• 한국해양학회지:바다
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• 제21권3호
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• pp.103-111
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• 2016

대규모 교란현상 이후 형성된 대형갈조류 감태 개체군의 계절적 변동과 회복양상을 이해하기 위해서 감태의 형태학적 특성, 가입, 사망률, 밀도와 생물량을 2013년 6월부터 2015년 6월까지 조사하였다. 감태의 전체 길이, 가장 긴 측엽의 길이와 개체당 무게는 뚜렷한 계절적 경향성을 보였다. 줄기부의 길이는 겨울부터 봄까지 증가하였으나, 여름부터 가을까지는 변화가 없었다. 이러한 결과는 감태의 형태적 변화가 주로 엽상부의 변화에 의해 나타난다는 것을 의미한다. 감태의 성장은 수온이 $15{\sim}18^{\circ}C$인 겨울부터 봄까지 매우 활발하게 일어나지만, $20^{\circ}C$ 이상의 수온에서는 저해되는 것으로 나타났다. 가입은 실험이 진행되는 기간 동안 봄부터 여름에 걸쳐 매우 낮았다. 그러나 2015년 4월 생육밀도의 감소로 인해 감태의 피도가 매우 낮아진 시점에 대량의 가입이 발생하였으며, 이것은 감태의 가입이 계절적 요인 보다는 공간과 차광효과 같은 물리적 요인에 의해 조절된다는 것을 시사한다. 어린 개체는 부착기질의 불안정성으로 인해 매우 높은 사망률을 보였다. 태풍 '볼라벤'에 의한 교란 이후 34개월이 되는 2015년 6월에 이르러 개체군의 구조가 교란 이전 수준으로 회복되었다. 따라서 대규모 교란현상 이후 감태 개체군이 교란 이전의 개체군 구조로 회복되는 데에는 3년 이상의 시간이 소요되는 것으로 판단된다. 이 연구는 해중림을 구성하는 대형갈조류의 관리, 복원 및 보호 전략을 수립하는데 매우 귀중한 생태학적 자료를 제공할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.429-440
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• 2021

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제49권3호
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• pp.78-103
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• 2016

본 연구는 부석사 무량수전의 측면 지붕부 결구 구조에 관한 연구이다. 부석사 무량수전은 일제시대에 해체 보수한 기록이 있으며, 팔작지붕의 측면 지붕부 결구 구조기법과 추녀, 귀서까래 등의 결합 수법들이 정연한 형태로 결구되지 않고, 조선시대 팔작지붕의 측면 지붕부 결구구조와 이질적인 요소가 많아 원형이 아닌 것으로 끊임없이 제기되어 왔다. 또한, 그 편년에 대해 다양한 의견(13세기, 12세기 건축)들이 국내외 학자들에 의해 제시되어 왔었다. 본 연구는 동아시아 목조건축 구조틀이라는 관점에 근거하여, 중국 당 송대 팔작지붕에서 부석사 무량수전과 측면 지붕부 결구구조 기법과 유사한 건축을 대상으로 평면비 및 어칸과 퇴칸의 비례를 상호 비교하여 살펴 본 결과 부석사 무량수전의 측면 지붕부 결구구조는 팔작지붕에서도 볼 수 있는 기법으로 판단하였다. 부석사 무량수전처럼 측면 서까래가 내부 보(량(梁))에 직접 접하는 기법은 중국 당 송대 팔작지붕 건축에서도 흔하게 볼 수 없는 수법으로, 중국의 팔작지붕은 당대(唐代) 이후에 산화(山花, 합각) 양가(梁架)를 구성하여 팔작지붕의 측면을 구성하는 기법이 발달되어, 명청대 이전까지 크게 발전된 것으로 보인다. 또한 귀서까래의 발달과정 중 평행서까래에서 말굽서까래로 전환되기 이전 방식인 평행복사연(平行輻射椽)이 현재 부석사 무량수전의 귀서까래 방식과 유사한 것으로 보인다. 다만, 추녀의 중간부분부터 귀서까래가 걸치지 않는 부석사 무량수전의 방식은 중국에서도 현재까지 확인되지 않은 방식으로 부석사 무량수전의 특성으로 보인다. 이런 기법들을 살펴본 결과 부석사 무량수전의 측면 지붕부 결구구조는 중국 남방지역에서는 볼 수 없으며, 북방 지역의 당 송대(唐 宋代) 및 요대(遼代) 시기에 볼 수 있는 기법으로, 건축물의 편년시기와 평면에서 어칸과 퇴칸의 비례 관계를 고려해볼 때 동아시아 북방지역에서 볼 수 있는 고식(古式)의 구조 기법으로 판단된다. 부석사 무량수전의 측면 지붕부 결구구조가 변형된 것이 아니고, 팔작지붕 고유의 방식일 가능성이 있는 만큼 향후 부석사 무량 수전의 평면과 어칸 및 퇴칸의 비례, 측면 지붕부 결구구조를 중심으로 고려시대 이전 폐사지 중 팔작지붕으로 추정되는 건물의 측면 지붕부 결구구조에 대해 복원 설계에 좋은 참고가 될 것으로 보인다.

