최근 실세계를 재현하기 위한 3차원 기술개발의 필요성과 요구가 증가하게 되어 이러한 요구를 충족하기 위해 실세계 재현에 대한 연구가 국내외적으로 활발히 진행되고 있다. 기존에 구축된 공간분석을 위한 데이터는 2차원을 목적으로 제작되었으며 이는 3차원의 현실세계를 반영하는데 한계성이 있다. 또한 데이터 활용성이 제한적이며 데이터 재생산은 비용과 시간의 측면에서 비효율적이므로 기존의 데이터를 활용하여 효과적으로 3차원의 현실세계를 재현할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되었다. DEM(Digital Elevation Model: 수치표고모델)은 활용 분야별로 다양한 요구조건을 만족하는 개별적인 방법으로 제작되어 활용되며 기존의 DEM 제작은 일률적인 보간법과 해상도로 제작되므로 데이터의 효율성이 떨어진다. 이는 실세계를 반영하기 위한 정확성에서의 한계성을 가지므로 다양한 데이터를 포함하면 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 지형분석을 통해 산악지, 구릉지, 평지로 분류 하여 서로 상이한 보간법과 해상도로 다중 해상도 DEM을 생성하였고 지형의 특성을 대표하는 model keypoint 데이터를 생성하여 포함하였다. 또한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터 융합을 위해 도화원도와 통합하여 포괄적, 적응적 및 융통적 지형공간 데이터 모델링을 방안을 제안하였다.
음주운전사고는 1990년 7,303건에서 매년 꾸준히 증가하여 2004년에 25,150건으로 1990년에 비해 4배 가까이 증가하였으며 음주운전사고가 전체교통사고에서 차지하는 비율 또한 1990년 2.9%에서 2003년 13.3%로 증가하였다. 특히, 이로 인한 사상자 비율도 매년 증가추세에 있다. 지금까지의 음주운전사고 관련 연구들은 심리적 결정요인 분석과 음주운전자 개인 특성 및 음주운전사고의 유형분류에 대한 연구들이 주를 이루어 음주사고의 발생위치에 대해서는 임의적으로 발생하는 것으로 판단하고 있다. 본 연구는 공간적 관점에서 음주운전사고가 일정한 요인들과 상관관계가 있을 것으로 가정하고 사고다발지역, 주점위치, 자택과의 거리와 같은 공간적 요인과의 상관성 분석 및 음주운전사고의 밀도분포도 작성, 사고발생시간 정보 결합 등을 통해 시공간적 분포 특성을 분석하였다. 이를 위해 관련 자료의 개별위치정보를 구축하여 GIS데이터 형태로 작성한 후 커널 밀도함수를 활용한 밀도 분포도 작성 및 지역일치도 계수 산출 등을 통해 분석을 실시하였으며 그 결과 음주운전사고가 공간적 요인들과도 일정한 상관관계를 보이고 있는 것으로 나타났다.
인터넷의 발달의 주요 요인 중 하나인 익명성은 다수 사용자들의 자유로운 개인 의사 표현을 도와 다양한 인터넷 기반 분산시스템을 활성화 하는데 있어 큰 도움이 되어 왔다. 하지만, 익명성은 개인의 정보가 외부로 알려지지 않는 다는 점 때문에 악용될 소지도 다분하다. 특히 분산시스템은 한 명의 악의적인 사용자가 다수의 가짜 신분을 생성하고 조정하는 시빌 어택(Sybil Attack)에 매우 취약하게 된다. 시빌 어택을 막기 위해서 분산시스템 상에서 신분 생성 작업의 복잡도를 높이는 방식이나 시스템상의 신분과 현실상의 신분의 연결 고리를 만드는 방법을 생각 할 수 있다. 하지만 복잡도를 높이는 방식은 가짜 신분이 만들어지는 시간을 늘리는 효과만 있을 뿐, 일단 가짜 신분이 만들어진 이후에 대한 대응법이 부족하다. 또한, 현실상의 신분과의 연결을 사용할 경우 온라인 사용자의 익명성이 훼손당할 우려가 있다. 최근 온라인 소셜 네트워크의 대중화와 함께 소셜 네트워크 그래프 정보를 사용해 시빌 어택에 대응하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 그래프에 내포된 특성을 이용해 임의의 사용자에 대한 시스템 차원 시빌-저항 신뢰도(System-wide Sybil-resistant trust value) 추출 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 소셜 네트워크 전체 그래프를 이해 할 수 있는 서비스 제공자들을 위한 방법으로, 샘플링 및 판단방법에 따라 3가지 종류의 세부 기법들을 제안한다. Facebook에서 추출한 온라인 소셜 네트워크 샘플 그래프를 이용하여 제안된 기법들의 성능을 분석 및 비교한다. 또한 시빌 어택의 특성을 이해하기 위해 서로 다른 노드 특성을 가지는 노드들이 시빌 어택에 의해 받는 영향을 분석한다.
