조경의 설계 행위는 설계가의 사고체계 내에서 형성되는 개념과 그것이 형상화되는 구체적인 재현 그리고 이를 실질적인 재료로 구축하는 일련의 과정으로 이루어지며, 이러한 디자인 프로세스는 4차 산업혁명 시대의 컴퓨터 기술과 IT 생태계의 비약적인 발전으로 많은 변화를 마주하고 있다. 컴퓨터 테크놀로지는 산업 초기에 수학적 계산(calculation)과 입력 데이터의 시각적 표현(graphic representation on display) 등 비교적 단순한 목적으로 개발되었다. 하지만 ibm과 매킨토시(macintosh)를 시작으로 개인용 컴퓨터(personal computer)의 성공적인 보급 이후 프로그램 언어와 하드웨어가 급속히 발전하고, 알고리즘(algorithm) 및 응용 소프트웨어가 전문화되면서 컴퓨터의 활용 목적이 사회 전반에 걸쳐 매우 다양해졌다. 본 연구는 이러한 디지털 사회 맥락의 변화를 바탕으로 컴퓨테이셔널 디자인(computational design), 파라메트릭 디자인(parametric design) 및 알고리즘 디자인(algorithm design) 등의 새로운 설계 방법들이 조경 설계 과정에서 어떠한 기능과 역할을 할 수 있는지에 관한 현황 및 쟁점을 진단하였으며, 그중 최근 가장 주목받는 파라메트릭 테크놀로지를 적극적으로 이용하는 디자인 방법론에 집중해 연구를 진행했다. 우선 현대 조경 및 건축 전반에서 파라메트릭 디자인의 주요 개념 및 특징들에 대해 살펴 논의의 근거를 마련했다. 그리고 이를 바탕으로 조경 분야에서 파라메트릭 디자인 활용에 관한 선행 연구를 분석하고, 조경 설계 회사들의 실제 활용 현황에 대해 분석했다. 그 결과, 조경 분야에서 파라메트릭 디자인 활용에 관한 연구는 연구의 수나 다양성 측면에서 타 분야와 비교했을 때 아직 충분한 논의가 진행되지 않은 것을 확인할 수 있었고, 사용 현황 분석에서는 최근 국외 조경 회사들을 중심으로 새로운 테크놀로지를 적극적으로 활용하려는 다양한 움직임이 조사되었다. 마지막으로 이러한 논의를 바탕으로 조경 설계 분야에서 파라메트릭 디자인 활용의 구체적인 사례 및 추후 다양한 가능성에 대해 검토했다.
지구관측위성 위원회(Committee on Earth Observation Satellites: CEOS)에서 주관하는 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)는 지구관측그룹(Group on Earth Observations: GEO)에서 구축하는 전 지구 관측시스템(Global Earth Observation System of Systems: GEOSS)의 기반 플랫폼으로 적용되고 발전하고 있다. ODC는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 무상으로 공개되는 대용량의 위성영상정보를 이용하여 국가 규모, 지역 단위에서 사용자가 원하는 다양한 수준의 과학적 정보처리와 분석을 목적으로 하는 응용 서비스 구축에 적용할 수 있는 오픈소스 플랫폼이다. 이 연구에서는 ODC의 주요 특징에 대하여 유사한 목적을 갖는 구글 어스 엔진과 비교하여 설명하였다. 그리고 ODC에 대하여 소개하고 우리나라의 다목적실용위성(KOMPSAT) 영상정보를 이 플랫폼에 적용하는 데 필요한 기본 개념과 고려 사항을 제시하고자 한다. 또한, KOMPSAT 위성영상을 이 플랫폼에서 사용하기 위한 단계를 구분하여 설명하였고 실제 데이터를 이용하여 데이터의 입력과 등록에 적용되는 중간 과정을 예시하였다. 한편 오픈 데이터 사용권 관점에서 KOMPSAT 위성영상을 ODC 응용 서비스에서 적용할 수 있는 실제 방안을 제시하였다. KOMPSAT 위성영상정보의 ODC 적용을 위한 정책과 기술 사항들은 향후 GEO의 GEOSS에 다른 유상 위성정보를 사용하는 데 중요한 근거가 될 것으로 기대한다.
