• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.123-133
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• 2011

본 논문에서는 3차원 물체를 카툰 스타일로 렌더링하는 툰 쉐이딩에 3차원 텍스처를 활용하는 새로운 방법론을 제안한다. 1차원 텍스처를 사용하는 기존의 툰 쉐이딩에서는 주어진 조명 벡터와 물체 곡면의 법선 벡터 간의 상대적인 위치와 방향에 따라 쉐이딩 톤을 표현하고 있다. 1차원 텍스처만으로는 시점에 따른 톤의 변화를 표현하는데 한계가 있으므로 Barla 등은 2차원 텍스처로 확장하여 원근감, 안개효과 등 시점에 따라 변화하는 효과를 1차원 추가하였다. 본 논문에서는 3차원 텍스처로 확장하여 곡률, 세일리언시, 좌표 등 물체의 기하정보를 또 다른 1차원으로 추가함으로써 만화적 스타일 다양화를 위한 2가지 확장을 시도한다. 첫 번째는 기하정보에 따라 실루엣이나 하이라이트를 강조하는 형태 과장 효과를 추가하는 것이고 두 번째는 스크린 톤이나 아웃포커싱 등 만화에서 자주 등장하는 만화 고유의 효과를 추가하는 것이다. 이 접근방식의 유효성은 여러 가지 3D 물체를 기존에 표현하지 못하는 다양한 만화적 스타일로 렌더링한 예를 보임으로써 증명한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.131-140
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• 2013

여성복에 있어서 09/10년 시즌에 가장 주목할 만한 특징은 파워 숄더 룩이다. 파워 숄더 룩은 단순히 패션니스타들에서만이 아니라 당당히 스트리트 패션의 하나로 자리 잡았으며 파워 숄더 룩의 50%이상을 차지하는 재킷이 여성복의 핵심 아이템의 하나로 부활하면서 재킷의 어깨 각도는 0도에서 30도 이상까지 다양하게 나타난다. 다양한 어깨 각도 중 10도, 15도, 20도의 형태가 70%이상을 차지하고 있으며 패턴의 형태는 몸판의 어깨선을 자연스럽게 올리고 확장한 어깨변형 패턴, 어깨선과 함께 소매산 부분을 절개한 소매산 변형 패턴, 몸판과 소매가 연결된 패턴이 주를 이루고 있다. 파워 숄더 패턴 전개는 어깨 각도가 높아질수록 각이 시작되는 점이 목옆점에 가깝게 하고 어깨끝점이 확장되어야 소매의 외관형태가 편안하고 피트성이 좋아진다. 어깨 변형의 경우 앞뒤 진동선의 시작점인 어깨점과 소매산의 정점 부분의 선이 완만하게 이어지도록 S라인형태를 유지하는 것이 가장 중요하며 소매산의 ease분량이 일반 재킷 소매보다 많아야 파워 숄더 실루엣이 자연스럽게 연출된다. 소매변형 패턴은 중심쪽 소매의 소매산 높이는 기본소매 소매산높이의 1.5cm를 외곽 소매분량으로 처리한 것을 고려하여 소매산 높이를 설정하고 어깨 각이 커질수록 외곽소매의 소매산 폭을 크게 함으로서 소매의 어깨점이 목옆점 방향으로 휘지 않고 각이 선 파워 숄더가 완성된다. 소매변형과 소매와 몸판연결 패턴의 경우 어깨점과 상완이 연결되는 부분에 충분한 여유가 필요하며 어깨각도도 다른 형태에 비해 상대적으로 낮아 보인다. 이와 같이 파워 숄더 재킷 패턴은 패턴 제작시 디자인적인 요소를 충분히 감안한 패턴 설계와 함께 소매의 달림선 위치, 어깨너비, 어개 높이 확장량, 소매통의 여유량 등을 고려하여 제작하는 것이 바람직하다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.761-768
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• 2010