최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.
수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.
인터넷과 스마트 디바이스, IoT와 같은 정보통신매체의 급격한 보급으로 전자금융거래 또한 활발히 증가하고 있지만 이에 따른 파생적 부산물로써 각종 개인정보 유출, 해킹과 같은 금융보안의 위협 또한 증가하고 있다. 따라서 이에 대비한 금융보안의 중요성은 높아지고 있지만 국내의 경우 아직 Active-X를 사용하고 있는 등 금융보안 분야의 선진국에 비해서는 상대적으로 금융보안 기술력이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내·외 금융보안 관련 특허데이터를 토대로 IPC 분류 빈도분석, 키워드 빈도분석, 키워드 네트워크 분석으로 주요기술 동향을 비교하여 국내의 금융보안 분야의 주요 발전 방향성을 제시하고자 한다. 결론적으로는 최근 국내외 동향은 스마트 디바이스 기반 전자금융서비스 개발에 따른 관련 기술 개발에 초점이 맞춰진 것으로 판단된다. 이에 향후 상용화 단계의 기술로 선행적인 측면의 연구를 반영하는 논문 데이터 분석을 통해 금융보안 연구동향과 기술동향 분석 결과를 매핑함으로써 금융보안의 기술개발을 위한 기반데이터로 활용될 수 있고자 한다.
극장용 3D 애니메이션의 제작이 활발해지면서 3D 애니메이션의 제작 공정은 복잡해지고, 제작 인원도 점차 증가하고 있다. 한정된 예산과 기간 안에 좋은 작품을 제작해야하는 메이저 스튜디오들은 그동안 애니메이션, 리깅, 옷 헤어, 이펙트 등의 분야에서 테크니컬 디렉터를 활용하여 문제점을 해결해왔다. 테크니컬 디렉터는 애니메이션을 3D로 제작하면서 등장한 새로운 직업으로 한정된 작품 제작 기간, 인력, 예산, 제작 공정 등의 문제와 맞물리면서 그 중요성을 더해가고 있다. 이 논문은 연구자의 디즈니 애니메이션과 소니 영화사 테크니컬 디렉터로서의 재직 경험, 업계 전문가들에 대한 자료 조사와 국내외의 관련 문헌들을 분석하여, 디즈니의 극장용 3D 애니메이션에서 테크니컬 디렉터의 역할을 '제작 공정 설계'와 '샷의 문제점 분석'이라는 두 가지 관점에서 분석하였다. 애니메이션 테크니컬디렉터는 제작 공정을 설계하고 테스트하며 제작 과정에서 발생하는 문제점들을 최대한 빠른 시간 내에 발견하여 해결한다. 또한 모델링, 맵핑, 캐릭터 리깅(Character Rigging), 옷, 헤어, 라이팅, 렌더링, 소프트웨어 개발부 등과 관련된 캐릭터나 샷의 다양한 문제점들을 분석하여 아티스트들이 제작 일정에 맞춰 작업을 끝내도록 지원한다. 국내에서도 3D 애니메이션 제작이 활발히 진행되고, 해외 스튜디오와의 공동 제작이 증가하고 있어, 애니메이션의 제작 공정을 개선하고 샷과 캐릭터의 다양한 문제점을 분석하여 제작의 효율성을 향상시키는 애니메이션 테크니컬 디렉터의 양성이 꼭 필요하다.
