• 기록학연구
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• 제16호
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• pp.39-96
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• 2007

기록관리 환경이 점차 자동화되고 효율성과 편리성을 보장해 주는 여러 가지 어플리케이션이 개발 보급됨으로써 기록은 사이버 공간에서도 생산, 관리될 수 있게 되었다. 이러한 상황에서 기록의 전자적 관리와 이관조항이 담긴 개정 법령이 시행된 점은 새로운 개념의 패러다임을 이행하려는 적절한 조치였다. 그러나 개정된 "공공기록물관리에관한법률"(이하 기록관리법)에서의 전자이관은 일반적인 개념만을 제시한 것으로 구체적인 실행방안과 절차가 조속히 마련되어야 한다. 기록을 이관한다는 것은 가치 있는 기록을 먼 훗날에도 이용하기 위해 수행하는 기록관리 과정의 일부이다. 따라서 기록을 생산한 생산자와 이관 받을 기관이 상호 협력하여 기록 자체와 그 맥락을 온전히 유지하면서 기준과 원칙에 따라 장기보존시설로 옮겨 보존해야 한다. 결국, 이관의 문제는 일정한 절차 속에서 있는 그대로의 기록을 신뢰할 수 있도록 아카이브로 옮겨서 장기보존 가능하도록 하는 것으로 귀결된다. 이를 위해, 모든 디지털 객체의 장기보존을 위한 표준인 OAIS 참조모형의 기능모델과 미항공우주국의 우주데이터 시스템 위원회(CCSDS : Consultative committee for Space Data Systems)에서 개발한 '생산자-아카이브 인터페이스 표준방법론(Producer-Archive Interface Methodology Abstract Standard-CCSDS Blue Book)'을 연구 분석하여 기록물관리기관간의 전자기록 이관을 위한 근거를 마련하였다. 또한 해외의 다양한 이관사례를 통해 표준과 실제의 갭을 최소화하고자 하였다. 결론적으로 '이관준비 ${\rightarrow}$ 전송(접수) ${\rightarrow}$ 검증 ${\rightarrow}$ 보존처리 ${\rightarrow}$ 저장소 저장'이라는 5단계와 단계별 하위절차로 구성되는 이관절차모형을 제안하였으며, 한국의 전자기록 이관구조를 '(특수)기록관에서 영구기록물관리기관으로의 이관'과 '민간부문에서 기록물관리기관으로의 이관'으로 구분하고 설계된 표준절차모형을 적용함으로써 실행 가능성을 입증해 보았다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제30권4호
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• pp.391-400
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• 2005

전문의는 일반의(General Practitioner)와는 차별된 전문성을 가지고 증상의 난이도가 높은 환자를 처리하는 능력이 요구되는 진료과목의 필요성을 기반으로 하고 있다. 또한 전문의제도는 국민의료적인 측면에서 임상 각 분야에 있어 단일과목을 전공하는 의사를 양성하여 그들로 하여금 의료 전 과목에 관한 기본적 이론과 실기를 교육받은 일반의사의 능력에서 벗어나는 진료기능을 의료전달체계에서 담당하도록 하여 국민의료의 향상을 기하는 데 있다. 한편, 구강내과는 악안면 통증, 연조직 질환, 법의치과분야, 구강진단분야를 다루는 전문과목으로서 그 전문성이 매우 중요한데, 구강내과학적 측면에서 비추어 볼 때, 현대화 사회로 갈수록 현대인들은 대도시 중심의 생활환경의 변화와 함께 일상적 스트레스가 증가함에 따라 측두하악장애, 구강내 연조직 질환, 삼차신경통과 같은 신경병변 등의 유병율이 증가하고 있으며, 이에 대한 환자들의 의존도가 높아지고 있는 추세이다. 이에 본 연구는 2004년 8월부터 2005년 4월까지 연세대학교 치과대학병원 구강내과 외래에 내원한 초진환자 3,707명을 대상으로 하여, 의뢰율 및 내원경로를 중심으로 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 구강내과에 의뢰된 전문 진료분야로는 구강안면통증, 구강 연조직 질환, 법의치과분야, 구강진단분야로 나타났다. 2. 구강내과에 의뢰된 환자의 비율은 58.51%로 과반수를 넘는 환자들이 의뢰되었다. 3. 의뢰환자 중 의뢰기관의 영역분석을 시행한 결과, 치과에서 의뢰된 경우가 83.23%로 가장 많았고 의과 및 한의과 영역에서 의뢰된 경우는 16.78%를 보였다. 4. 자의내원한 환자 중 인터넷 및 매스미디어에서 구강내과 전문분야에 대한 사전 검색 및 주변의 권유에 의해 내원한 환자들이 응답자의 30.52%를 차지하였다. 이상의 결과를 종합해 볼 때, 구강내과는 대부분 의뢰된 환자를 진료하고 있으며, 치과영역 뿐 아니라 의과영역에서의 의뢰율이 높은 것으로 보아 치과영역에서는 일반의들이 치료할 수 없는 수준의 진료영역을 담당하고 있는 것으로 볼 수 있으며 의과학 분야에서는 구강내과학적 전문성을 요하는 질환을 구강내과와 협진하에 해결하려는 것으로 사료되어 전문과목으로서 구강내과학의 역할과 비중이 매우 높음을 확인할 수 있었고, 이는 향후 전문치의제도 인력수급 및 이의 기반이 되는 전공의의 정원책정에서 시장적 접근 및 규범적 접근의 기초자료로 활용되어야 할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.29-42
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• 2016

