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초등학교 지적장애아동의 자세조절 특성 (A Study of Postural Control Characteristics in Schoolchild with Intellectual Disability)

  • 이형수
    • 재활복지
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    • 제14권3호
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    • pp.225-256
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    • 2010
  • 본 연구는 초등학교 지적장애아동의 자세조절 특성을 파악하기 위해 시각, 안뜰감각 그리고 몸감각을 조합하여, 실험 조건에 따라 자세유지를 위하여 어떤 감각을 활용하고 있는지, 부적절한 감각자극에 대해서 통합시스템에서 어떻게 반응하는지, 외부 동요에 대해 신경근육의 자세조절 전략 시 동원되는 근육의 수축 개시시간과 개시순서를 각각 측정하여, 지적장애 아동의 자세조절 특성을 살펴보고, 나아가 초등학교 지적장애아동과 일반아동 간에 어떠한 차이가 있는지를 비교분석하여 자세조절능력 향상 프로그램에 적용 시 방향을 제시해주는데 있다. 이를 위하여 성별과 연령을 고려하여 초등학교 지적장애아동 26명과 일반아동 26명의 아동으로부터 자세조절능력을 비교하였다. 그 결과 자세조절과 감각계와의 관계를 파악한 평형점수와 감각활용 분석, 엉덩관절 전략에 의지하는 자세조절 전략, 근수축 개시지연과 근수축 개시순서의 변화 등을 종합해 볼 때 초등학교 지적장애아동의 자세조절의 문제는 운동시스템, 감각시스템, 통합시스템의 자세조절 시스템 전반에 걸친 총체적인 문제로 나타났다. 따라서 초등학교 지적장애아동의 자세조절 문제 해결을 위해서는 운동시스템, 감각시스템, 통합시스템을 포함하는 포괄적 자세조절 훈련 프로그램의 접근이 필요하다는 것을 알 수 있다. 자세조절 프로그램을 구성할 때, 다양한 감각을 제공하여 주고, 제공된 감각을 효율적으로 활용할 수 있는 감각훈련과 함께 고위중추에서 입력된 감각들을 정상적인 자세조절 발달에 활용할 수 있도록 훈련 시켜주어야 한다. 적응 반응을 계획하고 조직화하여 의미 있는 활동을 통해 중추신경계의 처리능력을 향상시키는 치료프로그램이 제공되어야 한다. 또한 자세조절을 안정적으로 할 수 있는 안정성 한계를 넓힐 수 있는 신경발달학적 치료와 함께, 근골격계에서 빠른 근수축 반응과 효율적인 근수축 개시순서를 유발 할 수 있도록 고유수용성 운동조절 프로그램, 자세반응 촉진 프로그램과 같은 훈련이 필요하다고 할 수 있다.

