• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2012

일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.1-9
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• 2019

본 연구는 소셜 빅데이터 분석을 통해 베트남에 대한 한국 국민의 인식을 살펴보고, 베트남에 대한 인식 변화의 방향을 모색하는 데 목적이 있다. 본 연구의 수행을 위해 네이버 블로그와 트위터의 소셜 미디어에서 베트남과 함께 언급된 키워드들을 분석하고, 연령층에 따라 베트남에 대한 관심도 변화의 추이를 살펴보았다. 베트남 관련 단어 분석을 통해, 한국 국민들은 여전히 베트남전을 기억하고 있고, 베트남과 인적, 물적 상호 교류를 통해 상호 이익을 얻을 수 있는 국가로 인식하고 있으며, 베트남에 대해 긍정적인 정서를 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 한국 국민들은 연령대와 상관없이 베트남을 매우 선호하는 여행지로 인식하고 있었다. 12세 미만의 관심도 변화 추이가 다른 연령대와는 달리 다양한데, 이는 앞으로 이들이 문화 콘텐츠의 중심축이 될 것이므로 베트남에 대한 관심 영역이 다양해질 수 있는 긍정적인 징후로 보인다.

• 디자인융복합연구
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• 제16권6호
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• pp.137-152
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• 2017

본 연구는 실버세대를 위한 컴패니언 로봇의 인터랙션 경험 디자인을 위해 사용자 태스크- 로봇 기능 적합도 매핑에 기반한 로봇 유형 분석과 멀티모달 대화 인터랙션에서의 로봇 감정표현 연구를 수행하였다. 노인의 니즈 분석을 위해 노인과 자원 봉사자를 대상으로 FGI, 에스노그래피를 진행하였으며 로봇 지원 기능과 엑추에이터 매칭을 통해 로봇 기능 조합 유형에 대한 분석을 하였다. 도출된 4가지 유형의 로봇 중 표정 기반 대화형 로봇 유형으로 프로토타이핑을 하였으며 에크만의 얼굴 움직임 부호화 시스템(Facial Action Coding System: FACS)을 기반으로 6가지 기본 감정에 대한 표정을 시각화하였다. 사용자 실험에서는 로봇이 전달하는 정보의 정서코드에 맞게 로봇의 표정이 변화할 때와 로봇이 인터랙션 사이클을 자발적으로 시작할 때 사용자의 인지와 정서에 미치는 영향을 이야기 회상 검사(Story Recall Test: STR)와 표정 감정 분석 소프트웨어 Emotion API로 검증하였다. 실험 결과, 정보의 정서코드에 맞는 로봇의 표정 변화 그룹이 회상 검사에서 상대적으로 높은 기억 회상률을 보였다. 한편 피험자의 표정 분석에서는 로봇의 감정 표현과 자발적인 인터랙션 시작이 피험자들에게 정서적으로 긍정적 영향을 주고 선호되는 것을 확인하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제30권1호
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• pp.171-179
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• 1997

본 연구는 유기용제 만성 폭로 근로자들에게서 급성 폭로후 폭로 중지 시간에 따른 신경행동검사의 변화 양상을 보기 위하여 시행되었다. 대상군은 1개 피혁운동화 제조업체에서 5년이상 근무한 여성 근로자 34명이었으며 NCTB증 4가지 항목-숫자 암기, Santa Ana Dexterity, Benton Visual Retention, 숫자 부호 짝짓기-을 1인당 3회 반복 시행하였다. 검사 시점은 각각 월요일 작업 시작 전, 평일 작업 시작 전, 평일 작업 중이었다. 시행 시점에 따라 유의한 수행 능력의 차이를 보인 항목은 숫자 암기 정순, Benton Visual Retention, Santa Ana Dexterity 우수와 열수, 그리고 숫자 부호 짝짓기였으며 특히 평일 작업 중의 수행 능이 월요일 작업시작 전, 평일 작업 시작 전에 비하여 통계적으로 유의하게 감소하였다. 또한 Santa Ana Dexterity 우수, 숫자 부호 짝짓기에서는 평일 작업 시작 전의 수행능력도 월요일 작업 시작 전에 비하여 유의하게 감소하였다. 전반적으로 고 폭로군, 50세 이상, 6년 미만의 교육수준에서 평일 작업 중의 수행능 감소가 뚜렷하게 나타났다. 이상에서 만성 유기용제 폭로의 중추 신경계 장애를 보기 위한 신경행동검사는 휴일 후 작업 시작 전에 시행하는 것이 바람직하며 단기 기억력과 관련된 검사 항목은 평일 작업 시작전에 시행하는 것도 고려해 볼 수 있을 것으로 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.185-191
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• 2018

본 연구는 유발된 정서가 뒤따르는 수 연산과제에 미치는 간섭현상의 종류와 크기를 확인해 보기 위해 수행되었다. 유발된 정서상태의 유지가 작업기억 요소 간 원활한 수행을 간섭할 수 있는 단계별 인지과제 처리 과정을 통해 자극유형 및 정서의 종류가 기초 연산(fundamental arithmetic operation)과제 수행에 미치는 영향을 알아 보았다. 피험자는 인구학적 변인에서 거의 차이가 없는 균질적인 대학생 집단으로 구성되었으며, 사전 연습시행에서 표정모방을 통해 유발된 정서를 유지하면서 후속되는 연산과제 수행 및 제시되는 답의 정오를 판단하도록 지침을 받았다. 분석결과, 자극유형 간에 간섭의 크기에서는 차이가 없었으나 유발된 정서의 종류 간에는 차이가 발견되었다. 유발된 정서의 시간지연 주효과가 계산과정의 어느 단계에 영향을 주었는지를 알아보기 위해, 자극 유형별로 정서 간 오류율과 지연 정반응률을 구하여 함께 분석하였는데, 긍정정서(기쁨조건)의 시간지연이 문장자극일 때에는 오류율 간 차이로, 그림자극일 때에는 지연 정반응률 간 차이로 나타남을 확인하였다. 이와 같은 결과는 유발된 긍정 정서의 영향이 부정정서(분노 및 슬픔 조건)에 비해 계산지연을 확대시키는 방향으로 나타났다는 점 외에 문장자극의 정서유발이 계산실패로 이어지기 쉬운 반면, 그림자극의 정서유발은 계산요동으로 이어지기 쉬운 특성이 있는 것으로 그 주효과의 영향이 분리될 수 있음을 시사한다고 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.17-43
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• 2010

