본 연구에서는 한국산 가시다리대모파리 Paradryomyza spinigera Ozerov, 1987의 형태 형질과 COI 바코드 서열을 검토하고, 이를 다른 지역의 기존 기록 및 서열 자료와 비교하였다. 한국산 표본의 주요 형태 형질은 원기재문과 대체로 일치하였으며, COI 바코드 기반 계통 분석에서 한국산 서열은 중국 및 핀란드 서열과 함께 P. spinigera 분지를 형성하였고, 그 안에서 별도의 하위분지를 이루었다. 본 연구는 한국산 표본의 외부 형태 사진, COI 바코드 서열, 지역별 변이 정보를 제공한다.

본 연구는 강원권역 산림습원의 식생유형을 정량적으로 분류하고 유형별 생태적 특성을 비교·분석하여 보전 및 관리 전략 수립을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 282개소의 식물사회학적 식생조사 자료에 ISOPAM 분류 분석을 적용하였으며, 해발고, 수분환경, 층위구조, 구성종의 중요치, 총피도, 생활형 조성, 종다양성지수 및 지표종 분석을 통해 각 유형의 생태적 특성을 검토하였다. 분류 결과, 강원권역 산림습원 식생은 저지대 습윤·전이대 식생형과 고지대 산지 낙엽활엽수림형의 2개 군집군으로 대별되었으며, 하위 수준에서는 달뿌리풀군집형, 버드나무–고마리군집형, 신나무–산초나무군집형, 물오리나무–진퍼리새군집형, 들메나무–산뚝사초군집형, 물푸레나무군집형의 총 6개 유형이 구분되었다. 해발고 및 수분환경 의 구배에 따라 식생구조와 층위 발달 양상이 뚜렷이 달라졌으며, 이는 산림습원의 천이 방향이 입지 환경에 의해 결정됨을 나타낸다. 우점종 분석에서는 버드나무의 평균상대중요치(MIV)가 26.9%로 가장 높았으며, 물오리나무, 물푸레나무, 들메나무, 신나무가 주요 우점종으로 확인되었다. 종다양성지수, 생활형 조성 및 지표종 분석에서도 유형별 생태적 차이가 명확히 확인되었다. 이상의 결과는 강원권역 산림습원의 식생유형별 맞춤형 보전·복원 정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

We present the results of an Artificial Intelligence (AI)–based galaxy morphology classification study using morphology classification data produced by citizen scientists through the project “Everyone’s Galaxy Research Lab(모두의 은하 연구소)” conducted as part of the program “Science with Citizens(시민과 함께 과학)”. To do that, we construct a high-confidence dataset of 20,854 galaxies by aggregating crowdsourced labels and cross-validating them with previous classifications by experts for large-survey data. We train and compare VGGNet- and ResNet-based convolutional neural networks under different input strategies for the three RGB color channels, including models that integrate all color channels into a single input and ensemble models that process each color channel separately. We find that all models achieve consistently high performance (F1 ≈ 0.89) for primary morphological classes such as elliptical, disk, and spiral galaxies. However, detecting fine substructures including rings, bars, tidal tails, and irregular features is found to require deeper architectures and morphology-dependent input configurations. These results show that computationally efficient channel-separated ensemble models improve precision for geometrically well-defined structures, and that integrated RGB models more effectively capture faint, diffuse structures. Based on these results, we propose an adaptive and cost-efficient AI framework in which we tailor network depth and input configuration to the structural scale and complexity of target galaxies. Our study establishes a scalable deep learning pipeline that bridges citizen science datasets and automated analysis for next-generation large galaxy surveys.

This study analyzed the body measurements of women aged 20–59 using the 8th Size Korea anthropometric data to provide basic data for improving the sizing system of women’s one-piece swimsuits. Mahalanobis distance was calculated using 4 main sizes which are height, bust circumference, waist circumference, and hip circumference. 2,246 subjects were selected as the final sample based on the p<.01 criterion of Mahalanobis distance. A regression analysis was conducted to predict trunk circumference using height and major circumference measurements, aiming to improve the length fit of one-piece swimsuits. The final regression residuals were used for 3-cluster K-means analysis to classify subjects into short-, regular-, and long-torso body types. Body measurement comparisons by body type showed no significant differences in height or major circumference measurements. Conversely, significant differences were found in trunk circumference, vertical trunk length, and waist height at the omphalion. Accordingly, 12 sizes designations representing 3.0% or more in the cross-distribution of torso-length body types and 5-cm bust circumference intervals were selected, with major and supplementary reference body measurements presented for each designation. This study provides useful basic data for developing body-type-specific products and grading criteria by incorporating informing regarding torso-length body types into the conventional bust-based swimsuit sizing system.

