• 인지과학
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• 제23권1호
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• pp.109-132
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• 2012

최근 체화된 인지 접근에 따르면 행위의 이해는 추상적인 기호 처리가 아니라 그 행위와 관련된 감각-운동 정보의 심적 모사(mental simulation)를 통해 이루어진다고 주장되고 있다. 이 주장을 지지하는 증거로서 제시된 운동공명효과(motor resonance effect)는 관찰되는 행위와 현재 수행하는 행위 사이의 유사성에 의해 행위자의 운동 반응에 일어나는 간섭 혹은 촉진 효과를 말한다. 본 연구에서는 이러한 운동공명효과가 복잡한 사회적 행위를 지각하는 상황에서도 일어나는지 그리고 사회적 행위의 해석 관점에 따라 그 효과가 어떻게 달라지는 지를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 어떤 행위자가 세 가지 신체 부위(팔, 발, 입)를 사용하여 다른 사람과 다투는 행위 장면을 그림으로 묘사하고, 각 그림을 행위자의 관점에서 기술하거나(예, 간호사가 의사를 때렸다/밟았다/물었다), 피행위자의 관점에서 기술하여(예, 의사가 간호사에게 맞았다/밟혔다/물렸다), 행위 사건 지각의 관점을 조절하였다. 실험 1에서는 실험참가자로 하여금 제시된 그림과 문장이 일치하면 페달을 밟거나 혹은 버튼을 누르는 행동 반응을 하도록 지시함으로써, 발 행위의 운동공명효과를 측정하였고, 실험 2에서는 마이크와 버튼을 이용하여 입 행위에 대한 운동공명효과를 측정하였다. 실험 1의 결과, 페달을 밟는 발 행동 반응이 발 행위 장면을 행위자의 관점에서 능동적으로 해석한 경우 다른 행위 지각 조건에 비해 빨라졌으며, 피행위자 관점에서 수동적으로 해석한 경우에는 오히려 느려졌다. 이와 유사하게, 실험 2에서는 마이크에 '합'이라는 소리를 내는 입 행동 반응이 입 행위 장면을 행위자가 상대방을 무는 행위로 능동적으로 해석한 경우 빨라졌으며, 같은 장면이라도 피행위자 관점에서 기술하였을 때는 오히려 느려졌다. 본 연구의 결과는 일상생활에서 사회적 행위를 지각하는 과정에서도 운동공명효과는 일어날 수 있다는 것과, 그러나 그 효과 또한 행위 사건을 해석하는 관점에 따라 조절될 수 있다는 점을 시사한다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제14권7호
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• pp.586-603
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• 2004

“소리의 비 가시성(非 可視性)”은 소음을 제어하고자 하는 공학자에게 주어진 근원적인 어려움 중의 하나이다. 따라서 이러한 비 가시성을 완화할 수 있는. 다시 말하면 소음을 볼 수 있는 방법에 대한 탐구는 많은 관심과 시도가 있어왔다. 이들 방법 중 대표적인 것으로 이론적 또는 수치적인 방법을 이용하여 소음을 가시화 하려는 많은 시도를 들 수 있다. 수치적인 방법의 경우에는 난류 유동의 가시화 분야에서 괄목할 만한 성과를 이루어왔으나 난류 소음의 가시화에는 부족한 상태이다 실험적인 방법의 경우는 마이크로폰 제작 기술의 발달로 인한 가격 인하로 많은 수의 마이크로본을 손쉽게 확보할 수 있게 되었고 매우 빠른 신호처리 기술의 발달이 확보됨으로써 많은 진전이 이루어졌으나, 가시화된 음장 정보의 정확한 해석 등이 여전히 어려운 분야로 남아있다. 또한 음장 가시화 결과에는 항상 유한한 측정 자료로 인한 오차가 포함되어 있으며, 이로 인하여 논문의 제목에서 강조한 바와 같이 소음인의 탐지 및 소음원의 공간적인 분포를 결정하는 데 어려움이 있다. 이 논문은 음장 가시화와 관련된 간략한 역사를 레오나르도 다빈치의 유명한 와류 유동 그림에서 출발하여 현대적 개념의 선형 혹은 평면형 마이크로폰 배열에 의해 수행되는 음향 홀로그래피 분야를 전반부에 설명하고, 음향 홀로그래피 구현에 있어서 발생하는 어려운 문제와 최근의 연구 동향을 후반부에 소개하는 방식으로 구성되어 있다. 최근의 문제 중에서는 자동차나 기차와 같이 이동하는 소음원을 가시화하기 위한 이동 후레임(moving frame)을 이용한 홀로그램 구성 방법과 닫힌 공간에서의 소음원 탐지를 위해 필요한 소리의 반사 효과 제거에 대하여도 기술하고 있다. 또한, 최근에 연구되는 또 다른 중요한 분야로서 “우리는 두 마리의 새가 지저귀는 것인지 아니면 한 마리의 새가 두 개의 목소리를 가지고 지저귀는 것인지 알 수 있을까?" 라는 질문으로 표현할 수 있는 공간상에 분포하는 소음원의 상호 의존관계를 구분하는 분야에 대한 문제 제기와 현실적인 접근 방법을 논하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1373-1387
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• 2021

