nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.

Livestock disease is a very important issue in the livestock industry because if livestock disease is not responded quickly enough, its damage can be devastating. To solve the issues involving the occurrence of livestock disease, it is necessary to diagnose in advance the status of livestock disease and develop systematic and scientific livestock feeding technologies. However, there is a lack of domestic studies on such technologies in Korea. This paper, therefore, proposes Livestock Disease Forecasting and Livestock Farm Integrated Control System using Cloud Computing to quickly manage livestock disease. The proposed system collects a variety of livestock data from wireless sensor networks and application. Moreover, it saves and manages the data with the use of the column-oriented database Hadoop HBase, a column-oriented database management system. This provides livestock disease forecasting and livestock farm integrated controlling service through MapReduce Model-based parallel data processing. Lastly, it also provides REST-based web service so that users can receive the service on various platforms, such as PCs or mobile devices.

(게재일: 2019.09.30)
본 논문에서는 카메라 및 다양한 센서가 복합되어 고속의 데이터를 다중으로 처리하는 성능을 요구하는 전자광학장비의 안정적인 데이터 전송을 위해 Event 기반의 동기화 방식을 통한 Multi-Thread 환경의 다중 통신 미들웨어 설계 및 구현 방법을 제안하였다. 구현된 통신 미들웨어의 성능 검증을 위해 영상 데이터 및 센서 데이터를 전송하여 송신 주기 대비 수신 주기에 대한 차이를 비교하고, 다중으로 전송 및 처리할 수 있는 최대 통신 가능 수를 측정 및 분석하였다. 또한 전송되는 데이터의 무결성 검증과 Round Trip Time 측정 등의 실험을 통해 제안하는 통신 미들웨어의 성능을 검증하였다.

In this paper, designing and implementing multi-communication middleware in multi-thread environmet through event-based synchronization method are proposed for stable data transmission of electronic optical equipment, which requires combining camera and various sensors to process multiple high-speed data. To verify the performance of the implemented communication middleware, image data and sensor data were sent to compare differences in reception-based and transmission-based cycles, and the maximum number of communication possibilities to transmit and process multiple was measured and analyzed. In addition, the proposed communication middleware's performance was verified through experiments such as validating the integrity of the transmitted data and measuring the Round Trip Time.

(게재일: 2019.09.30)
인터넷과 스마트폰 활용이 대중화되면서 사용자들은 다양한 방법과 미디어를 통해 언제 어디서나 정보시스템에 접근하여 필요한 서비스를 이용하는 다채널 환경에서 살고 있다. 이러한 서비스를 받는 과정에서 사용자는 본인임을 인증하는 사용자 인증 단계를 필수적으로 수행해야 하는데 대표적인 방식이 아이디 패스워드 인증 방식이다. 아이디 패스워드 기반의 사용자 인증 방식은 본인의 인증정보를 기억 후 키보드를 통한 입력만으로 인증이 가능하므로 타 인증 방식들과 비교했을 시 가장 편리하다는 평가를 받는다. 반면 현대 웹 서비스에선 요구하는 패스워드의 문자열 조합방식이 다르고 복잡성이 높은 엔트로피 값의 패스워드 설정만을 허용하고 있다. 이러한 복잡한 문자열로 구성된 패스워드는 사용자가 이용하고자 하는 서비스가 많을수록 개인정보 유출방지를 위해 주기적으로 패스워드 변경을 권고하기 때문에 이를 기억해야 할 사용자 인증정보의 개수도 비례하여 증가한다. 이러한 높은 엔트로피 값을 가지는 사용자의 인증정보를 시각 장애인이나 손사용이 불편한 사람 혹은 고령층이 일일이 기억하고 키보드 입력을 통해 사용하기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 취약계층 및 일반 사용자에게 로그인 과정에서의 간편한 사용자 인증 방식 제공을 위해 구글 어시스턴트와 MFCC 및 DTW 알고리즘 그리고 화자 인증을 사용한 사용자 인증 방식을 제안한다.

