• 생물환경조절학회지
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• 제26권3호
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• pp.167-174
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• 2017

본 연구는 우리나라의 대표적인 조림수종인 소나무를 대상으로 조림지 식재 후 활착률을 높이기 위해 상대적으로 생육이 좋은 용기묘로 생산하고자 할 때, 관수처리 수준에 따른 생장 반응 특성을 조사하고 이를 통하여 적정 관수 수준을 구명하고자 실시되었다. 104구 용기에서 생육된 소나무 용기묘는 대조구(무관수)를 포함하여 파종 후 15주부터 8주 동안 각각 1, 2, 3, 5, 7, 10, 15일 간격으로 관수되었다. 관수처리에 따른 소나무 용기묘의 간장과 근원경 생장, 건물생산량을 조사한 결과 가장 좋은 생장 반응은 관수처리 1일 간격에서 가장 높게 나타났다. 관수주기가 짧아질수록 소나무 용기묘의 생장이 좋아졌지만, 전체뿌리길이는 2일이나 1일 관수주기보다 3일에서 더 높게 나타났다. 묘목품질지수의 경우 1일 간격에서 가장 높고 관수주기가 길어질수록 낮아지는 경향을 보였다. 본 연구결과를 종합하면 1~2일 간격의 관수가 소나무 용기묘의 생육에 있어 적합한 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.45-52
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• 2008

최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권30호
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• pp.169-199
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• 2013

만화에서의 다양한 연출은 웹툰의 대중화와 함께 세로 스크롤 연출이 기존의 출판만화의 페이지 연출과 대립하는 양상을 보이며 새로운 장르를 구축해냈다. 많은 출판만화의 연구가 페이지를 위시한 컷 연출에 초점을 두고 있지만, 웹툰에는 페이지의 개념이 없다. 대중 지향의 만화는 시대의 변화에 따라 구심점이 지면에서 컴퓨터 모니터로 옮겨가며 매체의 특성 또한 달라졌으며, 매체는 점점 다원화되고 있다. 스마트폰의 유행으로 인한 모바일의 강세, 공교육에서의 태블릿 PC의 보급화 전망과 같이, 만화는 급변하는 매체환경에 속해있다. 이러한 상황에서도 만화의 변하지 않는 중요한 정체성중의 하나를 꼽자면 그림과 텍스트의 조합이 만들어 내는 연출이다. 이 논문에서는 허영만의 작품을 중심으로 만화 의태어인 효과태가 가진 상징어적인 특성과 효용가치를 분석하였다. 효과태는 단지 소리뿐만이 아니라 모양, 느낌, 상태 등을 전달하며 문학적 상상구조를 발동시킴으로써 함축적 특성을 가진다. 현대국어의 장점인 다양한 언어 표현과 자모체계는 미세한 어감과 정서의 차이점을 느끼게 해주며 직접 경험과 간접 경험을 통한 기억을 떠올려서 뉘앙스화하기 때문이다. 이러한 특징들로 인해서 허영만의 대표작들은 상업성과 작가성을 동시에 지니고 오랜 세월동안 대중과의 소통을 해왔으며 한국적인 만화의 소양을 풍부하게 가지고 있다. 허영만의 만화에 나타난 효과태의 특징은 만화의 표현과 전달에 있어서 일반적인 기대 이상으로 효과태가 미치는 영향이 크다는 것을 알 수가 있다. 피수용자인 독자는 그림과 글 사이에서 적극적으로 지적인 추리를 하면서 그 과정 자체를 즐기며, 그러한 과정에 대사 텍스트 이상으로 상상력을 자극하는 장치가 효과태이며, 효과태는 상징적 구조를 장점으로 하는 독자의 능동적 참여 장치이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.