목적: 본 연구의 목적은 다양한 인지기능 수준을 가진 고령자를 위한 실감객체 기반 인지재활시스템을 개발하고, 사용성을 검증하는 것이다. 방법: 사용성 연구는 시스템의 강점과 약점을 확인하기 위해 15명의 환자 집단과 4명의 작업치료사 집단에 설문조사를 실시하였으며 응답에 근거한 수정을 통해 시스템을 보완 및 개선하였다. 응답자들은 세 종류의 훈련-실행기능 훈련, 기억력 훈련, 집중력 훈련을 20분~30분간 경험해본 후, 구조화된 설문에 응답하였으며 설문의 영역은 각 훈련 영역별 콘텐츠, 중앙처리장치이자 화면 제시 매체인 태블릿 PC 및 실감객체를 포함하는 하드웨어, 시스템 이용에 따른 만족도로 구성되었다. 결과: 설문 응답 결과 환자 집단과 작업치료사 집단 모두에게 가장 흥미로웠던 영역은 실행기능으로 나타났고 가장 흥미롭지 않은 영역은 집중력으로 나타났다. 하드웨어 사용성 설문에서 태블릿 PC의 화면의 크기가 부적절하다는 응답이 6건, 실감객체의 크기가 부적절하다는 응답이 5건으로 나타났다. 시스템 이용에 대한 만족도 설문에서 전체 응답자의 40%가 시스템에 만족하는 것으로 응답하였다. 결론: 본 시스템은 훈련과제를 수행하기 위해 필요한 실감객체 도구의 조작이 용이하다는 점과 사용자의 요구에 따라 인지훈련의 영역을 쉽게 선택하여 훈련할 수 있다는 점, 사용자의 수행도에 의해 난이도가 자동으로 조정된다는 점을 특징으로 갖는다. 본 시스템에서 입력장치로 사용되는 실감객체도구는 양손에 쥐고 사용함으로써 훈련환경을 자연스러운 일상에서의 도구 사용과 유사하도록 고안하였다. 본 시스템은 지역사회 인지 재활전문가 부족의 대안으로 사용가능 할 것으로 기대된다.
R&D 과제간의 유사성과 중복성을 분석하는 것은 정부 예산의 효율적 투자를 위해 중요하다. 정부 R&D 과제의 기획 시, 예산의 중복 지원을 방지하기 위해 연구 관리 전담기관, 관련 부처 및 정부차원에서 연구 과제의 중복성을 검토하고 있다. 그러나, 기존의 유사도 분석은 신규 과제 제안서와 기존의 R&D 과제 제안서를 키워드 중심으로 비교, 검색하는 방식에 의존하고 있어, 과제명의 일부 수정, 기술상의 단순 대치 등의 경우, 유사도를 정확히 측정하지 못하는 취약점이 존재한다. 본 연구에서는, R&D 과제 문서의 경우에, 이 문서들을 구별할 수 있는 특징으로써 특허 정보를 활용하고자 한다. 특허 정보는 정부 R&D 특허동향조사사업(http://ipas.rndip.re.kr)을 통해 공표된 자료를 기반으로 한다. 본 연구에서는 신규과제가 입력되었을 때, 특허 정보를 이용하여 R&D 과제간의 유사성 및 중복성을 분석할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, 집합 이론 및 확률 이론을 기반으로 한 유사도 측정 모델을 제시한다. 또한 제시한 측정 모델을 실제 시스템으로 구현하여 중복문서를 식별하고 이들의 유사도를 계산하여 보여준다.