본 논문에서는 주파수 체배 방식을 이용하여 고해상도 영상 레이더의 광대역 파형 생성을 위한 효율적인 기법에 대한 연구를 수행하였다. 또한 직교 변조기와 주파수 체배기를 사용한 첩 변조 파형의 대역폭 확장시 발생되는 3차 혼변조 성분에 의한 스펙트럴 재성장에 대한 근본적인 원인을 분석하였다. 또한 직교 변조기의 진폭 및 위상 불균형 오차에 대한 요구 조건을 시뮬레이션을 통하여 정의하였다. 이와 같은 해석을 통하여 임펄스 응답 특성인 거리 방향 해상도, PSLR(Peak Sidelobe Ratio) 및 ISLR(Integrated Sidelobe Ratio) 특성이 악화되는 것을 최소화시킬 수 있었다. 주파수 체배기와 메모리 맵 방식을 사용한 광대역 파형 발생장치가 제작되었으며, 진폭과 위상 오차를 최소화시킴으로써 생성된 SAR 파형의 부엽에서 발생되는 스펙트럴 재성장 성분을 최소화 시키는 보상 기법이 제시되었다. 직교 변조기의 I 및 Q 채널간의 불균형 특성을 조절함으로써, 반송파 레벨을 －28.7 dBm에서 －53.4 dBm으로 억압할 수 있었으며, S-대역에서 150 MHz 대역폭의 첩 변조 파형을 X-대역에서 600 MHz 대역폭으로 성공적으로 확장시켰다. 또한 부엽에서 발생한 스펙트럴 재성장 성분들을 대략 8~9 dB 정도 줄일 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.62-74
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• 2004

백두대간은 국토의 근간이자 중요한 생태축이다. 그러나 최근 백두대간 지역을 대상으로 한 각종 개발요구가 증가함에 따라 이에 적절히 대응하기 위한 보전 전략 수립과 체계적인 관리의 필요성이 부각되고 있다. 이 연구는 백두대간 지역을 효율적으로 보호하기 위한 관리구역 설정을 제안하고자 수행하였다. 접근 방법은 백두대간의 적절한 관리범위 설정을 위해 수계 및 유역을 바탕으로 인간 간섭의 영향정도를 파악하는 것으로, 수치지도, Landsat TM 영상 등이 사용되었다. 준산악지형의 특성을 갖는 남덕유산~소사고개 구간을 대상으로 유역확장방식을 사용하여 유역차수에 따른 경작지, 도시, 나지, 수계, 산림 등의 토지이용상태의 변화를 추적하였다. 그 결과 유역확장방식은 백두대간 관리범위 설정기법으로 효율적이었으며, 관리범위는 마루금을 중심으로 무주(8차)와 거창(5차) 방향이 상이하게 설정되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.737-742
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• 2007

