본 논문에서는 현재 미술시장에서 주목 받고 있는 중국 컨템퍼러리 미술품 가격을 형성하는 요인을 분류하고, 중국 미술품만이 가지고 있는 가격형성 특징에 대해 고찰해 본다. 중국 컨템퍼러리 미술품의 급격한 성장에는 일반적인 미술품의 가격 형성요인과 차별화되는 중국만의 특수한 요인들이 영향을 미쳤을 것으로 판단하여 기존 선행 연구에서 사용되었던 가격형성요인에 중국의 작가 및 사회적 특징을 반영한 요인을 추가하였다. 미술품이 가지고 있는 다양한 특성들을 개별요인함수로 두고 실거래 가격을 종속변수로 하는 헤도닉 가격모형을 적용하여 데이터를 분석하였다. 그 결과로 중국 컨템퍼러리 미술품은 경매도시, 경매회사, 경매 월 등의 판매요인보다는 출신지역, 주 활동지역, 최종학력소재지 등의 작가적 요인이 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 최근 제작된 작품일수록 가격이 높게 책정되었고, 중국 컨템퍼러리 미술의 특징인 '인물의 유무' 요인에서는 작품 속 인물이 존재할수록 가격이 높게 책정된 것을 알 수 있었다. 사회적 요인인 중국 GDP가 중국 컨템퍼러리 미술품 가격과 동반 상승하였다는 점에도 주목할 만하다. 중국 컨템퍼러리 미술에 대한 관심과 수요가 높은 시점에서 본 연구의 결과는 중국 컨템퍼러리 미술품에 대한 이해도를 높이고, 컬렉터들에게 설득력 있는 구매방향을 제시해 줄 것이라 생각한다.
영상에서 피부영역을 탐지하는 방법은 색상 정보를 이용하여 탐지하는 방법이 일반적이다. 하지만 영상의 채도가 낮아지는 경우 색상정보가 손실되어 올바른 피부영역 탐지가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 촬영 시 밝은 조명에 의해 채도 정보가 낮아진 피부 영상의 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법의 색상 보정 절차는 채도 영상 획득 및 저채도 영역 분류, 영역 분할, 분할한 저채도 영역에서의 채도 및 색상값 추출, 색상 보정 순이다. 이 방법은 영상에서 채도가 낮은 부분을 추출한 후 해당 영역 및 주변영역의 색상과 채도를 추출하는 방법을 통해 원 색상과 유사한 색상을 예측하여 적용한다. 따라서 저채도 영역을 올바르게 산출하는 방법이 선행되어야 한다. 저채도 영역을 구하는 과정에서 보다 정확한 영역 분할을 위하여 HSV 색상공간의 Hue 값에 오츠가 제안한 다중문턱치를 이용하여 이진 영상을 만든 후 사용하였다. 170장의 인물 사진들을 사용하여 실험을 수행한 결과, 제안한 방법을 사용하지 않은 피부 결과에 비해 약 5.8% 이상 검출율이 높게 나타났으며, 제안하는 방법이 피부색 탐지를 위한 전처리에 적합함을 확인하였다.
본 연구는 한국 명승의 발전 방향을 모색하고자 한국, 일본, 대만, 중국을 중심으로 한 동북아시아의 각 나라별 명승의 개념 및 지정기준, 명승의 유형 및 지정현황 등을 비교 연구하였으며, 그 결과를 토대로 우리나라 명승 자원의 새로운 유형 발굴과 지정의 중요성, 필요성을 제시하고자 하였다. 문헌분석, 국내외 현지답사, 중국 및 대만, 일본자료의 번역을 통한 상호비교분석을 통하여 연구하였으며, 본 연구에서 도출된 주요결과는 다음과 같다. 명승 지정현황을 살펴보면 한국, 대만, 중국은 문화명승보다 자연명승이 더 많이 지정이 되어 있는 것으로 조사되었으며, 일본은 문화유산이 자연유산보다 많이 지정되어 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 아직까지 발표되지 못했던 중국에 관한 명승관련정책들과 지정명승목록 및 데이터 등이 작성될 수 있었던 것을 커다란 성과라 할 수 있다. 대만은 명승지에 관광개발투자허가 관련 내용을 담은 관광개발조례안을 따로 만들어 민간기업투자유도 등 관광사업화를 활성화하고 있으며, 일본은 명승지정전이라도 교육위원회를 통하여 명승으로 가지정을 할 수 있는 것이 특이하다. 따라서 본 연구는 동북아시아 국가명승의 지정현황 및 실태 등을 조사 분석하여 우리나라 명승자원의 유형 및 지정과 비교하여 정리하였다는데 의의를 두었으며, 한국 명승의 지정 기준 및 지정의 활성화를 기하는데 기초자료로 제공하고자 하였다.
