경희대학교(서울캠퍼스) 인공연못의 저서성 대형무척추동물상

이다영(Da-Yeong Lee),안범철(Beom-Cheol An) 慶熙大學校 大學院 2021 高凰論集 Vol.68 No.-

저서성 대형무척추동물은 담수생태계 먹이망에서 중간에 위치하여 생산자와 소비자를 연결하는 역할을 한다. 이러한 중요성에도 불구하고 저서성 대형무척추동물은 다른 분류군에 비해 적은 관심을 받고 있다. 이 연구에서는 경희대학교 서울캠퍼스 내 인공연못의 계절에 따른 저서성 대형무척추동물 생물상 변화를 조사하였다. 조사는 D-net을 이용하여 채집하였으며 1mm 이상의 개체만을 조사 대상으로 하였다. 조사는 2019년 3차례, 2020년 2차례로 총 5회 조사를 실시하였다. 자료를 바탕으로 섭식기능군을 파악하고 군집분석을 통해 각 분류군의 조사 시기별 분포 특성을 알아보고자 하였다. 그 결과, 3문 4강 9목에서 총 122개체가 채집되었다. 섭식기능군으로는 주워 먹는 무리(GC)가 가장 많았다. 군집분석에서는 2020년 6월 조사 시의 결과에 따라 분류군을 크게 두 갈래로 나누어 볼 수 있었다. 또한 하위분류에서는 개체수가 영향을 미친 것으로 보였다. 이 자료는 추후 조사에 기초자료를 제공하고, 캠퍼스 내 저서성 대형무척추동물상의 다양성을 파악하는데 도움이 될 것이다. Macroinvertebrates support food web of the freshwater ecosystem, connecting producers and consumers. Despite its importance, there are less attention than other taxa. In this study, we investigated temporal community changes of benthic macroinvertebrates in a pond in the Kyung Hee University, Seoul. Macroinvertebrates were collected with a D-net sampler and individuals over 1mm were identified. Sampling was conducted in total 5 times (August, 2019; September, 2019; November, 2019; April, 2020; June, 2020) for one year. We characterized temporal changes of functional feeding groups (FFGs) and major taxa using a cluster analysis. Among FFGs, gatherer-collector was the most common group. Cluster analysis showed that the taxa could be divided into two main groups mainly according to the community composition in the sample of June, 2020. Abundance of each taxa affected sub-classification of cluster analysis. This study provides information on biodiversity of urban ecosystem, in particular in a university.

가스 생산량 예측을 위한 기계학습 적용 사례 분석

이다영(Da-Yeong Lee),시효진(Hyo-Jin Shin),임종세(Jong-Se Lim) 대한기계학회 2023 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2023 No.7

국내 담수어류 45종의 먹이원 분석(문헌자료 분석을 중심으로)

지창우,이대성,이다영,곽인실,박영석,Ji, Chang Woo,Lee, Dae-Seong,Lee, Da-Yeong,Kwak, Ihn-Sil,Park, Young-Seuk 한국하천호수학회 2020 생태와 환경 Vol.53 No.4

We analyzed food sources of 45 fish species in 28 genera of 12 families based on literature data in freshwater ecosystems of South Korea. The food sources of 45 fish species included in a total of 26 phyla, 42 classes, 94 orders, 189 families and 294 genera. Among them, animal food sources were 16 phyla, 24 classes, 54 orders, 126 families and 212 genera, whereas plant food sources were relatively small with 10 phyla, 18 classes, 42 orders, 63 families and 82 genera. The animal food sources were classified into Arthropod, Insecta, Diptera and Chironomidae according to taxa. Meanwhile, Bacillariophyta, Bacillariophyceae, Cymbellales and Cymbellaceae were the most abundant among the plant sources. Self-Organized Map (SOM) and network analysis were conducted the food sources were classified into taxonomic groups and the feeding types of fish : 45 fish species were divided into five groups, characterizing 1) fishvores, 2) invertebratevores, planktivores including 3) zooplankton and 4) phytoplankton, and 5) omnivores. The network analysis presented link association between fishes and food sources. Macroinvertebrate including diptera and ephemeroptera were revealed as hub food sources based on network analysis. This literature study would expect that the application model with the food source of fish could be utilized for the evaluation of the food network or chain in freshwater ecosystems. 국내 담수 어류 12과, 28속, 45종의 먹이원을 문헌 조사한 결과, 동물류 먹이원은 16문, 24강, 54목, 126과, 212속으로 조사되었으며 식물류 먹이원은 10문, 18강, 42목, 63과, 82속으로 나타났다. 동물류 먹이원 중 가장 많은 어류가 섭식한 먹이원은 분류군에 따라 절지동물문, 곤충강, 파리목, 깔따구과로 조사되었으며, 식물류 먹이원은 돌말문, 윷돌말강, 반달돌말목, 반달돌말과로 조사되었다. SOM을 이용하여 45종 어류의 유형화 결과, 어류를 주로 포식하는 어류와 저서무척추동물을 포식하는 어류, 동물플랑크톤을 섭식하는 어류, 식물플랑크톤을 섭식하는 어류, 잡식성 어류 5가지 유형으로 나타났다. 네트워크 분석의 허브 점수가 높은 상위 5종의 어류는 블루길, 몰개, 수수미꾸리, 남방종개, 새코미꾸리 순으로 나타났으며 먹이원 중 허브 점수가 높은 상위 5 종류의 먹이원은 파리목, 하루살이목, 이지목, 김발돌말목, 쪽배돌말목 순으로 조사되었다.

