• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.651-658
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• 2021

풀림 방지 코팅 볼트는 주로 자동차 안전 관련 부품을 결합하는 데 사용되므로 안전성 유지를 위해 코팅 결함을 사전에 감지해야 한다. 이를 위해 이전 연구 [CNN 및 모델 시각화 기법을 사용한 코팅 볼트 불량 판별]에서는 합성곱 신경망을 사용했다. 이때 합성곱 신경망은 데이터 수가 많을수록 이미지 패턴 및 특성 분석 정확도가 증가하지만 그에 따라 학습시간이 증가한다. 또한 확보 가능한 코팅 볼트 샘플이 한정적이다. 본 연구에서는 이전 연구에 전이학습을 추가적으로 적용해 데이터 개수가 적은 경우에도 코팅 결함에 대해 정확한 분류를 하고자 한다. 전이학습을 적용할 때 학습 데이터 수와 사전 학습 데이터 ImageNet 간의 유사성을 고려해 분류층만 학습했다. 데이터 학습에는 전역 평균 풀링, 선형 서포트 벡터 머신 및 완전 연결 계층과 같은 분류층을 적용했으며, 고려한 모델 중 완전 연결 계층 방법의 분류층이 가장 높은 95% 정확도를 가진다. 추가적으로 마지막 합성곱층과 분류층을 미세 조정하면 정확도는 97%까지 향상된다. 전이학습 및 미세 조정을 이용하면 선별 정확도를 향상시킴은 물론 이전보다 학습 소요시간을 절반으로 줄일 수 있음을 보였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.16-28
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• 2009

무대 예술은 근본적으로 '본다'는 본질을 바탕으로 삼는 동시에, 보여주고 보는 행위의 상대성을 지니고 있다. 무대 조명을 인공적인 빛을 이용하여 무대 예술의 근본인 '본다'는 본질을 해결하고 현대에 이르러서는 전기의 발명과 함께 급속도로 발전된 조명기재들과 광학의 발달에 힘입어 무대 예술의 중요한 시각적 표현매체로 역할이 증대되었다. 그러므로 조명은 하나의 무대예술 분야에서 빛이라는 매개체를 이용하여 무대공간을 아름답게 표현할 뿐만 아니라 관객에게 지적, 정서적 감동을 주는, 시간과 공간을 미학적으로 표현하는 시각예술이라 할 수 있다. 즉 무대 조명이란 조명 공학(기술, 과학) + 미의식(감각, 예술)의 복합적인 기능이라 할 수 있다. 무용은 움직임의 예술이며 선의 예술이다. 신체의 움직임은 무용의 재료이며, 움직임을 만들어 내는 무용수의 몸은 표현의 매체이다. 무용 예술은 인간의 신체를 도구로 움직임을 선정하고, 의식적으로 형상화된 동작의 표현 또는 내면의 정서적 반영을 관객들에게 극대화된 미적체험을 전달하며 감동을 전이시키는 예술이며, 시각적인 미를 보다 확대시키고 강조하기 위하여 무대 공연에 있어 조명, 장치, 의상, 음악, 소품 등의 보조적 도구들을 활용하는 종합예술이다. 그 중에서도 무용 조명은 그 표현의 미를 극대화 시키는 시각예술로서 순수한 신체언어의 조형적 시각화 작업이 필요하다. 이를 위해 본 연구자는 무대 조명의 기초와 타 분야와의 관계, 조명의 기능과 특징을 연구하여 무용 예술의 시각화를 극대화 시킬 수 있는 조명의 활용방안을 마련하고, 조명의 예술적 발전과 무용의 미적 표현 능력을 극대화 시키는데 그 목적이 있으며 다음과 같은 결론에 도달하였다. 첫째, 조명은 다양한 기재가 갖고 있는 빛의 형태와 방향성 등을 이용하여 무대 공간을 시각화 할 수 있으며, 작품이 추구하는 이미지 극대화를 표현할 수 있다. 둘째, 무용 작품에 있어 무용이 갖고 있는 공간의 형태를 빛의 움직임을 통한 시각적 연출로서의 조명이 가능하다. 셋째, 빛으로 창출하는 시각적, 공간적 표현을 통하여 작품의 극적 카타르시스를 관객에게 지적, 정서적 감동을 일으키게 한다. 넷째, 조명이 보조자로서의 역할이 아니라 독창적인 하나의 시각 디자인으로 자리매김 할 수 있다. 끝으로 대다수 사람들이 상식적으로 생각하고 있는 "무대를 밝게 비추는" 조명의 단순한 기능에서 벗어나 예술의 한 영역으로 발전하기 위해서는 조명 디자이너는 창조성과 예술성을 가지고 안무가의 의도나 작품을 이해하여 빛과 색채를 미적인 언어로 파악하여 작품의 효과를 높여주고 작품 구성의 한 요소로 참여하여 조명이 하나의 예술로 다뤄질 수 있도록 노력해야 한다. 특히 이번 연구를 통해 빛의 움직임을 통한 공간의 구성을 미학적으로 표현하기 위해서는 기본적으로 예술적 감각을 키우고, 생명력을 불어 넣는 빛의 예술뿐 아니라 저변에 걸쳐있는 제반예술에 대해 심미안을 키워야 할 것이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제25권3호
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• pp.19-38
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• 2013