• 생명과학회지
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• 제19권5호
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• pp.561-565
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• 2009

인간조직인자는 혈액응고인자 factor VII 과 복합체를 형성하며 연속적인 혈액응고 연쇄반응을 촉매하는 효소 활성체이다. 복합체 형성에 필수적인 이 조직인자의 세포 외 부분이, 기존의 융합 단백질 및 히스티딘 말단이 없는 새로운 발현 벡터에 의해 대장균 내에서 과량 발현 되었다. 봉입체 형태로 발현된 재조합 인간조직인자는 DEAE-Sephacel 크로마토그라피 기술을 적용하여 분리, 정제 및 구조적 복원이 동시에 시도 되었다. 정제된 재조합 단백질은 SDS-PAGE 분석에서 순수한 형태로 나타났으며, 생물학적 활성도 또한 기존의 조직인자와 거의 동등함을 보였다. 본 연구의 발현 및 정제 시스템은 이전의 보고에서 보여진 방법들에 비해 단백질 분해효소를 사용하지 않아 추가적인 크로마토그라피 과정이 필요 없어 좀 더 효율적이기 때문에 기존의 발현 시스템에 대해 대체할 수 있는 매우 유용한 방법으로 제공된다.

• 대한지리학회지
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• 제51권4호
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• pp.473-490
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• 2016

본 연구는 한반도 지형 연구에서 가장 중요한 지역의 하나인 추가령 구조곡에 대한 지역지형학적 분석을 목적으로 한다. 추가령 구조곡은 열곡에 의한 단층선대로서 한반도의 지체 구조와 산맥론에서 중요한 역할을 하는 것으로 언급되나 이를 뒷받침하는 지형학 및 지질학적 논의는 계속되고 있다. 본 연구에서는 추가령 구조곡 전체를 하나의 지역으로 보면서, 구조 지형, 화산 지형, 하천 지형, 산지 지형, 단구 지형, 호소 지형, 퇴적물과 층서 등 다양한 지형 주제들을 통합하여 추가령 구조곡 지역의 지형을 파악한다. 이를 위해 그 동안의 연구결과들을 종합하여, 추가령 구조곡의 명칭과 지형 및 지질 개관, 지형 연구사 등을 제시하고, 구조곡의 기원, 용암대지의 형성과정, 개석에 의한 하천의 구조, 용암대지 이전의 지형 복원, 지형 형성과정과 연대 등을 분석한다. 추가령 구조곡은 구조선을 바탕으로 구조 지형과 화산 지형을 중심으로 한 다양한 지형과 지형 형성과정을 보여주는 선형의 지역으로 파악된다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.88-96
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• 1994

벡터 양자화를 이용하여 영상신호를 압축하는 경우, 원 영상을 복원하기 위하여 복호기쪽에 어야 하는 인덱스들 사이에는 높은 상관성이 존재하며, 이러한 높은 상관성을 인덱스의 부호화에 이용하면 보다 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 본 논문에서는, 각 인덱스들을 이전 인덱스의 값에 따라 적응적으로 부호화하는 조건부 엔트로피 부호화를 도입하고, 이 경우 벡터 양자기를 최적화하는 방법을 제안한다. 즉, 조건부 엔트로피 부호화를 도입하는 경우 각 입력벡터당 평균 비트수는 조건부 엔트로피에 근접한다는 사실을 유용하여, 조건부 엔트로피를 제한한 상태에서 평균 왜곡을 최소화 하도록 VQ 부호책을 구성함으로써 최적화 과정이 이루어진다. 또한, 이와 같이 각 입력벡터의 양자화 결과가 다음 입력벡터의 인덱스를 부호화하는데 영향을 미치는 경우, 장시간(long term)의 관점에서 최적인 인덱스열을 찾기 위해 우리는 비터비 탐색 방법을 도입한다. 영상 모의 실험을 통해, 제안하는 방법이, 구획간의 상관성을 이용하지 않는 기존의 엔트로피 제한 벡터 양자기에 비해 같은 비트율에서 약 1.0~3.0 dB 높은 PSNR을 나타냄을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권2호
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• pp.149-159
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• 2001

