이미지에 대한 인류의 열망은 커뮤니케이션의 원활한 소통을 반영한 움직이는 영상 이미지의 구현을 이룬 '영화'를 만들게 되었고 영화는 발명 때부터 여러 가지 실험적인 방식을 보여주어 보는 사람들의 상상력을 만족시켰는데 만족에 비례하여 감독 및 제작자들은 보 다 적절하고 세련된 표현에 힘을 쏟게 되었다. 결국 영화에서도 필연적으로 컴퓨터에 의한 디지털 이미지가 구현하게 되었고 이러한 이미지는 컴퓨터 기술의 개발에 따라 세련되게 변모되고 있다. 컴퓨터 그래픽은 처음 미국의 항공우주국에서 비행 모의 실험에 비롯된 개념으로 그 역사가 불과 40여 년 정도이다. 그럼에도 불구하고 인류가 지금까지 이룩해 놓은 그 어느 매체보다도 다양한 이미지 표현이 가능하며 그 구현에 있어서 예측을 불허할 정도이다. 뤼미에 형제가 발명한 영화는 마술사 멜리에스에 의하여 여러 기법이 개발되고 우주 개발, 동서 냉전 등 시대적 이데오롤기에 힘입어 영화 양식에 등장한 이른바 공상과학(SF) 영화 및 그 양식에 대한 그럴듯한 특수효과(SFX)를 필요로 했다. 컴퓨터의 발전은 모형 제작의 난점 등 어렵게 제작되던 영화들에 큰 힘이 되었고 조지 루카스 같은 제작자는 IFM라는 특수효과 전문 프로덕션을 설립한다. 이후 '어비스', '터미네이터' 등 컴퓨터 그래픽이 기본 표현 양식이 되는 영화들이 계속 제작되었고 그 안에 보여지는 기법들도 데이터 인터페이스, 모핑, 가상 현실 등으로 다양해졌으며 '토이 스토리' 처럼 완전히 컴퓨터 애니메이션으로 이루어진 영화가 선보이기에 이르렀다. 결국 컴퓨터 그래픽 기법은 지금까지 보여지던 공상과학 영화가 아닌 인간적인 주제의 영화에서도 보여지게 되는데 그 대표적인 영화가 '포레스트 검트' 이다. 한편 우리 나라 영화에서 보여지는 컴퓨터 그래픽 기법은 아직 실험 단계에 머물고 있음을 알 수 있다. 영화와 커뮤니케이션 테크놀로지에 대한 이해가 부족한데서 그 원인이 있다고 본다. 우리 영화에 있어서 적절하면서 그럴듯한 컴퓨터 그래픽 기법의 개발 및 제작을 기대해 본다.
본 연구는 우리나라 환경평가제도에서 해안침식 문제를 합리적으로 다루기 위한 시도의 일환으로 기존 환경평가서를 대상으로 해안침식 환경평가 현황을 조사 분석하였으며 이를 토대로 기술적 제도적 개선방안을 제시하였다. 해안침식 검토가 필요한 개발계획은 전체 검토사업 중 약 20%를 차지하였으며 사업규모가 클수록 그 비율은 증가하였다. 환경평가 대상사업 중 해안침식 검토가 필요한 사업에 대한 재정비와 함께 현재 검토가 이루어지고 있는 사업에 대해서도 항목설정, 영향예측, 및 사후관리 등 전반적인 개선이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 현황에 대한 개선방안으로 작성규정 재정비, 관련 가이드라인 개발, 누적영향평가 실시 등을 제시하였다. 또한 해안침식 영향평가의 과학적 불확실성을 감안할 때 사후관리가 주요한 과정으로 인식되어야 하며 해안침식과 관련하여 사후관리 기간의 재검토, 과학적 보상방안 도입 및 사후관리 기관의 설치 등의 제도적 개선방안을 제시하였다. 더불어 연안토사의 효율적 관리를 위한 국가종합정책의 개발이 필요하며, 전략 환경평가를 통한 이들 정책 및 계획의 합리성을 검토하고 사업환경평가를 통하여 일관성이 유지되는 과정이 구축되어야 한다.
