• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.117-129
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• 2015

인터넷을 활용한 정보 검색이 보편화됨에 따라, 상대적으로 정보가 부족했던 개인 투자자들이 인터넷 검색을 통해서 관심 기업의 정보를 지속적으로 '주의(attention)'하고 이를 통하여 시의 적절하고 유용한 정보를 획득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 능동적 정보검색을 통해 유도된 주의 효과가 투자자에게 정보전달의 역할을 하는지 개별 기업 주식의 변동성과 동조화를 중심으로 규명하고자 한다. 특히 기업의 본질적 가치에 대한 정보획득 및 판단이 쉽지 않은 정보기술 서비스 중심의 IT 기업을 대상으로 최근 10년간의 키워드 검색 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 인터넷 검색을 통한 기업정보의 수집 및 확산의 용이성은 투자자가 기업의 가치를 보다 정확히 평가하는데 도움을 주고 결과적으로 시장에서의 탈동조화를 유인함을 알 수 있다. 즉, 투자자의 주의는 시장에 내재된 불완전성에 의해 본질적인 요소와 상관없이 주식들의 수익률이 동시에 같은 방향으로 움직이는 동조화 현상을 약화시키는데 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 기업 규모가 클수록, 연도별 분석에서는 최근에 가까울수록 더 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 잘 알려진 기업일수록 인터넷 검색으로 획득할 수 있는 정보의 양이 많고, 또한 시간이 지날수록 정보가 쌓이면서 이러한 현상은 더 심화될 것으로 예측할 수 있다. 반면, 인터넷 검색량과 기업의 변동성은 규모가 큰 기업의 경우에만 유의한 양의 관계를 보여주었다. 본 연구는 투자자의 주의효과를 인터넷 검색량을 이용하여 실증 분석하였다는데 의의가 있으며, 연구 결과는 기업 주식의 변동성 및 동조화 현상에 대한 이해를 높이고 투자자의 투자결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제46권5호
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• pp.1-9
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• 2018

본 연구는 전문가와 일반인 집단 사이의 정원과 공원에 대한 인식 차이를 규명하기 위해 수행되었다. 설문을 통해 정원의 영역과 규모, 예술성과 과학성, 공공성, 실용성과 심미성, 조성 및 관리 주체, 주재료 등을 조사하였으며, 아울러 수목원정원법과 도시공원법에 대한 이해도를 규명하고자 하였다. 문헌연구를 통해 정원과 공원의 속성을 도출한 후 전문가와 일반인에게 각각 설문조사를 통해 정원과 공원의 개념, 유사성, 차이점 등을 각각 분석하였다. 정원 및 공원의 범위에 대해서는 전문가 그룹이 일반인 그룹에 비해 더 넓게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 공통적으로 정원으로 인식한 공간은 옥상녹지이며, 도시숲은 공원으로 인식하고 있었다. 또한, 일반인 그룹은 도시숲을 정원으로도 인식하고 공원으로도 인식하여 구분이 명확하지 않았다. 전문가 그룹에서 정원은 소규모이고 공원은 대규모라는 인식이 더 우세했다. 대체로 정원은 개인공간이고 공원은 공공공간이라는 인식이 많게 나타났으며, 전문가 그룹에서 정원은 개인적이고 공원은 공공성이라는 인식이 더 우세했다. 일반인 집단은 전문가 집단에 비해 정원과 공원 모두 근소하게나마 예술적 창의성보다 기능적 과학성이 더 강조된 것으로 나타났다. 또한, 일반인과 전문가 모두에게서 대체로 정원보다는 공원이 예술성과 과학성을 아우르는 복합성을 띠고 있다고 인식하고 있는 것으로 나타났다. 정원은 식물재료가 중심이 되며, 공원은 조형물 시설물이 중심이 되거나 식물재료와 조형물 시설물이 적절히 균형을 이루는 공간으로 인식하고 있었고, 전문가 집단에 비해 일반인 집단에서 정원은 식물재료 중심이며, 공원은 시설물/조형물 중심이라는 시각이 매우 높게 나타났다. 전문가 집단은 정원의 심미성을 더 강조하고 공원에 대해서는 실용성을 더 인식하고 있었으며, 일반인 집단은 정원과 공원의 실용성과 심미성에 대한 인식이 유사하게 나타났다. 또한, 일반인 집단에서 정원의 실용성이 공원의 심미성이 더 강조되어 상대적으로 공원에 대한 심미성을 더 인식하고 있는 것으로 나타났다. 조성 주체에 대해 정원은 민간부문으로, 공원은 공공부문으로 인식하고 있었으며, 그 차이는 전문가집단에서 더 크게 나타났다. 관리주체에 대해 전문가와 일반인 모두 공원이나 정원의 관리는 조성 주체가 수행해야 하는 것으로 인식하고 있어, 관리주체의 다양화에 대한 논의가 필요한 것으로 나타났다. 이와 같이 전문가 그룹과 일반인 그룹에서 정원과 공원 개념의 혼재와 더불어 일정한 인식의 차이가 있음을 알 수 있었고, 법적 제도와 인식에서도 아직은 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제11권6호
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• pp.69-75
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• 2006

