• 생태와환경
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• 제33권3호통권91호
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• pp.230-243
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• 2000

1995년까지 우리 나라의 주요 하천을 대상으로 하여 출판된 논문에서 저서성 대형무척추 동물의 주요 분류군 출현현황을 종합적으로 고찰하고 인공신경회로망을 이용하여 유형분석을 하였다. 한강 수계의 11개 지류를 포함한 총 27개 하천에서 5문 10강 26목 108과 571종이 보고되었으며 주로 파리류, 하루살이류, 날도래류, 강도래류, 딱정벌레류, 잠자리류, 빈모류, 복족류 등이 출현하였고 주요 출현분류과는 Ephemerellidae, Baetidae, Heptageniidae, Hydropsychidae, Chironomidae, Hirudinae, Tubificidae, Perlodidae 등이었다. 하천의 군집구성은 환경교란 정도에 따라 세 그룹으로 나뉘어졌고 환경교란에 따라 군집의 종풍부도가 영향을 받았으며 Ephemeroptera, Plecoptera, Trichoptera, Diptera 및 Diptera 내의 Chironomidae에서는 환경교란이 클수록 종풍부도가 많이 감소되었다. 반면 Chironomus속은 교란이 커질수록 종풍부도가 증가되었다. 전 자료를 대상으로 코호넨망에 입력하여 유형화하였을 때 일차적으로 한강, 낙동강, 섬진강 등 주요 수계에 따라 군집이 묶여졌고 다음으로 환경교란에 따라 무리화 되었다. 비교적 청정하거나 오염이 심한 곳의 군집은 비교적 무리화가 잘된 반면 중간 정도로 오염된 곳은 세부군집으로 묶여져 흩어져 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.512-520
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• 2019

음성을 시각적으로 표현하는 것은 외국어를 습득하는 과정의 학습자나 음성을 직접 들을 수 없는 청각장애자에게 매우 유용하며 기존에 다수의 연구가 이루어졌다. 그러나 기존의 연구들은 발음의 특징을 단지 컬러로 표현한다든가 입모양을 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있다. 따라서 이런 방식을 사용하는 학습자들은 자신의 발음이 표준 발음과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수가 없고 더 나아가서 학습 중에 스스로 교정을 해 나가는 시스템을 개발하기가 기술적으로 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음성 간의 상대적 거리를 토대로 음성을 시각화하는 모델을 제시하고, 이를 한국어 모음에 적용하여 모음의 음성적 특징을 이용한 시각화의 구체적인 구현 방법을 제시한다. 음성데이터에서 F1, F2, F3의 세 개의 포먼트를 구하고 이들 특징벡터를 코호넨 자기조직화맵 알고리즘으로 2차원 화면에 사상하여 각 음성을 화면 위의 각 점에 대응하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 실제적인 구현은 인터넷에 공개된 음성처리 공개소프트웨어를 사용하고 한국인 교사의 표준 발음과 한국어를 배우고 있는 외국인 유학생의 음성을 이용하여 음성특징의 상호간 거리를 구하였으며, 사용자 인터페이스는 자바스크립트를 이용하여 구현하였다.