• 한국과학교육학회지
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• 제27권9호
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• pp.881-892
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• 2007

본 연구의 목적은 과학영재교육 수업현장에서 이루어지는 교사들의 발문과 피드백,학생들의 응답에 대한유형과 빈도를 분석하여 현황을 파악하고 교사-학생의 언어적 상호작용이 활발한 수업에서 나타난 교사들의 발문과 피드백에 대한 특징을 파악하는데 있다. 이를 위해 중학교 2학년 과학 영재 학생들을 대상으로 실시하는 8차시 24시간 분량의 수업을 비참여 관찰하고 녹화하였으며,교사와 학생간의 상호대화를 전사 분석하고,교사들과의 인터뷰를 실시하였다. 수업 분석 결과,교사들은 대체적으로 기억회상과 인지 기억의 질문과 즉각적 피드백을 사용한 반면,학생들은 단답형 응답을 선호하고 있는 것을 볼 수 있었다. 교사-학생의 언어적 상호작용이 상대적으로 활발한 수업의 특징은 도입단계에서 개방적 질문을 사용하였고,발문의 처리단계를 높였으며, "왜"와 "어떻게"의 질문을 많이 사용하였고,평가질문을 사용한다는 것이었다. 피드백의 특정으로는 학생의 응답을 수용하고 받아들이는 태도를 보였고,지연피드백을 많이 사용하였으며,칭찬과 격려로 다음 문제해결에 자신감을 부여하는 것을 볼 수 있었다.

• 정신신체의학
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• 제11권2호
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• pp.118-136
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• 2003

연구목적: '컴퓨터화된 검사'인 전산화 신경인지기능검사가 학령기 정상아동의 신경심리학적 발달특성을 반영하는 지를 알아보고자 하였다. 방 법: 2002년 6월부터 2003년 1월까지 평균 범위 이상의 지능을 유지하고 있고, 배제기준(rule out criteria)을 통과한 학년별 남녀 각각 10명씩, 120명의 정상아동에게 K-ABC, K-PIC 및 전산화 신경인지기능검사를 실시하였다. 결 과: 정상아동의 표집과정에서 지능의 통제와 엄격한 배제기준의 적용을 통하여 전체 아동의 21.1%가 분석과정에서 제외되었지만 학년별 인원과 성비를 동일하게 유지하면서 지능의 차이가 없는 연구 대상자 120명을 선발할 수 있었다. 학년에 따른 CNFT의 결과비교에서, 주의력 검사, 기억력 검사 및 고위인지기능검사 대부분에서 학년에 따른 유의한 차이가 있음을 확인하였으며, 주로 초등학교 저학년(1학년과 2학년)과 고학년(5학년과 6학년)에서 나타남을 확인하였다. 주의력 검사의 경우, 학년이 증가함에 따라 점차 수행이 행상되는 특성을 확인하였고, 단기기억력 검사에서 역방향 검사와 순방향검사의 차이, 연령에 따른 수행차이가 선행연구와 동일함을 발견할 수 있었다. 회상(recall) 과제로 구성된 언어청각검사와 재인(recognition)과제로 구성된 시각도형기억검사 또한 대인검사로 실시된 선행연구에서와 마찬가지로 연령에 따른 변화특성이 확인되었다. 고위인지기능검사에서도 주의력 검사 및 기억력 검사에서 연령에 따른 변화특성이 발견되었다. 결 론: 본 연구에서 성인을 대상으로 하여 개발된 CNFT가 아동의 신경심리학적 특성을 적절히 반영하고 있음을 확인할 수 있었고, 이를 위하여서는 연구 대상자의 표집단계에서부터 지적수준의 통제와 더불어 엄격한 배제기준의 적용이 필요함을 알수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 생명과학회지
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• 제29권6호
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• pp.747-753
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• 2019

