• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.45-54
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• 2021

배우 정선아는 데뷔 이후 20년간 선이 굵고 에너지가 넘치는 연기로 공연 이력을 쌓으며 한국의 대표적인 뮤지컬 배우라는 위상을 굳혔다. 이런 가치를 고려해 연기의 심리구조인 투사와 역투사 이론을 적용해 정선아를 심층 인터뷰하여 그녀의 고유한 연기 인입과 이탈 기법을 통한 정서적 패턴 및 특성을 도출했다. 정선아의 연기 메커니즘은 자아를 비우고 이전 공연, 동명 영화, 원작 소설, 대본 등을 집중 탐구해 창조한 배역을 투사해 페르소나를 구현한 뒤, 해외여행, 신체 훈련과 같은 역동적 활동으로 역투사해 자아를 환원하는 방식을 취했다. 리얼리티 표현의 극대화를 위해 인물이 처한 현장을 미리 찾아 체험하며 연기 방향을 탐구하였다. 작품마다 장르가 다른 보컬 트레이너와의 연습을 통해 색다름을 추구하고 파워풀한 가창 연기를 위해 보컬과 더불어 강도 높은 체력 단련을 뒷받침 했다. 대부분의 작품(75%)에서 공연 후 배역 이탈 장애로 인해 우울증, 자기애, 히스테리, 불면증 등의 정서들을 겪었지만 '셀프 처지'에 의존했기에 향후 전문가 상담 강화 등의 대안도 요구된다. 연평균 1.6편에 출연해 평균 1.7개월을 연습하고 평균 3.9개월간 공연하며 작품 사이 평균 100일 남짓 쉬며 강행군한 배우의 부단한 준비성과 열정, 그리고 에너지 비축과 안배의 노하우가 돋보인다. 도출된 정선아의 연기 인입 및 이탈 스킬은 뮤지컬 연기 교육과 배우의 자기관리에 큰 시사점을 제공한다.

• 대한치과보철학회지
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• 제60권1호
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• pp.37-43
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• 2022

환자는 새 의치 장착 후 정상 발음 패턴을 찾아가는 경향이 있다. 하지만 어떤 환자의 경우 상악 총의치의 새로운 구개 형태에 적응하는데 오랜 시간이 소요된다. 본 증례에서 환자는 "현재 쓰고 있는 의치가 낡아 재제작 하고 싶다"는 주소로 내원하였다. 임상적, 방사선학적 검사를 통한 진단 후 상악 총의치와 하악 가철성 국소의치를 재제작 하였다. 환자는 새 의치장착 후 첫번째 내원에서 /s/발음이 샌다고 하였다. 환자에게 /s/발음을 지시하였을 때 휘파람을 부는 듯한 새는 소리가 났다. 새로 장착한 총의치의 전방 구개면이 기존의 의치에 오목한 것을 발견하였고 상악 구개부에 조직조정재를 적용하여 /s/발음을 지시하였다. 해당 조직 조정재 부위를 상온중합형 의치상 레진으로 교체해 주었다. 환자는 즉각적인 만족감을 표현하였고 객관적인 평가를 위해 Palatogram과 음성 분석 소프트웨어를 통해 발음의 명확도를 확인하였다. 본 증례에서는 발음에 어려움을 호소하는 의치 치료를 받은 환자에서 즉각적인 의치 수리를 하였으며 이를 통해 환자의 만족을 얻고 객관적인 평가를 통해 발음 개선을 확인하였기에 이를 보고하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.523-533
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• 2022

이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.87-94
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• 2022