본 연구는 개인이 이른바 '유비쿼터스 개인 경험 관리 시스템'을 갖추고 있을 때 발생하게 될 것으로 예상하는 마케팅 메시지로서의 지식의 역할에 대하여 고찰하고, 유비쿼터스 개인 경험 관리 시스템을 통해 수행할 수 있는 비즈니스 모델을 설계하고 분석하는 것을 목적으로 한다. 기존의 환경에서는 개인의 일상 경험과 그 안에서 습득하게 되는 컨텐트가 인프라 및 시스템의 부재로 관리되기 힘든 것이 사실이었다. 그러나 유비쿼터스 환경에서는 오프라인과 온라인의 연결완전성이 담보되고, 개인이 항상 휴대하고 다니면서 개인의 경험을 저장할 수 있는 다양한 장치들이 개발되어, 개인의 경험과 다양한 컨텐트들을 용이하게 저장하고 관리할 수 있게 될 것으로 판단한다. 이러한 변화는 소비자의 기억에 남기 위해 반복적이고 자극적이어야만 했던 마케팅 및 광고의 방법에도 변화를 가져오게 될 것이고, 유비쿼터스 개인 경험 관리 시스템을 기반으로 한 비즈니스 모델이 수행될 수 있게 할 것이다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 개인 경험 관리를 통하여 변화하게 되는 마케팅 및 광고 메시지의 모습을 제시하고자 하며, 이를 기반으로 한 개인 경험 관리 비즈니스 모델을 설계하기 위하여, 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 제시하고, 제안하고자 하는 비즈니스 모델의 프로세스 분석 및 이슈에 대한 검토를 수행하고자 한다. 그리고 태그 평가 모델을 통해 비즈니스 모델에 사용되는 RFID 태그의 경제성에 대한 평가를 수행하고, 비즈니스 모델 설계에 기반이 된 다양한 가정들에 대해 평가함으로써, 제안하고자 하는 비즈니스 모델의 구현 가능성을 검토하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.503-514
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• 2018

최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국기록관리학회지
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• 제6권2호
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• pp.157-184
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• 2006

한 나라의 중심에 서 있는 대통령과 관련하여 생산해 낸 기록물은 대통령직 수행의 증거이며 역사적 핵심기록이라는 의미를 갖는다. 역사가 그들 활동의 증거를 토대로 심판할 수 있도록 이 핵심 기록을 제대로 생산하도록 제도적 기반을 갖추고 잘 관리해야할 책무가 있다. 역사적 평가는 증거 없는 기억만으로 이뤄질 수 없기 때문이다. 2007년 초 현재, 대통령기록물의 메카가 될 대통령 기록관 설립에 관한 의무조항을 포함한 대통령기록물관리 법률안이 국회에 계류 중이다. 대통령 기록관은 기록관 기능에 박물관, 교육 센터 역할을 수행하는 다기능적 국가기관으로 이해되어야한다. 또한, 이용도와 사료의 가치를 높이기 위해 수요자 지향적 행정 패러다임의 변화를 인식하고, 이용자 관점에서 서비스하는 자세가 요구된다. 본 논문에서는 행정 편의보다는 이용자 위주의 대통령 기록관 서비스 프로그램을 개발하기 위하여 미국 대통령 기록 박물관의 프로그램을 선진 사례로 먼저 살펴본 후, 한국 대통령 기록관의 서비스 프로그램 개발을 위한 가이드라인을 제안하고 적용 가능한 예를 제시하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권3호
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• pp.293-300
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• 2019

경상남도기록원은 지방에서 최초로 건립된 영구기록물관리기관이다. 2007년 "공공기록물 관리에 관한 법률"에 의해 지방기록물관리기관이 설립 의무화 되어 17개 시도 모두 건립을 위한 최초계획을 작성한 후, 약 10년이 지나서야 경남에서 그 첫발을 내딛게 되었다. 물론 처음계획(신축)과 달리 리모델링 건물로 인해 서고면적, 건축비 등 많은 부분이 축소되었지만 건립은 성공적이었다. 기록과 그것의 관리 불모지, 경남에서 첫발을 내딛은 경상남도기록원은 2014년부터 2019년 현재까지 기록관리의 발전과 기록문화의 확산이라는 목표로 끊임없이 정진하고 있다. 그러나 '처음'이라는 것은 생소하고 많은 과제를 안고 있다. 선언적인 법률의 실질적 구현과 도민과 함께하는 기록문화 확산의 실현 등 그동안 생각하지 못한 여러 일들을 수행하고 결과를 도출해야 한다. 때문에 '처음'은 영광이라기보다 책임감이 더 필요한 단어인지 모른다. 지금 경상남도기록원에서 수행하고 있는 여러 가지 업무들과 그것의 결과물에 책임감을 갖고 가려고 한다. 시간이 흘러 경상남도기록원을 생각할 때 '최초'만이 아닌 기록문화 확산의 선도자, 책임자로서 기억되도록 매일을 기록하겠다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.