최적의 심도 영역 속도를 도출하기 위한 구조보정 속도분석(MVA, migration velocity analysis) 기법을 해양에서 취득한 원거리 다중채널 탄성파 자료에 적용하여 그 효용성을 확인한다. 지금까지 통상적으로 수행된 시간 영역 자료처리 결과는 지질학적 층서해석에는 무리 없는 결과이나, 어느 정도 가능성이 있는 플레이나 리드 지역에서의 유가스 탐사에서는 저류층 지질모델 구축, 시추 설계, 매장량 계산에서 반드시 심도 영역 속도 구조와 영상이 필요하다. 데이터 영역에서 근사 방식을 사용한 공통 중간점 기반 속도 분석으로부터 도출한 속도는 처음부터 오차를 내재하여 불확실성이 높다. 반면에, 이를 보완해 줄 검층 자료가 없는 상황에서 실측 규모의 속도 구조를 도출하는데 있어 이미지 영역 구조보정 속도분석 기법은 상당히 효율적인 방법이다. 이 연구에서는 해양에서 취득한 다중 채널 탄성파자료에 대해 합리적인 결과를 도출하기 위해 시간 영역에서 신호의 품질을 최적화하고, 이 자료에 대하여 반복적으로 MVA 기법을 적용함으로써 심도영역 속도 및 구조보정 단면도를 도출하였다. 시간 영역 속도를 단순히 Dix 방정식에 의해 심도영역으로 변환한 속도를 이용하여 생성한 결과(공통 수신점 모음도 및 중합 단면도)와 MVA 기법을 이용한 심도영역 자료처리를 통해 도출된 속도를 이용하여 생성한 결과를 비교함으로써, 심도영역 결과가 보다 합리적임을 확인하였다. 심도 영역으로 도출된 속도는 중합전 심도 구조보정에 바로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 현장 자료의 파형역산 적용 시 초기 모델로 활용함으로써 역산 수행 과정에서 발생할 수 있는 국부 최소(local minima) 문제를 최소화할 수 있다.
최근 추천 시스템 연구에서는 사용자와 아이템 간 상호 작용을 보다 잘 표현하고자 다양한 딥 러닝 모델을 적용하고 있다. ONCF(Outer product-based Neural Collaborative Filtering)는 사용자와 아이템의 행렬을 외적하고 합성곱 신경망을 거치는 구조로 2차원 상호작용 맵을 제작해 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 더욱 잘 포착하고자 한 대표적인 딥러닝 기반 추천시스템이다. 하지만 합성곱 신경망을 이용하는 ONCF는 학습 데이터에 나타나지 않은 분포를 갖는 데이터의 경우 예측성능이 떨어지는 귀납적 편향을 가지는 한계가 있다. 본 연구에서는 먼저 NCF구조에 Transformer에 기반한 ViT(Vision Transformer)를 도입한 방법론을 제안한다. ViT는 NLP분야에서 주로 사용되던 트랜스포머를 이미지 분류에 적용하여 좋은 성과를 거둔 방법으로 귀납적 편향이 합성곱 신경망보다 약해 처음 보는 분포에도 robust한 특징이 있다. 다음으로, ONCF는 사용자와 아이템에 대한 단일 잠재 벡터를 사용하였지만 본 연구에서는 모델이 더욱 다채로운 표현을 학습하고 앙상블 효과도 얻기 위해 잠재 벡터를 여러 개 사용하여 채널을 구성한다. 마지막으로 ONCF와 달리 부가 정보(side information)를 추천에 반영할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 단순한 입력 결합 방식을 활용하여 신경망에 부가 정보를 반영하는 기존 연구와 달리 본 연구에서는 독립적인 보조 분류기(auxiliary classifier)를 도입하여 추천 시스템에 부가정보를 보다 효율적으로 반영할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 논문에서는 ViT 의 적용, 임베딩 벡터의 채널화, 부가정보 분류기의 도입을 적용한 새로운 딥러닝 모델을 제안하였으며 실험 결과 ONCF보다 높은 성능을 보였다.
