• Restorative Dentistry and Endodontics
• /
• 제27권2호
• /
• pp.158-174
• /
• 2002

Filtek$^{TM}$ Z-250(3M Dental Products, St. Paul., MN. USA) 광중합형 복합레진을 대상으로 다양한 광조사 방식이 중합수축, 중합도 및 미세누출에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. VIP$^{TM}$(Bisco Dental Products, Schaumburg, IL, USA)를 이용하여 200, 400 및 600mW/$\textrm{cm}^2$의 일정한 광도로 중합시킨 세 군(V2, V4 및 V6군)과 200mW/$\textrm{cm}^2$의 광도로 3초간 중합시키고 5분간 방치 한 후 다시 600mW/$\textrm{cm}^2$의 광도로 중합시키는 pulse-delay 방식을 이용한 군(VPD군) 그리고 Optilux 501$^{TM}$(Demetron/Kerr, Danbury, CT, USA)을 이용하여 C-mode와 R-mode로 중합시킨 두 군(OC군, OR군) 등 모두 6개의 군으로 나누어 실험하였으며, 복합레진의 중합과 누출을 다음의 네 가지 방법으로 측정하였다. 첫째, V2, V4, V6, OC군은 60초간, OR군은 20초간 그리고 VPD군은 두번째 광조사를 60초간 시행하면서 시간에 따른 선형 중합수축을 Linometer(R&B, Daejeon, Korea)로 측정하였다. 둘째, V2, V4, V6, OC군은 각각 5, 10, 20, 40, 60초간 그리고 OR군과 VPD군은 정해진 조건에 따라 중합시킨 2mm 두께 시편의 바닥면에서 시료를 채취한 후 KBr method로 시편을 제작하고, FTIR spectrometer(IFS 120 HR, Broker, Karlsruhe, Germany)로 미반응 잔류단량체의 양을 계측하여 중합도를 측정하였다. 셋째, 두번째 실험과 같은 조건으로 중합시킨 2mm 두께 시편의 광조사면과 바닥면에서 중합 10분 후 미세경도 측정기(FM7, Future-Tech Co., Tokyo, Japan)로 500g의 하중을 10초간 가하여 Knoop Hardness Number(KHN) 값을 측정하였다. 끝으로, 90개의 발거치 치경부에 제5급 와동을 형성하고 V2군은 60초간, V4군은 40초간, V6군은 30초간 그리고 OC, OR, VPD군은 정해진 조건에 따라 중합시킨 후, methylene blue 용액에 침적시키고 종절단하여 법랑질과 상아질 변연의 미세누출 정도를 측정하였다. 중합수축. 중합도 및 미세경도 측정치는 one-way ANO-VA와 Duncan's multiple range test를, 변연누출 정도는 chi-square test를 이용, 통계처리하여 다음의 결과를 얻었다. . 중합수축의 정도는 VIP$^{TM}$(Bisco) 사용군에서 전체 조사광도가 높을수록 큰 경향을 보여 600mW/$\textrm{cm}^2$군에서 가장 크게 나타났고, 그 다음으로 Pulse-delay군, 400mW/$\textrm{cm}^2$군, 200 mW/$\textrm{cm}^2$군 순이었고, Optilux 501$^{TM}$(Demetron/Kerr) 사용군에서는 Continuous 방식이 Ramp 방식 보다 크게 나타났다. . 중합도와 미세경도 값은 공히, 전체 조사광도가 높을수록 높게 나타났으며 , 최종 중합도는 44.77~54.98%의 범위를, 미세경도 값은 34.10~56.30의 범위를 보였다. . 미세누출은 전반적으로 상아질 변연이 법랑질 변연에 비해 많았고, VIP$^{TM}$(Bisco) 사용 군에서는 광도가 높을수록 상아질 변연에서 미세누출이 증가하는 양상을 보였으며, 법랑질 변연에서는 Optilux 501$^{TM}$(Demetron/Kerr)의 Continuous 방식이, 상아질 변연에서는 Ramp 방식이 가장 적은 미세누출을 보였다.