With the popularization of the Internet and smartphone uses, people in the modern era are living in a multi-channel environment in which they access the information system freely through various methods and media. In the process of utilizing such services, users must authenticate themselves, the typical of which is ID & password authentication. It is considered the most convenient method as it can be authenticated only through the keyboard after remembering its own credentials. On the other hand, modern web services only allow passwords to be set with high complexity by different combinations. Passwords consisting of these complex strings also increase proportionally, since the more services users want to use, the more user authentication information they need to remember is recommended periodically to prevent personal information leakage. It is difficult for the blind, the disabled, or the elderly to remember the authentication information of users with such high entropy values and to use it through keyboard input. Therefore, this paper proposes a user authentication method using Google Assistant, MFCC and DTW algorithms and speaker authentication to provide the handicapped users with an easy user authentication method in the login process.

(게재일: 2019.09.30)
애플사는 장비 간 간편한 파일 송수신을 위해 자체적인 프로토콜인 Bonjour 프로토콜을 제공한다. 대표 서비스로는 Airdrop이 있으며, 애플사의 데스크탑, 노트북, 스마트폰 간에 간편한 데이터 송수신 프로토콜로 널리 사용되고 있다. 하지만, 2016년 해킹 보안 컨퍼런스인 Black Hat에서 Bonjour 프로토콜 취약점을 통해 중간자 공격이 가능함을 보였다. 본 논문은 장비 간 안전한 파일 송수신을 위해 Bonjour 프로토콜의 알려진 취약점을 설명하고, Bonjour 프로토콜의 안전성을 높이기 위해 ECDH(Elliptic Curve Diffie-Hellman) 기반 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜을 상세한 동작 프로시저와 함께 설명하며, 중간자 공격과 신분위장 공격 가능성을 줄일 수 있음을 증명한다.

Apple provides its own protocol, the Bonjour protocol, for convenient file transmission and reception between device. Airdrop is a Bonjour-based, representative service that is widely used as a simple data transmission/reception protocol for Apple's desktops, laptops and smartphones. However, it was demonstrated in Black Hat, a hacking security conference in 2016, that it is possible to commence a Man-in-the-Middle attack by exploiting the Bonjour protocol's weak points. In this paper, we explain the Bonjour protocol's such vulnerability for secure file transmission/reception between devices and propose an ECDH (Elliptic Curve Diffie-Hellman) based authentication protocol to enhance the protocol's security. The proposed protocol is described along with detailed operational procedures, demonstrating that it is possible to reduce the possibility of Man-in-the-Middle attack and its masquerade variant.

(게재일: 2019.09.30)
본 논문은 펄스폭 변조(PWM, Pulse Width Modulation) 방법을 이용하여 4D 콘텐츠의 특수효과용 물리장치들을 제어하는 제스처 응용 방법에 대해 기술한다. 적외선 센서를 통해 인식되는 사용자 동작은 3D 콘텐츠 제어를 위한 명령어로 해석되고 특수효과를 발생시키는 장치를 제어하여 물리적인 자극을 사용자에게 재현한다. 이와 같이 NUI(Natural User Interface) 기법을 이용하여 콘텐츠를 제어하게 되면 사용자의 콘텐츠에 대한 직접적인 몰입감이 증대되어 사용자에게 고도의 흥미와 관심을 제공할 수 있다. 제안하는 방법의 효율성을 측정하기 위해 적외선 센서를 이용한 모션인식과 애니메이션 컨트롤러의 파라미터를 제어하여 이벤트를 전달하는 PWM 기반 실시간 선형제어 시스템을 구현하였다.

This paper describes a gesture application to controlling the special effects of physical devices for 4D contents using the PWM (Pulse Width Modulation) method. The user operation recognized by the infrared sensor is interpreted as a command for 3D content control, several of which manipulate the device that generates the special effect to display the physical stimulus to the user. With the content controlled under the NUI (Natural User Interface) technique, the user can be directly put into an immersion experience, which leads to provision of the higher degree of interest and attention. In order to measure the efficiency of the proposed method, we implemented a PWM-based real-time linear control system that manages the parameters of the motion recognition and animation controller using the infrared sensor and transmits the event.

