• 한국해양학회지:바다
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• 제26권4호
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• pp.291-306
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• 2021

Coupled Climate Model Inter-comparison Project Phase 6에 참여한 21개의 모형들의 기후변화 시나리오 실험 결과로부터 북서태평양 해면수온과 쿠로시오의 미래변화를 분석하였다. 해면수온 상승의 공간적인 특징은 쿠로시오의 공간적인 분포와 유속의 변화와 관련된 것으로 파악되었다. 북태평양에서 아열대 순환계와 아한대 순환계의 경계를 따라 흐르는 쿠로시오 확장역의 위치 변화와 지구온난화에 따른 대규모 대기순환과의 관계를 알아보기 위해 21개 모형 중 9개의 모형들의 기후변화 실험별로 zero-바람회전응력이 나타나는 위도를 비교하였다. 온실기체의 증가로 대기복사강제력이 커짐에 따라 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북상하는 것을 확인하였으며, 이는 관측에서 나타난 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북상하는 추세와 일치하는 결과이다. 이러한 결과는 지구온난화로 인해 해들리순환이 북쪽으로 확장함에 따라 한반도가 속한 중위도의 온난화가 가속될 수 있음을 나타낸다. 대한해협을 통해 동해로 유입되는 대마난류의 수송량과 온도 또한 대기복사강제력이 커짐에 따라 증가하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.307-332
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• 2022

부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제24권2호
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• pp.97-115
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• 2022

The study aims to explore a new direction for research on buttons by understanding the functions and artistic features of buttons on Western clothing in the 18th and 19th centuries, and to use the findings to develop a textile design. In terms of the research method, the period was set in the 18th and 19th centuries, when decorative features and artistic values of buttons on Western clothing reached theirpeak, while theoretical analysis was made based on literature and previous research papers on Western clothing, websites of the Metropolitan Museum and French Museum of Decorative Arts and other website materials, as well as special exhibition materials of the National Museum of Modern and Contemporary Art. Textile designs were developed using computer programs, including Clip Studio Paint and Adobe Photoshop, by integrating the reinterpreted motif of buttons in the 18th and 19th centuries and the styles that prevailed at that time. The results are as follows. First, buttons on Western clothing had the following three functions: a practical function, a symbolic function representing the wearer's status, and a decorative function expressing individuality and beauty. Second, buttons in the 18th century were works of art made with various handicraft techniques and were an important medium that expressed the wearer's fashion sense. In addition, buttons in the 19th century were mass-produced as a result of industrialization and took a major step forward with the development of materials and dyeing. Buttons reflected themes of poetry, drama, biblical stories, music and art, lifestyle,, along with the political and social atmosphere that rapidly changed after the revolution and fashion trends. Third, the artistic features and shapes of buttons were reinterpreted to create a design motif, and the design was developed reflecting the characteristic elements of the rococo style of the 18th century and the art nouveau style of the 19th century that can conform to modern fashion, thereby rediscovering the artistic meaning and value implied in buttons. In the future, the research on creative buttons of 20th century artists is expected to be conducted from various perspectives.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권4호
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• pp.313-322
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• 2021

Purpose: To find diagnostic image features, to compare diagnostic performance of multiphase CT versus gadoxetic acid disodium-enhanced MRI (GAD-MRI), and to evaluate the impact of analyzing Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) imaging features, for distinguishing combined hepatocellular-cholangiocarcinoma (CHC) from hepatocellular carcinoma (HCC). Materials and Methods: Ninety-six patients with pathologically proven CHC (n = 48) or HCC (n = 48), diagnosed June 2008 to May 2018 were retrospectively analyzed in random order by three radiologists with different experience levels. In the first analysis, the readers independently determined the probability of CHC based on their own knowledge and experiences. In the second analysis, they evaluated imaging features defined in LI-RADS 2018. Area under the curve (AUC) values for CHC diagnosis were compared between CT and MRI, and between the first and second analyses. Interobserver agreement was assessed using Cohen's weighted κ values. Results: Targetoid LR-M image features showed better specificities and positive predictive values (PPV) than the others. Among them, rim arterial phase hyperenhancement had the highest specificity and PPV. Average sensitivity, specificity, and AUC values were higher for MRI than for CT in both the first (P = 0.008, 0.005, 0.002, respectively) and second (P = 0.017, 0.026, 0.036) analyses. Interobserver agreements were higher for MRI in both analyses (κ = 0.307 for CT, κ = 0.332 for MRI in the first analysis; κ = 0.467 for CT, κ = 0.531 for MRI in the second analysis), with greater agreement in the second analysis for both CT (P = 0.001) and MRI (P < 0.001). Conclusion: Rim arterial phase hyperenhancement on GAD-MRI can be a good indicator suggesting CHC more than HCC. GAD-MRI may provide greater accuracy than CT for distinguishing CHC from HCC. Interobserver agreement can be improved for both CT and MRI by analyzing LI-RADS imaging features.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.167-177
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• 2022

