• 환경영향평가
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• 제23권6호
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• pp.453-465
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• 2014

생물다양성우수지역은 종다양성이 가장 우수한 지역 또는 훼손될 우려가 가장 큼에도 생물상이 가장 다양한 지역으로서, 생물다양성 보전을 위한 최적지를 선택하는 데 필수적인 요소이다. 이 연구의 목적은 포유류를 대상으로 전국단위에서 종풍부도, 희귀도를 분석하여 생물다양성우수지역을 파악하는 것이다. 대상종은 멸종위기 포유류 4종, 일반종 11종 등 총 15종을 선정하였다. 지형, 거리, 식생구조 등을 환경변수로 설정하였고, Maxent(Maximum Entropy Method)를 활용하여 종분포모형을 구축하였다. 종풍부도와 종희귀도를 통해 생물다양성을 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 종풍부도를 분석한 결과, 멸종위기 포유류를 대상으로 할 때에는 높고 가파른 산림이 생물다양성우수지역인 것으로 나타났다. 반면, 전체종을 대상으로 했을 때는 저지대 산림에서 종풍부도가 높았다. 두 번째, 멸종위기 포유류를 대상으로 할 때에는 희귀도와 종풍부도가 유사한 공간분포를 보였다. 그러나 전체종을 대상으로 할때에는 저지대 산림 뿐만 아니라 고지대 산림에서도 다소 희귀도가 높은 것으로 나타나, 종풍부도와는 다소 다른 공간분포를 보였다. 이와 같은 연구 결과는 추후 생물다양성 평가, 서식지 보전, 생태축 구축, 보호지역 관리 등에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국광물학회지
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• 제22권4호
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• pp.343-352
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• 2009

특정 원자 중심의 정보를 제공해주는 고분해능 고상핵자기 공명 분광분석(NMR)은 현무암질 마그마를 포함한 대부분의 자연계의 다성분계 규산염 용융체의 원자 구조 분석에 적합하다. 본 연구에서는 일차원과 이차원 고상 NMR을 이용하여 현무암질 마그마의 모델 시스템인 CMAS (CaO-MgO-$Al_2O_3-SiO_2$) 비정질 규산염의 조성에 따른 원자 구조의 변화를 규명하였다. $^{27}Al$ MAS NMR 실험 결과 모든 조성에대해 $^{[4]}Al$ 피크가 지배적으로 나타나고 이는 $Al^{3+}$이 네트워크 형성 이온으로 작용한다는 것을 지시한다. $X_{MgO}$가 증가함에 따라 피크 위치가 음의 방향으로 4.7 ppm 이동하며 이는 조성에서 Si의 상대적인 양이 증가할수록 $Q^4$(4Si)가 증가하는 것을 의미하고 이를 통해 Al 주변의 산소가 모두 연결 산소(BO, bridging oxygen)임이 확인되었다. $^{17}O$ NMR 실험 결과 비정질 $CaMgSi_2O_6$에 있는 비연결 산소의 상대적 양이 $CaAl_2SiO_6$에 있는 비연결 산소보다 정성적으로 많은 것이 확인되었다. 모델 사성분계 비정질 알루미노규산염에 대한 $^{17}O$ 3QMAS NMR 실험결과 Al-O-Al, Al-O-Si, Si-O-Si의 연결 산소와 {Ca, Mg}-NBO의 원자 환경이 구별되며 이 실험 결과는 자연계에서 나타나는 다양한 조성의 다성분계 비정질에 대해서도 이차원 3QMAS NMR 실험을 이용하여 원자구조를 규명할 수 있는 가능성을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.138-148
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• 2019

사회적관계 요인이 노인의 우울 수준과 밀접한 관련이 있다는 것은 선행연구를 통해 확인되고 있으나, 우울 수준 궤적에 영향을 미치는 사회적관계 하위요인에 대한 구체적인 연구는 이루어지지 않고 있다. 이러한 한계를 고려한 본 연구는 노인의 사회적관계 하위요인이 노인의 우울 궤적에 미치는 영향요인을 분석하는데 연구 목적이 있다. 연구를 위해 한국고용정보원이 제공하고 있는 고령화연구패널자료(Korean Longitudinal Survey of Ageing: KLoSA)의 3, 4, 5, 6차 자료를 활용 했으며, 65세 이상 4차시 모두 설문에 응답한 2,484명을 최종 분석대상으로 활용하였다. 65세 이상 노인의 우울 수준에 대한 종단적 연구에서 시간이 지날수록 개인별 우울 수준이 낮아지고 있어 긍정적 변화가 있음을 확인했고, 잠재성장모형의 조건부 모형을 통해 노인의 우울 궤적에 미치는 구체적인 사회적관계 요인을 분석하였다. 분석 결과, 배우자유무, 가구원수, 친한 사람과의 만남, 경제활동 유무, 종교 유무 등이 노인의 우울 수준 초기값에 영향을 미치는 요인으로 나타났으며, 가구원수, 친한 사람과의 만남, 삶에 대한 기대감 등이 노인의 우울 수준 궤적에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 연구결과를 통해 노인의 우울수준을 지속적으로 낮출 수 있는 구체적인 프로그램 및 지원의 필요함 등을 제언하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1167-1181
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• 2021