원격탐사는 넓은 지역을 직접 접촉하지 않고 정보를 취득할 수 있고 다양한 분야에 적용할 수 있음으로써 급속히 발전하게 되었다. 이에 따라 위성의 제원 또한 원격탐사의 발전과 함께 급속한 발전을 이루게 되었다. 이러한 이유로 여러 분야에서 활용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 활용에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만, 자료처리에 관련된 연구가 부족한 실정이다. 예전보다 인공위성의 제원이 발전하면서 많은 양의 정보 획득이 가능해진 것과 동시에 데이터 크기 또한 매우 커졌다. 이는 과거에 비해 자료의 처리속도가 저하된다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 병렬 처리의 한 가지 기법인 NVIDIA에서 제공하고 있는 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능의 최적화를 목적으로 하고 있다. 본 연구의 순서는 다음과 같다. 다목적실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite, KOMPSAT)의 영상을 크기를 기준으로 5가지 Type으로 나눈다. 이렇게 나누어진 영상을 원격탐사 분야의 한 가지 방법인 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)로 구현한다. 이때 CPU (Central Processing Unit, 중앙처리장치) 기반과 GPU (Graphic Processing Unit, 그래픽처리장치) 기반의 두 가지 방법과 상용 소프트웨어인 ArcMap을 이용하여 NDVI를 구현한다. 그리고 동일한 영상 유무를 판단하기 위해 구현된 결과 영상들을 히스토그램과 시각적으로 비교하고 CPU 버전과 GPU 버전의 처리속도를 비교 분석하였다. 연구결과 CPU 버전과 GPU 버전의 결과 영상은 ArcMap으로 구현한 영상과 시각적 그리고 히스토그램 비교를 통해 같은 결과를 나타내어 NDVI 코드는 올바르게 구현되었으며, 처리속도는 CPU보다 GPU가 약 5배 정도 빠른 것으로 확인하였다. 본 연구에서 병렬 처리의 한 기법인 CUDA 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능을 향상시킬 수 있었으며, 향후 NDVI와 같은 단순한 픽셀 연산 이외에도 다양한 원격탐사 기법의 적용이 필요할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권6호
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• pp.573-584
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• 2007