위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.273-282
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• 2022

구성가능한 소프트웨어 제품라인 시험은 모든 멤버제품들에 포함되는 공통 부분과 일부 또는 단일 제품에 포함되는 가변 부분을 고려해야 하기 때문에 단일 제품 시험 방법들을 그대로 적용하기 어렵다. 소프트웨어 시스템 시험에서 시험 커버리지는 수행된 시험의 적절성을 측정하는 척도이다. 구성가능한 소프트웨어 제품라인으로부터 생성될 수 있는 멤버제품들은 수백 개에 이를 수 있기 때문에 시험 커버리지 측정은 소프트웨어 제품라인 수준에서 시험의 적절성을 평가하기 위해 중요하다. 이 논문은 구성가능한 소프트웨어 제품라인 시험에서 제품라인 수준의 코드 커버리지 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 피처 집합의 포함 관계를 기준으로 제품들을 계층화한 후 제품라인의 멤버제품들을 시험하고, 시험으로부터 얻어진 각 제품의 시험 커버리지들을 종합하여 SPL 시험 커버리지를 정량화한다. 제안한 방법을 11개의 구성가능한 소프트웨어 제품라인 사례에 적용하여 검증한 결과, 제안한 방법은 SPL 시험이 얼마나 철저하게 수행되었는지를 정량적으로 기술하여 SPL 시험의 적정성을 확인할 수 있도록 도왔다. 또한, 새로 추가된 SPL 멤버제품의 시험이 이전 멤버제품 시험 대비 커버리지를 증가시키는 방향인지 확인할 수 있어 새로운 시험케이스들이 멤버제품들 간의 차이를 커버하는 방향으로 시험이 이루어지고 있는지 확인할 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.65-73
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• 2021

본 연구는 영화 <5일의 마중>의 줄거리와 결말 설정에서의 구체적인 표현을 분석하며, 정치적 환경에 직면하여 감독의 문화적 화합의 비극적인 서사 전략을 분석하여 현대 중국 비극 영화의 비극 특성을 살펴보도록 한다. 이를 통하여 중국 전통 윤리 사상을 중심으로 하는 중국식 비극 특성을 소개하는데 목적이 있다. 영화 <5일의 마중>은 문화대혁명 배경으로 한 현대 비극 영화이다. 영화에서는 남자 주인공이 시대에 대한 타협과 사랑에 대한 남다른 수호를 통하여 중국식 비극 특성을 표현하였다. 이 영화는 현대 중국 비극 영화의 대표작이다. 영화의 줄거리는 숙명론, 낙천지명(樂天知命) 등 중국 전통 윤리사상을 묘사하며, 또한 남자 주인공의 사상 변화 묘사를 통하여 중국의 전통 윤리 사상 중의 고유한 비극 특성을 해석하였다. 결말 설정 측면에서는 영화가 중국의 전통적인 비극 중의 해피엔딩의 패턴을 돌파하며, 끝까지 슬퍼하는 열린 결말을 선택하여 현대 중국 비극 영화의 시대적 특징을 더욱 살렸다. <5일의 마중>은 비극 영화로 하여 독특한 완곡함과 온정이 드러났다. 이는 중국 강권 정치 문화와의 타협 때문만이 아니라 중국식 비극의 미학에 대한 감독의 이해와 관련이 된다. 동양의 감정 표현 구조와전통 유가의 윤리적 표현에서 비롯된 이러한 이성은 영화의 서사 구조에서 지대한 장력을 형성하였다. 영화 언어의 상징 기호를 사용함으로써 비극적 미적 감각에 영화 서사의 함축적 특징을 형성하였는데, 이러한 함축성 또한 현대 중국 비극 영화만 고유한 것이다. 또한 장이머우 감독은 이 영화를 통해 자신의 비극적 의식을 표현하고, 문화적 화해를 통해 비극적 서사 전략을 구사하며 정치적 탄압 속에서 예술적 돌파를 추구하는 자신의 창작 지혜를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1407-1422
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• 2022

