• 한국습지학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-24
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• 2022

본 연구는 국내 산림에 분포하는 습원을 대상으로 유형을 구분한 후 평가체계에 따라 등급을 부여하여 효율적인 보전 및 관리 체계를 구축하고자 2015년부터 2019년까지 수행되었다. 2005년부터 2014년까지 제 1차 전국 산림습원 조사를 통해 도출된 1,264개소와 추가로 발굴된 16개소 총 1,280개소의 산림습원 중 습원의 기능과 가치가 있는 455개소를 구분하여, 평가를 진행하였다. 산림습원은 자연형, 묵논형, 인공형, 변형 등 4개 유형으로 구분되고, 이를 세부적으로 재분류하여, 총 11개의 세부적 습지 유형으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로 식물 및 생태, 수문·수리, 인문사회, 교란정도 등 다양한 항목에 따라 평가한 후 등급화한 결과, 산림습원의 가치가 매우 높은 A 등급은 30개소, 비교적 높은 수준의 가치를 지닌 B등급 201개소, 보통 수준의 가치인 C등급 184개소, 낮은 수준의 가치인 D등급 40개소를 확인하였다. 평가에서 A 또는 B로 높은 등급을 받은 231개소에 대해 산림유전자원보호구역과 기타 효과적인 지역 기반 보전 수단을 지정하고, 또한 장기적인 모니터링 체계 시스템을 구축하여 산림생물다양성의 핫스팟 지역인 산림습원을 범국가적인 차원에서 보다 더 효과적이고 체계적으로 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제36권4호
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• pp.58-69
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• 2018

본 연구는 다양한 유적지 공간에서의 경관계획 및 시공기준에 대해 조경 분야에 적용 가능한 구체적 경관계획과 시공기준을 살펴보았으며, 이에 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 유적지의 유형은 보존상태 및 처리기법에 따라 분류되는데 보존 상태에 따른 분류는 건조물이나 구조물 등 지상에 노출된 유적과 매장문화재와 같이 지하에 매장된 유적, 유적에 대한 기록이나 명성이 전해져 오고 있으나 장소만 남은 유적 등으로 구분된다. 전시 처리기법에 따른 분류는 유적 주변을 격리하는 폐쇄와 유적 지상에서 관람할 수 있는 관통, 별도의 보호시설을 유적 위에 설치하는 중첩 등의 기법들로 분류되었다. 둘째, 유적지 관람 전시를 위한 조경계획의 원칙을 수립해보면, 유적을 구성하는 항목으로 영역의 구분, 유적의 표면처리, 수목식재, 시설물 설치 등으로 구분된다. 유적은 원형의 공간이 아닐 경우 구성요소간의 소재를 달리하여 공간을 구분하는 영역의 구분이 필요하다. 유구의 보존이 필요할 경우 복토가 바람직하며, 이를 위해서는 잔디나 관목류 등을 사용하는 것이 효율적으로 판단된다. 수목의 식재는 공간의 성격에 따라 도입을 검토해야 한다. 시설물은 유적의 영역과 성격에 따라 경관에 미치는 영향과 유적의 추가 발굴 등을 검토하여 신중한 접근이 요구된다. 셋째, 유적지 공간에서의 조경시공 원칙을 살펴본 결과 도출된 정비방법은 현상보존, 보호시설 설치, 복토, 수복, 복원, 이전, 재현 등으로 분류되었다. 현상보존은 제한적인 조경계획이 필수적이며, 기존 유적의 원형에 영향을 미치지 않아야 한다. 보호시설은 유적의 보호를 위해 불가피할 경우 설치되어야 하며, 복토가 이루어질 경우 유적을 훼손할 수 있는 수목을 제거하고 성토 후 토사유실방지를 위해 표면처리가 요구된다. 수복은 원형에 대한 단서를 근거로 원형보존에 준하는 조경계획의 수립이 이루어져야 한다. 이전은 기존 유적의 외부공간과 유사한 환경을 조성하기 위한 조경계획이 필요하며, 본래 유적의 가치나 장소성을 부각할 수 있어야 한다. 재현은 현재 사라진 유적에 대해 과거의 경관과 분위기를 살릴 수 있는 조경계획이 수립되어야 한다. 넷째, 조경 분야는 발굴유적의 보존 및 전시효과 상승을 동시에 만족시킬 수 있는 분야로서 과거의 흔적을 보호하고 오늘날 폐허의 장소에 생기를 부여하기 위해 구체적 방안의 모색이 요구되며, 유적의 기능과 가치를 살린 유적지 공원 조성, 연계콘텐츠의 형상화 등이 대안으로 제시될 수 있다.

