태깅은 웹 2.0의 핵심 기술 중 하나로, 매우 유연하고 역동적인 분류 체계를 제공한다. 하지만 유연성과 역동성의 확보에 의해 계층 구조나 연관 관계와 같은 태그의 관계성이 부족하거나 존재하지 않는 한계점을 가지고 있는 것 또한 사실이다. 이런 한계점을 보완하기 위한 방법으로 계층 관계를 형성하기 위한 계층 클러스터링 방법과, 연관 관계를 형성하기 위한 협업 필터링 방법이 존재한다. 이 두 가지 방법은 태그의 관계성을 제공하지만, 연관 관계와 계층 관계 중 하나만 제공한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 태그 검색 시 연관 관계뿐 아니라 계층 구조의 탐색을 제공해주기 위한 태그 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 사용자 태그셋을 활용하여 태그의 유사성을 계산하는 방법을 제시하고, 기존의 시각화 방법(태그 구름)과 다른 새로운 형태로 시각화 할 수 있는 결과 데이터를 제공한다.
실제 전투와 유사한 군사 훈련을 수행하기 위해서는 훈련 공간 확보, 악천후 극복, 실 사격 훈련, 민간인 통제 등 다양한 제약이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 과학화 훈련이 도입되었으며, 현대전의 양상이 대규모 전투에서 소규모 교전으로 전환되면서 가상 훈련 시스템이 주목을 받고 있다. 가상 현실에서 적을 감지하기 위해 광선투사방식이 사용되지만, 이 방법은 인간의 시각 지각능력을 넘어서기 때문에 현실적인 훈련을 시뮬레이션 하는 데 한계가 있다. 본 논문은 가상 환경 내 가상자율군(Computer Generated Forces)이 현실적인 적 시뮬레이션을 달성하기 위하여 이미지 기반의 적 검출을 적용하여, 광선투사방식에 비해 인간 시각 지각에 더 가까운 결과를 얻었다.
빅데이터 시대로 진입하게 되면서 전 세계적으로 생산 및 공유되어지는 무수한 양의 데이터를 활용하고자 하는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있다. 특히, 이러한 데이터와 발전된 기술을 통해 국토와 도시 공간에서 일어나는 현상들을 분석함으로써 기존의 전통적 방식에서 보여주지 못하던 새로운 정보를 제공 할 수 있는 가능성과 이에 대한 기대가 커지고 있다. 따라서 기존의 틀을 넘어서는 정보의 구득 방식, 활용 및 전달을 위한 과학적이고 효과적인 방법과 수단이 필요하며 이를 공공의 의사결정의 지원수단으로 활용하려는 노력도 함께 요구된다. 이 연구는 국토도시계획지원(planning support)의 한 수단으로 공간 빅데이터의 동태적 시각화 모형의 개발과 실증적용에 주요한 목적을 두고 수행하였다. 주요한 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 시각화의 개념과 의미와 함께 계획지원 또는 의사결정에서의 공간 빅데이터 시각화의 적용이 가지는 효용성을 살펴보고 시사점을 고찰하였다. 둘째, 공간 빅데이터 동태적 시각화 모형을 개발하고, 제주도를 대상으로 실증적용을 수행하였다. 도시 공간의 현황 파악과 문제 해결을 지원하기 위한 데이터의 시각화 자체는 새로운 것은 아니다. 그러나 빅데이터와 새로운 시각화 툴을 활용할 경우 기존의 방식과는 차별되는 결과를 도출할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 내용을 바탕으로 향후 계획지원을 위한 데이터 시각화의 활용성을 체계적으로 검토하고, 이를 확대하기 위한 방안을 구축하는데 필요한 시사점을 제시하였다.
지하시설물은 여러 관리 주체들에 의해 필요에 따라 건설되었으며 이는 곧 무질서하고 난립된 형태의 지하 공간 개발을 초래하였다. 이러한 현상은 지하 공간에서의 안전사고를 발생시키는 주요 원인으로 볼 수 있으며 이를 해결하기 위해서는 지하시설물의 체계적인 구축 및 관리에 관한 연구가 이루어져야 한다. 이와 같은 맥락에서 본 연구는 지하시설물 정보의 체계적인 구축·관리 방안과 정보의 정확도와 품질을 제고하기 위하여 공간정보 관련 국제 표준을 준용한 3차원 지하시설물의 데이터 모델을 정립하고, 이를 토대로 논리적 모델을 설계 및 시각화 구현하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 결과를 토대로 지상-지하를 포괄하는 현실 세계와의 일치성이 향상된 지하시설물 정보를 통해 기존 지하정보의 정확도 및 활용도를 제고할 것으로 사료된다. 또한 기존의 2차원 형태의 지하시설물 네트워크 모델과 관로 중심의 3차원 시각화 모델과는 달리 지상과 지하 공간에서의 다양한 객체들을 포함하고 데이터 간 상호 연계 및 운용이 가능한 통합적인 데이터 모델을 제시했다는 점에서 학술적 의의를 가질 것으로 판단된다.
