• 식물분류학회지
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• 제47권2호
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• pp.154-160
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• 2017

식물명 창포, 석창포를 비롯하여 수창포와 계손 등은 우리나라 옛날 고전에서부터 혼란스럽게 혼용되어 왔으며 오늘날에도 마찬가지이다. 따라서 본 연구에서는 이들의 정확한 실체를 규명하기 위해서 중국 고전과 우리나라 고전, 그리고 최근의 중국과 우리나라 식물지를 비교 검토했다. 중국에서는 창포와 석창포는 잎에 잎맥이 뚜렷하게 발달하는 Acorus calamus를 지칭하는 이름으로 사용되어 왔고, 수창포와 계손은 잎에 잎맥이 뚜렷하지 않은 A. gramineus를 지칭하는 이름으로 사용되어 왔음이 확인되었다. 그러나 우리나라에서는 석창포와 계손은 A. gramineus로, 수창포와 창포는 A. calamus를 지칭했으나, 이름들이 혼용되어 온 것으로 확인되었다. 혼용에 따른 혼란을 피하기 위해 계손과 석창포라는 이름을 사용하지 않고 A. calamus는 창포로, A. gramineus는 수창포로 부를 것으로 제안한다. 그리고 생물다양성협약에 대응하기 위해서는 한자로 표기된 식물명의 정확한 분류학적 실체를 규명해야 하며, 동시에 예부터 사용해왔던 한글로 표기된 식물명에 대한 연구가 필요함을 덧붙인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.140-153
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• 2019

드론 및 지상에서 촬영된 근거리 영상 정보는 3D 모델링 및 매핑 등을 통해 재해 저감 분야에서 자주 사용되어 왔다. 게다가 실사와 같은 3D 모델을 이용하여 가상현실과 함께 대규모 재난재해 상황을 모의할 수 있는 가상현실 구현 기술을 통해 그 활용도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 무인 항공기 및 디지털 카메라 영상으로부터 실사와 같은 3D 모델을 추출하여 가상현실 훈련 프로그램을 구현하였으며, 이 과정에서 발생하는 다양한 문제점과 가상현실을 재난재해 훈련 상황에 적용했을 경우의 효과에 대해 검토하였다. 먼저 재해 발생 상황의 시나리오를 만들고, 근거리 이미지를 획득한 후 이미지 처리를 사용하여 3D 모델을 만들었으며, 완성된 3D 모델은 증강/가상현실 개발 프로그램인 Unity를 이용하여 가상현실의 배경으로 설정하고, 안드로이드 휴대폰을 위한 가상현실 환경을 C# 기반 스크립트를 이용하여 생성하였다. 생성된 가상현실은 재해 발생 시, 훈련자가 가상현실에서 대피 요령에 맞는 대피 경로를 따라 안전 장소까지 이동하는 시나리오를 포함하고 있으며, 성공적으로 가상훈련이 가능할 것으로 판단되었다. 또 구성된 가상현실을 통한 훈련은 비용, 공간, 시간적 효율성에 있어서 실제 대피 훈련보다 우위에 있는 것으로 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권2호
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• pp.1-10
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• 2022

내포문에 위치한 의문사 구는 의문사 억양으로 발화되었을 경우 모문의 작용역으로 해석되는 것으로 알려져 있다. 40명의 경상 방언 화자가 모문 작용역으로 해석되는 문맥 속에서 발화한 동일 문장 발화를 자극으로 하여, 그 작용역을 판단하는 지각 실험이 24명의 경상 방언 화자를 대상으로 이루어졌다. 자극당 3회 청취로, 문장당 72개 응답이 수집되었으며, 40개 중 20개의 자극에서 36회 이상의 내포문 작용역 응답이 나타났다. 이는 경상 방언에서 명시적으로 의문사의 작용역을 표시하는 종결어미가 있음에도 불구하고 적절한 의문사 억양으로 발화하지 못하는 화자가 다수 있음을 보여준다. 다중 회귀 분석을 통해 모문 작용역 응답을 가장 잘 예측하는 운율 단서는 내포 동사와 보문소가 나타나는 어절의 돋들림 크기로, 해당 어절의 fundamental frequency(F0) 정점에서 보문소에 나타난 F0값을 차감한 수치로 계산되며, 이 돋들림이 크면 클수록 내포문 작용역으로 판단하는 음의 상관관계를 가진 것으로 나타났다. 이처럼 의문사 작용역은 내포문 동사와 보문소가 있는 어절의 돋들림 크기에 기반한 범주적 인지로 나타나며 인지의 경곗값은 실험 참가자에 따라 매우 다르게, 큰 차이를 보이는 결과로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권2호
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• pp.72-78
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• 2009

관측밀도가 동일한 조건에서 단위격자점의 크기를 줄일 경우 PRISM 방식에 의해 추정된 강수량 분포 가 단위격자점의 크기를 줄이기 전에 비해 개선되는지 확인하기 위해 PRISM 코드를 수정하여 $270m{\times}270m$ 격자점 단위로 구동할 수 있도록 하였다. 남한 전역의 지형자료를 270m DEM으로부터 준비하고 432개 기상청 자동기상관측소의 2007년 월별 적산강수량 자료를 입력자료로 하여 각 격자점의 PRISM 회귀식을 도출하였다. 회귀모형과 DEM 고도에 의해 각 격자점의 월별 적산강수량을 추정한 다음, 추정된 강수량분포도로부터 한국수자원공사 우량관측소 166개소에 해당하는 격자점의 자료를 추출하여 해당관측소의 실측값과 비교하였다. 동일한 강수자료를 이용하되 이번에는 5km 격자점의 PRISM 회귀모형을 유도하여 강수량 분포도를 작성하고 166개 지점 추정강수량을 추출하여 실측자료와의 차이를 RMSE로 표현하였다. 5km 대신 270m 분해능의 DEM을 사용할 경우 월 강수량이 100mm 이상인 경우 평균 10%의 오차 감소효과가 확인되었다.