• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권6호
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• pp.239-248
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• 2018

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 기존 IoT에 감성지능이 포함된 신기술들이 연구되고 있다. 그 중 현재까지 다양하게 진행된 음악 서비스 제공을 위한 감성 분석 연구에서는 인공지능, 패턴인식 등을 활용한 사용자의 감성 인식 및 분류 등에만 초점을 맞추고 있는 상황이나, 사용자의 특정 감성에 해당하는 음악들을 어떻게 자동적으로 분류할지에 대한 감성별 음악 분류기법들에 대한 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 최근 각광을 받고 있는 사람들의 감성과 관련된 음악관련 서비스를 개발할 시, 음악을 감성 범위에 따라 높은 정확도로 분류할 수 있도록 하는 감성 기반 자동 음악 분류기법을 제안한다. 데이터수집 시 Russell 모델을 바탕으로 설문조사를 하였으며, 음악의 특성으로 평균파장크기(Average amplitude), peak평균(Peak-average), 파장 수(The number of wavelength), 평균파장 길이(Average wavelength), BPM(Beats per minute)을 추출하였다. 해당 데이터들을 바탕으로 회귀 분석을 이용하여 다중회귀식을 도출하였으며, 각 감성에 대한 표준 수치들을 도출하여 새로운 음악 데이터와 해당 각 감성에 대한 표준 수치들과의 거리 비교를 통해 음악의 감성을 분류시키는 작업을 실시하였다. 이를 통해 나온 결과에 회귀분석을 통하여 나온 데이터를 대입하여 해당 데이터와 각 감성들의 비율을 통해 최종적으로 판단된 감성을 추출하였다. 본 연구에서 실험한 감성 일치율의 2가지 방식에 대해서 제안한 기법의 경우 70.94%, 86.21%의 일치율이 나왔고, 설문참가자들의 경우 66.83%, 76.85%의 일치율이 나옴으로써, 연구 기법을 통한 감성의 판단이 설문참가자들의 평균적인 판단보다 4.11%, 9.36%의 향상된 수치를 제공함을 알 수 있었다.

• 한국식품과학회지
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• 제18권1호
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• pp.31-37
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• 1986

우리나라에 있어서 소맥품질특성(小麥品質特性)의 유전(遺傳) 및 환경적(環境的) 변이(變異)를 구명(究明)하기 위하여 경(硬), 연질(軟質) 소맥(小麥) 7품종(品種)을 전국 9개 지역(地域)에 공시(供試)하여 그 관계를 2년에 걸쳐 검토하였다. Eberhart와 Russell의 통계적(統計的) 평가방법(平價方法)에 따라 회귀계수(回歸係數)는 적응성(適應性)의 척도(尺度)로 결정계수(決定係數)는 안정성(安全性)의 척도(尺度)로 이용하였다. 아울러 각 품질특성(品質特性)의 표현형(表現型) 및 환경상관(環境相關)을 추정하였다. 제분율(製粉率)은 품종(品種)의 유전적(遺傳的) 특성(特性)에는 차이가 있었으나 환경변화(環境變化)와는 무관하였으며, 단백질함량(蛋白質含量)은 결정계수(決定係數)가 $0.689{\sim}0.960$으로 환경변화(環境變化)에 따라 일정하게 변화되었다. Pelshenke 값과 침전가(沈澱價)의 환경변화(環境變化)의 영향은 경질품종(硬質品種)이 연질품종(軟質品種)보다 컸다. 단백질함량(蛋白質含量) 침전가(沈澱價), Pelshenke값 및 빵비용적(比容積)간에는 표현형(表現型) 및 유전형상관(遺傳型相關)에서 높은 정(正)의 상관(相關)이 있었으며, 비교적 높은 유전력(遺傳力)이 침전가(沈澱價)($h^2=0.747)$), 단백질함량(蛋白質含量)($h^2=0.577$ 및 빵비용적(比容積)($h^2=0.551$에서 인정되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.10-17
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• 2015