산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.444-453
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• 2003

최근 생명공학(BT)에 대한 관심이 집중되면서, 새로운 생리활성 물질을 찾거나 유전자 정보를 분석하기 위한 목적으로 전기영동 젤의 영상 분석 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 젤 영상의 레인에서 각 밴드의 위치와 양을 정확히 측정해야 한다. 기존 연구에서는 주로 레인의 프로파일에서 피크를 탐색하는 접근방법을 사용하는데, 이 피크의 위치는 밴드에 있는 최대 자기 화소의 위치도 아니고 더욱이 밴드 무게중심의 위치도 아니기 때문에 밴드의 대표 위치로 인정하기 어렵다. 또한, 피크 추출을 쉽게 하기 위해 다양한 영상 향상 처리를 적용하기 때문에 밴드의 양을 측정하기에는 부적절한 경우가 많다. 본 논문에서는 영상의 상대적인 밝기를 변화시키지 않으면서 먼저 밴드의 영역을 추출한 후, 밴드 영역의 밝기 합으로 양을 구하고 이의 무게중심을 밴드 위치로 정하는 방식을 채택한다. 실제로, 먼저 젤 영상 히스토그램에 엔트로피기반 임계치를 설정하여 레인을 추출한 후, 밴드 영역 추출을 위해 서로 다른 세 가지 방법을 시도한다. 첫째, 추출된 레인을 이등분하는 중심선을 탐색하여 피크와 밸리를 찾고, 피크의 상하 밸리를 각 밴드의 최소 포함 박스영역으로 지정하는 방법(MER), 둘째, 앞의 방법에서와 같이 구한 피크를 영역 성장의 시드로 사용하여 이웃하는 밴드와의 중첩을 해결하면서 밴드 영역을 추출하는 방법(RG-1), 셋째, 이와 달리 레인을 삼등분하는 두 탐색선에서 피크를 찾고 동일한 밴드에 속하는 피크 쌍을 결정한 후 영역을 성장하는 방법(RG-2)을 제안한다. 이상의 세 방법을 비교하기 위해 밴드의 위치 및 양을 측정한 결과, 밴드 위치의 평균 오차는 레인의 길이를 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 6%, RG-1 방법이 3%, RG-2 방법이 1%로 나타났다. 또한, 밴드 양의 평균 오차는 레인 내 밴드들의 양의 합을 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 8%, RG-1 방법이 5%, RG-2 방법이 2%로 나타났다. 결과적으로, RG-2 방법이 밴드의 위치 및 양 추출에 있어서 정확도가 가장 높은 것으로 판명되었다.