(게재일: 2019.03.31)
2018년 평창 동계 올림픽 개막식에서 출처를 알 수 없는 사이버공격이 발생하였다. 해당 공격에서 사용된 악성코드는 인 메모리 악성코드로 기존 악성코드와 은닉하는 장소가 다르며, 140개 이상의 은행, 통신, 정부 기관에서 발견될 정도로 빠르게 확산되고 있다. 인 메모리 악성코드는 전체 악성코드의 15%이상을 차지하며 매우 심각한 피해를 주고 있다. 비휘발성 저장장치로 알려진 하드디스크에 자신의 정보를 저장하는 것이 아닌 휘발성 저장장치 인 램의 특정 메모리영역인 프로세스에 삽입하여 악성행위를 일으키는 악성코드를 인 메모리 악성코드라고 지칭한다. 결과적으로 자신의 정보를 남기지 않아 메모리 탐지 도구를 우회하여 악성코드 분석가들의 분석을 어렵게 한다. 또한 현대 메모리는 갈수록 크기가 증가해 메모리 탐지 도구를 사용하여 메모리전체를 보기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 악성코드인 Dorkbot과 Erger를 대상으로 IDA Pro 디버거를 통해 인젝션을 언 패킹하여 효율적으로 페이로드를 산출하는 방법을 제안한다.

At the opening ceremony of 2018 Winter Olympics in PyeongChang, an unknown cyber-attack occurred. The malicious code used in the attack is based on in-memory malware, which differs from other malicious code in its concealed location and is spreading rapidly to be found in more than 140 banks, telecommunications and government agencies. In-memory malware accounts for more than 15% of all malicious codes, and it does not store its own information in a non-volatile storage device such as a disk but resides in a RAM, a volatile storage device and penetrates into well-known processes (explorer.exe, iexplore.exe, javaw.exe). Such characteristics make it difficult to analyze it. The most recently released in-memory malicious code bypasses the endpoint protection and detection tools and hides from the user recognition. In this paper, we propose a method to efficiently extract the payload by unpacking injection through IDA Pro debugger for Dorkbot and Erger, which are in-memory malicious codes.

(게재일: 2019.03.31)
수많은 디바이스들이 무선 네트워크를 통해 연결 되고 있고, 이러한 연결을 효율적으로하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 많은 연구에서 효율적인 디바이스 관리를 위해 클러스터링을 사용하고 있지만 클러스터의 특정 노드에 부하가 집중되는 경우가 많아 전체 네트워크가 불안정해질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 센서 노드의 효율적인 관리를 위해 중앙 집중식 불균등 체인 클러스터 스케줄링 모델을 제안한다. 클러스터의 구성을 위해 클러스터 헤드 범위와 기지국까지의 거리를 기반으로 하고, 기지국의 위치가 동일하지 않은 동심 체인 클러스터링을 구축하기 위해 주벡터 투사 기법을 사용한다. 데이터의 전송은 다중 무선 액세스 인터페이스인 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)를 활용한다. 실험을 통해 클러스터 헤드의 에너지 소비를 줄이고 네트워크 수명이 향상됨을 보인다.

As numerous devices are connected through a wireless network, there exist many studies conducted to efficiently connect the devices. While earlier studies often use clustering for efficient device management, there is a load-intensive cluster node which may lead the entire network to be unstable. In order to solve this problem, we propose a scheduling model for centralized unequal chain clustering for efficient management of sensor nodes. For the cluster configuration, this study is based on the cluster head range and the distance to the base station(BS). The main vector projection technique is used to construct clustering with concentricity where the positions of the base stations are not the same. We utilize a multiple radio access interface, multiple-input multiple-output (MIMO), for data transmission. Experiments show that cluster head energy consumption is reduced and network lifetime is improved.

(게재일: 2019.03.31)
4차 산업혁명 시대에 사물인터넷과 모바일을 통해 수집된 다양한 정보를 이용해 공공 및 민간영역의 새로운 비즈니스모델을 위한 빅데이터 산업이 각광을 받고 있다. 하지만, 개인정보 비식별화 조치를 통한 빅데이터 통합 및 분석를 수행하면서 개인프라이버시가 노출될 위험성을 여전히 가지고 있다. 최근 개인정보를 노출하지 않고 데이터의 가치를 유지하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터산업 활성화를 위해 의료, 농업 등 산업별로 개인정보 보호체계가 필요함을 강조하였다. 비식별화된 개인정보의 적정성 평가 기준을 개인 민감정보 중심의 의료분야는 k-익명성 최소값을 일반적인 산업분야의 평균값 보다 높은 5 이상으로 설정해야하며, 농업분야에서는 개인별 민감정보범위에 개인소유 반려견이나 농지 정보를 포함시켜서, 산업별 특성에 맞게 개인정보 보호체계를 보완해야하며, 해당 산업의 특정지역을 대상으로 먼저 실증을 거처 전국적으로 확산하는 것을 제안한다.