최근 정보통신 인프라의 발달로 인터넷접속 디바이스가 급속하게 늘어나고 있는 실정이다. 스마트폰, 노트북, 컴퓨터, IoT디바이스까지 인터넷접속을 통하여 정보통신서비스를 받고 있는 것이다. 디바이스 운영환경이 대부분이 웹(WEB)으로 이루어져 있는 관계로 웹쉘을 이용한 웹사이버 공격에 취약하다. 웹쉘이 웹 서버에 업로드 될 경우 웹 서버의 제어가 손쉽게 이루어 질 수 있어서 공격빈도가 높은 것으로 확인된다. 웹쉘로 인한 피해가 많이 발생하면서 각 기업에서는 침입차단시스템, 방화벽, 웹방화벽등 다양한 보안장비로 공격에 대응하고 있지만, 현재 출시되는 대부분의 웹쉘 대응 장비는 패턴 기반으로 탐지가 이루어지기 때문에 웹쉘 변종에 있어서는 탐지가 어려우며 이런 특성으로 웹쉘 공격의 예방 및 대처하기 위해서는 기존의 체계와 보안소프트웨어만 가지고 대응 하기에는 힘든 상황이 현실이다. 이에 인공지능 머신러닝 과 딥러닝기법을 활용하여 알려지지 않은 웹쉘을 사전에 탐지하는 등 신규 사이버 공격에 대하여 대처 할 수 있는 인공지능 머신러닝 기반의 웹쉘 수집 및 분석을 통하여 자동화된 웹쉘 방어시스템에 대하여 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 머시러닝기반 웹쉘 방어시스템 모델은 웹환경에 대한 사이버공격중의 하나인 악성 웹쉘에 대하여 수집, 분석, 탐지를 빠르게 하여,안전한 인터넷환경구축 및 운영시 필수적으로 적용이 필요한 웹정보보안 시스템 설계,구축에 많은 도움이 될 것으로 생각한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제26권2호
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• pp.96-109
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• 2021

담수를 통해 유입되는 육상 기원 물질은 연안 일차 생산을 제어하는 주요 요소이므로 육상-해양 coupling을 파악하는 것은 연안 생태 변화를 이해하는데 중요하다. 본 논문에서는 육상-해양 coupling 양상을 시간에 따라 세 단계(Base flow, Plume event, Residual flow)로 구분하여 개념화하였고, 낙동강 하구에서 각 양상의 출현을 확인하기위해 다양한 플랫폼에서 측정된 자료를 사용하여 분석하였다. 사용된 자료는 원격 탐사 측정 자료(Geostationary Ocean Color Image; GOCI), 현장 실측 자료(Marine Environment Information System; MEIS), 연속 측정 자료(유량 자료, 기상 자료)로 구분될 수 있다. 주성분분석을 통해 MEIS 자료를 육상-해양 coupling의 세 단계로 구분하였고, 이 구분을 2013-2018년 동안의 여타 자료에 적용하여 단기간 육상-해양 coupling 양상을 살펴보았다. 낙동강 하구에서는 예상과는 달리 Plume event때 Chlorophyll-a (Chl-a) 최대값이 나타났다. 이는 담수 증가에도 탁도 증가는 크지 않았고, 플러싱 효과도 약해 식물플랑크톤이 증가 할 수 있는 여건이 조성되었기 때문으로 분석되었다. 육상-해양 coupling을 기반으로 여러 하구들과 비교해보았을 때 육상-해양 coupling은 담수 유입에 영향을 받는 하구에서 흔한 현상이나 하구에서 형성되는 플룸 크기에 따라 육상-해양 coupling이 다르게 나타났다. 낙동강 하구처럼 작은 플룸(~10 km 규모) 이 형성되는 하구에서는 식물플랑크톤의 즉각적인 반응으로 인해 Plume event 단계에 Chl-a 최댓값이 나타나는 반면, ~100 km 이상의 큰 플룸이 형성되는 하구(담수 배출이 크고, 플러싱이 강한 곳)에서는 본 연구에서 개념화한 육상-해양 coupling 양상(Residual flow 때 Chl-a 최대)을 따르는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.273-280
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• 2021