본 연구는 중학생의 자아개념, 즉 일반자아, 학문자아, 중요타인자아, 정의자아개념에 따라 외모관리행동인 의복스타일추구, 화장 및 피부관리, 헤어관리, 성형 및 체형보정, 체중관리행동에 어떠한 차이가 나타나는지 살펴보고자 하였다. 특히 가정이나 학교 등의 생활 지도 현장에서 중학생의 외모관리행동은 세대 간의 의견차가 보이는 영역이므로, 이 연구를 통해 중학생의 외모관리행동을 이해할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 하였으며, 가정교과교육을 통한 자아개념의 증진 방안을 모색하는데 기초자료를 제공하기 위해 본 연구를 시행하였다. 본 연구를 통해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같았다. 본 연구의 조사대상자인 중학생들은 평균적으로 자아개념이 낮아 자신을 부정적으로 인식하고 있었으며 외모관리 행동 또한 낮은 것으로 나타났다. 자신을 긍정적으로 볼 수 있는 노력과 함께 외모관리행동을 통한 자아개념의 긍정적 증진이 필요하다고 하겠다. 긍정적 자아개념을 가지고 있는 중학생들은 피부를 청결하게 유지하는 것이나 헤어를 아름답게 손질하고 가꾸는 것 등으로 자신을 나타내려하며, 옷, 신발, 가방을 잘 갖추어 입고 깨끗하게 관리함으로써 스스로의 자존감이나 개성을 표현하려고 하였다. 또한 자신을 인식할 때 공부와 학업에 대해 긍정적 태도를 보이며, 중요시되는 타인과의 관계를 원만하게 지각하고, 자신의 신체나 정서에 대해 긍정적인 태도를 보이는 중학생들은 의복에 대해 높은 관심을 가지고 자신이 추구하는 이미지를 나타내려는 행동이 높은 반면, 성형이나 체형 등 자신의 신체를 인위적으로 변경시키려는 행동은 적게 하는 것으로 나타났다. 적절한 외모관리행동은 자신을 긍정적으로 보는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권45호
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• pp.147-175
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• 2016

본 논문은 2013년 이후 급변하는 한국의 만화산업에서 수도권에 집중된 창, 제작 환경의 지역 균형 발전을 위한 방안을 연구하기 위한 것이다. 만화는 여타 문화 콘텐츠 산업에 비해 제작비가 낮을 뿐만 아니라 제작기반이 최소한의 요건만 갖추어지면 가능하므로 지역 분권이 상대적으로 매우 용이한 분야이다. 현재 대부분의 만화 관련 기업, 진흥 기관 등은 서울과 부천 등에 분포하고 있다. 그러나 작가의 경우 전국적으로 분산되어 있으며 해외에서 작품 활동을 전개하는 작가도 유의미한 수치에 이른다. 대전, 부산, 순천, 경북 등에서는 만화 창 제작 센터를 구축하기 위해 2015년부터 본격적인 움직임을 보이고 있다. 본 논문에서는 지역별 만화 창 제작센터 구축 움직임을 해외 사례와 함께 살펴보고 각 지역별 특색과 균형, 조화를 어떻게 이룰 것인가를 점검해보고자 한다. 먼저 정부의 만화산업 육성 정책의 현황을 분석했다. 만화산업중장기발전계획을 축으로 한 정부의 만화진흥정책은 그간 한국콘텐츠진흥원과 부천의 한국만화영상진흥원을 축으로 전개되어 왔으나 웹툰 산업이 급성장하면서 각 지역에서도 진흥 기관의 필요성이 2015년 이후 제기되어 왔다. 2019년부터 시행하게 될 4차 만화산업 중장기발전계획 수립을 앞두고 본격적인 지역균형발전의 지원 틀이 갖춰져야 할 것으로 보인다. 해외의 경우는 미국 샌디에고(코미콘), 프랑스의 앙굴렘(국립이미지센터), 일본의 교토(만화박물관), 사카이미나토(미즈키시게루로드) 등 일찍부터 지역을 중심으로 만화진흥 기관, 행사 등이 발달해 왔던 점은 시사하는 바가 크다. 결론에서는 지역마다 만화창 제작센터가 구축된다고 하더라도 지역의 성격과 특징에 맞게 설립되는 것의 중요성과 필요성을 구체적인 방안을 들어 제안하고자 했다. 이를 바탕으로 문화콘텐츠 산업에서 거의 유일하게 지역 창 제작 시스템이 정착될 수 있는 만화, 웹툰 산업의 비전을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1021-1028
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• 2005

