• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권50호
• /
• pp.1-22
• /
• 2018

이번 연구에서는 작가주의 애니메이션에서 나타난 리얼리즘 풍경을 연구하였다. 애니메이션은 쇼트의 배열에 의한 기계적인 영상의 특성을 갖고 있지만, 본질적으로는 작가의 의식작용을 바탕으로 한 공간예술을 다루는 이미지로부터 시작된다. 이러한 측면에서 볼 때 애니메이션의 풍경은 애니메이션을 이미지의 관점에서 연구하기 위한 가장 적합한 대상이라고 할 수 있다. 일반적으로 애니메이션의 풍경은 이야기를 위한 무대장치로서의 중립적 역할로 머물러 있는 경우가 많지만, 작가주의 애니메이션의 경우 작가의 세계관이나 작품 표현의 주요 장치로서 주체적 의미를 갖는다. 작가주의 애니메이션 중 리얼리즘 풍경의 역할과 의미가 가장 잘 반영된 애니메이션은 한국의 풍경을 투영한 <오세암>과 일본의 지역적 풍경을 보여준 <원령공주>라 할 수 있다. 두 작품에 나타난 풍경의 특징을 살펴보면, <오세암>에 투영된 풍경은 작가적 진경을 통해 어린아이의 순백의 동심을 천심으로 의미화 시키는 작가의 내면적 의식의 발견인 것이다. 한편 <원령공주>의 풍경은 작가의 내면의식을 바탕으로 시원적 자연풍경을 극사실적으로 차용함으로써 숲을 작가의 절대적 이상향의 공간으로 풀어내고 있다. 이렇듯 두 작품에서 나타난 풍경은 작가의 내면적 인식을 바탕으로 중립적 풍경을 고증적 해석과 섬세한 묘사를 통해 풍경이 작품의 세계관을 강화시키는 작가의 '생각의 틀'로서 활용되고 있음을 알 수 있었다.

• 공업화학
• /
• 제24권4호
• /
• pp.428-432
• /
• 2013

충북의 산림지역에서는 목재의 가지치기에 의하여 다량의 폐목재가 발생되고 있으나, 이러한 폐목재들은 부산물로서 특정한 처리가 이루어지지 않고 있다. 본 실험에서는 폐목재(참나무, 향나무, 낙엽송, 소나무) 중에서 납 이온의 제거능력이 효과적인 생물흡착제로서 향나무를 도출하였다. 또한, 폐향나무를 사용하여 수중에 함유된 납의 제거 효율을 고찰하였다. 20 mg/L 납 이온의 제거 효율을 증가시키기 위한 최적의 초기 pH가 4임을 알 수 있었으며, 50 mg/L 납이온 제거를 향상을 위한 최적의 생물흡착제 주입농도가 0.6 g/100 mL임을 구하였다. 또한, 100 mg/L 이상의 고농도 납 이온의 흡착 능력을 향상시키기 위해서는 향나무의 황산 처리에 의한 화학적 개질 반응이 필요함을 알 수 있었다. 그리고 6 M 황산으로 개질된 향나무를 이용하여 200, 400, 500 mg/L의 납을 처리하였을 때, 납의 흡착량은 각각 180, 340, 425 mg/g를 나타내었다. 이러한 실험 결과들은 수중에 함유된 납 이온을 효과적으로 처리하는 실질적인 생물흡착제기술로 사용될 수 있을 것이다.