문서 요약 및 비교분석을 위한 주제어 네트워크 가시화

김경림(Kyeong-rim Kim),이다영(Da-yeong Lee),조환규(Hwan-Gue Cho) 한국정보과학회 2017 정보과학회논문지 Vol.44 No.2

문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다. Most of the information prevailing in the Internet space consists of textual information. So one of the main topics regarding the huge document analyses that are required in the “big data” era is the development of an automated understanding system for textual data; accordingly, the automation of the keyword extraction for text summarization and abstraction is a typical research problem. But the simple listing of a few keywords is insufficient to reveal the complex semantic structures of the general texts. In this paper, a text-visualization method that constructs a graph by computing the related degrees from the selected keywords of the target text is developed; therefore, two construction models that provide the edge relation are proposed for the computing of the relation degree among keywords, as follows: influence-interval model and word- distance model. The finally visualized graph from the keyword-derived edge relation is more flexible and useful for the display of the meaning structure of the target text; furthermore, this abstract graph enables a fast and easy understanding of the target text. The authors’ experiment showed that the proposed abstract-graph model is superior to the keyword list for the attainment of a semantic and comparitive understanding of text.

UAV를 이용한 폐광지역 복원농경지의 관리방안

유찬 ( Chan Yu ),이다영 ( Da-yeong Lee ),이수연 ( Su-yeon Lee ),지원현 ( Won-hyun Ji ),정문호 ( Mun-ho Jung ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-

무인비행장치에는 고화질의 카메라 혹은 다양한 기능의 센서 탑재가 가능하며, 이러한 장치들로 수집된 영상자료들은 Sfm(structure for moving)기법을 이용하여 Dense points를 생성해 ‘벡터화(디지털 데이터로 변환)’가 가능하다. 따라서 벡터화 된 자료들은 각종 분석을 위한 자료들로 활용될 수 있다. 이때 통계기법(예를 들면, 보간법 등)을 활용하여 그 정확성을 검증한 이후에 지형의 형상파악, 지표고도의 차이 등의 산정 및 비교 등이 가능하며, 함께 제공되는 RGB자료등은 Vegetation Index등을 추출하여 식생의 분포와 종류, 더 나아가 생장의 정도와 건전성등을 파악할 수 있는 자료로 활용이 가능하다. 최근 십여년간 폐광산 주변 오염농경지에 대한 복원사업이 지속적으로 추진되어 왔다. 복원사업에서 채택된 공법은 주로 ‘토양개량공법’으로서 농경지 내 오염토양을 안정화공법으로 처리한 후 그 위에 깨끗한 토양을 외부에서 반입하여 40cm 내외로 복토해 주는 방식으로, 다른 공법에 비교해서 경제적이고 장기적으로 지속적인 효과를 기대할 수 있는 장점이 있다. 그러나 이 ‘토양개량공법’은 초기 1∼3년간은 표토의 비숙전화로 작물생육에 일부 지장이 발생할 수 있어 수확량이 낮고, 또한 강우 등에 대한 토양유식에 취약할 수밖에 없는 단점이 있다. 특히 최근에 이상강우가 빈번하게 발생하는 상황에서는 이러한 문제점에 대한 대책은 그 어느때 보다도 절실한 것이 사실이다. 그리고 일반적으로 농경지의 표토유실은 그 자체도 문제이지만 이로 인한 주변 하천의 수질에 영향을 주는 비점오염원 문제가 더 큰 관심을 받고 있기 때문에 복원 농경지에 대한 관리방안 수립은 매우 중요한 과제이다. 그러나 이러한 문제에 대한 구체적인 방안이 아직까지는 연구되어 있지 않으며, 특히 아직까지 현장에서 실제 유실 발생 조사와 정량적인 산정이 용이하지 않은 것이 사실이다. 본 발표에서는 이러한 복원농경지의 초기 관리를 위한 방안으로서 UAV(무인비행장치)를 활용한 시기별 조사방법을 적용하여, 복원농경지의 토양유실발생과 농작물생육 조사결과를 수록하였다. 현장 시험구 2개 지점(충청북도 제천, 강원도 정선)에 대해서 2018∼2019년 5∼10월까지 매월 1회씩 무인비행장치를 이용한 촬영을 실시하였으며, 촬영된 이미지에 대한 벡터화를 실시하여 시간경과별 토양유실 발생현황과 작물생육의 조사방안을 연구하여 그 결과를 정리하였다. UAV로 분석된 자료들은 각 현장 시험구에서 실측되고 있는 실제 유실발생량과 비교하여 그 적용성을 검증하고 그 결과에 따라서 정확성을 높일 수 있는 조사기법을 찾고자 하였다.

