• 제목/요약/키워드: distributed systems

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주가지수 방향성 예측을 위한 주제지향 감성사전 구축 방안 (Predicting the Direction of the Stock Index by Using a Domain-Specific Sentiment Dictionary)

  • 유은지;김유신;김남규;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.95-110
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    • 2013
  • 최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

빅데이터와 딥러닝을 활용한 동물 감염병 확산 차단 (Animal Infectious Diseases Prevention through Big Data and Deep Learning)

  • 김성현;최준기;김재석;장아름;이재호;차경진;이상원
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.137-154
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    • 2018
  • 조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

충북지역 학교급식 영양(교)사의 식단관리 운영실태 및 개선방안(1) - 식단계획 - (Current and Future Operation of Menu Management in the School Foodservices of Chungbuk (1) - Menu Planning -)

  • 안윤주;이영은
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제41권8호
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    • pp.1118-1133
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    • 2012
  • 본 연구는 충청북도 지역 학교 영양(교)사를 대상으로 학교급식 식단관리 운영실태 및 인식을 조사함으로써 학교급식의 효율적인 개선방안을 제시하고자 하였으며 조사기간은 2010년 9월 1일부터 9월 15일까지로, 배포된 설문지는 328부이며 이 중 265부(80.8%)가 분석에 이용되었다. 연구 결과의 요약은 다음과 같다. 첫째, 조사대상의 일반사항으로 학교유형은 초등학교 55.8%, 중학교 22.3%, 고등학교 21.9%로, 급식유형은 도시형이 54.0%, 농촌형이 46.0%로 나타났다. 학교에서 1일 제공하는 끼니 수에 대해 1식이 80.8%, 2식이 5.3%, 3식이 13.9%로 중식 한 끼를 제공하는 학교가 가장 많았으며, 식단형태는 98.8%가 단일식단을, 0.4%가 선택식단, 0.8%가 단일식단과 선택식단을 같이 사용하였다. 둘째, 학교급식 식단 작성 시 고려요인의 중요도 및 어려운 정도에 대한 조사결과로 중요도 점수가 식품비예산(평균 4.53점)으로 가장 높았으며, 식중독위해요소(4.42점), 영양기준량(4,42점), 피 급식자의 기호도 및 선호도(4.18점), 조리시간(3.90점), 급식시설 및 기기수준(3.88점), 식재료의 원산지(3.79점), 음식의 색과 모양(3.77점) 순이었으며, 모든 고려요인의 중요도 점수가 3점(보통이다) 이상이었다. 어려운 점은 '식품비예산'(평균 4.27점)에 대한 사항이 가장 높게 나타났으며, '피 급식자의 기호도 및 선호도'(4.06점), '식중독위해요소'(3.98점), '급식시설 및 기기수준'(3.90점), '조리시간'(3.82점), '조리종사원 수'(3.68점), '조리종사원의 숙련도'(3.67점), '적온배식'(3.51점) 순으로 나타났으며, 모든 고려요인의 어려운 정도 점수가 3점(보통이다) 이상이었다. 셋째, 식단 작성 시 영양관리에 관한 조사결과 식단 작성 시 고려주기에 대해 주별이 63.8%로 가장 높았고, 끼니별 31.3%, 월별 3.8%, 계절별 1.1% 순이었다. 식단 작성 시 가장 먼저 고려하는 영양소로 1순위는 에너지가 90.1%로 가장 높은 응답률을 나타냈다. 식단 작성 시 가장 초과되는 영양소는 단백질이 41.9%로 가장 높았고 에너지 36.2%, 칼슘 9.8%, 비타민류 7.9%, 철분 4.2% 순이었다. 반면, 식단 작성 시 가장 부족한 영양소는 칼슘이 37.7%로 가장 높게 응답률을 나타냈고, 철분 33.6%, 비타민류 17.0%, 에너지 10.2%, 단백질 1.5% 순이었다. 