최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어 데이터에 대한 다양한 검색은 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 멀티미디어 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 의미 내용을 추출할 수 있는 의미 기반 검색 기법이 필요하다. 기존 연구되어온 멀티미디어 데이터의 검색은 주석 기반 검색, 특징 기반 검색, 주석과 특징 기반 검색의 통합 검색시스템이 있다. 이러한 시스템들은 검색 데이터의 생성을 위해 주석자의 많은 노력과 시간을 요구하고 특징 추출을 위한 복잡한 계산을 요구하며, 생성된 데이터는 변화되지 않는 정적인 검색을 수행하는 단점이 있다. 또한, 인간에게 좀 더 친숙하고 의미적인 형태의 검색 방법을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 MPEG-7을 이용하여 멀티미디어 데이터를 구조적으로 표현하고 효율적으로 추출하기 위한 의미적 메타데이터 기반의 멀티미디어 주석 및 검색시스템(S-MARS)을 구현 제안한다. 본 시스템은 멀티미디어 데이터에 대한 주석이나 검색, 브라우징을 위한 그래픽 인터페이스를 제공하며 멀티미디어 정보를 표현하기 위해 의미적 메타데이터 모델을 기반으로 구현하였다. 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터 모델은 MPEG-7 표준에 정의되어 있는 멀티미디어 묘사 스키마를 기반으로 XML 스키마를 이용하여 작성하였다. 결론적으로, 제시한 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터를 XML 형태로 표현하고, XML을 지원하는 데이터베이스 시스템을 이용하여 표준적인 데이터의 상호 교환이 용이하게 이루어질 수 있으며, 의미적 메타데이터를 활용하여 삽입 기반 검색 알고리즘 방법을 제공함으로써 검색에 대한 정확성과 사용자의 검색 만족도를 극대화 시킬 수 있다. 마그마 저장소로의 유입과 마그마 저장소 아래에서 공급되는 모마그마의 성분변화에 의해서 미량원소 함량이 급격하게 변한 것으로 해석된다./^4He$ 비와 $^4He/^{20}Ne$ 비는 $0.0143{\times}10^{-6}{\sim}0.407{\times}10^{-6}$ 범위와 $6.49{\sim}584{\times}10^{-6}$ 범위를 각각 보여주어 대기와 지각성분의 혼합선상에 도시된다. 이는 온천수내 헬륨가스의 대부분이 지각기원임을 의미한다. 죽림온천(JR1)의 경우 맨틀기원의 헬륨가스의 혼합율이 다른 온천에 비해 다소 높은 비율을 보여준다. 이들 동위원소비와 온천수의 pH와는 대체적으로 정의 상관관계가 확인되었다. 아울러 $^{40}Ar/^{36}Ar$비가 $292.3{\times}10^{-6}{\sim}304.1{\times}10^{-6}$ 범위로 대기기원임을 지시한다. Gram 양성, Gram 음성 균주는 Escherichia coli KCCM 11591를 제외하고는 0.8 - 0.95 cm로 항균력이 강했으며, Gram negitive의 Pseudomonas aeruginosa KCTC 1750 에서는 43% 발효주에는 0.95 cm, 45% 고은 발효주에는 0.95 cm의 항균성을 나타냈으며 관능평가에서도 가장 높게 났다. 관능평가에서는 45% 고온 발효주가 가장 높게 나타났으며, 항산화성 실험에 나타난 저온 45%의 갈색도의 측정과는 항산화성에서는 좀 다른 결과를 나타낸다. 그러나 항균성이 가장 높게 나타난 43-45%와 관능평가에서 가장 높게 나타난 45% 고온 발효주를 볼 때 본 연구에서는 고온 발효주 45%가

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.35-51
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원에 대해 확장 가능한 요구중심의 서비스를 인터넷상에서 제공하는 인터넷 기반의 컴퓨팅이라 할 수 있다. 이러한 환경에서 서비스 사용자가 만족하는 서비스를 선정하여 제공하는 문제는 인터넷과 모바일 기술의 발전에 따라 향후에 다양하고 수많은 클라우드 서비스가 제공되는 경우 매우 중요한 이슈중의 하나가 된다. 과거 연구의 대부분은 요구사항과 연관된 개념의 유사성을 기반으로 하거나 사용자 요구사항의 다양성이 결여되어 있어 사용자의 만족도 향상에 한계를 보이고 있다. 본 논문에서 제안하는 방안은 서비스 만족도 향상을 위해 속성의 개념 유사성 대신에 서비스 속성의 기능적 포함 관계와 규격 등을 기반으로 구성되는 서비스 속성 그래프(Service Attribute Graph : SAG)를 도입하여 사용한다. 뿐만 아니라, 다양한 사용자 선호도를 반영하고 문자, 숫자, 부울린 등 여러 가지 속성 값 유형들을 고려함으로서 서비스 속성의 다양성을 지원한다. 본 논문의 가장 큰 의미는 다른 연구들과 달리 여러 가지 사용자 선호도를 통합적으로 고려하면서 그래프 기반의 선정 방안을 처음으로 제시하고 있다는 점이다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.143-156
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• 2019