• Safety and Health at Work
• /
• 제10권4호
• /
• pp.452-460
• /
• 2019

Background: Monitoring and control of PM_2.5 are being recognized as key to address health issues attributed to PM_2.5. Availability of low-cost PM_2.5 sensors made it possible to introduce a number of portable PM_2.5 monitors based on light scattering to the consumer market at an affordable price. Accuracy of light scatteringe-based PM_2.5 monitors significantly depends on the method of calibration. Static calibration curve is used as the most popular calibration method for low-cost PM_2.5 sensors particularly because of ease of application. Drawback in this approach is, however, the lack of accuracy. Methods: This study discussed the calibration of a low-cost PM_2.5-monitoring device (PMD) to improve the accuracy and reliability for practical use. The proposed method is based on construction of the PM_2.5 sensor network using Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol and web query of reference measurement data available at government-authorized PM monitoring station (GAMS) in the republic of Korea. Four machine learning (ML) algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, and extreme gradient boosting were used as regression models to calibrate the PMD measurements of PM_2.5. Performance of each ML algorithm was evaluated using stratified K-fold cross-validation, and a linear regression model was used as a reference. Results: Based on the performance of ML algorithms used, regression of the output of the PMD to PM_2.5 concentrations data available from the GAMS through web query was effective. The extreme gradient boosting algorithm showed the best performance with a mean coefficient of determination (R²) of 0.78 and standard error of 5.0 ㎍/㎥, corresponding to 8% increase in R² and 12% decrease in root mean square error in comparison with the linear regression model. Minimum 100 hours of calibration period was found required to calibrate the PMD to its full capacity. Calibration method proposed poses a limitation on the location of the PMD being in the vicinity of the GAMS. As the number of the PMD participating in the sensor network increases, however, calibrated PMDs can be used as reference devices to nearby PMDs that require calibration, forming a calibration chain through MQTT protocol. Conclusions: Calibration of a low-cost PMD, which is based on construction of PM_2.5 sensor network using MQTT protocol and web query of reference measurement data available at a GAMS, significantly improves the accuracy and reliability of a PMD, thereby making practical use of the low-cost PMD possible.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권2호
• /
• pp.437-447
• /
• 2020

본 연구의 목적은 드론 기반 스마트 방역 연구로서 드론을 방재 분야에 활용을 통한 대응방안과 기대효과를 연구하는 것이다. 현행 방재업무의 문제점에 대한 검토와 이에 따른 대응안을 환경적, 시장적, 기술적 접근으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째로 환경적 측면에서 드론 기반 관제를 활용한 방재업무의 활용 효과는 산림, 조류인플루엔자, 가축, 시설지역, 모기 유충, 해충 등 광범위한 활용과 AI 및 콜레라 등 각종 방역업무 단순화 및 효과적 방역체계 제공 할 수 있다. 둘째, 시장적 측면에서 방역방법의 신기술 도입을 통한 국내 표준화 드론을 활용한 소독방역 임무 활용에 따른 축산·가축 방역 관련 법령, 행정규칙의 기준마련, 관련 산업의 동반성장과 신시장 발굴, 가축 질병 방역에 투입되는 연간 예산 절감의 효과를 가져온다. 셋째, 기술적 측면은 (1) 새로운 가축 질병 방역형태인 다중드론 활용 소독 방역의 현장적용, (2) 드론 산업 소프트웨어 분야의 혁신, (3) 다양한 시장에 적용 가능한 드론 관제/제어 통합시스템으로 산업 다변화, (4) 빅데이터 드론 이동로 3차원 공간정보 분석 정밀 드론 교통정보제공으로 안전성 높은 비행 보장, (5) 다수의 드론 동시 자동 임무 비행이 가능하여 저비용 고효율 시스템 보급 실현, (6) 고도의 정밀 비행기술 불필요에 따른 분야별 드론 이용자 증가로 고찰되었다. 본 연구는 문헌 조사와 전문가의 의견을 기반으로 작성되어 향후 연구 분야는 드론 기반 서비스에 대한 실증적 자료를 기반으로 그 효과에 대해 입증하는 작업이 필요하다. 본 연구의 기대효과는 드론을 방재업무에 적극적 활용 지원 또는 이와 관련된 정책을 수립하는데 이바지 한다.

