최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.
본 연구는 근대 이후 호동왕자의 서사가 어떻게 재현되었는지 정리하고 그 의미를 분석하는 것을 목적으로 한다. 호동왕자의 이야기는 12세기에 『삼국사기』에 처음 소개되었는데, 현재 TV 드라마, 영화, 소설, 희곡 등 다양한 갈래에 걸쳐 재생산되고 있는 대중적이며 민족적인 서사이다. 흥미로운 점은 『삼국사기』를 제외한 근대 이전의 문헌 속에서 호동왕자의 기록을 찾아 볼 수 없다는 사실이다. 호동왕자는 1935년에 이르러 윤백남에 의해 최초로 문학적으로 재현되었으며, 비로소 현재와 같은 대중성을 갖게 되었다. 즉 호동왕자의 이야기는 근대에 들어와 발견(명)된 '전통'의 표상 중 하나라 볼 수 있다. 윤백남을 필두로 이태준의 『왕자호동』, 유치진의 『자명고』로 이어지는 글쓰기들은 우리가 알고 있는 호동왕자의 성격들을 주조했다. 윤백남은 정사(情死)의 모티프를 삽입하여 낭만적 연인으로서의 호동의 모습을 만들어 냈고, 이태준과 유치진은 낙랑을 한사군 중 하나인 낙랑군으로 설정함으로써 민족(국가)주의적 컨텍스트를 삽입했다. 이 두 양상 모두 『삼국사기』에는 드러나지 않는 것으로, 위 작가들에 의해 고안된 것이다. 그리고 이렇게 삽입된 성격들은 각 텍스트들이 생산되었던 시기의 사회·정치적 상황과 밀접한 관련을 맺고 있다. 윤백남의 경우 과거를 노스탤지어의 대상으로 파악하는 근대적 미의식을 단면을 보여주고 있으며, 이태준의 경우 총동원체제를 (반)내면화하는 식민지 지식인의 사유체계를 보여 주고 있고, 유치진은 해방 공간 속에서 역사적 인물을 통해 민족의 남성성을 상상해내는 수법을 보여주고 있다. 바로 이렇게 서로 다른 맥락 속에서 소환되고 전유된 호동의 표상들이 모여 현재 우리가 알고 있는 '호동왕자'를 구축하고 있다고 말할 수 있을 것이다.
본 연구는 대학에서 영화를 기반으로 한 교양교과 수업에 실제 적용한 사례를 중심으로 이루어졌다. 이에 영화를 기반으로 교양교과 수업에 대한 인식을 알아보고자 하였다. 특히 영화 6편 중 '언터처블: 1%의 우정' 중심으로 수업 활동을 분석하여 전개하였다. 본 연구대상은 부산광역시에 소재한 D대학 2016년 1학기에 개설된 교양과목 '영화로 만나는 창의적 융합' 강좌에 수강한 대학생 44명을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 전통적인 수업방식에서 탈피한 창의성 수업으로 영화를 감상하고 퀴즈를 온라인을 통해 선행학습한 이후 과제, 발표, 실험, 체험 등을 정규 수업시간에 수행하는 교육방법으로 15주 동안 진행하였다. 본 연구에서 영화를 활용한 교양수업에 대한 인식결과는 다음과 같다. '움직임이 살아있는 교양수업이다', '영화를 다양한 시각으로 보게 하는 교양수업이다', '나를 알게 하는 교양수업이다' 로 나타났다. 이는 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 영화라는 교육매체와 틀에서 벗어난 공간에서 활동하는 교양수업이 대학생들에게는 호기심을 자극하고 재미를 더해주는 것으로 인식하고 있음을 시사하고 있다.
오늘날 미국, 일본과 같은 선진국에서는 전통적인 방법의 중력지오이드에 GPS/Leveling데이터에 의한 기하학적 지오이드를 합성한 합성지오이드를 개발하여 지오이드모델의 정확도를 높이고 있다. 따라서 하이브리드지오이드라 불리우는 합성지오이드모델을 개발하는 것이 세계적으로 지오이드모델 개발의 최신 방법이 되고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 하이브리드지오이드 모델을 개발하기 위한 기초연구로 Remove and restore 방법에 의하여 중력지오이드를 결정하고 498점의 GPS/Leveling 데이터에 의한 기하학적 지오이드를 합성하여 우리나라의 합성지오이드모델을 개발하였다. 지구중력장모델은 EIGEN-CG03C 모델을 사용하였고 중력자료와 우리나라의 DEM을 이용하여 중력지오이드 모델을 개발하였다. 지형효과 계산을 위하여 3가지의 중력학적 환산방법(Helmert 응축 방법, RTM 방법, Airy-isostatic 방법)을 이용하여 지형효과를 산출하였고, 산출된 지형효과를 적용하여 개발되는 중력지오이드의 정확도를 분석하여 가장 적합한 중력학적 환산방법을 결정하였다. 아울러 산출된 중력지오이드에 총 498개의 GPS/Leveling 자료를 이용한 LSC 적합을 수행하여 우리나라의 수직기준에 적합한 합성지오이드를 결정하고 정확도 분석을 수행하였으며, 그 결과 RTM 환산방법을 적용하여 결정된 합성지오이드의 정확도가 $0.001{\pm}0.053m$로서 가장 높게 나타났음을 알 수 있었다.
