• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.512-520
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• 2019

음성을 시각적으로 표현하는 것은 외국어를 습득하는 과정의 학습자나 음성을 직접 들을 수 없는 청각장애자에게 매우 유용하며 기존에 다수의 연구가 이루어졌다. 그러나 기존의 연구들은 발음의 특징을 단지 컬러로 표현한다든가 입모양을 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있다. 따라서 이런 방식을 사용하는 학습자들은 자신의 발음이 표준 발음과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수가 없고 더 나아가서 학습 중에 스스로 교정을 해 나가는 시스템을 개발하기가 기술적으로 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음성 간의 상대적 거리를 토대로 음성을 시각화하는 모델을 제시하고, 이를 한국어 모음에 적용하여 모음의 음성적 특징을 이용한 시각화의 구체적인 구현 방법을 제시한다. 음성데이터에서 F1, F2, F3의 세 개의 포먼트를 구하고 이들 특징벡터를 코호넨 자기조직화맵 알고리즘으로 2차원 화면에 사상하여 각 음성을 화면 위의 각 점에 대응하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 실제적인 구현은 인터넷에 공개된 음성처리 공개소프트웨어를 사용하고 한국인 교사의 표준 발음과 한국어를 배우고 있는 외국인 유학생의 음성을 이용하여 음성특징의 상호간 거리를 구하였으며, 사용자 인터페이스는 자바스크립트를 이용하여 구현하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.179-196
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• 2019

최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권5호
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• pp.525-538
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• 2019

낙동강에 위치한 신규조성 습지의 현황 파악 및 관리 방안 마련을 위한 기초연구의 일환으로 부착규조류의 서식현황과 종다양성을 분석하고 부착돌말영양지수(TDI, Trophic Diatom Index)의 적용가능성을 평가하였다. 조사 기간 동안, 부착규조류는 총 38과 173종이 출현하였으며, 봄과 가을에 각각 156종, 154종으로 비슷한 종수를 나타냈다. 자기조직화지도(SOM)를 활용한 분석 결과, 부착규조류의 분포는 각 습지의 영양염류의 농도와 강우 등의 환경요인에 따라 영향 받는 것으로 나타났다. 클러스터 1의 경우, 대부분 가을시기이며, 총인과 총질소 등의 영양염류의 농도와 부착규조류의 종수 및 풍부도가 낮음에도 불구하고, 부착돌말영양지수가 높은 지점들로 구성되었다. 이와 반대로, 클러스터 4는 봄시기의 지점들이며, 총질소가 높음에도 불구하고 부착돌말영양지수가 낮은 특징을 보였다. 신규조성 습지 대부분이 유입 유출구 기능이 원활하지 않은 점을 감안하면, 여름철에 증가된 유량은 가을철에 영양염류 값을 감소시키며, 탁도 증가로 인해 빛의 유입이 원활하지 않아 부착규조류의 종수와 풍부도가 낮아진다. 이와 반대로, 봄철에는 낮은 수위로 인해 부착규조류가 부착할 수 있는 기질표면이 부족하며, 호오탁성 종이 정착 및 발달하기에 이른 시기이기 때문에 부착돌말영양지수 값이 낮게 측정된다. 다양한 기존 연구에서, 부착돌말영양지수를 서식환경 및 수질 평가지표로 활용하고 있으나, 본 습지는 흐름이 적고 정체수역에 가깝기 때문에 대부분 영양염류 농도가 높아 부착돌말영양지수의 평가지표 가치성은 낮은 것으로 판단된다. 여름강우나 유입 유출 조절부의 기능이 부착규조류의 종다양성과 분포에 영향을 미치는 점을 종합적으로 감안한 지속적이고 주기적인 추가 조사가 필요하다.