• 한국조경학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.115-125
• /
• 2010

테마파크는 단순히 여가활동을 위한 오락적 공간이 아닌, 주제라는 관념적 울타리를 가지고 다양한 이야기를 담아내는 곳이다. 그 이야기는 방문자가 얻고, 채우고, 남기고 싶어 하는 '의미를 전하는 공간'으로 로봇랜드는 로봇과 인간 그리고 자연을 담아내고 있다. 본 연구는 민간사업자 선정을 위한 마산로봇랜드 설계공모에서 차순위협상대상자로 당선된 작품의 설계전략과 내용을 서술한 것이다. 계획의 주안점은 첫째, 테마파크의 성공여부인 재방문력을 위한 각 공간들의 구성력과 테마의 전달력에 있으며, 둘째, 기계산업의 핵심적 허브이자 아름다운 해안자원을 지니고 있는 마산의 잠재력을 적극으로 이용함에 있다. 먼저, 로봇, 인간, 자연의 요소별 특성을 융합할 수 있는 신진대사의 선형을 모티브로 이용하여 자연훼손을 최소화하면서 이용자의 욕구와 형태의 변화에 따라 유연하게 반응할 수 있는 공간을 창출하였다. 식재계획은 컬러로 규정된 상징적 의미를 이용하여 진입광장, 기존 산림지, 경사지, 휴양지, 단지 내부, 에코아일랜드 등에 각 공간적 특성에 맞추어 도입하였다. 또한 로봇의 전시 및 교육, 숙박자를 위한 휴양 시설, 다양한 놀이 및 상업시설, 유토피아형 가든의 공간을 테마로 대상지의 용도 및 성격에 맞게 조닝을 설정하여 세부공간을 모색하였으며, 마산로봇랜드가 단순히 경제적 효과뿐 아니라 지역적 정서를 근간으로 정신적 풍요를 만들어내는 참된 문화공간으로 조성될 수 있도록 계획하였다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.93-103
• /
• 2017

본 연구의 목적은 식생복원사업후 경과년수에 따라 지리산국립공원 노고단일원의 식생구조의 회복수준을 평가하는 데 있다. 1992년(23년 전)에 시행한 헬기장 주변 훼손지 복원연구 시험지역, 1996년(19년 전)에 시행한 노고단 정상부 훼손지 복원사업지역, 2008년(7년전)에 시행한 군시설 이전지 복원사업지역에 모니터링 시험구 14개소, 복원지 인근 자연림에 대조구 12개소등 총 26개소의 조사구를 설치하여 복원사업지와 인근 자연림간 식물상, 상대우점치, 종다양도, 유사도지수 등을 분석하여 식생회복 정도를 평가하였다. 23년이 경과된 훼손지복원시험지역은 시험구와 대조구 간 종구성의 유사도지수 평균치가 35.2%이었고, 관목층 수고는 20% 수준으로 회복되었다. 19년이 경과된 정상부 식생복원사업지역은 종구성의 유사도지수 평균치가 17.6%로서 상대적으로 낮았으나, 털진달래가 출현하는 관목층의 수고는 20%의 수준으로 회복되었다. 7년이 경과된 군시설이전지역의 유사도지수는 34.3%로 비교적 높았으며, 관목층의 피복도는 대조구의 20% 수준을 나타냈다. 국립공원지역의 생태복원평가기법과 생태복원기술개발을 위하여 복원사업지역에 대한 장기모니터링이 필요하다.

• 분석과학
• /
• 제17권2호
• /
• pp.163-172
• /
• 2004

토양 풀빅산 (FA)의 분자량 크기 분포와 분자량별 형광특성을 겔 여과 크로마토그래피(GFC)와 형광분석시스템을 사용하여 분석하였다. 본 연구에서는 제주 지역 토양에서 추출한 풀빅산을 세 개의 분자량 영역으로 분리하였고, 분자량별 풀빅산의 excitation, emission, synchronous 형광특성을 비교 분석하였다. 토양 풀빅산의 분자량 분리를 위한 GFC 시스템은 아세톤과 덱스트란 블루 및 폴리에틸렌 글리콜 표준분자를 사용하여 교정하였다. 분자량 분리 시스템의 틈새부피는 130 mL이고, total permeation volume은 404 mL을 나타냈다. 이 시스템을 풀빅산의 분자량 분리에 적용한 결과, 토양 풀빅산은 190~8,900 Da의 분자량 분포를 나타냈으며 피크점에서의 분자량은 930 Da을 나타냈다. 분자량별 구조 차이를 나타내는 synchronous 형광피크의 상대비 ($I_{498nm}/I_{390nm}$)는 분자량이 클수록 증가하였다. 이와 같은 결과는 고 분자량의 풀빅산이 저 분자량의 풀빅산에 비해 ${\pi}$-결합으로 연결된 방향족 고리와 다양한 치환기가 결합된 좀더 복잡한 분자 구조임을 제시한다.

