본고의 목적은 퇴계의 청량산시에 나타난 유산(遊山)체험의 시화(詩化)양상 및 그것의 의미를 밝히는 것이다. 이를 위해 그 양상을 소재적 측면, 대상 제시의 방법, 대상 인식 및 지향으로 나누어 살핀다. 퇴계가 자신의 청량산 체험을 시화한 작품은 약 50여 수이다. 이들은 55세(1555년)와 64세(1564년)에 각각 지어진 것으로, 창작 시기에 따라 차별성을 띠고 있어 주목할 만하다. 먼저 소재적 측면을 살피면, 1차 체험에서는 청량산 자체보다는 청량산에서의 행위를 시적 소재로 주목하고 있다. 이때 청량산은 자신이 머무는 탈속의 공간으로서 중요한 의미를 지닐 뿐이다. 반면 2차 체험에서는 청량산 자체가 시적 대상으로 주목을 받고 있으며 관련 경물 하나하나가 시적 소재로 다루어진다. 이러한 차이는 시적 공간의 제시방식과 연계된다. 1차 청량산 체험을 다룬 시에서 시적 공간인 청량산은 추상적이고 통합적이다. 여기서 청량산의 특성은 부각되지 않으며 차갑고 험준한 이미지로 부각된다. 2차 청량산 체험을 다룬 시에서 시적 공간은 구체적이다. 청량산의 각각 경관이 분절되어 독립적인 공간으로 제시된다. 이러한 시적 소재와 공간 제시는 청량산에 대한 인식과 지향으로 이어진다. 1차 체험을 다룬 시에서 청량산은 속세와 떨어진 고독의 공간으로 인식되어 충실한 자기성찰을 지향한다. 반면 2차 체험에서 청량산은 다른 이들을 떠올리고 함께 공유하는 대상으로 인식된다. 이를 통해 시적화자는 유산체험의 충족감을 느끼고 타인과의 소통을 지향한다. 이상의 시화양상은 퇴계의 시적 특성과 지향을 텍스트를 통해 세밀히 고찰하였다는 의의가 있다.
수술중신경계감시에서 혼입되는 artifact의 종류는 매우 다양하고 검사에 방해 되는 artifact의 제거 또한 필수적이다. 그리고 artifact를 제거해서 검사의 질을 향상시키는 것이 검사자의 역량이며 환자의 안전을 위한 최선의 방법이다. 하지만 경험이 부족해서 수술실의 장비나 마취에 관한 사항들에 대한 숙지가 미흡한 경우 상황에 맞는 적절한 방법으로 artifact를 제거할 수 없다. 만약 artifact가 구별 및 제거되지 않고 진행된 검사의 판독은 수술 진행에 혼선을 초래하며 이는 신속하고 정교함이 요구되는 신경외과 수술에 치명적인 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 수술 중에 발생하는 artifact의 원인을 전기적요인과 비전기적인 요인 그리고 기타 요인들로 분류하였고 상황에 맞게 artifact를 제거하는 방법과 검사법에 대해 언급하였다. 수술실의 환경이 동시에 여러가지 상황을 고려해야 하는 매우 민감한 조건이지만, 다양한 artifact의 형태와 원인을 숙지하여 안정적이고 원활한 수술중신경계감시가 되길 바란다.
이 논문은 울릉도, 독도를 포함하는 동해 울릉분지 해저 화산그룹(가칭: 울릉도-독도 화산그룹)의 분화사를 복원하고 미래 분화 가능성을 평가하기 위해 진행중인 육상-해양 복합 다중스케일 화산연구의 개념과 지금까지의 결과를 소개하는데 목적을 둔다. 다중채널 탄성파반사자료 해석을 통해 유추되는 울릉도-독도 화산그룹의 주 활동 시기는 대략 5-2.5 Ma로, 동쪽 끝의 이사부평정해산에서 처음 시작되어 서쪽의 울릉도로 전파된 것으로 해석된다. 울릉도의 육상부는 5단계에 걸쳐 생성되었으며 최종 단계에 접어들어 폭발성 분화를 통해 폭 약 3 km의 칼데라 지형과 그 내부에 화산돔을 형성하였다. 울릉도의 마지막 분화 산물인 알봉 화산돔과 그 하부의 수증기마그마성 분화로부터 기원된 층단위 N-1 화산쇄설층은 기존 포놀라이트질 마그마방으로 유입된 보다 염기성의 새로운 마그마의 분화로부터 생성되었다. 층단위 N-1과 알봉 분석이 갖는 조면안산암질 전암조성은 기존 포놀라이트질 마그마방 하부에 존재한 고철질 집적암이 새로 주입된 마그마를 오염시킨 결과로, 그 자체가 마그마의 조성을 지시하지는 않는다. 층단위 N-1과 알봉 화산돔에서 확인되는 새로운 마그마 주입의 증거들은 최근 밝혀진 울릉도의 높은 지온구배 및 분화주기와 더불어 울릉도가 여전히 작동중인 마그마 배관체계를 갖는 활화산임을 암시한다.
