• 한국과학예술포럼
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• 제34권
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• pp.275-290
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• 2018

해당 연구는 극장용 애니메이션을 서사를 중심으로 갈등을 분석하기 위해 영상에서 갈등을 분류하는 객관적이고 타당한 방법이 필요함을 인식하면서 시작되었다. 아울러 갈등을 효과적으로 비주얼 스토리텔링 하는 요소로 주인공의 정서에 주목하고, 갈등에서 나타나는 주인공의 정서를 연구하려 한다. 연구의 목적은 갈등강도와 갈등에 나타나는 정서를 분석하는 것이다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 서사의 이론적 고찰을 통해 극적전환점을 찾아내고, 갈등 분류 모델(Conflict 6B Model)을 제안하였다. 둘째, 갈등 분류 모델을 이용하여 이론에 기반한 갈등 샷(shot) DB를 추출하였다. 셋째, 내적, 초개인적 갈등에서 강도와 정서를 찾아내었다. 넷째, 내적, 초개인적 갈등에서 강도와 정서의 전문가 실험 및 검증을 실시하였다. 본 연구는 애니메이션에서 갈등에 대한 주인공 정서의 서사적, 시각적, 심리학적인 다학제적 연구로 추출된 메타데이터(Metadata)는 애니메이션 서사에서 갈등의 비데오 인덱싱(Video Indexing)에 적용 될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제54권4호
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• pp.329-345
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• 2015

본 연구는 한국프로축구팀 감독교체가 팀 경기성과에 미치는 효과를 경영학의 조직학습이론을 적용하여 규명하고자 하였다. 1983년 시즌부터 2013년 시즌까지 30년 동안의 19개 팀과 96명의 감독에 대한 307개의 팀-연도 데이터를 기반으로 패널데이터를 구성하였고, 최종적으로 226개의 팀 데이터가 실증분석에 투입되었다. 자동상관 및 이분산성의 문제를 해결하기 위하여 고정효과 일반화최소자승법(Fixed Effect Generalized Least Square Regression)을 사용하여 분석하였으며 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 감독교체는 팀 경기성과와 부(-)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 둘째, 시즌기간(on-season)의 감독교체는 팀 경기성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시즌기간에 감독을 교체하는 경우 악순환이론 관점이 적용되는 것으로 확인되었다. 셋째, 비시즌기간(off-season)의 감독교체는 팀 경기성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 비시즌기간에 지도자를 교체하는 경우 상식이론 관점이 적용되는 것으로 확인되었다. 넷째, 시즌기간의 감독교체와 비시즌기간의 감독교체 간의 팀 경기성과의 차이를 비교한 결과, 비시즌기간의 감독교체가 시즌기간의 감독교체에 비해 유의한 팀 경기성과를 보였다. 다섯째, 감독교체가 발생한 경우 후임감독으로 내부출신을 선호하는 것으로 나타났다. 여섯째, 내부출신감독은 팀 경기성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일곱째, 감독교체와 팀 경기성과 간의 부(-)의 관계 사이에는 내부출신감독요인이 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 프로축구산업 현장에서 팀 경기성과의 향상을 위한 감독교체가 필요할 때 후임 감독이 역량을 효과적으로 발휘할 수 있는 교체시기에 대한 시사점을 제공한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.348-356
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• 2014

기존의 ITU-R 모델은 강우 환경이 다른 국내 측정치와 편차가 크고, 실효 경로 길이가 주파수와 무관함에도 주파수의 함수로 되어 있으며, 강우셀의 물리적 특성이 반영되지 않은 경험 모델이라는 단점이 있다. 본 논문에서는 강우셀 개념을 이용한 실효 경로 길이 모델에 대한 이론 모델을 제안하고, 측정 데이터를 이용하여 제안 모델의 타당성을 검증하였다. 강우셀 파라미터의 통계적 특성 분석을 위하여 한국 기상청의 기상레이더 측정 데이터(CAPPI)를 분석하고, 한국전자통신연구원에서 측정한 천리안 비콘 수신 데이터를 이용하여 보정계수를 도입함으로써 측정치와 잘 일치하는 물리적 이론 모델을 도출하였다. 도출된 실효 경로 길이 모델의 검증을 위하여 국방과학연구소의 연구비 지원을 받아 충남대학교에서 측정한 무궁화 5호(Ka 대역) 위성 비콘신호 측정 데이터를 사용하여 비교하였으며, 제안한 실효 경로 길이 모델과 측정데이터가 잘 일치함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권2호
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• pp.60-67
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• 2009