• 한국어류학회지
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• 제21권3호
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• pp.177-190
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• 2009

2007년 가을부터 2008년 가을까지 낙동강 하구 연안에서 출현한 생물은 93과 169종이었으며, 그 중 갑각류가 43종 그리고 어류가 99종으로 나타났다. 봄에 가장 다양한 종들이 나타났으며, 가을과 겨울은 출현하는 종수가 상대적으로 적었다. 단위면적당 개체수는 2008년 겨울이 가장 낮았으며, 2008년 여름에 가장 높았다. 분류군별 단위면적당 개체수의 어획비율은 갑각류가 3.8~64.5%, 극피동물류가 0.7~2.6%, 두족류가 1.8~10.1%, 복족류가 6.7~28.9%, 어류가 19.4~71.9% 그리고 이매패류가 1.7~8.0%를 차지하였다. 단위면적당 어획중량은 2008년 봄이 가장 낮았으며, 2008년 가을에 월등히 높게 나타났다. 단위면적당 어획중량의 비율을 보면 어류가 70.6~92.1%를 차지하였으며, 나머지 분류군이 약 30~8%를 차지하였다. 단위면적당 출현 개체수가 많은 종은 반딧불게르치, 열동가리돔, 갈색고리돼지고둥, 마루자주새우 등이었으며, 단위 면적당 높은 어획량을 나타내는 종들은 성대, 황아귀, 홍어, 반딧불게르치 등이었다. 낙동강 하구 연안해역에서 조사된 어종들의 계절별 출현 특성에 따라 18개의 그룹으로 분류되었으며, 각 계절의 출현 종에 따른 유사도는 2007년 가을과 2008년 가을이 가장 유사하였으며, 다음으로 2008년 봄과 여름이 유사한 것으로 나타났다. 조사 기간 동안 지속적으로 어획된 어종들은 총 29종으로 갑각류 9종, 두족류 2종, 그리고 어류 18종이었다. 마루자주새우, 반딧불게르치, 성대, 열동가리돔, 홍어, 황아귀 등 연구해역에서의 주서식종들이 단위면적당 개체수와 어획량 면에서 계절에 따라 이동하는 종들에 비하여 월등히 높았다.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.7-16
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• 2000

본 논문은 고속도로사고의 시간-공간적 반복성을 검증하고 이러한 현상의 원인을 규명하는 연구이다. 이를 위해 중부고속도로를 대상으로 계절성 유무검증과 계절성인자의 요인분석을 위한 계절군집별 모형을 개발, 해석하였다. 먼저 자가조직지도와 사고지표(월평균 사고율과 월평균 대물피해환산치) 분석을 통해, 국내 고속도로사고의 계절성이 존재하는 것을 확인하였으며, 집합적 계층적 군집분석기법을 사용하여 적정 계절군집수를 분석한 결과 겨울군집 봄가을군집, 여름군집의 3개 군집으로 분리되었다. 또한 해당 군집의 대표값은 겨울군집이 사상 자수와 사고차량수는 적은 반면 사고의 치명도는 매우 높은 것으로 나타났으며, 여름군집은 사상자수와 사고차량수는 많은 반면, 사고의 치명도는 다소 낮은 것으로 나타났다. 또한 계절군집별로 회귀모형식을 개발하여 계절군집별 사고특성을 검토한 결과, 계절성 유발인자(교통량, 안개, 결빙일수, 강설량, 강우량)와 계절군집의 사고가 매우 밀접한 관계를 가지고 있었으며 이들의 차이에 따라 국외 또는 지역별로 계절성의 특성이 다소 달라지는 것으로 분석되었다. 아울러, 이러한 연구결과는 사고다발지점선정기법, 사고예측 및 기술 모형 개발, 안전 관리를 위한 재원의 배분문제 등의 사고안전관리계획을 합리화하는 기초자료로 활용되리라 판단된다.