오늘날 성은 흥미의 도구로 전락되어 각종 성범죄가 끊이지 않고, 저출산 문제로 인구 절벽의 시대를 맞이하게 되었다. 이러한 문제를 극복하기 위한 대안으로 우리선조의 삶의 방식이었던 기자신앙을 새로운 인식으로 생명탄생의 신비를 간직한 성스러운 문화로 정착시켜야 한다. 이에 따라 자웅암 일원을 재미와 흥미를 주는 해학적인 장소가 아니라 생명탄생의 고귀함과 무병장수, 부귀영화를 기원하는 성스러운 장소로 재탄생 시키고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 전통문화의 현재적 활용이라는 측면에서 자연사랑, 생명존중의 정신을 기반으로 소원, 만남, 치유, 사랑의 정신가치를 기획방향으로 정하고 단동 10훈 중 도리도리(道理道理)를 핵심 테마로 선정하여 "도리도리(道理道理) 시크릿 가든"이라는 명칭을 부여하여 관광스토리텔링 하였다. 문화콘텐츠는 지역의 마케팅 수단이 되고, 관광객이 지역을 방문하게 하는 힘으로 작용한다. 이런 맥락에서 "도리도리(道理道理) 시크릿 가든"의 조성은 안동의 브랜드가치를 높이고 새로운 명소가 되기에 충분한 의미와 있음을 알 수 있어 지역의 상징공간으로서의 면모를 갖추어 관광객을 유입하는 고부가가치산업으로 이어질 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 현재까지도 자웅암과 자궁암에 사람들이 찾아와 자식을 낳기 위해 기도하고 있다는 점에 주목하여 자웅암 일원을 생명탄생의 고귀함과 무병장수와 부귀영화를 기원하는 성스러운 장소로 재탄생 시키고자 하는 것이다
4차 산업혁명 시대에 건설산업은 전통적인 업무 방식에서 디지털 프로세스로 전환하고 있다. 특히, 건설산업의 특성으로 인해 업무 절차의 변경에는 어려움이 따르며, 점진적인 디지털 전환 및 시행착오가 발생하고 있다. 건설현장의 안전관리 분야도 역시 이 흐름을 따라 모든 데이터의 디지털화와 자동화를 목표로 연구 및 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최근의 통계에 따르면, 건설업 안전사고는 계속해서 발생하고 있으며, 안전사고 사망자 수도 줄지 않고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 건설공사 안전관리 종합정보망의 빅데이터를 대규모 언어모델 인공지능을 통해 분석하였다. 분석된 결과는 실시간으로 업데이트가 가능한 상세설계모델로부터 위치정보와 공간적 특성을 반영하여 안전관리가 필요한 현장모델링에 정보를 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 건설현장 안전관리 데이터의 디지털화를 통한 시설물 및 근로자의 안전을 강화하고, 건설사고 예방 및 효과적인 교육 지시를 위한 빅데이터 기반 안전관리 플랫폼 개발을 목표로 한다.
유네스코 세계유산에 등재된 고창의 갯벌에 접해 있는 마을신앙은 해양의 생태적 환경과 지역민의 문화가 어우러져 복합문화유산의 성격을 지닌 해양신앙으로서 전승되고 있다. 이 연구를 통해 첫째, 해양신앙의 생태문화적 가치를 밝히고, 둘째, 고창 해양신앙의 지속가능한 보존을 위한 기제로써 복합유산 등재의 가능성을 도출하며, 셋째, 고창이 보유한 세계유산 보존과 활용 정책에 거시적이며 통합적 관점에서의 시사점을 제공하고자 한다. 고창 해안가의 마을신앙은 바다와 갯벌에 의지해 살아가는 지역민들의 소망과 정신세계를 반영한 문화적 행위이자 의식이다. 마을신앙은 그 유래가 정확하게 기록되지 않은 것들이 대부분이나 주민들에 의해 구전되어온 좌정담, 유래담, 영험담 등은 2003년 유네스코 무형문화유산보호협약에 따라 살아있는 전통으로 최근 주목되고 있다. 한편 고창군 해안가의 마을신앙은 마을의 평안과 함께 해상안전, 풍어를 기원한다는 점에서 어촌지역 해양유산의 특징을 지닌다. 나아가 해양이라는 공간은 지역성을 뛰어넘어 초국가적인 개방성을 가진다. 이는 유네스코에서 언급하는 탁월한 보편적 가치(Outstanding Universal Value)와 연관되며 과거부터 현재, 그리고 미래로 이어지는 지속가능성을 내포하고 있다. 이와 같은 무형적 가치와 유형의 탁월한 보편적 가치가 공존하는 고창의 마을신앙은 갯벌, 그리고 해양의 생태환경과 끊임없이 상호작용을 하며 전승되어 왔다. 이에 마을신앙은 생태문화적 가치를 지니고 있으며, 보존과 활용 또한 생태문화적 가치에 주목하고 이에 적합한 정책과 보호활동을 펼쳐야 한다. 요컨대 자연유산적 가치와 문화유산적, 무형문화유산적 가치를 동시에 충족시키는 유네스코 복합유산의 개념에 부합하는 고창의 갯벌과 해양신앙은 점과 선단위를 넘어 면단위의 보존개념과 범위로 접근할 필요가 있다.
