경상대학교 권순기 총장은 19일 오전 집무실에서 안전한 등·하굣길 조성과 교통사고 예방을 위한 캠페인 ‘어린이 교통안전 릴레이 챌린지’에 동참했다.
국립 경상대학교(GNU) 권순기 총장은 19일 오전 집무실에서 안전한 등·하굣길 조성과 교통사고 예방을 위한 캠페인 ‘어린이 교통안전 릴레이 챌린지’에 동참했다.
이 캠페인은 어린이 보호구역 내 교통사고 예방에 관한 국민적 공감대를 형성하기 위해 행정안전부에서 시작했다.
권순기 총장은 ‘1단 멈춤, 2쪽 저쪽, 3초 동안, 4고 예방’이라고 적은 손팻말을 든 사진을 경상대학교 누리소통망(SNS)에 올리면서 어린이 교통안전에 대한 경각심을 갖자고 강조했다.
경상대학교는 블로그, 페이스북에 권순기 총장의 참여 내용을 게시하면서 ‘어린이 보호구역’, ‘교통안전 실천’, ‘1단 멈춤’, ‘4고 예방’, ‘대한민국 안전하자’ 등의 해시태그를 붙였다.
권순기 총장은 “모든 어린이는 안전한 환경에서 살 권리를 갖고 있으며 아이들이 안심할 수 있는 환경은 결국 모두가 안전한 세상”이라며 “어린이 보호 최우선 문화를 정착시키고 어린이 교통사고 예방에 대한 국민적 공감대가 형성되도록 모두 노력해야 한다”고 강조했다.
권순기 총장은 다음 참여자로 박영주 진주교육지원청장, 최광우 가좌초등학교장, 이영주 정촌초등학교장을 지명했다.
#이태삼 교수, ‘수문기상학과 환경 과학을 위한 딥러닝’ 발간
이태삼 교수와 저서 《수문기상학과 환경 과학을 위한 딥러닝(Deep Learning for Hydrometeorology and Environmental Science)》 표지.
국립 경상대학교(GNU·총장 권순기) 공과대학 토목공학과 이태삼 교수는 세계적 출판사 중 하나인 스프링거(Springer)에서 ‘수문기상학과 환경 과학을 위한 딥러닝(Deep Learning for Hydrometeorology and Environmental Science)’을 출판했다.
이태삼 교수는 저서에서 딥러닝 알고리즘의 주요 요소인 ‘장단기 기억(LSTM; Long Short-Term Memory)’과 ‘회선 신경망(CNN; Convolution Neural Network)’에 대해 단계별로 설명하고 있다. 특별히 수문기상학과 환경 분야의 실제 자료를 바탕으로 매개변수를 추정하는 방법과 오차역전파 방법에 대해 기술했다.
딥러닝은 인공신경망을 기초로 한 기계학습방법의 한 분야이다. 최근 자료의 접근성 및 계산능력의 증가는 이러한 수문기상과 환경 분야에 대한 딥러닝의 적용을 활발히 해주는 요소가 되고 있다. 하지만, 이 분야들에 대한 딥러닝 적용에 대한 책은 한정돼 있는 실정이다.
딥러닝 책들의 대부분은 이론적인 배경 및 수학적인 접근만을 소개하고 있으며, 수문기상학과 환경 분야에서 실제 자료를 바탕으로 한 단계별 적용 방법에 대한 설명을 담은 서적은 부족한 실정이다.
이 책은 수문기상과 환경 분야의 실제 자료를 가지고 딥러닝 기술에 대한 설명에 초점을 맞추고 있다. 일반적인 인공신경망 모델뿐만 아니라, 딥러닝 알고리즘 중 LSTM 및 CNN 방법에 대한 설명을 포함하고 있으며 수문기상 분야 및 환경 분야의 대학원생이나 이 분야의 연구기초지식을 원하는 학자들에게 유용할 것으로 기대된다. 스프링거 출판사와 아마존에서 현재 구매가 가능하다.
정동욱 부산/경남 기자 ilyo33@ilyo.co.kr