지하 저장 탱크로부터의 유류 유출로 인하여 전세계적으로 넓은 지역의 토양 및 지하수가 오염되고 있다. Methyl tert-butyl ether(MTBE)는 대기 오염 감소를 위하여 널리 사용되고 있는 유류 첨가제이지만 토양 및 지하수로 유입되어 섭취 되었을 때 발암 가능성이 있는 유독 물질이다. 본 연구는 고도 산화 처리 기법 중 유기 오염물의 분해에 높은 효율을 나타내는 고전적 Fenton reaction의 최대 단점인 강한 산성(pH 2.5-3) 의존성을 극복한 새로운 산화 처리 기법을 개발하여 고농도의 MTBE를 효과적으로 분해 하는 것을 그 목적으로 하여 자연 친화적인 chelating agents를 사용하여 중성 영역에서 Fenton reaction을 가능하게 하는 기법인 Modified Fenton reaction과 Ultra Violet light(UV)를 이용하여 분해효율을 극대화 하는 Photo-assisted Fenton reaction을 응용한 Modified Photo-Fenton reaction system을 개발하여 최적 반응 조건 및 반응 차수, 반응 메커니즘을 밝혀내었다. 낮은 독성과 높은 생분해성을 나타낸 Citrate ion을 chelating agents로 선정하였으며 최적 반응 조건은 [$Fe^{3+}$] : [Citrate] = 1 mM : 4 mM, 3% $H_2O_2$, 17.4 kWh/L UV dose, 초기 pH 6.0이며 이 조건에서 1000 ppm MTBE를 분해한 결과 6시간 후 86.75%, 16시간 후 99.99%의 높은 분해율을 나타냈으며 최종 pH는 6.02로 안정적이었다. 또한 Modified Photo-Fenton reaction을 이용한 MTBE 분해 반응은 유사 1차 반응을 나타내었으며 methoxy group이 ${\cdot}OH$ radical과 주로 반응하여 tert-butyl formate(TBF)가 주요 분해 산물이 되는 분해 경로를 따른 다는 것이 밝혀졌다. 본 연구로 개발된 Modified Photo-Fenton reaction에서 발생되는 산화제인 ${\cdot}OH$ radical의 비선택적 반응성을 고려할 때 본 system은 다른 종류의 유기 오염물 분해에도 효과적일 것으로 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.145-162
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• 2023

자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.

• 자원환경지질
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• 제56권2호
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• pp.125-138
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• 2023

수계 내 세슘(cesium: Cs)을 제거하기 위하여 개발된 대부분의 기존 Cs 흡착제들은 원재료 값이 고가라는 단점과, 해수와 같이 높은 이온 강도와 낮은 Cs 농도를 가지는 대규모의 오염수를 실질적으로 정화하는데 한계를 가지고 있었다. 본 연구에서는 석탄광산배수를 처리하는 과정에서 생성되는 슬러지(CMDS)에 Na와 S를 첨가하여 친환경적이고 높은 Cs 제거 효율을 가지는 Cs 흡착제를 개발하였다. Fe 및 Ca 함량이 풍부한 CMDS를 1차 소재로 사용하였고, 열처리 과정으로 Na와 S를 첨가하여 새로운 Cs 흡착제를 제조하였다(이하 본 연구에서 개발한 흡착제는 Na-S-CMDS라 명명함). Na-S-CMDS의 Cs 흡착능 및 흡착 기작을 평가하기 위해 실험실 규모의 실험과 흡착 동역학 및 등온 모델링 연구를 수행하였으며, XRF, XRD, SEM/EDS, XPS 등의 분석을 통해 Na-S-CMDS의 물리화학적, 광물학적 특성을 조사함으로써 Cs 흡착 기작을 규명하였다. 흡착 배치 실험 결과, Cs은 빠르게 Na-S-CMDS에 흡착되어 1시간 내 평형에 도달하였으며, 낮은 Cs 농도(0.5 mg/L) 조건에서도 높은 Cs 제거 효율(> 90.0%)을 보였다. 흡착 등온 모델링 결과, 단일 흡착을 가정하는 Langmuir 흡착 등온 모델에 대응되는 경향을 보였으며, 흡착 동역학 모델링 결과 흡착 경향이 유사 2차 속도(pseudo second order kinetic) 모델과 일치하는 경향을 보였고, 이러한 결과는 단순한 물리적 흡착보다 이온 교환과 같은 화학적 흡착이 우세함을 의미한다. 고농도의 Cs 용액으로 반응시킨 Na-S-CMDS의 XRF/XRD 분석 결과, Na-S-CMDS 내 Na 함량은 감소하고 흡착 전 존재하던 erdite (NaFeS₂·2(H₂O))가 관찰되지 않는 것을 통해, Na⁺과 Cs⁺ 사이에서 활발한 이온 교환 반응이 진행되었음을 알 수 있었다. XPS 분석 결과, Na-S-CMDS에서 Cs와 S 사이의 강한 결합 작용이 관찰되었으며, 이러한 Cs와 S(또는 S-복합체)내 결합에너지 감소도 Na-S-CMDS의 Cs 흡착능을 증가시키는 요인으로 판단되었다. 본 연구를 통해 기존에 폐기물로 처리되었던 석탄광산배수슬러지를 개량하여 제조한 Na-S-CMDS는 기존의 Cs 흡착제보다 제조 비용이 저렴하고, 해수 및 지하수와 같이 이온 강도는 높지만 Cs 농도가 낮은 대규모 오염 수계에서도 Cs 흡착능이 높게 유지되어, 현장에서 효과적인 Cs 흡착제로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 대한환경공학회지
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• 제33권4호
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• pp.289-299
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• 2011