본 연구는 중금속원소의 주오염원 중의 하나인 금속폐광산에 다량 잔존하는 폐석을 효율적으로 처리하기 위해 실내모형시험을 수행하였으며, 그 결과를 광산폐석처리의 기술개발에 기초자료로 활용하고자 한다. 실험의 도구는 실험결과에 거의 영향이 없는 내산성 내알카리성의 아크릴산수지와 폴리에틸렌 관을 사용하였다. 본 연구에서 제작 운용된 8개의 모형을 계내의 환경, 충진물의 배열방식 및 종류 등으로 분류한다면 4개의 그룹으로 나눌 수 있다. 그룹 1은 계내에 폐석으로만 충진하여 개방계에서 실험한 배경모델이고, 그룹 2는 각각 두 개의 폐석층과 석회암편층을 층상으로 배열한 뒤 개방계와 폐쇄계로 구분하여 실험하였다. 그룹 3은 폐석과 석회암편을 골고루 잘 섞어 계내에 충진하고(혼합모델)이를 개방계와 폐쇄계로 구분하여 실험하였으며, 마지막 그룹 4는 폐석층의 표층부에 석회암편층을 가하여 실험하였다. 배경모델인 모델 Ⅰ로부터 배수된 시수는 실험초기부터 말기까지 중금속원소의 용존량이 매우 높다. 그런, 다른 모델에 비해 그룹 3에 해당되는 모델 Ⅴ와 Ⅶ은 중금속원소의 함량이 매우 낮아 제거효과가 가장 높은 것으로 나타났다. 폐쇄된 혼합모델에서 폐석과 석회암편의 혼합비를 1:1, 2:1로 달리하더라도 중금속원소의 제거효과 는 대동소이한 것으로 나타났다. 그러나, 계내를 같은량의 충진물로 충진하더라도 혼합모델은 층상모델에 비해 중금속원소의 제거효과가 현저히 높다. 그리고, 다른 실험조건이 같은 폐쇄계와 개방계를 비교하면 전자의 중금속원소의 제거효과가 다소 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 건강검진을 목적으로 내원하여 경동맥초음파를 실시한 140명을 대상으로 경동맥의 내중막 두께(IMT; intima media thickness)변화 및 죽상경화반(Plaque)의 유무와 혈액학적 검사와의 상호연관성을 알아보고자 시행되었다. 경동맥초음파상 IMT두께가 1 mm 이상을 비정상으로 간주하고 죽상경화반의 유무를 평가하였으며, 혈청검사를 통하여 지질학적 수치 및 공복혈당수치를 분류하여 상관관계를 알아보았다. 그 결과 공복혈당수치가 죽상경화반을 일으키는 유일한 독립적인 예측인자로 분석되었고(p=0.033), ROC 곡선분석에서 cut off value는 126 mg/dL(민감도 56.25%, 특이도 68.33%)로 결정되었다. 또한 로지스틱 회귀분석에서 위험율(Odds ratio)은 1.01배로 나타났다. 따라서 향후 다수의 대상자로 장기적인 전향적연구가 필요할 것으로 사료되며, 혈액검사수치를 고려하여 심뇌혈관질환의 효과적인 일차예방 역할과 혈관의 추적관찰을 위한 경동맥초음파가 적극적으로 권고 된다.
