• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.79-90
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• 2014

아이디와 패스워드를 통한 인증은 고전적인 방법이나 여전히 가장 널리 사용되고 있다. 오늘날 사용자들의 패스워드의 인증 수행 과정은 그 단순함과 편리함, 반복적인 수행으로 인해 적응무의식화 되었다. 즉, 의식화된 상태가 아닌 무의식적으로 인증을 수행하고 있다. 인증과정은 그 절차가 단순하고 반복 학습되어 인간의 깊은 사고 없이도 무의식적으로 수행할 수 있도록 학습될 수 있다. 또한 사용자들이 보유한 아이디와 패스워드 개수가 적기 때문에 기억에 의존할 수 있는 것도 적응무의식화의 원인 중 하나이다. 소수의 아이디와 패스워드 개수를 보유한 것과 달리 대개 사용자들은 수많은 웹, 모바일, 인터넷사이트 서비스에 가입되어 있다. 계정의 수는 많은 반면 소수의 아이디, 패스워드 쌍을 보유했을 때, 그리고 그것이 기억에 의존하여 관리될 때, 마지막으로 인증 과정이 무의식적으로 수행될 때 그것은 인간의 취약점이 된다. 과거에는 정보유출을 위한 해킹 공격이 하드웨어나 소프트웨어 등의 취약점을 이용한 것이었다면 최근에는 이와 더불어 인적 요소의 취약점을 이용하는 사회공학적 공격이 많아지고 있다. 특히 피싱 및 파밍 등과 같은 정보유출형 공격이 급증하고 있다. 피싱 및 파밍 공격은 인적 요소의 취약성을 이용한 것이며, 무의적으로 수행하는 인간의 인증 행위에 취약하다. 과거의 피싱 및 파밍에 대한 연구는 기술적인 분석이나 대책이 주를 이루었지만, 본 논문은 피싱 및 파밍 공격시 반응하는 인간의 행위에 관심이 있다. 사용자가 패스워드를 무의식적으로 입력 할 때, 그리고 인증 행위를 반복 수행할 때, 얼마나 많은 패스워드를 노출할 수 있는지 실험을 통해 확인했다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.71-89
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• 2016

누구나 본인이 사용한 제품이나, 이용한 서비스에 대한 후기를 자유롭게 인터넷에 작성할 수 있고, 이러한 데이터의 양은 점점 더 많아지고 있다. 감성분석은 사용자가 생성한 온라인 텍스트 속에 내포된 감성 및 감정을 식별하기 위해 사용된다. 본 연구는 다양한 데이터 도메인 중 영화 리뷰를 분석 대상으로 한다. 영화 리뷰를 이용한 기존 연구에서는 종종 리뷰 평점을 관객의 감성으로 동일시하여 감성분석에 이용한다. 그러나 리뷰 내용과 평점의 실제적 극성 정도가 항상 일치하는 것은 아니기 때문에 연구의 정확성에 한계가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습 기반의 감성 분류기를 구축하고, 이를 통해 리뷰의 감성점수를 산출하여 리뷰에서 나타나는 감성의 수치화를 목표로 한다. 나아가 산출된 감성점수를 이용하여 리뷰와 영화 흥행 간의 연관성을 살펴보았다. 감성분석 모델은 지지벡터 분류기와 신경망을 이용해 구축되었고, 총 1만 건의 영화 리뷰를 학습용 데이터로 하였다. 감성분석은 총 175편의 영화에 대한 1,258,538개의 리뷰에 적용하였다. 리뷰의 평점과 흥행, 그리고 감성점수와 흥행과의 연관성은 상관분석을 통해 살펴보았고, t-검정으로 두 지표의 평균차를 비교하여 감성점수의 활용성을 검증하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제시하는 모델 구축 방법은 나이브 베이즈 분류기로 구축한 모델보다 높은 정확성을 보였다. 상관분석 결과로는, 영화의 주간 평균 평점과 관객 수 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났고, 감성점수와 관객 수 간의 상관분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 이에 두 지표간의 평균을 이용한 t-검정을 수행하고, 이를 바탕으로 산출한 감성점수를 리뷰 평점의 역할을 할 수 있는 지표로써 활용 가능함을 검증하였다. 나아가 검증된 결론을 근거로, 트위터에서 영화를 언급한 트윗을 수집하여 감성분석을 적용한 결과를 살펴봄으로써 감성분석 모델의 활용 방안을 모색하였다. 전체적 실험 및 검증의 과정을 통해 본 연구는 감성분석 연구에 있어 개선된 감성 분류 방법을 제시할 수 있음을 보였고, 이러한 점에서 연구의 의의가 있다.