본 연구에서는 시화호 연안오염총량관리제 도입시 과학적인 기초자료를 제공하기 위하여 하천을 통해 시화호로 유입되는 수질오염물질의 농도 특성을 조사하였다. 시화호 유역 하천수 내 부유물질(SS), 화학적 산소요구량(COD), 용존영양염($NO_2$, $NO_3$, $NH_4$, $PO_4$, $SiO_2$), 총인(TP) 및 총질소(TN) 등을 분석하였으며 조사시기별 및 지역별(산업지역, 도시지역 및 농업지역) 하천수의 오염물질 농도 특성을 비교하였다. 12월 조사 결과가 다른 조사 시기에 비해 모든 수질항목에서 상대적으로 높은 농도를 나타냈다. 산업지역 내 하천수에서의 COD의 평균값은 12.6 mg/L로 도시지역(6.6 mg/L) 및 농업지역(5.9 mg/L)에 비해 약 2배 높은 농도를 나타냈다. 총인 농도는 COD와 유사하게 산업지역 내 하천수에서 가장 높았고 농업지역 내 하천에서 상대적으로 낮은 농도를 보였으며 용존 인산염($PO_4$)이 약 21%를 차지하고 있었다. 총질소는 산업지역, 도시지역 및 농업지역에서의 평균농도가 각각 5.89 mg/L, 3.02 mg/L 및 5.27 mg/L로 산업지역과 더불어 질소계 비료의 사용의 영향으로 농업지역에서도 높은 농도를 보였다. 조사시기 및 지역에 따라 차이는 있으나 총질소 중 질소화합물의 평균비율은 $NH_4$ (35.1%) > $NO_3$ (30.0%) > DON (22.8%) > PON (8.9%) > $NO_2$ (3.2%)의 순으로 나타났고 약 70%가 용존무기질소($NH_4$, $NO_3$, $NO_2$)의 형태로 존재하고 있었다. 하천수의 용존영양염, 총인 및 총질소 농도는 시화호 표층수에 비해 3.2~37.2배 높았으며 이는 많은 양의 오염물질이 처리과정 없이 하천을 통해 시화호로 유출되는 것을 시사하고 있다. 특히 시화산단을 관통하는 군자천 중류지역에서 상류 또는 하류지점에 비해 높은 농도를 나타내 산업단지에서 발생한 하수와 폐수 일부가 관로 오접 및 무단 방류되어 하수구를 통하여 유입되고 있어 하천수에 대한 하수처리시설로의 이송 및 환경기초시설 증대 등의 대책이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구결과는 향후 시행 예정인 시화호 연안오염총량관리제의 기본계획 및 시행계획 수립시 오염부하량 산정과 삭감계획 수립에 유용한 정보로 사용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국석유지질학회지
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• 제5권1_2호
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• pp.9-15
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• 1997

