• 생태와환경
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• 제56권1호
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• pp.45-56
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• 2023

본 연구는 저서성 대형무척추동물을 이용한 RIVPACS 유형의 국내 실정에 맞는 수생태계 예측 및 평가모델을 구축하기 위한 사전 연구로서 수행되었다. 자연상태의 하천인 887개의 참조하천을 선정하고, 참조하천을 저차하천과 고차하천으로 구분한 뒤 random forest 알고리즘을 이용하여 각각의 과에 대하여 예측모델을 구축하였다. 저차하천은 학습과 검증 데이터를 7 : 3의 비율로 나누어 구축하였으며, 고차하천의 경우에는 leave-one-out 방법을 이용하였다. 예측모델에 사용된 환경변수는 비계량 다차원 척도법(NMDS)을 이용하여 선정되었으며, 고도, 경사각, 평년평균기온, 숲의 비율, 하폭, 여울 비율, 하상 구조의 큰돌의 비율로 7개의 변수가 선택되었다. 3,224개의 조사대상 지점을 하천차수에 따른 유형에 따라 구분한 뒤, 각각의 유형에 해당하는 모델을 이용하여 30개 과에 대한 과 단위의 생물상을 예측하였다. 예측된 생물상(E)은 실제 생물상(O)과 생물지수를 이용하여 비교되었다. 생물지수는 BMWPK 지수를 과의 수로 나눈 ASPT를 이용하였다. 그 이후 EQR 지수(O/E)를 이용하여 각 조사지점의 건강성을 평가하였다. 마지막으로, EQR 값을 기존에 이용되고 있는 BMI 값과 비교하였다. 건강성 점수 평가 결과, 실제 군집은 0~20과, 예측된 군집은 0~19과 범위로 예측되어 유사하게 나타났다. 실제 ASPT는 평균 4.82 (±2.04 SD), 예측된 ASPT는 6.30 (±0.79 SD)으로 예측된 값이 더 높게 나타났다. ASPT와 BMI의 비교 결과, 대체로 EQR이 BMI 지수보다 높은 값을 보였다. 이는 참조하천 선정에 있어서 조금 교란된 지점도 자연상태로 가정하여 참조하천으로 이용되었기 때문으로 보인다. RIVPACS 모델은 생태학적 상태에 대한 단순하지만 명확한 진단을 제공해줌으로써 국내 하천 관리에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구는 연구가 미진하였던 우리나라 실정에 맞는 RIVPACS 유형의 평가법을 개발하는 선행 연구로서의 의의가 있다.

• 지질공학
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• 제28권2호
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• pp.217-246
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• 2018

포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 저장소 선정 및 저장소 특성화 연구 과정에서 $CO_2$ 지중저장 실증의 지진 유발 가능성과 누출 가능성에 대하여 진지하게 검토하고 $CO_2$ 지중저장 실증의 안정성을 확보하기 위한 많은 노력을 경주해 왔다. 그럼에도 불구하고 2017년 11월 15일 발생한 규모 5.4의 포항 지진으로 큰 피해를 입은 포항시와 시민들은 $CO_2$ 지중저장 실증의 지진 유발 가능성에 대하여 큰 우려를 가지고 있는 상황이다. 포항분지 해상 $CO_2$ 지중저장 실증 연구팀은 2017년 포항 지진 이후 포항 영일만 $CO_2$ 지중저장 실증의 안전성에 대하여 자체 조사를 수행하여, 2017년 포항 지진과 포항분지 영일만 해상 $CO_2$ 지중저장 실증의 관련성과 향후 본격적인 $CO_2$ 지중저장 실증이 수행될 경우 지진 유발 가능성이나 누출 가능성에 대하여 면밀하게 평가하였다. 자체 조사 결과, 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 2017년 포항지진의 진앙과 약 10 km 떨어진 영일만 해역에 저장소가 위치하며, $CO_2$ 저장층의 심도도 해저면 아래 약 750-800 m 정도로서 포항 지진의 심도와 큰 차이를 보인다. 또한 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 2017년 1월 12일부터 3월 12일까지 약 3개월간 $CO_2$ 시험 주입을 수행한 이후 수송체계 구축과 주입공 격상을 위해 $CO_2$ 주입 행위가 중지된 상황으로 2017년 11월 15일에 발생한 포항 지진과 직접적인 관련성을 찾기 어렵다. 무엇보다도 $CO_2$ 지중저장 기술의 개념이 지층을 파쇄하는 것이 아니라 염수와 같은 유체로 채워진 다공질 퇴적층에서 염수를 천천히 밀어내면서 초임계상의 $CO_2$를 주입한다는 측면에서 대용량의 $CO_2$를 장기간 주입하여 저장층의 압력이 크게 상승하는 경우를 제외하면 인간 사회에 피해를 가져오는 일정 규모 이상의 지진을 유발할 가능성이 크지 않은 것으로 분석되었다. 게다가 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업의 $CO_2$ 시험 주입 규모가 약 100톤 정도로서 규모 5.0 이상의 지진을 유발할 수 있는 대규모 주입 행위가 없었기 때문에 2017년 포항 지진과의 연관성을 가정하는 것이 무리가 있다. 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업의 연구팀은 자체 조사를 통해 향후 포항분지 해상 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업이 장기적으로 수행될 경우 지진 유발 가능성과 누출 가능성에 대하여도 평가를 수행하였다. 자체 평가 결과에 따르면, 저장층 상부의 덮개층이 파쇄되거나 주변 단층의 재활성화가 발생하지 않도록 정해진 범위에서 압력을 조절하면서 $CO_2$ 스트림을 주입할 경우 지진 유발이나 단층 재활성화를 초래할 가능성이 매우 희박한 것으로 분석되었다. 더불어, 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 $CO_2$ 지중저장 실증 과정에서 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출을 최소화하기 위해 저장소 인근 지층의 파쇄 압력, 저장소 인근 단층의 재활성화 압력, 주입공 누출을 방지하기 위한 완결 공정, 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출 경로 파악과 거동 및 누출 모니터링, 안전한 $CO_2$ 저장을 위한 저장소 운영과 관련된 연구를 충실하게 수행하고 있으며, 연구팀의 자체 조사 결과 주입된 $CO_2$ 스트림이 인간 사회에 영향을 미칠 정도의 규모로 누출될 가능성은 크지 않은 것으로 평가되었다. 결론적으로 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 인간이 감지할 정도의 지진 유발 및 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출을 발생시킬 가능성이 크지 않으며, 비록 적은 가능성이지만, 지진이나 누출이 발생하지 않도록 지속적으로 안전성 확보를 위한 연구개발을 최우선적으로 수행할 계획이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.