In the era of the 4th industrial revolution, the big data industry is gathering attention for new business models in the public and private sectors by utilizing various information collected through the internet and mobile. However, although the big data integration and analysis are performed with de-identification techniques, there is still a risk that personal privacy can be exposed. Recently, there are many studies to invent effective methods to maintain the value of data without disclosing personal information. In this paper, a personal information protection system is investigated to boost big data utilization in industrial sectors, such as healthcare and agriculture. The criteria for evaluating the de-identification adequacy of personal information and the protection scope of personal information should be differently applied for each industry. In the field of personal sensitive information-oriented healthcare sector, the minimum value of k-anonymity should be set to 5 or more, which is the average value of other industrial sectors. In agricultural sector, it suggests the inclusion of companion dogs or farmland information as sensitive information. Also, it is desirable to apply the demonstration steps to each region-specific industry.

(게재일: 2019.03.31)
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.

Recently, machine learning technology has had a significant impact on society, particularly in the medical, manufacturing, marketing, finance, broadcasting, and agricultural aspects of human lives. In this paper, we study how to apply machine learning techniques to foods, which have the greatest influence on the human survival. In the field of Smart Farm, which integrates the Internet of Things (IoT) technology into agriculture, we focus on optimizing the crop growth environment by monitoring the growth environment in real time. KT Smart Farm Solution 2.0 has adopted machine learning to optimize temperature and humidity in the greenhouse. Most existing smart farm businesses mainly focus on controlling the growth environment and improving productivity. On the other hand, in this study, we are studying how to apply machine learning with respect to harvest time so that we will be able to harvest fruits of the highest quality and ship them at an excellent cost. In order to apply machine learning techniques to the field of smart farms, it is important to acquire abundant voluminous data. Therefore, to apply accurate machine learning technology, it is necessary to continuously collect large data. Therefore, the color, value, internal temperature, and moisture of greenhouse-grown fruits are collected and secured in real time using color, weight, and temperature/humidity sensors. The proposed FPSML provides an architecture that can be used repeatedly for a similar fruit crop. It allows for a more accurate harvest time as massive data is accumulated continuously.

(게재일: 2019.03.31)
본 연구는 방과 후 농업 체험활동 프로그램이 초등학생의 정서지능과 회복탄력성 향상 및 우울감 감소에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 서울시 초등학교에 재학 중인 4-6학년(11-13세) 초등학생 총 30명이 본 연구에 참여하였다. 참여에 동의한 30명의 학생 중 농업체험 프로그램에 참여를 희망한 18명은 실험군으로, 농업체험 프로그램에 참여를 희망하지 않은 학생 12명은 대조군으로 집단화 하였다. 실험군은 2018년 4월부터 7월까지, 총 12주간(주 1회, 회기당 60분)의 방과 후 활동으로 본 프로그램에 참여하였다. 초등학생의 정서적 건강 증진을 위해 사회정서학습 이론에 기반한 농업체험 프로그램을 설계하였다. 프로그램 실시 전과 후에 자기보고식 설문지를 이용해 정서지능, 우울, 회복탄력성을 측정하였다. 그 결과, 농업 체험활동 프로그램에 참여한 초등학생의 정서지능이 향상되었고(P=0.031), 우울감이 감소된(P=0.011) 반면 대조군에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다(P>0.05). 회복탄력성은 실험군과 대조군에서 모두 실험 전후 유의한 차이가 없었다(P>0.05). 본 농업체험 프로그램에 참여한 아동들은 프로그램에 대해 높은 만족감을 보고하였다. 따라서 본 연구에서 사회 정서학습이론을 적용한 농업체험 프로그램이 초등학교 고학년 학생의 정서지능 향상과 우울감 감소에 효과적인 것으로 나타났다. 추후, 표본수를 확대하여 농업 체험활동 프로그램의 효과 검증 연구가 추가적으로 필요할 것이라 생각되며, 다양한 지역의 초등학생들에게 확대 적용하는 연구도 필요할 것이다.