제주도는 지표의 대부분이 제4기 현무암질 용암류와 화산쇄설암으로 이루어져 있지만, 연안을 따라서는 흑색의 화산쇄설성 해빈부터 백색 내지 연황색을 띠는 생물쇄설성 탄산염 해빈, 그리고 전 세계적으로 희귀한 홍조단괴 해빈에 이르기까지 퇴적물의 기원과 조성이 매우 다양한 해빈이 분포한다. 본 연구는 제주도 11개 대표 해빈(삼양·함덕·김 녕·신양·우도·표선·쇠소깍·중문·한장동·협재·이호)을 대상으로 야외 조사를 통해 색상, 구성성분, 입도, 입자 형태를 기재하였으며, 실내에서 실체현미경 관찰, 자성 반응 시험, 묽은 염산 반응 시험을 수행하였다. 분석 결과, 제주도의 해 빈 퇴적물은 기원지, 광물학적 조성 및 운반기작에 따라 화산쇄설성 현무암질 해빈, 해양 생물 기원의 생물쇄설성 탄산 염 해빈, 혼합 해빈, 그리고 홍조단괴 해빈의 네 가지 유형으로 분류되었다. 겉보기에 유사한 흑색 해빈이라 하더라도 모암의 특성(현무암 용암류 대 수월봉 수성화산쇄설암)과 퇴적물의 운반 기작(제자리 파식 작용 대 효돈천을 통한 원거 리 유입)에 따라 자성 반응과 입도 분포에서 뚜렷한 차이를 보였다. 이는 제주도 연안 해빈의 분포가 단순한 모암의 파 식 및 풍화산물에 국한되지 않고, 파랑 에너지, 연안류, 하천 수계를 통한 쇄설물 유입, 탁월풍에 의한 풍성 작용, 그리 고 기존 퇴적층의 재동 작용 등 복합적인 지질·해양학적 기작에 의해 지배되고 있음을 시사한다. 지질유산적 가치를 평가하기 위하여 Brilha (2016)의 지질유산 가치 평가 체계를 해빈의 특성에 맞게 재구성하여 과학적 가치(40점)와 활 용 가치(60점)의 두 영역으로 구성된 100점 만점의 평가체계를 적용하여 6개 대표 해빈(한장동·김녕·협재·신양리·중 문·우도 홍조단괴)을 정량적으로 평가하였다. 평가 결과 김녕 해빈(88.0점), 우도 홍조단괴 해빈(85.0점), 협재 해빈(83.0 점)이 잠재적 지질명소로서 활용 가능성이 높게 나타났다. 이 결과는 제주 해빈이 휴양 공간을 넘어 화산지형 중심의 기존 지질명소 체계를 보완하는 잠재적 지질명소로서, 교육·해설·지질관광 기능의 확장에 기여할 수 있음을 시사한다.

This study reconstructed the distinctive features and classification system of Korean jang manufacturing technology by analyzing the production methods, names, and uses of jang recorded in early Joseon cookbooks and by examining its relationship to kimchi-making culture. The relevant records in four cookbooks compiled before the sixteenth century—Sangayorok, Suunjapbang, Gyemiseo, and Jucochimjeobang—were closely analyzed. Early Joseon jang can be divided into two broader systems: a rapid-fermented type produced under high summer temperatures and a long-aged type based on byeongguk (lump-shaped meju, 餠麴) fermented in winter. These were further subdivided into four types: Jeonsi, Cheongjang, Jeupjang, and Jang. Although both systems coexisted, rapid-fermented jang predominated with its main intended use as a liquid seasoning, while the residue was reused for re-extraction rather than consumed independently like later doenjang. A reexamination of jeongukjang also shows that early Joseon jeonsi/jeonguk and late Joseon cheonggukjang belonged to different microbiological lineages despite continuity in name. These findings identify early Joseon jang culture as a multi-layered fermentation system.