단백질 상호작용 네트워크는 어떤 단백질들 간에 상호 작용 관계가 있는지를 네트워크 형태로 나타낸 것이며 단백질 상호작용을 발견하거나 분석하는 것은 생명 공학에서 중요한 연구분야이다. 본 논문에서는 방대한 단백질 상호작용 데이터를 유전자 온톨로지와 연계한 시각화를 통하여 효과적으로 직관을 얻을 수 있는 효율적인 단백질 상호작용 네트워크 분석시스템을 다룬다. 단백질 상호작용 네트워크는 데이터 양이 매우 방대하기 때문에 이를 효율적으로 분석하는 방법과 효과적인 시각화 기법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 동적이고 상호작용 가능한 그래프와 관심 노드와 그 주변 노드를 표시하며 점진적으로 탐색할 수 있는 컨텍스트 기반 탐색 기법을 도입하였다. 이 밖에도 특화된 기능으로써 단백질 상호작용과 유전자 온톨로지 간의 빠르고 자유로운 상호참조 기능과 최소 공통 조상을 사용한 유전자 온톨로지 분석 기능 등을 지원한다. 인터페이스 측면에서는 상호참조 기능을 효과적으로 사용하게 하기 위하여 유전자 온톨로지 그래프와 단백질 상호작용의 시각화 결과를 2차원 윈도우로 나란히 보여주는 인터페이스를 디자인 하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.15-21
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• 2011

복합재료가 건설 분야에서 보다 광범위하게 이용되기 위해서는 일반 기술자에게 이론을 쉽게 하기 위한 연구와 시험을 통한 데이터의 축적이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복합재료인 FRP 바닥판 부재의 따른 정적 및 피로성능을 평가하고 향후 FRP 바닥판의 해석 및 설계기준의 기초 자료를 제공하여 복합재료의 구조재 활용을 위한 기반기술을 제공하고자 하였다. 정적시험 결과 섬유방향 시험체가 섬유직각방향 시험체보다 큰 강성을 갖고 있으며 데이터 값이 훨씬 수렴되는 경향을 보이는바 이는 파괴과정에서 기지 배열에 따른 구조 특성으로 보다 안정적인 거동을 보이는 것을 알 수 있었다. 피로시험 결과 섬유방향 시험체는 섬유직각방향 시험체가 초기에 균열이 발생하는 것과 달리 시험체의 반복횟수가 증가하면서 파괴 직전에 균열을 확인할 수 있었으며, 접착면이 떨어지는 양상을 보였다.

• 트랜스-
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• 제14권
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• pp.1-33
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• 2023

최근 블록체인 기술을 활용해 데이터 창작자에게 데이터 소유권을 부여하는 웹(Web) 3.0이 차세대 인터넷으로 부상하며 NFT를 매개로 가상경제를 구축하는 메타버스가 주목받고 있다. 웹3.0은 콘텐츠 생성자가 중개자의 역할을 하는 플랫폼에 종속되지 않고 참여에 따른 정당한 이익을 보상받는 가치를 지향한다. 웹 3.0 시대 메타버스에서 디지털 자산의 소유권을 보장하기 위해서는 블록체인 NFT 기술 적용이 필수불가결하다. 본 연구는 이러한 시대적 변화를 인지하며, 메타버스의 개념과 특징을 고찰한 이론에 기반해 NFT 아트와 연결할 수 있는 메타버스의 5가지 특징을 ①'연속성', ②'실재감', ③'동시성', ④'경제성', ⑤ '첨단과학기술의 활용성'으로 도출했다. 그리고 이를 메타버스 기반 NFT 아트 <하이브리드 네 이처 Hybrid Nature> 작품 사례연구에 적용하여 메타버스 및 NFT 아트의 개념과 특징이 작품 내에 어떠한 식으로 반영되었는지 분석하였다. 본 연구를 통해 웹 3.0 기술과 예술, 시장과 산업의 접목 지점에서 기존의 예술시장과 다른 형태로 전개되고 있는 NFT 아트의 기본 개념을 파악하고, 경제적 투자 가치 이외에 NFT 아트의 예술적, 미학적, 문화적 가치를 연구하는 것의 필요성을 제기하고자 하였다. NFT 아트를 학술적으로 분석하고 미학적 특징을 고찰한 연구가 희소한 현 상황에서 향후 관련 분야 연구자 및 전문가들이 메타버스 기반 NFT 아트의 장르적 특성과 구체적인 면모를 파악해나갈 수 있는 초석을 다졌다는 것에 본 연구의 의의가 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권8호
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• pp.372-377
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• 2008