인지기능 저하는 장 단기 기억 및 주의력 소실과 우울증, 불안증의 증가를 특징으로 한다. 또한, 인지기능 저하는 알츠하이머, 파킨슨병과 같은 다양한 퇴행성 뇌질환과 연관되어 있다. 경제적 부담, 안전 위협을 포함하는 인지기능 저하와 관련된 사회적 문제는 고령화가 진행됨에 따라 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전 세계적으로 많은 연구가 수행되고 있다. 일반적으로 인지기능 저하를 유발할 가능성이 있는 원인으로는 노화에 따른 대사 및 호르몬 불균형, 감염, 약물 오남용, 신경세포 손상 등이 알려져 있지만 다양한 요인이 관련되어 있으므로 원인 규명이 어려운 한계점 때문에 뚜렷한 치료전략 수립이 어려운 실정이다. 최근의 연구에 따르면 퇴행성 뇌질환 발생의 원인과 이에 대한 치료전략 수립에 있어서 장내미생물의 역할이 중요하게 제시되고 있다. 특히, 알츠하이머병과 파킨슨병에서 장내미생물 조성의 변화 및 이들에 의한 대사산물에 따른 분자생물학적, 신경행동학적 증상의 변화가 밝혀졌다. 알츠하이머병 동물모델에서 장내미생물의 변화는 NMDA 수용체와 글루탐산의 변화를 통해 기억능력 소실을 야기하였다. 반면, 알츠하이머병 동물모델에 프로바이오틱스를 투여하였을 때, 비정상적인 신경학적 행동이 유의적으로 감소하였다. 파킨슨병은 장내미생물 군집의 변화와 직접적인 연관성을 보였으며 이는 이차적 증상인 변비 발생에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 파킨슨병 동물모델에 투여한 프로바이오틱스는 단쇄지방산 중 하나인 뷰티르산 증가를 통한 신경세포 보호효과를 나타내었다. 또한, 알츠하이머병과 파킨슨병에서 뇌-혈관장벽의 기능이상이 밝혀졌으며, 뇌-혈관장벽 변화는 장내미생물 불균형에 의한 전신성 염증에 따른 미세소관의 파괴 및 투과성 증가와 연관된 것으로 나타났다. 더불어 장내미생물 대사과정에서 생성된 대사산물은 퇴행성 뇌질환의 발생과 치료에 영향을 미친다. 본 논문에서는 인지기능 저하의 진행을 지연시킴으로써 심화를 방지할 수 있는 효과적인 접근법을 제시하기 위하여 인지기능 저하와 장내미생물의 연관성을 심층적으로 고찰하여 치료적 대안으로 제시하고자 한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.53-81
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• 2010

소비자체험에 대해 기업들과 학자들이 많은 관심을 가져 왔지만 브랜드로부터 유발된 총체적인 체험에 대해서는 제한적으로 연구가 진행되어 오고 있다. 구매의사결정의 모든 과정에서 다양한 체험이 이루어질 뿐만 아니라 브랜드 아이덴티티와 브랜드 커뮤니케이션과 같은 브랜드 체험제공 수단들을 통해서도 소비자체험이 유발될 수 있음에도 불구하고 이러한 총체적인 체험에 대한 논의가 부족하였다. 따라서 본 연구는 기존 문헌들을 토대로 브랜드 체험을 개념화하고 브랜드 체험의 유형을 고찰하고자 하였다. 또한 브랜드의 총체적 체험은 소비자와 브랜드의 정서적 유대관계에 영향을 미칠 것이라 가정하고 그 효과를 규명하고자 하였으며, 브랜드 애착이 브랜드 몰입에 미치는 효과도 함께 검증하였다. 연구결과에 의하면 브랜드 체험의 네 가지 유형 가운데 감성적 체험, 행동적 체험, 그리고 지성적 체험이 브랜드 애착에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 특히 행동적 체험의 영향력이 가장 높은 것으로 밝혀졌다. 반면 브랜드의 감각적 체험은 브랜드 애착에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 브랜드 애착의 열정과 자아연관은 브랜드 몰입에 유의한 영향을 미친 반면에 애정은 브랜드 몰입에 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 실증분석을 바탕으로 소비자와 브랜드간의 강력한 정서적 유대관계를 형성하기 위해서는 소비자들이 브랜드로부터 감성적, 행동적, 그리고 지성적 체험을 경험해야 하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 소비자들이 체험 브랜드와의 관계를 유지하기 위한 의지를 형성하기 위해서는 애정과 자아연관으로 구성된 애착이 선행되어야 함을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제27권1호
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• pp.21-31
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• 2002

