• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.993-1003
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• 2023

대기온실가스 증가로 전지구 평균기온은 산업화 이전 대비 1.1℃ 상승했고 수자원시스템의 공급능력에 상당한 변화가 예상된다. 본 연구에서는 금강수계 내 여러 중권역의 이수안전도와 기후조건의 관계(기후반응함수)를 단변량 함수로 나타내 기후민감도를 동시에 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 사례연구를 위해 GR6J 모형으로 중권역별 자연유출을 모의했고 이를 Water Evaluation And Planning (WEAP) 최적모형에 입력해 2030년 수요전망에 대한 공급신뢰도를 평가하였다. 여러 중권역의 이수안전도를 동시에 비교하기 위해 평균 강수량과 잠재증발산량의 비율을 독립변수 사용하여 단변량 기후민감도 함수를 개발하였다. 사례연구 결과, 1991-2020 자연유출을 이용해 수계전체 물부족을 최소화시키는 운영을 가정했을 때 공급신뢰도는 19개 중권역 중 보청천유역에서 가장 낮았다. 하천유지유량의 우선순위를 농업용수와 생공용수과 동일하게 조정한 시나리오에서는 보청천유역, 초강유역, 논산천유역의 이수안전도가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 보청천유역, 초강유역, 논산천유역의 이수안전도는 모든 기후스트레스 테스테에서 크게 감소한 반면, 미호강유역, 금강공주유역, 금강하구유역은 아주 건조한 기후조건에서만 이수안전도가 감소했다. 대규모 인프라에서의 공급이 원활한 중권역의 기후민감도는 크게 변하지 않았다. 2021-2050 기후전망을 민감도함수에 적용했을 때 금강수계의 공급신뢰도는 대체로 좋아질 가능성이 높지만 하천유지유량 우선순위를 높이게 되면 지형적, 인위적으로 고립된 중권역에서 물부족은 심해질 것으로 분석되었다. 2021-2050기간 금강수계의 이수안전도는 기후스트레스 보다 하천관리정책의 변화에 더 큰 영향을 받을 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.67-76
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• 2024

본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.45-59
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• 2023

세계적으로 온실가스 감축을 위해 주로 이산화탄소 발생에 초점을 맞춰왔지만, 최근에는 메탄 발생에 대한 관심이 커지고 있다. 습지, 저수지, 호소 등 수중 환경을 포함한 자연은 온실 가스 중요한 발원지이다. 호수와 저수지 바닥에 쌓인 퇴적된 유기 오염물질은 산소가 부족한 상태에서 미생물 분해를 통해 메탄과 같은 온실 가스를 생성할 수 있다. 메탄 배출은 비점오염원의 증가와 하천에 설치되는 횡단 구조물에 의한 흐름변화에 의해 증가하고 있는 실정이다. 또한, 기후 변화로 인한 수온의 상승 등은 메탄 배출을 가속화하는 원인이다. 메탄은 다양한 경로를 통해 대기로 배출될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 메탄발생의 주요인자가 미치는 영향을 정량화하기 위하여 BMP test을 수행하였다. 실험조건에 따라 메탄발생량을 직접 계측하였으며, 실험조건은 온도, 기질의 종류, 전단응력 및 퇴적물 특성으로 구분하였다. 또한, 바닥의 전단 응력은 실험적으로 측정하기가 어려워 수치모의를 수행하였다. 실험결과, 생화학적 요소는 메탄 생성에 영향을 미치지만, 전단 속도는 메탄 분리에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 퇴적물 특성은 메탄 생성 및 분리에 영향을 미칠 수 있다. 메탄 생성과 주요인자들 간의 관계를 경험식으로 제시하였으며, 향후 전단응력 및 유기물에 대한 실험조건을 구체화하고 실험규모를 확대한다면 메탄발생과 생지화학 및 수환경인자간의 관계를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 조형예술학연구
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• 제11권
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• pp.221-249
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• 2007