본 연구는 온라인 기반의 디지털 미디어와 이것의 실천적 상호작용에 있어 사용자를 중심으로 네트워크화 된 유기적 커뮤니티 형성의 문제에서 선택적 참여를 활성화하는 것에 관한 의미를 논구한다. '픽처링 재현(Re-Appearance of Picturing)'은 하이데거가 '기술의 전향(The Question Concerning Technology)'에서 기술과 예술의 근본적 관계성에 대한 구체적 담론을 제시한 논제를 기본으로 기술과 예술의 유비적 고찰을 재해석하는 의도로 제안하는 새로운 개념이다. 최근 HCI기반의 기술이 미디어 아트에서 다양하게 시도되고 있고 디지털 미디어의 역할은 사용자와 결합하여 온라인 커뮤니티와 사이버 문화의 확장에 지대한 영향을 끼치고 있는 것이 사실이다. 이에 대해 본 논문에서는 과거 바그너가 제시한 통합적 예술(Collective Art)의 의미와 규정된 총체적 기술의 정점인 '오페라Opera)'가 현재의 디지털 환경에서는 멀티미디어기반의 컴퓨터의 실제와 물리적으로 어떤 상관관계를 가지고 있는지에 대해 논구하고, 이를 통해 미래의 방향과 가능성을 조망해보고자 한다. 사이버 공간에서의 자아 형성의 욕구는 내적 실천과 더불어 물리적 상호작용을 유도하고, 이것은 집단에 의해 동조된다. 게다가 디지털 미디어 현실에서 이것은 선택적이라고 하는 제한적 기능과 참여성에 크게 의존하고 있는 것이 사실이다. 따라서 사이버상의 소통구조는 온라인의 집단적 협동에 의하여 숙지되는 일종의 필요 불가결한 우연적 이벤트라 할 수 있는 것이다. 표현과 전달의 수단인 미디어를 통해 인간은 무엇인가 자신의 역할을 대신하는 재현의 행위를 끊임없이 실행하고 있으며, 재현은 더 이상 전통적인 의미에서의 재현(re-presentation)이 아닌 재현(Re-Appearance), 즉 해체적 입장으로 내적 징후와 외적 출현의 의미가 간헐적으로 암시 되어 있다는 의미로서 새롭게 정의될 필요성을 갖는다. 본 연구에서는 픽처링 개념과 인간과 컴퓨터가 상호작용하는 문제에 관한 철학적 담론을 기초로 논증하고, 여기서 가장 중심이 되는 세 가지 구성요소인 이미지, 디지털 미디어, 신체의 관계를 통해 개인의 내적/외적 영역을 확장시켜주는 디지털 미디어 즉 컴퓨터가 우리에게 제공하고 있는 새로운 형태의 온라인 커뮤니케이션 문화가 어떠한 의미에서 쉴 새 없이 무한적으로 재현, 생산, 가공 되며, 그에 따른 고난을 우리는 어떻게 헌신 하고 있는 것인지 고찰을 시도하고자 한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.35-40
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• 2019

본 연구에서는 콘 칼로리미터의 발열량 산출 값에 대한 신뢰성 평가를 위한 기초 연구로 산소소모지수법의 주요 인자인 질량유량에 관한 측정 불확도 관계식을 분석하였다. 본 연구에서 사용한 콘 칼로리미터의 덕트는 길이가 5 m이고 직경이 0.2 m로 내부가 완전히 빈 공간인 경우와 기공의 직경이 3 mm인 격자망 그리고 기공의 직경 10 mm와 기공률 0.76인 허니컴 형상의 덕트를 각각 제작하였다. 덕트 내부로 유입되는 질량유량을 산출하기 위해서 양방향 차압계와 온도센서를 유동의 수직방향으로 균일한 위치에 4개씩 설치하였으며, 레이놀즈 수 증가에 따른 속도구배와 유동의 섭동을 측정하였다. 그 결과 흡입용량이 증가할수록 난류강도에 비례하여 세 가지 형상 모두 속도구배가 증가하였으며, 95% 신뢰수준에서 질량유량에 대한 확장 불확도의 편차는 완전히 빈 공간, 격자망(d_p = 3 mm) 그리고 허니컴(d_p = 10 mm, 𝜖 = 0.76) 순으로 낮게 나타났다. 주목할 만한 점으로는 송풍기의 흡입용량이 가장 높은 조건일 때 격자망(d_p = 3 mm)이 허니컴(d_p = 10 mm, 𝜖 = 0.76) 형상에 비해서 흡입용량의 저항성은 높은데 비해서 질량유량의 확장불확도는 오히려 증가하였으며, 본 연구의 결과는 콘 칼로리미터의 덕트 내부 유동 안정성 향상을 위한 설계 자료의 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제31권5호
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• pp.310-320
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• 2022

