• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권2호
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• pp.254-269
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• 2020

본 연구는 '고도 이미지 찾기 사업' 중 가로경관개선 사업의 하나인 담장에 대한 이론과 담장 디자인 선행 연구를 통하여 고도에서의 담장에 어울리는 담장 정비 방향을 제언하고자 한다. 연구방법은 선행 연구를 유목화하고, 담장 디자인 이론을 고찰한 후, 고도 지정 지구의 의의와 '고도 이미지 찾기 사업'의 현황을 분석하였다. 이를 바탕으로 사례 대상지를 선정하여 고도담장정비 사례 현황과 문제점을 파악하고 개선 방안을 여러 특성을 비교하여 분석하였다. 담장의 선행 연구는 담장의 성격 분석, 담장 디자인 원리 응용, 담장 구조·색채와 형태 및 응용, 현대적 재해석, 궁궐 담장, 주택·사찰·마을의 담장 등 6개 항목으로 유목화되었다. 담장은 '고도 이미지 찾기 사업' 중 가로경관개선 사업에 해당하며 시지각적 인지도가 내부 건축물보다 선경험으로 제공되는 특성이 있다. 고도담장정비 사례 대상지는 고도별 특별보존지구와 보존육성지구의 구성 분포 비율을 기준으로 무령왕릉과 인접한 공주시 송산리길 주변 마을을 선정하였다. 공주시 송산리길 주변 마을의 '고도 이미지 찾기 사업'은 한옥 신축으로 시작되었다. 그러나 담장 정비는 한옥 신축과 동시에 시행된 게 아니었다. 가로변 건축물 외관 정비 사업으로 추후에 지원과 정비가 이루어진 것이다. 한옥과 담장이 동시에 설계되어 심의 후 신축되었다면 한옥의 규모 및 디자인과 조화를 이루는 담장이 되었을 것이지만 서로 기간을 두고 신청, 설계, 시공되었기에 한옥의 처마와 담장이 대지 경계선에 거의 맞닿아 있는 결과를 초래하였다. 공간적으로 가깝고 높은 한옥 본채와 담장의 배치는 답답하게 닫혀 있는 구조물로 인식된다. 송산리길의 담장 디자인은 고도의 특성을 나타낼 수 있는 형태와 색상과 재료로 차분하고 은은하며 안온한 분위기를 자아내야 하는데, 날카롭고 옹색하여 난처한 지경에 놓여 있다. 이러한 문제점을 개선하려면 담장 설계 디자인을 먼저 고려한 후, 한옥 본채 설계 디자인을 후순위로 진행하는 방안의 도입도 합리적 대안이 될 수 있다. 사례 대상지인 공주시 송산리길 담장 지원 사업의 문제 요인은 전통 담장이 가져야 할 미적 요건에 상당히 부족하다. 첫째, 담장의 자연 재료 선정 및 활용에서 미적 의식이 실종되었다는 것이다. 둘째, 디자인 완성도와 조화의 부재이다. 조사 대상지인 공주시 송산리길 고도담장정비의 문제 요인을 분석한 개선 방향은 다음과 같다. 첫째, 한옥 설계와 담장·대문 시공 설계 도면을 함께 심의해야 한다. 둘째, 한옥 담장 디자인의 자연석 돌담 일변도를 재검토 진단하여야 한다. 셋째, 계획·설계 과정에 주민과 전문가의 의견을 조정하는 상시 체계를 가동해야 한다. 넷째, 한옥의 개별성을 집단화하여 지역의 정체성을 대표하는 문화 자산으로 가치를 높여야 한다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국육종학회지
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• 제42권3호
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• pp.262-266
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• 2010

