• 한국환경생태학회지
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• 제28권1호
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• pp.90-98
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• 2014

본 연구는 서울시 생활권 도시숲의 유형과 규모에 따른 이용행태 차이를 비교하고자 도심 소규모산인 봉제산과 외곽 대규모산인 아차산 이용자를 대상으로 2009년 10월부터 11월 사이에 설문 및 보드판을 이용한 조사를 실시하였다. 도시숲 이용자의 특성, 이용행태, 시설 및 관리의 수요와 만족도, 그리고 통행패턴을 조사항목으로 설정하였다. 이용행태의 공통점은 주 이용객이 남녀 모두 주로 40대에서 60대 이상이었으며, 오전 7시에서 12시 사이에 가장 높은 이용률을 보였고, 거의 매일 이용하거나 일주일에 2~3회 방문하는 비율이 높게 나타났다. 또한 거주지에서 생활권 도시숲 입구까지의 접근성은 양호하다고 판단되며, 숲길 내 시설물과 관리수준에 대한 만족도는 비교적 낮게 나타났다. 보완 및 필요시설물로는 '위생시설'이 가장 높은 비율로 나타났다. 이용행태의 차이점으로 봉제산의 이용객 대부분은 2km 반경 이내(도보기준)에 거주하는 지역주민으로 평균 1.3km 거리를 이동하고, 24분 정도를 소요하는 단시간의 활동을 선호하는 것으로 나타났다. 반면 아차산의 주 이용객들은 4km 반경 이내(도보기준)에 거주하는 지역민과 타지역민으로 60% 이상이 평균 6km의 거리를 이동하고, 3시간 반 정도 소요되는 경로를 주로 이용하는 것으로 나타났다. 이러한 이용유형과 숲의 규모가 다른 서울시 생활권 도시숲의 이용행태 조사를 통하여, 주 이용자들을 위한 이용프로그램의 도입이나 도입시설 관리에 차별성을 두는 관리 기법이 적절하게 적용되어야 할 것으로 판단된다. 특히 여가시간의 증가에 따라 지역주민의 도시숲 이용이 증가할 것으로 예상하여 도시숲도 공원녹지와 같이 체계적으로 관리되어야 할 것이다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제24권2호
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• pp.125-134
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• 2007

이 연구에서는 태양 및 지자기 활동에 의해 발생한 우주환경변화가 우리나라 위성인 아리랑위성1호(KOMPSAT-1)의 궤도에 미치는 영향을 분석하였다. 인공위성의 궤도변화는 정상적인 상태에서도 자연적인 섭동에 의해 지속적으로 발생하지만, 거대한 태양폭발에 의한 지구 주변 우주환경이 급격히 변화할 때 고층대기의 밀도변화로 인해 크게 발생한다. 특히 이러한 현상은 아리랑위성 1호와 같이 저궤도 상에서 운영되는 위성에 직접적인 영향을 미친다. 이 때, 태양활동에 의한 지구 주변 우주환경의 변화는 크게 두 가지로 구분할 수 있다. 하나는 태양 플레어 (Flare)가 폭발했을 때 고에너지 복사(Radiation)로 인해 지구 고층대기가 가열되어 팽창하고 이런 결과로 고층대기에 있는 중성입자밀도가 급격히 증가하는 것이다. 다른 하나는 코로나 물질 방출(Coronal Mass Ejections) 등에 의해 발생한 지자기폭풍기간 동안 플라즈마 대류와 입자들의 하강으로 전기장이 강해져 상당량의 줄가열(Joule heating)과 하강입자가열(precipitating particle heating)이 발생하고 이로 인해 중성입자밀도가 증가하는 것이다. 두 가지 원인에 대한 영향을 구분하여 알아보기 위해, 우리는 태양 및 지자기 자료를 면밀히 분석하여 2001년에서 2002년 동안 5개의 기간을 선정하였다. 그 결과 위성의 대기저항가속도는 태양의 극자외선(Extreme Ultra-Violet)의 증가와 함께 약 하루 정도의 시간 지연을 가지고 유사하게 변화하고 있음을 확인하였다(R=0.92). 그리고 지자기폭풍이 발생한 기간동안 대기저항가속도는 지자기폭풍에 의한 Dst 변화와 상당히 유사하게 그리고 거의 동시에 급격히 변화하는 것을 확인하였다. 마지막으로 우리는 위성의 대기저항가속도의 변화는 전반적으로는 오랜 기간 동안 고에너지 복사에 의한 효과로 나타나고 있으나 짧은 기간(하루 미만) 동안 크게 발생하는 대기저항가속도의 변화는 지자기폭풍에 의한 효과로 보고 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권3호
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• pp.249-259
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• 2008