• 한국작물학회지
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• 제54권2호
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• pp.203-209
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• 2009

수확량 모니터링 시스템의 개발은 미국에서부터 시작되어 점차 발전되어 왔으며, 현 시점에서 가장 활발하게 이용되고 있는 정밀농업 기술 중 하나이다. 수확량 모니터링 시스템 개발과 함께 이루어져야 할 것이 수확량 정보의 공간변이성 해석이다. 본 실험은 논 포장에서의 수확량의 공간변이성과 한계수확량 및 수분함량이 수확량에 미치는 영향을 알아보기 위하며 수행되었다. 2002년 10월 서울대학교 부속 실험농장 소재의 두 기계 이앙 재배 답작 포장(0.2 ha)과, 전북 김제 만경평야 소재의 두 직파재배 포장(0.4 ha)에서 구획별 수확량 정보를 획득한후 각 포장별로 통계분석을 통해서 포장 내의 수량변이를 조사 및 해석하였다. 그리고 각 포장의 수확작업 시 구획별로 샘플을 획득하여 수분함량을 측정한 후 수분함량 보정전과 보정후의 수량을 비교 분석하고, 수분함량과 수확량에 대한 비교 분석과, 수분함량 지도를 작성하여 수확량 지도와의 비교를 통해 수분함량과 수확량간의 관계를 조사하였다. 정확한 수확량 지도 작성을 위해서는 샘플링 간격을 최소화하는 것이 효과적일 것이나 콤바인의 예취 폭과 포장면적을 고려하여 조절해야 할 것이다. 수확량 정보를 얻을 때 한 구획의 넓이는 포장 면적에 따라서 조절이 가능하겠지만 가로 세로 길이로 봤을 때 5 m이상 15 m이하가 적당할 것으로 판단되었다. 변량시비 처리가 실시된 포장의 경우 같은 조건에서 일반시비로 재배된 포장에 비해서 수량은 비슷하나 변이는 적게나타남을 알 수 있었다. 각 포장내의 변이의 크기는 일반적으로 평균 수확량의 절반이상의 편차를 보이고 있으므로 포장내의 지점별 수획량의 변이는 상당하다고 판단할 수 있다. Sensor를 이용한 수확량 측정에서는 위에서 나타난 값으로 보았을 때 최소 300 kg/10a 이하에서 최대 1000 kg/10a 이상까지 측정이 가능하도록 설계되어야 할 것이다. 수분함량은 한 포장 내에서의 변이가 큰 편은 아니었고 공간의존성도 크게 나타나지 않았다. 그러나 포장간의 변이는 수확 전의 기상상황에 따라서 차이가 나타나게 된다. 수분함량 자체의 포장 내 변이가 크지 않으므로 수확량의 공간의존도에 대한 변화는 크지 않았다.

• 통상정보연구
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• 제13권3호
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• pp.169-201
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• 2011