• 한국조경학회지
• /
• 제51권3호
• /
• pp.70-82
• /
• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.95-108
• /
• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국초지조사료학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.9-20
• /
• 2007

본 실험은 유휴 논토양에 톨 페스큐를 재배하였을 때, 액상우분뇨를 물로 희석하거나 희석하지 않고 시기를 다르게 시용하여 계절별 및 연간 건물수량과 사료가치를 조사하고 화학비료 시비에 따른 건물수량과 사료가치도 비교하여 액상우분뇨의 적정 시용 시기와 희석수준을 결정하고자 실시되었으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 액상우분뇨를 물로 희석하지 않거나 희석하여 시용하였을 때 연간 건물수량이 ha당 각각 $10.57{\sim}12.51$ 톤(평균 11.50 ton DM/ha)과 $11.31{\sim}14.81$ 톤 (평균 13.13 ton DM/ha)으로 무시비구의 ha당 9.21톤 보다 높은 건물수량을 나타내었는데(Table 2), 액상우분뇨를 이른봄과 여름철 시용한 구(SA구)와 이른 봄, 늦봄 및 여름철 분할 시용한 구(SUA구) 그리고 액상우분뇨를 물로 희석하여 봄철에 전량 시용한 구(DS구), 이른봄과 여름철에 시용한 구(DSA 구) 및 이른 봄, 늦봄 및 여름철에 분할 시용한 구(DSUA구) 등에서 무시비구 보다 유의하게 높은 건물수량을 나타내었다(p<0.05). 2) 질소와 인산 및 칼리를 시비한 구에서는 ha당 15.38 톤의 연간 건물수량을 나타내어 무시비구와 인산과 칼리 시비한 구(10.68 톤/ha) 보다도 유의하게 높은 건물수량을 나타내었다(p<0.05). 또한 인산과 칼리 시용구의 연간 건물수량은 액상우분뇨 시용구의 평균 연간 건물 수량보다도 낮았다. 3) 화학비료구에서 무기태 질소의 건물생산 효율은 연 평균 31.3kg DM/kg N이었으며, 예취 시기별로 보면 2번초>1번초>3번초 순으로 낮아졌지만 액상우분뇨 질소의 연간 건물생산 효율은 무 희석구와 희석구가 각각 15.3과 26.1kg DM/kg N을 나타내었고 2번초에서 가장 높았다. 한편 무기태 질소 대비 액상우분뇨 질소의 건물생산효율은 무희석구와 희석구가 각각 48.9와 83.4%에 도달하였다. 4) 톨 페스큐의 연간 평균 조단백질 함량은 액상우분뇨 시용구에서 $9.9{\sim}11.6%$로 무시비구의 9.5%와 화학비료 구의 $9.0{\sim}9.8%$ 보다 유의하게 높았지만(p<0.05), 연간 평균 NDF와 ADF 함량은 무시비구가 가장 낮았고 무시비구의 상대 사료가치(RFV)와 TDN 함량은 모든 처리구보다 유의하게 높았다(p<0.05). 5) 액상우분뇨 시용과 희석시용으로 톨 페스큐의 연간 조단백질 수량과 가소화 양분수량은 무시비구 및 인산과 칼리를 시용한 구 보다 유의하게 높았는데(p<0.05), 이러한 경향은 액상우분뇨를 희석하여 이른 봄, 늦봄 및 여름철에 분할 시용한 구(DSUA구)에서 더욱 뚜렷하였다.