본 연구의 목적은 울진 금강송 생태 숲을 사례로 이용자 행태를 분석하고 개선방안을 제시하는 것이다. 연구방법은 2007년 8월 29일${\sim}$9월 3일에 걸쳐 금강송 숲 이용자의 122명을 대상으로 직접 설문조사를 통해 이루어졌다. 분석결과는 첫째, 남자와 $20{\sim}30$대, 울진의 거주자, 고학력자가 주류를 이루었다. 따라서 보다 다양한 계층과 다양한 지역민이 이용하도록 친환경무인 전동차(Tram)도입 및 생태관찰 탐방로의 개설이 필요하다. 둘째, 울진금강숲 이용의 신택한 동기는 금강송의 멋진 운치와 아름다움과 숲의 상태에 의해서이고 자연관찰 및 교육적인 면에서는 낮았다. 이용객의 동반구성은 가족이 주류를 이루었고 단체에서는 적었다. 따라서 학교 등 단체 그룹의 이용목적에 맞는 프로그램 서비스 제공이 필요하다. 셋째, 참여 동기는 대면 접촉의 비율이 높은 반면, 정보통신 및 여행관련 업체는 낮으며, 참여활동은 금강송 풍경 및 운치의 감상이고 승용차를 이용하였다. 따라서 인터넷이나 전문 여행업체를 통해 홍보효과를 높임과 함께 취미관련 프로그램을 개발하도록 한다. 넷째, 이용시설 및 운영관리에서는 만족도가 낮았고 생태 숲의 상태는 매우 만족한 젓으로 나타났다. 따라서 친환경적인 이용편익시설의 확충과 더불어 숲의 상태를 항구적으로 지키기 위해 세계문화유산으로 등재할 필요가 있다. 다섯째, 이용전 기대도와 이용 후 만족도에서는 금강송 수목의 가치에 비중이 두드려졌다. 울진을 상징하는 훌륭한 소재될 수 있는 금강송에 대해 보다 적극적인 마케팅 전략수립이 필요하다. 여섯째, 이용전과 이용후의 평가에서 만족도가 기대도보다 높게 나타났다. 만족도가 지속될 수 있도록 모니터링과 평가제를 도입하도록 한다. 결론적으로 국민들이 금강송 숲의 가치와 우수성을 직접 체득하고 느낄 수 있도록 금강송 생태숲을 항구적으로 할 수 있는 임업적 관리가 모색되어야 할 것이다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제17권3호
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• pp.139-148
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• 2012

하구언이 설치된 하구의 여름철 환경변화는 방류되는 담수에 의해 결정된다. 본 연구에서는 영산강 하구언 담수방류에 의한 하구의 염분 및 수온 분포를 파악하기 위하여 2010년 6월 소규모 방류시와 8월의 집중방류 중 후로 3회에 걸쳐 8개 정점에서 관측한 CTD 자료를 분석하였다. 6월의 소규모 방류시 표층염분은 30~32.5 psu를 나타냈고, 수평구배는 고하도 근해에서 다른 해역에 비해 상대적인 큰 값을 보여주었다(0.25~0.32 psu/km). 그러나, 저층염분은 약 33 psu의 일정한 값을 보여 수평구배는 존재하지 않았다. 영산강 하구내 수온은 $19{\sim}21^{\circ}C$ 범위를 보이며 동서방향보다 남북방향의 구배가 상대적으로 크게 나타났다. 대규모 방류가 진행 중이었던 8월 12일의 경우 표층염분은 9~26 psu로 감소하였다. 또한, 고하도 북쪽 수로의 표층과 저층 수평구배가 각각 3.79 psu/km와 0.28 psu/km인 강한 염분전선이 형성되었다. 수온은 하구언에서 높고 멀어질수록 감소하는 경향을 보였으며, 고하도 북쪽수로 표층과 저층에서 각각 $-0.45^{\circ}C/km$와 $-0.12^{\circ}C/km$의 공간적 변화가 나타났다. 집중방류 후(3차 관측) 표층염분은 22~26 psu로 회복되었으나 고하도 주변해역에서 여전히 높은 수평구배가 나타났다. 저층염분은 26.5~27.5 psu의 범위로 전반적으로 감소하였으나 수평구배는 크지 않았다. 하구언 가까운 정점에서 관측한 염분과 수온 시계열 자료에 의하면, 상층의 고온저염수가 일시적으로 하강하였다가 빠르게 회복하는 패턴을 보여주었는데, $13{\times}10^6$ 톤 방류시 회복속도는 약 0.4 m/hr로 나타났다. 영산강 하구는 대규모 방류 후 전반적으로 저염화되고, 여름철의 강한 태양복사에 의해 표층수온은 증가하여 하구 내 성층구조가 강화되고 수직혼합이 억제되는 환경이 형성되었다. 담수방류에 따른 염분의 공간적인 분포특성을 볼 때, 수평구배가 높은 고하도 주변해역, 고하도에서 하구언까지 염분이 낮은 내측해역, 그리고 상대적으로 높은 염분을 보이는 고하도에서 연안까지 외측해역으로 구분할 수 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제24권2호
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• pp.100-105
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• 2015