최근 활발히 연구가 진행 중인 유전발현 데이타를 이용한 다중클래스 암 분류는 DNA 마이크로어레이로부터 획득된 대규모의 유전자 정보를 분석하여 암의 종류를 판단한다. 수집된 유전발현 데이타에는 대상 암과 관련이 없는 유전자도 포함되어 있기 때문에 높은 성능의 분류 결과를 얻기 위해서 유용한 유전자를 선택하는 것이 필요하다. 기존의 순위기반 유전자 선택은 이진클래스를 대상으로 고안되었고 이상표식 유전자(Ideal marker gene)를 이용하기 때문에 다중클래스 암 분류에 직접 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이상표식 유전자를 사용하지 않고 유전발현 수준의 분포를 직접 분석하는 순위기반 다중클래스 유전자 선택 기법을 제안한다. 유전발현 수준을 이산화하고 학습 데이타로부터 빈도를 계산하여 클래스 간 분별력을 측정한 후, 선택된 유전자를 이용하여 나이브 베이즈 분류기를 사용해 다중 암 분류를 수행한다. 제안하는 방법을 다수의 다중클래스 암 분류 데이타에 적용하여 기존 유전자 선택 방법에 비해 우수함을 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권3호
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• pp.41-49
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• 2022

본 연구는 미국영어 화자의 평균적 음향 스펙트럼 분포를 확보한 후 과학영재학교 재학생의 영어발화 양상을 비교하여 상대적으로 우수한 지적 역량을 갖춘 우리나라 과학영재들의 초분절적 영어 유창성 양상을 규명하고, 그 근접성 정도가 영재학교 학생의 영어 과목 정기고사 성취도와 어떤 관계성을 갖는지 탐구하고자 진행되었다. 불과 수 초에서 수십 초에 불과한 음성녹음 데이터 위주로 분석을 시행했던 종래의 연구와 달리 총 4시간에 달하는 미국영어 원어민 화자(남성 15명, 여성 15명)의 음성녹음 자료를 MATLAB(R2022a; The Math Works) 코드로 분석하여 20 -20,000 Hz 주파수 범위 내의 대역별로 장기 스펙트럼 음향에너지 분포값을 확보했으며, 이를 기준으로 과학영재학교 1학년 신입생 80명의 녹음데이터 LTASS(long-term average speech spectrum) 분석 수치와 비교한 결과, 영어 과목 학기말고사의 학업성취도 수준이 상위 30% 이내인 학생들의 표본을 제외하고는 미국영어 음향에너지 분포와의 근접성이 통계적으로 유미하지 않다고 밝혀졌다. 영재학교 입학 후 영어 성취도를 예측하기 위한 지표를 발견하기 위해 수용성 어휘크기검사(receptive vocabulary size test), 학기 중 복수 회 실시한 영어 어휘 형성평가 퀴즈 누적 점수, 공인 영어말하기시험(English Speaking Proficiency Test, ESPT) 성취도를 추가 변량으로 하여 정기고사 성취도와의 상관관계 분석 및 각 변량 간 선형 회귀분석을 시행하였는데, 대개 유년시절 완성되는 영어 유창성을 측정하는 ESPT보다는, 1학기 및 2학기 초 실시한 수용성 어휘크기검사 및 수과학 분야 저빈도 어휘 위주 형성평가 점수와의 통계적 유의성이 월등히 높다는 사실이 관찰되었다. 따라서, 본 연구로부터 확보된 이론적 기반을 토대로 국내 영재학교에서는 발음교육보다 과학영재를 주요 대상으로 한 전문적 수준의 저빈도어휘 교육이 보다 효과적인 교수 요목이라 추정할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권6호
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• pp.511-520
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• 2009

본 논문에서는 입력 볼륨 데이터와 출력 메쉬 데이터에서 모두 계층성을 지원하는 새로운 등밀도 표면의 재구성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 볼륨 데이터로부터 3차원 팽창 필터를 사용하여 볼륨 피라미드라 불리는 볼륨의 계층구조를 만든다. 볼륨 피라미드가 만들어진 후 해상도가 최저인 피라미드의 최상단 볼륨에서부터 셀경계표현 방법을 이용하여 조악한 초기 메쉬를 생성한다. 이러한 메쉬를 반복적으로 변형하여 O(3)-인접성 조건하에서 추출한 등밀도점을 잘 근사하도록 하는데, 이를 위해 SWIS (표면축소기반의 등밀도면 재구성법[6]) 알고리즘에서 사용되었던 표면 축소 단계와 평활화 단계를 사용한다. 또한 최종등밀도면의 정밀한 표면을 만들 수 있도록 메쉬를 반복적으로 분할(subdivision)한다. 제안된 방법은 생성되는 표면이 표면의 압축이나 점진적인 전송 등과 같은 다중 해상도 알고리즘에 활용될 수 있다는 장점이 있다.