• 한국수산과학회지
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• 제35권3호
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• pp.273-281
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• 2002

해양의 표층퇴적물을 분류하는 일반적인 방법은 ground frothing에 의한 것으로 시료채취 정점에 국한된 자료라는 한계성을 가지고 있다. 최근에는 원격분류방법의 개발로 인하여 이러한 한계성을 극복한 연속적인 자료를 얻을 수 있도록 가능하게 되었다 본 연구에서는 해저면의 원격분류결과를 실시간 수치화된 자료로 얻을 수 있는 음향장비인 QTC View라는 기기를 이용해 부산 수영만의 표층 퇴적물을 원격분류 하였다. QTC View는 50kHz의 음향측심기와 연결하였고 측정장비의 설정환경은 조사동안 일정하게 유지하였다. Ground trothing에 의한 시료 분석결과 수영만은 slightly gravelly sand, slightly gravelly sandy mud. gravelly muddy sand, clayey sand, sandy mud, slightly gravelly muddy sand 그리고 rocky bottom의 총 7개의 퇴적물형으로 분류되었다. QTC View를 이용한 1차 원격분류결과 이들 7개 중 slightly gravelly sand, gravelly muddy sand, sandy mud 및 rocky bottom 등 4개의 퇴적물형이 구분되었으며 이는 2차 원격분류결과에서도 유사하게 분포하는 것으로 확인되었다. Ground frothing에 의한 분류자료와 원격분류 자료를 비교한 결과 퇴적물형을 구분할 때 소량성분에 의해 서로 다르게 구분된 경우는 다소 차이가 있으나 연구지역 전반에 걸친 퇴적물의 분포양상은 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 QTC View는 해저퇴적물을 원격분류하는데 유효하게 이용될 수 있을 것으로 본다.

• 대한지리학회지
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• 제50권5호
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• pp.485-503
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• 2015

본 연구는 산지에서 지형분류기법을 이용하여 산사태 발생을 예측하고자 하였다. 이를 위해 Catena, Topographic Position Index(TPI), 그리고 Geomorphons 방법을 적용하였다. 연구지역은 가평군, 횡성군, 김천시, 여주시/이천시이며, 2001부터 2014년까지 군단위로 수집된 산사태 자료를 사용하였다. Catena 방법은 분류기준자가 명확하며, 지역 간 분류기준자의 객관화와 비교가 가능하고, 분류된 결과를 직관적으로 이해할 수 있다. 반면 지형분석 및 통계분석 절차가 까다로우며 자동화가 어려워 일반인이 쉽게 사용하기 힘들다는 단점이 존재한다. TPI와 Geomorphons 방법의 경우 분류절차가 간단하고, GIS에서 이용할 수 있는 프로그램이 개발되어 일반인이 쉽게 사용할 수 있다. 하지만 계산하는 방안의 크기에 따라 결과에 큰 차이를 보이고, 사용하는 지형단위가 형태적인 특성에 한정되어 지표에서 나타나는 지형형성작용과의 공간적 연결성이 비교적 낮다는 단점이 존재한다. 이 세 지형분류방법 간 호환성이 낮게 나타나, 지형분류방법이 보다 보편적으로 사용되기 위해서는 지형 단위에 대해 통일된 개념 규정이 필요하다. 각 지형분류법이 산사태를 예측하는 정도를 평가하기 위해 산사태 발생지 중 차지하는 비중이 높은 상위 50%의 지형단위를 선택한 뒤, 지형단위에서 나타나는 산사태 발생비율을 계산하여 '산사태 예측력(Predictive Ability)'이라고 정의하였다. '산사태 예측력'에 의해 구분되는 지형이 전체 지역 면적에서 차지하는 비율을 '취약지 면적(Vulnerable Area Ratio)'이라고 규정하였다. 종합적인 판단을 위해 산사태 예측력을 산사태취약지역으로 나누어 점수화한 결과, Catena 방법의 적합성이 가장 높게 나타났다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.494-507
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• 2021

TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내에서도 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 TBM 전방의 지반을 예측하고 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 TBM 굴진 시 기계 데이터를 대상으로 전통적 암반에 대한 분류 기법과 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 암반 특성에 대한 분류 예측을 하였다. 암반 특성 분류 기준 항목을 RQD, 일축압축강도, 탄성파속도로 설정하고 항목별 암반상태를 클래스 0(양호),1(보통),2(불량)의 3개 클래스로 구분한 다음, 6개의 분류 알고리즘에 대한 기계학습을 수행하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 모델이 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보인 LigthtGBM 모델이 대상 현장 지반에서 최적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 설정한 3가지 암반 특성에 대한 분류 모델을 활용하면 지반정보가 제공되지 않은 구간에 대한 암반 상태를 제공할 수 있어 굴착작업 시 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.97-104
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• 2003

개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 자용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개댈 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 호객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.