기존의 블록기반 움직임 예측방법은 특히 저전송률 비디오 압축에 사용 될 경우 움직임 필드에서의 블록화 현상이나 불안정한 움직임 예측과 같은 문제를 수반한다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 H.263의 기존 블록기반 DCT부호화 구조를 최대한 유지하면서 비정형 삼각형 메쉬에 기반한 새로운 움직임 보상 방법을 수용할 수 있는 하나의 방법을 제안한다. 제안방법은 복원된 이전 프레임 영상을 최소의 제어점들을 이용해 표현하기 위해, 주어진 영상의 컨텐트에 적응적으로 삼각형 비정형 메쉬를 설정한다. 그리고 Affine변환에 기반한 매칭을 이용해, 설정된 각 제어점의 움직임벡터를 구한 후, 이를 이용해 각 메쉬를 Affine변환하여 예측된 현재 프레임을 얻는 전방향 움직임 보상을 제안한다. 이 방법은 컨텐트에 적응적으로 설정된 메쉬 정보를 보내지 않아도 되는 장점이 있다. 실제 비디오 데이터를 이용해 실험한 결과 제안방법이 객관적 및 주관적 화질 평가에서 기존의 블록기반 H.263 방법보다 개선되었음을 알 수 있다.

• 한국지역지리학회지
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• 제9권4호
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• pp.437-460
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• 2003

통일신라시대의 서원경성의 위치는 청주읍성 지역이 되고 있다. 청주의 매장 문화재인 남석교는 신라 진흥왕 19년 무인년(588년)에 수선했다는 기록으로 보아 남석교의 원조는 그 이전으로 소급될 수 있고 그 후에 수차에 걸쳐 개축되었다는 사실도 알 수 있다. 조선시대 청주읍성의 남북 주축도로는 남문을 통과하고 있고 남문 밖의 시장의 발달로 인하여 남문 밖의 무심천에 위치한 남석교의 역할은 지대할 수밖에 없다. 남석교에서 유래된 대교천의 명칭은 조선 철종 12년(1861년)까지는 대교천으로 불렸고 고종 8년(1871년)에는 무성천으로도 불렸으며 광무 2년(1902년) 이후에는 무심천으로 부르게 되었다고 짐작된다. 청주는 풍수지리와 무심천의 지명유래 등으로 부정적인 이미지를 지니기도 하였지만 점차 긍정적인 이미지로 변화되고 있다. "남석교 사적비"는 1907년까지는 존재하였지만 "표석"과 더불어 유실되었고 "남석교"는 $1931{\sim}1932$년 간의 석교동 제방공사 때문에 매몰되었으며 이러한 문화재들은 가치가 매우 크므로 복원되어야 할 것이다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2011년도 제37회 추계학술대회논문집
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• pp.981-984
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• 2011

에틸렌 연료의 이중모드 스크램제트 연소기에서 연소와 충격파 열 발생의 과도 과정을 고해상도 기법을 이용하여 수치적으로 연구하였다. 연료 분사 이후 질량 공급에 의한 아음속 유동 감속을 위하여 연소기 확장부에 조절용 공기를 공급한다. 공기와 연료가 충분히 혼합된 수 ms 이후 점화가 이루어지며, 압력 상승은 격리부에 흡입구 노즐까지 전진하는 충격파 열을 형성한다. 이후 후방 공기공급을 중단하면 배출 과정이 진행되면서 후방 공기 공급 이전 상태로 서서히 복원된다. 본 연구의 결과는 이중모드 스크램제트 연소기에서 작동 영역과 특징의 이해를 돕는 상세 과정을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.358-371
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• 2003

자동 띄어쓰기는 문장 내에서 잘못 띄어쓴 어절들을 올바르게 복원하는 과정으로서, 독자에게 글의 가독성을 높이고 문장의 뜻을 정확히 전달하기 위해 매우 중요하다. 기존의 통계 기반 자동 띄어쓰기 접근 방법들은 이전 띄어쓰기 상태를 고려하지 않기 때문에 잘못된 확률 정보에 의한 띄어쓰기를 할 수밖에 없었다. 본 논문에서는 기존의 통계 기반 접근 방법 의 문제점을 해결할 수 있는 두 가지 통계적 띄어쓰기 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 자동 띄어쓰기를 품사 부착과 같은 분류 문제(classification problem)로 간주할 수 있다는 착안에 기반하며, 은닉 마르코프 모델을 일반화함으로써 확장된 문맥을 고려할 수 있고 보다 정확한 확률을 추정할 수 있도록 고안되었다. 제안하는 모델과 지금까지 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 방법을 비교하기 위해 여러 가지 실험 조건에 따른 다양한 실험을 수행하였고, 오류에 대한 자세한 분석을 제시하고 있다 제안하는 모델을 복합 명사를 고려하는 평가 방식에 적응한 실험 결과, 98.33%의 음절 단위 정확도와 93.06%외 어절단위 정확률을 얻었다.