대순사상의 인문정신과 인류평안의 이념

  • 잔스촹
    • 대순사상논총
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    • 제21권
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    • pp.199-254
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    • 2013
  • 대순사상은 인간의 행위와 정신적 틀, 즉 몸과 마음을 닦고 세상을 다스리며 백성을 평안하게 하는 도리를 설파하고 있다. 우주 공간의 질서와 깊은 연관을 맺는 이러한 도리는 인간 자신의 인지(認知)와 심신 수양의 내용을 포함하며, 사람이 사회와 우주자연과의 관계를 어떻게 처리해 나갈 것인지에 관한 문제도 다루고 있다. 따라서 대순사상을 인문이라는 관점에 입각하여 분석해 볼 필요가 있다. 이탈리아에서 시작된 서양의 인문주의와 비교해 볼 때, 중국 전통의 인문정신은 인류 개체의 창조력과 그 성과를 인정하고, 인격적 수양과 개선을 주장하며, 사회의 조화를 강조하는 한편, 인류가 반드시 천지인의 조화로운 관계 속에서 개체와 전체의 생존을 파악해야 함을 강조한다. 이러한 인문정신은 『전경』에서도 찾아볼 수 있다. 그 하나가 모악산과 단주(丹朱)에 대한 서술인데, 모악산은 산 즉 '간'(艮)괘이며 단주는 적색에 상응하니 곧 '리'(離)괘가 된다. 이 두 괘가 서로 조합하면 '비(比)'괘가 되며, 『주역』의 비괘와 연관하여 서로 간의 모순을 없애고, '바둑'을 두는 기법을 거울삼아 심성을 다스리며, 인격을 완성하고, 인신이 조화를 이루도록 하며, 사회를 안정시킬 것을 말한다. 대순 신앙의 최종 목표는 지상천국을 건설하는 것인데, 이런 목표를 실현하기 위해서는 인격수양을 그 출발점으로 삼아야 한다. 인격수양의 목표는 바른 도인이 되기 위한 것이며, 이를 위해서는 수도 공부를 해야만 한다. 수도는 춘추시기 노자 이래로 유구한 문화적 전통을 지닌 것이지만, 대순진리회는 한국사회 역사의 경향과 현실의 필요에 부응하여 수도 이론을 새롭게 수립하였다. 이를 살펴보면, 대순진리회는 수도자가 '성(誠), 경(敬), 신(信)'에 힘쓰는 품격 함양을 매우 중시한다. 또 도인들이 가정의 화목에 힘써야 하며, 솔선수범하는 도인으로서 사회의 모범이 되어야 한다고 말한다. 이렇게 볼 때, 대순진리회는 '인도'(人道)를 함양함을 강조하고 있으며, 이것은 전통적인 유가에서 말하는 '수신, 제가' (修身, 齊家)의 정신과 그 의미가 맞닿아 있다. 또한 중국 도교의 '선도(仙道)를 이루고자 하면 먼저 인도(人道)를 행하라'는 사상적 취지와도 일치한다. 대순진리회에서 수도의 최종 목표는 도통이다. 