우리나라는 국토 면적의 63%가 산림으로 기후변화 대응을 위한 탄소흡수원 관리에 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 그러나 기존 산림 임상도는 인력 중심의 현장 조사나 육안 판독에 의존하여 정확도가 낮고 일관성이 부족한 한계가 있다. 본 연구는 항공 LiDAR(ALS) 데이터와 고해상도 항공 정사영상(RGB, NIR)을 결합하고, AI 기술을 활용하여 객체 단위의 수종 분류를 자동화하는 방법을 제안한다. 홍천 가리산 선도산림경영단지 일원(약 207 km²)을 대상으로 하여, Random Forest, XGBoost, CatBoost, LightGBM, SVM 등 5가지 머신러닝 알고리즘을 비교 분석하고, Voting 및 Stacking 앙상블 기법을 적용하여 분류 정확도를 극대화하였다. 그 결과, Random Forest, LightGBM, CatBoost 를 기본 모델로 하고 Logistic Regression을 메타 모델로 구성한 Stacking Ensemble 모델이 F1-score 0.9330으로 가장 높은 성능을 기록하였다. 또한 오픈소스 라이브러리를 활용한 3단계 후처리 과정을 통해 데이터 용량을 약 14.58배 경량화하여 실무적 활용성을 확보하였다. 본 연구는 광역 범위의 수종 분류를 자동화할 수 있는 워크플로우를 정립하여, 정밀한 산림 경영 및 탄소흡수원 관리를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 사주 계산 프로그램 구현이라는 실천적 탐구를 통해, 사주명리 지식 체계의 핵 심 9개 영역이 알고리즘으로 형식화 가능한 지식인지 아니면 수련을 통해서만 체득 가능한 수련지(修鍊知)인지를 규명함으로써, 명리 지식의 인식론적 구조를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 분석은 명리 원전 4가지 연해자평(淵海子平), 자평진전(子平眞詮), 적천수(滴天 髓), 삼명통회(三命通會)의 조문(條文)을 근거로 하여, 실제 사주 계산 및 원전 지원 시스 템 구현 과정에서 확인된 형식화의 가능성과 한계를 이론적으로 정리한 것이다. 사주 계산 및 원전 지원 시스템 구현 과정에서 경험적으로 확인된 형식화의 가능성과 한 계를 이론적으로 정리한 결과, 사주명리 지식은 4단계 유형으로 분류될 수 있음이 확인되 었다. 유형 I(완전 형식화)은 절기계산(節氣計算), 오행분석(五行分析), 대운기산(大運起算)으 로 조건과 결과가 원전에 명시적으로 기술되어 알고리즘으로 구현이 가능하다. 유형 IIa(규 칙 기반 부분 형식화)는 신살, 12운성(十二運星), 공망(空亡), 천간합 성립 조건으로 원전에 명시된 규칙으로 자동화 가능하나 작용 경중 판단에 추가 맥락이 필요하다. 유형 IIb(맥락 의존 부분 형식화)는 신살 경중, 격국 성패, 합충 희기, 운성 해석, 공망(空亡) 영향으로 용 신, 격국 판단과 연동되어 맥락 의존적이다. 유형 III(형식화 불가)은 용신선택(用神選擇)으로 Polanyi(1966)의 암묵지(tacit knowledge) 이론에서 말하는 전문가 직관의 영역에 해당한다. 이 4단계 분류는 사주 계산 프로그램에서 자동화 가능한 영역과 인간 상담사의 판단이 필 수적인 영역의 경계를 명확히 함으로써, 인간과 프로그램의 역할 분담 설계에 이론적 근거 를 제공한다.

Frog call classification in field recordings is difficult because vocalizations vary with background noise, recording distance, and calling context. This study presents an embedding-based transfer-learning framework for practical species identification using Perch2 as a pretrained bioacoustic feature extractor. Recordings from seven frog species (69 files) were scanned with overlapping 5-s windows, band-pass filtered between 150 and 6000 Hz, and ranked by RMS energy; up to eight high-energy windows per file were retained, yielding 441 clips. Each clip was converted into a 1536-dimensional Perch2 embedding, standardized, and classified with L2-regularized multinomial logistic regression using five-fold grouped cross-validation in which clips from the same recording were assigned to the same fold. The model achieved an overall out-of-fold accuracy of 0.868 at the clip level and 0.884 at the file level. Fold-level accuracy was 0.873±0.094 for clips and 0.885±0.081 for files. The logistic-regression model consistently outperformed an XGBoost baseline trained on the same embeddings, although paired fold-level tests were interpreted cautiously because only five folds were available. Embedding-space diagnostics showed statistically non-random species structure, but low silhouette values indicated partial rather than complete species separation. Within-file embedding variability showed a weak but statistically supported negative association with file-level confidence (Spearman ρ= - 0.299, p=0.013). These results support Perch2 embeddings with a simple regularized linear classifier as a practical, interpretable approach for amphibian acoustic classification in data-limited settings, while indicating that confidence scores should be used as review-prioritization aids rather than calibrated occurrence probabilities.

