• Journal of Microbiology and Biotechnology
• /
• 제16권5호
• /
• pp.704-715
• /
• 2006

Oil spill was found in 1999 from a diesel storage facility located near the top of Baekun Mountain in Uiwang City. Application of bioremediation techniques was very relevant in removing oil spills in this site, because the geological condition was not amenable for other onsite remediation techniques. For efficient bioremediation, bacterial communities of the contaminated site and the uncontaminated control site were compared using both molecular and cultivation techniques. Soil bacterial populations were observed to be stimulated to grow in the soils contaminated with diesel hydrocarbon, whereas fungal and actinomycetes populations were decreased by diesel contamination. Most of the dieseldegrading bacteria isolated from contaminated forest soils were strains of Pseudomonas, Ralstonia, and Rhodococcus species. Denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) analysis revealed that the profiles were different among the three contaminated sites, whereas those of the control sites were identical to each other. Analysis of 16S rDNA sequences of dominant isolates and clones showed that the bacterial community was less diverse in the oil-contaminated site than at the control site. Sequence analysis of the alkane hydroxylase genes cloned from soil microbial DNAs indicated that their diversity and distribution were different between the contaminated site and the control site. The results indicated that diesel contamination exerted a strong selection on the indigenous microbial community in the contaminated site, leading to predominance of well-adapted microorganisms in concurrence with decrease of microbial diversity.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제22권6호
• /
• pp.1-11
• /
• 2017

This study was conducted to investigate the performance of four commercial chemical agents in stabilizing arsenic (As) in soil at the forest area near the former Janghang smelter site. After amending the stabilizing agents (A, B, C, and D) into As-contaminated soil samples, synthetic precipitation leaching procedure (SPLP) and solubility bioavailability research consortium (SBRC)-extractable As concentrations significantly decreased except for agent D, which is mainly composed of fly ash and calcium carbonate. Increase of SPLP and SBRC-extractable As concentrations in four soil samples (S1, S2, S3, and J2) was attributed to desorption of As adsorbed on iron oxides due to high pH generated by agent D. It is therefore necessary to consider application conditions according to soil characteristics such as pH and buffering capacity. Results of sequential extraction showed that readily extractable fractions of As in soil (i.e., sum of $SO_4-$ and $PO_4-extractable$ As in soil) were converted into non-readily extractable fractions by amending agents A, B, and C. Such changes in the As distribution in soil resulted in the decrease of SPLP and SBRC-extractable As concentration. A series of follow-up monitoring and management plan has been suggested to assess the longevity of the stabilization treatments in the site.

• 농업생명과학연구
• /
• 제45권3호
• /
• pp.59-68
• /
• 2011

한국의 장묘 방법의 대부분은 매장묘지와 납골당묘지로 임야에서 이루어지고 있으며 국토 및 임야의 효율적 이용 면에서 심각한 문제가 대두되고 있다. 매장묘지의 제반 문제를 해결하기 위해서 정부 (산림청), 지방자치단체 (인천광역시), 종교법인 (은회사)에서는 새로운 장묘 방법인 수목장을 조성하여 운영하기 시작하였다. 한국과 일본의 수목장에 대한 의식비교 설문조사 결과에 따르면, 80% 이상이 기존의 매장묘지 및 납골당묘지의 문제점을 인식하고 있었다. 그러나 아직까지 한국은 장묘문화에 대한 제반 문제점이 산적해 있고, 수목장에 대한 전문가가 없는 상태에서 관리 및 운영이 이루어지고 있어 국민들의 기대와 요구에 부응한 기능 발휘를 할 수 없는 상태이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 환경 친화적인 수목장은 새로운 장묘 문화로의 전환이다. 일본의 이와테켄 이치노세키시에 위치한 지승원(知勝院)의 경우에는 수목장 조성이 지역 정주 환경 개선에 영향을 주었고, 살기 좋은 마을 100선에 선정되어 관광객의 증가는 물론 지역경제소득 창출에도 좋은 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 상주시를 대상으로 사회환경 변화와 산림의 다양한 기능 발휘를 통해 지역 활성화에 기여하고 지역 주민과 공존할 수 있는 지역 상황에 적합한 수목장 조성의 필요성에 대하여 연구하였다.