도통은 수도자가 매우 높은 경지에 이르게 되었을 때 가지는 특수한 능력과 정신의 경지이다. '도통'에 대한 기록은 『장자·제물론』, 『문자』의 「부언편>(符言篇) 등에서 찾아볼 수 있는데, 대순진리회가 말하는 도통은 중국의 도가 전통에 보이는 도통과도 연관되지만 강한 인륜수양(人倫修養)적 특색을 지니고 있다는 점에서 차이가 있다. 이것은 대순진리회가 가지는 중요한 인문적 함의라 하겠다. 대순진리회는 수도 공부로써 광제창생·보국안민·지상천국건설의 사회적 이상을 실현하고자 한다. 조화로운 사회적 관계를 수립하기 위한 토대는 대순진리회의 종지 첫 번째인 음양합덕이다. 음양합덕은 대순진리의 인문 취지의 이론적 기초를 형성하는 사상이다. 음양합덕의 철학적 사고는 종지 두 번째인 신인조화(神人調化)의 이상으로 이어진다. 신인조화는 『상서·순전』(尙書·舜典)의 신인이화(神人以和)에서 그 사상적 연원을 찾아 볼 수 있다. 다만 신인이화가 율려 조화의 '결과'를 표현한 것이라면, 신인조화에서 중시하는 것은 '과정'이며 인간과 신의 상호작용이라는 점에 그 특징이 있다. 신인조화를 이루기 위해서는 공부를 해야 하며, 그 배후에는 인본(人本)의 사상이 깃들어 있다. 그것은 종지 세 번째인 '해원상생'의 내용에서 더욱 명확하게 드러난다. 신인조화가 인간과 신의 관계를 조화롭게 하는 것을 말한다면, 해원상생은 인간과 인간의 관계를 조화롭게 하는 것을 말한다. 또 다른 한편으로는 긴 역사의 과정 속에서 맺힌 원을 풀어 우주의 기운을 잘 통할 수 있게 하고 인간 사회의 정상적인 교류를 이루도록 한다. 이러한 내용은 사회적인 인문적 관심과 배려를 다분히 포함하고 있는 것이다. 대순진리회의 종지 네 번째인 도통진경은 수도의 가장 높은 경지를 말하는데, 이러한 이념은 노장 일파의 도가 학자들이 말한 순박한 본성으로 회귀하자는 정신에서 그 원류를 찾을 수 있을 것이다. 또한 이는 한진(漢晉)시대 이래 중국 도교가 추구했던 '진경' 의 의미와도 합치된다. 그러나 시대와 환경이 다름으로 인해, 대순진리회의 '진경'은 사회생활의 의미까지 내포한다. 비록 대순진리회의 경전이 인본(人本)을 명확히 밝히고 있지는 않으나, 대순진리회의 요의(要義) 중 하나인 인존사상은 대순진리회의 인문정신을 말해주는 것이다. 인존사상의 직접적인 기능은 평안(平安)으로서 삶을 이롭게 하는 것이다. 대순진리회는 우주대원의 진리를 '도'라 하였는데 이러한 '도'는 중국의 도가에서 말하는 '도'와 동일하며, 여기에는 '안(安)'의 의미가 포함되어 있다. 대순진리회의 신조 중 '안심', '안신'은 마음을 정(靜)하게 하고, 몸을 편하게 하는 것으로 볼 수 있지만, 심신의 공포와 두려움을 떨쳐내어 안전과 보호를 얻는다는 의미도 있으므로 결국 평안이 전제가 된다. 이렇듯 대순진리회에서는 '평안에 대한 희구'를 근본으로 하여 신앙인들이 열심히 수도에 정진하고 있다. 대순진리회가 인류 평안을 기본으로 하는 종교라는 점에서, 반드시 세인들의 환영을 받을 것임을 믿어 의심치 않는다.