혁신의 유형은 단순화, 정보화, 자동화, 지능화로 분류할 수 있고 지능화는 혁신의 최상위 단계이며 RPA는 지능화의 하나로 볼 수 있다. 인공지능을 가미한 소프트웨어 로봇인 RPA(Robotic Process Automation)는 단순 반복적인 대량의 트랜젝션 처리 작업을 하는 곳에 적합한 지능화 사례이다. 이미 국내의 많은 기업들에서도 현재 운영 중에 있는 RPA는 강한조직 문화의 필요성이 증대되면서 자발적인 리더십, 강한 팀워크와 실행력, 프로답게 일하는 문화가 강조되는 상황에서 자연스럽게 핵심적 업무에 집중하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 찾고자 하는 필요성에 따라 자연스럽게 도입이 검토되고 있다. 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA는 구조적인 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 것을 목표로 인간 업무를 교체하는 기술이다. RPA는 ERP 시스템이나 생산성 도구와 같은 소프트웨어를 사용하여 사람을 모방한 소프트웨어 로봇을 통해 구현된다. RPA 로봇은 컴퓨터에 설치된 소프트웨어로 작동 원리에 의해 로봇으로 불리다. RPA는 백엔드를 통해 다른 IT 시스템과 통신하는 기존 소프트웨어와 달리 프런트 엔드를 통해 IT 시스템 전체에 통합된다. 실제로 이것은 소프트웨어 로봇이 인간과 똑 같은 방식으로 IT 시스템을 사용하고 정확한 단계를 반복하며 시스템의 API(Application Programming Interface)와 통신하는 대신 컴퓨터 화면의 이벤트에 반응하는 것을 의미한다. 다른 소프트웨어와 의사소통하기 위해 인간을 모방하는 소프트웨어를 설계하는 것은 직관력이 떨어질 수 있지만 이러한 접근 방식에는 여러 가지 이점이 있다. 첫째, 타사 응용 프로그램에 대한 개방성과 상관없이 사람이 사용하는 거의 모든 소프트웨어와 RPA를 통합할 수 있다. 많은 기업의 IT 시스템은 공통적으로 적용되는 API가 많지 않음으로 독점적이며 다른 시스템과의 통신 기능이 크게 제한되나 RPA는 이 문제를 해결한다. 둘째, RPA는 매우 짧은 시간 내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈 소프트웨어 통합과 같은 전통적인 소프트웨어 개발 방식은 상대적으로 많은 시간이 소요되지만 RPA는 2~4주의 상대적으로 짧은 시간에 구현할 수 있다. 셋째, 소프트웨어 로봇을 통해 자동화된 프로세스는 시스템 사용자가 쉽게 수정할 수 있다. 기존 방식은 작동 방식을 크게 수정하기 위해 고급 코딩 기술이 필요한 반면에 RPA는 상대적으로 단순한 논리 문장을 수정하거나 인간이 수행하는 프로세스의 화면 캡처 또는 그래픽 프로세스 차트 수정을 통해 지시받을 수 있다. 이로 인해 RPA는 매우 다양하고 유연하다. 이러한 RPA는 기업에서 추구하는 D2I(Digital to Intelligence)의 좋은 적용 사례이다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.133-137
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• 2010

유방암은 다른 장기에 비하여 뼈 전이와 임파절 전이가 잘 일어나는 질환으로 알려져 있으며, 유방암 수술 전, 후로 핵의학 검사인 전신 뼈 검사와 감시림프절 검사가 많이 시행되고 있다. 감시림프절 위치 파악 검사는 감시림프절에 정확 위치를 파악을 위해 시행되며, 유방암 수술 시 감시림프절을 파악 하는데 중요한 정보를 제공해 주게 된다. 본 연구에서는 감시림프절 위치 파악 검사 시 해부학적인 위치정보를 좀 더 명확하게 하기 위해 감시림프절 위치 파악 검사 전날 전신 뼈 검사를 시행하여 기존에 Flood 선원을 이용한 방법과 비교 평가하여 영상의 유용성에대해 알아보고자 하였다. 2009년 1월부터 12월까지 본원에서 전신 뼈 검사와 감시 림프절 검사를 2일에 걸쳐 시행한 환자 22명(평균나이 $52{\pm}7.2$세)을 대상으로 하였고, 대조군으로는 $^{57}Co$ flood phantom을 이용하여 감시림프절에 위치를 파악한 환자 22명(평균나이 $57{\pm}6.5$세)을 대상으로 하였다. 정량적인 분석 방법으로 전신 뼈 검사 후에 감시림프절 검사를 시행한 영상에 감시림프절과 배후방사능에 관심영역을 그려 상대적 비율을 측정하였으며, 육안적인 분석 방법으로 전신 뼈 검사 후 감시림프절 검사를 진행한 영상과 $^{57}Co$ flood phantom을 이용한 영상을 핵의학과 전문의와 5년 이상의 실무경험을 가진 방사선사가 각각 5점 척도로 하여, Blind test하였다. 정량적인 분석 결과 감시림프절에 대해 배후방사능이 미치는 영향은 전면상에서 최대 14.2:1, 평균 8:1(SD${\pm}$3.48), 측면상에서 최대 14.7:1, 평균 8.5:1(SD${\pm}$3.42)값으로 감시림프절에 대해 배후방사능에 차이가 크게 나타났고, 전면상과 측면상에서도 큰 차이가 없었다. 육안적인 분석 결과 $^{57}Co$ flood phantom 영상과 뼈가 포함된 영상을 비교한 결과 $^{57}Co$ flood phantom 영상 $3.86{\pm}0.35$점, 뼈 영상이 $4.09{\pm}0.42$점으로 $^{57}Co$ flood phantom 영상 보다 높은 점수를 나타내었다. 감시림프절 위치 파악 검사에 경우 검사 전날 전신 뼈 검사를 진행하였을 때에 뼈의 배후방사능과 감시 림프절에 비율차이가 평균 8:1 이상으로 림프절에 위치를 파악 하는데 문제가 없었다. 또한 전신 뼈 영상을 체표윤곽도로 이용하게 되면, 다른 선원을 이용하지 않고도 감시림프절에 위치정보를 나타낼 수 있어서 술자와 환자의 불필요한 피폭을 방지하며, 영상의 질적 향상을 기대할 수 있을 것으로 사료 된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.529-542
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• 2000

