• 한국해양학회지:바다
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• 제28권1호
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• pp.1-18
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• 2023

동해는 전 세계적으로 가장 빠른 수준의 온난화를 경험하는 해역 중 하나로서, 기후변화에 민감하게 반응할 뿐 아니라 대양에 비해 월등히 짧은 순환 주기를 가지고 있기 때문에 미래의 대양 환경 변화에도 중요한 시사점을 주는 것으로 알려져 있다. 그러나 동해 심층 해수의 특성과 순환의 변화 과정에 대한 연구는 동해 전역의 심층을 정밀하게 조사하기 위한 국제협력 프로그램이 자리잡고, 측정 장비의 분해능을 포함하는 관측기술과 수치모델 모의 능력이 크게 향상된 최근(1990년대 이후)에서야 본격화되고 있다. 여기서는 동해 심층 해수의 물리적 특성과 순환의 변화 과정에 대한 그간의 연구 결과를 요약하고, 향후 남은 과제를 제시하고자 한다. 동해는 내부에서 자체적으로 심층 해수가 생성되며 대양과 분리된 독특한 심층 순환 구조를 가진다. 동해의 수백 m 수심 아래에는 수온이 낮고(<1℃) 염분이 거의 일정(34.0-34.1)한 해수가 분포하기 때문에 오랜 기간 이 해수를 일본해고유수(동해고유수)로 명명된 단일 해수로 여겨 왔다. 그러나 1990년대 이후 정밀한 관측이 이루어지며, 동해 심층을 채우고 있는 해수가 적어도 3개의 서로 다른 물리적 특성을 가진 해수(중앙수, 심층수, 저층수)로 구성됨이 밝혀졌다. 이들 3개 해수의 물리적 특성과 해수 사이의 경계 수심은 항상 일정한 것이 아니라, 지난 수십 년 동안 유의한 수준의 변화를 겪어왔다. 동해 북부 해역의 대마난류 재순환, 해양-대기 열과 담수의 교환량, 해빙 형성에 영향을 받는 대류(심층사면대류 및 심층외양대류) 과정에 따라 심층 해수 생성에 뚜렷한 차이가 발생했기 때문이다. 생성된 심층 해수는 수심이 얕은 곳을 오른쪽에 두고 일본 분지에서부터 반시계 방향으로 울릉 분지, 야마토 분지를 차례로 거쳐 다시 일본 분지로 수송되며, 이 수평적인 심층 순환도 변화를 겪어 왔다. 수평적인 심층 순환은 동시에 남북 및 연직 방향의 순환(자오면 순환) 경로와 강도의 변화를 동반한다. 동해는 수천 년 규모의 순환 주기를 가지는 대양에 비해 훨씬 짧은 수백 년 혹은 그 이내의 순환 시간 규모를 가지기 때문에 동해 심층 해수의 물리적 특성과 자오면 순환의 급격한 변화를 더 뚜렷하게 볼 수 있을 것으로 기대 가능하다. 심층 및 자오면 순환 사이의 연계성, 대양과 동해의 유출입 해수 수송을 포함하는 동해 상층 순환과 심층 순환 사이의 연계성은 아직까지 잘 밝혀지지 않았다. 동해 심층 해수 수송의 경로와 강도를 지배하는 다양한 과정들에 대한 후속 연구들이 요구된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2018

목적 지향 대화 시스템은 자연어 이해, 대화 관리자, 자연어 생성과 같은 세분화 모델들의 결합으로 이루어져있어 하위 모델에 대한 오류 전파에 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연어 이해 모델과 대화 관리자를 하나의 네트워크로 구성하고 오류에 강건한 심층 Q 네트워크를 제안한다. 본 논문에서는 대화의 전체 흐름을 파악 할 수 있는 순환 신경망인 LSTM에 심층 Q 네트워크 적용한 심층 순환 Q 네트워크 기반 목적 지향 대화 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 심층 순환 Q 네트워크는 LSTM, 심층 Q 네트워크보다 각각 정밀도 1.0%p, 6.7%p 높은 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.308-313
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• 2019

노년기 3대 질환 중 하나인 파킨슨병은 환자의 70 % 이상이 음성 장애를 앓고 있으며 최근 음성 신호를 통한 파킨슨병의 진단 방법들이 고안되고 있다. 본 논문에서는 음성 특징을 이용한 심층 잔류 순환 신경망 기반의 파킨슨병 진단 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 파킨슨병 진단을 위한 음성 특징을 선택하고 이를 심층 잔류 순환 신경망에 적용하여 파킨슨병 환자를 식별한다. 제안하는 심층 잔류 순환 신경망은 심층 순환 신경망에 잔류 학습 방식을 결합한 알고리즘으로 파킨슨병 진단에서 기존의 식별 알고리즘보다 더 높은 인식률을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.78-78
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• 2011