• 한국조경학회지
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• 제37권4호
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• pp.64-71
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• 2009

집중적인 이용이 이루어지는 모래 기반의 잔디 근권부에 과도한 유기물의 집적은 잔디 생육에 심각한 장애를 일으킬 수 있다. 본 연구는 골프장 그린에서 유기물의 지속가능한 관리에 관한 연구의 일환으로서 조성 후 30년 경과한 그린에서 토심별 토양 유기물 분해를 평가하기 위해서 토양미생물 호흡량을 이용하여 토심별 토양 유기물 집적에 대한 미생물 분해를 평가하고 통기성 개선 및 돌로마이트 시용의 효과를 연구하였다. 조성 후 5년과 30년 경과한 그린의 토심 0~5cm, 5~10cm, 10~15cm 토양층에서 3반복으로 토양 시료를 채취하여 토양 유기물 함량을 분석하였다. 토양미생물 호흡량과 탈수소효소 활성이 조성 후 30년 경과한 그린에서 토심별 토양 유기물 분해를 평가하기 위해서 분석되었다. 그 후에 조성 후 30년 경과한 그린을 4개의 구획으로 구분하고 무처리한 대조구, 돌로마이트를 처리한 실험구, 토심 0~5cm 토양층을 제거한 실험구, 토심 0~5cm 토양층 제거 후 돌로마이트 처리한 실험구를 조성하였다. 처리 후 1, 2, 4주일 경과 후에 앞서 언급한 방법과 동일하게 토양 시료를 채취하여 토양 유기물 분해를 평가하기 위해서 토양미생물 호흡량을 분석하였다. 토심 0~5cm 토양층에서 토양 유기물 집적은 코어링과 같은 집약적인 관리에 의해서 조절되고 있지만 토심 5cm 이하에서는 유기물 함량이 시간 경과에 따라서 증가함으로 지속적으로 토양 환경이 악화되고 있다. 유기물에 대한 토양미생물의 분해는 토양 유기물 집적을 감소시키기 위해서 필수적이지만, 토심 5cm 이하에서 토양미생물 호흡량은 현저히 낮게 나타나고 통기성 개선과 돌로마이트 시용에 의해서 효과적으로 개선되지 않았다. 결과적으로 코어링과 같은 통기성 개선 작업들과 돌로마이트 시용은 조성 후 오랜 기간이 경과한 그린의 토심 5cm 이하에서 토양미생물 분해를 촉진시키기 위한 방법으로 효과적이지 못한 것으로 나타났다.

• 자원환경지질
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• 제53권5호
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• pp.609-617
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• 2020

4차 산업혁명(industry 4.0)으로 제시되는 지능정보사회 전환 정책 이후, 정부는 2020년 한국형 뉴딜 정책으로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 정책을 발표하였다. 본 연구는 해당 정책을 분석하고 지질자원 분야 공공연구기관의 정부출연 R&D사업을 분석하였다. 해당 사업 중에서 유망기술 분야로 디지털 트윈, 환경 모니터링에 주목하여 유망기술·시장 분석을 실시하였다. 한국판 뉴딜 종합계획의 '데이터댐'과 관련하여 지질자원 기술 분야에서는 실감기술(AR/VR)을 적용한 디지털 지질자원 콘텐츠 개발, 공공데이터 구축·공유 시스템 개발이 가능하다. '1, 2, 3차 전산업으로 5G, AI 융합 확산'에 대응하여 스마트 마이닝, 디지털 오일 필드 등 ICT와 융합한 지질자원기술의 산업적용이 필요하다. '디지털 트윈'과 관련하여 정부는 도심지 등 주요지역 3D 지도 구축을 제시하고 있다. 지질자원 기술 분야에서는 안전한 국토/시설 관리를 위한 3차원 지도 및 사물인터넷(IoT) 시스템 개발이 가능하다. 그린 뉴딜 정책으로 정부는 자원순환을 포함한 녹색산업 기술개발, CCUS 통합실증, 전기차·수소차 보급 확대를 제시하였으며 한국지질자원연구원은 관련 연구사업 수행 및 국내 에너지 저장광물 개발 연구를 착수했다. 디지털 트윈 관련하여 논문 및 국제 시장분석기관에서 석유가스분야를 제시하고 있으며 광산자동화, 디지털 지도 측면에서도 많은 진전이 일어나고 있다. 디지털 트윈어스(Digital Twin Earth) 구축 또한 지질자원 분야의 유망 기술 분야이다. 디지털 트윈, 환경 모니터링 관련 지질자원 연구 분야는 데이터 분석, 시뮬레이션, 인공지능·기계학습, 사물인터넷(IoT)과 깊은 관련이 있으며, 관련 센서 및 컴퓨팅 소프트웨어/시스템 등 민간 회사와의 협업이 중요하다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제31권1호
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• pp.11-16
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• 2008

