• 한국과학예술포럼
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• 제37권2호
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• pp.275-292
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• 2019

본 연구는 디자인 문제해결 과정에서 이미지 형상화를 위한 방법으로 모방에 익숙한 것에 대해, 모방외에 보다 창의적인 시도와 새롭고 다양한 접근이 요구됨에 주목하여 시작하게 되었다. 이에 비정형에 대한 이해와 개념적 접근으로 하는, 인문학과 시각예술의 융합 연구를 하였다. 본 연구의 목적은 기존의 비정형과 관련 있는 기초디자인 실습사례에서, 실습과정 전후에 요구되는 이론적 접근과 결과물 설명에 대해 보다 깊이 있는 연구와 더불어 디자인적 표현을 가능케 하는 비정형 언어를 개발하는 것이며, 이에 대한 실습과정을 체계화하여 제시하는 것이다. 연구의 방법으로는 선행연구, 관련 작품 및 작가에 대한 조사와 더불어 비정형 관련 교육 실습 등을 통해 관련 단어를 수집하고 공통되거나 반복되는 단어 또는 내용을 군집화하고 계층화하여 세부항목을 도출하는 것이다. 연구결과로 비정형 작동기제이며 비정형 언의의 상위 항목으로 공간적 위치 짓기 체계에서의 수평성, 공간과 시간의 분리에서 펄스, 체계의 구조적 질서에서의 엔트로피, 물질의 제한에 있어서의 저급유물론 등과 관련되는 비정형 언어를 제시하였다. 이들은 조형요소의 시각요소로, 형태, 형상, 크기, 명암, 색채, 질감, 공간, 구조 등과 관계하며, 하위 항목으로 다양한 형용사적인 의미를 가지고 있다. 이에 비정형 시각예술의 전반적인 단계(이론적 접근, 실습과정, 결과물 표현 등)에서 비정형 언어를 이해하고 표현할 수 있도록 하는 기초디자인 교육 자료를 제시하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 서로 다른 반미학적인 새로운 조형미를 표현하게 하고 이를 이해하게 하는 교육적 콘텐츠로, 사회적 정체성을 드러내는 역할로, 또한, 이에 대한 교육 자료가 비정형 시각예술 관련 연구에 참고자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.363-368
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• 2003

Landsat TM 영상을 이용, 명암차가 높은 산악 지역에 적용해왔던 알고리즘을 개선하여 비교적 명암차가 낮고 충적층이 넓게 분포하는 지역의 선구조를 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 수치지형모델에 대하여 Local Enhancement를 이용, 평탄한 지역으로부터 충적층을 추출하였다. Zevenbergen & Thorno's Method를 3×3moving windowing을 통해서 최대 경사방향과 경사를 이용하여 충적층을 지나는 선구조 요소를 추출하고 다시 Hough 변환을 이용해서 1차 선구조를 추출하였다. 이로부터 충적층의 직각방향의 지형단면의 경사를 유추해서 spline 보간법을 이용해 단면의 최저점을 구하고 이 구해진 점들을 다시 Hough 변환을 이용해서 최종 선구조를 추출하였다. 본 연구에서 사용한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 사용된 소창문보다 훨씬 큰 충적층이 분포하는 지역의 지형 경사가 수렴하는 부분에 선구조가 뚜렷이 나타남을 볼 수 있다. 최대경사방향과 경사를 구해서 얻어진 1차 선구조와 최종선구조에서 선구조 방향이 다소 차이를 보인다. 1차 선구조의 수직방향 지형단면의 자료를 이용함에 있어, 지형 단면의 시작점과 끝지점을 임의적으로 결정하는 것이 아니라, 충적층을 가로질러 최고점까지 또는 다음 충적층이 나을 때까지의 자료를 이용해서 보간법을 사용하였고, 충적층의 넓이에 따라 보간할 자료량의 차이에 의한 오차가 발생할 수 있다. 넓은 충적층에서 선구조가 잘 추출되는 반면에 좁은 충적층이 분포하거나 계곡에 해당하는 지역에서는 경사수렴부와 일치하지 않는 선구조가 추출되었다. 이는 향후 계속적으로 연구해서 보완되어야 할 것으로 사료된다. 차원에서 기준치 설정 및 주기적인 측정을 통해 지속적으로 관리를 해야 한다. 그리고 정기적인 특수건강진단의 실시와 같은 근본적인 해결방안을 찾아야겠다.l rectangular type to a wed농e type. The Proposed wedge shape makes the absorption length longer for obliquely incident photons, thus increasing the detection efficiency and suppressing leakage coefficient. For the BGO detectors of 4-8mm width, the computer simulation result of the system using wedge detectors reveals resolution improvement to the system using conventional detectors. For the system composed of 200 BGO detectors of 8mm width with 2 point sampling motion, the simulation resolution system using conventional detectors. For the very high resolution system of 3-7mm FWHM, the characteristics of the detector shape and size is studied by computer simulation.n, but also such efficient a parameter as to perform almost like entropy.소한 1대

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.