본 연구는 「도시강풍 위험예측 및 경보 기술개발」 과제의 일환으로, 기상청 관측·예보 지침, WMO 및 ICAO 문헌, 국내외 학술연구를 검토하여 강풍, 돌풍, 태풍, 용오름의 정의와 기준을 고찰하였다. 강풍은 방재, 관측, 풍공학, 도시기상 등 다양한 분야에서 사용되지만, 측정 높이, 평균 시간, 공간 규모 및 적용 목적에 따라 의미와 임계값이 달라 혼용되는 경우가 많다. 검토 결과 강풍은 하 나의 풍속값으로 정의하기 어려우며, 기상청 강풍특보는 방재를 위한 운영 기준이지만 WMO Gale 기준이나 통계·기후 연구, 구조설 계 분야의 기준과 동일하게 해석할 수 없는 것으로 나타났다. 또한 태풍은 열대성 저기압 시스템, 강풍은 지상 바람의 상태, 용오름은 정량적 풍속 임계값이 없는 국지적 대류 현상으로 구분할 필요가 있음을 확인하였다. 돌풍은 순간풍속(3초 peak gust), 풍정(wind run), 가스트 계수(GF)의 관점에서 검토하였으며, ASOS 관측자료만으로는 도시 및 복잡지형의 국지적 극값 바람을 충분히 설명하기 어려 운 한계가 있음을 논의하였다. 본고에서는 강풍현상을 원인, 공간 규모, 시간 규모, 풍속 지표의 네 가지 관점에서 정리하고, A(광역·지 속 강풍), B(국지 강풍 및 돌풍), C(태풍 유발 강풍), D(대류성 소용돌이)의 네 유형으로 구분하였다. 이를 통해 강풍 연구에서는 평균 시간, 관측 높이, 자료원, 공간 범위 및 적용 기준을 함께 제시하는 것이 중요함을 강조하였다. 본 연구에서 정리한 용어와 분류 체계는 도시강풍 연구에서 관련 개념을 보다 일관성 있게 이해하고 활용하기 위한 참고 틀로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

한국의 바구미과에 속하는 종들은 약 250여속에 600여종이 알려져 있다. 본 연구에서는 1신종, 12 미기록종 (Dendrobaris flavosignata (Roelofs, 1879); Dendrobaris insularis (Morimoto & Miyakawa, 1985); Mononychus amurensis Schultze, 1898 (resurrected); Neomecopus subarmatus Hustache, 1921; Coprodema calandraeformis Wollaston, 1873; Cossonus (Caenocossonus) tibialis Folwaczny, 1964; Xenomimetes tenuis Morimoto & Miyakawa, 1985; Dorytomus taeniatus (Fabricius, 1781); Styanax kuwanoi Chujo & Voss, 1960; Acicnemis maculaalba Roelofs, 1875; Karekizo impressicollis Morimoto, 1962; Trachodes simulator Morimoto & Miyakawa, 1995; Rhadinomerus jejuensis Park et Hong sp. nov.)에 대한 한국 분포를 확인하고 보고하고자 한다.

This study optimizes three machine learning models—Decision Tree, Random Forest (RF), and Gradient Boosting—to classify concrete structure types (C2, C3, C4, and C5) using information from a building register. Although the initial models achieved high overall accuracy, the minority class C5 exhibited relatively low performance due to class imbalance and inherent complexity. To address this, an exhaustive grid search over discrete parameter candidates was performed, and a class-weighting strategy was integrated into the RF model to prioritize accurate classification of the minority class. The optimized RF model preserved a high overall accuracy of 94% while markedly improving C5 recall from 0.81 to 0.86 and its F1-score from 0.85 to 0.87. These results demonstrate that strategic hyperparameter tuning with class weights can effectively enhance classification reliability for rare structural types. Future research should include feature importance analysis to refine data configurations and the expansion of minority class samples to further improve model robustness in practical applications.