(게재일: 2019.11.30)
산불 피해는 복구, 보상 및 2차 피해 예방을 위해 빠르고 정확히 조사되어야 한다. 원격탐사 기반의 산불 피해강도 조사 방법으로 주로 산불 전과 후의 반사율 및 분광지수의 차이를 비교하고 있다. 최근 고해상도 위성영상 및 무인기 영상의 활용이 증가하고 있으나, 언제 어디에서 발생할지 예측할 수 없는 산불에 대한 발생 전 영상을 획득하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 산불 피해강도 분류에 있어 고해상도 영상과 감독분류 기법의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 산불 후에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 무인기 다중분광영상에 반사율의 절대값을 이용하는 최대우도법과 반사율의 패턴을 이용하는 분광각매퍼의 두 가지 감독분류 기법을 적용하였다. 그 결과 분류 기법 측면에서 최대우도법이 분광각매퍼에 비해 높은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 피해강도 등급 간에 분광반사율의 절대값은 다르지만 패턴이 유사한 등급들이 존재하기 때문인 것으로 판단된다. 공간해상도 측면에서 상대적으로 해상도가 높은 무인기 영상의 분류정확도가 위성영상보다 높게 나타났다. 그러나 무인기와 위성 영상 모두 분류정확도가 매우 높게 나타나고 있어 피해강도 분류에 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 따라서, 피해강도 분류에 있어 산불 후에 촬영된 고해상도 영상들을 이용할 수 있을 것으로 판단된다.

Damage of forest fire should be investigated quickly and accurately for recovery, compensation and prevention of secondary disaster. Using remotely sensed data, burn severity is investigated based on the difference of reflectance or spectral indices before and after forest fire. Recently, the use of high resolution satellite and UAV imagery is increasing, but it is not easy to obtain an image before forest fire that cannot be predicted where and when. This study tried to analyze availability of high-resolution images and supervised classifiers on the burn severity classification. Two supervised classifiers were applied to the KOMPSAT-3A image and the UAV multispectral image acquired after the forest fire. The maximum likelihood (MLH) classifier use absolute value of spectral reflectance and the spectral angle mapper (SAM) classifier use pattern of spectra. As a result, in terms of spatial resolution, the classification accuracy of the UAV image was higher than that of the satellite image. However, both images shown very high classification accuracy, which means that they can be used for classification of burn severity. In terms of the classifier, the maximum likelihood method showed higher classification accuracy than the spectral angle mapper because some classes have similar spectral pattern although they have different absolute reflectance. Therefore, burn severity can be classified using the high resolution multispectral images after the fire, but an appropriate classifier should be selected to get high accuracy.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문은 현재 산림 분야 연구에 적용되고 향후 적용가능한 원격탐사 기술에 대한 국내외 발행된 peer-reviewed 논문의 리뷰를 바탕으로 원격탐사 기술의 국내 산림분야 적용에 대한 가능성과 한계점을 서술하였다. 원격탐사 기술은 정밀한 분석과 정교한 자료 수집을 바탕으로 대단위 산림면적 분석에 있어 필수적이며, 정보통신기술과의 융합으로 향후 임업의 새로운 시대를 열어갈 핵심 기술이다. 본 리뷰 논문에서는 다양한 원격탐사 기술 가운데 레이저 스캐닝 기술, 위성영상을 이용한 산림 측정 기술, 그리고 무인항공기를 이용한 기존 국내·외 연구사례를 분석하여 국내 산림분야 적용 가능성에 대한 기회와 한계점에 대해 서술하였다.