머신러닝&딥러닝 모델을 활용한 댐 일유입량 예측시 융적설을 고려하기 위한 데이터 전처리에 대한 방법 연구 (Study on data preprocessing methods for considering snow accumulation and snow melt in dam inflow prediction using machine learning & deep learning models)

  • 조영식;정관수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권1호
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    • pp.35-44
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    • 2024
  • 댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

변이 도파민 2 수용체와 나트륨 옥소 공동 수송체 이입유전자의 이중 리포터시스템 개발 (Development of Dual Reporter System of Mutant Dopamine 2 Receptor ($D_2R$) and Sodium Iodide Symporter (NIS) Transgenes)

  • 황도원;이동수;강주현;장영수;김윤희;정재민;정준기;이명철
    • 대한핵의학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.294-299
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    • 2004
  • 목적 : 현재 생체 내로 이식된 세포를 추적하는데 여러 가지 리포터 유전자들이 이용되고 있다. 이 연구에서는 사람 나트륨 옥소 공동 수송체 (hNIS)와 도파민 2 수용체($D_2R$)를 이중 리포터 유전자로 사용하여 각각을 비교하였다. 대상 및 방법: hNIS와 $D_2R$의 발현이 동시에 이루어지도록 하기 위해서 IRES (Internal ribosome entry site)로 연결된 재조합 플라스미드(pIRES-hNIS/D_2R)를 제조하였다. $pIRES-hNIS/D_2R$를 사람의 간암세포주인 SK-Hep1에 lipofactamine을 이용하여 형질을 도입시킨 후, 항생제(G418)를 농도별로 처리하여 2주간 선별하였다(HEP-ND). hNIS와 $D_2R$발현 유무와 발현 정도를 알아보기 위하여 각 유전자에 특이적인 프라이머를 이용하여 RT-PCR을 수행하였다. 각 형질 도입세포군에서, hNIS의 활성은 $^{125}I$ 섭취율을 이용하여 측정하고 $D_2R$의 활성은 $[^3H]spiperone$을 리간드로 이용하여 수용체 결합 정도를 측정하였다. 결과: 선별된 HEP-ND세포에서 hNIS와 $D_2R$의 발현을 RT-PCR로 확인하였을 때 IRES로 연결된 hNIS와 $D_2R$의 발현 정도는 서로 비슷하였다. HEP-ND세포의 $^{125}I$ 섭취율은 대조군인 SK-Hep1세포에 배해 30-40배 증가되었고, $KClO_4$에 의해 $^{125}I$ 섭취가 저해되었다. $D_2R$의 발현 정도를 측정할 수 있는 수용체 결합 분석법을 통해G418 농도별로 나눈 두 종류의 세포주에서, $[^3H]spiperone$을 이용한 해리상수 ($K_d$)와 최대결합 부위농도 ($B_{max}$)는 각각 2.92 nM, 745.25 fmol/mg protein과 8.91nM, 1323 fmole/mg protein이었다. hNIS와 $D_2R$발현의 상관관계에서는 높은 상관관계를 나타내었다. 결론: 이 연구에서 hNIS와 $D_2R$가 이입된 세포주에서 이중 유전자, 감마 영상 리포터 시스템을 개발하였으며, $D_2R$와 HNIS 유전자를 이중 핵 영상 시스템으로서 서로 상호보완적으로 이용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