• 한국전통조경학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.26-36
• /
• 2016

본 연구는 조선시대 청계천 주변의 가산에 대하여 그 위치와 장소를 확인하고, 근대화 과정 속에서 사라졌거나 변화된 모습의 현황을 확인해 보기 위한 것이다. 청계천 준설과 관련된 고문헌자료 및 고지도를 통한 문헌조사와 가산의 실제위치 및 현황을 파악하기 위한 현장조사로 진행되었다. 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 조선시대 청계천 관련 고문헌과 고지도를 통해서 청계천 주변 가산 관련 내용 및 기록을 선별하였고, 주로 세종 대에 지류 및 세류의 준설작업과 영조 대의 대규모 준설에 의해 가산이 조성되었다는 사실을 확인할 수 있었다. 둘째, 고지도에 나타난 청계천 주변의 가산 및 수림대의 위치를 파악하였으며, 그 위치가 오간수문을 중심으로 도성 안과 밖의 청계천 양안, 그 주변의 지류 주변임을 알 수 있었다. 셋째, 가산의 위치는 수선전도의 축척지도화방안을 토대로 고지도상의 가산을 현지도상에서 파악하고, 현지조사를 통해서 가산으로 표현된 장소들의 현황을 조사하였다. 연구결과 조선시대 청계천 주변에 조성된 가산은 대부분 19세기말 이래로 진행된 도시개발로 인해 사라졌지만 아직도 그 흔적이 일부 남아있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.21-27
• /
• 2019

RNA 시퀀싱 데이터 (RNA-seq)에서 수집된 많은 양의 데이터에 변별력이 확실한 특징 패턴 선택이 유용하며, 차별성 있는 특징을 정의하는 것이 쉽지 않다. 이러한 이유는 빅데이터 자체의 특징으로써, 많은 양의 데이터에 중복이 포함되어 있기 때문이다. 해당이슈 때문에, 컴퓨터를 사용하여 처리하는 분야에서 특징 선택은 랜덤 포레스트, K-Nearest, 및 서포트-벡터-머신 (SVM)과 같은 다양한 머신러닝 기법을 도입하여 해결하려고 노력한다. 해당 분야에서도 SVM-기반 제약을 사용하는 서포트-벡터-머신-재귀-특징-제거(SVM-RFE) 알고리즘은 많은 연구자들에 의해 꾸준히 연구 되어 왔다. 본 논문의 제안 방법은 RNA 시퀀싱 데이터에서 빅-데이터처리를 위해 SVM-RFE에 강화학습의 Q-learning을 접목하여, 중요도가 추가되는 벡터를 세밀하게 추출함으로써, 변별력이 확실한 특징선택 방법을 제안한다. NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 리보솜 단백질 클러스터 데이터에 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하고, 해당 알고리즘에 의해 나온 결과와 이전 공개된 SVM의 Welch' T를 적용한 알고리즘의 결과를 비교 평가하였다. 해당결과의 비교가 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 좀 더 나은 성능을 보여줌을 알 수 있다.

• 생명과학회지
• /
• 제29권7호
• /
• pp.762-768
• /
• 2019

참취, Doellingeria scabra Thunb. (이전의 학명: Aster scaber Thunb.)는 국화과의 다년생 초본으로 한국의 야생산지에서 흔히 찾을 수 있다. 본 연구는 강원도 태백시 매봉산에 분포하는 참취의 국지적 집단에 대해 패치 특성을 측정하고자 하였다. 이 종의 공간적 분포를 평가하기 위해 분산의 지수, Lloyd 평균 군집도, Morisita 지수 등을 통해 자료를 분석했다. 참취 집단의 평균 밀도는 2.94이었다. 참취는 작은 규모의 플롯에서는 일정한 분포 또는 임의 분포를 하였고, 두 개의 큰 규모 플롯($16{\times}32m^2$와 $32{\times}32m^2$)에서는 응집 형태로 분포했다. 평균 밀집도($M^*$)는 0.916이었다. 평균 patchiness index (PAI)는 0.796이었다. Morisita의 계수는 플롯 크기가 커짐에 따라 감소하는 경향을 보였다. 이 집단에서 Eberhardt 지수(IE)의 예상 값은 2.623이었다. 참취의 Moran's I 값에서 처음 5개 구간은 양의 값이었다. 그 중 4개는 유의성을 나타내어 개체간 유사성은 8 m 이내에서 발생한다고 볼 수 있다. 본 연구는 매봉의 참취군락뿐만 아니라 다른 산의 산림 생태계 내 참취 군락의 지속 가능한 유지 및 복원에 대한 이론적 근거를 제공할 수 있다.