녹조 현상과 관련하여 독성물질을 배출하는 남조류 4종의 경우 유해 남조류로 지정하여 관리하고 있으며, 물리적인 모형을 이용한 예측 정보도 함께 발표하고 있다. 그러나 조류는 살아 있는 생명체로 물리 역학에 따른 예측에 어려움이 있으며, 기상, 수리·수문, 수질 등 수많은 인자에 의한 영향을 고려하기가 쉽지 않다. 따라서, 최근 머신러닝을 이용한 녹조발생 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 경북 영천에 소재한 보현산댐과 영천댐을 대상으로 랜덤 포레스트 모형을 이용하여 유해남조류 발생에 영향을 미치는 수질인자의 특성중요도를 분석해 보았으며, 이 중 가장 높은 특성중요도를 나타낸 수온을 이용하여 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 유해남조류 발생을 예측하고 그 정확성을 확인하였다. 특성중요도 분석 결과, 수온과 총질소(T-N)이 공통적으로 높게 나왔으며, 인공신경망(ANN)을 이용한 유해남조류 발생예측에서도 실제와 근접한 값이 예측되어 앞으로 녹조관리를 위해 유해남조류 예측이 필요한 저수지의 경우 이를 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권10B호
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• pp.946-961
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• 2008

본 연구는, IT중소기업에 대한 기술혁신 지원사업이 본래의 정책목표에 맞게 운용되고 있는지를 확인하고, 개선된 사업구조로의 재구축을 위한 정책적 제안을 도출하는 것을 목적으로 한다. 첫째, 기술혁신 지원사업의 수혜대상 IT중소기업군과 비수혜기업군의 대응표본을 비교하여, 정책목표에 부합된 맞춤형 지원의 실시여부를 검토한다. 둘째, 사업년도 경과에 따른 IT중소기업 기술혁신 지원사업별 포지셔닝 (positioning)의 추이를 사업 포트폴리오분석 (business portfolio analysis)을 응용하여 조사한다. 셋째, 기술혁신 지원사업간 '공동참여연결망' (affiliation network) 행렬을 정의 작성한 후, 다차원척도법 (multidimensional scaling method)을 활용한 IT중소기업 기술혁신 지원사업간 연관성에 대한 분석을 시도한다. '07년 정보통신부 (MIC)의 IT중소기업 기술혁신 지원사업으로서 14개 관리기관이 보유한 31개 지원사업의 '03-'06년 4개 사업년도 수혜기업 8,994개 및 한국정보통신산업협회 (KAIT) IT기업 DB에서 '03-'06년 4개 사업년도중 수혜기록이 전혀 없는 18,354개 비수혜기업중, '03년 기준 2-5년의 기업업력을 갖는 비수혜기업 8,035개가 대응표본으로 추출되어 분석된다. 분석결과; 1) 최근까지 본래의 정책목표에 부합하는 IT중소기업들이 수혜기업으로 적합하게 선정된 것으로 검토되었다; 2) 하지만, 사업년도 경과에 따라 (1) 지원시점 기업업력 및 매출액은 함께 증가하고, (2) 지원시점 무형자산비율 감소 및 영업이익률 증가와 같은 뚜렷한 추이가 감지되기에, 창업 초기 IT중소기업에 대한 '출발기금' (seed money) 제공의 역할은 점진적으로 약화되는 것으로 조사되므로, 이에 대한 적시의 조치가 필요하다; 3) 한편, 다차원척도법의 모형 적합도가 낮긴 했지만, 직접지원사업과 비교할 때 간접지원사업의 경우 상대적으로, 기술혁신 지원사업간 연관성이 더 클 가능성이 있을 것으로 판단되었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.664-674
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• 2021