감성을 규칙적인 숫자로 변화하려는 감성컴퓨터 연구가 지속적이다. 감성컴퓨팅 방식으로 감성을 숫자화하고, 감성트리를 통해 실행했다. 감성컴퓨팅의 감성 평가는 James A. Russell의 핵심 효과(Core Affect)의 감성좌표를 활용했다. 감성트리 실행 목적은 감성컴퓨팅과 감성트리의 상관관계를 검증했다. 감성트리 속성실험은 색상, 명도, 채도로 구성했다. 명도 50% 증가했을 때, 쾌정도(X축)는 10.49점 증가했다. 명도 50%, GREEN 50% 증가는 쾌정도(X축) 10.49점, 긴장도(Y축) 15.85점만큼 증가했다. 쾌정도(X축)에 명도 50%, 긴장도(Y축)에 BLUE 50%일 때, 쾌정도(X축) 10.49점, 긴장도(Y축) 14.65점만큼 감성이 변화했다. 대표감성크기 변화는 명도 50%, 색상 RED 50% 증가했을 때, 흥분 감성이 5.4% 증가했고, 우울한 감성이 -4.2% 감소했다. 명도 50%, 색상 GREEN 50%의 증가는 흥분 감성이 8.6%로 증가했고, 우울한 감성이 -5.5%로 감소했다. 감성속성 증감에 따른 감성변화와 대표감성크기를 숫자 방식으로 분석했다. 향후 영상 이미지 감성컴퓨팅의 실행인 감성트리를 통해 사람의 감성과 더 유사하도록 행복한 감성 숫자 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권2호
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• pp.155-169
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• 2013

본 연구에서는 유역 집중시간과 저류상수의 이론적 배경을 바탕으로 적절한 경험식의 형태를 제시하고 기존의 경험식의 형태와 비교 평가하였다. 추가로, 제시된 경험식의 형태를 이용하여 충주댐 유역의 집중시간 및 저류상수의 경험식을 유도하고, 유도된 경험식과 기존의 경험식들을 비교하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 유역의 집중시간에 대한 경험공식의 형태는 유로연장의 제곱에 비례하고 유로경사에 반비례하는 형태로 나타난다. (2) 저류상수는 집중시간에 비례하는 형태로 나타난다. (3) 기존 매개변수에 관한 경험식을 검토한 결과, 집중시간의 경우에는 Kirpich 공식, Kraven (I) 공식, Kraven (II) 공식, California DoT 공식, Kerby 공식, SCS 공식 및 Morgali and Linsley 공식 등이 이러한 이론적 배경을 잘 따르고 있는 것으로 나타난다. 저류상수의 경우, Clark 공식, Russell 공식, Sabol 공식 및 정성원 공식 등이 본 저류상수와 집중시간의 비례관계를 매우 잘 만족하는 것으로 나타난다. (4) 기존의 경험식을 충주댐 유역에 적용한 결과, 집중시간의 경험식 중 정성원 공식, 윤태훈 등 공식, Kraven (I) 공식 및 Kraven (II) 공식은 추정한 집중시간과 비교적 유사한 결과를 보였으나, Rziha 공식은 비정상적인 결과를 나타내는 것으로 나타났다. 저류상수의 경우에는 윤석영과 홍일표 공식, 정성원 공식, 이정식 등 공식 및 윤태훈 등 공식이 어느 정도 합리적인 결과를 보인 반면, Sabol 공식의 경우에는 비정상적인 결과가 유도되었다. 결론적으로 국내의 집중시간 및 저류상수에 대한 경험공식이 국내 유역의 특성을 잘 반영하는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.159-165
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• 1987