건설 현장 절취사면에서 발생되는 산성암반배수(Acid Rock Drainage, ARD)는 암석에 함유된 황화광물의 산화에 의해 발생하며, 주변 환경, 구조물의 안정성과 수명, 경관에 악영향을 주고 있다. 우리나라의 지형은 70% 이상이 산 지이므로 토목공사과정에서 사면절취와 터널공사가 빈번히 이루어지고 있는데, 산성배수를 발생시킬 개연성이 있는 황 철석을 함유한 암석들은 전국에 분포한다. 본 연구에서는 다양한 암반을 대상으로 암석유형별 산성배수 발생특성을 파악하고 잠재적인 산발생능력을 규격화된 방법으로 평가하고자 하였다. 산발생능력 평가 결과 NP/MPA 비에 따라서 14개의 시료가 산성배수 발생 가능성이 높은군에, 4개의 시료는 산성배수 발생 가능성이 낮은군에 해당하였으며, 암 석의 종류와 산발생능력 평가 결과는 상관관계는 명확하지 않았다. 본 연구에서 대상으로 한 시료만으로 볼 때, 편마 암, 화강암의 경우 산성배수 발생 가능성이 낮은 군으로, 열수변질을 받은 화산암, 응회암, 탄질셰일, 금속광산 폐석시 료는 산성배수 발생 가능성이 높은 군으로 분류되었다. 물시료 분석 결과 일부 항목이 지하수의 생활용수 이용시 수 질기준을 초과하였다. 이는 주로 황철석의 산화로 인하여 발생한 산에 의해 배수가 낮은 pH를 유지하면서 중금속들 을 용출시켜 지속적으로 배출하기 때문이며, 고농도의 중금속을 함유한 산성배수가 계속 생산, 유입될 경우 연구대상 지역 부근 지하수와 하천수의 수질오염이 우려 된다.
본 연구에서는 골다공증의 취약집단인 농촌지역 폐경 후 여성의 골밀도 변화에 영향을 미치는 식이요인을 추적관찰 하였다. 연구시작년도에 골밀도를 측정하고 계절별 식이섭취 조사를 실시하였으며 2년 후에 골밀도를 다시 측정하였다. 1) 대상자를 골밀도 감소율에 따라 세 집단으로 분류하여 집단 간 영양소 섭취량 차이를 분석한 결과, 2년간 골밀도 변화율과 칼륨, 비타민C, 비타민A, 엽산 섭취량이 상관관계가 있었으며 식품군은 채소류, 난류의 섭취와 유의적인 상관성이 있었다. 2) 상관분석을 통하여 얻어진 변수들과 골밀도의 관계를 고려해 각 부위의 골밀도 변화율에 영향을 미치는 변수들로 모델을 검증한 결과에서는, 2년간의 골밀도 변화율은 연구시작시 골밀도, 비타민A, 채소류, 난류섭취량이 유의한 변수로 나타났다. 종합하면, 2년간 추적조사결과 골밀도 감소율이 큰 집단에 비해 감소율이 작은 집단에서 칼륨 섭취량이 많았으며, 연구 시작 시 골밀도, 비타민A, 채소류, 난류 섭취량이 요골의 골밀도 감소에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 50세 이상 연령층일지라도 체중 (제지방량)유지, 비타민C 및 비타민A, 무기질 (칼슘, 인, 칼륨)이 풍부한 식품 섭취 등 일상생활에서 조절 가능한 식이요인이 골 건강유지의 중요한 구성요소임을 확인하였다. 이러한 결과는 폐경이후 농촌여성 골밀도 유지를 위한 영양교육 자료로 활용될 수 있으며, 앞으로 폐경이후 농촌여성의 골밀도 변화에 영향을 미치는 식생활 요인에 대한 장기간에 걸친 추적연구가 필요한 것으로 생각된다.