최근 인터넷, IPTV/SMART TV, 소셜 네트워크 (social network)와 같은 정보 유통 채널의 다양화로 유해 비디오 분류 및 차단 기술 연구에 대한 요구가 높아가고 있으나, 현재까지는 비디오에 대한 유해성을 판단하는 연구는 부족한 실정이다. 기존 유해 이미지 분류 연구에서는 이미지에서의 피부 영역의 비율이나 Bag of Visual Words (BoVW)와 같은 공간적 특징들 (spatial features)을 이용하고 있다. 그러나, 비디오에서는 공간적 특징 이외에도 모션 반복성 특징이나 시간적 상관성 (temporal correlation)과 같은 시간적 특징들 (temporal features)을 추가적으로 이용하여 유해성을 판단할 수 있다. 기존의 유해 비디오 분류 연구에서는 공간적 특징과 시간적 특징들에서 하나의 특징만을 사용하거나 두 개의 특징들을 단순히 결정 단계에서 데이터 융합하여 사용하고 있다. 일반적으로 결정 단계 데이터 융합 방법은 특징 단계 데이터 융합 방법보다 높은 성능을 가지지 못한다. 본 논문에서는 기존의 유해 비디오 분류 연구에서 사용되고 있는 공간적 특징과 시간적 특징들을 특징 단계 융합 방법을 이용하여 융합하여 유해 비디오를 분류하는 방법을 제안한다. 실험에서는 사용되는 특징이 늘어남에 따른 분류 성능 변화와 데이터 융합 방법의 변화에 따른 분류 성능 변화를 보였다. 공간적 특징만을 이용하였을 때에는 92.25%의 유해 비디오 분류 성능을 보이는데 반해, 모션 반복성 특징을 이용하고 특징 단계 데이터 융합 방법을 이용하게 되면 96%의 향상된 분류 성능을 보였다.
최근 뇌보호용 접지시스템 심매설 봉전극을 사용하는 경우가 늘고 있다. 심매설 봉전극의 경우에는 수직으로 깊게 봉전극을 시설하기 때문에 메시그리드 전극에 비해 장소의 제약을 덜 받는 장점이 있지만 국지적인 대지저항률에 의해 접지임피던스가 크게 변동하므로 설계시에 세밀한 대지구조의 분석이 필요하다. 기존의 Wenner법에 의한 대지저항률 측정은 널리 사용되는 방법이지만 국지적인 대지저항률의 변화를 알아내기가 불가능하였고 또한 겉보기 대지저항률로 측정결과가 나타나므로 정확한 깊이를 예측하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 96채널 측정설비를 이용하여 대지구조를 2-D 이미지로 분석하였으며, 뇌보호용 심매설 전극을 효과적으로 설계하기 위해 국지적인 대지저항률 변동 및 대지층 깊이의 분석을 시도하였다. 대지저항률의 2-D 이미지 분석은 Wenner alpha법, Dipole-dipole법, Schlumberger법을 사용하였으며, 분석결과를 토대로 기존의 Wenner 1-D법으로 측정한 결과를 CDEGS로 분석한 대지구조와 비교하였다.
본 논문에서는 Band-III 지상파 디지털 멀티미디어 방송 수신용 저전력 CMOS RF 튜너 칩에 대해 기술한다. 제안된 RF 튜너 칩은 저전력의 소형 휴대단말기 개발에 적합한 Low-IF 수신 구조로 설계되었으며, 174~240 MHz의 RF 방송 신호를 수신하여 1.536 MHz 대역폭의 2.048 MHz IF 신호를 출력한다. RF 튜너 칩은 저잡음 증폭기, 이미지 신호 제거 믹스, 채널 필터, LC-VCO, PLL과 Band-gap 기준 전압 생성기 등의 모든 수신부 기능 블록들을 포함하고 있으며, 0.18 um RF CMOS 기술을 이용하여 단일 칩으로 제작되었다. 또한 전력 소모를 줄이기 위한 4단계 이득 가변이 가능한 저잡음 증폭기를 제안하였으며, Schmoock's 선형화 기법과 Current bleeding 회로 등을 이용하여 수신 성능을 개선하였다. 제작된 RF 튜너 칩의 이득 제어 범위는 -25~+88 dB, 잡음 특성(NF)은 Band-III 전체 대역에서 약 4.02~5.13 dB, 선형 특성(IIP3)은 약 +2.3 dBm 그리고 이미지 신호 제거비는 최대 63.4 dB로 측정되었다. 총 전력 소모는 1.8 V 단일 전원에서 약 54 mW로 우수하며, 칩 면적은 약 $3.0{\times}2.5mm^2$이다.
본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.
기업은 브랜드 인지도 제고와 제품 판매를 위한 공중과의 소통 창구로 소셜미디어를 적극 활용해 왔다. 특히 팬데믹은 효과적인 비대면 소통 채널로서 소셜미디어의 역할이 부상하는 계기가 되었다. 그러나 기업의 사업 성격에 따른 소셜미디어 활용 전략의 차이에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 기업을 B2B와 B2C로 구분하여 두 집단 간 이용자 인게이지먼트에 영향을 미치는 소셜미디어 콘텐츠 구성 요소에 차이가 있는지를 실증적으로 알아보았다. 분석을 위해 국내 시가총액 상위 100대 기업 중 페이스북 팬페이지를 운영하는 기업 22개를 대상으로 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지 게재한 콘텐츠를 살펴보았다. 그 결과 B2C 기업은 콘텐츠 제작 시 B2B 기업보다 동영상을 더 많이 사용해 생생함을 강조했으며, 정보 검색 용이성 측면에서 해시태그를 더 많이 사용했고, 본문에서는 제품명을 더 많이 언급한 것으로 나타났다. 반면 B2B 기업은 콘텐츠 제작 시 이미지를 선호했으며, 용이한 정보 검색을 위해 하이퍼링크를 더 많이 사용했고, 본문에서 제품보다는 회사명을 더 많이 언급했다. 콘텐츠 구성 요소와 인게이지먼트 간의 관계에서 B2B 기업은 이미지가 포함된 경우와 본문 길이가 긴 경우 인게이지먼트 지표(좋아요, 댓글, 공유 수)가 높아졌으나, 하이퍼링크와 URL이 포함된 경우 반대로 인게이지먼트가 낮아졌다. B2C 기업에서는 본문 길이가 길수록 인게이지먼트가 유의미하게 증가함을 확인하였다. 본 연구는 기업 실무자나 운영자가 회사의 특성에 맞춰 인게이지먼트를 높일 수 있는 소셜미디어 전략을 수립하는 데 실무적인 시사점을 제공한다.