일부 농촌 지역사회 거주 노인들의 신체적, 정신적, 기능적, 사회환경적 상태를 포함하는 포괄적 노인평가를 시행하여 지역사회 중심 노인보건사업의 기초자료를 얻고자 하였다. 전라남도 일개 군에서 층화 집락추출한 지역사회 거주 65세 이상 노인 388명을 대상으로 조사를 하였다. 조사내용은 노인들의 인구사회학적 특성, 현병력, 신체적, 정신적 건강상태, 일상생활활동(ADL), 도구적 일상생활활동(IADL) 및 대상노인들의 사회적, 환경적 평가를 포함하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 1. 전체 388명 중 남자가 169명(43.6%)이었고 여자가 219명(56.4%)이었으며, 평균연령은 남자 $73.5{\pm}6.4$세, 여자 $74.0{\pm}6.2$세였다. 2. 조사노인 1인당 평균 1.6개의 질환을 가지고 있었으며, 3개 이상의 질환을 가지고 있는 노인들은 약 19%나 되었다. 3. 신체적 건강상태는 시각기능의 감소가 남녀 각각 50.9%, 65.3%로 다른 기능에 비해 가장 많았고, 씹거나 삼키는 데 어려움이 있는 구강기능의 감소도 34.3%, 39.3%로 그 다음을 차지하였으며, 상대적으로 상지, 하지 기능의 감소는 1-6% 정도로 적은 편이었다. 4. 정신적 건강상태는 단기 기억력으로 살펴 본 인지기능의 감소가 33.7%, 44.7%로 적지 않았고, 노인우울 평가를 이용하여 우울증 여부를 조사한 결과 남자에서 19.1%, 여자에서 24.9%이었다. 5. 일상생활활동(ADL) 평가 결과 6가지 모두 독립적으로 수행할 수 있는 노인이 남자 72.2%, 여자 58.9% 이었으며, 도구적 일상생활활동(IADL)은 식사준비하기가 가능한 경우가 남자에서 81.1%로 여자의 92.7%에 비해 낮았고, 반대로 금전관리가 가능한 경우는 여자에서68.9%로남자의 83.5%에비해낮았다. 6. 사회적 지지체계의 평가에서는 도움이 필요할 때 제공할 수 있는 수발자가 있는 경우가 26.3%이었고, 수발자와의 관계는 배우자가 가장 많고 다음은 며느리 였다. 가족과의 거주형태별로는 49.5%가 노부부만 사는 경우였고, 다음은 노인 혼자 사는 경우로 22.9%를 차지하였다. 환경적 평가에서는 위험요소 네 가지 중 하나이상을 가진경우가83.5%나되었다. 따라서 농촌지역 거주 노인들에 대한 포괄적 평가는 지역사회 중심 노인보건프로그램을 개발하기 위한 기초자료를 제공하였다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제3권1호
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• pp.26-45
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• 1992