최근 스마트 기기를 통해 소셜미디어에 참여하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며 최근 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되거나 다양한 소셜미디어에서 자주 언급되는 단어에 대한 분석을 통해 사회적 이슈를 파악하기 위한 시도가 이루어 지고 있다. 이처럼 다량의 텍스트를 통해 도출된 사회적 이슈의 기간별 추이를 비교하는 분석을 이슈 트래킹이라 한다. 하지만 기존의 이슈 트래킹은 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 전통적 방식의 이슈 트래킹은 전체 기간의 문서에 대해 일괄 토픽 분석을 실시하고 각 토픽의 기간별 분포를 파악하는 방식으로 이루어지므로, 새로운 기간의 문서가 추가되었을 때 추가된 문서에 대해서만 분석을 추가 실시하는 것이 아니라 전체 기간의 문서에 대한 분석을 다시 실시해야 한다는 실용성 측면의 한계를 갖고 있다. 둘째, 이슈는 끊임 없이 생성되고 소멸될 뿐 아니라, 때로는 하나의 이슈가 둘 이상의 이슈로 분화하고 둘 이상의 이슈가 하나로 통합되기도 한다. 즉, 이슈는 생성, 변화(병합, 분화), 그리고 소멸의 생명주기를 갖게 되는데, 전통적 이슈 트래킹은 이러한 이슈의 가변성을 다루지 않았다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 대상 기간 전체의 문서를 한꺼번에 분석하는 방식이 아닌 세부 기간별 문서에 대해 독립적인 분석을 수행하고 이를 통합할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이를 통해 새로운 이슈가 생성되고 변화하며 소멸되는 전체 과정을 규명하였다. 또한 실제 인터넷 뉴스에 대해 제안 방법론을 적용함으로써, 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 분석하였다.
최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.
Cho, Young-Il;Jiang, Wenzhu;Chin, Joong-Hyoun;Piao, Zhongze;Cho, Yong-Gu;McCouch, Susan R.;Koh, Hee-Jong
Molecules and Cells
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제23권1호
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pp.72-79
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2007
Demand for low-input sustainable crop cultivation is increasing to meet the need for environment-friendly agriculture. Consequently, developing genotypes with high nutrient use efficiency is one of the major objectives of crop breeding programs. This study was conducted to identify QTLs for traits associated with physiological nitrogen use efficiency (PNUE). A recombinant inbred population (DT-RILs) between Dasanbyeo (a tongil type rice, derived from an indica ${\times}$ japonica cross and similar to indica in its genetic make-up) and TR22183 (a Chinese japonica variety) consisting of 166 $F_8$ lines was developed and used for mapping. A frame map of 1,409 cM containing 113 SSR and 103 STS markers with an average interval of 6.5 cM between adjacent marker loci was constructed using the DT-RILs. The RILs were cultivated in ordinary-N ($N-P_2O_5-K_2O=100-80-80kg/ha$) and low-N ($N-P_2O_5-K_2O=50-80-80kg/ha$) (100 kg/ha) conditions. PNUE was positively correlated with the harvest index and grain yield in both conditions. Twenty single QTLs (S-QTLs) and 58 pairs of epistatic loci (E-QTLs) were identified for the nitrogen concentration of grain, nitrogen concentration of straw, nitrogen content of shoot, harvest index, grain yield, straw yield and PNUE in both conditions. The phenotypic variance explained by these S-QTLs and E-QTLs ranged from 11.1 to 44.3% and from 16.0% to 63.6%, respectively. The total phenotypic variance explained by all the QTLs for each trait ranged from 35.8% to 71.3%, showing that the expression of PNUE and related characters depends signify- cantly upon genetic factors. Both S-QTLs and E-QTLs may be useful for marker-assisted selection (MAS) to develop higher PNUE genotypes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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