마스컬리나이트(maskelynite)는 강한 충격에 의해 운석이나 크레이터(crater)에서 형성된 장석 조성의 비정질 상으로서, 마스컬리나이트의 형성 메커니즘에 대한 이해는 운석의 충격 변성 압력에 대한 중요한 정보를 제공한다. 본 연구는 마스컬리나이트의 형성 메커니즘을 규명하기 위한 예비연구로서, 달운석 Mount DeWitt (DEW) 12007에서 관찰되는 사장석과 마스컬리나이트의 충격 압력의 불균일성을 연구하였다. 달운석 DEW 12007에서 대부분의 사장석 입자 일부가 마스컬리나이트로 전이하여, 하나의 입자 내에서 사장석과 마스컬리나이트가 방향성을 가지고 혼재하는 양상이 관찰된다. 주사 전자 현미경의 후방 산란 이미지 관찰 결과, 마스컬리나이트 내부에 평면 변형 구조가 남아 있는 것은 다이어플렉틱 글래스일 가능성을 지시하는 것으로 보이는 반면, 입자 경계를 따라 사장석이 용융 후 재결정된 흔적도 나타난다. 라만 분광분석 결과는 사장석이 약 5-32 GPa, 마스컬리나이트가 26-45 GPa의 충격 변성 압력을 받았음을 지시한다. 이와 같이 한 입자 내에서 서로 다른 충격 변성 압력은 충격파의 불균일한 분포와 같은 운석 외부에 의한 원인 또는 사장석 입자의 물리적, 화학적 특성과 같은 운석 자체의 원인에 의해 발생할 수 있다. 하지만 라만 분광분석은 비정질 상(phase)인 마스컬리나이트의 원자 구조를 규명하기에는 한계가 있으며, 고압 환경에서 형성될 것으로 예상되는 고배위수 원자 환경의 관찰이 힘들다. 따라서 장석과 마스컬리나이트의 충격 압력 및 형성 메커니즘을 이해하기 위해, 장석과 마스컬리나이트의 화학 조성 및 원자 단위 구조의 규명이 필요하다.
최근 Stranski-Krastanov (SK) 성장법을 이용한 자발형성 (Self-assembled) InAs/GaAs 양자점 (Quantum Dot) 연구가 기초 물리학뿐만 아니라 응용에 있어 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 보고에 따르면 SK 성장법을 통한 InAs/GaAs 양자점은 크기, 균일도, 및 밀도 등의 성장거동 제어에 한계가 있다. 예로, 성장속도 및 증착양이 감소하더라도 상대적으로 크기가 큰 InAs/GaAs 클러스터 (Cluster)를 형성하여 크기분포의 불균일 및 결함을 야기하여 결과적으로 전기/광학적 특성을 저해하는 요인이 된다. 이를 개선하기 위한 방안으로 SK 성장법을 변형한 다양한 수정자발형성법이 제안되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 SK 성장법과 Arsenic-interruption Technique(AIT), In Pre-deposition (IPD)법을 각각 접목한 수정자발형성법을 이용하여 상대적으로 크기가 큰 InAs/GaAs 양자점 또는 클러스터 형성을 감소시켜 공간적 크기 균일도 및 밀도를 제어한 결과를 보고한다. 성장된 InAs/GaAs 양자점 시료의 구조 및 광학적 특성을 원자력간현미경 (Artomic Force Microscopy, AFM)과 Photoluminescence (PL) 분광법을 이용하여 분석하였다. 기존 SK 성장법을 이용하여 형성한 기준시료의 AFM 이미지에서 InAs/GaAs 양자점과 클러스터의 공간밀도는 각각 6.4*1010/cm2와 1.4*109/cm2로 관찰되었다. 그러나, AIT를 이용한 양자점 시료의 경우 상대적으로 크기가 큰 InAs/GaAs 클러스터는 관찰되어지지 않았고, 양자점 밀도는 8.4*1010/cm2로 SK 양자점에 비하여 30% 정도 개선되었다. 또한, InAs/GaAs 클러스터를 제외한 공간 균일도는 SK-InAs/GaAs 양자점의 15.6%에 비하여 8%로 크게 개선된 결과를 얻었다. AIT 성장법을 이용한 InAs/GaAs 양자점에서 원자의 이동거리 (Migration Length)의 제어로 양자점의 형성특성이 개선된 것으로 설명할 수 있으며, Arsenic 차단 시간이 임계점 이상으로 길어지면 다시 InAs/GaAs 클러스터들이 형성되는 것을 관찰할 수 있었다. InAs/GaAs 양자점과 클러스터 형성 특성이 초기 표면 조건에 어떻게 영향을 받는지 분석하기 위해, InAs 양자점 성장 이전에 V족 물질 공급 없이 Indium의 공급시간을 1초(IPDT1S 시료), 2초 (IPDT2S 시료), 3초 (IPDT1S 시료)로 변화시키면서 증착하고 기존 SK 성장법으로 양자점을 성장하였다 (IPD성장법). 그 결과 IDP1S 양자점 시료의 공간밀도가 10*1010/cm2로 SK InAs/GaAs 양자점 시료에 비해 약 60% 정도 증가하였고, 클러스터도 관찰 할 수 없었다. 그러나 IPD 시간이 증가할수록 다시 InAs/GaAs 클러스터들이 형성되는 것을 관찰할 수 있었다. 이러한 결과는 InAs/GaAs 양자점 성장초기에 InAs 핵생성 사이트 (Nucleation site)의 크기 및 상태를 제어하는 것이 양자점의 밀도 및 균일도를 제어하는 중요한 요소임을 알 수 있다.