본 연구는 일반인에게 접근과 해석에 장벽이 있는 수면다원검사 데이터를 바탕으로, 사례분석과 작품 제작을 통해 새로운 형태의 시청각화 방법을 제시한다. 대부분의 예술작품은 깨어있는 동안 행하는 의식적인 행동을 바탕으로 완성된다. 본 작품에서는 수면 중 발현되는 무의식을 관찰하여 이를 예술로 표현하고자 한다. 수면다원검사를 통해 측정된 수면장애 그래프를 중점적으로 분석하여 정상 군과 기면증, 불면증, 수면무호흡증으로 분류했고 습득한 생체데이터를 정제 후 수치화 시켰다. 정제된 데이터는 MAYA를 통해 3D 애니메이션 이미지로 렌더링 했고, 심장박동 데이터 스크립트는 midi형태로 변형시켜 garage band에서 청각화 시켰다. 이후 After Effects로 이미지와 사운드를 결합했다. 총 4개의 는 각각 3분 20초의 싱글 채널 영상으로 제작했다. 는 수면 의학 데이터를 예술로 표현함으로써 난해한 정보를 직관적으로 이해시키는 데에 목적이 있다. 또한 의식적인 활동이 일어나지 않는 수면 상태에서 무의식 데이터로부터 예술 표현의 가능성을 드러내고자 한다.
최근 SNS 사용자가 증가함에 따라 정부부처의 홍보에도 SNS가 주요 홍보채널로 등장하였다. 특히 리스크를 관리하는 데 있어서 SNS는 유용한 도구이자 새로운 도전 과제가 되었다. 우리나라에서 원자력은 주요한 리스크 중 하나이며, 원자력 규제기관이 국민과 어떻게 소통하고 있는가는 원자력시설에 대한 신뢰 혹은 수용성에 매우 주요한 영향을 미칠 수 있다. 이를 반영하여 본 연구는 한국(NSSC)과 미국(NRC) 양국의 원자력규제를 담당하는 정부부처의 SNS 활용과 수용자 반응을 비교 분석했다. 연구 결과, 양 기관 모두 '정보제공'목적의 포스팅이 가장 많았으며, PR유형의 경우 한국은 '관계관리 PR', 미국은 '이미지 PR'의 포스팅이 많았다. 수용자 반응을 살펴보면 참여형과 비주얼형(동영상, 카드뉴스, 인포그래픽 등)의 포스팅에 수용자들의 반응이 높았으며, 관계관리 PR에 대한 수용자 반응이 더욱 높았다. 이러한 연구 결과가 향후 정부부처 정책을 소통 전략을 수립하는데 있어 도움이 되길 기대해 본다.
천리안위성은 기상탑재체, 해양탑재체 그리고 Ka-밴드 탑재체를 장착한 다목적 정지궤도 위성이다. 기상탑재체 가시채널의 품질을 향상 시기키 위하여 알베도(Albedo) 관측 정보를 주로 사용하며 경우에 따라서 달 영상을 보조수단으로 사용하는 것을 고려하고 있다. 그러나 궤도상 시험 이후 별도의 달 영상을 촬영하는 것은 권장되지 않는다. 별도의 관측을 수행할 경우 해당 기간 동안 기상 영상 획득이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서는 달이 지구 근처에 있을 때 전구촬영을 통해 달의 영상을 획득하는 방법을 고려하였다. 이 경우도 달 영상을 얻는 것이 쉽지 않은데 그 이유는 기상탑재체는 스캐닝 형태의 센서인 반면 달은 계속 이동하기 때문이다. 또한 기상탑재체의 관측영역 내에 있지 않거나 지구 뒤에 위치한 경우 이미지를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 전구촬영을 통해 달 영상을 얼마나 효과적으로 얻을 수 있는 지에 대한 분석을 수행하였다. 달 영상 획득시간을 예측하기 위한 방법론을 기술하고 시뮬레이션을 통해 얻어진 결과들을 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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