에너지 구성 권장비 중 가장 초과되는 영양소는 단백질이 47.2%로 가장 높았고, 탄수화물 29.4%, 지방 23.4% 순이었다. 넷째, 학교급식법령에 제시된 식단 작성 시 고려해야 할 사항 및 영양관리기준에 대한 인지도, 중요도 및 수행도 점수를 조사결과 학교급식법령에 제시된 식단 작성 시 고려하여할 사항은 '전통식문화의 계승발전을 고려', '곡류 및 전분류, 채소류 및 과일류, 어육류 및 콩류, 우유 및 유제품 등 다양한 종류의 식품을 사용', '염분, 유지류, 단순당류 또는 식품첨가물 등을 과다하게 사용하지 않음', '가급적 자연식품과 계절식품을 사용', '다양한 조리방법을 활용' 모두 5개 항목으로 인지도 점수결과 '전통식문화의 계승발전을 고려'(평균 3.78점) 이외의 항목은 4점(준수한다) 이상이었으며, '곡류 및 전분류, 채소류 및 과일류, 어육류 및 콩류, 우유 및 유제품 등 다양한 종류의 식품을 사용'(4.40점), '가급적 자연식품과 계절식품을 사용'(4.40점)이 높게 나타났다. 중요도 점수결과 '전통식문화의 계승발전을 고려'(3.77점) 이외의 항목은 4점(준수한다) 이상이었으며, '곡류 및 전분류, 채소류 및 과일류, 어육류 및 콩류, 우유 및 유제품 등 다양한 종류의 식품을 사용'(4.45점), '염분, 유지류, 단순 당류 또는 식품첨가물 등을 과다하게 사용하지 않음'(4.45점)이 높게 나타났다. 수행도 점수결과 '다양한 조리방법을 활용'(3.71점)과 '전통식문화의 계승발전을 고려'(3.29점) 이외의 항목은 4점(준수한다) 이상이었으며, '가급적 자연식품과 계절식품을 사용'(4.24점)이 높게 나타났다. 5개 항목 중 '전통식문화의 계승발전을 고려'가 인지도, 중요도, 수행도 모든 부분에서 다른 항목에 비해 낮은 점수를 나타냈다. 학교급식법령에 제시된 학교급식 영양관리기준 '학년별 성별 에너지공급기준${\pm}10%$ 이내', '탄수화물(5~70%) : 단백질(7~20%) :지방(15~30%) 비율', '단백질 상한 비율(20%) 이내', '칼슘 등 미량영양소 기준'에 대한 인지도, 중요도 및 수행도 점수를 분석하였다. 인지도, 중요도 및 수행도 조사 결과 모든 항목에서 4점 이상(5점 만점)이었다. 인지도는 '탄수화물(55~70%) : 단백질(7~20%) :지방(15~30%) 비율'과 '단백질 상한 비율(20%) 이내'가 각각 평균 4.59점, 4.56점이었고, '칼슘 등 미량영양소 기준'은 평균 4.33점이었다. 중요도는 '학년별 성별 에너지공급기준${\pm}10%$ 이내'와 '탄수화물(55~70%) : 단백질(7~20%) :지방(15~30%) 비율'이 각각 평균 4.39점, 4.38점이었고, 칼슘 등 미량영양소 기준'은 평균 4.16점이었다. 수행도는 '탄수화물(55~70%) : 단백질(7~20%) :지방(15~30%) 비율'과 '학년별 성별 에너지공급기준${\pm}10%$ 이내'가 각각 평균 4.34점, 4.27점이었다. 다섯째, 학교급식 식단 작성 시 영양관리기준 적용실태에 대한 조사결과 1일 영양기준량(아침:점심:저녁) 적용 비율은 1:1.5:1.5가 38.5%로 가장 높게 나타났고, 1일 영양기준량을 탄력으로 적용하는 이유로는 '아침 결식률을 고려해서'가 59.2%로 가장 높았고, 1일 영양기준량(아침:점심:저녁) 탄력적으로 적용하는 방법으로는 '실태조사 없이 임의자료로 운영위원회의 심의를 받아 적용'이 49.4%로 가장 높았다. 여섯째, 학교급식법령에 제시된 영양관리기준량에 따른 급식 제공시 어려운 정도를 조사한 결과 '피 급식자의 기호도 반영이 어렵다는 점'(평균 4.19점)과 '실제 공급량과 급식일지의 불일치한다는 점'(4.07점), '급식단가에 따라 적절한 영양소 공급이 어렵다는 점'(4.03점), '미량 영양소나 에너지 균형의 어려운 점'(3.94점), '새로운 메뉴개발의 업무가 소홀해진다는 점'(3.89점), '학교특성에 맞는 요구량을 맞출 수 없다는 점'(3.62점), '영양기준 비적용대상이 함께 급식수혜자가 된다는 점'(3.28점)으로 조사되었다. 일곱째, 학교급식에서의 표준조리법 작성실태 및 인식에 대한 조사결과 표준조리법 작성방법에 대해 '교육행정정보시스템의 요리관리'가 87.5%로 가장 높게 나타났고, 교육행정정보시스템과 개인 소장표준조리법을 함께 사용하는 경우가 9.1%이었다. 작성 중인 표준 조리법 구성항목은 '음식명', '식품명', '1인 분량'은 조사 대상 전체인 100%가 작성하고 있었고 '영양가 분석'은 73.6%, '조리방법'은 71.3%이었으나 '이용 배식도구'는 4.9%로 낮았다. 표준조리법 용도는 '생산되는 음식의 양을 균일성 있게 유지'하도록 하는데 30.4%이었다.