현재 도선과 예선은 선박의 접·이안과 입출항을 지원함으로써 선박, 항만, 인명에 대한 사고 발생을 방지하여 재산상 피해를 최소화하거나 제거하는 기능을 수행한다. 도·예선 시스템은 항만의 기능이 원활하게 이루어지게 하는 필수적인 기능으로 항만의 물동량에 가장 큰 영향을 미치는 시스템이다. 본 연구에서는 도·예선의 운영정보를 활용하여 항만의 운영 효율화, 선박 대기시간 단축, 선박 운영의 최적화, 최적의 도·예선 배정이 가능한 도·예선 정보체계 분석 운영시스템을 개발하였다.
게놈 데이터의 지속적인 증가로 인해 생물정보학에서 유전체 정보를 체계적으로 저장하고 열람하는 효과적이고 효율적인 시스템을 확립하는 것은 중요한 일이다. 잘 알려진 게놈 정보의 계층적 구조처럼 우리는 게놈의 내부 구조를 연구하기 위한 우수한 툴도 필요하다. 게놈 연구에 있어서 한 가지 문제는 유전체 정보는 너무 거대해서 표준적인 정보 처리를 이용하는 간단한 툴로는 작업하기 어려운 점이다. 예를 들어 특정 게놈 데이터 크기는 100메가 바이트를 넘는다. 추가적으로 유전자, promoters, retro-elements(HERV), operons, exon-introns와 같은 많은 게놈 요소들이 있다. 전통적으로 생물학자 들은 게놈 연구를 위해 툴을 아무거나 사용하지 않고, 보통 그들의 연구에 좋은 툴을 채택하려 노력했다. 게놈 연구에서 기본적이고 주시할만한 단계는 다른 종과 유전체 요소를 비교하기 위해 위치를 인식할 수 있도록 하나의 화면에 모든 게놈 데이터를 시각화하는 것이다. 생물학자에게 툴의 개발은 많은 시간이 걸리고 시행착오를 겪기 쉬운 일이다. 이 논문에서 우리는 전체 게놈 중 어떤 게놈 요소를 시각화하는 컴포넌트 웨어의 셋을 제안한다. 그리하여 실험을 목적으로 생물학자를 만나서 우리의 셋을 이용하여 컴포넌트를 조합하여 소프트웨어를 만드는 것은 비교적 간단한 작업이다. 이 실험에서 우리는 HERV와 연동되는 게놈 요소를 보여주는 툴을 어떻게 우리의 컴포넌트 웨어를 간단히 조합하여 구축하는지를 보여주겠다.
인간의 시각 체계는 제한된 용량으로 인해 매 순간 입력되는 정보들 중에 필요한 일부 정보만을 선택하는 주의 기제를 사용한다. 최근의 여러 연구들은 주의가 요구되는 시각 탐색 과제에서 탐색 자극에 대한 기억이 주의의 이동 과정에 사용될 수 있음을 보고해 왔다(Chun & Jiang, 1998, 1999; Klein, 1988; Klein 1998; Maclnnes, 1999). 하지만 다른 일련의 연구들은, 인간의 시각 정보 유지능력이 순간적으로 일어나는 시각적 변화를 잘 탐지하지 못할 뿐 아니라(Rensink, O'Regan, & Clark, 1997; Simons & Levin, 1997), 시각 탐색에서도 기억이 형성되지 못해, 이미 탐색한 대상에 대한 재탐색이 계속적으로 이루어짐을 주장하였다(Horowitz & Wolfe, 1998). 본 연구에서는 시각 탐색 과정에서 이미 탐색한 자극이나 그 위치에 대한 기억이 사용되어 탐색 효율성에 영향을 주는지 알아보기 위해, 재탐색을 할 수 없도록 제한한 탐색조건(부분 노출 조건, 확장 노출 조건)을 새로 고안하여 이들 조건에서의 탐색 효율성이 기존의 탐색 방식을 제한하지 않는 탐색 조건(전체 노출 조건)에서의 탐색 효율성과 어떤 차이를 보이는지를 비교하였다. 만일 일반적인 탐색 환경인 전체 노출 조건에서 재탐색이 일어난다면, 재탐색이 일어나지 않도록 조작한 다른 조건에 비해 탐색 효율성이 떨어질 것으로 예상하였다. 실험 결과, 탐색 효율성은 탐색 조건에 상관없이 비슷하게 나타났다. 이러한 결과는 실험 참가자들 이 전체 노출 조건에서도 탐색했던 대상에 대해서 재탐색을 거의 하지 않았음을 의미하는 것이며, 따라서 탐색 과정에서 기억이 사용되고 있는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구 결과는 시각 탐색에 기억이 사용되지 않는다는 최근의 일부 연구 결과와 상반된 것으로서, 기존 연구 패러다임의 문제점과 가능한 해석들을 논의하였다.