최근 중국정부는 해양경제개발에 초점을 두고 네 개의 해양경제개발시범구를 산동성, 절강성, 광동성, 복건성에 설정하였다. 등소평의 개혁 개방 정책이후 근래 해양경제개발시범구까지 중국의 해양산업정책은 현존정책을 부분적으로 수정 보완하는 연속적 점진적인 변화과정이었으므로, 본 논문은 이러한 정책변화를 잘 설명할 수 있는 이론모형으로 정책학의 점증주의모형(Incremental Model)을 이론적 틀로 하여, 새 중국 해양산업정책인 해양경제개발시범구 정책의 본질, 그 역사적 형성과정, 현재 집행상황, 이전과 다른 새로운 정책특징과 시사점을 발견함과 함께 미래의 점진적 정책변화도 전망 예측해 보았다. 과거 중국 해양산업정책과 차별화되는 새 정책의 주요 특징으로는 1)첨단산업과 과학기술을 포함하는 새로운 발전모형이라는 점, 2)고도의 민주적 참여가 보장된다는 점, 3)정책목표로 해양경제발전뿐 아니라 안보영토, 환경생태, 과학교육 등의 다양한 목표들도 포괄하고 있다는 점이었다. 향후 우리나라는 중국의 해양경제개발시범구 정책 특징에 대한 올바른 이해를 통하여, 최근 이슈화된 해양경제특구 설정관련 정책구상에서 바람직한 교훈을 얻어야 할 것이다.
본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.
최근, 경주, 포항에서 발생된 지진과 건설공사현장 주변의 지반침하, 산사태 및 씽크홀 등으로 인한 재난 재해 피해로 국가적인 관심이 높아지고 있다. SAR는 광역지역에 대한 mm단위의 지반변위를 검출할 수 있다. 본 연구는 국내 인천 서구소재 수도권 제1 매립장을 대상지로 선정하여 약 3년간의 유럽 ESA의 Sentinel-1A 위성(SAR 센서)의 관측자료를 최신 SAR 간섭해석 기술(SqueeSAR 해석기법)을 적용 매립지의 지반침하량을 시계열적으로 산출하였다. 특히, 지반침하량과 지반침하 경향의 정확성을 검토하기위해 지상수준측량 성과와 비교 분석하였다. 또한, 3년간 지반침하량의 시계열 및 상관 추이 분석을 수행하여 지반 침하 추이 경향을 예측하였다. 본 연구를 통해 국토의 지각변동에 대한 시계열 감시로부터 씽크홀, 산사태 등의 재난 재해 예방 활용성이 기대된다.
다제내성 P. aeruginosa의 출현과 확산은 전 세계적으로 중요한 문제가 되고 있다. P. aeruginosa에 의한 발병은 일부 몇몇 세포 관련 및 세포외 병독성 인자의 생성에 기인한다. 본 연구에서는 대전지역의 3차 병원에서 분리된 carbapenem 내성 P. aeruginosa를 대상으로 병독성 인자의 분포와 항균제 내성 양상을 조사하였다. 항균제 감수성 시험은 디스크 확산법으로 확인하였고, 병독성 유전자의 분석을 위해 PCR과 염기서열분석을 수행하였다. 또한, 다제내성 P. aeruginosa의 sequence type (ST)은 multilocus sequence typing (MLST)을 통해 확인하였다. 32균주의 carbapenem 내성 P. aeruginosa 중, 14균주(43.8%)가 다제내성이었으며, 주요 ST는 ST235 (10균주, 71.4.%)임을 확인하였다. 병독성 유전자는 32균주 모두에서 확인되었고, 이 중 가장 높은 빈도로 확인된 병독성 유전자는 toxA, plcN, phzM (100.%)이었다. 또한, 32균주는 모두 8개 이상의 병독성 유전자를 가지고 있었으며, 9균주(28.1%)가 15개의 병독성 유전자를 가지고 있었다. exoU 유전자는 다제내성 P. aeruginosa 균주의 71.4%에서 확인되었다. 이러한 결과는 exoU 유전자가 다제내성 P. aeruginosa 균주의 지속성에 대한 예측 표지자가 될 수 있을 것으로 사료된다.
자연환경에 대한 국민들의 관심 증가로 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 이용한 수목 동정의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 외국에서는 수목 인식 분야에의 적용이 활발하게 이루어지고 있다. 수목의 분류를 위해 꽃, 잎 등 다양한 형질들을 대상으로 연구가 진행되고 있지만, 접근성을 비롯한 여러 장점을 가진 수피의 경우 복잡도가 높고 자료가 부족하여 연구가 제한적이었다. 본 연구에서는 국내에서 흔히 관찰 가능한 수목 54종의 사진자료를 약 7,000 여장 수집 및 공개하였고, 이를 해외의 20 수종에 대한 BarkNet 1.0의 자료와 결합하여 학습에 충분한 수의 사진 수를 가지는 53종을 선정하고, 사진들을 7:3의 비율로 나누어 훈련과 평가에 활용하였다. 분류 모델의 경우, 딥러닝 기법의 일종인 합성곱 신경망을 활용하였는데, 가장 널리 쓰이는 VGGNet (Visual Geometry Group Network) 16층, 19층 모델 두 가지를 학습시키고 성능을 비교하였다. 또한 본 모형의 활용성 및 한계점을 확인하기 위하여 학습에 사용하지 않은 수종과 덩굴식물과 같은 방해 요소가 있는 사진들에 대한 모델의 정확도를 확인하였다. 학습 결과 VGG16과 VGG19는 각각 90.41%와 92.62%의 높은 정확도를 보였으며, 더 복잡도가 높은 모델인 VGG19가 조금 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 학습에 활용되지 않은 수목을 동정한 결과 80% 이상의 경우에서 같은 속 또는 같은 과에 속한 수종으로 예측하는 것으로 드러났다. 반면, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 방해요소가 자치하는 비중에 따라 정확도가 떨어지는 것이 확인되어 실제 현장에서 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다.