본(本) 연구(硏究)에서는 특정지역에서 태풍(颱風)의 통계적(統計的) 분석(分析) 및 확률적(確率的) 기술방법(記述方法)을 이용하여 한국(韓國)의 태풍위험도분석(颱風危險度分析)에 관한 합리적(合理的) 방법(方法)을 제시(提示)하였다. 간접적(間接的) 방법(方法)으로 태풍(颱風)의 확률풍속(確率風速)을 예측하기 위해 두가지 시뮬레이션 과정(過程) 및 fitting 방법(方法)에 대해 논(論)하였다. 일반적으로 간접적(間接的) 방법(方法)으로는 Russell의 방법(方法)이 사용되고 있는데 이 방법(方法)은 특정지역에서 태풍(颱風)의 확률적(確率的) 예측을 위한 기상학적(氣象學的) 특성(特性)과 풍속장(風速場)모형(Wind field Model)에 기초를 두고 시뮬레이션 방법(方法)에 의해 약 1,000개의 태풍(颱風)을 발생시켜 통계적(統計的)으로 기저확률분포(基底確率分布)를 구한 다음, 그 결과를 Weibull분포(分布)에 fitting하도록 하고 있다. 그러나, 본(本) 연구(硏究)에서는 150년(年) 내지 200년간(年間)의 연최대풍속(年最大風速)을 발생시켜 그 data를 이용하여 Weibull분포(分布)에 직접 fitting하는 방법(方法)을 제안(提案)하였다. 수치해석(數値解析)결과, 본(本) 연구(硏究)에서 제안(提案)한 방법(方法)이 보다 효율적(效率的)이고 합리적(合理的)인 태풍(颱風)의 위험도평가방법(危險度評價方法)임을 알 수 있었다. 아울러, 제안(提案)된 확률풍속(確率風速) 예측방법(豫測方法)을 이용하여 태풍(颱風)취약지역인 남서해안(海岸) 일대에서 송전탑(送電塔)의 설계풍속(設計風速)에 대해 검토, 분석하였다.

• 한국해양학회지
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• 제29권2호
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• pp.132-144
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• 1994

부산항 해역의 지표성 요각류의 분포 및 11∼22개의 분류군에 속하는 동물플랑크 톤 군집을 다양도 및 집괴분석으로 분석하였으며 이들 생물학적 결과를 수온, 염분, COD, TIN의 분포와 연관시켜 부산항 해역의 해양환경을 고찰하였다. 네 무리의 요각류 들이 출현하였으며, 이들은 난류성 외양종무리인 Acrocalanus gacilis, Euchaeta plana, pareuchaeta russell and Pleuromamma gracilis 연안성 저온종인 Centropages abdominalis, 한류성 종인 Metridia lucens, 오염지표종인 Acartia omorii였다. 부산 항 외항의 경우, 10월에는 난류 외양성 종들이, 1월과 4월에는 연안 저온성종들이 우 세하였다. 내항으로 접근할수록 오염지표종인 Acartia omorii의 분포가 우세하였으며 COD 및 TIN의 분포 또한, 외항에서 내항으로 가면서 높아지는 경향을 나타내었다. 반 면에 다양도는 외항에서 내항으로 가면서 낮아지는 경향을 나타내었다. 집괴분석에서 10월과 7월에는 3개의 해역으로 그리고 1월과 4월에는 2개의 해역으로 나뉘어졌다. 해 역 I로 대벌되어진 부산 외항 해역은 외양수의 영향을 받는 해역으로 다양도가 높으 며, A. omorii의 밀도가 낮고 요각류의 조성률이 높게 나타났다. 외항에서 내항으로 가면서 대별되어 진 해역 II와 III은 해역 II에서 III으로 가면서 점차적으로 다양도 가 낮아지며, A. omorii의 밀도는 높아지는 특성을 나타내었다. 또한, 요각류의 조성 률이 낮아지며, 4월에는 해역 II에서 원생동물인 Noctiluca scintillans가 최우점군이 였다. 그리고 7월에 해역 III에서는 지각류가 취우점군이였다. 지표성 종들의 분포와 집괴분석에서 나뉘어진 해역은 해양 환경과 밀접한 관계를 나타내었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.697-703
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• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.

• 감성과학
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• 제25권3호
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• pp.47-62
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• 2022