온실의 난방부하 중 틈새환기전열부하 산정방법은 설계 기준마다 제각각이고, 온실의 규모에 따라 각각의 방법에는 큰 차이가 있으므로 보다 정확히 국내에 적용할 수 있는 방법을 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 원예시설의 환경설계 중 난방부하 산정방법 정립에 필요한 기초자료를 제공할 목적으로 다양한 종류의 보온커튼을 설치한 단동 및 연동 플라스틱 온실에서 추적가스법을 이용하여 틈새환기율을 실측하였으며, 온실의 틈새환기 전열부하 산정방법을 검토하였다. 연동온실의 틈새환기율은 $0.042{\sim}0.245h^{-1}$의 범위로 측정되었으며 단동온실의 틈새환기율은 $0.056{\sim}0.336h^{-1}$의 범위로 측정되어 단동온실이 약간 큰 것으로 나타났다. 온실의 틈새환기율은 단동, 연동 구분없이 보온커튼의 층수에 따라 크게 감소하는 것으로 나타났다. 또한 틈새환기율은 온실의 실내외 기온차가 커질수록 증가하는 경향을 보였으나, 실험기간 동안의 낮은 풍속 범위에서 외부 풍속에 따른 틈새환기율의 변화는 일정한 경향을 찾을 수 없었다. 온실의 난방설계를 위한 틈새환기율은 적정 실내외 기온차에서의 값을 제시할 필요가 있고, 최대난방부하 산정의 기준이 되는 낮은 풍속 범위에서 풍속에 따른 틈새환기율의 변화는 고려하지 않아도 되는 것으로 고찰되었다. 다만 강풍지역에서는 열관류율을 포함하여 최대난방부하를 약간 증가시키는 보정계수의 적용이 필요할 것으로 판단되었다. 온실의 틈새환기전열부하 산정방법을 검토한 결과 틈새환기전열계수와 온실의 피복면적을 이용하는 방법은 문제가 있는 것으로 나타났으며, 틈새환기율과 온실의 체적을 이용하는 방법이 합리적인 것으로 판단되었다.

• 경영과정보연구
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• 제33권4호
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• pp.1-19
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• 2014

본 연구는 청년실업의 증가와 이에 대한 대학생들의 취업준비비용, 취업태도에 대한 구체적인 연구가 부족한 상황에서 심각한 취업난에 처해있는 국내 대학생들의 취업을 위한 비용지출의 실태와 취업효능감, 취업태도, 대학교 교육여건 인식에 대한 연구이다. 이를 위하여 국내 4년제 대학생과 전문대생과의 취업비용과 취업태도, 교육여건, 자기효능감의 차이와 인과관계를 통계적으로 알아봄으로써 대학에서의 학생 취업관련 정책과 업무에 시사점을 제공하고자 한다. 교육훈련의 경우 전문대생은 자격증취득, 4년제 대학생은 토익 등 영어교육을 우선시 하는 것으로 조사되었고, 전문대생과 4년제 대학생의 취업비용의 차이분석에서는 해외연수비용이 전문대생은 평균 809만원, 4년제 대학생은 1,559만원, 취업을 위한 교육훈련비용도 4년제 대학생이 202만원, 전문대생은 113만원, 의류잡화비용도 전문대생은 66만원, 4년제 대학생은 97만원으로 4년제 대학생이 더 많은 비용을 지출 하는 것으로 나타났다. 전공계열별 해외연수비용과 의류잡화비용의 차이검증에서는 컴퓨터경영계열, 전기전자계열, 디자인계열, 사회계열에서 사회계열 학생의 해외연수비용과 의류잡화비용이 가장 높은 것으로 조사되었다. 성별에 따른 대학생의 취업비용의 차이도 치아교정비용에서 남학생보다 여학생이 더 많이 지출하는 것으로 나타났다. 대학생 가정의 월평균 수입에 따른 대학생의 취업비용차이는 해외연수비용, 교육훈련비용, 의류잡화비용에서 월 소득이 많은 가정의 대학생들이 그렇지 못한 가정의 학생들보다 비용을 더 지불하는 것으로 나타났다. 취업태도는 전문대생이나 4년제 대학생이 인지하는 것은 차이가 없는 것으로 나타났으나, 취업효능감, 학교의 교육여건 인식의 경우 전문대생보다 4년제 대학생이 통계적으로 더 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 취업준비비용에서 해외어학연수비용이 가장 큰 금액을 차지하고 있으며, 대학유형별 지출의 차이도 있는 것으로 나타났다. 대학유형별 취업효능감, 학교교육여건의 인식도 4년제 대학생이 전문대생보다 더 높게 조사되었다. 자기효능감과 교육여건은 취업태도에 긍정적 영향을 미치고 있고, 대학에서의 취업태도를 긍정적으로 하기 위한 프로그램의 적용과 전문대학은 자격증 교육, 4년제 대학은 영어 프로그램에 대한 지원과 프로그램 선정에 정책적 시사점을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.221-238
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• 2019

