• 한국농림기상학회지
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• 제6권1호
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• pp.38-48
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• 2004

1998년부터 2002년까지 최근 5년 간 우리나라 대기 오염 자동 측정망의 총 612개 지점의 시간당 오존 농도를 SUM06, AOT40등의 식생피해 지표로 전환하여 오염 정도를 분석하고, 1990-97년의 수도권 오존 오염과 비교하였다. 1. 10%의 농작물 수량감수가 예측되는 SUM06(yr) 234 ppmㆍhr를 기준으로 볼 때, 가장 높은 전남 광양의 연간 SUM06가 11 ppmㆍhr 이므로 수량감수는 5%, 이내로 추론된다. 미국의 SUM06가 5∼12 ppmㆍhr인데 최근 5년간 612개 지점 중 상위 30개 지점에서 이 수준에 도달하였다. 2. 1997년까지 심각했던 서울의 구의, 쌍문 지점의 SUM06는 2/3 수준으로 완화되었으나 도봉, 노원, 강북 지점은 오존 오염이 최근 5년 사이 증가되었다. 반면 경기 지역은 서울 동부 외곽인 구리, 하남 그리고 남부인 안양, 군포, 수원의 오염이 97년에 비해 2배 이상 악화되었다. 서울 및 경기는 시간당 100ppb를 넘는 횟수가 지방에 비해 많은 반면, 40-60ppb의 중간급의 분포는 낮아 식생지표로 환산하면, 서울지점들의 평균치는 전국 16개시도중 중, 상위 수준이었다. 3. 수도권에 서울, 경기뿐만 아니라, 충남 서산과 강원 원주를 포함시켰는데 이들 지역은 서울 및 경기도 평균을 상회하였고, 충남 천안, 강원 춘천 등 인접지점과는 전혀 다른 양상이었다. 수도권 외에 중부권(강원, 충청), 호남권(전라, 제주), 영남권(경상, 부산) 등 전국을 4권역으로 나누어 비교한 결과, 1998-2000년까지는 수도권의 오염이 다른 지방보다 월등히 심각 하였으나, 최근 2년 (2001-02년)사이에 수도권과 지방의 격차가 거의 없었다. 4. 공단지역은 인천, 경기 안산 시화, 울산 광역시 등에서는 오염도가 낮은 반면, 전남 광양, 경북 구미공단 지역의 오존 오염은 높게 나타났다. 특히 광양과 구미 공단의 오존 오염은 수도권 이외 지방의 300개 지점 중 1-5위안에 드는 대표적인 고농도 관심 대상 지역이다. 5. 식생보호 지표인 SUM06와 AOT40을 1년 자료와 여름철 3개월(6, 7, 8월)자료로 나누어 분석하고 또한 연간 100ppb가 넘는 시간수, 95 퍼센타일, 99 퍼센타일, 연간 최고농도 등 여러 오존 지표를 상호 비교한 결과, 식물의 오존 피해를 직접적으로 표현할 수 있는 3개월 간의 식생보호 지표들과 법적 기준치인 100ppb를 넘는 연간 시간수를 상호 보완하여 오존에 의한 식생 피해를 추정하는 것이 바람직하다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.39-57
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• 2012

최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제30권1호
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• pp.76-89
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• 2012

본 연구는 고창 취석정원림 조영에 깊은 영향을 준 것으로 판단되는 핵심적 조영언어에 대한 의미론적 해석이다. 은일(隱逸) 취석(醉石) 그리고 칠성암(七星巖)이라는 키워드를 통해 그 속에 깃는 은유와 상징성 등 조영자 및 관련자들의 송 수신의미를 통해 파악함으로써, 16세기 은일의 정신문화가 원림 조영에 어떠한 영향을 끼쳤는가를 유추하고자 하였다. 먼저 원림 내부에 의도적으로 '칠성(七星)'을 상징하기 위한 '담두르기'가 이루어졌음이 확인되었다. 이는 일종의 평면적 '선두르기'이며 적극적 의미경관 연출의 결과이다. 의도적으로 모여진 칠성암을 통해 조영자 노계 김경희 자신이 둔세한 취석정원림이 바로 우주 운행의 중심이라는 유학자로서의 천문학적 사고와 인식을 새겼을 것으로 추론된다. 노계집에 나타난 어휘소 분석 결과, 노계와 취석정 관련자들의 기문에서는 술 또는 취석, 도연명 그리고 그의 은일처인 율리(栗里)가 주로 언급되고 있음을 볼 때, 은일의 심정으로 자연에 귀의해 술을 마시며 한가로운 생활을 한 노계를 도연명에 비견하고 있다. '술취함'은 도연명과 같은 자유를 갈구하며 산수상영지락(山水觴詠之樂)을 취했던 노계의 심경을 토로한 것으로, 도연명과 마찬가지로 노계 스스로에게 술은 물아일체의 경지에 이르게 하는 자유의 표상으로 해석된다. 이는 도연명에 대한 흠모를 기반으로 한 행동 재현과 의미 모방이기도 하다. '다른 것으로 말하기'라는 알레고리가 함축하듯이, 도연명의 고사에서 유래된 '취석(醉石)'은 여러 겹의 의미읽기가 가능한데, 표면적으로는 원림 내 존재하는 '술 취해 잘만한 바위'와 개인적 근심을 해소시켜주는 '망우물(忘憂物)'이다. 더불어 내면적으로는 '취(醉)'의 정신적 일탈을 통해 욕심 없는 마음을 지키는 자유의지'이자, 은일을 택한 노계가 도연명의 자족의 심정을 빌어 '자연지도(自然之道)에 이르기 위한 수단'이라는 은유적 확대적 해석의 알레고리가 가능하다. '취석'은 유가적(儒家的) 가치관을 투영, 본인의 상황을 고결한 도연명의 심정에 감정이입하여 표현한 원림 조형언어로, 도연명에 대한 흠모를 바탕으로 한 알레고리이자 행동적 미메시스(mimesis)이며, '객관적 현실의 미적 반영'으로 볼 수 있다. '도연명'에 대한 표현적 행태적 미메시스가 중국을 비롯해 국내에서도 취석 각자(刻字)와 동명이정(同名異亭)의 취석정 건립을 통해 반복 재현됨은 결코 우연이 아니다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.