최근 들어 멀티 미디어 정보의 사용이 급격히 증가하면서, 여러 미디어 형태 중 비디오가 많은 각광을 받으며, 다른 타입의 모든 미디어 정보를 하나의 자료 흐름으로 묶고 있다. 디지털 비디오의 실용 가능성은 크게 증대되고 있으나 비디오의 방대한 길이와 비구조적 형식 때문에 효과적인 비디오의 접근은 어려운 실정이다. 따라서 최근에 개발되는 영상과 비디오 정보 관리 시스템은 본 논문에서 제안하는 사용자의 최소 상호 작용과 비디오 구조의 명확한 정의를 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 비디오 내용을 요약한 형태로 보고, 임의로 접근 할 수 있도록 클러스터링 기반 비디오 계층 구조 구축 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 크게 샷 경계면 검출과 계층 구조 구축 단계로 이루어진다. 샷 경계면 검출 단계에서는 복수 특징들을 추출하고, 이웃한 프레임 쌍들에 대한상호관계를 고려한 시간 적응적 필터링 기법을 이용하여 오판될 수 있는 왜곡 성분을 제거함으로써 성능을 향상시켰다. 처리된 복수 특징들은 임계치를 필요로 하지 않는 k-means 클러스터링의 입력으로 사용되어 샷 경계면을 검출한다. 결과인 순차적인 샷 리스트는 시간 지역성과 장면 구조를 효과적으로 모델링하는 특성을 가진 지능적 비감독 클러스터링 기법에 의해 계층 구조로 표현된다. 실험은 정적 영화 비디오와 동적 영화 비디오를 대상으로 수행하였으며, 샷 경계면 검출에서는 평균적으로 95%의 정확성을 보였으며 장면 경계면 검출을 하는 비디오 계층 구조 구축에서도 어느 정도 정확한 장면 경계면 검출 결과를 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.26-67
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• 2020

영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 기상조건이나 주야, 일조에 상관없이 지표면을 촬영할 수 있고, 토양수분이나 지하수 등 수문인자의 탐색이 가능하여 수자원 분야에서 그 중요성이 점차 두드러지고 있다. SAR는 1970년대부터 인공위성에 탑재되기 시작하여 2020년 현재 15기 이상의 SAR 위성이 운용되고 있고 향후 5년 내에도 10기 내외의 위성이 발사될 예정이다. 최근에는 관측 폭 및 해상도 증진, 다중 편파 및 다중주파수, 관측 각도의 다양화 등 다양한 형태의 SAR 기술들이 개발 및 활용 중이다. 이에 본 고에서는 SAR 시스템의 간략한 역사와 더불어 토양수분 및 수문인자 산출과 관련된 연구동향을 조사하였다. 현재까지 SAR 위성을 활용하여 산출 가능한 수문인자는 토양수분, 해저지하수유출, 강수, 적설분포면적, 식생지수 등이 있으며, 그 중 토양수분은 물리적 모델인 IEM(Integral Equation Model)과 인공지능 기반의 ANN(Artificial Neural Network)을 대표적으로 활용하여 우리나라를 포함한 북미, 유럽, 인도 등 총 17개국에서 연구가 진행되고 있다. 위성 탑재체는 RADARSAT-1, ENVISAT ASAR, 그리고 ERS-1/2가 가장 많이 사용되었으나 현재는 운영이 종료되었으며, 현재 운영 중인 RADARSAT-2, Sentinel-1, SMAP 등의 활용도 점차 늘어나고 있는 것으로 나타났다. 우리나라는 2025년 발사를 목표로 C-band SAR를 탑재한 수자원·수재해 중형위성을 개발 중이므로, SAR를 이용한 다양한 수문인자 산출 연구가 활성화될 것으로 예상된다.