분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 환경생물
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• 제39권1호
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• pp.119-135
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• 2021

생물다양성협약(1992년)과 나고야의정서(2010년)의 체결 이후 우리나라는 한반도의 생물다양성 보전과 생물자원 확보를 위한 자생생물의 조사·발굴 연구에 박차를 가하였다. 이러한 계기로 2007년에 설립된 환경부 소속 국립생물자원관의 주도로 "한반도 자생생물 조사·발굴 연구사업"이 진행되었다. 본 사업은 2006년 이후 현재까지 15년 동안 5단계(1단계 2006~2008년, 2단계 2009~2011년, 3단계 2012~2014년, 4단계 2015~2017년, 5단계 2018~2020년)로 나누어 진행되었다. 연구의 결과, 본 사업의 이전에 29,916종(2006년)이던 한반도 자생생물이 본 사업의 각 단계가 마무리되는 시점에서 누계로 집계하여 볼 때, 1단계 33,253종(2008년), 2단계 38,011종(2011년), 3단계 42,756종(2014년), 4단계 49,027종(2017년), 그리고 5단계 54,428종(2020년)으로 급속히 증가하여 본 사업 기간 동안 한반도 자생생물 기록종이 약 1.8배 증가하였다. 이 통계자료는 이 기간 동안 연평균 2,320종의 한반도 미기록종이 새로이 기록된 것을 보여준다. 또한 전체 발굴종 중에서 총 5,242종의 신종을 기록하는 학술적 큰 성과를 거두었다. 분류군 별로는 총 연구 기간 동안 곤충 4,440종(신종 988종 포함), 무척추동물(곤충 제외) 4,333종(신종 1,492종 포함), 척추동물(어류) 98종(신종 9종 포함), 식물(관속식물과 선태식물) 309종(관속식물 176종, 선태식물 133종, 신종 39종 포함), 조류(algae) 1,916종(신종 178종 포함), 균류와 지의류 1,716종(신종 309종 포함), 그리고 원핵생물 4,812종(신종 2,226종 포함)이 한반도에서 새로이 기록되었다. 생물표본은 각 단계별로 집계하여 볼 때 1단계 247,226점(2008년), 2단계 207,827점(2011년), 3단계 287,133점(2014년), 4단계 244,920점(2017년), 그리고 5단계 144,333점(2020년)이 수집되어 연평균 75,429점, 총 1,131,439점의 생물표본이 채집되었다. 그중에서 곤충 281,054점, 곤충 이외의 무척추동물 194,667점, 척추동물(어류) 40,100점, 식물 378,251점, 조류(algae) 140,490점, 균류 61,695점, 그리고 원핵생물 35,182점이 채집되었다. 본 사업에 참여한 각 단계별 연구원/보조연구원(주로 대학원생)의 수는 1단계 597/268명, 2단계 522/191명, 3단계 939/292명, 4단계 575/852명, 그리고 5단계 601/1,097명으로 전체년도의 참여연구자는 연평균 395명, 총 연인원 약 5,000명이 참여하여 전국의 거의 모든 분류학자와 분류학 전공의 대학원생이 참여하였다. 본 사업 기간 동안 전문학술지 논문 3,488편(국내학술지 논문 2,320편, SCI급 국제학술지 논문 1,168편 포함)이 출판되었다. 본 사업 기간 중 자생생물 조사·발굴 사업 및 생물표본 확보 사업에 투입된 예산은 총 833억원(연평균 55억원)이다. 본 사업은 국가 주도의 대형 연구 프로젝트로서 전국의 거의 모든 분류학자가 참여하고 대규모 예산이 투입되어 단기간에 이루어 낸 한국식 압축성장의 한 성공 사례로 볼 수 있다. 본 사업의 종발굴 성과는 최근의 생물분류 체계로 분류되어 국가생물종목록으로 만들어졌으며, 전문가와 학생 및 일반 시민에게 제공되고 있다(https://species.nibr.go.kr/index.do). 본 사업에서 파생된 기재문, DNA 염기 서열, 서식처, 분포, 생태, 이미지, 멀티미디어 등 각 종의 정보는 디지털화되어 생물의 계통, 진화 연구 등 학문적 발전에 기여하였고, 기후변화에 따른 지표종의 변화 같은 생물분포 모니터링 사업과 바이오산업의 생물소재를 탐색하는 기반이 되었다. 본 사업을 통하여 젊은 분류인력(주로 대학원생)의 양성을 지원할 수 있었던 것은 본 사업이 가져온 가장 의미 있는 성과라고 할 수 있다. 과거 15년간 숨 가쁘게 달려온 본 사업은 아직 진행 중이다. 그동안 발굴된 종들에 대한 이명(synonym)과 오동정 등을 바로잡아 학문적인 완성도를 높이고, 한반도에 존재하리라 예상되는 약 10만 종의 자생생물 중에서 남겨진 5만 종에 대한 조사·발굴 연구가 지속되어야 한다.