'조생흑찰'은 작물과학원 영남농업연구소(현 국립식량과학원 기능성작물부)에서 2004년도에 육성한 조생 흑자색 찰벼 품종으로 주요특성과 수량성을 요약하면 다음과 같다. 1. 남부평야지 평균 출수기는 8월 3일로 조생종이며 간장은 65 cm정도이고 현미외관은 흑자색인 찰벼 품종이다. 2. 불시 출수율이 일반 조생종 품종과 비슷한 수준이며, 위조는 강한 편이고 성숙기의 엽노화가 느린 편이며, 내냉성은 '흑남벼'와 비슷한 정도의 내냉성을 가지고 있으며 수발아는 '흑남벼'에 비해 강한 편이며 포장도복도 강한 반응을 보였다. 3. 잎도열병은 중정도 저항성 반응을 보이면서 흰잎마름병과 줄무늬잎마름병, 오갈병, 검은줄오갈병 등 바이러스병에는 저항성을 나타내지 않으며 벼멸구, 애멸구 등 주요 해충에는 약하다. 4. 백미 완전미율은 '흑남벼' 보다 높았으며 현미 장폭비가 2.12로 약간 긴 편이며 종피는 흑자색으로 안토시아닌함량이 '흑남벼'에 비해 높은 흑자색 찰벼이다. 5. 수량성은 지역적응시험 보통기 보비재배 7개소에서 432 kg/10a로 '흑남벼' 보다 14% 감수되었으며, 남부평야 이모작재배 1개소에서는 463 kg/10a '화성벼'에 비해 1% 감수하였고, 만식재배에서는 '화성벼' 대비 415 kg/10a로 5% 증수 되었다.

• 한국노년학
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• 제37권2호
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• pp.281-291
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• 2017

본 연구의 목적은 한국의 65세 이상 노인의 의료요구 미충족 경험률을 알아보고, 고용형태와 의료요구 미충족 경험률 및 경제적 이유로 인한 의료요구 미충족 경험률의 관련성을 분석하는 것이다. 연구방법은 2013년 한국의료패널자료를 이용하여 65세 이상인구 5,528명을 대상으로 고용형태에 따른 의료요구 미충족 경험률과 경제적 이유로 인한 의료요구 미충족 경험률의 관련성을 알아보기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 65세 이상 노인의 의료요구 미충족 경험률은 18.9%로 유렵연합국 노인인구집단보다 의료요구 미충족 경험률이 2-3배 높았다. 그리고, 의료요구 미충족을 경험한 노인 중 의료요구 미충족을 경험한 이유가 경제적 이유라고 응답한 노인은 42.8%였으므로 경제적 이유로 인한 의료요구 미충족 경험률은 8.1%이다. 임시직으로 경제활동을 하는 노인은 은퇴로 경제활동을 하지 않는 노인보다 의료요구 미충족 경험률이 높았고(ORs=1.75), 일용직으로 경제활동을 하는 노인은 경제적 이유로 인한 의료요구 미충족 경험률이 높았다(ORs=1.92). 경제활동 상태에 따른 의료요구 미충족 경험률의 차이는 '질병과 손상'을 가진 노인을 제외하고는 종사상의 지위에 따른 차이가 크지 않았다. 의료요구 미충족 경험 이유가 높은 의료비 부담이라고 응답한 경우에도 경제활동 상태에 따른 의료요구 미충족 경험률의 차이는 '질병과 손상'을 가진 노인을 제외하고는 종사상 지위에 따른 차이가 크지 않았다. 다만, 경제활동자 중에서는 '일용직' 노인의 경제적 이유로 의료요구 미충족 경험률이 가장 높았다. 또한, 소득이 적을수록 의료요구 미충족을 경험할 가능성이 높았다. 결론적으로 한국 노인의 의료요구 미충족을 해결하기 위해서는 노후소득보장제도의 개선뿐만 아니라 평균수명 증가에 따른 경제활동에 참여하는 노인의 일자리 형태 및 임금수준에 대한 개선방안이 필요할 것으로 보이며, 더불어 의료비를 해결할 수 있는 건강보험의 보장성이 강화되어야 할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권1호
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• pp.318-331
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• 2021