문서 요약 및 비교분석을 위한 주제어 네트워크 가시화

김경림(Kyeong-rim Kim),이다영(Da-yeong Lee),조환규(Hwan-gue Cho) 한국정보과학회 2016 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2016 No.6

Fuzzy-Logic을 활용한 농업생산기반 구조물의 취약성 분석

유찬 ( Yu Chan ),이수연 ( Su-yeon Lee ),정인선 ( In-sun Jung ),이다영 ( Da-yeong Lee ),김완수 ( Whan-soo Kim ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-

전 국토의 20% 이상을 차지하고 있는 농경지는 국민의 식량공급을 위한 중요한 농업생산기반이다. 농경지에는 수많은 용배수로, 양배수장, 저수지 등의 농업생산기반 구조물들이 포함되어 있으며, 원활한 식량생산을 위해서는 이들 구조물들의 기능이 정상적으로 유지되어야 한다. 그러나 최근의 이상기후 현상들은 농업생산기반 구조물들의 안전성에 심대한 영향을 주고 있어, 국가적으로 그에 대한 대응능력을 향상시키기 위한 다양한 정책들이 추진 중에 있다. 그 중 가장 시급한 사업이 취약성 조사 및 평가이다. 그러나 현재 취약성 평가는 기초지역 단위(시,군 단위) 혹은 개별 구조물들에 대해서는 이루어지지 못하고 있으며, 광역단위 정도에서만 그 결과들이 발표되고 있어 기후변화에 대한 개별 구조물들의 취약성(혹은 적응성)을 파악하고 대책을 세우기는 현실적으로 매우 어려운 상황이다. 이런 상황에 직면한 가장 큰 이유는 관행적인 확률론적 이론에 의한 위해성 평가기법들은 기본적으로 충분한 자료들이 제공되어야 효과적인 판정이 가능하지만, 아직까지는 자료준비가 충분하지 않아 사용 가능한 자료만을 활용하여 지표로 선정하고 위해성 판정을 실시하기 때문이다. 특히 상대적으로 자료준비가 충분하지 않은 소규모 지역단위(시, 군) 혹은 준공시기가 오래되었거나 규모가 중소형인 구조물들에 대해서는 취약성 평가가 불가능한 경우가 대부분이다. 따라서 기존의 위해성 평가는 광역(시, 도)의 단위나 혹은 대형 구조물들에 대해서만 가능한 상황이었다. 그러나 그 영향이 점차 현실화 되어 가는 기후변화 영향에 대해서 지역단위로 효과적으로 대처하기 위해서는 이 문제에 대한 해결책으로 대안을 반드시 마련해야 하며, 특히 기후변화에 따른 영향이 가장 큰 농업분야에서는 다른 어느 분야보다도 빠른 대응이 요구되고 있는 시점이다. 이를 위해서는 기초단위 지역이나 개개의 구조물에 대한 위해성 평가를 위해서는 새로운 정량화 수단과 기준(척도)이 도입되어야 하는데, 현재까지 알려진 여러 가지 이론 중에서 충분한 자료수집이 어렵거나 부정확한 자료에 의존하여 위해성 조사 및 판정을 해야 하는 경우에 적용할 수 있는 효과적인 방법 중에 하나로서 퍼지논리 모델이 잘 알려져 있다. 이 기법은 최근에 높은 관심을 받고 있는 ‘Big data’, ‘Machine learning’ 분야에서도 새롭게 주목받고 있다. 본 발표에서는 우리나라 전국에 혼재해 있는 개별 농업생산기반 구조물들의 기후변화에 대한 취약성을 평가할 수 있는 방안으로 Fuzzy-Logic 모델을 소개하고, 그 적용사례에 대해서 발표하고자 한다.