본 연구에서는 만 25세 이상 성인 장애인을 대상으로 4년 동안의 자기효능감 변화 양상을 확인하고, 삶의 만족도, 대인관계역량과의 관련성을 살펴보았다. 이를 위해 장애인고용패널조사 2차 웨이브의 1차(2016년)~4차(2019년) 조사자료를 사용하였으며, 분석 방법으로 성장혼합모형(Growth Mixture Modeling)을 적용하였다. 분석 결과, 첫째, 성인장애인의 자기효능감 변화 궤적에 따라 3개 잠재계층(상수준 증가형, 중수준 증가형, 하수준 무변화형)이 존재하는 것으로 확인되었다. 둘째, 3개 잠재계층에 따라 삶의 만족도 수준이 다른 것으로 나타났으며, 상수준 증가형 집단, 중수준 증가형 집단, 하수준 무변화형 집단 순으로 삶의 만족도가 높은 것으로 확인되었다. 셋째, 3개 잠재계층에 따라 4년 동안의 대인관계역량 변화 패턴에 차이가 있는 것으로 나타났다. 상수준 증가형 집단, 중수준 증가형 집단은 대인관계역량이 증가하는 것으로 나타났지만, 하수준 무변화형 집단은 대인관계역량에 변화가 없는 것으로 확인되었다. 본 연구는 자기효능감을 증진시킴으로써 성인 장애인의 삶의 만족도와 대인관계역량을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권4호
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• pp.35-41
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• 2021

천연염색은 전통적으로 세계 여러 나라에서 사용되어 왔으며, 천연염색이 다양해짐에 따라 염색 패턴의 다양성도 확대되고 있다. 본 연구는 4가지 천연염료에 대한 염료와 매염제의 색상 변화를 보다 정확하게 분석하여 사물인터넷에 정량화된 정보를 제공할 수 있는 수치를 제공함으로써 표준화를 마련하고자 했다. Juglans regia Linn에서 추출한 염료에 구리 아세테이트, 철 II 황산염 및 중크롬산 칼륨을 첨가하면 갈색의 원래 색상이 각각 보라색, 카키색 및 암갈색의 다른 색상으로 변경되었다. Sophora japonica L. 또는 Phellodendron amurense Ruprecht에 첨가된 중크롬산 칼륨을 제외하고는 다른 매염제의 농도는 감소되었지만 염색된 실크의 색상 차이는 매우 컸다. 그러나 정도의 차이는 있지만 초산구리와 황산철은 각각 35%와 15%의 색변화를 유도하였다. 종합해볼때, J. regia Linn, S. japonica L.과 P. amurense Ruprecht에는 copper acetate 15 gram을 Phytolacca americana에는 150 gram의 iron이 정확히 첨가된 것이 가장 높은 색상변화를 유도할 수 있다고 확인되었다. 본 연구의 결과는 다양한 매염제에 의한 정확한 색상 변화가 염료 및 매염제에 의한 보다 정확한 색상 유도를 가능하게 하는 중요한 정보로 활용될 수 있음을 시사하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.81-86
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• 2022

본 연구에서 csv포맷으로 구조화된 파일 데이터의 컬럼의 도메인을 자동 판별하는 방법을 제안한다. 데이터와 데이터 간 융합을 통해 새로운 데이터를 생성할 수 있고, 이들 새로운 데이터가 중요한 자원이 되기 위해서는 조인 되는 컬럼의 일관성이 유지되어야 한다. 데이터 품질을 측정하기 위한 방법 중의 하나가 도메인 기반 품질 진단 방법이다. 도멘인이란 각 컬럼의 성격을 규정하는 가장 광범위한 지표이므로 이를 자동으로 판별하는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 관계형 데이터베이스의 도메인 자동 판별이 주로 연구 되었지만 본 연구는 파일데이터의 특성을 이용하여 도메인을 자동화 할 수 있는 모델을 개발하였다. 파일데이터의 도메인 판별을 특화하기 위하여 정규표현식을 이용하여 데이터를 단순화 하고 이를 패턴화 하였고, 컬럼명에 해당하는 데이터 헤더의 내용을 분석하여 사용된 접미사를 분석하여 파생변수로 사용하였다. 정규표현식과 접미사의 파생변수를 추가하였을 때 기존 방법인 87%의 정확도 보다 큰 95%의 정확도로 도메인을 자동 판별하는 결과를 도출하였다. 본 연구는 공공데이터 품질진단에 자동화 방법론을 제시하여 품질 측정 기간 및 인원을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.109-118
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• 2022

정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.367-374
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.