목적: 갑상선 암 환자에서 방사성옥소($^{131}I$) 치료 시 체질량지수와 초기 유효선량 값의 상관관계를 알아보고, 또한 갑상선치료 환자로부터 1 m 떨어진 옆 사람에게 전달되는 유효선량 값을 측정하여 환자의 격리가 언제까지 필요한지 알아보고자 한다. 재료 및 방법: 치료당일 오전에 금식을 하게 하여 입원실에서 신장과 체중을 측정하였다. 방사성옥소($^{131}I$) 150 mCi를 환자에게 투여하기 전에 핵의학과에서 병에 들어있는 I-131 capsule을 방사선량 측정기[ATOMLAB DOSE CALIBRATORS(Biodex Medical Systems)]로 측정하여 기록 하여둔다. 치료적 용량 150 mCi(${\pm}6\;mCi$)를 투여받은 환자는 격리된 입원실에서 투여 후 바로 1 m 거리에서 초기 유효선량을 G-M survey meter로 측정하고 다음날 아침에도 같은 방법으로 선량을 측정하여 법정인 허용선량이 되면 퇴원 처방을 내고 $4{\sim}5$시간 후에 퇴원을 한다. 자료 분석은 Med calc Version 9,2,1,0통계 프로그램 이용하여 분석하였다. 결과: 초기 유효선량 값과 체질량지수 상관관계를 분석한 결과 Correlation coefficient 값이 음의 값으로 체질량지수가 증가할수록 초기 유효선량 값은 감소함을 알 수 있었다. 또한 P=0.0004로 유의한 결과임을 알 수 있었다. 체질량지수에 따른 group간의 비교를 하기위해 One-way ANOVA분석한 결과 체지방지수가 증가할수록 초기 유효선량 값이 감소하는 것을 알 수 있었다. 또한 P=0.007로 유의한 결과임을 알 수 있었다. 결론: 체질량지수와 초기선량과의 관계는 밀접한 상관관계가 있었고, 53%의 환자가 NRC규정에서 권고하는 선량을 만족시켜 1박2일 동안 입원을 하였다. 따라서 체질량지수와 초기 유효선량과의 관계를 잘 이용하게 되면 병실 회전율에 도움이 되리라 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1267-1276
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• 2020

백두산 화산의 대규모 분화로 인한 우리나라 PM_2.5 영향 및 피해범위를 정량적으로 예측하기 위하여 우리나라에 직접 피해를 주는 worst-case 기상 시나리오를 적용하여 3차원 대기화학모델링 시스템 WRF-SMOKE-CMAQ(Weather Research & Forecasting - Sparse Matrix Operation Kernel Emission - Comunity Multi-scale Air Quality)을 구동하였다. 과거 10년(2005~2014년)간 백두산 분화 worst-case 우선순위 중 우리나라에 가장 큰 직접 피해를 주는 대표 worst-case 시나리오를 적용하여 대상 사례일(2012.5.16)에 VEI 4의 대규모 화산 분화를 가정하여 화산 분화로 인한 초미세먼지(PM_2.5)의 영향을 분석하였다. 우리나라 지역별(시군구) PM_2.5의 영향을 예측하고 취약계층 등을 반영한 노출평가를 실시하여 취약지역을 도출하였다. 또한, 시군구의 영향을 보다 상세규모(9 km × 9 km)로 분석하여 시군구 지역 내 취약지역을 도출하였다. 백두산 분화 대표 worst-case(2012.5.16.) 분석결과, 국내 PM_2.5 피크농도는 24,547 ㎍/㎥로 낙하 화산재(5억 4천만톤) 처리가 가장 큰 문제로 대두되었던 미국 세인트헬렌스 화산 분화(1980년) 사례보다 더 극한 상황이 될 것으로 예상된다. 또한, PM_2.5 고농도 지역의 분석결과, 파주, 김포, 고양, 강화, 산청, 하동에서 고농도가 나타났다. 반면, 인구 노출분석 결과 인구 밀집지역인 파주가 특히 취약지역으로 나타났고, 취약계층 노출분석 결과 또한, 취약계층 인구가 많은 파주, 남양주, 화성이 취약지역으로 나타났다. 시군구 지역을 상세규모로 분석함으로써 하동 북부 등 시군구 지역 내에서의 고농도 지역을 도출할 수 있었다. 화산재해 발생 시 대기오염물질의 고농도 지역도 중요하지만 인구 및 민감군, 취약계층 밀집지역 등을 고려한 대응 및 대책 마련이 필요하겠으며 시군구에 대한 일률적인 대책보다 시군구 지역 내 고농도 지역 등의 선별을 통한 취약 지역별 대책 마련이 필요하겠다. 본 연구는 화산재해의 재난선포 기준 개발 및 선제적 대응체계 개발의 초석 마련에 기초자료가 될 것으로 판단된다.