오늘날 사진은 새로운 테크놀로지 형태인 디지털 이미지 프로세싱 앞에 심각한 정체성 위기와 존재론적 딜레마에 봉착했다. 사진은 그동안 우리에게 세상을 새롭게 바라보는 방법을 제공하고, 또 우리 스스로 주변을 돌아볼 수 있는 자각을 주었으며, 나아가 삶의 리얼리티의 본질을 재인식시키는데 크게 기여했다. 그런 사진의 기능이 오늘날 무력화되고 있다. 디지털 테크놀로지의 출현으로 사진은 더 이상 사실의 기록, 결백의 증거, 그리고 리얼리티의 거울로서 간주되지 않는다. 오히려 유희의 도구 혹은 우리가 사는 세계의 환영과 기쁨을 창조하는 수단으로 간주된다. 그러나, 디지털 테크놀로지의 출현은 이제 비로소 사진의 존재론적 당위성과 정체성의 문제를 냉정히 돌아보게 한다. 본 논고는 전자시뮬레이션 시대 새로운 이미지 생산의 첨병으로 등장한 디지털 이미지의 존재론적 측면을 규명하는데 있다. 이를 위해 인류의 첫 번째 프로그램 미학으로 말해지는 사진과 첨단테크놀로지 미학으로 말해지는 디지털 이미지와의 관계를 기계미학적 관점에서 살펴보려 한다. 특히 올드미디어(사진)와 뉴미디어(디지털) 사이에 갈등 구조를 자본주의 역사관과 물질적 관점에서 살펴보려 한다. 본 논고는 이를 위해 우선 사진의 정체성 위기와 존재론적 위협이 어디로부터 발현된 것인지를 살피고, 또 지금까지 생산된 매체 미학적 담론들이 어떤 비평적 쟁점 속에 놓였는지를 살피고자 한다. 특히 사진이 강점으로 여긴 존재론적 인덱스와 생성론적 텍스트에 주목하여 사진 재현의 기반인 사실적 기록, 명료한 증거, 그리고 기술적 정교성이 어떤 기계미학의 층위에 있는지를 디지털 이미지를 대척에 두고 분석하고자 한다. 그리하여 최근 일고 있는 사진의 죽음, 사진의 종말에 관한 담론들이 심각한 오류가 있음을 지적하고자 한다. 올드 테크놀로지로서 사진이 당면한 위기, 즉 현재 사진이 안고 있는 존재론적 위기(컴퓨터화 된 디지털 이미지 출현) 그리고 인식론적 위기(윤리, 지식, 가치관 등 급격한 문화 변동)는 매체미학의 본질상 당연한 위기임을 정당화하고자 한다. 본 논문은 이 같은 주장을 위하여 역사적으로 사진술이 어떤 생성과 소멸의 과정을 거쳤으며, 또 어떻게 지금의 디지털 이미지에 이르게 되었는지 테크놀로지 미학 안에서 자동생성주의로서 색인 이미지, 디지털 코드로서 수치 이미지의 생성, 기원, 본질 그리고 정체성을 규명하고자 한다. 특히 본 논고는 논지의 정당성을 위해 다양한 매체미학자들의 주의주장 및 이론적 쟁점을 분석하고자 한다. 또 분석틀을 통해서 테크놀로지 미학의 근간인 기계, 기술성을 바탕으로 한 사진의 생성적 측면과 문화 안에서 변형된 프로그램에 의해 창조되는 디지털 이미지의 변형적 측면의 본질을 파악하고자 한다. 이렇게 사진과 디지털 이미지의 양자의 비교를 통해서 테크놀로지 미학 안에서 올드 미디어(사진)와 뉴 미디어(디지털 이미지)의 자리바꿈은 정당한 것이라는 사실과, 이런 역설적인 구조야말로 기계, 기술을 바탕으로 삼는 테크놀로지 매체의 숙명성이라는 사실을 강조함으로써 논문의 정당성을 강화하고자 한다. 마지막으로 본 논고는 하나의 얼굴, 하나의 정체성으로 자리할 수 없다는 사실을 역사로서 확증하고, 또 사진에서 부동의 존재론과 인식론의 모습은 애초부터 불가능하다는 사실을 지적함으로써 오늘날 제기되고 있는 '사진의 죽음,' '사진의 종말'은 쟁점의 정당성에도 불구하고 매체미학의 역사를 간과하는 오도된 비평이라는 사실을 결론으로 도출하고자 한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권1호
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• pp.127-135
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• 2014