최근 환경문제에 대한 관심이 많아지고 그 중요성이 부각되면서 관련 기관이 요구하는 정보량은 증가하고 있으며, 수요 또한 급증하고 있다. 오염총량제 실시를 앞두고 환경 관련 정보를 효율적이고 체계적으로 관리할 수 있는 정보관리체계가 필요하게 되었고, 특히, 도형자료에 의하여 관련정보를 효율적으로 관리, 분석할 수 있는 GIS의 개발과 적용이 세계각국을 비롯한 국내의 정부기관, 개인기업체, 관련학술분야에서 활발히 진행되고 있으며, 하천수질분야의 적용성이 인정되고 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 행정구역별, 유역별 오염부하량을 산정하고, 수질 예측 모델로서 국내 많은 지역에서 적용된바 있는 QUAL2E 모델을 GIS에 유기적으로 연계시켜 모델을 구동시키며 그 결과를 시각적으로 처리함으로써 오염부하량 산정으로부터 모의 결과를 시각화하는 일련의 과정을 통합하였다. 특히 GIS에 수질모델을 연계시킴으로써 기존연구에서는 미진했던 수질예측이 가능한 하천수질관리시스템을 구축하였으며 그 활용방법을 제시하였다.
IT발전과 함께 해킹 범죄는 지능화, 정교화 되고 있다. 침해대응에 있어 빅데이터 분석이란 정보보호 시스템에서 발생하는 정상로그 등 전체 로그를 수집, 저장, 분석 및 시각화하여 이상행위와 같은 특이점을 도출하는 것이다. 기존에 간과해왔던 데이터를 포함하는 전수 로그를 활용하여 사이버 침해의 초기단계에서부터 침해에 대한 이상 징후를 탐지 및 대응하고자 한다. 정보보호 시스템과 단말 및 서버 등에서 발생하는 비정형에 가까운 빅데이터를 분석하기 위해서 오픈소스 기술을 사용하였다. ELK Stack 오픈소스를 사용한다는 점은 해당 기관의 자체 인력으로 기업 환경에 최적화된 정보보호 관제 체계를 구축하는 것이다. 고가의 상용 데이터 통합 분석 솔루션에 의존할 필요가 없으며, 자체 인력으로 직접 정보보호 관제 체계를 구현함으로써 침해대응의 기술 노하우 축적이 가능하다.
오늘날 영어교육은 교과과정령에 엄연히 명시된 네 가지 기능(four skills) 즉 듣기, 말하기, 원기, 쓰기라는 정당하고도 보편 타당성 있는 명분 하에 어떻게 가르쳐 왔는가 를 반문해 보면 많은 아쉬움이 남는다. 그간 6년간의 중등과정, 심지어는 대학에서 환 두해까지 영어를 이수한 사람틀 중에는 문자를 통해서는 상당한 수준, 그것도 영어 토박이들조차 놀랄 정도의 영어를 이해하지만, 소리를 통해 들을 때는 ---말하는 것은 두말 할 것도 없고---아주 간단한 내용의 영어조차 알아듣기 힘든 경험을 한 사람이 많다는 것은 부인할 수 없는 사실이다. 그 이유는 명백하다. 즉, 문자를 대할 때는 시각적 자극의 형태가 두뇌 속에 저장된 정보---가공할 문법적 지식---와 일치하기 때문에 쉽게 이해를 할 수 있는 반면, 소리를 들을 때는 청각적 자극의 형태가 두뇌 속에 저장된 정보---극히 불완전한 발음사전, 또는 모국어의 음운체계에 의한 영어발음--- 와 차이가 있기 때문일 것이다. 그러므로 적어도 말소리를 매체로 하는 의사소통에 있어서는 영어의 본토박이 발음을 정확히, 아니면 적어도 매우 근접하게 나마 터득하여(습관화하여)두뇌에 저장하는 일이 가장 중요한 일이다. 따라서 영어교사는 모국어의 음운체계에 대한 정확하고도 상세한 지식을 토대로 하여 영어의 음운체계와 '언어학적으로 의미 있는 (linguistically significant)' 대초분석의 방법으로 발음을 지도한다면 보다 나은 학습효과를 기대할 수 있을 것이다. 일반적으로 모국어의 발음이 외국어의 발음에 간섭을 유발하는 경우는 다음과 같다. 1. 분절음체계가 서로 다를 때 2. 한 언어의 음소가 다른 언어의 이음(allophone)일 때 3. 유사한 음의 조음장소와 방법 이 다를 때 4. 분절음의 분포 또는 배열이 다를 때 5. 음운현상이 다를 때 6. 언어의 리듬이 다를 때 위의 여섯 가지 경우를 중심으로 영어와 한국어의 발음특성을 대조하여 '낯선 말투(foreign accent)' 또는 발음오류를 최소로 줄이는 것이 영어교사의 일차적인 목표이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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