기존 선로구조물의 대부분은 준공된 지 상당한 시일이 경과되어 노후화가 많이 진행된 상태이다. 특히 기존 철도교량 중 판형교는 상당수가 준공으로부터 40~60년 이상 경과된 노후교량이며 도상 없이 거더에 침목이 직결되어 있어서 차량의 주행하중이 교량에 직접 전달되므로 유도상 교량과 비교하여 교량에 가해지는 충격 및 소음이 클 뿐만 아니라 동적인 충격과 진동도 상대적으로 크다. 따라서 기존선 판형교에 대한 적절한 유지관리 및 보수, 보강기술의 개발이 매우 시급하다. 본 연구에서는 기존선 판형교의 성능개선과 소음, 진동 문제 해결을 위해 기개발된 레일매립궤도 시스템의 특징을 소개하고, 레일매립궤도의 진동 및 소음 저감 성능을 평가하기 위해 길이 5m 침목이 설치되어 있는 무도상 판형교와 레일매립궤도를 적용한 판형교를 제작하여 동일한 가진 조건에 따라 발생되는 진동응답을 측정하고 분석하였다. 또한 실험에서 얻은 진동응답 데이터를 음향해석 모델의 입력데이터로 사용하여 방사소음해석을 수행하였다. 실험 및 해석 결과 레일매립궤도를 적용한 판형교가 무도상 판형교 보다 진동에서는 15.0~18.8dB정도 감소하고 소음의 경우 평균 7.7dB(A)정도 감소하는 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 심층신경망을 이용한 시간 영역 음향 이벤트 검출 알고리즘을 제시한다. 본 시스템에서는 주파수 영역으로 변환되지 않은 시간 영역의 음향 데이터를 심층신경망의 입력으로 사용한다. 전반적인 구조는 CRNN 구조를 사용하였으며, GLU, ResNet, Squeeze-and-excitation 블럭을 적용하였다. 그리고 여러 계층에서 추출된 특징을 함께 고려하는 구조를 제안하였다. 또한 본 연구에서는 강한 라벨이 있는 훈련 데이터를 확보하는 것이 현실적으로 어렵다는 전제 아래에서 약한 라벨이 있는 훈련 데이터 약간 그리고 다수의 라벨이 없는 훈련 데이터를 활용하여 훈련을 수행하였다. 적은 수의 훈련 데이터를 효과적으로 사용하기 위해 타임 스트레칭, 피치 변화, 동적 영역 압축, 블럭 혼합 등의 데이터 증강 방법을 적용하였다. 라벨이 없는 데이터에는 의사 라벨을 붙여 부족한 훈련 데이터를 보완하였다. 본 논문에서 제안한 신경망과 데이터 증강 방법을 사용하는 경우, 종래의 방식으로 CRNN 구조의 신경망을 훈련하여 사용하는 경우보다, 음향 이벤트 검출 성능이 약 6 % (f-score 기준)가 개선되었다.
식생 프로세스는 증발산 제어를 통해 강우 유출 프로세스에 상당한 영향을 미치지만, 개념적인 집중형 수문 모형에서는 거의 고려되지 않는다. 본 연구는 인공위성에서 원격으로 감지된 엽면적지수 자료를 표현하는 생태 모듈을 수문 분할 모듈에 통합하여 합천댐 유역에 대한 모형 성능을 평가하였다. 제안된 생태 수문 모형은 습윤 지역의 생태수문 프로세스를 더 잘 표현하기 위하여 크게 세 가지 주요한 특징을 가진다. 1) 식생의 성장률은 유역의 물 부족 스트레스에 의해 제약을 받는다. 2) 식생의 최대 성장은 유역 기후에 의한 에너지에 의해 제약을 받는다. 3) 식생과 대수층의 상호작용이 반영된다. 제안된 모형은 유역 단위의 수문 성분과 식생 동역학을 동시에 모의한다. SCEM 알고리즘에 의해 추정된 모형 매개변수를 이용한 검증 결과로부터 아래와 같은 발견할 수 있었다. 1) 엽면적지수와 하천유량 자료를 이용하여 생태수문모형의 매개변수를 추정하는 것이 생태 모듈이 없는 수문 모형과 비슷한 정확도 및 견고함으로 하천유량을 예측할 수 있다. 2) 필터링이 안된 원격으로 감지된 엽면적지수를 그대로 입력자료로 이용하는 것은 하천유량 예측에 도움이 안된다. 3) 통합된 생태수문모형은 엽면적지수의 계절적인 변동성에 대한 우수한 추정치를 제공할 수 있다.