본 연구는 청소년들의 체격과 체력을 평가하는 데 있어 골연령이 더욱 효과적일 것이라는 점을 가정으로 진행하였으며, 본 연구의 목적은 청소년기의 학생들을 대상으로 골연령과 역연령을 통해 체격과 체력의 차이를 규명하여 청소년들의 체격, 체력의 균형적 발달과 학생들의 건강증진에 기여하는 데 있다. 연구 대상은 6세부터 16세까지의 총 1100명의 모집단 중 PAPS(학생건강체력평가)와 TW3 방법 연령 기준에 따라 총 874명(남자 483명, 여자 391명)의 11세~16세 청소년을 대상으로 하였으며, 생물학적 성숙지표를 나타내는 골격성숙도는 X-ray 촬영 후 TW3(Tanner-Whitehouse 3) 방법을 이용하여 평가하였고 역연령은 출생년월을 사용하였다. 체격은 신장계, InBody270(Biospace, Korea)을 이용하여 2개 항목을 측정하였고 체력측정은 총 7개 항목으로 근력, 평형성, 민첩성, 순발력, 유연성, 근지구력, 심폐지구력을 측정하였다. 자료처리 방법으로는 SPSS 25.0을 사용하여 독립표본 t-test를 실시하였고, p< .05 수준에서 유의한 것으로 간주하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 골연령과 역연령을 이용한 체격의 비교에서 11세, 12세 남자는 키와 체중에서 유의한 차이가 나타났으며, 13세 남자는 체중에서 유의한 차이가 나타났다. 11세 여자는 체중과 신장, 12세 여자는 신장에서 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 골연령과 역연령을 이용한 체력의 비교에서 11세 남자는 근력, 순발력, 유연성, 심폐지구력에서 유의한 차이가 나타났고 12세 남자는 근력, 순발력, 심폐지구력, 13세 남자는 유연성에서 유의한 차이가 나타났다. 11세 여자는 근력, 순발력, 유연성, 근지구력, 심폐지구력, 14세 여자는 유연성에서 유의한 차이가 나타났다. 이러한 결과로 본 연구에서는 급격한 골 성장이 이루어지는 시기에는 골연령을 기준으로 체격과 체력을 평가하는 것이 역연령 기준으로의 평가보다 정확하다는 결과를 도출하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.147-157
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• 2022

본 연구는 국내 사정에 적합한 스마트팜 기술 전략을 ICT 기술의 국내 사정에 적합한 차별화를 중심으로 제안하고자 했다. 해외 농산업 선진국의 경우 각 나라의 지형적 특성, 농산업 특성, 국민 수요 특성 등을 전반적으로 반영한 특정 단계 개발에 주력함을 확인했으나, 국내 스마트팜의 경우 해외 기술을 여과 없이 수용하여 국내사정에 적합한 기술의 선별적 개발이 수행되지 않음을 확인했다. 따라서, 본 연구는 국내 농촌 인구의 급격한 감소, 인구 고령화, 농작물 가격 경쟁력 상실, 휴경지 증가, 경지 이용률 감소 등 문제에 따라, 차후 스마트팜 ICT 기술 개발 방향성을 품질 좋은 농산물을 창출하여 가격 경쟁력을 갖추기 위한 성능의 우수함, 노동인구 고령화에 따른 사용의 용이성, 영세한 경영규모에 적합한 경제성 등에 주목하여 스마트팜을 추진해야 함을 제시했다. 첫째, 경제성 차원에서 영세농가(1차) 경영환경에 필요한 기능들만 선별하여 ICT 기술을 구성하고, 이들과 원활한 의사소통 체계를 ICT 기술에 적용하여 실제 농가에서 필요로 하는 기능을 점차적으로 업데이트함으로써 비용 감소에 일조할 수 있음을 제안했다. 둘째, 성능차원에 있어서는 국내 고령화 인구에 적합한 빅데이터 난이도 조절, 이들에게 적합한 언어사용, 이들의 예측 성향을 반영한 알고리즘 설정 등 ICT의 의사소통 기능 개선에 주목한다면 작동 정확성을 증대할 수 있음을 제안했다. 셋째, 사용용이성 차원이다. 6차산업(1차(농업,임업)+2차(농수산물가공)+3차(서비스,농어촌체험,유통)) 발전을 위한 ICT 기술에 기반한 스마트팜은 특정 명령어에 따라 동작을 수행하는 바, 특정 명령에 빅데이터에 근거한 추론을 통한 추가적 기능들이 자동적으로 수반될 것과, 각 지역적 환경에 맞춤화된 빅데이터 구성에 기반한 장치를 미리 세팅, 표준화하여 사용용이성을 촉진할 수 있음을 최종 제시했다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.853-865
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• 2022

