• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.79-88
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• 2024

The use of the social media has become part of our daily life activities. The social web channels provide the content generation facility to its users who can share their views, opinions and experiences towards certain topics. The researchers are using the social media content for various research areas. Sentiment analysis, one of the most active research areas in last decade, is the process to extract reviews, opinions and sentiments of people. Sentiment analysis is applied in diverse sub-areas such as subjectivity analysis, polarity detection, and emotion detection. Stance classification has emerged as a new and interesting research area as it aims to determine whether the content writer is in favor, against or neutral towards the target topic or issue. Stance classification is significant as it has many research applications like rumor stance classifications, stance classification towards public forums, claim stance classification, neural attention stance classification, online debate stance classification, dialogic properties stance classification etc. This research study explores different feature sets such as lexical, sentiment-specific, dialog-based which have been extracted using the standard datasets in the relevant area. Supervised learning approaches of generative algorithms such as Naïve Bayes and discriminative machine learning algorithms such as Support Vector Machine, Naïve Bayes, Decision Tree and k-Nearest Neighbor have been applied and then ensemble-based algorithms like Random Forest and AdaBoost have been applied. The empirical based results have been evaluated using the standard performance measures of Accuracy, Precision, Recall, and F-measures.

• 자원환경지질
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• 제57권2호
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• pp.119-128
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• 2024

호주, 캐나다 등에서는 우리나라와 달리 석재·골재를 광물자원 중의 하나로 취급한다. 이러한 이유로 지방의 주정부 단위에서 광물자원 및 지질정보를 취급하는 기관이 석재와 광물자원 관련 정보를 통합하여 제공하고 있다. 이들 국가에서 광물 및 석재·골재 자원과 관련하여 제공하는 정보는 인터랙티브 맵, 지질도, 탐사 데이터 셋, 3차원 지질모델, 광업권리, 광산 및 광산관련 보고서 또는 요약자료 등으로 지방정부 및 지질조사기관의 웹을 통해 이루어지고 있다. 반면 한국의 경우 국내 법률에 따라 석재·골재는 광물자원과 분리되어 별도로 관리되며, 이에 따라 관련 정보도 한국광해광업공단, 국토교통부, 산림청, 한국지질자원연구원 등 여러 기관으로 분산되어 관리되고 있으며, 통합된 정보를 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 석재·골재 자원의 확보와 효과적 활용을 위한 종합정보관리체제의 구축을 위한 거버넌스 개편과 정보체계화 구축을 위한 정책 및 제도 개발이 필요한 상황이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권1호
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• pp.9-15
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• 2019

우제목은 짝수 개의 발굽을 갖는 포유동물로 다양한 종이 전 세계적으로 광범위하게 서식하고 있다. 최근 국내에서는 멧돼지, 고라니와 같은 야생 우제목 동물에 의한 농작물 피해, 로드킬 등의 급증과 산양, 사향노루 등 일부 종의 개체수 급감으로 사회적 관심을 받고 있다. 그러나 이러한 사회적 관심에도 불구하고 우제목 관련 국내 연구는 매우 부족하며, 국내 우제목의 연구 동향 분석도 이루어지지 않아 실질적인 문제점을 파악하는데 어려움이 있다. 최근 연구 동향분석에 있어 텍스트마이닝과 동시출현단어분석은 연구 문헌들에서 나타나는 주요 단어들을 추출하고 단어들 간의 연관성을 정량화하는데 활용되고 있으며, 연구 주제의 분류에 있어 객관성을 증가시킨다. 본 연구에서는 텍스트마이닝과 동시출현단어분석을 통해 한국, 중국, 일본 3국의 우제목 연구 논문을 분석하고 국가별 연구 주제를 비교하여, 국내 우제목 연구에서의 부족한 점과 향후 필요한 점을 알아보고자 하였다. 각 국가별로 우제목과 관련된 연구 논문을 검색하여 수집한 665편의 논문들에 대한 텍스트마이닝 결과, 총 199개 단어가 추출되었다. 추출된 단어들에 대한 동시출현단어분석 결과 3개의 단어군이 형성되었다. 각 단어군에 포함된 단어들을 살펴본 결과, 단어군1은 "서식환경/생태", 단어군2는 "질병", 단어군3은 "보전유전학/분자생태"와 관련 있는 것으로 판단된다. 국가별로 각 단어군의 비율을 살펴본 결과, 중국과 일본은 비교적 고른 단어군 비율을 나타낸 반면, 한국은 "질병"과 관련된 단어군2의 비율이 69%로 상당히 큰 편중을 나타내었다. 연도에 따른 각 단어군별 단어수 회귀 분석 결과에서도 중국과 일본은 3개의 단어군에 해당하는 단어수가 시간 경과에 따라 비교적 고르게 증가하였지만, 한국은 단어군2의 증가율이 나머지 단어군의 5배 이상을 나타냈다. 국내 우제목 연구는 중국과 일본에 비해 질병과 관련된 연구 위주로 진행된 것으로 판단되며, 서식 특성, 행동, 분자생태를 포함한 연구는 매우 적게 수행된 것으로 판단된다. 향후 국내 야생 우제목 동물에 의한 피해 조절과 멸종위기종 보호를 위한 합리적인 정책 수립을 위해, 야생 우제목에 대한 생태 연구를 집중적으로 실시하여 기초생태 자료를 축적시켜 나가야 할 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제46권3호
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• pp.70-78
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• 2018