호형 사주는 동해안에서 흔히 분포하는 지형특징으로 고파랑시를 제외하고 리드미컬한 형상을 지속적으로 유지한다. 하지만, 2019년 9, 10월에 동해안에 직 간접적 영향을 미친 연속적인 4개의 태풍으로 인해 해안선과 평행한 연안사주가 형성되었고 해안선 부근에 침식과 퇴적이 반복되는 패턴을 보였지만 전반적인 해안선 후퇴가 발생하였다(약 2 m). 이와 같은 연속적인 폭풍파랑으로 인한 지형변화와 각 폭풍(NE-E 입사파) 이벤트의 영향을 모의하기 위해 폭풍 사상시 해빈의 침식 모의에 널리 사용되는 XBeach를 사용하였다. 개선된 XBeach 수치모의를 위해 최신 계수보정 연구 동향에 따라 계수보정이 실시되었으며, 이로부터 도출된 최적의 계수 값을 수치 모의에 적용하였다. 모델의 입력값으로 사용된 파랑, 조석 및 폭풍 사상 전후 수심 자료와 최적의 계수 값을 활용한 결과, 해안선 부근의 침식 및 퇴적 반복패턴(BSS = 0.77(침식 단면), 0.87(퇴적단면))과 해안선과 평행한 연안 사주의 형성을 성공적으로 모의하였다. 각 태풍의 최대 입사파고 도달 시 수치 모의된 전체 퇴적물 이동 벡터 및 지형변화 분석결과, 입사 파향이 호형 사주의 거동에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 유의파고 크기뿐만 아니라 고파랑의 지속시간 또한 퇴적물 이동량의 중요한 요인으로 판단 된다. 하지만 모델링 결과, 내측 쇄파대(inner surfzone)의 지형변화 및 연안 사주의 마루의 정확한 위치 예측을 위해서는 추가적인 보정과정이 필요함을 시사한다.
지상작전사령부는 지상작전수행개념인 "결정적 통합작전" 구현을 위해 작전계획 및 작전수행체계 발전을 지속해서 추진하였고 괄목할 만한 성과를 거두었다. 특히 전쟁 초기부터 공격과 방어를 동시에 실시하여 종심지역의 적을 무력화시켜 아군에게 유리한 여건을 조기에 조성하기 위한 "공방동시통합작전"을 중점적으로 발전시켰다. 그러나 기존의 M&S 체계만으로는 종심작전 효과분석이 제한되어 지휘관에게 과학적이고 합리적인 의사결정 지원이 불가하였다. 본 연구의 목적은 전장관리체계에서 사용 가능한 종심작전 효과분석 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 먼저 종심작전 수행 구성요소인 감시, 물리적타격, 비물리적타격 효과분석에 관한 선행연구를 하여 각각의 특징 및 제한사항을 고찰하고 연구 방향을 제시하였다. 다음으로 전·평시 지구사에서 생산되는 데이터를 활용하여 구성요소 간 상호작용이 반영된 종심작전 효과분석 방법론을 제시하였고, 전투실험 및 자료수집 등을 통해 분야별 입력데이터를 산출하였다. 최종적으로 종심작전효과예측모델 (DECAM)을 구현하고 지구사 및 군단 전투참모단에 배포하여 연합연습 간 활용하였다. 본 연구를 통해 효과분석 방법론 및 개발된 모델의 유용성을 확인할 수 있었으며 지구사 및 군단의 종심작전 수행능력 발전에 기여할 수 있었다.
실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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