본 연구는 약물의 작용기전이 각기 다른 methylphenidate와 imipramine을 투여하여 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)(attention deficit-hyperactivity disorder : ADHD)아동에서 부모와 교사의 평정척도(平定尺度)로 행동변화를 그리고 신경심리학적검사(神經心理學的檢査)로 주의력(注意力)과 인지기능(認知機能)을 측정하여 두 약물이주는 영향이 행동영역(行動領域)과 인지기능(認知機能)에서 어떻게 다르게 나타나는 지를 비교검토해 본 것이다. 저자들은 미국정신의학회 정신질환 진단기준편람 개정3판(DSM-III-R)에 의거하여 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)로 진단받은 생후 만 5년 6개월부터 12년 1개월사이의 남아 30명을 대상으로 이들의 임상적${\cdot}$의학적 특성을 조사하고, 지능검사를 포함한 신경심리학적검사(神經心理學的檢査)를 시행한 뒤, 부모(父母) 및 교사용(敎師用) 평정척도(評定尺度)로 이들의 행동을 평가하였다. 그리고 평가된 아동을 무작위로 15명씩 두 집단으로 나누어 각각 methylphenidate($0.5{\sim}0.6mg/kg)$와 imipramine(25${\sim}100mg$)을 경구투여(經口投與)하고, 투여 1개월후 및 2개월후에 각 1회씩 다시 부모와 교사들에게 같은 평정척도(評定尺度)로 이들의 행동을 평가시키고 아울러 지능검사(知能檢査)를 제외한 모든 신경심리학적검사(神經心理學的檢査)를 시행하였다. 그 결과를 보면 imipramine을 투여받은 아동들은 투여 1개월후 아동행동조사표(兒童行動調査表)(CBCL)의 외상성(外商性)과 과잉행동(過剩行動)${\cdot}$사회적위축요인(社會的萎縮要因)에서 호전을, 그리고 2개월후에는 학교상황질간지(學校狀況質間紙), 코너스씨(氏) 단축형 교사평정척도(短縮形 敎師平定尺度)(CATRS) 및 연속과제수행(連續課題遂行)(CPT)에서 호전을 보였다. 반면 methylphenidate를 투여받은 아동들은 투여 1개월후 부터 부모가 평가하는 코너스씨(氏) 단축형 부모평정척도(短縮形 父母平定尺度)(CAPRS), 아동행동조사표(兒童行動調査表) 및 연속과제수행(連續課題遂行)에서 호전을 보였고, 투여 2개월후에서도 같은 양상의 호전을 보였으며, 또한 아동행동조사표(兒童行動調査表)에서 외향성(外向性)은 물론 소통불능(疏通不能)${\cdot}$사회적위축(社會的萎縮)${\cdot}$과잉행동(過剩行動)${\cdot}$공격성(攻擊性)${\cdot}$비행요인(非行要因)에서도 호전양상을 보였다. 이와같은 결과는 이 두 약물이 모두 주의력(注意力)과 인지기능(認知機能)을 증진시키기는 하였으나, 보다 뚜렷한 변화는 methylphenidate 투여후에 볼 수 있었다. 특히 methylphenidate투여후 연속과제수행(連續課題遂行)에서 민감도(敏感度)와 반응오류수(反應誤謬數)의 호전이 있었으나 반응기준(反應基準)에는 변화가 없었다는 소견, 그리고 단기기억수행(短期記憶遂行)에서의 호전과 '같은 그림 찾기' 검사의 오류수(誤謬數)에서 변화가 없었다는 소견은 methylphenidate가 훈기요인(勳機要因)의 호전에 의한 이차적인 변화에 의한 것이 아니라 주의집중력(注意集中力)에 직접적으로 효과를 나타내는 것으로 해석할 수 있었다. 또한 이같은 소견으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애환아(過剩運動障碍患兒)에서의 충동성(衝動性)은 이 장애의 중심증상이 아니거나, 이들 약물투여에 의해 호전되지 않거나, 호전의 측정에 문제가 있을 수도 있겠다. 마지막으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)에서 과잉행동(過剩行動)과 주의력결핍(注意力缺乏)이 서로 다른 신경전달체계(神經傳達體系)를 통해서 나타날 가능성에 대해서도 논의하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.795-805
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• 2021

본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m³/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.