• 한국대기환경학회지
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• 제9권3호
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• pp.207-215
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• 1993

In order to statistically predict $O_3$ levels in Seoul, the study used the TMS (telemeted air monitoring system) data from the Department of Environment, which have monitored at 20 sites in 1989 and 1990. Each data in each site was characterized by 6 major criteria pollutants ($SO_2, TSP, CO, NO_2, THC, and O_3$) and 2 meteorological parameters, such as wind speed and wind direction. To select proper variables and to determine each pollutant's behavior, univariate statistical analyses were extensively studied in the beginning, and then various applied statistical techniques like cluster analysis, regression analysis, and expert system have been intensively examined. For the initial study of high level $O_3$ prediction, the raw data set in each site was separated into 2 group based on 60 ppb $O_3$ level. A hierarchical cluster analysis was applied to classify the group based on 60 ppb $O_3$ into small calsses. Each class in each site has its own pattern. Next, multiple regression for each class was repeatedly applied to determine an $O_3$ prediction submodel and to determine outliers in each class based on a certain level of standardized redisual. Thus, a prediction submodel for each homogeneous class could be obtained. The study was extended to model $O_3$ prediction for both on-time basis and 1-hr after basis. Finally, an expect system was used to build a unified classification rule based on examples of the homogenous classes for all of sites. Thus, a concept of high level $O_3$ prediction model was developed for one of $O_3$ alert systems.

• 화약ㆍ발파
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• 제35권4호
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• pp.27-35
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• 2017

석회석 광산 갱도 내 22 곳의 측정지점을 선정하여 RMR, Q-system, GSI와 같은 암반분류법을 적용하였다. SRF와 $J_w$를 1로 한 수정 Q(Q')와 지하수 조건을 '완전 건조'로 하고 불연속면의 방향 보정을 '0'으로 한 수정 RMR(${RMR_{89}}^{\prime}$)도 계산하였다. Q-기본 RMR, Q-최종 RMR, ${GSI-RMR_{89}}^{\prime}$, GSI-Q' 간의 상관관계를 분석한 결과 ${GSI-RMR_{89}}^{\prime}$ 의 상관성이 가장 높은 것으로 나타났다. 계수비를 기초로 파괴 변형률을 구했으며, 대부분의 측정지점이 '낮은 파괴 변형률' 등급에 속하는 것으로 나타나 안정한 것으로 평가되었다.

• 환경영향평가
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• 제14권5호
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• pp.317-335
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• 2005

This paper is primarily intended to propose a new concept of "aggregate control of road density" which is defined as the area-wide road surface per watershed area. An empirical study for experimental sites was conducted to confirm how a standard GIS technology can be used to assist in estimating the road density in terms of total volume threshold control. Guidelines for a replicable methodology are presented to provide a strong theoretical basis for the standardization of factors involved in the estimation of the road space threshold; the meaningful classification of road types, delination of watershed boundary, interpretation for distribution trends of road density etc. A variety of visual maps using overlay analysis can be generated over large areas quickly and easily to show the fact that some degree of road space already exists in the experimental sites. They could be used as an evidence to limit further construction of road network in comparison with other tributary watershed. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to confirm the potential of introducing the new concept of "site specific road density" to support more scientific and objective decision-making in the process of road construction project.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.157-162
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• 2008

본 논문은 대중에 의해 자유롭게 생성된 분류 체계인 폭소노미, 즉 대규모의 태깅 데이터로부터 태깅 온톨로지를 학습하는 방법을 제시하고 있다. 기존 소셜웹 시스템간에는 태깅의 의미에 대해 공통의 합의가 이루어지지 않았기 때문에, 시스템마다 태깅 정보를 표현하기 위해 내부적으로 다른 방법을 쓰고 있으며, 따라서 소프트웨어 에이전트를 이용하여 시스템간의 정보처리를 자동으로 할 수가 없다. 이를 해결하는 방법으로 폭소노미를 위한 태깅 온톨로지가 필요하다. 태깅의 본질적인 속성을 분석하여 태깅 온톨로지를 정의하고, 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그와 사용자 그룹 정보를 획득한 후, 태깅 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로 학습된 태깅 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.