사례 기반 지능형 수출통제 시스템 : 설계와 평가 (Export Control System based on Case Based Reasoning: Design and Evaluation)

  • 홍원의;김의현;조신희;김산성;이문용;신동훈
    • 지능정보연구
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    • 제20권3호
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    • pp.109-131
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    • 2014
  • 최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

간척지(干拓地)에서 수도(水稻) 및 기타작물(其他作物)의 내염성(耐鹽性)에 관(關)한 연구(硏究) -6. 염분간척지(鹽分干拓地)에서 수도(水稻)에 대한 N, P, K,의 증비효과에 관(關)하여 (Study on the Salt Tolerance of Rice and Other Crops in Reclaimed Soil Areas. -6. On the Effects of Increased N. P. K. Applications for Rice Plant in Reclaimed Salty Areas)

  • 임경빈
    • 한국토양비료학회지
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    • 제3권1호
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    • pp.35-41
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    • 1970
  • 10a 당(當) N 10, 15, 20kg, 인산(燐酸) 8, 12, 16kg 및 가리(加里) 8, 12, 16kg의 각각(各各) 3수준(水準)의 조합(組合)인 삼요소증비(三要素增肥) 요인실험(要因實驗)을 농광(農光)을 공시(供試)하여 숙답구(熟畓區), 저(低) 및 고염분구(高鹽分區)(4월말(月末) 각염분농도(各鹽分濃度) 0.5%와 1%)에서 적기재배(適期栽培)로 실시(實施)하여 아래와 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 인산(燐酸)과 가리시비(加里施肥)를 10a 당(當) 8kg으로 고정(固定)하고 N시비(施肥)를 1.5배(倍)와 2배(倍)로 증가(增加)시켰을 때 숙답구(熟畓區)와 염분구(鹽分區)들에서는 다 같이 시비량(施肥量)에 비례(比例)하여 N 흡수(吸收)가 증가(增加)되었다. 그리고 이때의 N 흡수(吸收)는 대체(大體)로 염분구(鹽分區)에서 더 많았다. N 증비처리(增肥處理)를 하거나 삼요소(三要素) 증비처리(增肥處理)를 하면 염분구(鹽分區)에서는 Ca와 Si의 흡수조해(吸收阻害)가 보였다. 2. 숙답구(熟畓區)에서는 N, P, K의 증비(增肥)는 증수(增收)를 가져오지 못하였고 가리(加里) 2배비(倍肥)는 유의(有意)하게 감수(減收)를 가져왔다. 3. 저염분구(低鹽分區)에서 N 증비(增肥)는 고도(高度)의 유의차(有意差)로 증수(增收)에 효과가 있었으며 N 1.5 배비(倍肥)는 12%, N 2배비(倍肥)는 21% 증수(增收)되었다. 인산(燐酸)과 가리(加里)의 증비(增肥)로는 증수(增收)되지 않았다. 4. 고염분구(高鹽分區)에서도 N 증비(增肥)는 유의(有意)하게 증수효과가 있었으며 인산(燐酸)과 가리(加里)의 증비(增肥)로 증수(增收)되는 것 같으나 유의성(有意性)은 없었다. 5. N 증비(增肥)는 숙답구(熟畓區)에서 1.5배(倍)까지는 수수(穗數)가 증가(增加)되었으나 2배비(倍肥)에서는 더 증가(增加)를 보이지 않았으며 저(低) 및 고염분구(高鹽分區)에서는 시비량(施肥量)에 비례(比例)하여 늘었다. 인산증비(燐酸增肥)는 각(各) 실험구(實驗區)에서 수수증가(穗數增加)의 경향(傾向)이 보였으나 가리증비(加里增肥)는 증가(增加)에 효과가 없었다. 6. 수중(穗重)에 대(對)한 N 증비(增肥)의 효과는 숙답구(熟畓區)에서는 감소(減少)로 나타났으며 양염분구(兩鹽分區)에서는 1.5배비(倍肥)까지는 증가(增加)되나 2배비(倍肥)는 1.5배비(倍肥)와 거의 같았다. 인산(燐酸), 가리(加里)의 증비(增肥)는 어느 실험구(實驗區)에서도 수중(穗重)에 영향(影響)을 미치지 못하였다. 천립중(千粒重)에 대(對)한 N, P, K의 증비효과는 숙답구(熟畓區)와 염분구(鹽分區)에서 모두 뚜렷하지 않았다. 수당립수(穗當粒數)에 대(對)한 N 증비효과는 숙답구(熟畓區)에서 감소(減少)의 경향(傾向)이었으나 양염분구(兩鹽分區)에 있어서는 증가(增加)되었다. 수당립수(穗當粒數)에 대(對)한 인산(燐酸), 가리(加里)의 증비효과는 없는것 같았다. 7. 임실율(稔實率)에 대(對)한 N 증비(增肥)의 효과는 숙답구(熟畓區)에서 감소(減少)되었으며 저(低) 및 고염분구(高鹽分區)에서는 N 증비효과가 없었고 인산(燐酸) 및 가리(加里)의 증비(增肥)는 어느 실험구(實驗區)에서도 효과가 없었다. 8. 정현비율(精玄比率)에 대(對)한 N, P, K의 증시효과는 각각(各各) 어느 실험구(實驗區)에서도 없었으나 설미(屑米)는 N 증비(增肥)에 의하여 숙답구(熟畓區) 및 염분구(鹽分區)들에서 다 같이 증가(增加)되었으며 숙답구(熟畓區)에서는 더 현저(顯著)하였다. 9. 고중(藁重)에 대한 N 증비(增肥)의 효과는 숙답구(熟畓區)와 고(高) 및 저염분구(低鹽分區)에서 다같이 증가(增加)되었으며 인산(燐酸), 가리(加里)의 증비(增肥)는 효과가 없었다. 정조중(精租重)/고중(藁重)에 대(對)한 N 증비(增肥)의 효과는 숙답구(熟畓區)에서는 감소(減少)되었으나 저(低) 및 고염분구(高鹽分區)에서는 증가(增加)되었고 인산(燐酸) 및 가리(加里)의 증비효과는 없었다.

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전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

과시된 효심: 국립중앙박물관 소장 <인왕선영도(仁旺先塋圖)> 연구 (Showing Filial Piety: Ancestral Burial Ground on the Inwangsan Mountain at the National Museum of Korea)