• 생태와환경
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• 제53권1호
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• pp.11-21
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• 2020

본 연구는 보성강 유역에 위치한 호수들에서 식물플랑크톤 군집의 시공간적 차이를 비교하고 이러한 군집 구조의 차이에 영향을 미치는 요인들을 확인하고자 2014년 3월부터 2017년 11월까지 분기별 조사를 시행하였다. 조사 결과, 보성호는 다른 호수들에 비해 식물플랑크톤의 다양성이 풍부하고 밀도 역시 높은 수준으로 확인되어 시공간적으로 큰 차이를 보였다. 또한 3월 조사에서 확인된 식물플랑크톤 군집은 다른 조사시기와 우점종을 포함한 규조류와 녹조류의 군집에서 구분되는 특성을 나타냈다. Indicator species analysis를 통해 확인된 각 그룹 간 지표종을 확인한 결과, 계절에 따른 식물플랑크톤 천이와 영양 농도에 따른 다양성 및 밀도 변화를 반영한 것으로 산출되어 호수들의 식물플랑크톤 군집이 시공간적으로 구분되었음을 나타냈다. Non-metric multidimensional scaling을 통해 보성강 유역 내 호수들의 식물플랑크톤 군집 구조에 있어 Secchi depth, 수온, 전기전도도, DO 등이 중요한 요인임을 확인하였고, 영양염을 포함한 다양한 환경요인과 함께 식물플랑크톤 군집 차이에 영향을 끼친 것으로 분석되었다.

• 수산해양기술연구
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• 제48권4호
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• pp.428-444
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• 2012

진해만과 진주만에서 새우조망을 이용하여 2010년 4월부터 11월까지 총 4회의 어업조사가 이루어졌다. 조사기간 동안, 진해만에서는 총 116종이 어획되었고, 그 중 어류가 62종, 갑각류가 24종을 차지하였다. 진주만에서는 총 105종이 분류되었고, 그 중 어류가 56종, 갑각류가 31종 조사되었다. 진해만에서는 등가시치, 마루자주새우, 갯가재가 우점하였고, 진주만에서는 마루자주새우, 주둥치, 두점박이민꽃게 순으로 우점하였다. SOM을 이용한 군집유형화 결과, 진해만과 진주만의 군집구성이 계절에 따라 다르게 나타났다. 그룹1에 묶여진 진주만 조사정점들은 민새우, 대하 등 갑각류와 주둥치 쥐노래미 등의 어류가 우점하였다. 4월 조사는 해역에 상관없이 모든 정점이 그룹2에 묶였는데 마루자주새우, 검은띠불가사리, 꼼치 등의 밀도가 높았다. 그룹3에 묶여진 진주만의 6월 조사정점들은 두점박이민꽃게를 포함한 다양한 갑각류와 도다리, 돛양태, 쉬쉬망둑 등의 다양한 어류가 우점하였다. 그룹4에 묶인 진해만의 6월~11월 조사정점에서는 등가시치, 흰베도라치 등의 어류가 우점하였다. 우점종인 마루자주새우는 6월까지 포란개체가 많이 어획되었고, 등가시치와 주둥치는 조사기간 동안 대부분 소형개체가 출현하였다. 이는 본 해역이 수산생물의 산란장 및 성육장으로 중요한 역할을 함을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.193-200
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.197-205
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• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.337-352
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• 2023

일반적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화는 가용 자료 전체를 대상으로 수행하여 고유의 매개변수 집합을 활용한다. 그러나, 계절에 따른 강수량의 편차가 큰 국내의 기후 특성과 더불어 기후변화로 인하여 계절성에 따른 편차 및 변동성이 증가할 것으로 전망되고 있어, 물 수요자들에 대한 안정적인 공급을 위한 장기간의 계획에서 계절성을 반영한 매개변수 추정은 효율적인 물배분에 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 기후특성에 따른 강우-유출모형의 변동성을 분석하기 위하여 소양강댐 유역을 대상으로 GR4J 강우-유출모형을 활용한 지역적 민감도 분석을 수행하였으며, 산출된 민감도 분석 결과와 기상자료를 결합하여 SOM을 활용해 군집화하였다. 이를 통해 계절 분리를 수행하고 각 계절의 특징을 분석하여 강우-유출모형의 보정 기법을 개발하였으며, 통계적 지표를 이용하여 성능을 평가하였다. 결과적으로 비교적 유량이 적은 Cold 기간의 모형 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 몬순기후 등 강수편차가 큰 지역을 대상으로 수문모형의 성능 및 예측도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.