6-단자 위상 상관기는 동위상 전력 분배기 한 개와 3-dB 90도 위상차 전력 분배기 세 개로 구성된 회로로 입력 신호의 위상을 판별하는 복조 회로에 주로 사용된다. 본 논문에서는 37.5-Ω 동축선 3개를 이용한 광대역 2:1 임피던스 변환 회로 구조의 동위상 전력 분배기와 Wireline 이용한 3-dB 90도 위상차 전력 분배기를 사용하여 광대역에서 동작하는 6-단자 위상 상관기를 제안하였다. 중심 주파수 1000MHz에서 제작된 제안된 광대역 6-단자 위상 상관기는 640~1270MHz 주파수 범위에서 동위상 전력 분배기 입력 신호에 대한 4개의 출력 단자로의 신호 전달 특성(Si1)은 세기 -6.5±0.6dB와 위상 오차 ±3.4° 이내, 90도 위상차 전력 분배기 입력 신호에 대한 신호 전달 특성(Si2)은 세기 -6.1±0.6dB와 위상 오차 ±6.2° 이내, 입력 반사계수(S11 and S22) -14dB 이하의 안정적인 값을 가졌다.
최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.
본 논문에서는 시선 인식을 이용하여 사용자의 명령을 전달받고, 거리 센서들에 의해 감지된 거리 정보를 통해 주행 중에 장애물을 회피할 수 있는 지능형 휠체어 시스템을 제안한다. 사용자의 명령은 적외선 필터가 장착된 카메라를 통해 검출된 눈의 동공 중심과 반사점을 이용하여 시선에 의해 인식되고, 이는 사용자 인터페이스를 통해 휠체어를 조종한다. 이때 10개의 초음파 센서를 이용하여 장애물을 감지하고, 목표지점까지 장애물과의 충돌을 피하도록 도와준다. 제안된 지능형 휠체어 시스템은 시선 인식기, 자율 주행 모듈, 센서 제어 보드, 모터제어 보드로 구성된다. 시선 인식기는 사용자의 명령을 인식하고, 이를 모터 제어보드를 통해 휠체어를 조종한다. 그 후에 초음파 센서들에 의해 감지된 장애물 정보는 센서 제어 보드로 전달되고, 센서 제어 보드는 이 정보를 자율 주행 모듈로 전달한다. 자율 주행 모듈은 장애물을 감지하고 이를 피하기 위해 모터 제어 보드로 명령을 전달한다. 모터제어보드는 자율 주행 모듈에서 받은 명령어를 지능형 휠체어에 전달하고 지능형 휠체어는 이 명령에 따라 움직인다. 실험에서 제안된 시스템은 사용자의 편의와 안전을 위해 효과적으로 시선을 인식하고 장애물 회피할 수 있음을 보인다.
그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.
뉴로모픽 아키텍처는 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network) 모델을 사용하여, 추론 실험을 통해 스파이크 값이 많이 누적될수록 정확한 결과를 도출한다. 추론 결과가 특정 값으로 수렴할 경우, 추론 실험을 더 진행해도 결과의 변화가 작아 소비 전력이 더 커질 수 있다. 특히, 인공지능 기반 IoT 환경에서는 전력 낭비는 큰 문제가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴로모픽 아키텍처 환경에서 추론 이미지 노출 시간을 조절하여 추론 시간을 단축함으로써 인공지능 기반 IoT의 전력 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 추론 정확도의 변화를 반영하여 다음 추론 이미지 노출 시간을 계산한다. 또한, 추론 정확도의 변화량 반영비율을 계수 값으로 조절할 수 있으며, 다양한 계수 값의 비교 실험을 통해 최적의 계수 값을 찾는다. 제안한 기법은 목표 정확도에 해당하는 추론 이미지 노출 시간은 선형 기법보다 크지만 최종 추론 시간은 선형 기법보다 적다. 제안한 기법의 성능을 측정하고 평가한 결과, 제안한 기법을 적용한 추론 실험이 선형 기법을 적용한 추론 실험보다 최종 노출 시간을 약 90% 단축할 수 있음을 확인한다.