본 연구는 국토의 골격을 형성하는 산지경관의 보전과 여가 휴양 및 복지 등의 다양한 산지수요에 대응하기 위한 합리적 경관관리 수단이 요구되는 시점에 실제 경관을 바라보고 인식하는 주체인 일반인을 대상으로 산지경관 인식을 조사하고, 산지경관 관리를 위한 지불용의성 평가(WTP)를 통해 경제적 가치를 추정함으로써 산지경관 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 국토경관과 산지경관 인식비교 결과, 산지경관은 경관미 3.96, 관리수준 만족도 3.28, 관리의 필요성 4.38로 국토경관보다 높게 나타난 반면, 국토경관의 경관미는 만족하나 관리 수준이 미흡하여 이에 대한 개선 필요성이 요구되었다. 경관이 아름다운 지역으로 수려한 산지경관자원이 풍부한 제주(39.0%), 강원(38.6%) 순으로 선정되었다. 이들은 산지경관의 광활한 스카이라인과 지역의 배경이자 랜드마크를 형성하는 산지경관의 심미적 특성을 높게 평가하였으며, 개발사업 전산지경관영향검토 수행 필요성에 대해 응답자의 86.8%가 찬성함으로써 산지경관 관리에 대한 의식이 높아진 것으로 판단되었다. 산지경관 관리를 위해 지불하고자 하는 1인당 지불의사금액은 3,742원으로 도출되었으며, 이는 2016년 산악형 국립공원 방문객 수를 기준으로 환산하면, 약 1,695억 원의 경제적 가치를 지니는 것으로 추정된다. 산지경관은 행정주체의 정책만으로 관리하기에 한계가 있다. 국민의 경관인식 현황을 진단함으로써 경관관리의 중요성과 필요성의 공감대를 형성하고, 이를 바탕으로 보다 실효적인 정책방향 수립과 산지경관 관리가 추진되길 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권1호
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• pp.15-24
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• 2015

