• 한국광학회지
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• 제34권4호
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• pp.151-156
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• 2023

파장당 200 Gb/s급 신호를 전송하는 고속 근거리 광통신 시스템을 비용 효율적으로 구축하기 위한 방안으로서 캐리어 억제 펄스 기반의 2채널 광학적 시분할 다중화 시스템을 제안한다. 캐리어 억제 펄스는 널 바이어스가 인가된 마하 젠더 변조기로 생성되며, 이는 시분할 다중화 신호를 색분산에 강인하게 만든다. 송신부에서는 캐리어 억제 펄스를 둘로 분기하고, 각각을 100 Gb/s의 4레벨 진폭 변조 신호로 변조한 후, 광학적 시분할 다중화를 통해 200 Gb/s의 신호를 생성한다. 다중화된 광 신호는 광섬유로 전송된 후, 반도체 광 증폭기로 증폭되며, 한 개의 광 검출기로 검출된다. 증폭기에 의해 발생한 잡음은 광학 필터로 제거된다. 시분할 다중화 과정에서 발생하는 누화는 다중 입력-다중 출력 이퀄라이저로 보상한다. 본 연구에서는 200 Gb/s의 고속 신호를 40 ps/nm의 색분산을 갖는 광섬유로 전송하여도 3.8×10^-3 이하의 비트 오율을 확보할 수 있음을 시뮬레이션으로 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.370-376
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• 2023

수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.

• 분석과학
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• 제22권4호
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• pp.319-325
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• 2009

벌꿀 중에 잔류하는 아미노그라이코사이드 항생제인 네오마이신을 효과적으로 분석하는 방법을 개발하고 방법에 대한 유효성 검증을 수행하였다. 0.1M 염산을 사용하여 벌꿀의 pH를 2로 조절한 후 고체상 추출(SPE) 고체상인 양이온교환 카트리지에 적재한 후 염기성 메탄올로 용리하였다. 용리된 추출물은 이온쌍 시약을 사용한 이온쌍 크로마토그래피법으로 분리한 후 LC/(+)ESI-MS/MS의 MRM 방법으로 분석하였다. 정량분석을 위해서 spike 한 $5.0{\sim}250{\mu}g/kg$ 농도 범위에서 검정곡선은 좋은 직선성 ($r^2$ > 0.9951)을 나타내었다. 분석방법의 상대표준편차는 11.5~18.7%이었고 정확도는 bias로 10.9~20.9%이었다. 확립된 분석방법은 벌꿀 중에서 네오마이신의 분석방법으로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제23권4호
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• pp.489-498
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• 2008

The objectives of this study were to provide fundamental information on how individual phenolic compounds form on the inside of apple slices during cold storage, the changes in the content of four types of phenols, ingredient variation of individual phenolic compounds and the influence of phenolic compounds on enzymatic browning. This study measured the changes in the content of soluble solids, pH and vitamin C in order to investigate the correlations between these variables. HD and FA were the main phenolic compounds found in the apple slices, and HD was the most prevalent phenol. Furthermore, comparison of the CG and EP content revealed that there were more CGs than EPs. The phenol content tended to decrease considerably in the fresh apple slices and water-dipped apple slices but only slightly in the CP from sucrose-dipped apple slices and 0.5% ascorbic acid solution-dipped apple slices. The degree of browning increased in the following order: fresh apple slices, water-dipped apple slices, 0.5% ascorbic acid solution-dipped apple slices and CP from sucrose-dipped apple slices. The vitamin C content tended to decrease in the fresh apple slices, water-dipped apple slices, 0.5% ascorbic acid solution-dipped apple slices and CP from sucrose-dipped apple slices. The pH tended to increase in all sample groups, but the pH of the water-dipped apple slices was lower than that of the comparison group. The CP from sucrose-dipped apple slices had the lowest value of pH. The change in soluble solids tended to increase in all treatment groups, but this increase was less in the CP from sucrose-dipped apple slice. Correlation analysis revealed a high degree of correlation between browning and chlorogenic acid content. The results of the present study show that, when stored in the fridge, the change in phenol ingredient content in apple slices influences the browning of the slices. The results also showed that HD and FA were the main phenolic compounds, while CG was shown to have the greatest influence on browning.