  • 이재호
    • 미술자료
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    • 제96권
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    • pp.123-154
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    • 2019
  • 국립중앙박물관 소장 <인왕선영도(仁旺先塋圖)>(덕수5520)는 그림과 발문(跋文) 열 폭으로 이루어진 병풍으로, 작가는 조중묵(趙重黙)(1820~1894 이후), 주문자는 박경빈(朴景彬)(생몰년 미상), 발문을 쓴 사람은 홍선주(洪善疇)(생몰년 미상), 제작연대는 1868년이다. 국립중앙박물관은 낱장으로 보관되어 온 <인왕선영도>를 병풍으로 복원하고 특별전 '우리 강산을 그리다: 화가의 시선, 조선시대 실경산수화'에서 최초로 공개하였다. <인왕선영도>에는 오늘날 서울특별시 서대문구 홍제동과 홍은동을 아우르는 인왕산 서쪽 실경이 묘사되어있고 원경에는 북한산 연봉이 그려져 있다. 화면 속에는 인왕산(仁旺山), 추모현(追慕峴), 홍재원(弘濟院), 삼각산(三角山), 대남문(大南門), 미륵당(彌勒堂)이라는 지명이 표기되어있다. 이 지역을 나타낸 조선후기 지도와 비교해보면 지형 표현과 지명 표기에 유사성이 있다. 조중묵은 넓은 공간을 포착하기 위해 지도의 지리정보를 숙지하였을 것으로 추정된다. 실경의 현장을 답사한 결과, 조중묵은 각각의 경물을 과장하거나 생략하였고 수평의 화면에 나열식으로 조합하였음을 알 수 있었다. 조중묵은 남종화풍 정형산수에 뛰어났던 화가로, <인왕선영도>의 세부 표현에서 사왕파(四王派) 화풍의 영향을 찾을 수 있다. 19세기 도화서 화원들이 화보를 활용하여 가옥을 그리거나 토파에 호초점을 찍고 당분법(撞粉法)으로 꽃을 나타내는 등 장식적인 화풍을 구사한 경향도 부분적으로 나타난다. <인왕선영도>에는 바위를 짙은 먹으로 쓸어내리듯 붓질한 기법, 산세의 괴량감, 가로로 붓을 대어 단순하게 그린 소나무 등 18세기 정선(鄭敾)(1676~1759)의 개성적 양식도 가미되어있다. 조중묵은 인왕산 실경산수로 유명한 정선의 양식과 권위를 차용한 것으로 추정된다. 그러나 <인왕선영도>는 유기적 공간감과 현장의 인상이 잘 드러나지 않으며, 연폭 화면이라는 매체도 조중묵의 개인 양식과 잘 어울리지 않는다. <인왕선영도>는 발문의 텍스트와 화면의 이미지가 잘 조응하는 작품이다. 발문의 내용을 여섯 단락으로 나누어 보면 ①무덤의 주인공과 이장 경위, ②무덤의 입지와 풍수, ③묘제(墓祭)와 신이(神異)한 응답, ④무덤 관리에 대한 마을 사람들의 협력, ⑤병풍 제작의 동기인 박경빈의 효성과 수묘(守墓), ⑥발문을 쓴 의의로 파악된다. 이 가운데 화면에서 시각적으로 구현하기 용이한 ②의 내용은 화면에 충실하게 재현되었다. <인왕선영도> 제작의 직접적 동기인 ⑤를 보면 주문자 박경빈이 "무덤이 마치 새롭게 단장한 것 같이 눈에 완연하다."라 하여 <인왕선영도>에 만족했음을 알 수 있다. 경물 하나하나를 설명하듯 나열한 구도는 회화미는 떨어지더라도 무덤의 풍수지리를 전달하는 데는 더 적합했을 것으로 추정된다. 현존하는 상당수의 산도(山圖)는 18세기 이후 제작된 목판본 선영도로서, 족보와 문집에 수록된 경우가 많다. 16~17세기의 기록에서는 족자 선영도를 첨배(瞻拜)의 대상으로 삼은 사례를 찾을 수 있다. 선영도 첨배는 현실적으로 수묘(守墓)가 곤란할 때 이를 대신할 수 있는 의례로 인정되었다. 