본 연구는 국내 최대 소셜 네트워크인 블로그 글을 대상으로 텍스트마이닝 및 네트워크 분석을 통해 COVID-19 발생 후 '박쥐'에 대한 대중들의 인식 변화를 파악하였다. 국내에서 COVID-19 발생전 2019년부터 2020년까지 9,241건의 네이버 블로그 글을 수집하였다. 수집된 자료는 파이썬(Python)과 NetMiner 4.3.2으로 분석하였고, 시기별로 도출된 키워드와 키워드 간 연관성을 통해 박쥐에 대한 대중들의 인식을 심층적으로 분석하였다. 분석결과, 2020년 박쥐 키워드의 출현 빈도는 2019년에 비해 25배 이상 증가하였고, 중심성 수치 또한 3배 이상 증가되었다. 네트워크 분석 결과, '박쥐'에 대한 인식은 COVID-19 발생전과 후 차이를 나타냈다. COVID-19 이전에 박쥐는 야생동물의 한 종(Species)으로 인식되는 경향성이높았던 반면, COVID-19 발생 초기인 2020년 상반기에는 전염병 및 건강 분야와 연관시켜 인간사회를 위협할 수 있는 존재로 강하게 인식하였고, 하반기에는 생태 및 문화 유형 비중이 높아지면서 박쥐에 대한 관심영역이 확장된 것을 확인하였다. 본 연구는 COVID-19 발생 이후 질병 숙주로서 박쥐의 잠재적인 영향에 대한 대중들의 관심과 인식 변화에 대한 정보를 제공함으로써 질병연구의 확장과 공중보건 관리, 미래감염병 대응을 위한 방향을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제10권2호
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• pp.67-85
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• 2007

황해 및 동중국해에 있어서 하계 조석, 담수유입량과 풍향 풍속 변화에 따른 잔차류와 샨샤댐 건설 전과 후 양쯔강의 유량 변동에 따른 저염분 확산과 바람의 영향 등을 해석하고, 평가하였다. 3차원 해수유동모델에 의해 각 분조($M_2,\;S_2,\;K_1$과 $O_1$)의 정량적 그리고 정성적 측면의 진폭, 위상 및 흐름장이 실측값과 비교해서 재현성있게 시뮬레이션 되었다. $M_2,\;M_2+S_2$ 그리고 반일주조에 일주조 성분($K_1$과 $O_1$)의 합성에 의한 잔차류 결과는 유속의 변화와 더불어서 일부 지역에서 흐름패턴이 다르게 계산되었다. 하계 탁월풍의 세기가 커지면 양쯔강 하구에서 유출하는 힘과 대륙붕단 경계역에서 북상하는 흐름의 유속이 다소 증가하는 것으로 나타났다. 양쯔강에서 유출한 흐름은 근역에서는 동향성분이 강하게 나타나지만, 곧 황해에서 남하하는 성분에 의해 동쪽으로 충분히 확산하지 못하고 남하하거나 속도가 감소되는 것으로 나타났다. 육상 유입원의 하계 평균 유량(특히, 양쯔강은 약 $50,000\;m^3/s$)과 남풍 3.5 m/s를 고려했을 경우, 26 psu 이하의 저염수가 유입지점에서 약 95 km정도 확장되고, 30 psu 이하의 염분농도선도 약 160 km까지 확장되는 것으로 나타났고, 최대 홍수량인 $116,000\;m^3/s$를 고려했을 경우는 26 psu 이하의 저염수가 river mouth에서 약 150 km정도 확장되고, 30 psu 이하의 염분농도선도 약 300 km까지 확장되는 것으로 예측되었다. 하계 탁월풍에서 풍속이 약 1.5m/s 정도 강해지면, 저염의 확산 폭이 약 10 km정도 증가하는 것으로 나타났고, 외해에 있어서 저염수는 남서풍에 의해서는 남동방향으로 그리고 북서풍에 의해서는 남서방향으로 퍼져나가는 양상을 보였다. 양쯔강에서 유출되는 평균적인 담수량에 의한 관성력과 조류의 힘만으로는 저염수가 제주도까지 도달하는 것은 힘들겠지만, 바람장과 북상하는 난류의 흐름이 합쳐질 때는 충분히 제주도 인근 해역까지 그 영향을 미칠 수 있을 것으로 예측되었다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.369-386
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• 2005

지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.