이전 정서연구에서는 다양한 정서유발자극을 이용한 정서 차원 연구들을 통해 쾌불쾌 차원(valence)과 각성 차원(arousal)이란 두 가지의 핵심정서(core affect) 차원을 밝혔다. 최근 등장한 ASMR은 심리적 안정감, 편안함 등의 정서를 유발하는데, 이런 새로운 자극 또한 핵심정서차원에 위치하는지, 사람들에게 일으키는 정서표상은 어떤 양상을 보이는지 확인하고자 하였다. 본 연구는 3가지 정서유형(부정, 중립, 긍정)으로 구분한 ASMR 영상을 자극으로 사용하였다. 연구1에서는 청각 ASMR, 연구2에서는 청각 및 시청각 ASMR을 자극으로 사용하였고, 각 자극마다 10가지의 형용사에 대해 5점 리커트 척도로 정서경험을 보고받았다. 자료수집 이후 다차원척도법과 분류분석을 실시하였다. 다차원척도법 결과, 청각 및 시청각 ASMR 모두 핵심정서차원인 쾌불쾌 차원에서 잘 구분되었다. 분류분석 결과, 동일한 감각양상 및 서로 다른 감각양상의 ASMR에 대한 참가자 개인의 정서표상 구분과 참가자들간 정서표상 구분이 잘 이뤄졌다. 종합적으로 본 연구는 다른 정서유발자극들과 같이 ASMR 또한 핵심정서차원에 위치한다는 것을 시사한다는 점에서 기존의 Russell(1980)의 핵심정서차원 이론을 지지한다. 또한, 감각양상에 상관없이 ASMR에 대한 참가자 개인의 정서표상이 예측가능하며, 참가자들의 정서표상이 일관적이라는 점을 시사한다.

• 감성과학
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• 제26권2호
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• pp.39-52
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• 2023

핵심정서(core affect) 이론에 따르면, 정서는 정서가(valence)와 각성가(arousal)의 독립적인 두 차원의 구성으로 이루어진다(Russell, 2003; Russell & Barrett, 1999). 기존 정서 연구에서는 정서를 유발하는 여러 시청각 자극들이 핵심정서 차원에 위치한다는 사실을 밝혀냈다. 하지만 기존 연구에서 사용된 대부분의 자극은 시각과 청각에 국한되어 있었으며, 미각 자극들을 활용한 연구는 많지 않았다. 이에 본 연구에서는 정서유발 자극으로서 미각 자극을 활용하여 유발된 정서가 미각 자극의 속성에 따라 핵심정서 차원에 표상되는지 알아보고자 하였다. 실험 자극으로 실생활에서 접할 수 있는 식품들을 4가지 기본 맛 유형(단맛, 쓴맛, 신맛, 그리고 짠맛), 그리고 2가지 맛의 강도 설계로 자극을 선정하였다. 참가자들에게 각 자극을 제시하고, 자극에 대한 맛 평정과 참가자가 느낀 정서를 평정하도록 하였다. 수집된 자료는 일변량분석방법인 반복측정변량분석과 다변량분석방법인 다차원척도법(multidimensional scaling) 및 분류분석(classification)으로 분석하였다. 변량분석 결과, 참가자들은 단맛을 지각할수록 긍정적인 정서를, 쓴맛 혹은 짠맛을 지각할수록 부정적인 정서를 경험하였다. 각성가 결과에서는 맛의 강도가 강할수록 더 높은 각성 경험이 보고되었다. 다차원척도법 분석 결과, 1차원에서 단맛 대 쓴맛 그리고 짠맛 대비를, 2차원에서 쓴맛과 짠맛 구분을 확인하였다. 벡터 피팅 결과는 핵심정서이론의 설명대로 1차원이 정서가, 2차원이 각성가 차원으로 구성되었음을 지지하였다. 분류분석 결과 참가자들의 정서 반응을 통해 미각 자극의 맛 유형을 유의미하게 예측할 수 있었다. 본 연구의 결과는 미각 자극도 자극 속성에 따라 핵심정서차원에 위치한다는 것을 시사한다.

• 천문학회지
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• 제44권5호
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• pp.177-193
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• 2011

We present a photometric study of five open clusters (Czernik 5, Alessi 53, Berkeley 49, Berkeley 84, and Pfleiderer 3) in the Sloan Digital Sky Survey. The position and size of these clusters are determined using the radial number density profiles of the stars, and the member stars of the clusters are selected using the proper motion data in the literature. We estimate the reddening, distance and age of the clusters based on the isochrone fitting in the color-magnitude diagram. The foreground reddenings for these clusters are estimated to be E(B - V ) = 0.71 - 1.55 mag. The distances to these clusters are derived to be 2.0 - 4.4 kpc, and their distances from the Galactic center range from 7.57 kpc to 12.35 kpc. Their ages are in the range from 250 Myr to 1 Gyr. Berkeley 49 and Berkeley 84 are located in the Orion spur, Czernik 5 is in the Perseus arm, and Pfleiderer 3 and Alessi 53 are located beyond the Perseus arm.