$CH_4$는 $CO_2$ 및 $N_2O$와 더불어 중요한 온실가스로서 지속적이고도 체계적인 감시가 요구된다. 에디 공분산 기술 기반의 $CO_2$ 플럭스의 관측은 이미 세계적으로 관측망이 구축되어 관측부터 자료처리에 이르기까지 모든 과정이 표준화되어 있을 뿐 아니라 체계적으로 잘 문서화되어 있다. 그러나 미량 기체인 $CH_4$의 경우, 레이저 기반의 고속반응 분광계를 필요로 할 뿐 아니라, 이에 수반되는 플럭스 자료의 처리 과정이 표준화되어 있지 않다. 본 연구 노트에서는 최근에 상용화된 개회로 파장 변조 분광계를 사용하여 에디 공분산 방법으로 논에서 관측한 $CH_4$ 플럭스 결과를 보고하였다. 모내기 전과 직후의 각 5일간 연속 관측한 자료를 KoFlux 프로토콜에 따라 상용화된 $EddyPro^{TM}$ 프로그램을 사용하여 자료를 처리하였다. 이 후처리 과정에서 세 가지 주요 보정, (1) 주파수 반응 보정, (2) 공기 밀도 보정, (3) 분광 보정의 효과를 정량화 하였다. 보정 효과는 밤과 낮에 따라 차이를 보였고, 메탄플럭스가 작을수록 보정 효과가 컸다. 전반적으로 보정 후에 메탄 플럭스는 평균 20-25% 정도 증가하였다. 국가농림기상센터(www.ncam.kr)에서는 분광 보정과 빈 자료 메우기를 포함한 $CH_4$플럭스 자료 처리가 포함된 업데이트된 KoFlux 프로그램을 일반 사용자에게 제공할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제37권5호
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• pp.42-52
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• 2009

휴양을 통한 개인의 자아개발과 주위사람들과의 교유의 장소, 자연에 대한 교육의 장소, 심리적 안정과 정신적 편안함의 장소로서 자연휴양림이 각광받고 있다. 하지만 다양한 기능을 제공해 주는 자연휴양림의 자연적 가치와 그 공간이 가지는 소중함을 간과하기 쉽다. 누구나 정해진 입장료와 사용료를 내면 맑은 공기와 쾌적한 환경, 휴식을 위한 공간을 이용할 수 있게 된다. 그러나 이용객들이 지급한 금액이 누리고 있는 자연의 올바른 가치인지는 깊이 고려해 봐야 할 과제 중의 하나라고 생각된다. 그리고 이용객들이 머무는 환경이 경제적으로 어느 정도의 가치가 되는지 그 금액을 추정하여 제시함으로 휴양 및 환경의 가치를 바르게 인식하도록 본 연구가 수행되었다. 이러한 목적을 달성하기 위한 가장 효율적인 방법이 경제학적인 접근이며, 이에 따른 방법은 기존에 제시된 연구방법을 충실히 이행하여 적절하고 정확한 금액을 산출해 내는 것이다. 하지만 자연휴양림의 환경가치는 시장에서 거래되지 않는 공공재의 성격이 강하기 때문에 이러한 공공재의 환경가치를 평가하는 여러 방법들을 고려하여 조건부가치측정법(Contingent Valuation Method: CVM)을 이용하여 자연휴양림의 휴양가치를 추정하였다. 조사대상지의 1인당 연간 휴양가치는 지불의사액(Wlingness To Pay: WTP) 중앙값 약 16,000원에서 WTP 평균값 약 25,400원 사이이며, 조사대상지 자연휴양림 1개소의 휴양가치는 연간 약 17억 원에서 27억 원 정도로 나타났다. 모집단으로 지정한 85개소 전국 국, 공유 자연휴양림의 연간 휴양가치는 약 1,400억 원에서 2,300억 원 사이로 추정하였다. 이 추정된 금액은 이용객들이 단순히 재화와 시간을 투자하면 언제든지 가질 수 있는 환경이지만 추정된 환경의 가치를 현재 통화량으로 제시함으로써 자연과 환경의 소중함을 알려 주고, 더 나은 휴양 만족을 느끼도록 하는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.415-426
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• 2021