사용자 행동 기반의 사회적 관계를 결합한 사용자 협업적 여과 방법 (Incorporating Social Relationship discovered from User's Behavior into Collaborative Filtering)

  • 타이쎄타;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.1-20
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    • 2013
  • 소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

이조시대(李朝時代)의 임지제도(林地制度)에 관(關)한 연구(硏究) (A Study on the Forest Land System in the YI Dynasty)

  • 이만우
    • 한국산림과학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.19-48
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    • 1974
  • 토지국유원칙(土地國有原則)을 표방(標榜)하고 "공사(公私) 공리(共利)"를 기본원칙(基本原則)으로 하고 있었던 고려조(高麗朝)의 시전과제도(柴田科制度)도 집권력(執權力)의 약화(弱化)로 인(因)하여 조만간(早晩間), 붕괴(崩壞)되고 말았던 것이나 임지제도(林地制度)에 있어서는 분묘설정(墳墓設定)의 자유(自由)와 개간장려(開墾奬勵)를 이용(利用)한 삼림(森林)의 광점(廣占) 및 전시과제도(田柴科制度)로 인(因)한 시지(柴地)의 수조권위양(收租權委讓)으로 유래(由來)된 사적수조권(私的洙組權)이 결부(結付)된 삼림(森林)의 사점현상등(私占現象等)이 점차(漸次) 발전(發展)하여 고려중기(高麗中期)의 국정해지기이후(國政解地期以後)에는 대부분(大部分)의 삼림(森林)이 권력층(權力層)의 사점지(私占地)로 화(化)하여 왔었다. 고려조(高麗朝)의 모든 제도(制度)를 그대로 계승(繼承)한 이조(李朝)는 건국후(建國後) 국가소용(國家所用)의 삼림확보(森林確保)를 위(爲)한 삼림수용(森林收用)의 제도확립(制度確立)이 긴요(緊要)하였음으로 전국(全國)의 삼림(森林)을 국가권력(國家權力)에 의(依)하여 공수(公收)하고 국가(國家)와 궁실소용이외(宮室所用以外)의 모든 삼림(森林)은 사점(私占)을 금(禁)한다는 "시장사점금지(柴場私占禁止)"의 제도(制度)를 법제화(法制化)하였고 도성주변(都城周邊)의 사산(四山)을 금산(禁山)으로 함과 아울러 우량(優良)한 임상(林相)의 천연림(天然林)을 택(擇)하여 전조선용재(戰漕船用材)와 궁실용재(宮室用材)의 확보(確保)를 위(爲)한 외방금산(外方禁山)으로 정(定)하고 그 금양(禁養)을 위(爲)하여 산직(山直)을 배치(配置)하였다. 그리고 연병(練兵)과 국왕(國王)의 수렵(狩獵)을 위(爲)한 강무장(講武場)과 관용시장(官用柴場), 능원부속림(陵園附屬林)의 금벌(禁伐), 금화(禁火)를 제정(制定) 등(等) 필요(必要)에 따라 수시(隨時)로 삼림(森林)을 수용(收用)하였으나 고려조이래(高麗朝以來)로 권력층(權力層)에 의(依)하여 사점(私占)되어온 삼림(森林)을 왕권(王權)으로 모두 공수(公收)하지는 못하였던 것이다. 이조초기(李朝初期)에 있어서의 집권층(執權層)은 그 대부분(大部分)이 고려조(高麗朝)에서의 권력층(權力層)이었던것 임으로 그들은 이미 전조시대(前朝時代)로부터 많은 사점림(私占林)을 보유(保有)하고 있었던 것이고 따라서 그들이 권력(權力)을 장악(掌握)하고 있는 한(限) 사점림(私占林)을 공수(公收)한다는 것은 어려운 일이었으며 그들은 오히려 권력(權力)을 이용(利用)하여 사점림(私占林)을 확대(擴大)하고 있었던 것이다. 또 왕자(王子)들도 묘지(墓地)를 빙자(憑藉)하여 주(主)로 도성주변(都城周邊)의 삼림(森林)을 광점(廣占)하고 있던 터에 성종(成宗)의 대(代) 이후(以後)로는 왕자신(王自身)이 금령(禁令)을 어기면서 왕자(王子)에게 삼림(森林)을 사급(賜給)하였음으로 16세기말(世紀末)에는 원도지방(遠道地方)에 까지 왕자(王子)들의 삼림사점(森林私占)이 확대(擴大)되었고 이에 편승(便乘)한 권신(權臣)들의 삼림사점(森林私占)도 전국(全國)으로 파급(波及)하였다. 