남극 브랜스필드 해협 중앙분지에서 획득한 다중채널 탄성파탐사 자료를 중심으로 자료처리를 수행하여 전반적인 해저지형, 지층 및 지체구조를 해석하였다. 브랜스필드 중앙분지는 확장중심축을 경계로 해저지형, 화산분출물 및 단층분포, 기반암의 형태가 크게 달라진다. 급격한 경사를 보이는 북쪽 대륙붕은 낙차가 크고 연속성이 좋은 한 개의 긴 정단층 (북동-남서 방향)으로 구성되는 반면, 완만한 경사의 남쪽 대륙붕은 여러 개의 정단층들이 거의 일정한 간격으로 조밀하게 배열된 분포를 보여, 분지가 북서-남동 방향의 확장성 지구조운동에 의해 형성되었음을 나타낸다. 화산분출물 분포를 보면 확장중심과 그 근처에 선형의 대규모 분출물이 형성되어 있고, 양쪽 대륙붕 상단에는 소규모 분출물들이 존재한다. 이들 단층과 분출물은 지하 깊숙이 존재하는 트랜스퍼 (transfer)단층의 영향을 받아 북서-남동 방향으로 수평이동 되었으며 기반암의 형태 및 퇴적 양상을 변화시키고 있다. 퇴적층은 확장중심축 근처에서는 얇게 피복되어 있으나 분지 중심에서 대륙붕단까지는 쐐기 형태로 두껍게 퇴적되어 있고, 대륙붕에서는 화산분출물이 있는 곳을 제외하고는 대체로 평행하게 퇴적되어 있다. 이와 같이 분지의 형태와 퇴적층의 분포는 밀접한 관련성을 보이며 확장중심축을 경계로 퇴적환경에 커다란 변화가 있었음을 알수 있다. 브랜스필드 분지는 신생대 후기에 형성된 젊은 분지이지만 유기물이 풍부한 지질환경과 활발한 지구조운동에 결부된 높은 지열류량으로 인해 탄화수소를 충분히 성숙시킬 수 있는 조건을 가지고 있을 것으로 사료된다./투스칼루사(Tuscaloosa) 사암층, 테일러(Taylor) 나바로(Navarro) 사암층과 오스틴(Austin) 백악 및 탄산염암층이 있다. 이 저류암층에 탄화수소를 공급했던 근원암층으로는 경사방향 하부의 셰일층이, 그리고 덮개암층은 경사방향 상부의 계일층이 그 역할을 담당했던 것으로 해석된다. 뗘악기 하부와 상부 퇴적층의 주요 트랩(trap)으로는 완만한 기둥형(pillow)으로부터 복잡한 다이아피어(diapir) 형태의 암염층 관련 배사구조와 하단 단층블록위에 놓여 있으며 롤오버(rollover) 배사구조를 갖는 성장단층이 있다. 투수 장애(permeability barrier), 상부 경사방향으로 첨멸하는 사암체(up-dip pinch-out sand body깥 침식부정합면(unconformity truncation)도. 걸프만 석유부존에 중요한 역할을 한 트랩들이다. 백악기의 주요한 저류암층들은 범세계 해수면곡선의 하강시기와 잘 일치하고 있는데 이는 백악기동안 형성된 걸프만의 퇴적층서가 범세계 해수면곡선을 전반적으로 잘 반영하고 있음을 의미한다. 즉 퇴적작용을 주로 지배하는 세 즌요 변수인 지구조적인 분지의 침강운동,퇴적물의 공급,해수면 변동오그÷중에서 해수면 변동요소가 이 시기동안 가장 중요한 역할을 했음을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.25-41
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• 2014

최근 스마트 기기를 통해 소셜미디어에 참여하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며 최근 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되거나 다양한 소셜미디어에서 자주 언급되는 단어에 대한 분석을 통해 사회적 이슈를 파악하기 위한 시도가 이루어 지고 있다. 이처럼 다량의 텍스트를 통해 도출된 사회적 이슈의 기간별 추이를 비교하는 분석을 이슈 트래킹이라 한다. 하지만 기존의 이슈 트래킹은 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 전통적 방식의 이슈 트래킹은 전체 기간의 문서에 대해 일괄 토픽 분석을 실시하고 각 토픽의 기간별 분포를 파악하는 방식으로 이루어지므로, 새로운 기간의 문서가 추가되었을 때 추가된 문서에 대해서만 분석을 추가 실시하는 것이 아니라 전체 기간의 문서에 대한 분석을 다시 실시해야 한다는 실용성 측면의 한계를 갖고 있다. 둘째, 이슈는 끊임 없이 생성되고 소멸될 뿐 아니라, 때로는 하나의 이슈가 둘 이상의 이슈로 분화하고 둘 이상의 이슈가 하나로 통합되기도 한다. 즉, 이슈는 생성, 변화(병합, 분화), 그리고 소멸의 생명주기를 갖게 되는데, 전통적 이슈 트래킹은 이러한 이슈의 가변성을 다루지 않았다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 대상 기간 전체의 문서를 한꺼번에 분석하는 방식이 아닌 세부 기간별 문서에 대해 독립적인 분석을 수행하고 이를 통합할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이를 통해 새로운 이슈가 생성되고 변화하며 소멸되는 전체 과정을 규명하였다. 또한 실제 인터넷 뉴스에 대해 제안 방법론을 적용함으로써, 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 분석하였다.