오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 지능형 지속 공격(Advanced Persistent Threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 사이버 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 사이버 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 사안으로, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 사이버 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 현재는 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 사이버 공격을 방어하는데 침입 탐지 시스템에서 생성된 데이터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함한 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 호스트 기반 침입 탐지 데이터를 이용하여 기계학습 알고리즘에 관한 비교 연구를 진행했다. 사용한 알고리즘은 Decision Tree, Naive Bayes, MLP(Multi-Layer Perceptron), Logistic Regression, LSTM(Long Short-Term Memory model), RNN(Recurrent Neural Network)을 사용했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1-Score 지표와 오류율을 측정했다. 그 결과 LSTM 알고리즘의 정확성이 가장 높았다.
이 연구는 MCU의 보편적 세계관을 기하학의 관점으로 해석하고 서사적 요소를 수학적 상상력으로 스토리텔링 하는 데 목적이 있다. 스토리텔링을 위해 2016년부터 2019년까지 방영된 페이즈3 시리즈 자료를 활용하였다. 페이즈3 시리즈는 기하학 이론과 미래기술에 대한 다양한 예측을 바탕으로 서사와 이미지에 나타난 실재감이 대중의 상상력을 자극한다. 상상력은 경험하지 않은 것에 대해 다양하고 독창적인 사고를 이루는 원동력이며 혼란 속에서 질서를 찾고 물질에 대해 새로운 인식을 창조하는 능력이다. 예술 활동뿐만 아니라 논리와 합리성이 중시되는 과학 분야에도 상상하는 힘이 매우 필요하다. 바슐라르 상상력은 인간의 원초적 영역인 예술을 지향하고 자연과 만물의 경이로움을 향한 진정함과 열정을 담고 있다. 기하학적 논리와 상상력에 의한 이미지적 몽상으로 MCU의 세계관과 슈퍼히어로 서사를 탐구하면 영화에 나타난 우주적 메시지와 법칙을 이해할 수 있다. 예술과 학문의 융합적 관점에서 MCU 영상 제작에 활용된 수학과 과학적 상상력을 바탕으로 한 다양하고 독창적인 기법은 영상분석의 질을 높이는 데 도움이 될 것이다.
인공지능 기술이 고도화됨에 따라 인공지능이 도덕적 판단의 대상이 되거나 주체가 되는 사례가 늘어가고 있으며, 이러한 추세는 가속화될 전망이다. 인공지능은 고용, 의료 등 인간 사회의 핵심적인 분야에서 활발히 활용되기 시작했지만, 그에 반해 사람들이 인공지능과의 상호작용에서 그들을 어떠한 방식으로 지각하고 반응하는지에 관한 연구는 상대적으로 많지 않다. 본 연구는 세 가지 맥락(고용, 의료, 법조)에서의 실험을 통해 인공지능의 의인화가 인공지능의 의사결정에 대한 도덕적 책임 판단에 미치는 영향과 그 과정을 살펴보았다. 쌍 도덕 이론의 주요 변인인 지각된 행위 능력과 지각된 경험 능력을 매개 변인으로 모델을 구성해 검증하였으며, 구체적으로는 지각된 의인화가 인공지능의 도덕적 책임을 증가시키고, 인공지능에 대해 지각된 행위 능력과 경험 능력이 이를 매개할 것이라 예측하였다. 연구 결과, 실험 조작은 유효하지 않았으나 모든 실험에서 지각된 경험 능력이 의인화와 도덕적 책임 지각 간의 관계를 매개함을 확인하였다. 반면 지각된 행위 능력의 효과는 혼재된 결과를 보여 가설을 부분적으로 지지하였다. 이는 도덕적 지위에 대한 경험 능력의 중요성을 주장하는 유기체적 관점을 지지하는 결과이며, 또한 AI와 로봇의 의인화 연구에서 경험 능력이 행위 능력보다 더욱 중요함을 보이는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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