수자원 확보를 위해 건설된 저수지는 내외부위의 여러 가지 환경영향으로 인해 수질문제가 종종 발생한다. 이런 수질문제에 대처하기 위해 다양한 형태의 수질개선 장치가 고안되어 적용되고 있으며, 물순환장치도 그 중에 하나이다. 물순환장치는 수층에 산소를 공급하고 표층의 조류제어, 이취미 제거 등 다양한 목적으로 사용된다. 본 연구에서는 저수지에 설치된 대류식 물순환장치의 수질개선 효과를 평가해 보았다. 수체가 큰 저수지에서의 조사는 매우 어려운 점이 있으나, 조사방법은 물순환장치로 부터 일정거리에서 수심별 수질조사를 실시하였으며, 물순환장치가 가동되는 지역과 장치가 없는 지역에 대한 조사를 실시하여 그 차이 만큼을 수질개선 효과로 평가하였다. 현장조사는 물순환장치로부터 1m, 3m, 5m, 7m, 10m, 13m, 15m 떨어진 지점에서 유속과 수질조사를 실시하였으며, 유속은 표면유속만 측정하였고 수질은 수표면에서부터 저수지 바닥까지 조사를 실시하였다. 조사기간 동안 수체의 물리적 조건은 계절에 따라 다양한 변화를 보였으나, 양수된 저층수의 흐름은 수평방향으로 흘러들어가면서 온도변화에 따라 혼합되거나 하강하는 것으로 나타났다. 심층 혐기성층이 발달된 상황에서 물순환장치의 가동은 물순환장치 흡입구 근처의 혐기성층을 흡입하여 표층으로 확산시켰고 이로인해 주변의 수체가 물순환장치 흡입구로 밀려오면서 심층의 혐기성층이 약화되는 현상을 나타냈다. 조류가 발생한 기간중에 물순환장치에 의한 조류제어 효과는 심층수가 상승하여 확산되는 수평방향으로 반경 약 10m 지점까지 조류농도가 낮아지는 것을 확인할 수 있었으며 조류농도가 낮아지는 기간에는 그 영향범위가 조금 적어지는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 볼때 저수지에 설치되어 운영되는 대류식 물순환장치는 심층의 혐기화 개선과 표층의 조류제어에 효과가 있는 것으로 판단할수 있으나, 조류제어에 대해서는 좀 더 심도있는 조사가 필요할 것으로 판단되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제23권3호
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• pp.259-269
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• 2002

북서태평양과 동해에서 채취된 4개의 코어는 퇴적구조, 생물교란정도와 내부침식면을 기준으로 과거 1만년 부근에서 상부와 하부로 구분된다. 특히, 시코쿠분지의 코어 KT94-10 상부퇴적물은 낮은 퇴적율, 높은 생물교란작용, 내부침식면, 사엽층리 등으로 특징지워지는데, 이러한 퇴적특징의 조합은 저탁류퇴적층이나 반원양성 퇴적물과는 다른 저층류퇴적물로 해석된다. 그러나 하부는 저층류의 영향을 받은 퇴적층이 관찰되지 않고, 생흔화석만 관찰되는 무구조 니질층의 특징을 보인다. 한편 동해 코어(95PC3)에서는 어떠한 저층류 관련 퇴적물도 관찰되지 않는다. 상부는 생물교란 니질층으로, 하부는 엽층리 니질층으로 구성되어 있으며 환원적 환경을 표시하는 황철석을 포함하고 있다. 결과적으로 북서태평양과 동해 코어의 퇴적특징은 심층류순환이 10,000년 전부터 빨라졌음을 표시하고 있다. 또 같은 시기일지라도, 심층수순환은 동해보다 북서태평양이 더 활발함을 보여주고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.617-620
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• 2016

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하고, 컨볼루션 신경망 층의 출력을 임베딩 층뿐만 아니라 멀티 모달 층에도 연결함으로써, 캡션 문장 생성을 위한 매 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있는 연결 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 우수성을 입증하였다.

• 과학과기술
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• 8호통권459호
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• pp.36-41
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• 2007

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제7권1호
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• pp.42-46
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• 2004

해양심층수는 겨울철 표층수의 냉각으로 인하여 동해 고위도 지역인 극 지역에서 형성된 후 점차로 표층수와 혼합이 차단된 상태로 순환한다. 하구역 혼합만큼 뚜렷하지는 않지만, 지하염수는 순환해수와 지하수의 혼합물기다 높은 삼투압을 가지고 있는 해수는 바다와 연결된 대수층으로 스며들어 지하수와 혼합하게 된다. 해양심층수와 지하염수의 자원특성을 파악하기 위하여 이들 수괴의 기원과 성분 및 각 수자원에 대한 수질 특성과 자원 안정성을 조사하였다. 해수 중 산소와 수소 동위원소 비는 0‰, 인 반면, 지하염수는 지표수의 순환선(meteoric water line) 위에 있거나, 벗어나는 경우도 있다. 이러한 현상은 두 수괴가 다른 기원을 가지고 있다는 것을 의미한다. 해수에 용존 된 주성분 이온(Na, Ca, Mg, K) 들은 각각 일정한 성분비를 이루고 있다. 그러나 지하염수에서 이들 주성분 원소들의 일정성분비의 법칙이 성립하지 않는 것이 관측되었다. 그 이유는 주변 토양과 지하수 사이의 화학적 반응에 기인한다. 또한 해양심층수는 지하염수에 비하여 기능성 미량 원소들이 풍부하고 생물학적 친하력이 높은 반면, 유해한 박테리아와 인공 오염물이 적은 특성을 가지고 있으며, 자원적인 측면에서도 안정성을 가지고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.203-210
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• 2017

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하며, 캡션 문장 생성을 위한 매 순환 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있도록 컨볼루션 신경망 층의 출력을 순환 신경망 층의 초기 상태뿐만 아니라 멀티 모달 층의 입력에도 연결하는 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험들을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.