지난달부터 상영 중인 영화 ‘Tomorrow(원제 : The Day After Tomorrow)’ 는 이상기후라는 색다른 주제를 다루고 있다. 기상 이변으로 지구 북반구 전체에 빙하기가 시작되어 인류가 최악의 위기를 접하게 된다는 설정의 블록버스터 재난 영화이다. 이상기후현상과 관련하여 가장 심각하게 인식되고 있는 것이 바로 지구온난화일 것이다. 지구온난화라는 말이 학술적으로 사용되기 시작한 지 그리 오래되지 않았음에도 불구하고 현재 대부분의 사람들이 이 용어에 친숙해 있는 것은 그만큼 이러한 지구온난화현상의 심각성에 대해 폭넓게 이해하고 있다는 것을 의미할 것이다.(중략)
PM2.5 concentration in Seoul could be predicted by deep neural network model. In this paper, the contribution of input factors to the model's prediction results is analyzed using the LRP(Layer-wise Relevance Propagation) technique. LRP analysis is performed by dividing the input data by time and PM concentration, respectively. As a result of the analysis by time, the contribution of the measurement factors is high in the forecast for the day, and those of the forecast factors are high in the forecast for the tomorrow and the day after tomorrow. In the case of the PM concentration analysis, the contribution of the weather factors is high in the low-concentration pattern, and that of the air quality factors is high in the high-concentration pattern. In addition, the date and the temperature factors contribute significantly regardless of time and concentration.
As extremes of climate such as heavy storms, rainfalls, and droughts tend to be routine in recent years, global climate change becomes a serious concern not only for natural scientists but also for scholars of the human sciences. Efforts to tackle the anthropogenic climate change certainly require not only scientific knowledge about it but also a new sociocultural paradigm for valorizing and respecting nature in its own right. The huge casualties and mass destruction caused by recent climate disasters also remind us that nature has been an important factor to bring about changes in human history-a fact largely ignored in traditional history. This again validates the ecocritical request to prioritize place, physical setting, or the relationship characters hold with the natural world in understanding literary works. In this context this paper aims to demonstrate the importance of the meteorological vision in creating as well as understanding literary and cultural texts by examining such works as Shelley's "The Cloud," Byron's "Darkness," Keats's "To Autumn," all produced during the period of dramatic climate change including "the year without summer." It also briefly discusses Roland Emmerich's 2004 movie The Day after Tomorrow as a way of understanding recent cultural responses to the crisis of global warming.
In this paper, the importance of input factors of a DNN (Deep Neural Network) PM2.5 forecasting model using LRP(Layer-wise Relevance Propagation) is analyzed, and forecasting performance is improved. Input factor importance analysis is performed by dividing the learning data into time and PM2.5 concentration. As a result, in the low concentration patterns, the importance of weather factors such as temperature, atmospheric pressure, and solar radiation is high, and in the high concentration patterns, the importance of air quality factors such as PM2.5, CO, and NO2 is high. As a result of analysis by time, the importance of the measurement factors is high in the case of the forecast for the day, and the importance of the forecast factors increases in the forecast for tomorrow and the day after tomorrow. In addition, date, temperature, humidity, and atmospheric pressure all show high importance regardless of time and concentration. Based on the importance of these factors, the LRP_DNN prediction model is developed. As a result, the ACC(accuracy) and POD(probability of detection) are improved by up to 5%, and the FAR(false alarm rate) is improved by up to 9% compared to the previous DNN model.
The primary purpose of this study was to examine to what extent adolescents' daily self-evaluation mediates the effect of experiencing intimacy in parent-adolescent interactions on positive peer interactions the next day, even after controlling for gender and grade level. We employed a daily diary method for seven days in a sample of 452 Korean adolescents, collecting checklist data at the end of each day. Data were analyzed by using hierarchical linear modeling. According to moderated multilevel mediation analyses, the variance of self-evaluation explained 83% of the variance in the lagged effect of parental intimacy on the next day peer interaction even after the upper-level effects of gender and grade level were accounted for. Forth graders were more likely than 7th graders to have a more positive view of themselves when they experienced parental intimacy the previous day. Girls were less likely to experience positive peer interactions when they perceived less intimacy with their parents the day before. Results suggested that it would be most effective for peer relationship programs to teach parents and adolescents how to experience intimacy in their daily interactions, particularly in ways that help adolescents to think more positively about themselves. It would be helpful for parents to learn about various ways to compliment and encourage the adolescent child in everyday conversations. Lastly, findings in grade level differences also suggest that these programs might be especially effective for 4th graders more than 7th graders.
경채류로 분류될 수 있는 쪽파에 대한 살균제 dimethomorph와 pyraclostrobin의 잔류특성을 조사하였다. 수확일을 기준으로 각각 1주일 간격으로 2회 살포한 후 수확당일, 수확 3일전, 수확 7일전, 수확 10일전 및 수확 14일전에 시료를 수거하여 잔류량을 조사하였다. Dimethomorph의 경우 수확당일에는 26.31 mg/kg에서 39.08 mg/kg의 잔류수준을 나타내었으나 시간이 경과함에 따라 그 잔류량은 감소하여 수확 14일전 살포구에서의 잔류량은 6.86 mg/kg에서 9.34 mg/kg으로 나타났으며, pyraclostrobin의 경우도, 수확 당일 살포구에서의 농약 잔류량은 13.46 mg/kg에서 39.08 mg/kg으로 나타났으나 수확 14일전 살포구에서는 3.57 mg/kg에서 5.21 mg/kg으로 나타났다. 수확당일의 잔류량을 기초하여 작물 중 농약살포액의 부착량을 환산한 결과 dimethomorph의 경우 274.34~345.84 mL/kg, 그리고 pyraclostrobin의 경우는 213.65~343.33 mL/kg 나타내었다. Dimethomorph와 pyraclostrobin의 생육기간 중 농약의 분해소실 정도를 조사한 결과 dimethomorph의 경우 분해반감기가 6.95~7.45일, pyraclostrobin은 7.15~7.45일로 두 농약의 쪽파에서의 분해반감기는 비슷하였다.
