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국가지정 문화재 민속마을의 외래식물 식재 및 발생현황 - 하회.양동.한개마을을 대상으로 - (The Planting and Occurrence Status of Exotic Plants of the Folk Village as National Cultural Heritage - Focus in Hahoe.Yangdong.Hangae Villages -)

  • 노재현;오현경;한윤희;박경욱;변무섭;허준;최영현;신상섭;이현우;김효정
    • 한국전통조경학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.1-19
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    • 2013
  • 역사공간의 진정성 제고와 보존관리에 활용될 기초자료 제공을 목적으로 국가지정 문화재인 경상북도 소재 안동 하회마을, 경주 양동마을, 성주 한개마을 등 3개 민속마을의 외래식물 분포현황을 조사 분석한 결과는 아래와 같다. 1. 민속마을의 전체식물상은 127과 430속 614종 5아종 100변종 33품종으로 총 752분류군이 확인되었으며, 그 중에 목본식물은 263분류군(35.0%), 초본식물은 489분류군(65.0%)으로 나타났다. 하회 양동 한개마을의 전체 식물상은 각각 총 534 479 408분류군이 확인되었고, 외래식물률은 30.1 38.2 37.0%로 나타났다. 유형별로는 관상외래식물이 135분류군, 풍치외래식물이 21분류군, 경작외래식물이 64분류군 그리고 귀화외래식물이 80분류군 으로 나타나, 관상외래식물의 비율이 탁월하게 높았다. 마을별로는 하회마을 161분류군(30.1%), 양동마을 183분류군(38.2%), 한개마을 151분류군(37.0%)으로 양동마을에서 가장 높은 비율의 외래식물이 확인되었다. 2. 하회마을내 단위문화재로 지정된 고택 정원에 식재된 관상외래식물은 총 30분류군이고, 옥연정사(8분류군) 양 진당(7) 하동고택(6) 충효당(5) 등의 순으로 외래식물수가 높았으며, 백목련 능소화의 식재율이 탁월하였다. 양동마을에서는 총 51분류군이 관찰되었는데, 두곡고택(16분류군) 수졸당(14) 무첨당(13) 상춘헌고택(12) 등의 순으로 나타났으며, 수국 불두화 상사화 등의 출현율이 높았다. 그리고 한개마을의 관상외래식물은 총 62분류군으 로 진사댁(35분류군), 교리댁(25) 한주종택(20) 하회댁(16) 등의 순이었으며, 골담초 뚝향나무 백목련 불두화 산당화 등의 출현률이 높았다. 3. 정원 외부를 살펴보면 하회마을에서는 만송정 숲 하부에는 환경부 지정 생태계교란식물인 돼지풀이 높은 우점도로 생육하고 있어, 겸암정사 인근의 가시박과 함께 제거대책의 마련이 시급하다. 또한 만송정숲 주변 낙동강 하상으로는 아까시나무림과 양버들군락 등의 풍치외래식물이 하안식생으로 띠숲을 이루고 있다. 양동마을에서는 마을 안길에 자연 발생한 가죽나무군락과 아까시나무와 족제비싸리가 비향토식생경관으로 인지된다. 또한 한개마을 외곽에 산발적으로 분포하는 가죽나무와 아까시나무의 세력 확산이 문제점으로 드러났다. 민속마을 간 발생 외래식물의 유사도는 47.0~48.6%로 이와 같은 이유는 연구대상지가 모두 경상북도에 위치하여 있는 관계로 식물의 생육조건이 유사하며, 관상용으로 판매되는 외래식물이 제한적이기 때문으로 판단됨에 따라 외래식물에 대한 마을별 관리대책과 공통 관리대책의 병행이 요구됨을 암시하였다.

지식 공유의 파레토 비율 및 불평등 정도와 가상 지식 협업: 위키피디아 행위 데이터 분석 (Pareto Ratio and Inequality Level of Knowledge Sharing in Virtual Knowledge Collaboration: Analysis of Behaviors on Wikipedia)

  • 박현정;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제20권3호
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    • pp.19-43
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    • 2014
  • 전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에 의해 일어난다는 파레토 법칙(Pareto principle)은 상위 20%의 핵심 고객에 대한 우선적인 마케팅을 비롯하여 기업 경영의 많은 부분에서 적용되어 왔다. 파레토 법칙과는 대조적으로, 80%의 사소한 다수가 20%의 핵심적인 소수보다 우월한 가치를 창출한다는 롱테일 법칙(Long Tail theory)은 ICT(Information and Communication Technology)의 발전과 함께 새로운 경영 패러다임으로 주목 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 경영 현장에서 양대 흐름을 형성해온 이러한 법칙들이 변화무쌍한 글로벌 가상화 환경에서 기업의 핵심적인 성공 요인이라고 할 수 있는 가상 지식 협업에는 어떻게 관련되는지를 규명하는 것이다. 이를 위해, 대표적인 가상 지식 협업 커뮤니티인 위키피디아에서 품질 최상위 등급인 피쳐드 아티클(Featured Article) 레벨로 승급된 2,978개의 아티클에 대한 협업 행위를 분석하였다. 즉, 각 아티클 그룹에서 편집 횟수 기준 상위 20%에 속하는 참여자들의 총 편집 횟수가 전체 편집 횟수에서 차지하는 비율인 파레토 비율(Pareto ratio)이 지식 협업 효율성과 어떤 관계를 가지고 있는지를 도출하였다. 그리고, 이러한 연구를 편집 참여를 통한 지식 공유에 대한 전체적인 불평등 정도를 나타내는 지니 계수(Gini coefficient)의 영향 및 그룹의 작업 특성을 반영하도록 확장하였다. 결과적으로, 지식 공유의 파레토 비율과 지니 계수가 증가하면 지식 협업 효율성도 높아지지만, 이러한 변수들이 일정 수준 이상으로 증가하면 오히려 지식 협업 효율성이 낮아지는 역 U자(inverted U-shaped) 관계가 있음을 확인하였다. 그리고, 이러한 관계는 인지적 노력을 상대적으로 더 많이 요구하는 학문적인 특성의 작업에서 더 민감하게 작용하는 것으로 보인다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

소비자 감성 기반 뷰티 경험 패턴 맵 개발: 화장품을 중심으로 (Development of Beauty Experience Pattern Map Based on Consumer Emotions: Focusing on Cosmetics)

  • 서봉군;김건우;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.179-196
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    • 2019
  • 최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.