임진왜란후(壬辰倭亂後)에 시작(始作)된 왕자(王子)에 대(對)한 시장절급(柴場折給)은 삼림(森林)의 상속(相續)과 매매(賣買)를 합법화(合法化)시켰고 이로 인(因)하여 봉건제하(封建制下)에서의 사유림(私有林)을 발생(發生)시키게 된 것이다. 그리하여 권신(權臣)들도 합법적(合法的)으로 삼림(森林)을 사점(私占)하게 되었고 따라서 이조시대(李朝時代) 임지제도(林地制度)의 기본(基本)이었던 시장사점금지(柴場私占禁止)의 제도(制度)는 건국초(建國初)로부터 실행(實行)된 일이 없었으며 오로지 국가(國家)의 삼림수용(森林收用)을 합법화(合法化)시키는 의제(擬制)에 불과(不過)하였던 것이다. 금산(禁山)은 그 이용(利用)과 관리제도(管理制度)의 불비(不備)로 인(因)하여 산하주민(山下住民)들의 염오(厭惡)의 대상(對象)이 되었음으로 주민(住民)들의 고의적(故意的)인 금산(禁山)의 파괴(破壞)는 처음부터 심(甚)하였고 이로 인(因)하여 국가(國家)에서는 용재림확보(用材林確保)를 위(爲)한 금산(禁山)의 증설(增設)을 거듭하였으나 관리제도(管理制度)의 개선(改善)이 수반(隨伴)되지 않았음으로 금산(禁山)의 황폐(荒廢)는 더욱 증대(增大)되었다. 영조(英祖)는 정국(政局)을 안정(安定)시키기 위(爲)하여 경국대전이후(經國大典以後) 남발(濫發)된 교령(敎令)과 법령(法令)을 정비(整備)하여 속대전(續大典)을 편찬(編纂)하고 삼림법령(森林法令)을 정비(整備)하여 도성주변(都城周邊)의 금산(禁山)과 각도(各道) 금산(禁山)의 명칭대신(名稱代身) 서기(西紀) 1699년(年) 이후(以後) 개칭(改稱)하여온 봉산(封山)의 금양(禁養)을 강화(强化)시키는 한편 사양산(私養山)의 권한(權限)을 인정(認定)하는 등(等) 적극적(積極的)인 육림정책(育林政策)을 퍼려하였으나 계속적(繼續的)인 권력층(權力層)의 삼림사점광대(森林私占廣大)는 농민(農民)들로부터 삼림(森林)을 탈취(奪取)하였고 농민(農民)들 이 삼림(森林)을 상실(喪失)함으로써 국가(國家)의 육림장려등(育林奬勵策)은 효과(効果)를 나타내지 못하였던 것이다. 임진왜란후(壬辰倭亂後)의 국정해이(國定解弛)로 인(因)한 묘지광점(墓地廣占), 왕자(王子)에 대(對)한 삼림(森林)의 절급(折給) 권세층(權勢層)에 대(對)한 산림사점(森林私占)은 인허(認許)하는 입안문서(立案文書)의 발행등(發行等)으로 법전상(法典上)의 삼임사점금지조항(森林私占禁止條項)은 사문화(死文化)되었고 이조말기(李朝末期)에 있어서는 사양산(私養山)의 강탈(强奪)도 빈발(頻發)하고 있음을 볼수 있다. 이와 같이 이조시대(李朝時代)의 시장사점금지조항(柴場私占禁止條項)은 오로지 농민(農民)에게만 적용(適用)되는 규정(規定)에 불과(不過)하였고 이로 인(因)하여 농민(農民)들의 육림의욕(育林意慾)은 상실(喪失)되었으며 약탈적(掠奪的)인 삼림(森林)의 채취이용(採取利用)은은 금산(禁山), 봉산(封山) 및 사양산(私養山)을 막론(莫論)하고 황폐(荒廢)시키는 결과(結果)를 자아냈으며 권력층(權力層)의 삼림점탈(森林占奪)에 대항(對抗)한 송계(松契)의 활동(活動)으로 일부(一部) 공산(公山)이 농민(農民)의 입회지(入會地)로서 보존(保存)되어왔다. 그럼에도 불구(不拘)하고 일제(日帝)는 이조말기(李朝末期)의 삼림(森林) 거의 무주공산(無主公山)이 었던것처럼, 이미 사문화(死文化)된 삼림사점금지조항(森林私占禁止條項)을 활용(活用)함으로써, 국가림(國有林)으로 수탈(收奪)한후(後) 식민정책(植民政策)에 이용(利用)하였던 것이나, 실제(實際)에 있어서 이조시대(李朝時代)의 삼림(森林)은 금산(禁山), 봉산(封山), 능원부속림등(陸園附屬林等)의 관금지(官禁地)와 오지름(奧地林)을 제외(除外)하고는 대부분(大部分)의 임지(林地)가 권세층(權勢層)의 사유(私有) 내지(乃至)는 사점하(私占下)에 있었던 것이다.

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