목 적 : 전립선 암의 방사선 치료 시 컴퓨터 단층촬영 영상만을 이용하여 타겟 및 정상장기의 체적을 정의하기에는 제약성이 따른다. 이러한 제약성을 보완해주기 위하여 연부조직 대조도가 우수한 자기공명영상 장치가 사용되고 있다. 그러나 부정확한 CT/MRI 영상의 융합은 정확한 타겟 설정에 불확실성이 따르게 되며 정상장기의 불필요한 선량이 입사되어 부작용을 초래 할 수 있다. 이러한 불확실성을 줄이기 위해 본원에서는 CT/MRI영상 융합 시 모의 치료 과정과 동일한 고정용구와 자세로 환자를 셋업하여 MRI(Planning MRI)영상을 획득하고 있으며, 본 연구에서는 진단용 MRI영상과 Planning MRI영상을 비교 분석하여 Planning MRI의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 2011년 8월부터 2013년 7월까지 전립선 암으로 진단을 받고 Non-hormone, Definitive RT 70 Gy/28 fx을 처방받은 10명의 환자를 대상으로 하였다. 모의 치료 후 30분 뒤에 MRI영상을 획득하였으며, 획득 된 CT/MRI영상은 뼈를 중심으로 Philips pinnacle v9.2를 이용하여 융합하였다. 전립선 Balloon tube의 유무에 따른 전립선의 변화를 측정하기 위하여 Planning MRI, 진단용 MRI영상에서의 전립선 체적을 측정 비교하였으며, 각각의 영상에서 전립선의 모양의 변화를 측정하기 위해 전립선의 중심에서 상하, 앞뒤, 좌우방향에서의 직경을 측정 비교하였다. 결 과 : Planning MRI, 진단용 MRI영상에서의 전립선 체적을 비교한 결과 각각 평균 $25.01cm^3$(범위 $15.84-34.75cm^3$), $25.05cm^3$(범위 $15.28-35.88cm^3$)의 결과를 얻었다. Planning MRI 대비 진단용 MRI는 0.12 % 증가로 그 차이는 크지 않다는 것을 알 수가 있었다. 하지만 Planning MRI를 기준으로 Transition zone 방향으로 총 $7.46cm^3$(29 %) 체적의 증가가 있었으며, Peripheral zone 방향으로 $8.52cm^3$(34 %)의 체적 감소가 있었다. 전립선 중심의 2차원 영상에서의 상하, 앞뒤, 좌우방향의 직경을 측정한 결과 Planning MRI에서 평균 3.82cm, 2.38cm, 4.59cm의 값을 나타냈으며, 진단용 MRI에서는 평균 3.37cm, 2.76cm, 4.51cm의 값을 알 수 있었다. Planning MRI 기준으로 앞뒤 방향으로 0.38cm(13 %)감소하였으나 좌우 방향 0.08cm(1.6 %), 상하방향 0.45cm(13 %)가 증가되었다. 결 론 : 본 연구의 결과를 바탕으로 Planning MRI와 진단용 MRI에서의 전립선의 총 체적은 큰 차이를 보이지 않았지만 직장에 전립선 Balloon tube 삽입으로 인한 전립선의 모양 및 부분 체적의 변화를 알 수가 있었다. 따라서 CT/MRI 영상 융합 시 Planning MRI영상을 이용한다면 진단용 MRI영상과 비교하여 Transition zone에 증가하는 체적만큼 손실 없이 타겟을 CTV에 포함시킬 수 있으며, Balloon으로 인한 Peripheral zone 체적의 감소를 더 명확히 구분하여 직장에 전달되는 방사선량을 줄일 수 있을 것이다. 이에 본 저자는 전산화 치료 계획에서의 CT/MRI영상 융합 시 모의 치료 과정과 동일한 고정용구와 자세를 재현하여 MRI영상을 획득하는 것이 유용할 것이라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.