• 기록학연구
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• 제35호
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• pp.161-206
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• 2013

'마을'은 공동체를 내포하고 있는 개념이다. 마을은 평범한 사람들의 삶이 기획되고 실현되는 곳으로서 일하고 쉬고 즐기는 장인 일상생활의 토대이다. 그러나 우리나라의 경우 식민지와 개발독재로 대변되는 근현대시기를 거치면서 마을공동체는 대부분 해체되었다. 성장위주의 산업화와 도시화는 개인주의, 상실감, 소외감 등으로 드러나게 되었다. 최근 들어 아래로부터의 변혁을 통하여 마을을 복원하고 이렇게 형성된 마을공동체를 통하여 건강한 시민사회를 형성해 나가자는 움직임이 각 마을과 연구자들에 의해 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 배경에서 출발하였다. 마을공동체의 건강한 복원과 지속가능한 운영을 위해서는 마을 구성원들의 일상적 삶의 흔적과 구성원 사이의 관계를 담는 아카이브가 필요하다. 마을공동체 아카이브는 사람과 사람관계는 물론이고 마을의 지역적 특성을 함께 담는 곳이기도 하다. 아카이브는 스스로의 역사를 기록하고, 서로 소통하며, 미래를 만들어가는 공간이 될 수 있기 때문이다. 마을공동체 아카이브는 주체, 대상기록의 특성, 목적, 지향 등 공동체의 정체성을 반영하여 다양한 모델로 만들어지고 운영될 수 있다. 개별 마을공동체 보다는 이들이 네트워크를 형성했을 때 더 중요한 기능과 큰 효과를 낼 수 있다. 그렇기 때문에 국가주도의 기록관리와는 다른 다양하고도 창의적인 방법론이 필요하다. 이는 아카이브의 형태에서만 그런 것이 아니라, 아카이브의 기능면에서도 수집, 정리, 분류, 평가, 관리, 활용 등의 전 단계에 걸쳐 철저하게 마을과 마을주민들의 규범과 지향 그리고 현실적 조건이 반영되어야 한다. 마을공동체 아카이브는 개인의 삶을 돌아보는 것을 시작으로, 우리사회의 건강한 공동체 복원과 형성을 위하여, 그리고 사회적 모순에 대하여 아래로부터 극복하는 장이 될 것이다. 또한 기록관리 영역에서는 기존 공공영역 중심의 기록관리를 민간영역으로 기계적으로 전이하는 것이 아니라 새로운 패러다임을 가지고 창조적으로 지평을 넓혀나간다는 의미를 갖고 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.316-328
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• 2021

본 연구에서는 간척지의 염분 모니터링을 위한 다중 분광 센서를 개발하기 위해 400~1000 nm 초분광센서를 사용하여 봄 감자의 잎 Na 함량 예측 모델을 구축하고자 하였다. 관개조건은 표준, 한해, 염해(2, 4, 8 dS/m)로, 관수량은 증발량을 기준으로 산정하였다. 영양생장기, 괴경형성기, 괴경비대기에 각각 관개를 시작한 후 1주와 2주 후에 잎의 Na 함량을 측정하였다. 잎의 반사율은 10nm 파장 간격을 기준으로 5 nm에서 10nm, 25nm, 50nm FWHM (full width at half maximum)으로 변환되었다. PLS-VIP를 사용하여 봄 감자 잎의 Na 함량에 따른 염분 피해 수준을 예측하기 위한 10개의 밴드비가 선택되었다. 선택된 10개의 밴드비 중 가중치가 가장 낮은 순서대로 밴드비를 하나씩 제거하면서 MLR모델을 추정하였다. 모델의 성능은 R2, MAPE 뿐만 아니라 밴드비의 수, 다중 분광센서를 작게 만들기 위한 최적의 FWHM 수로 비교하였다. 1, 2주차의 영양생장기, 괴경형성기와 2주차의 괴경비대기에서 봄 감자의 잎 Na 함량을 예측하기 위해서는 25 nm의 FWHM을 사용하는 것이 유리하였다. 선택된 밴드필터는 430/440, 490/500, 500/510, 550/560, 570/580, 590/600, 640/650, 650/660, 670/680, 680/690, 690/700, 700/710, 710/720, 720/730, 730/740 nm로 Red 및 Red-edge 영역에서 15개 밴드비가 선택되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.218-233
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• 2022

본 연구에서는 Pusan National University Coupled General Circulation Model-Weather Research and Forecasting (PNU CGCM-WRF)에서 생산된 hindcast 자료(1986~2020)를 이용하여 우리나라의 주요 곡물 중 하나인 콩의 생육단계별 고온해 및 저온해 발생일수의 예측성을 평가하였다. 예측성을 평가하는 방법으로는 Normalized Standard Deviations (NSD), Root Mean Square Error (RMSE), Hit Rate (HR), Heidke Skill Score (HSS)이다. 이를 위해 먼저 콩의 고온해 및 저온해를 정의하는 변수인 일 최고기온(Tmax) 및 일 최저기온(Tmin)의 모의성능을 검증하였다. 그 결과 1~5월(01RUN~05RUN)의 초기조건을 가지고 시작하는 월에 따라 다소 차이가 있지만, Variance Scaling 방법을 적용하여 보정한 결과가 보정전보다 관측과 유사하게 나타났으며, 보정한 3~10월의 Tmax 및 Tmin에 대한 모의성능은 전반적으로 01RUN~05RUN에 Simple Composite Method (SCM)을 적용하여 평균한 결과(ENS)에서 높게 나타났다. 또한, 콩의 생육시기별 고온해 및 저온해 발생일수의 지역적 패턴과 특성을 관측과 비교하였을 때 모형이 잘 모의하고 있다. ENS에서 콩의 고온해(저온해)에 대한 HR과 HSS는 생육시기 별로 0.45~0.75, 0.02~0.10(0.49~0.76, -0.04~0.11)의 범위를 가진다. 결론적으로, PNU CGCM-WRF chain의 01RUN~05RUN 및 ENS는 우리나라 콩의 생육시기별 고온해 및 저온해를 예측할 수 있는 성능을 가지고 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.