• 한국해양학회지
• /
• 제30권4호
• /
• pp.279-287
• /
• 1995

1992년 5월 21과 22일에 동해 중부해역 3개 정점의 100 m 상부층에서 ²¹⁰Po, ²¹⁰Pb, ²³⁴Th의 농조를 연직적으로 측정하고, 이들 천연방사성핵 종의 분포가 소용돌이의 형성 및 수괴분포에 따라 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 그 결과, 소용돌이의 남쪽에 위치한 정점 A1에서는 강한 수온약층이 50~100 m 사이의 층에 존재하고 있고, 속초 연안에 위치한 정점 B10에서는 10~50 m 사이의 층에 존재 하고 있다. 특히, 이 정점의 50~220 m 사이의 층에는 수온이 10.1$\pm$0.5$^{\circ}C$범위인 비교 적 균질한 해수가 존재하고 있으며, 이 수괴는 다른 2개 정점의 동일수심에 비해 수온 이 현저히 높고 영양염류의 농도가 매우 낮다. 이는 영양염류가 고갈된 따뜻한 표층수 가 침강하기 때문일 것이다. ²¹⁰Pb과 ²¹⁰Po의 농도는 3개 정점중 정점 A1 에서 가장 높고, 정점 B1에서 가장 납다. 또한, ²¹⁰Pb과 상반된 분포 양상을 보 인다. 그리고, 소용돌이가 형성되지 않은 2개 정점의 경우 표층 또는 강한 수온약층 상부에서는 어미핵종인 ²¹⁰Pb 보다 ²¹⁰Po 이 부족하지만, 그 하부층에서 는 ²¹⁰Po 의 과잉량을 보인다. 그러나, 소용돌이 중심에 가까운 정점에서는 50 m 하부층에서도 ²¹⁰Po 의 과잉량을 보이지 않고 거의 방사평형된 값이다. ²²⁴Th 의 농도는 정점 A1과 B10의 경우 대체적으로 강한 수온약층 상부층이 그 하부 층보다 낮다.. 그러나, 소용돌이의 중심부에 가까운정점 A1에서는 30 m 상부층의 ²³⁴Th 농도가 그 하부층 보다 오히려 높은데, 이는 입자 물질의 영향 때문인 것 같 다. Box-model 계산 결과, 정점 A1과 정점 B10의 표연혼합층에서 ²¹⁰Po의 체류 시간은 약 1년정도이고, 소용돌이의 중심에 가까운 정점 A1에서는 0.4년이다. 3개 정 점에서 100 m 상부층의 ²³⁴Th 체류 시간은 18~30일 범위이다. 또한, 표면혼합 층으로부터 제거된 ²¹⁰Po 이 수온약층내에서의 재순환율은 정점 A에서 39%이고, 정점 B1에서 92%이다. 이처럼, 정점 B1에서 ²¹⁰Po의 대순환율이 상대적으로 큰 것은 수온약층에서 ²¹⁰Po 의 재순환속도가 느릴 뿐만 아니라 표면혼합층의 두께 가 훨씬 얇기 때문이라고 생각된다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.91-108
• /
• 2020

박지성 선수의 2005년 맨체스터 유나이티드 FC 입단 이후로, 국내에서 프로축구 유니폼 시장이 본격적으로 성장하기 시작했다. 이후, 국내 선수들의 해외 리그에서 활약이 계속되면서 국내에서도 잉글랜드 프리미어리그에 대한 대중의 관심이 지속되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국내 프로축구 팬들의 유니폼 소비에 전반적인 소비자 인식을 알아보고, 선수의 영입에 따른 소비자 인식 변화를 비교하고자 했다. EPL의 토트넘에서 활동하고 있는 손흥민 선수의 영입 전후를 중심으로 소셜 미디어에 나타난 프로축구 팬들의 소비자 인식과 구매 요인을 알아보았다. 'EPL 유니폼'을 키워드로, 국내 포털사이트와 소셜 미디어의 게시글을 수집하고, 텍스트 마이닝, SNA, 회귀분석을 사용하여 분석했다. 연구 결과, 첫째, 선수의 소속 팀, 실적, 포지션과 구단의 실적, 순위, 리그의 우승 여부가 프로축구 유니폼의 구매와 탐색에 있어 주요 요인으로 확인되었다. 가격, 디자인, 사이즈, 로고 등과 같은 항목보다 유니폼의 형태, 마킹, 정품 여부, 스폰서와 더 중요하게 작용하고 있었다. 