공자가 '중용'을 언급하고 자사가 「중용」을 저술한 이래로, 특히 주희가 『소대예기』의 한 편목이었던 「중용」을 사서 중의 하나로 편집하고 재해석한 이래로 중용은 도덕의 극치로 인정되었을 뿐만 아니라 유학사상의 중요한 범주로 간주되었다. 이 논문의 목적은 '장악'과 '도덕적 행위', 그리고 '습관'이라는 세 개념을 중심으로 정약용이 어떻게 주희의 중용해석을 비판했는지를 검토하고, 더 나아가 정약용의 중용해석과 그것의 특징을 밝히는 데 있다. 주희는 중용의 중을 양단의 중간과 미발의 본연지성으로 해석하고, 용을 평상지리로 해석하여 중용을 지나치거나 미치지 못함이 없는 절대적 이치로 보았다. 따라서 주희의 중용은 사람이 구체적으로 당면한 도덕적 문제 상황에 대한 장악과 노력이 들어있지 않는 절대적 중용이라고 할 수 있다. 반면 정약용은 중을 신독하는 군자가 각고의 노력을 통해 유지하는 집중의 공부 상태와 상황에 대한 장악으로 이해하고, 용을 사람의 도덕적 행위를 꾸준히 하려는 의미가 들어있는 '항상' 혹은 '경상'으로 이해하여 중용을 장악을 통한 도덕적 행위의 습관화로 이해한다.
본 연구는 게임 및 e스포츠 게이머들의 라이프스타일을 유형화하고, 각 유형에 따른 e스포츠 행동 및 심리적 특성을 파악하는 것을 목적으로 했다. 본 연구에서는 5개의 게임라이프스타일 즉, '함께형', '솔로형', '일탈형', '초심자형', '매니아형'이 추출되었으며, 각 유형에 따라 e스포츠 이용행태와 e스포츠에 대해 갖는 의미 그리고 사회심리적 성격(이타성, 사회성, 공격성)에 차이가 있음을 알 수 있었다. 구체적으로, '일탈형'과 '매니아형'의 경우, e스포츠 및 게임에 많은 시간과 비용을 투자하면서, e스포츠와 게임에 대한 경쟁심이 높고, 또래집단으로부터의 인기와 우월감을 느끼는 자기제시의 도구로 삼는다는 점에서는 유사하였다. 그러나 '일탈형'은 사이버상의 일탈적 언행에 대한 기준이 타 군집에 비해 허용적인 편이며, 타 군집 중에서 이타성과 사회성 점수가 낮고, 공격성 점수가 높은 것으로 드러난 반면 '매니아형'은 게임 속에서의 일탈적 언행을 허용하지 않으며, 게임 속이라도 기본적인 윤리는 지켜야 한다고 생각하며, 타 군집에 비해 이타성, 사회성 점수가 높고, 공격성 점수가 낮은 것으로 조사되었다. 다음으로 '초심자형'의 경우, '매니아형'과는 달리 e스포츠 게임을 한 기간이 비교적 짧으며, e스포츠게임에 참여하는 시간과 시청하는 시간이 상대적으로 길지 않은 것으로 조사되었다. 또한 게임 자체에 대한 매력을 적게 느끼며, 게임을 선택할 때도 학습과 조작이 쉬운가(용이성)가 중요하기 때문에 비교적 난이도가 낮은 아케이드 게임에 참여하는 비율이 높다. 또한 e스포츠를 일상생활이나 건강 등을 방해하는 중독의 위험이 있는 여가활동으로 간주하는 등 부정적인 인식이 강한 것으로 나타났다. 이상의 결과는 게임 및 e스포츠 교육에 유용한 기초자료로 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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