This review paper presents a review of evidence on systems and technologies for recent remote sensing techniques which were applied into forest and forest related sectors. The paper reviewed remote sensing techniques that will have, or already having, a substantial impact on improving data quality of forest inventory and forest management and planning. The aim of this review is to identify, categorize and discuss Korean and international sources published primarily in the last decades. The focus on remote sensing and ICT technologies examines issues related to their opportunities, limitation, use and impact on the forestry. More specifically, this literature review has focused on laser scanning, satellite imagery, and Unmanned aerial vehicles (UAV) utilization in forest management and inventory analysis.

(게재일: 2019.12.31)
산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.

Forest covers 30% of the Earth's land area and plays an important role in global carbon flux through its ability to store much greater amounts of carbon than other terrestrial ecosystems. The Gross Primary Production (GPP) represents the productivity of forest ecosystems according to climate change and its effect on the phenology, health, and carbon cycle. In this study, we estimated the daily GPP for a forest ecosystem using remote-sensed data from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and machine learning algorithms Support Vector Machine (SVM). MODIS products were employed to train the SVM model from 75% to 80% data of the total study period and validated using eddy covariance measurement (EC) data at the six flux tower sites. We also compare the GPP derived from EC and MODIS (MYD17). The MODIS products made use of two data sets: one for Processed MODIS that included calculated by combined products (e.g., Vapor Pressure Deficit), another one for Unprocessed MODIS that used MODIS products without any combined calculation. Statistical analyses, including Pearson correlation coefficient (R), mean squared error (MSE), and root mean square error (RMSE) were used to evaluate the outcomes of the model. In general, the SVM model trained by the Unprocessed MODIS (R = 0.77 - 0.94, p < 0.001) derived from the multi-sites outperformed those trained at a single-site (R = 0.75 - 0.95, p < 0.001). These results show better performance trained by the data including various events and suggest the possibility of using remote-sensed data without complex processes to estimate GPP such as non-stationary ecological processes.

(게재일: 2019.12.31)
이 연구는 테러 인식에 대한 척도에 대하여 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)을 사용하여 요인구조를 확인함으로써, 한국형 테러인식을 측정하는데 적합한 척도인지에 대한 정보를 제공하고자 하였다. 최오호 외(2016) 「국회청사 보안강화 방안에 관한 연구」에서 수집된 국회공무원을 대상으로 한 176명의 자료를 분석에 활용하였다. 연구결과 테러인식의 총 14문항으로 구성된 척도에서 테러우려 3문항, 테러발생인식 5문항, 테러대응 3문항, 테러대비장치 3문항의 요인별 모형적합도의 적합도 지수는 기준치를 충족하여 적합한 것으로 나타났다. 표준화회귀계수도 기준 값을 상회하고 있어 적합한 것으로 나타났다. 잠재변수 테러우려가 평균분산추출값의 기준 값에 다소 미치지 못한 것을 확인하였으나, 그 이외의 값은 적합한 것으로 나타나 집중타당도가 확보된 것으로 보았다. 이를 보충하고자 판별타당도를 검증한 결과 척도 수준이 적합한 것으로 나타났다. 따라서 이 연구에서 검증한 테러인식문항을 포함하여 테러와 관련된 이론과 선행연구를 바탕으로 테러인식을 측정하기 위한 적합한 문항으로 구성된 설문지가 개발되어 측정될 필요가 있다.

This study identifies a factor structure regarding the criterion of terror awareness by using confirmatory factor analysis. The study provides information whether the criterion fits in the analysis of terror awareness in Korea or not. Data of 176 public officials working at the National Assembly collected in 「Study on the Improvement of Security in the National Assembly Building」(Choi O-Ho and others, 2016) was used in the analysis. Study results showed the fit statistics of 3 questions regarding concern in terror, 5 questions regarding cognition of terror occurrence, 3 questions regarding countermeasure of terror, and 3 questions regarding equipments against terror satisfied the standard. Also, standard regression coefficient exceeded the standard and was shown to be fit. Concern in terror, as a latent variable, was below the standard value of average variance extracted. However, focused validity was secured by obtaining other values fit. This study proceeded distinct validation test to supplement data. The test results showed that the criterion level was fit. Thus, further survey should include questions that are appropriate to measure the awareness of terror based not only on theories and previous studies but also on questions of terror awareness tested in this study. Such development in surveys will support the means of data measurement.

(게재일: 2019.12.31)