둘째, 구조적 등위성 분석과 군집분석을 통해 국내 프로축구 팬들 사이에서 유니폼과 관련되어 언급되고 있는 주요 주제를 알아본 결과, EPL에 소속된 구단과 유명 선수들이 가장 핵심적인 주제로 나타났다. 셋째, 프로축구 유니폼에 대한 시기별 주제는 월드컵과 EPL 리그에 대한 관심에서 EPL에서 활동하는 다양한 국내외 선수들에 대한 관심으로, 2015년 이후에는 유니폼 자체에 대한 것으로 주제가 변화했다. 이를 통해, 선수들의 이적에 따라 선수가 소속된 해당 구단의 유니폼이 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 남녀 소비자 모두 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라서 토트넘이 소속된 리그인 EPL에 대한 관심도 증가하는 것으로 나타났다. 여성의 경우 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라 축구 유니폼에 대해서도 관심을 가지는 것으로 나타난 반면, 남성의 경우 손흥민 선수에 대한 관심과 축구 유니폼에 대한 관심 사이의 관계가 유의하게 나타나지 않았다. 각 구단은 선수와 구단의 성적과 이미지 관리, 스폰서 브랜드 관리에 집중하고, 선수의 이적이 결정되면 선수의 자국에 해당 물량의 공급을 늘리며, 인기를 끌고 있는 선수의 등번호가 부착된 유니폼의 경우에는 여성을 위한 다양한 사이즈를 제공해야 할 필요가 있다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.205-211
• /
• 2000

제강슬래그 시용 1년 후 논토양의 토양화학성분 함량, 벼의 생육, 그리고 수량에 대한 제강슬래그의 잔류효과를 밝히려 1997년에 Lim등 (2000)이 설치한 포장 중유정리와 남평의 포장을 그대로 보존하였다가 1998년에 동일품종과 동일재배 방법을 이용하여 벼를 재배하였다. 이앙 후 2주 간격으로 4~6회에 걸쳐 초장과 주당분얼수를 조사하였으며 생육중기와 수확기에 토양 표본을 채취하여 토양의 주요 무기화학성분함량을 조사하였고 수확시 수량 및 수량 구성요소를 조사하였다. 유정리논이나 남평논 모두 비슷한 토양화학성분 함량에서의 변이를 보였다. 제강슬래그 처리구의 토양 pH와 Ca 함량은 7월까지 무처리구에 비하여 유의적으로 높은 값을 보인 후 점차 감소하였으며 제강슬래그 시용 수준이 높을수록 그 지속 기간이 길어지는 경향이어서 토양 Ca의 공급원이나 산성토양개량제로서 제강슬래그의 효과는 2년정도 지속되는 것으로 생각된다. 제강슬래그 $4Mg\;ha^{-1}$ 시용수준의 pH 상승효과는 석회 $2Mg\;ha^{-1}$ 처리보다 다소 높거나 비슷한 경향이었다. $SiO_2$ 함량은 슬래그 시용구에서 무처리구보다 유의하지는 않지만 높은 경향을 보였다. Fe나 Mg 함량은 제강슬래그 시용 1년차에는 무처리구에 비하여 유의적으로 높았으나 2년차에는 점차 무처리구와 비슷한 수준으로 안정되었다. 유정리논 벼의 정조수량은 슬래그 시용수준이 높을수록 증가하는 경향이었다. 석회 $2Mg\;ha^{-1}$ 처리구의 정조수량은 제강슬래그 $4Mg\;ha^{-1}$ 시용수준과 비슷하였다. 최대치를 보인 제강슬래그 $12Mg\;ha^{-1}$ 처리구의 정조수량은 $5,400kg\;ha^{-1}$로 무처리구의 $4,720kg\;ha^{-1}$에 비하여 14%의 증수효과가 있었다. 제강슬래그 $12Mg\;ha^{-1}$ 처리구는 생육초기의 초장생장이 빠르고 생육중기 이후 적정수의 주당 분얼수가 비교적 일정하게 유지되며 수화기의 주당수수는 적은 반면 천립중이 높은 경향이었다. 남평논 벼의 정조수량은 석회 $2Mg\;ha^{-1}$, 제강슬래그 12, 8, $4Mg\;ha^{-1}$, 무처리구의 순으로 많았다. 