본 연구는 분류(classification)기반 딥러닝 모델(deep learning model)인 Inception과 SENet을 결합한 SE-Inception을 활용하여 수종분류를 수행하고 분류정확도를 평가하였다. 데이터세트의 입력 이미지는 Worldview-3와 GeoEye-1 영상을 활용하였으며, 입력 이미지의 크기는 10 × 10 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m로 분할하여 수종 분류정확도를 비교·평가하였다. 라벨(label)자료는 분할된 영상을 시각적으로 해석하여 5개의 수종(소나무, 잣나무, 낙엽송, 전나무, 참나무류)으로 구분한 후, 수동으로 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터세트는 총 2,429개의 이미지를 구축하였으며, 그중약 85%는 학습자료로, 약 15%는 검증자료로 활용하였다. 딥러닝 모델을 활용한 수종분류 결과, Worldview-3 영상을 활용하였을 때 최대 약 78%의 전체 정확도를 달성하였으며, GeoEye-1영상을 활용할 때 최대 약 84%의 정확도를 보여 수종분류에 우수한 성능을 보였다. 특히, 참나무류는 입력 이미지크기에 관계없이 F₁은 약 85% 이상의 높은 정확도를 보였으나, 소나무, 잣나무와 같이 분광특성이 유사한 수종은 오분류가 다수 발생하였다. 특정 수종에서 위성영상의 분광정보 만으로는 특징량 추출에 한계가 있을 수 있으며, 식생지수, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) 등 다양한 패턴정보가 포함된 이미지를 활용한다면 분류 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1015-1023
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• 2022

착륙선의 진입-하강-착륙 과정에는 많은 환경적 및 기술적 어려움이 수반된다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 최근 착륙선에는 지형상대항법 기술이 필수적으로 고려되고 있다. 지형상대항법은 하강하는 착륙선에서 수집되는 Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터 및 영상 데이터를 기 구축된 참조 데이터와 비교하여 착륙선의 위치 및 자세를 추정하는 기술이다. 본 논문에서는 화성에서 활용할 지형상대항법 기술을 개발하기 위해 그 핵심 기술 요소로서 하강 데이터셋 생성 및 랜드마크 추출 방법을 제시한다. 제안방법은 화성착륙 시뮬레이션 궤적정보를 이용하여 하강하는 착륙선의 IMU 데이터를 생성하며, 이에 맞추어 고해상도 정사영상지도 및 수치표고모델로부터 ray tracing 기법을 통해 하강영상을 생성한다. 랜드마크 추출은 텍스쳐 정보가 부족한 화성 표면의 특성을 고려하여 영역 기반 추출 방식으로 이루어지며, 정합 정확도와 속도 향상을 위해 탐색영역 축소가 수행된다. 하강영상 생성 방법의 성능분석 결과는 제안방법으로 촬영 기하학적 조건을 만족시키는 영상 생성이 가능함을 보여주었으며, 랜드마크 추출 방법의 성능분석 결과는 제안방법을 통해 수 미터 수준의 위치 추정 정확도를 담보하면서 동시에 특징점 기반 방식만큼의 처리속도 확보가 가능함을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1901-1910
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• 2022

뉴스페이스(new space) 시대가 도래함에 따라 국내 KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상과의 글로벌 융합활용 기술확보가 대두되고 있다. 일반적으로 다중센서 위성영상은 취득 당시의 다양한 외부요소로 인해 영상 간 상대적인 기하오차(relative geometric error)가 발생하며, 이로 인해 위성영상 산출물의 품질이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상 간 존재하는 상대기하오차를 최소화하기 위한 정밀영상정합(fine-image registration) 방법론을 제안한다. KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상 간 중첩영역을 선정한 후 두 영상 간 공간해상도를 통일한다. 이어서, 특징 및 영역 기반 정합기법을 결합한 형태의 하이브리드(hybrid) 정합기법을 이용하여 정합점(tie-point)을 추출한다. 그리고 피라미드(pyramid) 영상 기반의 반복적 정합을 수행하여 정밀영상정합을 수행한다. KOMPSAT-3·3A 위성영상과 Sentinel-2A 및 PlanetScope 영상을 이용하여 제안기법의 정확도 및 성능을 평가하였다. 그 결과, Sentienl-2A 영상 기준 평균 Root Mean Square Error (RMSE) 1.2 pixels, PlanetScope 영상 기준 평균 RMSE 3.59 pixels의 정확도가 도출되었다. 이를 통해 제안기법을 이용하여 효과적으로 정밀영상정합을 수행할 수 있을 것으로 사료된다.