• 산업융합연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.159-165
• /
• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.537-549
• /
• 2012

본 연구는 천연기념물 제154호인 함양상림 및 주변지역의 보다 효율적인 보존 관리방안 수립을 위한 기초연구로서 대상지의 현재 생태계 특성을 파악하고 과거 연구 자료와의 비교를 통한 생태계 변화 양상을 파악하기 위하여 수행되었다. 생태계 특성을 파악하기 위하여 대상지의 토지이용 및 현존식생, 식물군집구조, 토양의 이화학적 특성을 분석하였으며 과거 연구자료와 비교하여 생태계변화 경향을 파악하였다. 조사 분석결과 연구대상지의 토지이용 및 현존식생 유형은 수림지, 조성녹지, 광장 및 오픈스페이스, 나지 및 포장지, 수면, 시설물, 경작지, 기타 등 8개 유형으로 대분류 되었으며 세부 특성에 따라 총 38개 유형으로 세분되었고 이 중 수림지를 구성하는 식생군락은 총 15개 유형으로 구분되었다. 현존식생 변화를 살펴보면 2003년과 2010년 모두 졸참나무-개서어나무군락(2003년 48.3%, 2010년 48.1%)이 가장 넓었으며 졸참나무군락(22.0% ${\rightarrow}$ 7.9%)이 크게 감소하였고, 개서어나무-졸참나무군락(11.6% ${\rightarrow}$ 23.2%), 졸참나무-느티나무군락(2.2% ${\rightarrow}$ 7.9%)이 증가한 것을 확인할 수 있었다. 수림지 주변의 경작지가 조성녹지지역으로 변화하였으며 수면, 나지 및 포장지 등이 증가하였고 수림지 내부의 훼손지가 복원되면서 시가화지역의 면적은 감소하였다. 대표적인 6개 유형의 식생군락에 대한 식물군집구조 변화를 파악한 결과 주로 아교목층을 형성하던 수목의 교목층 편입과 아교목성상 수목의 세력 확장 및 신규 출현, 관목층의 발달로 인한 관목층 출현 개체수의 급격한 증가가 두드러지게 나타났다. 또한 전체적으로 졸참나무의 세력이 감소하였으며 개서어나무 및 느티나무의 세력이 확장되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 2003년 이후 이루어진 주변 정비사업 및 수림지 내부 출입제한 등의 관리에 따른 건전성 회복 및 식생천이의 결과로 판단되었고 이러한 변화는 지속될 것으로 보이며 향후 교목층은 개서어나무, 느티나무가, 아교목층은 개서어나무, 느티나무, 나도밤나무, 사람주나무, 쪽동백나무, 당단풍나무 등이 우점하는 군락으로 변화될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권11호
• /
• pp.53-63
• /
• 2023

본 연구는 고령층의 치매 예방을 위한 선별검사 수단으로 자동화된 기계학습(AutoML)을 활용하여 인지기능 장애 예측모형을 개발하였다. 연구 데이터는 한국지능정보사회진흥원의 '치매 고위험군 웨어러블 라이프로그 데이터'를 활용하였다. 분석은 구글 코랩 환경에서 PyCaret 3.0.0이 사용하여 우수한 분류성능을 보여주는 5개의 모형을 선정하고 앙상블 학습을 진행하여 모형을 통합한 뒤, 최종 성능평가를 진행하였다. 연구결과, Voting Classifier, Gradient Boosting Classifier, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Extra Trees Classifier, Random Forest Classifier 모형 순으로 높은 예측성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 '수면 중 분당 평균 호흡수'와 '수면 중 분당 평균 심박수'가 가장 중요한 특성변수(feature)로 확인되었다. 본 연구의 결과는 고령층의 인지기능 장애를 보다 효과적으로 관리하고 예방하기 위한 수단으로 기계학습과 라이프로그의 활용 가능성에 대한 고려를 시사한다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제33권3호
• /
• pp.737-767
• /
• 2023

With the availability of big customer data and advances in machine learning techniques, the prediction of customer behavior at the session-level has attracted considerable attention from marketing practitioners and scholars. This study aims to predict customer purchase conversion at the session-level by employing customer profile, transaction, and clickstream data. For this purpose, we develop a multimodal deep learning fusion model with dynamic and static features (i.e., DS-fusion). Specifically, we base page views within focal visist and recency, frequency, monetary value, and clumpiness (RFMC) for dynamic and static features, respectively, to comprehensively capture customer characteristics for buying behaviors. Our model with deep learning architectures combines these features for conversion prediction. We validate the proposed model using real-world e-commerce data. The experimental results reveal that our model outperforms unimodal classifiers with each feature and the classical machine learning models with dynamic and static features, including random forest and logistic regression. In this regard, this study sheds light on the promise of the machine learning approach with the complementary method for different modalities in predicting customer behaviors.