제강슬래그 처리중 정조수량이 가장 많은 제강슬래그 $12Mg\;ha^{-1}$ 처리의 정조수량은 $7,170kg\;ha^{-1}$로 무처리구의 $6,670kg\;ha^{-1}$에 비하여 8%의 유의적인 증수효과가 있었다. 제강슬래그 $12Mg\;ha^{-1}$ 처리구는 무처리구에 비하여 생육초기의 초장생장은 느린 반면 생육중기 이후의 초장생장이 양호한 생장특성을 보였고 수당립수와 천립중이 유의적으로 많았다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.67-74
• /
• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권41호
• /
• pp.455-486
• /
• 2015

1986년 특허등록으로 시작된 3D프린팅 기술은 당시에는 인식 부족으로 일부 기업 외에는 주목받지 못하는 기술이었다. 그러나 20년이 지나 만료되는 특허들이 나오는 오늘날에는 가격도 개인이 구매가능한 선까지 낮아졌고 컴퓨터 성능향상 및 인터넷 정보교류의 보편화로 3D 콘텐츠에 대한 인식이 보편화 되어 산업계는 물론 일반인들에게도 주목 받고 있다. 수정 및 유통이 편리한 디지털 데이터를 기반으로 하면서 금형제작이 필요없는 3D프린터는 제작 공정에서 획기적인 변화를 가져 올 수 있으며 캐릭터 콘텐츠상품 분야에서도 동일한 효과를 얻을 수 있다. 최근 들어 관심을 받고 있는 키덜트 문화의 가장 선두에 있는 다양한 캐릭터 상품 제작에는 3D프린터를 사용하는 것이 필수적인 공정이 되고 있으며 이 같은 캐릭터 콘텐츠 관련 산업현장 수요를 예측해 볼 때, 그리고 특허 만료 및 기술의 공유로 저렴해진 가격 등을 고려해 볼 때, 앞으로 교육현장에서 3D프린터를 활용할 수 있는 인재를 양성하는 교육과정을 도입하여 보다 창의적인 작업을 할 수 있는 인재를 양성하고 취업의 영역과 기회를 확대하는 것은 꼭 진행되어야 할 것이다. 그러나 학교 교육에서 3D프린터를 도입하고자 할 때 얻을 수 있는 정보는 한계가 있다. 언론이나 정보매체에서는 3D 프린터에 대한 장밋빛 미래가치나 산업규모 성장과 같은 일반적인 정보만을 거론하고 있으며 학계에서도 연구의 수준의 프린팅 기술 소개나 산업에서의 적용, 산업 규모 데이터 분석 등 개론수준의 내용 정리에 머무르고 있다. 이러한 정보의 부족은 교육현장에서 문제를 발생시킨다. 장점과 단점 비교와 같은 실질적인 정보 비교 없이 일단 도입 하여 시행착오의 과정 이후에서야 사용을 할 수 있게 됨으로서 시간적, 기회비용이 발생할 수밖에 없는 상황이다. 특히 많은 비용을 들여 도입한 장비가 학교 교육의 특성에 맞지 않는다면 그로 인한 비용손실은 클 것이다. 본 연구의 목적은 관련 전문가들이 아닌 기술관련 기반이 없는 일반 사용자들을 대상으로 하였다. 기존의 의 3D프린터 기술소개의 정도가 아닌 대표적 기술에 따른 사용상의 주의 점과 문제점을 분석하고 장단점을 비교하여 학교 교육, 특히 애니메이션 관련 학과에서 캐릭터 상품 개발과 관련한 교육에서 필요한 3D 프린터는 어떤 특성을 가져야 하는지를 설명하고 앞으로 3D프린터 이용한 교육을 시행하고자 할 때 실질적인 도움이 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 본론에서는 지지대 방식, 재료의 종류, 이차원 프린팅 방법, 삼차원 프린팅 방법과 같이 새로운 관점으로 기술을 구분하여 설명하였다. 이렇게 다른 구분 방식을 선택 하게 된 이유는 사용상의 실질적인 문제들을 상호 비교하기 용이하도록 하기 위함이다. 결론적으로 가장 적합한 3D프리터는 출력물의 품질은 다소 부족하지만 비교적 가격대가 저렴하고 재료 및 유지보수비용이 적게 드는 FDM방식의 프린터로 선정하였으며 부가적으로 기술지원이 잘되는 업체를 선정하기를 추천한다.