• 산경연구논집
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• 제2권2호
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• pp.5-14
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• 2011

1996년도의 유통시장개방을 계기로 소매유통 환경이 급변하기 시작하였으며, 이러한 소매유통 환경변화에 대한 대응력을 강화하기 위해 조직화를 통한 규모화가 산지의 중요한 과제로 대두되고 있다. 이에 산지에서는 여건변화에 대응하기 위하여 소규모 개별농가가 조직화를 통해 전문화·대규모화 되어 가고 있고, 품목별·지역별로 특화되어 가는 양상을 보이고 있다. 하지만 소비지 시장에 대한 경쟁력 강화라는 관점에서는 여전히 문제점을 보이고 있는 것이 사실이다. 이러한 문제점의 가장 대표적인 경우가 시장대응상의 산지유통조직의 조직화·규모화 문제이다. 본 연구에서는 선행연구들을 통한 농산물 유통환경 변화에 따른 산지 조직화 배경 및 필요성, 국내 산지유통조직의 현황 및 문제점, 국내·외 산지유통조직 우수사례를 살펴보고, 조직화·규모화를 중심으로 향후 산지유통조직 경쟁력 제고방안을 위한 개선방안에 대해 제시하였다. 연구 결과, 농산물 소매유통환경 변화에 따라 산지유통조직의 경쟁력을 제고하기 위한 개선방안으로 1) 원물수집 체계 다양화를 통한 가동률 향상 및 조직화 강화, 2) 전문화된 품목의 광역연합마케팅 추구를 통한 규모화 실현, 3) 국외 산지유통조직 우수사례인 프랑스 "브레따뉴 청과물 경제위원회"와 같은 관리 운영조직 설치 및 운영, 4) 국내에 적합한 산지유통조직모델 개발을 위한 지원체계 확립 등의 4가지를 제시하였다. 특히 국내 산지의 경우 산지조직화·규모화에 성공한 각종 사례분석을 통해, 조직적 규모화의 과정 속에서 생겨나는 각종 어려움과 그에 대한 극복방식 등을 일반화 시켜가는 노력이 요구된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제34권4호
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• pp.334-344
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• 2020

연엽산 산지계류의 저서성 대형무척추동물은 총 24과 44종 658개체가 확인되었으며, 참납작하루살이(Ecdyonurus dracon Kluge)가 13%로 우점하였다. 서식습성군으로는 붙는 무리(56%), 굴파는 무리(19%), 헤엄치는 무리(14%) 및 기는 무리(56%)의 총 4군집이 확인되었고, 1개소(UP1)를 제외한 모든 조사지점에서 붙는 무리가 우점한 것으로 나타났다. 그리고 서식특성은 서식처의 유속, 수심, 계상재료 등 수리학적 요인과 용존산소, 수온 등 수질 요인에 따라 달라지며, 유수가 정체하는 소(pool)보다는 유속이 빠른 여울(riffle, step-riffle)에서 그 차이가 나타났다. 즉, 여울에서는 수심과 관계없이 계상의 유속이 빠르고 계상재료의 중앙입경과 최대입경이 클수록 서식처에서 붙는 무리가, 유속이 느리고 계상재료의 중앙입경과 최대입경이 작은 서식처에서 굴파는 무리와 기는 무리가 우점하였다. 또한, 용존산소와 유속은 정의 상관관계(y = 0.6666x - 0.659, R² = 0.0851)에 있으며, 굴파는 무리가 기는 무리와 붙는 무리보다 더 넓은 범위에 서식하는 것으로 나타났다. 수심이 얕을수록 일사량에 대한 수온의 민감도가 크기 때문에 수심과 수온은 부의 상관관계(y = -26.397x + 283.87, R² = 0.1802)를 보였으며, pH와 수온은 정의 상관관계가 나타났다. 한편, pH와 용존산소의 관계를 상·하류로 구분하여 서식특성을 파악한 결과, 군집과 상관없이 울페도가 68%로 높았던 상류에서는 높은 용존산소값과 낮은 pH를, 울페도가 51%로 상대적으로 낮았던 하류에서는 낮은 용존산소값과 높은 pH가 나타나, 계안림에 의한 부착조류의 증식과 수온상승을 억제하는 역할을 한 것으로 판단된다. 이 연구는 산지계류에 있어서 저서성 대형무척추동물의 서식특성을 파악함으로써, 산지계류가 청정지역으로 인식되어 연구 대상으로서의 관심도가 낮았던 부분의 자료를 보완하였다. 따라서 향후 산지계류의 보호 및 관리 측면에서의 연구 방안 마련과 학술적인 가치를 높이기 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.