• 한국환경농학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.120-132
• /
• 2008

직접 조사가 힘든 비접근 지역인 북한 전역을 대상으로 DEM을 이용하여 표고 및 경사별 분포 현황을 분석하였고, Landsat TM 위성영상을 이용하여 논, 밭, 산림, 나지, 초지, 물, 간척지, 염전, 건물. 주거지, 기타10개의 분류 항목에 대한 토지피복도를 작성하였다. DEM을 이용한 지형분석 결과 개마고원이 위치한 량강도를 중심으로 동쪽 지역의 표고가 1,000 m 이상으로 높게 나타났고, 평안남도와 황해남도 지역이 낮게 나타났다. 산악지로 구분되는 심한 경사인 E 등급이 전체 면적 대비 38.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 편평한 A 경사는 주로 북한 서해안 지역에 넓게 분포하고 E 경사는 동북부 산악지형에서 높은 비율을 보이고 있어 북한의 전형적인 동고서저의 지형특성을 잘 반영하였다. 위성영상을 이용하여 분류한 북한의 토지피복 항목을 살펴보면 전체 면적 중 산림이 69.6%로 가장 넓게 분포하고 있고, 밭이 15.7%, 나지가 6.6%, 논이 4.2%, 하천과 저수지 등을 포함한 물이 1.6%, 초지가 1.1%, 도시와 주거지가 0.9%인 것으로 나타났다. 행정구역별 지표면 피복을 살펴보면 황해남도와 평안남도 등 서쪽에 위치한 해안가 저위평탄지에 주로 논이 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 밭의 분포는 논과 같이 서쪽 지역에 많이 분포하는 경향이었으나 북동쪽에 위치한 함경도와 자강도 및 량강도에도 비교적 고르게 분포하는 것으로 나타났다. 경사등급별로 농경지의 분포를 살펴보면, $0{\sim}2%$인 A 경사에 약 80% 이상 논이 분포하고 있고, 반면 밭은 A, B, C, D, E 등급에 비교적 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났다. 농업기후지대별 토지피복 현황을 살펴보면, 논과 밭은 북부 평야지대와 북부 서해안지대에 전체의 약 79%와 45%가 분포하였고 산림은 비교적 모든 농업기후지대별로 고르게 분포하였다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 힘든 지역에 대한 농업기반 및 농경지 정보를 주기적으로 파악할 수 있고, 넓은 지역에 대한 정보 수집이 가능한 장점이 있어, 3년$\sim$5년 주기로 영상분류를 통한 토지피복도를 작성하여 토지이용 및 분류에 대한 시간적 공간적인 변화를 분석한다면 농경지와 산림에 대한 이용 현황 자료를 제공할 수 있고 앞으로의 이용계획 수립에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.177-187
• /
• 2005

토지적성평가시스템은 국토이용관리법과 도시계획법이 국토의 계획 및 이용에 관한 법률로 통합되면서 국토의 이용, 관리, 개발을 위하여 최근 소개되었으며, 토지의 공간 입지적 특성, 활용가능성, 주변 개발 여건 등을 고려하여 토지의 용도를 구분하기 위한 기준을 제공하여 준다. 토지적성평가시스템의 데이터베이스를 구축하기 위해 산림청, 환경부, 수자원공사 등과 같은 유관기관의 자료와 LMS자료, 공시지가 등이 사용되었다. 따라서 본 연구에서는 진주시의 토지적성평가시스템을 위한 데이터베이스 구축과정에서 관련 자료간의 정확도 차이, 자료취득 시기의 불일치, 지적공부 미 수정사항 등 다양한 자료오류를 분류하고 검증함으로서 보다 정확한 토지적성평가체계를 구축할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 품질경영학회지
• /
• 제49권3호
• /
• pp.327-340
• /
• 2021

Purpose: The purpose of this study is to propose a system predicting whether an electricity distribution system is abnormal by analyzing the temperature of the deteriorated system. Traditional electricity distribution system abnormality diagnosis was mainly limited to post-inspection. This research presents a remote monitoring system for detecting thermal images of the deteriorated electricity distribution system efficiently hereby providing safe and efficient abnormal diagnosis to electricians. Methods: In this study, an object detection algorithm (YOLOv5) is performed using 16,866 thermal images of electricity distribution systems provided by KEPCO(Korea Electric Power Corporation). Abnormality/Normality of the extracted system images from the algorithm are classified via the limit temperature. Each classification model, Random Forest, Support Vector Machine, XGBOOST is performed to explore 463,053 temperature datasets. The process capability index is employed to indicate the quality of the electricity distribution system. Results: This research performs case study with transformers representing the electricity distribution systems. The case study shows the following states: accuracy 100%, precision 100%, recall 100%, F1-score 100%. Also the case study shows the process capability index of the transformers with the following states: steady state 99.47%, caution state 0.16%, and risk state 0.37%. Conclusion: The sum of caution and risk state is 0.53%, which is higher than the actual failure rate. Also most transformer abnormalities can be detected through this monitoring system.