본 연구는 남해안 38개 특정도서의 암반조간대에서 2019년 8월부터 10월까지 방형구(50x50cm)를 이용하여 대형저서동물의 공간분포와 우점종 조사를 실시하였다. 특정도서에서는 총 80종이 출현하였으며, 연체동물이 54종으로 67.4%를 차지하여 가장 우점하였고, 절지동물은 15종(18.7%)이었다. 그 외 자포동물, 해면동물, 극피동물은 1~6종의 범위내에서 출현하였다. 지역별로 보면, 여수의 특정도서에서 61종으로 가장 많았으며, 하동, 남해, 추자도 등에서는 각각 42~46종으로 유사하였고, 보성과 고흥은 29종으로 출현종수가 가장 적었다. 정점별 출현종수는 6종(정점 6)~33종(정점 20)의 범위로 큰 차이를 보였다. 주요 우점종은 좁쌀무늬총알고둥으로 15개 특정도서에서 우점하였으며, 그 다음으로 검은큰따개비가 11개 특정도서에서 우점종으로 출현하였다. 좁쌀무늬총알고둥은 36개 특정도서에서 출현하여 가장 넓게 분포하였으며, 대수리 30개, 굵은줄격판담치 29개, 갈고둥 28개, 갯강구 27개, 총알고둥 26개의 특정도서에서 출현하였다. 국외반출승인 대상종은 연체동물 9종, 절지동물 4종, 자포동물 2종이며, 국가적색목록은 총 50종으로 관심대상(LC)은 44종, 정보부족(DD) 3종, 미평가(NE), 준위협(NT) 및 미적용(NA)은 각각 1종씩 출현하였다. 남해안 특정도서에서 출현한 대형저서동물은 지역에 따른 노출시간, 암간 조간대의 길이, 암반기질 등 서식환경 차이에 의한 출현종수와 우점종의 차이를 보였다. 본 연구 결과는 추후 특정도서 모니터링과 관리방안 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한방사성의약품학회지
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• 제9권1호
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• pp.9-16
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• 2023

Liposomes as drug delivery system have proved useful carrier for various disease, including cancer. In addition, perfluorocarbon cored microbubbles are utilized in conjunction with high-intensity focused-ultrasound (HIFU) to enable simultaneous diagnosis and treatment. However, microbubbles generally exhibit lower drug loading efficiency, so the need for the development of a novel liposome-based drug delivery material that can efficiently load and deliver drugs to targeted areas via HIFU. This study aims to develop a liposome-based drug delivery material by introducing a substance that can burst liposomes using ultrasound energy and confirm the ability to target tumors using PET imaging. Liposomes (Lipo-DOX, Lipo-DOX-Au, Lipo-DOX-Au-RGD) were synthesized with gold nanoparticles using an avidin-biotin bond, and doxorubicin was mounted inside by pH gradient method. The size distribution was measured by DLS, and encapsulation efficiency of doxorubicin was analyzed by UV-vis spectrometer. The target specificity and cytotoxicity of liposomes were assessed in vitro by glioblastoma U87mg cells to HIFU treatment and analyzed using CCK-8 assay, and fluorescence microscopy at 6-hour intervals for up to 24 hours. For the in vivo study, U87mg model mouse were injected intravenously with 1.48 MBq of ⁶⁴Cu-labeled Lipo-DOX-Au and Lipo-DOX-Au-RGD, and PET images were taken at 0, 2, 4, 8, and 24 hours. As a result, the size of liposomes was 108.3 ± 5.0 nm at Lipo-DOX-Au and 94.1 ± 12.2 nm at Lipo-DOX-Au-RGD, and it was observed that doxorubicin was mounted inside the liposome up to 52%. After 6 hours of HIFU treatment, the viability of U87mg cells treated with Lipo-DOX-Au decreased by around 20% compared to Lipo-DOX, and Lipo-DOX-Au-RGD had a higher uptake rate than Lipo-DOX. In vivo study using PET images, it was confirmed that ⁶⁴Cu-Lipo-DOX-Au-RGD was taken up into the tumor immediately after injection and maintained for up to 4 hours. In this study, drugs released from liposomes-gold nanoparticles via ultrasound and RGD targeting were confirmed by non-invasive imaging. In cell-level experiments, HIFU treatment of gold nanoparticle-coupled liposomes significantly decreased tumor survival, while RGD-liposomes exhibited high tumor targeting and rapid release in vivo imaging. It is expected that the combination of these models with ultrasound is served as an effective drug delivery material with therapeutic outcomes.