정보과학기술의 발달은 식료품산업에서도 큰 변화를 가져왔는데, 그것은 바로 기존의 전통적인 슈퍼마켓 형태의 배송체계에서 온라인 방식의 배송시스템을 접목한 것이다. 현재 한국의 전통적인 슈퍼마켓들은 소비자를 만족시키기 위한 하나의 방편으로 오프라인과 온라인 서비스를 동시에 제공하고 있다. 본 연구는 과거 1990년대 후반부터 2000년대 초반까지 선진국에서 주로 이루어진 선행연구들을 기초로 하여, 온라인 식료품 산업의 개념과 운영(operation)모델을 설명하고, 전 세계 온라인 식료품 회사와 한국 대형 슈퍼마켓의 온라인 식료품 서비스 현황 분석을 통해, 한국 대형 슈퍼마켓의 성공적인 온라인 식료품 서비스 제공을 위한 배송방법들과 기타 대안들을 제안하고자 한다. 연구에 따르면 한국 대형 슈퍼마켓들은 현재 집 배송(home delivery) 서비스를 제공하고 있으나 선진국들에 비하면 아직 초기단계에 머물러 있다. 배송 서비스의 대안으로서, 가장 기본이 되는 것은 저렴한 비용의 점포픽업서비스이다. 점포 픽업서비스는 인터넷을 통해 가까운 대형마트에 원하는 상품을 주문하고 매장을 방문하여 주문한 상품을 인도받는 형태이다. 또 다른 대안으로 배송서비스의 질을 향상시키기 위해 리셉션박스라는 특수한 박스를 이용하는 방법이 있다. 이 박스는 신선식품과 같은 신선도가 생명인 상품의 질을 유지하기 위해 박스의 온도 조절과 자물쇠처리를 통해 안전하게 고객에게 상품을 전달하는 방법이다. 마지막 대안으로는 배송서비스의 질적 향상을 위한 DC(distribution center)를 구축하는 것이다. 그러나 DC구축은 높은 투자자본이 요구되므로 구축에 어려움이 있다. 그러나 미국 온라인 식료품 기업인 Peapod이 기존 전통기업과 온라인 식료품 기업의 합병이나 파트너십을 통해 DC를 구축한 것처럼 한국 대형 슈퍼마켓들도 DC구축이 가능할 것으로 보인다. 위에서 제시한 배송서비스를 실현하기 위해서는 기본적으로 대규모 주문량을 확보하여야 하며, 이를 위해서 홍보를 통한 온라인 잠재고객의 유인이 반드시 필요하다. 아울러 온라인 식료품 배송 서비스에서 고객들이 기대하는 식품 위생과 안전성의 보장 그리고 편의성을 제공하여 충성스런 고객(loyal customers)을 계속 유지하는 것 또한 대형 슈퍼마켓들이 온라인 식료품 산업에서 성공을 위해 고려해야하는 중요한 요소라 하겠다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.9-18
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• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 원예과학기술지
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• 제34권5호
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• pp.665-676
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• 2016

본 연구에서는 기후변화로 인한 온도상승에 따른 과실 착색 불량 등의 문제를 해결하는데 필요한 기초자료를 제공하고자 고온에 의해 과피에서 발현되는 유전자들의 발현 양상 특성을 분석하였다. '하례조생'과 '부지화' 감귤 과실을 숙기 별로 수확하여 온도 조건(25, 30, $35^{\circ}C$)을 처리하고 당대사, 과피 착색, 세포벽 연화에 관련된 유전자들의 발현을 확인하였다. 유전자들은 '하례조생'과 '부지화'에서 각각 다른 양상으로 발현하였는데, beta-amylase(BMY), phenylalanine ammonia-lyase(PAL), chalcone synthase(CHS), flavanone 3-hydroxylase(F3H) 등의 유전자 발현은 대체적으로 유도되었고, polygalacturonase(PG) 유전자는 발현이 감소되는 경향이었다. '하례조생'은 과피 착색과 관련된 유전자인 CHS와 F3H는 성숙이 진행된 2-3단계에서 $25^{\circ}C$에 비해 고온에서 유전자 발현이 감소하였으며, PAL과 stilbene synthase(STS) 유전자는 $25^{\circ}C$에 비해 $30-35^{\circ}C$ 처리구에서 유전자 발현이 증가하였다. 2-3단계의 '부지화'에서는 BMY 유전자가 $25^{\circ}C$에 비해 $30-35^{\circ}C$에서 유전자 발현이 증가하였으며, F3H와 STS 유전자의 발현은 과실 성숙단계에서 모두 감소하는 경향이었고 온도의 영향은 크지 않았다. 성숙 1, 2단계에서 유전자의 발현 양상은 두 품종 모두에서 대체로 비슷한 경향이었는데, 3단계에서 '부지화' 과실의 유전자 발현은 '하례조생'과는 다르게 감소하는 경향이었다. 성숙이 진행되는 감귤류인 '하례조생'에서 '부지화'에 비해 7종류의 유전자의 발현이 많았으며, 고온에 따른 반응의 차이도 크게 나타났다. 본 연구에서 도출한 결과를 바탕으로 과실의 전사체를 분석함으로써 고온에 의한 감귤 과실의 성숙불량 문제를 이해하는 주요한 정보를 획득할 수 있을 것이다