The relevance of this scientific research is determined by the negative impact of the COVID-19 pandemic on the current trends and dynamics of world tourism development. This article aims to identify patterns of development of the modern tourist market, analysis of problems and prospects of development in the context of the COVID-19 pandemic. Materials and methods. General scientific methods and methods of research are used in the work: analysis, synthesis, comparison, analysis of statistical data. The analysis of the viewpoints of foreign and domestic authors on the research of the international tourist market allowed us to substantiate the actual directions of tourism development due to the influence of negative factors connected with the spread of a new coronavirus infection COVID-19. Economic-statistical, abstract-logical, and economic-mathematical methods of research were used during the process of study and data processing. Results. The analysis of the current state of the tourist market by world regions was carried out. It was found that tourism is one of the most affected sectors from COVID-19, as, by the end of 2020, the total number of tourist arrivals in the world decreased by 74% compared to the same period in 2019. The consequence of this decline was a loss of total global tourism revenues by the end of 2020, which equaled $1.3 trillion. 27% of all destinations are completely closed to international tourism. At the end of 2020, the economy of international tourism has shrunk by about 80%. In 2020 the world traveled 98 million fewer people (-83%) relative to the same period last year. Tourism was hit hardest by the pandemic in the Asia-Pacific region, where travel restrictions are as strict as possible. International arrivals in this region fell by 84% (300 million). The Middle East and Africa recorded declines of 75 and 70 percent. Despite a small and short-lived recovery in the summer of 2020, Europe lost 71% of the tourist flow, with the European continent recording the largest drop in absolute terms compared with 2019, 500 million. In North and South America, foreign arrivals declined. It is revealed that a significant decrease in tourist flows leads to a massive loss of jobs, a sharp decline in foreign exchange earnings and taxes, which limits the ability of states to support the tourism industry. Three possible scenarios of exit of the tourist industry from the crisis, reflecting the most probable changes of monthly tourist flows, are considered. The characteristics of respondents from Ukraine, Germany, and the USA and their attitude to travel depending on gender, age, education level, professional status, and monthly income are presented. About 57% of respondents from Ukraine, Poland, and the United States were planning a tourist trip in 2021. Note that people with higher or secondary education were more willing to plan such a trip. The results of the empirical study confirm that interest in domestic tourism has increased significantly in 2021. The regression model of dependence of the number of domestic tourist trips on the example of Ukraine with time tendency (t) and seasonal variations (Turˆt = 7288,498 - 20,58t - 410,88∑5) it forecast for 2020, which allows stabilizing the process of tourist trips after the pandemic to use this model to forecast for any country. Discussion. We should emphasize the seriousness of the COVID-19 pandemic and the fact that many experts and scientists believe in the long-term recovery of the tourism industry. In our opinion, the governments of the countries need to refocus on domestic tourism and deal with infrastructure development, search for new niches, formats, formation of new package deals in new - domestic - segment (new products' development (tourist routes, exhibitions, sightseeing programs, special rehabilitation programs after COVID) -19 in sanatoriums, etc.); creation of individual offers for different target audiences). Conclusions. Thus, the identified trends are associated with a decrease in the number of tourist flows, the negative impact of the pandemic on employment and income from tourism activities. International tourism needs two to four years before it returns to the level of 2019.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.147-170
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• 2022

특허의 사적 가치(private value)를 나타내는 특허수명 추정은 오래전부터 연구되었으나 추정과정에서 선형모델에 의존하는 경우가 대부분이었고, 기계학습 방법을 사용하더라도 변수 간 관계에 대한 해석이나 설명이 부족하였다. 본 연구에서는 특허의 생존 기간이 특허의 가치를 대리한다는 기존 연구결과를 바탕으로 특허 등록 이후의 생존 기간(연장횟수) 예측을 통해 특허의 가치를 추정한다. 이를 위해 1996~2017년까지 미국 특허청(USPTO)에 출원하여 등록된 특허 4,033,414개를 수집하였다. 특허수명을 예측하기 위해 기존 연구에서 특허수명에 영향을 미친다고 밝혀진 특허의 특성, 특허의 소유자 특성, 특허의 발명가 특성을 반영할 수 있는 다양한 변수가 사용되었다. 서로 다른 4개의 모델(Ridge Regression, Random Forest, Feed-forward Neural Network, Gradient Boosting Models)을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5-fold Cross Validation으로 초매개변수 조정이 이루어졌다. 이후 생성된 모델의 성능을 평가하고 특허수명을 추정할 수 있는 예측변수의 상대적 중요도를 제시하였다. 또한, 성능이 우수했던 Gradient Boosting Model을 기반으로 Accumulated Local Effects Plot을 제시하여 예측변수와 특허수명 간 관계를 시각적으로 나타내었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 특허의 평가 근거를 제시하기 위하여 Kernal SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 적용하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시한다. 본 연구는 기존에 특허수명을 추정하는 연구에 누적적으로 기여한다는 점 그리고 선형성을 바탕으로 진행된 기존 특허수명 추정 연구들의 한계를 보완하고 복잡한 비선형 관계를 설명가능한 방식으로 제시하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 개별 특허의 평가 근거를 도출하는 방법을 소개하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.9-18
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• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.213-225
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• 2010

본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.