Software(SW)기술가치평가 방법론 중 하나인 SW수익접근법은 평가대상 기술의 경제적 수명기간 동안 발생하는 미래 경제적 이익을 현재의 가치로 나타내는 방식이다. SW수익 접근법은 기술의 경제적 수명, 현금흐름, 기술기여도 등을 산정할 때, 평가대상 기술이 속한 SW 기술분야를 기준으로 삼는다. SW기술가치평가의 타당성을 확보하기 위해서는 SW기술분야 분류 체계가 평가대상 기술이 속한 산업 구조와 기술 특성을 충실히 반영할 수 있어야 한다. 따라서 최근 급변하는 SW산업을 고려할 때, SW기술분야 분류체계의 재구축이 시급한 실정이다. 그러나 SW기술분야는 제품·서비스 형태로 구성되는 사업적 특성을 가져 일반적인 기술분류 기준의 적용이 어렵고, 한국표준산업분류(KSIC) 등 기존 산업분류체계는 세분성이 낮아 SW기술분야에 직접 적용되기 어렵다. 본 연구는 기술보증기금의 SW기술가치평가 방법론과 SW산업 간 정합성을 제고하기 위해 SW기술분야 분류체계를 재구축하고, 각 기술분야별 경제적 수명을 산정한다. 구체적인 연구 수행 절차는 다음과 같다. 첫째, 기존 SW기술분야 분류체계와 SW산업 간 정합성을 진단한 후, 델파이 분석을 통해 SW기술분야 분류체계를 재구축한다. 둘째, 재구축된 분류체계를 기준으로 SW기술분야별로 특허를 연계하고, 특허의 기술순환주기를 토대로 SW기술분야별 경제적 수명을 산출한다. 본 연구는 특허·상표·저작권 데이터 분석과 전문가 기반 델파이 분석을 함께 활용하여 SW기술분야 분류체계를 구축하는 방법론적 틀을 제시한다는 점에서 학술적 기여를 가진다. 실무적으로, 본 연구의 결과는 SW기술분야 분류체계를 재구축하고 경제적 수명을 산정하여 SW기술가치평가의 타당성 제고에 기여할 수 있으며, 연구과정은 타 산업분야의 기술가치평가체계 고도화에도 적용 가능한 절차적 기반을 제공한다.

본 연구는 경상남도 남해군에 분포하는 희귀식물 애기등(Wisteriopsis japonica)의 외부형태학적 특성을 정량적으로 파악하고, 개체군 간 형태적 변이와 다양성을 규명하고자 수행하였다. 조사 대상지는 법문사, 원천마을, 금평교, 광두마을, 월곡마을 등 총 5개 자생지를 선정하였다. 각 자생지에서 채집된 개체를 대상으로 줄기, 잎, 화서, 열매 및 종자에 이르는 기관별 형질을 포함하여 총 41개 외부형태학적 형질을 조사·분석하였다. 조사한 결과 줄기 둘레는 하부와 상부 모두 법문사와 원천마을에서 굵게 나타나 집단 간 유의한 차이를 보였다. 소엽의 수는 7∼17개 범위로 원천마을이 가장 많았다. 정소엽과 측소엽의 엽병과 엽신의 길이·너비는 개체군 밀도와 경사, 수광량에 따라 소엽은 집단 간의 유의미한 차이를 보였다. 생식기관 의 형질은 집단 간의 공통성을 유지했으나 꽃의 수, 익판과 용골판, 수술대와 주두 길이 등 집단 간에는 유의한 차이를 보였고, 열매의 길이와 너비, 종자 크기는 집단 간의 유의한 차이를 보였다. 이는 문헌에 제시된 전형적 범위보다 넓은 변이의 폭을 보이는 것으로 확인되었다. 특히 원천마을과 광두마을에서는 상대적으로 크고 굵은 열매와 종자가 발달하는 경향이 뚜렷하였다. 본 연구는 남해 해안의 난·온대 환경에서 애기등 개체군이 나타내는 외부형태학적 변이를 정량적으로 규명하고, 이를 통해 애기등의 분류학적 재검토를 위한 기초자료를 제공하며, 자생지 보전 및 유전자원 관리에 기여하고자 한다.

Palatal rugae are unique ridges on the roof of the mouth that vary among individuals and remain stable over time. They have been used for personal identification and pattern analysis in various fields. However because different researchers have used different classification systems the results have not always been consistent or reliable. This study aims to propose a new framework that integrates the strengths of existing systems to improve the standardization of palatal rugae analysis. To review previous studies on palatal rugae the keywords “palatal rugae” and “rugae pattern” were used to search databases such as PubMed for articles published up to April 2025. Both English and Korean papers were included if they proposed or applied classification systems for palatal rugae. Seven major classification criteria were reviewed and compared in terms of length, shape, direction, analytical methods, and application purposes. The review found that the criteria used in previous studies were not consistent and the definitions of key terms varied among authors. To address these issues a new guideline was developed by selecting the strengths of each existing system. The proposed framework clarifies the length categories, simplifies the shape classification, and organizes detailed items in a systematic way to reduce ambiguity and improve the consistency of palatal rugae analysis. This study is expected to enhance the standardization of palatal rugae analysis and contribute to future research and clinical applications in various fields.