 확인하였다. 이를 바탕으로 문화재와 주변 공간을 세 영역으로 구분하고 각 영역별로 적합한 흰개미 방제 방안을 제안하였다. 또한 목조건축문화재들의 입지(도심, 외곽, 산림)와 건물 수량(단일, 복합)에 따라 6가지 유형으로 구분하여 각 유형별 흰개미 방제 영역을 구분하였다. 이 연구에서 제시된 공간적 종합 방제의 개념은 최근 문화재청에서 발표한 '목조문화재 흰개미 방제 종합 방제대책' 등에서 주변 환경 개선 등으로 일부 반영해 적용되고 있다. 이에 공간적 통합 흰개미 관리(AW-ITM)의 적용 또한 일부 대상에 시범적으로 적용한 뒤 그 결과를 면밀히 분석하여 문화재 보존관리 정책 수립에 반영할 필요가 있다.
본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.
본 연구는 실존이 확인된 국내 구곡원림을 대상으로 문헌조사, 현장조사 그리고 도상작업 등을 통해 구곡을 구성하는 유수 방식과 유로 연장거리를 측정하는 한편 유역 및 하천차수 그리고 하천등급을 조사 분석함으로써 수계 상 구곡원림의 유역분포 및 하천형태학적 특성을 밝혀 향후 구곡원림의 보전관리 및 활용을 위한 기초자료로 삼고자 한 것이다. 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 실존이 확인된 총 93개소 구곡원림 중 계류를 따라 내려가면서 전개되는 내림식(하향식) 형태의 구곡은 서울의 이계구곡을 비롯하여 총 11개소(11.8%)로 나타났다. 둘째, 구곡별 유하거리 분석 결과, 경북 김천의 옥류동구곡(일명 남산구곡)이 최단길이인 0.44km로 나타난 반면, 경북 성주군과 김천시에 소재한 무흘구곡의 유하거리는 31.1km로 나타나 가장 최장으로 드러났다. 한국 구곡원림의 평균 유하거리는 6.24km였으며 표준편차는 4.63km로 나타나 곡류형과 계곡형 간의 편차가 심한 것으로 나타났다. 또한 14개소(15.1%) 구곡원림은 댐 건설로 인해 일부가 수몰된 상태로 밝혀졌다. 셋째, 구곡원림의 수계역 분석 결과, 낙동강수계가 52개소(55.9%)로 압도적이었으며, 다음으로 한강수계 27개소(29.0%), 금강수계 9개소(9.7%) 그리고 영산강·섬진강수계 5개소(5.4%) 순으로 확인되었다. 한강권역에 입지한 구곡원림은 모두 한강수계로 분류되었으며 낙동강에 입지한 구곡원림은 낙동강남해권수계 5개소와 낙동강동해수권수계 2개소 등 7개소를 제외한 하천은 모두 본류인 낙동강수계로 분류되었다. 넷째, 구곡원림이 입지한 유로의 하천차수를 종합한 결과, 본류 구간을 구곡의 거점 유수로 삼은 구곡은 한강수계의 3개소, 낙동강수계의 5개소, 금강수계의 2개소 그리고 영산감/섬진강수계의 1개소 등 총 11개소(11.8%)였으며 제1지류에는 35개소(37.6%), 제2지류에는 28개소(30.1%), 제3지류에는 17개소(18.3%)로 나타났다. 그리고 제4지류에 입지한 구곡원림은 한강수계의 철원 용화천에 설정된 태화오곡과 낙동강수계인 영천 횡계천에 설정된 횡계구곡으로 분석되었다. 다섯째, 구곡원림이 입지한 하천의 하천등급 분석 결과, 전체 구곡원림이 입지한 하천의 등급은 국가하천 13개소(14.0%), 지방1급하천 7개소(7.5%), 지방2급하천 73개소(78.5%)로 밝혀졌다.
본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.
하천과 인접한 수변구역은 생태학적 중요성과 더불어 친수공간 제공 및 하천 수질 보호에 있어서 매우 높은 잠재적 가치를 가지고 있다. 본 연구는 경안천내 수변구역을 대상으로 경관 구조 지수를 정량적으로 분석하여 향후 수변구역 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료는 과거 1966년부터 2000년까지 36년간의 항공사진을 기하보정하여 수변구역의 토지이용현황에 대한 시계열 자료를 이용하였고, 분석도구는 ArcView의 Extension 모듈로 운영되는 FRAGSTATS를 이용하였다. 분석결과 토지이용변화는 농경지 지역은 감소하고 시가화 건조지역은 증가하는 것으로 나타났으며, 기타 토지이용은 미미한 변화를 나타내고 있다. 경관의 구조 지수 변화 분석 결과 경관규모에서는 NP는 1966년에 437개에서 2000년의 토지이용 패치 수(NP)가 695개로 증가하고 있는 것으로 나타났고, 클래스 규모에서도 같은 결과를 나타내고 있어 인위적인 요인에 의한 토지이용변화가 큰 것으로 판단된다. MPS도 9.441에서 5.934로 작아지고 있어 이 지수 역시 토지이용이 많이 진행되고 있음을 나타내고 있다. 산림지역의 경우 감소하고 있는 추세이나 큰 변화는 없는 것으로 판단된다. 전체적인 지수분석 결과 패치 형태지수는 가장자리가 복잡해지고 있으며, 분산지수에서도 패치의 분산도가 커지는 것으로 나타나 토지이용이 변화되고 있음을 알 수 있다. 이는 수질관리측면에서 수변구역의 주요 기능인 오염물질 차단기능을 약화시키는 결과를 초래할 수 있어 수변구역 관리에 더 많은 노력이 필요할 것으로 판단된다. 향후 각 토지이용도별 각 패치의 분포 형태와 변화 양상 분석과 더불어 토양피복종류의 인접성 등을 고려한 수변구역 관리에 실질적인 자료를 제공할 수 있는 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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