본 연구에서는 위치종속조사가법에 의해 소나무임분에서 조사된 자료로부터 임목의 크기 및 경쟁목과의 거리를 함께 고려한 개체목차원의 거리종속경쟁지수와 전통적인 임분차원의 밀도척도를 추정하고 이들을 흉고직경생장과 비교하여 경쟁상태에 대한 설명력을 검토하였으며, 경쟁지수가 영향변수로 고려된 개체목 흉고직경생장식을 유도하였다. 경쟁목선정방법에 있어 경쟁치단각도를 30도로 설정했을 때의 경쟁지수가 흉고직경생장과 기장 높은 상관관계를 보인 반면, 경쟁구역거리는 흉고직경생장추정에 대한 경쟁지수의 설명력에 미미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개체목별 거리종속경쟁지수에 근거한 대부분의 임분경쟁지수들은 임분의 경쟁상태를 비슷하게 나타내는 것으로 평가되었다. 임령과 지위지수의 영향을 배제한 상태에서의 편상관분석결과 Alemdag의 평균경쟁지수 및 상대공간지수가 흉고직경과 가장 높은 연관성을 나타냈는데, 이중 개체목의 위치를 파악하지 않고도 비교적 손쉽게 파악될 수 있는 상대공간지수가 임분의 평균흉고직경을 추정하는데는 좀더 적합한 것으로 판단되었다. 개체목차원의 거리종속 경쟁지수중에서, 지위 및 흉고직경의 영향을 배제시킨다면 Hegyi의 경쟁지수가 흉고직경생장과 가장 밀접한 영향관계에 있는 것으로 밝혀졌다. 이로부터 Hegyi경쟁지수 및 임령, 우세목수고, 개체목의 흉고직경을 영향인자로 하는 다음과 같은 흉고직경생장식을 유도하였다. $$dbh^{\prime}=3.975362676{\cdot}age^{-1.099274613}{\cdot}ho^{0.199893990}{\cdot}dbh^{0.269430865}{\cdot}HgCI^{-0.353643587}$$ 위의 식은 다른 조건이 같다면 지위지수는 흉고직경생장에 유리한 영향을 미치는 반면 임령 및 경쟁지수의 증가에 의해서는 흉고직경생장이 둔화된다는 일반생장법칙에 부합되어 흉고직경생장식으로 적합하다고 판단되며, 단목생장모델을 위한 함수식으로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.
가상 공간의 익명성으로 인하여 개인들은 물리적 세계와 다른 자기를 가상 세계에서 창조한다. 본 연구의 목적은 물리적 세계의 자기와 가상 세계의 자기 사이에 존재하는 차이가 개인의 온라인 커뮤니티 활동에 어떠한 영향을 미치는지 고찰하는 것이다. 먼저, 자기차이이론(Self discrepancy theory)을 기반으로 자기차이에 대한 개념적 정의를 도출하고 자기차이를 가상 세계 내에 존재하는 자기차이(Self-discrepancy in virtual world)와 물리적 세계와 가상 세계 사이에서 존재하는 자기차이(Cross-world self-discrepancy)로 세분화 하였다. 또한 각각의 자기차이를 요인 분석을 통하여 개인적 자기차이(Personal self-discrepancy)와 사회적 자기차이(Social self-discrepancy)로 구분하였다. 도출된 서로 다른 유형의 자기차이가 개인의 커뮤니티 지속사용 및 지식 기여 사이에 어떠한 영향을 미치는지 이론적 모형을 개발하고, 수집된 300개의 설문자료를 바탕으로 이를 검증하였다. 분석 결과, 가상 세계 내에서 존재하는 자기차이는 지각된 자기표현 유용성에 부의 영향을 미치는 반면, 가상 세계와 물리적 세계 사이에 존재하는 자기차이는 자기표현 유용성에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지각된 자기표현 유용성과 사용 용이성은 커뮤니티 지속 사용과 지식기여에 모두 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 전통적인 자가차이 이론에서 논의되어온 자기에 대한 개념을 가상세계의 자기로 확장하였으며, 서로 다른 유형의 자기차이가 개인의 행위에 미치는 영향을 온라인 커뮤니티 정황에 적용함으로써 자기 개념에 대한 이론적 발전에 기여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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