일시에 수확하는 경채류 중 쪽파와 부추에 대한 살충제 bifenthrin와 chlorfenapyr의 잔류특성을 비교 조사하였다. 수확일을 기준으로 각각 1주일 간격으로 2회 살포한 후 수확당일, 수확 3일 전, 수확 7일 전, 수확 10일 전 및 수확 14일 전에 시료를 수거하여 잔류량을 조사하였다. 수확당일의 잔류량을 기초하여 작물 중 농약살포액의 부착량을 환산한 결과, 쪽파의 경우 123.0-125.5 mL/kg, 그리고 부추에서는 70.0-74 mL/kg으로 조사되어 쪽파가 부추에 비해 더 많은 살포액이 부착될 수 있는 것으로 나타났다. 각 작물에서 bifenthrin과 chlorfenapyr의 생육기간 중 농약의 분해소실 정도를 조사한 결과, 쪽파에서 bifenthrin의 분해소실곡선은 y = 1.0334 $e^{-0.0602x}$ ($R^2$= 0.8606), chlorfenapyr는 y = 2.2603 $e^{-0.0519x}$ ($R^2$= 0.9043)이었으며, 부추에서는 bifentrhin의 경우, y = 0.7693 $e^{-0.1823x}$ ($R^2$= 0.9756), chlorfenapyr는 y = 1.2940 $e^{-0.1051x}$ ($R^2$= 0.9782)으로 나타났다. 이 분해소실곡선을 이용하여 각 작물에서 두 농약의 분해반감기를 조사한 결과, bifenthrin의 경우, 쪽파에서 분해반감기는 11.51일이었으며, 부추에서는 3.80일로서 쪽파에서의 분해 반감기가 더 긴 것으로 나타났으며, chlorfenapyr의 경우에서도 쪽파 13.35일, 부추 6.59일로 쪽파에서의 분해반감기가 더 길었다. 쪽파와 부추에서 두 농약의 잔류특성이 비교되었을 때 농약살포 후 살포액의 부착량과 작물생육기간 중 농약의 분해반감기는 부추에서보다는 쪽파에서 더 많거나 긴 것으로 나타났다.
일시에 수확하는 엽채류 중 시금치, 얼갈이배추, 비타민채 및 청경채에 대한 살균제 boscalid와 fludioxonil의 잔류 특성을 조사하였다. 수확일을 기준으로 각각 1주일 간격으로 2회 살포한 후 수확당일, 수확 2일전, 수확 5일전 및 수확 7일전에 시료를 수거하여 잔류량을 조사하였다. 수확당일의 잔류량을 기초하여 작물 중 농약살포액의 부착량을 환산한 결과 boscalid의 경우 시금치에서 253.9 mL/kg, 그리고 얼갈이배추, 비타민채 및 청경채에서는 각각 83.0, 97.8 및 88.3 mL/kg으로 조사되어 시금치에서 가장 많이 살포액이 부착되는 것으로 나타났다. Fludioxonil의 경우도 시금치 157.6 mL/kg, 얼갈이배추 67.6, 비타민채 64.8 그리고 청경채에서 66.6 mL/kg의 부착량을 나타내어 시금치에서 가장 높은 살포액 부착량을 나타내었다. 각 작물에서 boscalid와 fludioxonil의 생육기간 중 농약의 분해소실 정도를 조사한 결과 boscalid의 경우 시금치에서 분해반감기가 5.9일, 얼갈이배추 7.4일, 비타민채 4.6일, 청경채 4.3일로서 얼갈이배추에서 분해 반감기가 가장 길었으며, fludioxonil의 경우에서도 시금치 3.0일, 얼갈이배추 4.0일, 비타민채 3.2일, 청경채 3.5일로 얼갈이배추에서 분해반감기가 가장 길었다. 두 농약의 잔류특성이 비교되었을 때 농약살포 후 살포액의 부착량과 작물생육기간 중 농약의 분해반감기는 fludioxonil 보다 boscalid이 더 많거나 긴 것으로 나타났다.
소면적 재배 작물 중 연속수확작물인 높은 들깻잎의 안전성 확보를 위하여 들깻잎 중 bifenthrin 및 chlorfenapyr의 잔류양상을 연구하였다. 확립된 분석법을 이용하여 회수율시험을 실시한 결과 bifenthrin 및 chlorfenapyr의 회수율은 81.9~104.8% 범위로 만족할만하였다. 들깻잎의 생육 기간 중 bifenthrin과 chlorfenapyr의 잔류량 변화는 first order kinetics model을 적용하여 해석하였으며 이 식으로부터 산출된 감소상수는 bifenthrin에서 $0.0724-0.0535day^{-1}$, chlorfenapyr에서 $0.0948-0.0821day^{-1}$로 나타났다. 두 농약의 들깻잎 중 반감기는 bifenthrin의 경우 9.6-12.9일이었으며, chlorfenapyr는 7.3-8.4일이었다. 산출된 두 농약의 감소상수를 이용하여 pre-harvest residue limit(PHRL)을 산출한 결과 수확 10일전 들깻잎 중 bifenthrin 및 chlorfenapyr의 잔류량이 각각 17.1 및 15.9 mg/kg일 경우 수확일에는 두 농약의 잔류허용기준인 7.0 및 10.0 mg/kg 이하로 잔류하여 안전할 것으로 예상되었다.
인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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