최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.

• 광물과 암석
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• 제36권3호
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• pp.185-197
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• 2023

구봉 금-은 광상은 선캠브리아기의 변성퇴적암류내에 발달된 열극대를 충진한 8개조의 석영맥으로 구성된 조산형과 intrusion-related형이 혼합된 광상으로 과거 한국에서 가장 큰 금-은 광상들 중의 하나였다. 대한광업진흥공사는 이 광상의 남부에서 시추(90-12)를 통한 심도 -728 ML에서 27.9 g/t Au 품위를 갖는 0.9 m 폭을 갖는 석영맥(6호맥)을 착맥하였으며 2004년 재차 6호맥의 재개발 가능성 검토를 위해 시추(04-1)를 수행하였다. 2004년 시추 현장에서 모암, 모암변질 및 석영맥 시료들(04-1)을 채취하여 함 티타늄 광물들(티탄철석, 금홍석)의 산상과 화학조성을 연구하였다. 심도 -275 ML의 광화대에서 관찰되는 금홍석은 모암변질대에서 칼리장석, 흑운모, 석영, 방해석, 녹니석 및 황철석과 함께 산출된다. 심도 -779 ML의 광맥(6호맥)에서 관찰되는 티탄철석과 금홍석은 모암변질대와 석영맥에서 백색운모, 녹니석, 인회석, 저어콘, 석영, 방해석, 자류철석 및 황철석과 함께 산출된다. 이들 광물조합을 토대로, 금홍석은 열수 용액에 의한 모암내 Ti을 풍부하게 함유한 흑운모의 열수변질작용(녹니석화작용) 시 형성된 것으로 생각된다. 티탄철석은 최대 0.09 wt.% (HfO₂), 0.39 wt.% (V₂O₃), 0.54 wt.% (BaO) 함량이 함유되어 있다. 심도 -275 ML과 -779 ML에서 산출되는 금홍석의 화학조성을 비교하면, 심도 -779 ML의 광맥(6호맥)의 금홍석에서 WO₃, FeO 및 BaO 원소들의 함량이 높다. 이들 미량원소들은 심도 -275 ML의 금홍석 Ba²⁺ + Al³⁺ + Hf⁴⁺ + (Nb⁵+, Ta⁵⁺) ↔ 3Ti⁴⁺ + Fe²⁺, 2V⁴⁺ + (W⁵⁺, Ta⁵⁺, Nb⁵⁺) ↔ 2Ti⁴⁺ + Al³⁺ + (Fe²⁺, Ba²⁺), Al³⁺ + V⁴⁺ + (Nb⁵⁺, Ta⁵⁺) ↔ 2Ti⁴⁺ + 2Fe²⁺, 심도 -779 ML의 금홍석 2(Fe²⁺, Ba²⁺) + Al³⁺ + (W⁵⁺, Nb⁵⁺, Ta⁵⁺) ↔ 2Ti⁴⁺ + (V⁴⁺, Hf⁴⁺), Fe²⁺ + Al³⁺ + Hf⁴⁺ + (W⁵⁺, Nb⁵⁺, Ta⁵⁺) ↔ 2Ti⁴⁺ + V⁴⁺ + Ba²⁺로써 치환관계가 있었다. 이들 자료와 기 연구된 조산형 금 광상에서 산출되는 함 티타늄 광물들의 화학조성과 비교 검토 본 결과, 구봉 광상의 금홍석들은 다른 조산형 금 광상(운산 광상, Kori Kollo 광상, Big Bell 광상, Meguma 함 금 석영맥)들에서 산출되는 금홍석들보다 상대적으로 산화 환경에서 형성되었음을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.