• 한국전통조경학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.40-52
• /
• 2016

창덕궁 후원의 부용정(芙蓉亭)은 독특한 평면형태, 공간구성, 건물의 장식 등이 뛰어난 비례와 대비를 이루고 있는 점을 인정받아 2012년 3월 2일에 보물 제1763호로 지정되었다. 그러나 지정사유가 형이하학적으로 평가되었고, 그마저도 왜 지금과 같이 독특한 형태로 조영되었는지 명확하게 규명하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 역사적 배경을 바탕으로 자연철학 및 사상에 관한 형이상학적 접근을 시도하였고, 조영의도와 공간구조의 특징을 규명하여 부용정의 정체성을 찾는데 주력하였다. 요약된 결과는 아래와 같다. 첫째, 부용정의 조영배경 및 특징: 정조는 즉위와 함께 창덕궁 후원에 규장각(奎章閣)을 창설하고 개혁정치의 일환으로 초계문신(抄啓文臣)을 양성하였다. 또한 각신(閣臣)들을 가인(家人)처럼 우대해주며 친정체계를 구축하였다. 정조의 적극적인 개혁정치는 신하들에게 후원을 구경시켜주기는 계기가 되었으며, 정조 16년(1792)에 각신을 중심으로 한 내각상조회(內閣賞釣會)를 공식적으로 발족하고 후원유람을 정례화하게 되었다. 후원유람은 꽃을 보고 낚시를 하는 상화조어연(賞花釣魚宴), 난정수계의 활동 등으로 이루어졌고, 이후 국가의 대신들이 참석하게 되면서 큰 행사로 발전하게 되었다. 정조는 대신, 중신, 각신들과 이러한 문화 활동을 함께하고 나아가 자신의 왕도정치를 실현할 장소로써 부용정을 조영한 것이었다. 둘째, 부용정의 입지와 공간적 특성: 정조는 즉위(1776)와 함께 택수재를 새롭게 개축하였다. 무엇보다 개유와-택수재-원도-어수문-규장각을 축선에 맞춰 연계한 점은 자신의 정치적 이상을 실현하기 위해 현재의 규장각 일원을 계획-설계한 것으로 판단할 수 있다. 정조 17년(1793)에는 기존의 사우정(四隅亭) 형태였던 택수재를 군신(君臣)이 함께할 수 있는 공간으로 조성하기 위해 위계를 두어 증축하고 부용정이라 칭하였다. 지당 위에 위치한 부용정의 북쪽공간은 임금의 공간으로 다른 곳보다 한 단 높게 조성하였고 창호도아자살로 차별화한 특징을 보인다. 서쪽과 동쪽은 신하들의 공간이다. 중앙공간은 양측의 신하들이 북쪽공간에 입어한 임금을 배알하기 위해 마련된 공간이며, 서쪽과 동쪽의 신하들은 부용정의 귀퉁이 공간을 돌아 남쪽공간에서 중앙공간으로 입실하게 되는 구조로 조영되었다. 결국 부용정은 최소한의 공간으로 편전(便殿)의 기능까지 수행할 수 있도록 설계된 정원건축물인 것이다. 셋째, 부용정의 문화적 가치: 부용정 일원은 세조, 인조, 현종, 숙종, 정조 등 왕들의 사유적인 정원문화가 복합적으로 존재하며 꾸준히 발전된 특징을 보인다. 특히 정조는 선왕들이 조성해놓은 다양한 물리적, 사회적, 상상적 환경 등을 계승하였고 더불어 자신의 왕도정치를 위해 신하들을 후원에 불러들였으며 그 중추적 장소로 부용정을 완성한 것이다. 곧 부용정은 조선왕조의 영속성이 반영된 정원건축물로 그 가치를 높게 평가할 수 있으며, 공간적으로도 유교사상이 정자에 반영되어 위계가 구분된 독특한 사례로써 왕의 정원에서만 나타나는 특수성을 잘 보여주고 있다.