본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자인 Dominant Color와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비교 연산 식은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에 기술자의 각 속성들을 하나의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape 기술자는 두 단계 형태의 알고리즘을 사용하는데, 첫 번째 단계에서는 글로벌 변수인 Eccentricity와 Circularity를 사용한 대략적인 비교를 통해서 비슷하지 않은 이미지 오브젝트를 배제시키고 두 번째 단계에서 남겨진 오브젝트들과 질의 오브젝트들간의 Peak 변수를 사용한 비교 연산을 통해 인덱싱을 수행한다. 또한 본 논문은 효율적인 멀티미디어 데이타 검색을 위해서 두 가지의 MPEG-7 시각 정보 기술자 결합 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 결합 알고리즘은 가중치를 확률로 변환해서 반영하는 것이고 두 번째는 가중치를 각 비교 연산 결과값의 중요도로 간주하는 방법이다. 실험을 통해서 결과를 분석해 보면 근사화를 통한 인덱스 생성으로 100%의 정확도를 유지 할 수는 없지만 논문에서 제안된 각 기술자의 인덱싱 알고리즘과 기술자들의 결합 알고리즘은 기본 검색 알고리즘과 비교했을 때 매우 빠른 속도 향상을 보여주었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 MPEG-7을 사용하는 검색 시스템의 데이타베이스 구축에 효율적으로 사용될 수 있다.
컴퓨팅 기술과 다양한 모바일 디바이스의 발전에 따라 모바일 환경에서의 멀티미디어 콘텐츠에 대한 이용도가 증가하고 있다. 현재 PDA에서 제공되는 멀티미디어 콘텐츠는 비디오, 오디오로 이루어진 콘텐츠로 제한되어 있다. MPEG-4는 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트, 2차원 객체 등의 멀티미디어 데이타를 효율적으로 저장, 전송 및 표현하기 위한 국제 표준으로 다양한 사용자 상호 작용과 여러 종류의 객체들로 장면을 구성할 수 있다. 또한 현재 대부분의 MPEG-4 콘텐츠는 대부분 데스크 탑 용으로 저작되었기 때문에 PDA 환경에서 제한된 메모리, GUI 등에서 정상적으로 재생할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 객체 기반의 MPEG-4 표준을 이용하여 제한된 리소스를 가진 PDA 환경에서 다수의 객체로 장면을 구성하고 사용자 상호 작용이 가능한 MPEG-4 콘텐츠를 재생하기 위한 PDA 적응 기법에 관하여 기술한다. 제안하는 기법은 크게 3가지로 물리적 적응 기법, 리소스 적응 기법, 이벤트 적응 기법으로 나누어진다. 물리적 적응은 재생기 프리젠터에서 이루어지는 부분으로 콘텐츠 저작 환경과 재생 환경의 물리적 차이에 대한 적응 기법이고, 이벤트 적응은 PDA에서 지원하지 않는 이벤트에 대하여 PDA에 적합하게 변형하는 부분이다. 또한 리소스 적응은 제한적인 리소스를 제공하는 PDA에서 MPEG-4 콘텐츠 재생률을 높이기 위한 기법이다. PDA에서의 MPEG-4 재생기는 제안하는 PDA 적응 기법을 이용하여 객체 기반의 MPEG-4 콘텐츠를 정상적으로 재생할 수 있다.