연구목적: 본 연구에서는 대형재난사고의 주요한 요인으로 지적되는 국민들의 재난안전의식을 활성화 시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 연구방법:본 연구에서는 재난관리 및 안전의식에 관한 이론적인 검토를 실시하고, 재난사고의 원인을 도출하기 위해 '재난관리평가 국민안전 체감도의식' 조사 결과 및 대형재난사고 사례들을 분석하여 선진 재난안전의식 활성화 방안을 제시하였다. 연구결과: 재난관리평가 국민안전 체감도 조사를 통해 재난관리 4단계 중 '대응'차원은 잘 수행되고 있으나, '복구'차원이 미흡한 국민들은 인식하고 있었고, 특히 '예방' 차원에서 재난안전에 대한 교육이 매우 부족하다고 느끼고 있었다. 국민 안전의식 조사를 통해서는 대피시설에 대한 인지 수준이 매우 낮았고, 감염병과 붕괴사고에 대한 정보가 부족한 것으로 나타났으며, 특히 일상생활에서의 안전수칙 준수에 대한 인식이 미흡한 것으로 드러났다. 대형재난사고(코로나19, 밀양세종병원 화재, 2004년 동해안 산불)에 대한 사례를 분석한 결과, 안전불감증과 같은 안전의식의 결여가 피해규모의 확대를 유발시킨 주요한 원인임을 도출하였다. 결론:재난사고를 예방·감소시킬 수 있는 가장 근본적인 요소는 선진 재난안전의식의 활성화이며, 이를 제고하기 위한 세 가지 방안을 제시하였다. 먼저, 안전교육 및 안전홍보 활동의 확대를 통한 안전문화운동의 확산이 필요하다. 두 번째로는 재난대응에 대한 실효성을 향상시키기 위해 일반인들을 대상으로 하는 재난대비훈련을 시행해야 한다. 마지막으로 안전에 대한 개개인의 인식 전환이 필요하다. 이러한 요소들이 체계적으로 이루어져야만 선진 재난안전의식이 제고될 수 있을 것이며, 궁극적으로 우리 사회의 재난사고들이 감소될 수 있을 것이다.

• 법제연구
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• 제44호
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• pp.211-239
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• 2013

우리정부는 AFoCO 협정의 이행을 위한 상설 행정조직으로서 AFoCO 사무국을 국내에 유치하였다. 그럼에도 불구하고 우리 정부는 공식적으로 국제기구를 인정하는 기준을 마련하고 있지 않은 상태이며, 국제기구가 국내에서 법인격을 가지고 활동할 수 있는 국내법적 근거나 정부부처 차원의 국제기구 등록이나 국제기구 공인을 위한 법제도적 장치가 없는 현실이다. 이 글은 AFoCO 사무국의 국제기구로서의 지위를 설명하는데 필요한 국제법 이론과 국제기구의 국내법적 지위와 관련된 미국과 일본 등 선진국의 국제기구관련 국내 법제를 실증적으로 검토하였다. 이를 통해 우리나라의 글로벌화 추세 속에 향후 지속적으로 추진될 국제기구의 국내유치에 따른 국제기구 사무국의 국제법적 지위와 국내법인격의 문제의 해결을 위한 시사점을 찾고자 하였다. AFoCO 사무국은 한국과 아세안 회원국정부가 당사국이 되어 합의를 도출하고 국제법의 규율을 받는 조약으로 성립된 AFoCO 협정을 체결하여 설립되었다는 점, 국제기구는 당해 기구의 설립을 위한 국제법적 문서에 의하여 명시적으로 법인격이 부여되지 않아도 설립목적의 달성을 위해 필요한 범위 내에서 법인격을 보유한다는 묵시적 권한이론 등을 고려할 때 국제기구로서의 지위를 가지며 법인격을 향유한다. 따라서 AFoCO 사무국은 산림분야에 있어서 한국과 아세안 국가들 간의 협력사업 수행을 목표로 하는 행정적 기관으로서 한국과 아세안 회원국들이 당사국인 다자간 지역 국제기구라고 할 수 있다. 하지만 우리 정부가 글로벌 시대에 부응하여 좀 더 많은 국제기구를 적극 유치하고자 한다면 유치하는 국제기구에 대하여 사례별로 또는 국제법 이론에 근거하여 국제기구로서의 지위를 갖도록 할 것이 아니라 외교부 소관의 법률로 가칭 '국제기구 유치지원에 관한 법률'을 제정하여 명시적인 국내법 규정에 근거하여 국내 유치 국제기구에 대한 법적 지위를 부여할 뿐만 아니라 국제기구를 국내에 적극적으로 유지하도록 지원하는 방안을 모색해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.