• 스마트미디어저널
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• 제12권6호
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• pp.27-34
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• 2023

코로나19로 인해 넷플릭스 사용량이 증가하면서 사용자들의 넷플릭스 서비스 경험도 함께 증가하였다. 이에 본 연구는 코로나19 대유행 전후 넷플릭스 사용자 경험과 서비스 변화를 살펴보기 위하여, 넷플릭스 리뷰 데이터를 기반으로 토픽 모델링 분석을 수행하고자 한다. Google Play Scraper 라이브러리를 사용하여 구글 플레이 스토어 내의 넷플릭스 앱 리뷰 데이터를 수집하여, 코로나19 대유행 전후 앱 리뷰 기반의 토픽 모델링을 활용하여 키워드 차이를 살펴보았다. 분석 결과 넷플릭스 앱 기능, 넷플릭스 콘텐츠, 넷플릭스 서비스 이용, 넷플릭스 총평이라는 4가지 토픽으로 나타났다. 사용자 경험이 증가한 코로나19 대유행 이후 사용자들은 더 다양하고 세부적인 키워드를 사용하여 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 넷플릭스 리뷰 데이터를 활용하여 사용자들의 의견을 분석하여 코로나19 대유행 전·후 넷플릭스 서비스의 사용자 경험 변화를 보여주므로, 향후 치열한 OTT 서비스 시장에서의 경쟁력 강화를 위한 가이드 라인으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.360-360
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• 2022

토양수분과 유출 간 관계를 정량화하는 것은 수문 기작 및 유출 발생 과정의 이해를 위한 중요한 정보를 제공한다. 특히, 유출과정의 특성화는 수문 사상에 따른 불포화대 내 토양수 및 토사 손실 제어와 산사태 및 비점오염원 발생 예측을 위해 필수적이다. 유출과정과 관련된 비선형성과 복잡성을 확인하기 위해 토양수분과 유출 사이의 이력 거동이 조사되었다. 특히, 수문 과정 내 이력 현상 구체화를 위해 정성적인 시각적 분류 및 정량적 평가를 위한 이력 지수들이 개발되었다. 정성적인 시각적 분류는 시간에 따라 시계 및 반시계방향으로 다중 루프 형상을 나누는 방식으로 진행되었고, 정량적 평가의 경우 이력 고리(Hysteretic loop) 내 상승 고리(Rising limb)와 하강 고리(Falling limb)의 차이를 기준으로 한 지수로 이력 현상을 특성화하였다. 이전에 제안된 방법론들은 연구자의 판단이 들어가기 때문에 보편적이지 않고 이력 현상을 개발된 지수에 맞춤에 따라 자료 손실이 나타나는 한계가 존재한다. 자료의 손실 없이 불포화대 내 발생 가능한 대표 이력 현상을 자동으로 추출하기 위해 적합한 비지도 학습기반 기계학습 방법론의 제안이 필요하다. 우리 연구에서는 국내 산지 사면에서 강우 사상 동안 다중 깊이(10, 30, 60cm)로 56개의 토양수분 측정지점에서 확보된 토양수분 시계열 자료와 산지 사면 내 위어를 통해 확보된 유출 시계열 자료를 사용하였다. 먼저, 기존에 분류 방법을 기반으로 계절 및 공간특성에 따라 지배적으로 발생하는 토양수분-유출 간 이력 현상을 특성화하였다. 다음으로, 토양수분-유출 간 이력 패턴을 자료 손실 없이 형상화하여 자동으로 데이터베이스화하는 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 비지도 학습방법을 이용하여 데이터베이스화된 실제 발현 이력 현상 내 확률분포를 최대한 가깝게 추정하는 은닉층을 반복적인 재구성 학습을 통해 구현함으로써 대표 이력 현상 패턴을 추출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2022

지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국노년학
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• 제29권3호
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• pp.1123-1140
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• 2009