그림과 더불어 인간의 역사와 함께한 것은 이야기이다. 문학, 영화, 연극 등 시간의 흐름을 다룬 예술의 경우 서사에서 자유로울 수 있는 장르는 없다. 만화 또한 그러하다. 만화는 짧게는 한 칸짜리 카툰에서부터 길게는 수십 편에 이르는 장편만화까지 그림으로 서사를 진행한다. 그럼에도 불구하고 만화에서 서사를 다루는 연구는 미비한 실정이다. 어쩌면 문학이라는 장르에서 이미 연구되어진 바가 있기 때문에 소홀히 다루었을 지도 모른다. 하지만 같은 시각적 이미지를 가지고 서사를 풀어가는 영화는 영화서사에 대하여 심도 있는 고찰을 하고, 그것을 또다시 실험적으로 변형, 확대하여 그 층위가 다양하게 형성되어 있는 것을 보면 한편으로는 부럽기도 하다. 따라서 부족하나마 만화의 서사적 접근을 시도해 보려고 한다. 이 연구논문에서 다루게 될 서사는 비(非)서사 이다. 서사를 다루는 연구논문에서 비서사를 다룬다는 것이 아이러니 해 보일 수도 있겠지만 비서사 없이는 서사물이 존재할 수가 없다. 서사물 안에서 비서사는 다양한 방식으로 나타나며 서사를 구성하기 때문이다. 따라서 II장에서 이론적 배경으로 문학이론 즉 서사이론에서 서사와 비서사에 대하여 어떻게 구분하고 있는지 살펴볼 것이다. 그리고 그것을 토대로 III장은 김한조의 "기억의 촉감"속에서 나타나는 비서사의 양식들을 분석하면서 만화의 비서사가 어떻게 이루어지고 있는지 알아 볼 것이며, IV장은 제시했던 연구들에 대하여 정리하고 마무리를 할 것이다. 마지막으로, 서사는 만화에서 빠질 수 없는 구성요소이므로 그에 대한 연구가 활발히 이루어 져야 될 것이다. 이 연구논문이 만화의 서사에 대하여 심도 있는 논의가 이루어 질 수 있도록 하는 초석이 되길 바란다.
본 논문에서는 음성위조공격탐지(Voice spoofing detection) 문제에 데이터 증강을 적용한다. ASVspoof 2017은 리플레이 공격 탐지에 대해 다루며 진짜 사람의 음성과 환경이나 녹음·재생 장치의 조건들을 다르게 하여 위조한 가짜 음성을 분류하는 것을 목적으로 한다. 지금까지 이미지 데이터에 대한 데이터 증강 연구가 활발히 이루어졌으며 음성에도 데이터 증강을 시도하는 여러 연구가 진행되어왔다. 하지만 음성 리플레이 공격에 대한 데이터 증강시도는 이루어지지 않아 본 논문에서는 데이터 증강기법을 통한 오디오 변형이 리플레이 공격 탐지에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 탐구해본다. 총 7가지의 데이터 증강기법을 적용해보았으며 그 중 DVC, Pitch 음성 증강기법이 성능향상에 도움되었다. DVC와 Pitch는 기본 모델 EER의 약 8% 개선을 보여주었으며, 특히 DVC는 57개의 환경변수 중 일부 환경에서 눈에 띄는 정확도 향상이 있었다. 가장 큰 폭으로 증가한 RC53의 경우 DVC가 기본 모델 정확도의 약 45% 향상을 이끌어내며 기존에 탐지하기 어려웠던 고사양의 녹음·재생 장치를 잘 구분해냈다. 본 연구를 토대로 기존에 증강기법의 효과에 대한 연구가 이루어지지 않았던 음성 위조 탐지 문제에서 DVC, Pitch 데이터 증강기법이 성능 향상에 도움이 된다는 것을 알아내었다.
고준위방사성폐기물 처분장에서 벤토나이트는 공학적방벽재로서 주로 사용되어지는 재료로서 열-수리-역학-화학적 복합적 거동을 겪게 된다. 본 보고에서는 이러한 벤토나이트에 대한 X선 단층촬영 기반의 분석 및 특성화와 관련된 최근 연구 및 기술동향을 고찰하였다. X선 단층촬영 기반 벤토나이트의 평가는 분말형태와 펠렛형태에 대해 적용된 내용을 다루었다. X선 이미징을 통해 마이크로스케일에서 입자의 정보를 추출할 수 있으며 벤토나이트의 불균질성을 야기할 수 있는 펠렛 내부의 균열을 검출할 수 있다. 수화조건하에서 분말과 펠렛이 혼합된 벤토나이트에 대한 X선 분석을 통해 실험과정에서 발생하는 불균질 영역을 특정하고 모니터링이 가능하다. 펠렛으로만 구성된 벤토나이트가 펠렛과 파우더의 혼합으로 이루어진 벤토나이트보다 더 빨리 팽윤되는 특성이 보고되기도 하였다. 벤토나이트의 입자와 블록에 존재하는 작은 균열들이 건조-수화 조건하에서 각각 균열의 닫힘과 열림이 발생하는 것도 확인되었다. 전문 소프트웨어를 이용하여 시공간 단층 이미지로부터 변형률분포를 추출한 경우도 있었다. 최근의 연구들에서는 X선 단층촬영 기술을 이용하여 시간경과에 따른 벤토나이트의 건조밀도, 함수비, 입자의 이동 등을 평가하기도 하였다. 또한, 수화과정에 온도 조건을 고려하여 시간에 따른 재료의 전체 밀도 및 국부적 밀도 변화를 관찰하는 연구도 진행되고 있다.