본 논문은 흉부 엑스레이 영상에서 배경 제거 및 관심 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 일반적으로 화질 개선 기법을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 선명도와 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 이러한 기법을 엑스레이 영상 전체에 적용하는 경우 배경과 같은 영상의 불필요한 정보 때문에 좋은 성능을 얻기 어렵다. 그래서 본 논문은 사용자가 원하는 영역에만 화질 개선 기법을 적용할 수 있도록 배경 제거 및 관심 영역 (ROI)을 분할하는 방법을 제안한다. 배경 제거를 위해 먼저 원본 영상의 히스토그램 분포를 분석하고 문턱치 처리로 몸체와 배경을 일차적으로 분리한다. 다음으로 유도 필터 (guided filter)를 이용하여 몸체 경계 혹은 배경 경계를 보정한다. 관심 영역 분할을 위해서는 먼저 폐의 위치 정보를 이용하여 폐의 주 밝기 값을 찾는다. 이를 이용하여 문턱치 처리를 한 후 번호 매김과 상기 배경 정보를 이용하여 분류 이외의 것을 제거한다. 마지막으로 폐만 검출된 이진영상을 통해 경계 상자 영역을 생성한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증하였다.
최근 국내 일부 항해사들은 해운산업의 어려운 취업환경을 극복하고, 직업선택의 저변을 확대하기 위하여 승선경력을 기반으로 국내외 교육기관에서 DP운항사 교육을 이수하여 직종을 전환하고자 노력하고 있다. 그러나 아직까지 국내에서는 해양플랜트 서비스 산업이 활성화 되어있지 않기 때문에 동 분야로 진출하고자 하는 항해사들은 어렵게 자격취득을 위한 실습을 마치고 대부분 해외선사로 진출하고 있다. 그럼에도 불구하고 DP운항사로 취업을 희망하는 항해사들은 경력을 중시하는 해외 해양플랜트 기업의 보수적인 채용 절차, 비영어권 출신자의 언어사용의 한계, 다문화 승선생활의 어려움, 필수 직무요건에 대한 체계적인 정보 부족 등의 이유로 구직 단계에서 부터 어려움을 겪고 있다. 따라서 이 연구는 DP운항사가 갖추어야 할 직무능력 및 자격 요건을 분석하여 국가에서 요구하는 최소한의 능력 수준을 제시하고 있는 NCS 표준 개발을 위한 기초자료를 제공하고, DP운항사 전문인력양성을 활성화하기 위한 방안을 제시하는 데 목적을 두고 있다. 본 연구의 결과로서, DP운항사의 직무 분류, 직무능력표준 및 경력개발경로를 제시하였고, DP운항사 양성 활성화 방안으로서 DP 실습선박의 공동 활용, DP 전문 교원 양성 및 정부주도 NCS 수출모델을 제안하였다.
소프트웨어 시스템은 생명주기동안 기능 추가, 버그 수정, 새로운 컴퓨팅 환경 수용 등의 다양한 이유로 프로그램 코드 변경이 요구된다. 이러한 코드 수정 과정에서 새로운 오류 발생을 가져올 수 있으므로 프로그램 코드 수정 과정은 새로운 시스템 개발 못지 않게 신중하게 처리되야 한다. 또한, 오픈 소스 프로그램에 대한 재사용이 일반화된 소프트웨어 개발환경에서 오픈 소스 프로그램의 코드 변경 가능성을 예측할 수 있다면, 보다 양질의 프로그램 개발 효과를 기대할 수 있을 것이다. 본 논문은 소스 코드 변경을 예측하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 소스 코드 변경을 예측하는 문제는 딥러닝의 이진 분류 문제이며 레이블된 데이터가 요구되는 지도학습을 사용한다. 코드 예측 모델의 학습 및 시험을 위해 깃허브에서 수집한 Java 소스 코드와 코드 변경 로그를 데이터로 사용한다. 수집된 Java 소스 코드에서 소프트웨어 메트릭스를 계산한 후 제안된 코드 변경 예측 모델의 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도가 측정되었으며 각각의 평가 지표에 있이서 CNN 모델은 95%, 다층 퍼셉트 기반의 DNN 모델은 92%를 달성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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