본 연구는 주간보호센터의 중풍노인이 이야기치료 집단상담을 통해 치매노인과의 갈등을 해결하는 과정을 탐색하는 연구이다. 중풍노인에 대한 이야기치료 집단상담을 7회 동안 실시한 과정을 사례연구방법을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 중풍 노인들이 집단상담을 통해 치매노인을 '문제'가 아니라 '치매로 고통받는 사람'으로 보고, 치매노인을 비난하는 대신 도와줄 방법을 적극적으로 찾게 되었으며, 둘째, 자신들을 '치매노인의 피해자'가 아니라 '유능한 사람 으로 규정하게 되었고, 셋째, 중풍노인들끼리 협력적이고 친밀한 관계가 되었으며, 넷째, 중풍노인들이 주간보호센터 운영에 적극적으로 참여하게 된 것으로 나타났다. 이러한 변화에 이야기치료의 문제와 사람을 분리시키기, 클라이언트를 자기 문제의 전문가로 존중하기, 독특한 결과 찾기 등이 도움이 된 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 바탕으로 장기요양보호대상자에게 보호를 제공할 뿐만 아니라 참여 기회를 확대하고, 이야기치료를 노인에게 적용할 것을 제안하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1325-1328
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• 2022

언제 어디서든 한 손으로 미디어 콘텐츠를 소비할 수 있게 해주는 모바일 기기들이 기존 전통적 미디어 콘텐츠 단말기였던 TV나 데스크톱 PC들을 대체하게 되면서 세로형 영상 콘텐츠에 대한 수요가 나날이 높아져 가고 있다. 이와 더불어 모바일 단말기 제조사들은 서로 간의 경쟁에서 앞서기 위해 제품 차별화 전략을 수립하고 모바일 사용자들의 요구 사항을 세세하게 맞추기 위한 결과, 저마다 다른 디스플레이 해상도 규격을 가진 모바일 기기들이 생산되고 있는 상황이다. 이에 미디어 콘텐츠 제작자들은 기존 가로형 영상 콘텐츠와 더불어 새롭게 요구되는 세로형 영상 콘텐츠들을 저마다 다른 해상도 규격에 맞추는데 많은 시간과 비용을 투자하고 있다. 더 나아가 모바일 단말기 해상도 규격과 맞지 않는 영상 콘텐츠를 시청하게 될 경우, 모바일 사용자 입장에서는 디스플레이 전체 영역을 뷰포트로 잡을 수 없어 시청 만족도가 떨어질 수 있다. 이에 본 논문은 한 번의 콘텐츠 제작을 통해서도 추가 비용 없이 다양한 디스플레이 규격을 가진 단말기들에 대해 맞춤형 콘텐츠 서비스 제공을 가능하게 하여 미디어 콘텐츠 소비자들에게 충분한 시청 몰입감을 제공해줄 수 있는 단말 적응적 미디어 화면비 변환 시스템을 제안한다. 단말 적응적 미디어 화면비 변환 시스템은 딥러닝 네트워크 모델과 이미지 관련 라이브러리를 기반으로 하여 설계한 시스템이며, 사용자가 시청하기 원하는 영역을 판단하고, 사용자가 원하는 뷰포트 종횡비에 따라 해당 영역을 잘라내어 사용자가 원하는 세로형 영상 콘텐츠를 제공해준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.229-232
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• 2022

최근 우리나라 연근해어업 생산이 줄어들고 있다. 2016년도 연근해어업 생산량이 44년 만에 100만톤 이하로 내려간 이후 회복이 되지 않고 줄어들고 있다. 이와 같은 수산자원 감소에 대응하기 위해 국제적으로 수산자원관리를 위하여 TAC(총허용어획량) 제도를 시행하고 있다. 우리나라는 1999년부터 TAC 제도를 도입하여 자원관리를 수행하고 있다. 본 논문에서는 TAC 제도 시행을 위해서 필수적인 육상 옵서버의 수산자원 조사에 활용이 가능한 인공지능 기반 어류 분류 및 무게 추정 시스템을 제안한다. 이 시스템은 라이다 센서가 탑재된 단말기를 이용하여 어류의 체장, 체고를 자동 측정 및 사진 촬영을 수행하는 앱과 클라우드 서버로 구성된다. 클라우드 서버에는 CNN 기반의 efficientnet 모델을 이용하여 어류 분류를 수행하고 자동 측정된 체장, 체고 정보를 이용하여 어류의 무게를 예측한다. 본 시스템을 이용하면 기존에 육상 옵서버가 위판장에서 줄자와 무게 측정 후 수기로 작성하는 기존 방식을 개선할 수 있다.