본 논문은 스티븐 프린스(S. Prince)의 '스타 페르소나' 개념 중에서 '퍼스낼리티 배우(personality actor)의 인물창조(characterization)에 관한 연구다. 이를 한국 영화계의 대표적 퍼스낼리티 배우인 정우성의 대표 영화 7편을 선택해서 '정우성-캐릭터'가 어떻게 영화에서 구현되고 있는가를 다이어(R.Dyer)가 제시한 캐릭터 구성요소로 분석하였다. 전통적인 의미에서 배우의 연기는 캐릭터 창조에 있어서 '변형(transformation)', '탈개성화(impersonation)'를 높게평가했는데, 첨단 테크놀로지와 통합되어 구현되는 영화연기에서 배우의 연기만을 중점으로 인물창조 방법을 논의한다는 것은 영화연기 연구에 있어서 적합하지 않다고 본다. 영화배우와 스타 연구를 한 리처드 다이어(R.Dyer)나 에드가 모랭(E.Morin) 등의 이론가들 역시 '(영화 매체에 의해서) 영화배우는 연극배우와 다르다'는 점을 강조하고 있다. 따라서 이 논문에서는 퍼스낼리티 배우의 연기행위에 관해서는 구체적인 분석을 지양하였다. 역할의 유형을 연기하는 것이 아니라 배우의 이미지와 유형을 통해서 영화 속 캐릭터를 구현한다는 모랭의 지적대로, 정우성이라는 배우와 그의 캐릭터를 분석하면서 퍼스낼리티 배우의 인물창조 방법의 의의를 제안하고자 한다.
본 연구에서는 매립토의 세립분 함량이 파손된 하수관으로 인해 유발되는 지하 공동 및 지반함몰에 미치는 영향을 평가했다. 국내 강우 조건 및 지반 조건을 모사하였으며, 서로 다른 세 가지 세립분 함량(7.5%, 15%, 25%)을 적용해 지반함몰 모사시험을 수행했다. 모형지반을 조성한 뒤 하수관 손상부를 모사한 부분을 통해 지하수를 유입하고 배출시키는 과정을 두 차례 반복하며, 지표면 침하량 및 배토량을 측정했다. 또한 모형시험 중에 일정 시간 간격으로 디지털 이미지를 촬영하고 이를 PIV 기법을 통해 분석하여 내부 변위 및 변형(지하 공동 형성 과정)을 측정하였다. 시험 결과, 지하수 유입 및 배출 단계가 반복됨에 따라, 세립분 함량이 높을수록 배토량이 적고 지하 공동 형성이 억제되는 것으로 나타났다. 다만, 지표면 붕괴로 확인되는 지반함몰은 세립분 함량이 15%인 경우에만 발생했다. 이는 배토된 흙의 세립분 함량 변화를 통해 서퓨전(suffusion) 현상에 기인한 것으로 분석되어, 세립분 함량이 서퓨전 현상 발현에 미치는 영향과 이에 따른 지반 강도 변화에 대한 추가연구가 필요함을 확인했다.
본 논문에서는 균열을 감지 할 때 필요한 데이터를 생성할 수 있는 벡터 기반 증강 기법과 이를 학습할 수 있는 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Networks, ConvNet) 기법을 제안한다. 균열을 빠르고 정확하게 감지하는 것은 건물 붕괴와 낙하 사고를 사전에 방지할 수 있는 중요한 기술이다. 이 문제를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이지만, 실제 균열 이미지를 얻기 위한 상황은 대부분 위험하기 때문에 대량의 균열 데이터를 확보하기는 어렵다. 이런 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적인 특정 부분에 변형을 주어 데이터의 양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion)으로 완화시킬 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 ConvNet을 활용하여 모델링한다. 탄성왜곡보다 우리의 방법이 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적인 데이터 증강에서 사용되는 픽셀 단위가 아닌, 벡터 기반으로 균열 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 효율적으로 균열 데이터베이스를 구축할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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