한효원(韓效元)(1468~1534), 조실구(曺實久)(1591~1658) 등이 선영도를 제작한 후 당대의 명사에게 서문을 요청하고 효심을 과시한 사례는 <인왕선영도>의 선구가 된 것으로 추정된다. <석정처사유거도(石亭處士幽居圖)>(개인 소장), <화개현구장도(花開縣舊莊圖)>(국립중앙박물관) 등은 선영도는 아니지만 계회도 형식의 족자이고 풍수를 도해했다는 점에서 17세기 선영도의 모습을 유추할 수 있는 자료가 된다. <인왕선영도>는 첨배라는 측면에서 초상화와도 의미가 비슷했다. 발문의 "부친의 기침소리를 직접 접하는 듯하고, 그 태도와 몸가짐을 눈으로 보는 듯하다."는 표현과 부친의 초상에 조석 문안을 올린 서효숙 고사에서 그 단초를 찾을 수 있다. 박경빈이 일반적인 선영도 형식이었던 족자나 목판화 대신 연폭 병풍의 실경산수화를 주문한 의도는 분명히 알기 어렵다. 19세기에는 민간에서도 사례(四禮) 의식에 다수의 병풍을 배설(排設)하였는데, 의례의 성격에 따라 그림의 주제를 반드시 구분하여 사용한 것은 아니었다. <인왕선영도> 또한 여러 의례에 두루 배설하거나 장식 병풍으로도 사용하기 위해서 선영 그림이라는 주제를 실경산수화 이미지 아래에 가렸을 가능성이 있다. 특히 <인왕선영도>의 핵심 소재인 무덤 봉분이 모호하게 처리된 것은 사산금표(四山禁標)의 금제 위반을 숨기기 위함일 가능성이 있다. <인왕선영도>에 묘사된 인왕산 서쪽 산기슭은 분묘 조성 금지구역이었다. 1832년에 금표 내에 몰래 쓴 묘를 적발하여 즉시 파내고 관련자를 엄히 처벌한 사례로 볼 때, 19세기 중엽까지도 사산금표 내의 분묘 금제는 효력을 발휘하고 있었던 것으로 추정된다. <인왕선영도>의 발문에는 장지를 얻기 위해 쏟은 정성이 상세하게 쓰여 있다. 장지조성에 마을사람들의 협조와 묵인이 필요했던 것은 금표 구역 내에 묘지를 조성하는 것이 부담스러운 일이었기 때문으로 볼 수 있다. <인왕선영도>와 비교 가능한 동시대 연폭 병풍의 실경산수화로 이한철(李漢喆)(1808~1880)이 그린 <석파정도(石坡亭圖)>(미국 로스앤젤레스카운티미술관)를 들 수 있다. <석파정도> 제작시기를 전후한 1861년에 이한철과 조중묵은 철종어진도사에 함께 참여하였으므로 조중묵이 이한철의 <석파정도> 제작 과정을 보았을 가능성은 상당히 높다. 조중묵이 몇 년 후 <인왕선영도>를 주문받았을 때 <석파정도>의 인상적인 연폭 실경산수를 본 경험이 반영되었을 가능성이 있다. 두 작품의 화풍 차이는 주문자의 취향과 제작 목적의 차이에서 비롯된 것으로 추정된다. <인왕선영도>는 실경산수화와 선영도의 중층적인 구조를 가지고 있어서 관람자의 지식수준과 주문자와의 친분, 관람에 들이는 시간에 따라 천차만별의 의미로 수용되었을 것이다. <인왕선영도>의 발문에는 무덤 주인의 이름과 자호, 본관이 일체 작성되지 않은 채 '박공(朴公)'이라고만 표기되어 있다. 주문자인 박경빈의 인적 사항도 파악할 수 없었으나 다만 관직에 나아가지 못한 가계를 미루어 볼 때 재력이 있음에도 지배계층으로 올라설 수 없는 신분적 한계를 지니고 있었음은 짐작할 수 있다. 발문을 쓴 홍선주 또한 사대부로 보기 어려우며, 『승정원일기』 기록에 나타나는 경아전 서리일 가능성이 있다. 박경빈은 상류 계층에 진입하고 싶은 욕망으로 보수적인 가치인 효(孝)를 강조하여 부친의 무덤을 명당으로 이전하고 <인왕선영도>를 제작하였을 것으로 추정된다. 그러나 <인왕선영도>는 금제위반 적발에 대한 우려, 병풍의 다목적성 등의 이유로 본래의 제작의도를 뚜렷하게 드러내지 못하고 모순적인 이미지가 되었다. 병풍이 제작된 지 47년 만에 각 폭이 분리된 채 미술상을 통해 이왕가미술관 소장품이 된 상황을 보더라도, 박경빈이 <인왕선영도>에서 꿈꾸었던 명당 발복과 가문의 신분상승은 이루어지지 못했던 것으로 생각된다.