제올라이트 골재를 혼입한 포장 콘크리트의 흡수 및 건조 특성에 따른 노면 온도 변화

최은서(Choi, Eun Seo),이기열(Lee, Gi Yeol),나애림(Na, Ae Rim),배세령(Bae, Se Ryeong),이다영(Lee, Da Yeong),조문주(Jo, Mun Ju) 대한토목학회 2021 대한토목학회 학술대회 Vol.2021 No.10

무인비행장치를 이용한 농경지 침식피해 조사

유찬 ( Chan Yu ),문지원 ( Ji-won Moon ),이다영 ( Da-yeong Lee ),지원현 ( Won-hyun Ji ),박미정 ( Mi-jeong Park ),이지수 ( Ji-su Lee ) 한국농공학회 2018 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2018 No.-

무인비행장치에는 고화질의 카메라 혹은 다양한 기능의 센서 탑재가 가능하며, 이러한 장치들로 수집된 영상자료들은 머신런닝(machine learning, ML)기법을 이용하여 ‘벡터화(디지털 데이터로 변환)’가 가능하다. 벡터화된 자료들은 각종 통계기법(예를 들면, 보간법 등)을 활용하여 그 정확성을 검증한 이후에 지형의 형상파악, 지표고도의 차이 등의 산정 및 비교 등이 가능하다. 한편 농경지 토양의 침식문제가 하천의 수질에 영향을 주는 비점오염원 문제로부터 관심을 받기 시작하여 최근에는 표토자원의 본전문제와 관련되어 더 많은 사회적 관심을 받고 있다. 이는 앞으로도 기후변화 현상의 영향으로 더욱 큰 사회적 문제로 부각될 것으로 예상되고 있다. 그러나 토양침식와 관련된 문제는 아직까지는 그 조사방법이 표준화되어 있지 않으며, 특히 현장에서 실제 유실량을 산정하는 방법은 그 산정이 용이하지 않은 것이 사실이다. 그러나 이러한 토양유실 발생 현장에 대해서 무인비행장치를 활용한 조사방법을 적용하면, 유실발생 범위 및 원인규명, 피해량(체적) 산정 및 대책수립을 위한 과정에 적용성이 높을 것으로 판단된다. 그러나 이를 위해서는 아직까지 그 조사기법이나 정확성 등의 적용성 검토도 제대로 보고되고 있지 못하다. 따라서 본 발표에서는 현장 시험구 2개 지점(충청북도 제천, 강원도 정선)에 대해서 2018년 5월부터 매월 1회씩 무인비행장치를 이용하여 촬영한 을 실시하여, 촬영된 이미지에 대한 벡터화를 실시하여 시간경과별 토양유실 발생상황을 관찰한 결과를 정리하였다. 이렇게 무인비행장치로 분석된 자료들은 각 현장 시험구에서 실측되고 있는 실제 유실발생량과 비교하여 그 적용성을 검증하고 그 결과에 따라서 정확성을 높일 수 있는 조사 기법을 계속적으로 연구할 예정이다.

Picarbutrazox, Pyribencarb, Valifenalate의 작물 중 잔류 특성

조승현 ( Seung Hyeon Jo ),강현우 ( Hyeon Woo Kang ),신현우 ( Hyeon Woo Shin ),김동주 ( Dong Ju Kim ),이다영 ( Da Yeong Lee ),김태화 ( Tae Hwa Kim ),김장억 ( Jang Eok Kim ),경기성 ( Kee Sung Kyung ) 한국환경농학회 2019 한국환경농학회 학술대회집 Vol.2019 No.-

소면적 재배 작물에 대한 농약의 그룹잔류허용기준을 설정하기 위하여 대표작물인 엇갈이배추, 시금치, 미나리, 쪽파, 들깻잎 중 picarbutrazox, pyribencarb, valifenalate의 잔류 시험을 수행하였다. 시험 농약인 picarbutrazox(SC, 10%), pyribencarb(WG, 40%), valifenalate(SC, 12%)는 각각 2,000배, 3,000배, 1,000배 희석하여 엇갈이배추, 시금치, 미나리, 쪽파의 경우는 수확전 약제살포일을 달리한 4처리구에 7일간격 3회 살포하여 수확 예정일에 일시 수확하였으며, 들깻잎의 경우 7일 간격 3회살포 후 0, 1, 3, 5, 7, 10일차에 시료를 채취하여 분석하였다. 시험 작물 중 picarbutrazox, pyribencarb 및 valifenalate의 정량한계는 모두 0.01 mg/kg이었으며, 회수율은 모두 71.8-115.6%이었다. Picarbutrazox, pyribencarb 및 valifenalate의 작물별 최대잔류량은 각각 1.74-7.98, 3.56-14.41, 3.59-13.10 mg/kg으로 모두 쪽파에서 잔류량이 가장 낮았으며, 들깻잎에서 잔류량이 가장 높았는데 이는 작물의 형태학적 특성의 차이 때문인 것으로 판단되었다.